Nvidia fenomenas: kaip žaidimų vaizdo plokštės pavertė ją AI pasaulio centru?

Dar visai neseniai „Nvidia“ vardas daugeliui reiškė gana paprastą dalyką: vaizdo plokštę kompiuteriui. Jei žaidei žaidimus – žinojai. Jei ne – greičiausiai ne. Tai buvo kompanija iš technologijų pasaulio užkaborių, svarbi entuziastams, „geimeriams“, gal dar inžinieriams, bet tikrai ne politikams, investuotojams ar valstybių vadovams.

Reklama

Ir tada viskas pasikeitė.

Šiandien „Nvidia“ yra viena svarbiausių pasaulio kompanijų. Ne metaforiškai. Tiesiogine prasme. Be jos lustų neveikia dirbtinio intelekto modeliai, be jų stringa debesų kompiuterija, be jų stringa visa dabartinė AI ekonomika. „Nvidia“ akcijos lenkia istorinius rekordus, o jos vadovas Jensen Huangas tampa beveik kultine figūra technologijų pasaulyje.

Kaip taip nutiko? Kaip kompanija, kuri ilgus metus gamino grafikos lustus žaidimams, tapo infrastruktūros stuburu XXI amžiaus skaitmeninei revoliucijai?

Atsakymas nėra vienas. Ir jis nėra tvarkingas.

Ankstyvieji metai: kai grafika dar buvo niša

„Nvidia“ buvo įkurta 1993 metais, laikais, kai Silicio slėnis dar kvepėjo garažais, o ne trilijonais dolerių. Jensen Huangas, Chrisas Malachowsky ir Curtisas Priemas nekūrė pasaulio išgelbėjimo plano. Jie norėjo padaryti grafiką kompiuteriuose geresnę. Greitesnę. Gražesnę.

Tuo metu tai skambėjo gana siaurai. Kompiuterinė grafika buvo svarbi žaidimams, CAD sistemoms, gal dar moksliniams vizualizavimams. Bet niekas nekalbėjo apie tai kaip apie pasaulį keičiančią technologiją. Net pati „Nvidia“ pradžioje balansavo ties bankroto riba. Pirmieji lustai buvo technologiškai ambicingi, bet komerciškai rizikingi. Rinka buvo maža, konkurencija – arši.

Ir vis dėlto viena mintis jau tada sklandė ore: grafika yra ne tik vaizdas. Tai – skaičiavimas. Milžiniškas skaičiavimas.

GPU idėja: daugiau nei gražūs pikseliai

Ilgą laiką GPU (Graphics Processing Unit) buvo laikomi siauro naudojimo įrankiu. CPU – „tikrasis protas“, GPU – tik pagalbininkas. Toks požiūris buvo patogus, bet klaidingas.

Reklama

„Nvidia“ inžinieriai gana anksti suprato tai, ko kiti nenorėjo matyti: GPU architektūra idealiai tinka paraleliniams skaičiavimams. Kitaip tariant, jei tau reikia vienu metu atlikti milijonus panašių operacijų – GPU yra monstras. CPU – intelektualas. GPU – darbininkų armija.

Ilgą laiką tai buvo tiesiog techninė detalė. Kol neatsirado problemų, kurioms reikėjo būtent tokios armijos.

CUDA: sprendimas, kuris iš pradžių niekam nerūpėjo

2006 metais „Nvidia“ pristatė CUDA – programavimo platformą, leidžiančią naudoti GPU ne tik grafikai, bet ir bendriesiems skaičiavimams. Tai buvo tylus, beveik nepastebėtas įvykis. Be didelių antraščių. Be euforijos. Kuo dirbtinis intelektas gali būti naudingas investuotojui?

Daugelis programuotojų į tai žiūrėjo skeptiškai. Kam mokytis naujos sistemos? Kam rašyti kodą, kuris veiks tik ant „Nvidia“ aparatūros? Tai atrodė kaip uždara ekosistema, o ne revoliucija.

Bet CUDA turėjo vieną privalumą, kuris ilgainiui tapo lemiamu: ji tiesiog veikė. Ir veikė greitai.

Mokslininkai, dirbantys su fizikos modeliais, klimato simuliacijomis, molekuline chemija, pradėjo eksperimentuoti. Ne dėl „Nvidia“ prekės ženklo, o todėl, kad skaičiavimai, kurie anksčiau trukdavo dienas, staiga užtrukdavo valandas.

Tai buvo lūžis, kurio tuo metu beveik niekas nepastebėjo.

Dirbtinis intelektas: kai viskas susidėliojo į vietas

Tikrasis „Nvidia“ proveržis prasidėjo ne su žaidimais ir net ne su mokslu. Jis prasidėjo su neuroniniais tinklais.

Kai giliojo mokymosi (deep learning) modeliai pradėjo rodyti realius rezultatus, paaiškėjo viena nemaloni tiesa: jiems reikia milžiniškos skaičiavimo galios. Milžiniškos. CPU nebetempė. Specializuotos sistemos buvo per lėtos arba per brangios.

O GPU? GPU buvo pasiruošę. Geriausi žaidimų nešiojamieji kompiuteriai 2025

Staiga „Nvidia“ lustai tapo ne pasirinkimu, o būtinybe. Tyrėjai, startuoliai, vėliau – technologijų gigantai pradėjo pirkti GPU ne po vieną, o tūkstančiais. Duomenų centrai keitė architektūrą. AI tapo nebe teorija, o pramonės varikliu.

„Nvidia“ atsidūrė pačiame to centro taške. Ne todėl, kad jie „numatė AI ateitį“ – šis pasakojimas per daug gražus. O todėl, kad jie ilgus metus investavo į infrastruktūrą, kuri netikėtai tapo kritiškai reikalinga.

Jensen Huangas: vadovas be kaklaraiščio, bet su instinktu

Jensen Huangas nėra tipiškas technologijų pasaulio vadovas. Jis nekalba apie filosofiją taip, kaip tai daro kai kurie Silicio slėnio lyderiai. Jis nerašo manifestų. Jis kalba apie lustus. Ir atrodo, kad jam tai nuoširdžiai rūpi.

Jo juoda odinė striukė tapo savotišku simboliu – ne maišto, o nuoseklumo. Huangas „Nvidia“ vadovauja nuo pat įkūrimo. Tai retenybė. Ir tai turi pasekmių.

Kompanijoje formavosi kultūra, orientuota ne į greitą pelną, o į ilgalaikę architektūrą. CUDA, AI, autonominiai automobiliai, duomenų centrai – visi šie statybiniai blokai buvo dėliojami be garantijos, kad jie atsipirks.

Daug kas neatsipirko. Bet tie, kurie atsipirko, atsipirko su kaupu.

Sprogimas biržoje: kai skaičiai ima gąsdinti

Pastaraisiais metais „Nvidia“ finansiniai rezultatai tapo beveik absurdiški. Pajamos augo ne procentais, o kartais. Rinkos kapitalizacija šoktelėjo iki trilijonų. Analitikai pradėjo kalbėti apie „pervertinimą“, tada nutilo, tada vėl pradėjo.

Bet čia svarbu suprasti vieną dalyką: „Nvidia“ nėra tiesiog dar viena technologijų kompanija. Ji yra infrastruktūra. Kaip elektra. Kaip interneto kabeliai. Kaip nafta XX amžiuje.

Kai visos didžiausios AI sistemos – nuo „OpenAI“ iki „Google“, nuo „Microsoft“ iki „Amazon“ – priklauso nuo tavo lustų, tavo derybinė pozicija yra… išskirtinė.

Tai nereiškia, kad viskas amžina. Technologijų istorija pilna kompanijų, kurios atrodė nepažeidžiamos. Bet kol kas „Nvidia“ yra ten, kur būti nori visi, bet gali tik vienas.

Kritika ir pavojai: burbulas, monopolis, geopolitika

Žinoma, šis pasakojimas nėra vien rožinis. „Nvidia“ vis dažniau kritikuojama dėl savo dominavimo. Priklausomybė nuo vieno tiekėjo kelia klausimų. Valstybės ima domėtis eksporto ribojimais, ypač Kinijos kontekste. Konkurentai – AMD, „Intel“, net patys debesų gigantai – bando kurti alternatyvas.

Ir dar yra burbulo klausimas. Ar AI paklausa išliks tokia pati? Ar visi šie duomenų centrai atsipirks? Ar nebus per daug investuota į infrastruktūrą, kurios realus panaudojimas bus siauresnis nei tikėtasi?

Tai klausimai be aiškių atsakymų. Ir „Nvidia“ jų neišvengs. Nasdaq savaitės apžvalga

Kodėl ši istorija svarbi ne tik technologijų pasauliui

„Nvidia“ istorija – tai pasakojimas apie kantrybę. Apie tai, kaip technologinės idėjos kartais dešimtmečius laukia savo momento. Apie tai, kaip „neįdomūs“ sprendimai tampa kritiniais, kai pasikeičia kontekstas.

Tai taip pat priminimas, kad revoliucijos dažnai nevyksta ten, kur visi žiūri. Jos vyksta infrastruktūroje. Lustuose. Programavimo platformose. Nematomoje sluoksnio dalyje.

Ir kai jos įvyksta, pasaulis pabunda jau priklausomas. „Bitė“ perka naujausius „Nvidia“ grafikos procesorius dirbtiniam intelektui vystyti