Фактът, че е почти монополист на подобни решения изстреля компанията скоростно нагоре. Освен приходите и печалбата ѝ, това развитие се проследява много добре през нейната пазарна оценка. Nvidia достигна 1 трлн. долара капитализация през пролетта на 2023 г., шест месеца по-късно през февруари я удвои на 2 трлн. долара, а за още четири – надмина 3 трлн. долара.

Така, тя се превърна в третия технологичен гигант, който през тази година е достигнал този праг. Засега това е за кратко, защото в рамките на няколко часа, пазарната оценка на Nvidia се върна на нива от 2.9 трлн. долара. Предвид позицията на компанията на пазара за AI корпоративни решения, средносрочната, а и дори дългосрочната перспектива за нея е тя само да расте. Microsoft покрай своите инвестиции в OpenAI в момента е най-скъпия технологичен гигант. Двете дружества имат всички възможности да изместят Apple като най-скъпи IT компании при това за дълго.

В клуба на трилионите

В дългогодишната история на Nvidia нейната пазарна оценка е гравитирала около 20 млрд. долара. Едва от 2016 г., производителят на видеокарти и графични процесори започва да влиза в полезрението на инвеститорите. От тогава насетне, тя расте с нормален темп за технологична компания. До 2021 г. 400 млрд. долара са максималния пик, който тя достига. Още оттогава Nvidia започна да обявява все повече разработки и инвестиции в AI технологиите. Самата пандемия допълнително ѝ помогна, като стимулира продажбите на PC и по-мощни лаптопи, заради ударната дигитализация на бизнеса и дистанционната работа.

Всичко това се оказва капка в морето, което Nvidia ще създаде в рамките на една година. Възходът на генеративния AI и жаждата на бизнеса за системи, които да могат да се справят бързо и успешно с изчисленията през 2023 г. изстреляха компанията в небитието. В рамките на същата година, Nvidia удвоява пазарната си оценка и за първи път минава първата психологическа граница от 1 трлн. долара. Тя е достигната само от най-значимите технологични гиганти, като Microsoft, Apple, Meta и Google.

Nvidia не само влиза в този престижен клуб, но и много бързо започва да задминава гореспоменатите IT мастодонти. През февруари 2024 г. е достигната втората психологическа граница от 2 трлн. долара. Това поставя производителят на видеокарти пред краля на е-търговията Amazon и властелинът на социалните мрежи Meta.

Само нагоре

Nvidia обаче няма спирачки. Компанията продължи да увеличава стремглаво цената на акциите си и стигаме до заветния 5 юни, когато тя достига 3 трлн. долара оценка. Само два гиганта остават в този диапазон – Apple и Microsoft. Дори за кратко, Nvidia задминава „ябълковата“ компания, която все още не може да се позиционира правилно в новата AI обстановка. Малко иронично е, че двете са със сходни оценки. Последният път когато това се случи беше през 2002 г., когато Apple се опитваше да излезе от дъното и години преди Стив Джобс да я промени напълно. Тогава двете компании имаха оценка от около 20 млрд. долара.

През следващите два дни на юни 2024 г., обстановката на фондовите борси се успокоява за производителя на видеокарти. В момента, неговата пазарна оценка е около 2.9 трлн. долара, но очакванията са, че съвсем скоро тя ще продължи да расте. Причината е, че Nvidia обяви, че планира да пуска по нов модел AI процесор и бизнес решение всяка година. Засега в това отношение, тя няма адекватен аналог по света.

AI треска и конкуренция

Растежът на Nvidia ще продължи поне докато не се случат две неща. Конкуренцията при AI чиповете да се изостри до нива, в които компанията няма да е основният доставчик и избор за бизнеса, а потребителите ще имат достъп до подобни решения в своите устройства. Или треската за изкуствения интелект се укроти и търсенето на подобни системи намалее драстично. Това е по-малко вероятно и затова ако някой ще може да спре Nvidia в близко бъдеще, то това ще е изострянето на конкуренцията.

Търсенето на AI чипове обаче се развива също толкова бързо, колкото и пазарната капитализация на водещия производител. На първо време, то е насочено към сървърите и центровете за данни, за да може облачните решения да са готови за подобни операции. Едва на по-късен етап ще видим качествени такива за крайни устройства. От години в мобилните процесори имат опция за обработка на AI, но на доста по-слабо ниво.

Microsoft, Apple, Qualcomm, Google и Intel обещават това да го пренесат при компютрите. При първите поколения от подобни процесори обаче няма да очакваме същите резултати, както ще се постигат от тези на специализираните AI сървъри. Което е царството на Nvidia.

Непоклатимият лидер

Засега Nvidia е непоклатим лидер в сферата на корпоративни AI чипове и системи. По данни на BBC тя държи 70% от продажбите, но конкуренцията бързо започва да се съвзема. Qualcomm обяви, че ще развива своите процесори с AI възможности не само за смартфони, но и за PC. Intel, Microsoft, Apple и AMD заявиха също, че ще разработват корпоративни и сървърни решения.

Най-силната заявка идва от AMD, което е и логично. Това е другият голям производител на графични процесори, а те са по-оптимизирани за AI изчисления, защото могат да правят по много паралелно, а не по едно, както са традиционните CPU-та. AMD обяви още миналата година подобни решения – сървърните MI300X, а през 2025 г. се очакват по-новите MI350 и MI400 през 2026 г.

Дотогава, Nvidia ще продължи да бъде властелин на AI процесорите в по-голям мащаб. Компанията натрупа солидна преднина през последните години. Всичко това се дължи на визията на основателя ѝ Дженсен Хуанг, който още през 2012 г. формира екипи, които да започнат работа по решения базирани на изкуствен интелект. Не говорим само хардуерни, но и за софтуерни такива.

Но всичко това изиграва ключова роля за напредналите възможности на Nvidia в момента. Първият суперкомпютър на OpenAI е доставен от компанията още през 2016 г. След което, Nvidia тихичко продължава иновациите в AI сферата, така че осем години по-късно да владее над 70% от пазара. Докато това е факт, компанията няма да има спирачки, след това, както Дъглас Адамс твърди – пазарът ще я регулира.

The post Има ли кой да спре Nvidia appeared first on TechTrends България.

Сега повече от половин век след формулирането на Закона на Мур все повече експерти са на мнение, че той ще започне да престане да действа. Причината е, че процесорните архитектури вече са доста миниатюризирани и технологиите вече много по-трудно ще се развиват в посока само броя на транзисторите.

Поради тази причина, технологичният колумнист в Wall Street Journal (WSJ) Кристофър Мимс предлага да се замени с нов – Законът на Хуанг. Той е концентриран върху развитието на системите за изкуствен интелект (AI) и графичните процесори, вместо стандартните. Новата концепция е кръстена на Йенсен Хуанг – основателят на разработчика на видеокарти Nvidia. Тя наскоро придоби водещата архитектура за мобилни процесори ARM и обяви, че ще развива задълбочено технологии базирани на AI.

Краят на една епоха

Краят на Закона на Мур донякъде беше очакван. Вече имаме чипове с транзистори с размери от 5nm, а скоро те ще са 3nm. Технологията става все по-сложна за развитие в тази посока, като самите Intel още не могат да изкарат процесори със 7nm архитектура.

Експертите буквално предричат спирането на действието на Закона на Мур да стане ако не сега, то в много близко бъдеще. През 2011 г. Михио Каку предрича, че това ще стане през 2020 г. или малко след това. Причината е, че транзисторите ще са толкова малки, че ще са с размерите на атоми. Физичните и квантови закони няма да позволят създаването на такива, които да работят ефективно. Потенциално решение са квантовите компютри, но те реално прескачат концепцията въведена от съоснователя на Intel. Самият Гордън Мур през 2007 г. предполага, че скоро неговия закон няма да важи, именно заради ограниченията в размерите.

Необходима е нова закономерност, която да показва напредъка на дигиталните технологии, която да не се простира само до броя на транзисторите. Особено предвид факта, че вече на един чип рядко се намира само и единствено процесора (CPU). В мобилните силициеви платки се слагат още графичен (GPU) и такъв за AI. Разпределението на дейностите и специализацията на процесорите е важна тенденция от последните пет години.

Възходът на изкуствения интелект

Друго голямо в сферата на технологиите е пробивът в развитието на AI. При него имаме голям скок не само в алгоритмите, но и в хардуера, който ги обработва. Освен, че вече всеки разработчик на процесори вкарва такъв модул на своите чипове, самите софтуери стават много по-прецизни. Те могат да обработват огромни масиви от информация, да се самообучават и др. AI извървя огромен път само в рамките на последните 4-5 години, като вече имаме програми, които могат да бият хора на сложни видеоигри като StarCraft 2 или дори бойни пилоти във въздушни битки.

Неговите възможности са подхранени значително нарасналата процесорна мощ в устройствата и облачните центрове за данни, където да се обработват големи масиви от информация. Допълнително, има сериозен прогрес в процеса по самообучаване, алгоритмите и цялостния софтуер, който подхранва AI.

Казано накратко, развитието на изкуствения интелект зависи от пробивите едновременно в хардуера и в софтуера. Което полага основите на нова закономерност, която да замени добрия, но вече стар Закон на Мур.

Законът на Хуанг

Предложението на Кристофър Мимс е да се обвърже технологичният прогрес с развитието на AI. В публикацията си в WSJ той предлага новият Закон на Хуанг, според който процесорите, които извършват изчисленията свързани с изкуствен интелект ще се удвояват на всеки две години.

Приликата с предсказанието на Гордън Мур от 1965 г. е голяма, но има една съществена разлика. Технологията в случая няма да зависи само от хардуерния прогрес в AI чиповете, но и от софтуерните алгоритми. Това е ключов фактор, поради факта, че през последните години не малко постижения и иновации в крайните устройства се дължи доста на оптимизация на кода, платформите, приложенията и програмите, които ги ползват.

При AI това важи с пълна сила – първоначалните решения за смартфони например, разчитаха на връзка с облачните центрове за извършване на сложните изчисления. Налагането на специални модули за изкуствен интелект в процесорите, разпредели част от работата и тя да се прави на място. Софтуерът е доста ключов при това преразпределяне на задачите.

Освен това, ефективността на AI зависи много силно от алгоритмите и наличните данни. Скоростта с която се обработва море от информация, която се използва за лицево и гласово разпознаване или пресъздаване, автономни автомобили, кораби и камиони и много други, зависи от три фактора. Първият са самите алгоритми, колко добре се справят със съответната задача и колко бързо се самообучават за това. Вторият е свързан с наличните данни – колкото повече, толкова по-бърз и ефективен ще е процеса. Третият вече е в наличната изчислителна мощ.

Ролята на Nvidia

Защо все пак, новата закономерност носи името на основателя на Nvidia? Отговорът е, че компанията за видеокарти работи доста силно в обработването на процеси свързани с AI. Според нейни данни, между ноември 2012 г. и май 2020 г. производителността на чиповете ѝ в подобни операции е нараснал с впечатляващият темп от 317 пъти. Това обявява Бил Дели, вицепрезидент отговорен за развойната дейност в Nvidia, цитиран от WSJ.

Развитието на графичните процесори на компанията в областта на AI наподобява началото на представянето на обикновените CPU-та през 70-те години и Закона на Мур. Само, че погледнато от друг, по-съвременен ъгъл.

Nvidia е важен играч в изграждането на AI ориентирани системи. Причината е, че преди да започне създаването на специализирани модули за подобни операции, графичните процесори са по-оптимални за тях, отколкото стандартните. Това се крие във възможността на GPU-та да обработват много на брой самостоятелни задачи наведнъж. Традиционните процесори са доста по-ограничени в това отношение.

Фактът, че все повече обработването на AI информация преминава в отделни модули, интегрирани в архитектурата на процесорите, прави решенията на Nvidia не толкова примамливи за такива дейности. Затова, при обявяването на придобиването на ARM, компанията за видеокарти толкова силно говореше за разгръщане на потенциала на изкуствения интелект. Nvidia си купи ноу-хау за да остане сред водещите в AI процесорните технологии.

С което бетонира основателя си Йенсен Хуанг за най-подходящо име на новата технологична закономерност. Ще видим, дали Законът на Хуанг ще издържи толкова време, колкото този на Гордън Мур. Затова времето ще покаже, но едно е сигурно – AI е големият двигател на дигиталните иновации оттук насетне.

The post Новият Закон на Мур е свързан с изкуствен интелект appeared first on TechTrends България.