Вени, Nvidia, Вичи
" Винаги сме на 30 дни от банкрут ", е една от мантрите на Дженсън Хуан, съосновател на компанията за полупроводници Nvidia. Думите му може и да са пресилени, изключително идващи от шефа на компания, чиято пазарна стойност е повишена от 31 до 486 милиарда $ за пет години и която засенчи Intel, в миналото най-могъщият производител на чипове в света, като продаваше високопроизводителни гейминг чипове и такива за изкуствен интелект (AI). Преувеличението не е чак толкоз огромно обаче. Както отбелязва и самият Хуан, Nvidia е обкръжена от " великански компании, които се стремят към същата гигантска опция ". Както споделяше съоснователят на Intel Анди Гроув, на този бързо разрастващ се пазар " оцеляват единствено параноиците ".
Постоянната зоркост послужи добре на Nvidia до момента. Между 2016 и 2021 година приходите й набъбнаха с 233%. През трите месеца до май продажбите се усилиха с главозамайващите 84% на годишна база, а маржът доближи 64%. Въпреки че приходите на Intel са четири пъти по-големи и по-старата компания създава чипове, а и ги проектира, вложителите правят оценка по-високо бизнеса към дизайна на чипове на Nvidia (два пъти повече като пазарна капитализация). Хардуерът и съпътстващият го програмен продукт на групата се употребяват във всички центрове за данни, изграждащи изчислителните облаци, ръководени от Amazon, Гугъл, Microsoft и китайската Alibaba. Системите на Nvidia са признати от всяка огромна компания за осведомителни технологии (IT), както и от безчет научноизследователски екипи в области от откриването на медикаменти до моделирането на климата. Този бизнес е основал необятен, бездънен " трап ", който пази конкурентното преимущество на основаната в Калифорния компания.
Сега Хуан желае да го направи още по-широк и по-дълбок. През септември Nvidia удостовери слуховете, че купува за 40 милиарда $ Аrm, английска компания, която проектира бързи и енергийно ефикасни чипове за множеството смарт телефони в света. Идеята е да се употребяват знанията на Arm за планиране на процесори (CPU) за центрове за данни и потребление на AI, което може да добави мощта на Nvidia в профилираните чипове, известни като графични процесори (GPU). Предвид световния обсег на Arm и Nvidia, регулаторите в Америка, Англия, Китай и Европейския съюз би трябвало да одобрят договорката. Ако го създадат - доста " в случай че ", като се има поради пазарната мощност на двете компании в съответните им области - позицията на Nvidia в една от най-горещите сфери в компютърните калкулации ще наподобява съвсем непоклатима.
Време е за игра
Хуан, чието семейство емигрира в Америка от Тайван в детството му, основава Nvidia през 1993 година За първите 20 години компанията прави графични процесори, които оказват помощ на видеоигрите да наподобяват реалистични. През последното десетилетие обаче се оказва, че тези процесори се отличават с друга футуристична, само че по-малко несериозна област на изчисленията: те фрапантно форсират какъв брой бързо логаритмите за машинно образование могат да бъдат научени да извършват задания посредством подаването на огромен размер данни. Преди четири години Хуан, който е избрал западното име Дженсън, стресна Уолстрийт с грубата си оценка на вероятностите на компанията в региона на станалите известни като ускорени компютърни калкулации. Според него те могат да работят " отлично " или " извънредно ". Независимо от това компанията игра вабанк.
Около половината от годишните доходи на Nvidia от 17 милиарда $ към момента идват от графичните карти. Те също по този начин се оказаха отлични и в решаването на математически пъзели, които стоят в основата на известната криптовалута етериум. Това инжектира крипто неустановеност в продажбите на графични процесори, което способства за близо 50% спад в цената на акциите на Nvidia в края на 2018 година Друг удар по продажбите идва от предлагането на чипове, които форсират функционалности, разнообразни от графики или AI, на производителите на компютри и автомобилни компании.
Но бизнесът с AI пораства бързо. Той включва профилирани чипове, както и модернизиран програмен продукт, даващ опция на програмистите да уточняват по какъв начин работят устройствата - нещо, което се случи с помощта на по-ранна инвестиция на Хуан, която по това време някои вложители подлагаха на критика като прекомерно скъпа. През 2004 година Хуан стартира да залага на Сuda, главен пласт програмен продукт, който разрешава тъкмо такава фина конфигурация и я внедрява във всички чипове на Nvidia.
Капитал - брой 31
Голяма част от тези системи се озовават в сървъри - мощните компютри, които са гръбнакът на обработката в центровете за данни. Продажбите към центрове за данни са се нараснали от 25% от общите доходи при започване на 2019 година до 36%, като през днешния ден носят съвсем толкоз оборот, колкото и графичните процесори за игри. Тъй като от ден на ден компании от разнообразни промишлености започнаха да употребяват AI, делът на продажбите на центровете за данни на Nvidia, отиващи за огромни облачни снабдители като Amazon и Гугъл, е намалял от 100% на половина.
Днес хардуерно-софтуерната AI композиция на Nvidia е проектирана да работи безпроблемно с логаритмите за машинно образование, събрани в библиотеки като TensorFlow (която се поддържа от Google) и PyTorch (управлявана от Facebook), увеличавайки мощта на обработка на логаритмите. Nvidia е основала стратегии за свързване на хардуера и софтуера до ИТ системите на огромни бизнес клиенти със лични планове за AI. Всичко това прави работата на разработчиците на AI извънредно по-лесна, споделя някогашен изпълнителен шеф на Nvidia. Nvidia също се уголемява в " заключението " на AI: осъществяването на AI модели, непокътнати до момента на процесорите, а не просто тяхното образование. Огромните модели на AI в действително време, като тези, употребявани за различаване на тирада или системи за препоръчване на наличие, от ден на ден се нуждаят от профилирани графични процесори, с цел да се показват добре, споделя Иън Бък, началник на бизнеса с ускорени компютърни калкулации на Nvidia.
Именно тук е и ролята на Arm. Чрез придобиването Nvidia получава нужните процесорни активи, с които да добави историческата си мощ в графичните чипове и наскоро добитите умения в мрежовите интерфейсни карти, нужни за пускане на сървърни ферми (през 2019 година Nvidia закупи Mellanox, експерт по такава технология за взаимосвързаност). През април компанията показа проекти за първия си процесор за центрове за данни, Grace - високопроизводителен чип, основан на дизайн на Arm. Енергийно ефикасните чипове на Arm биха помогнали на Nvidia да достави артикули с изкуствен интелект за " крайни калкулации " - в самоуправляващи се коли, фабричен роботи и други места отвън центровете за данни, където енергоемките графични процесори може да не са идеалното решение.
Постоянната зоркост послужи добре на Nvidia до момента. Между 2016 и 2021 година приходите й набъбнаха с 233%. През трите месеца до май продажбите се усилиха с главозамайващите 84% на годишна база, а маржът доближи 64%. Въпреки че приходите на Intel са четири пъти по-големи и по-старата компания създава чипове, а и ги проектира, вложителите правят оценка по-високо бизнеса към дизайна на чипове на Nvidia (два пъти повече като пазарна капитализация). Хардуерът и съпътстващият го програмен продукт на групата се употребяват във всички центрове за данни, изграждащи изчислителните облаци, ръководени от Amazon, Гугъл, Microsoft и китайската Alibaba. Системите на Nvidia са признати от всяка огромна компания за осведомителни технологии (IT), както и от безчет научноизследователски екипи в области от откриването на медикаменти до моделирането на климата. Този бизнес е основал необятен, бездънен " трап ", който пази конкурентното преимущество на основаната в Калифорния компания.
Сега Хуан желае да го направи още по-широк и по-дълбок. През септември Nvidia удостовери слуховете, че купува за 40 милиарда $ Аrm, английска компания, която проектира бързи и енергийно ефикасни чипове за множеството смарт телефони в света. Идеята е да се употребяват знанията на Arm за планиране на процесори (CPU) за центрове за данни и потребление на AI, което може да добави мощта на Nvidia в профилираните чипове, известни като графични процесори (GPU). Предвид световния обсег на Arm и Nvidia, регулаторите в Америка, Англия, Китай и Европейския съюз би трябвало да одобрят договорката. Ако го създадат - доста " в случай че ", като се има поради пазарната мощност на двете компании в съответните им области - позицията на Nvidia в една от най-горещите сфери в компютърните калкулации ще наподобява съвсем непоклатима.
Време е за игра
Хуан, чието семейство емигрира в Америка от Тайван в детството му, основава Nvidia през 1993 година За първите 20 години компанията прави графични процесори, които оказват помощ на видеоигрите да наподобяват реалистични. През последното десетилетие обаче се оказва, че тези процесори се отличават с друга футуристична, само че по-малко несериозна област на изчисленията: те фрапантно форсират какъв брой бързо логаритмите за машинно образование могат да бъдат научени да извършват задания посредством подаването на огромен размер данни. Преди четири години Хуан, който е избрал западното име Дженсън, стресна Уолстрийт с грубата си оценка на вероятностите на компанията в региона на станалите известни като ускорени компютърни калкулации. Според него те могат да работят " отлично " или " извънредно ". Независимо от това компанията игра вабанк.
Около половината от годишните доходи на Nvidia от 17 милиарда $ към момента идват от графичните карти. Те също по този начин се оказаха отлични и в решаването на математически пъзели, които стоят в основата на известната криптовалута етериум. Това инжектира крипто неустановеност в продажбите на графични процесори, което способства за близо 50% спад в цената на акциите на Nvidia в края на 2018 година Друг удар по продажбите идва от предлагането на чипове, които форсират функционалности, разнообразни от графики или AI, на производителите на компютри и автомобилни компании.
Но бизнесът с AI пораства бързо. Той включва профилирани чипове, както и модернизиран програмен продукт, даващ опция на програмистите да уточняват по какъв начин работят устройствата - нещо, което се случи с помощта на по-ранна инвестиция на Хуан, която по това време някои вложители подлагаха на критика като прекомерно скъпа. През 2004 година Хуан стартира да залага на Сuda, главен пласт програмен продукт, който разрешава тъкмо такава фина конфигурация и я внедрява във всички чипове на Nvidia.
Капитал - брой 31
Голяма част от тези системи се озовават в сървъри - мощните компютри, които са гръбнакът на обработката в центровете за данни. Продажбите към центрове за данни са се нараснали от 25% от общите доходи при започване на 2019 година до 36%, като през днешния ден носят съвсем толкоз оборот, колкото и графичните процесори за игри. Тъй като от ден на ден компании от разнообразни промишлености започнаха да употребяват AI, делът на продажбите на центровете за данни на Nvidia, отиващи за огромни облачни снабдители като Amazon и Гугъл, е намалял от 100% на половина.
Днес хардуерно-софтуерната AI композиция на Nvidia е проектирана да работи безпроблемно с логаритмите за машинно образование, събрани в библиотеки като TensorFlow (която се поддържа от Google) и PyTorch (управлявана от Facebook), увеличавайки мощта на обработка на логаритмите. Nvidia е основала стратегии за свързване на хардуера и софтуера до ИТ системите на огромни бизнес клиенти със лични планове за AI. Всичко това прави работата на разработчиците на AI извънредно по-лесна, споделя някогашен изпълнителен шеф на Nvidia. Nvidia също се уголемява в " заключението " на AI: осъществяването на AI модели, непокътнати до момента на процесорите, а не просто тяхното образование. Огромните модели на AI в действително време, като тези, употребявани за различаване на тирада или системи за препоръчване на наличие, от ден на ден се нуждаят от профилирани графични процесори, с цел да се показват добре, споделя Иън Бък, началник на бизнеса с ускорени компютърни калкулации на Nvidia.
Именно тук е и ролята на Arm. Чрез придобиването Nvidia получава нужните процесорни активи, с които да добави историческата си мощ в графичните чипове и наскоро добитите умения в мрежовите интерфейсни карти, нужни за пускане на сървърни ферми (през 2019 година Nvidia закупи Mellanox, експерт по такава технология за взаимосвързаност). През април компанията показа проекти за първия си процесор за центрове за данни, Grace - високопроизводителен чип, основан на дизайн на Arm. Енергийно ефикасните чипове на Arm биха помогнали на Nvidia да достави артикули с изкуствен интелект за " крайни калкулации " - в самоуправляващи се коли, фабричен роботи и други места отвън центровете за данни, където енергоемките графични процесори може да не са идеалното решение.
Източник: capital.bg
КОМЕНТАРИ