News - NVIDIA стала первой в мире компанией стоимостью пять триллионов долларов, но хитроумный рассказ генерального директора Дженсена Хуанга об ускорённых вычислениях и выдающемся предвидении, которое привело к нынешней революции в области искусственного интеллекта, не совсем укладывается в реальность.

Пишу эти слова, и рыночная капитализация Nvidia держится на уровне 5,12 триллиона долларов. Да, Nvidia стала первой в мире компанией стоимостью 5 триллионов долларов. По-настоящему эти цифры становятся абсурдными. Конечно, очень и очень (очень!) не так давно мы сообщали о том, что Nvidia стала самой ценной компанией в мире на сумму 3,3 триллиона долларов. Всего несколько месяцев назад Nvidia превысила отметку 4 триллиона. Но сейчас мы видим 5 триллионов. Где это всё может закончиться? Всё чаще наблюдатели рынка считают, что весь ИИ-подход — пузырь, который катастрофически лопнет. Или может ИИ — это реальное дело, и скоро нас ждёт апокалипсис совершенно другого типа. Но одно можно сказать наверняка: каков бы ни был исход, несомненно Nvidia окажется абсолютно ключевой. Она доминирует в индустрии ИИ как в отношении аппаратного обеспечения, так и в отношении платформ разработки ПО, на которых всё это построено. Но когда вчера я смотрел основную речь генерального директора Дженсена Хуана на мероприятии GTC, его нарратив вокруг Nvidia был немного слишком аккуратным, чуточку слишком милым. Если верить его словам, Nvidia всё это предвидела. Лично я считаю, что в этом сыграла немалая доля удачи. На GTC Хуанг отметил, что закон Деннарда прекратил действовать примерно десять лет назад. Закон Деннарда — нечто сродни закону Мура. В то время как последний делает предсказания или по меньшей мере наблюдения о плотности транзисторов и стоимости чипов, закон Деннарда касается потребления энергии и рабочей частоты. Данные Nvidia о трендах верны: частоты чипов в основном застопорились, тогда как энергоэффективность растет незначительно. В то же время плотности транзисторов почти неуклонно растут. Значит, нужна парадигма вычислений, которая использует Закон Мура, но может снизить влияние конца закона Деннарда. Хуанг говорит, что Nvidia всё это предвидела и пришла к выводу, что параллелизированные или «ускоренные» вычисления — решение. «Мы сделали это наблюдение очень давно, и вот уже 30 лет развиваем эту форму вычислений, которую мы называем ускоренными вычислениями. Мы изобрели GPU, мы изобрели модель программирования под названием CUDA, и мы заметили, что если сможем добавить процессор, который использует больше и больше транзисторов, применить параллельные вычисления, добавить это к последовательному CPU, мы сможем расширить возможности вычислений далеко за пределы прежнего — и этот момент действительно наступил», — говорит он. Очевидно, что наступил момент параллелизированных или «ускоренных» вычислений. Я не уверен, что Nvidia и Хуанг оказались столь прозорливыми, как он это преподносит. Кто я такой, чтобы ставить под сомнение техническую и финансовую хватку CEO самой ценной компании в мире? Никто, безусловно, но я профессионально следил за Nvidia более 20 лет и могу сделать ясное впечатление о посланиях Nvidia за этот период. Моё впечатление таково: в начале Nvidia в первую очередь занималась графикой. Она не строила графические чипы с целью параллелизовать всё. После создания графических чипов амбиции компании зарабатывать больше подтолкнули её подумать о том, какие альтернативные применения могут быть убеждены запуститься на том, что она умело продвигала как «GPU», опираясь на известность термина «CPU» как применяемого к компьютерным процессорам. Я помню годы, когда Nvidia бросала почти всё на стену, надеясь, что что-то прилипнет: 2D-видеопроцессинг, физическое моделирование, свёртывание белков, минеральная разведка — всё они пробовали в те ранние годы. Примечательно, что примерно к 2012 году Nvidia начала упоминать «ИИ» как приложение для своих GPU, и даже тогда это было лишь одним из длинного списка потенциальных приложений для графических процессоров Nvidia, попадавших в более широкую Category «GPGPU» или вычисления общего назначения на GPU. Я бы спорил, что любое утверждение, прямо или косвенно, что Nvidia и Хуанг увидели нынешнюю эпоху ИИ — трансформеры на GPU — такой, какой она есть сегодня — не выдерживает проверки. И это не значит, что Nvidia не заслуживает своего успеха. Ни одна другая компания не ставила на GPU столько, сколько Nvidia. Ни одна другая компания не вложила столько усилий в создание поддерживающей программной среды, в CUDA, как Nvidia. Но ИИ в целом, который взорвался за последние годы, и трансформеры в частности, оказались столь эффективны для создания ИИ-моделей и столь хорошо подходят для запуска на GPU, это не то, что Nvidia предсказала. По крайней мере, если и предсказывала, то держала это в секрете, пока тратила крупные суммы, пытаясь убедить компании использовать свои GPU для множества задач и рабочих нагрузок помимо ИИ. Так что Nvidia безусловно заслуживает похвалы за свой невероятный успех. Но я не думаю, что это свидетельствует о том, что у компании есть глубокое предвидение будущего. И если это утверждение верно, это наверняка имеет последствия для всего: от фондового рынка до будущего ИИ.