News - Nvidia — світова перша компанія з ринковою капіталізацією в 5 трлн доларів, але кмітливий нарратив генерального директора Дженсена Хуана щодо прискорених обчислень та неймовірну передбачливість, яка привела до нинішньої революції в штучному інтелекті, не зовсім сходиться.

Пишучи ці слова, ринкова капіталізація Nvidia сягає 5,12 трильйона доларів. Так, Nvidia стала першою у світі компанією з капіталізацією в 5 трильйонів доларів. Справді ці цифри вже виглядають надмірно великими. Звісно, не так давно ми писали про те, що Nvidia стала найдорожчою компанією у світі з оцінкою 3,3 трильйона доларів. Лише кілька місяців тому Nvidia подолала позначку в 4 трильйони. А тепер маємо 5 трильйонів доларів. Куди це все піде? Все більше аналітиків сходяться на думці, що вся ця історія зі штучним інтелектом — це бульбашка, яка може катастрофічно лопнути. Або ШІ — реальна річ, і вже скоро нас очікує апокаліпсис іншого роду. Одне лиш залишається незмінним: незалежно від розвитку подій, Nvidia беззаперечно зіграє вирішальну роль. Вона домінує в індустрії ШІ як у апаратному забезпеченні, так і в платформах розробки програмного забезпечення, на яких усе це побудовано. Але коли я вчора дивився основну промову генерального директора Дженсена Хуанга на події GTC, його наратив навколо Nvidia здавався трохи надто акуратним, трохи надмірно прямолінійним. Якщо сприймати Хуанга буквально, Nvidia усе передбачила. Особисто я думаю, що певною мірою тут була удача. На GTC Хуанг зазначив, що масштабування Деннарда зламалося близько 10 років тому. Масштабування Деннарда — це близьке до закону Мура спостереження: закон Мура говорить про щільність і вартість транзисторів у чіпах, тоді як масштабування Деннарда стосується споживання енергії та частоти тактів. Трендові дані Nvidia вірно показують, що частоти чипів здебільшого застигли, тоді як енергоефективність зростає повільно. Разом з тим щільність транзисторів продовжує зростати. Тож потрібна обчислювальна парадигма, яка використовує закон Мура, але здатна пом’якшити кінець масштабування Деннарда. Хуанг каже, що Nvidia усе це передбачила й дійшла висновку, що паралелізоване або прискорене обчислення — це рішення. Ми зробили це спостереження ще давно, і протягом 30 років розвиваємо цю форму обчислень, яку називаємо прискореним обчисленням. Ми винайшли GPU, ми винайшли модель програмування під назвою CUDA, і ми помітили, що якщо додати процесор, який використовує все більше транзисторів, застосувати паралельні обчислення, додати це до послідовного процесора CPU, то зможемо розширити можливості обчислень значно далі — і той момент дійсно настав, — каже він. Очевидно, що момент для паралелізованого або прискореного обчислення настав. Я не впевнений, що Nvidia та Хуанг були настільки прецизними та передбачливими, як вони подають. Хто я, щоб сумніватися в технічній та фінансовій хватці генерального директора найдорожчої у світі компанії? Ніхто, очевидно, але я слідкую за Nvidia професійно понад 20 років і можу дати чітке уявлення про те, які меседжі Nvidia висловлює протягом цього періоду. За моїм відчуттям, на початку Nvidia була радше про графіку. Вона не будувала чіпи графіки з метою паралелізації всього. Після створення чіпів графіки амбіції компанії заробляти більше грошей підштовхнули її розглядати інші застосування, які могли б переконати запускати їх на так званих GPU, використовуючи знання про існуючий термін CPU, застосований до комп’ютерних процесорів. Я можу згадати роки, коли Nvidia кидала проти стіни все, сподіваючись, що щось пристане. 2D обробка відео, фізичні симуляції, згортання білків, мінеральна розвідка — вони випробували все в ті ранні роки. Зазначу, що приблизно в 2012 році Nvidia почала згадувати AI як застосунок для своїх GPU, і навіть тоді це був лише один із довгого списку кандидатів у ширшу категорію GPGPU — обчислення на GPU загального призначення. Я не можу погодитися з твердженням, що Nvidia й Хуанг передбачили появу революції в ШІ так, як вона існує зараз — трансформери на GPU. Так само це твердження не завжди підлягає суворій перевірці. І це не означає, що Nvidia не заслуговує на свій успіх. Жодна інша компанія не ставила так багато на GPU, як Nvidia. Жодна інша компанія не вкладала майже стільки зусиль у створення підтримуючого програмного середовища в CUDA, як Nvidia. Але загальний вибух ШІ за останні роки та те, що трансформерні моделі, зокрема, виявилися настільки ефективними для створення моделей ШІ та настільки підходять для запуску на GPU, не було тим, що Nvidia передбачила. Якщо й передбачила, Nvidia тримала це в секреті, витрачаючи великі кошти на те, щоб змусити компанії використовувати свої GPU для багатьох завдань і навантажень, не пов’язаних із ШІ. Отже, Nvidia без сумніву заслуговує на свій неймовірний успіх. Але я не думаю, що це означає, що компанія має глибоке уявлення майбутнього. І якщо таке усвідомлення існує, воно безперечно має наслідки для всього: від фондового ринку до майбутнього ШІ.