Liên tục bổ sung các công ty ứng dụng hạ nguồn, Nvidia đang vẽ bản đồ đầu tư mới

Tác giả: Zhang Xinyi Wang Xinhao

Nguồn: Tin tức Điện tử Trung Quốc

Tiêu đề gốc: "Bản đồ đầu tư của NVIDIA"

Trong hai tháng qua, Nvidia thường xuyên đầu tư và mua lại: đầu tiên, họ đầu tư vào ba công ty kỳ lân AI, sau đó chi 50 triệu USD để hỗ trợ công nghệ sinh học và mua lại công ty dịch vụ đám mây AI Lambda Labs vào ngày 19 tháng 7. Thậm chí còn có tin Nvidia đang cân nhắc lại việc trở thành nhà đầu tư mỏ neo cho ARM sau khi thương vụ mua lại ARM thất bại. Trong nửa đầu năm nay, Nvidia, liên tục bổ sung các công ty ứng dụng hạ nguồn, đang vẽ ra một bối cảnh đầu tư mới.

Đầu tư NVIDIA "Ba bước"

Theo dữ liệu công khai, kể từ khi thành lập Nvidia vào năm 1993, hãng này đã đầu tư và mua lại hơn 50 công ty.

Quá trình phát triển của Nvidia có thể chia thành 3 giai đoạn: giai đoạn bảo trì từ 1993 đến 2006, giai đoạn phát triển từ 2007 đến 2015 và giai đoạn mở rộng từ 2016 đến nay.

Nguồn dữ liệu: Tổng hợp bởi China Electronics News

Trong giai đoạn đầu, Nvidia, tập trung vào bộ xử lý đồ họa trò chơi tự phát triển, đã thay đổi cục diện cạnh tranh của card đồ họa bằng cách thôn tính đối thủ số một. Trong thời gian này, Nvidia đã rung chuông, ra mắt GeForce256 và xác định GPU đơn vị xử lý đồ họa. Năm 2000, Nvidia mua lại 3DFX, công ty tiên phong về card đồ họa 3D, với giá 70 triệu đô la Mỹ. Kể từ đó, sau khi trải qua “trò chơi sinh tồn” của các hãng card đồ họa vào những năm 1990, Nvidia đã thâu tóm đối thủ số một là 3DFX và nổi lên như kẻ sống sót.

Trong giai đoạn thứ hai, hoạt động đầu tư và mua bán sáp nhập của Nvidia không có gì nổi bật. Năm 2007, việc thành lập và áp dụng con hào CUDA đã cho phép Nvidia xây dựng một rào cản sinh thái khác với các nhà sản xuất card đồ họa khác. Từ góc độ "nhận thức muộn màng", Nvidia đã phát triển nền tảng CUDA, khám phá GPU đa năng và dứt khoát từ bỏ thị trường di động, một loạt hành động này đã ảnh hưởng sâu sắc đến hướng phát triển của Nvidia, và cuối cùng đã thúc đẩy Nvidia hình thành màn hình trò chơi, trung tâm dữ liệu và ô tô làm nền tảng Con đường kinh doanh của "troika".

Kể từ năm 2015, quá trình đầu tư và sáp nhập của Nvidia đã tăng tốc, hỗ trợ cho các công ty mới thành lập cũng bắt đầu tăng lên và nó đã bước vào giai đoạn mở rộng nhanh chóng. Trong 8 năm qua, Nvidia đã đầu tư vào hơn 30 công ty từ nhiều quốc gia và khu vực, liên quan đến trí tuệ nhân tạo, xử lý hình ảnh, xe tự lái, y sinh và các lĩnh vực khác.

Nguồn dữ liệu: Tổng hợp bởi China Electronics News

Huang Renxun đã từng đề cập đến logic đầu tư của Nvidia: thứ nhất, tầm nhìn của công ty phù hợp với tầm nhìn của Nvidia, tức là sử dụng công nghệ AI để tạo ra nhiều giá trị hơn cho xã hội; thứ hai, công ty này cần sự giúp đỡ của Nvidia; thứ ba, công ty này có trình độ tương đối xuất sắc .

Một vòng mở rộng tích cực khác

Chỉ riêng trong năm 2017, Nvidia đã đầu tư và mua lại khoảng 20 công ty, vượt quá tổng số của những năm trước. Trong những năm tiếp theo, con đường sáp nhập và mua lại của Nvidia không thuận buồm xuôi gió. Nó đã mua lại thành công Mellanox, nhà cung cấp bộ chuyển đổi và bộ điều hợp mạng đám mây, nhưng nó cũng có những khúc mắc trong quá trình mua lại ARM từ Softbank và cuối cùng phải chấm dứt kế hoạch do luật chống độc quyền. Chuyên gia về chất bán dẫn Mo Dakang cho biết, các lĩnh vực đầu tư của Nvidia có vẻ phức tạp nhưng có thể tóm gọn lại thành 2 hướng cơ bản: một là trí tuệ nhân tạo với GPU là cốt lõi của điện toán, hai là điện tử ô tô.

Có thể thấy trong danh sách đầu tư của mình rằng việc cải thiện hơn nữa khả năng phần cứng và phần mềm GPU cũng như khám phá chế độ lái tự động đã trở thành nhiệm vụ chính của Nvidia. Có thể có dấu hiệu triển khai lâu dài như vậy sớm hơn nhiều. Sheng Linghai, một chuyên gia trong ngành công nghiệp bán dẫn, nói với phóng viên của "Tin tức Điện tử Trung Quốc": "Nvidia quyết định mở rộng các kịch bản ứng dụng của GPU và GPGPU (GPU chung) ra đời vì Huang Renxun nhận ra rằng ngoài trò chơi, tính toán song song mà GPU làm tốt cũng có thể được sử dụng trong các lĩnh vực khác. Trong tương lai, nó sẽ hữu ích trong các ngành khác cần xử lý lượng dữ liệu khổng lồ."

Vào cuối năm 2022, trí tuệ nhân tạo sáng tạo do ChatGPT đứng đầu đã lọt vào tầm ngắm của công chúng, nhu cầu khổng lồ về sức mạnh tính toán đã khiến thị trường GPU trở nên nóng bỏng và thúc đẩy Nvidia đạt được giá trị thị trường nghìn tỷ đô la vào năm 2023. Đây không phải là "làm giàu qua đêm", mà là tích lũy. Hệ sinh thái phần mềm và phần cứng được hình thành bởi cách bố trí lâu dài đã trở thành "niềm tin" của Nvidia. Sau khi đầu tư mạnh vào năm 2017, Nvidia dường như đang trên đường mở rộng thêm một lĩnh vực nữa.

Trong nửa đầu năm 2023, Nvidia đã liên tiếp đầu tư vào 3 công ty được mệnh danh là "kỳ lân AI". Trong số đó, công ty AI Canada Cohere đã công bố hoàn thành khoản tài trợ Series C trị giá 270 triệu đô la; một công ty khởi nghiệp trí tuệ nhân tạo khác Inflection AI đã thông báo rằng họ đang phát triển một siêu máy tính được trang bị 22.000 NVIDIA H100. Ngoài ra, chiến lược đầu tư của Nvidia cũng liên quan đến AI nghệ thuật và sáng tạo, Runway cho biết họ sẽ sử dụng trí tuệ nhân tạo để sản xuất video. Đoạn giới thiệu khoa học viễn tưởng AI "Trailer: Genesis" gần đây đã thu hút sự chú ý trên mạng xã hội đã được giao cho Runway để tạo video.

Runway Gen-2, sản phẩm của Runway (Nguồn: Runway official website)

Vào ngày 12 tháng 7, Nvidia cho biết họ sẽ đầu tư 50 triệu USD vào Recursion Pharmaceuticals, một công ty dược phẩm AI, để đẩy nhanh việc đào tạo mô hình trí tuệ nhân tạo và sử dụng nó trong phát triển thuốc. Hai công ty sẽ hợp tác để thúc đẩy sự phát triển của các mô hình dựa trên AI của Recursion trong các lĩnh vực sinh học và hóa học, đồng thời ưu tiên phân phối chúng cho các công ty công nghệ sinh học sử dụng dịch vụ đám mây NVIDIA.

Mở rộng đến trường dọc

Lần này, Nvidia đang nhắm đến việc bố trí các ứng dụng xuôi dòng, nhiều hơn nữa để cải thiện hệ sinh thái phần cứng và phần mềm AI hiện có của mình, đồng thời mở rộng các kênh kinh doanh đồng thời tăng cường kết nối giữa cung và cầu.

Nvidia đã quen thuộc với cuộc chiến trên thị trường bộ xử lý đồ họa nói chung và các sản phẩm của họ đã được tôi luyện kể từ khi công ty được thành lập. Sức mạnh tính toán mạnh mẽ mà GPU có thể cung cấp là nền tảng cho sự tồn tại của nó, nhưng điều đó không có nghĩa là sức mạnh tính toán không ngừng được cải thiện sẽ mãi mãi an toàn. "AIGC là một chủ đề chứa đầy trí tưởng tượng không giới hạn và nó đã thể hiện sự nổi bật của mình trong lĩnh vực nghỉ ngơi và giải trí, văn phòng nông cạn. Với sự xuất hiện của nhiều mô hình đặc biệt và khả năng tính toán được cải thiện hơn nữa trong tương lai, AIGC sẽ thâm nhập vào nhiều lĩnh vực hơn nữa lĩnh vực kỹ thuật chuyên nghiệp." Deng Chuxiang, một nhà nghiên cứu tại CCID Consulting, nói với phóng viên của China Electronics News.

Một mặt, trong các ngành xử lý lượng lớn dữ liệu, CPU không có khả năng xử lý lượng tính toán khổng lồ và GPU được yêu cầu để xử lý một lượng lớn dữ liệu song song; dữ liệu tương đối khép kín và phức tạp, và các mô hình chuyên dụng hơn và các chip điện toán chuyên dụng cần được phát triển để đào tạo và suy luận.

Là một công ty thiết kế chip, Nvidia đứng về phía cung cấp năng lượng điện toán và cần xem xét vấn đề “sẽ bán sản phẩm cho ai”. Điều này đòi hỏi Nvidia phải tích cực khám phá và chủ động đáp ứng nhu cầu của các công ty ứng dụng hạ nguồn. Về AIGC, xe tự hành và y sinh học, Nvidia đã bắt đầu liên tục cung cấp các dịch vụ sức mạnh tính toán cao cho các nhà sản xuất khác nhau.

Ngoài ra, Nvidia cần đẩy nhanh quá trình thâm nhập hệ sinh thái của chính mình thông qua hợp tác nhiều bên. Nếu việc hoàn thiện nền tảng CUDA nhận ra "việc sử dụng" GPU, thì bây giờ Nvidia sẽ thúc đẩy bộ sinh thái phần mềm và phần cứng này lên cấp độ "ứng dụng" để đạt được một phần mở rộng khác của khung kinh doanh. Do đó, Nvidia không chỉ cung cấp thiết bị, sức mạnh tính toán và hỗ trợ kỹ thuật cho ngành ứng dụng hạ nguồn, mà còn là nhà đầu tư vào các công ty mới nổi ở hạ nguồn, nhờ đó đạt được một quá trình đi lên theo vòng xoáy liên tục củng cố chính nó.