En soutenant ChatGPT, le pari de Huang Renxun sur l'IA depuis dix ans a rapporté d'énormes retours

News du 8 mars, au cours des 25 dernières années environ, NVIDIA a toujours mené la révolution dans le domaine de l'infographie, occupant une position dominante sur le marché des unités de traitement graphique (GPU) et devenant une marque populaire appréciée par les joueurs. Malgré son récent déclin, le secteur des jeux a quand même généré plus de 9 milliards de dollars de revenus pour Nvidia l'année dernière.

Le dernier rapport financier de Nvidia montre de nouveaux signes de croissance dans le secteur des processeurs graphiques, cette technologie étant désormais devenue le cœur du boom de l'IA. Le mois dernier, Jensen Huang, PDG de Nvidia, a déclaré : « Nous avons très judicieusement modifié la stratégie de l'entreprise. Il y a une dizaine d'années, nous avons vu que cette façon de faire des logiciels pouvait tout changer. Nous avons changé l'entreprise de bas en haut. se développer horizontalement. Chaque puce que nous fabriquons est axée sur l'IA. " En tant que moteur derrière le chatbot ChatGPT et d'autres grands modèles de langage (LLM), NVIDIA a enfin commencé à se concentrer sur l'IA. » Nvidia des malheurs de l'industrie des semi-conducteurs. Jen-Hsun Huang a déclaré : « Nous avons repensé tous nos produits pour être conformes aux réglementations tout en étant en mesure de servir nos clients commerciaux. Nous sommes en mesure de fournir à nos clients des pièces réglementées et sommes heureux de les soutenir

NVIDIA prévoit de le faire. » La conférence annuelle des développeurs GTC de la société se tiendra du 20 au 23 mars et l'IA devrait être au centre de l'événement. Auparavant, Huang Jensen avait évoqué le rôle central de l'entreprise dans l'essor du contenu généré par l'IA (AIGC). Lorsqu'on lui a demandé si les énormes retours de Nvidia étaient dus à la chance ou à la prévoyance, Huang a répondu : "Nous croyons simplement fermement qu'un jour, quelque chose de nouveau se produira, et le reste nécessitera des découvertes fortuites.

Le processeur graphique est Nvidia. Son activité principale en représente plus." plus de 80% du chiffre d'affaires de l'entreprise. Ils sont souvent vendus comme le cerveau des cartes graphiques et peuvent également ajouter de la puissance de calcul aux unités centrales de traitement (CPU) fabriquées par des sociétés telles qu'AMD et Intel. Désormais, les entreprises technologiques en concurrence avec ChatGPT vantent ouvertement le nombre de Nvidia A100 qu'elles possèdent, une puce d'une valeur d'environ 10 000 dollars qui est devenue l'un des outils les plus critiques de l'industrie de l'IA. Microsoft a déclaré que le supercalculateur développé pour OpenAI utilise 10 000 Nvidia A100.

Vivek Arya, analyste des semi-conducteurs chez BofA Securities, a déclaré : "Il est très facile d'utiliser les produits de NVIDIA et d'augmenter la puissance de calcul. À l'heure actuelle, la puissance de calcul est fondamentalement équivalente à la monnaie forte de la Silicon Valley

Huang Jen-Hsun NVIDIA." Le système de génération H100 a été présenté et a commencé à être expédié. H signifie Hopper. Il a déclaré : « Ce qui est vraiment étonnant avec Hopper, c'est cette nouvelle technologie de traitement appelée Transformer Engine. Transformer Engine signifie le T dans GPT (Generative Pre-trained Transformer). Il s'agit du premier ordinateur au monde conçu pour gérer des convertisseurs à grande échelle, si grands les modèles de langage seront plus rapides et plus rentables », a déclaré Jen-Hsun Huang, qui a personnellement livré la première machine au monde au supercalculateur OpenAI du développeur ChatGPT.

Pas peur de tout mettre en jeu

Aujourd'hui, NVIDIA est l'une des dix entreprises technologiques les plus valorisées au monde, avec une valeur marchande de près de 600 milliards de dollars. L'entreprise compte 26 000 employés et a construit un nouveau siège social sur le thème du polygone. Nvidia est également l'un des rares géants de la Silicon Valley à être encore dirigé par son fondateur depuis 30 ans. Huang, 60 ans, a immigré aux États-Unis lorsqu'il était enfant et a étudié l'ingénierie à l'université d'État de l'Oregon et à l'université de Stanford. Au début des années 1990, Huang a rencontré les ingénieurs Chris Malachowsky et Curtis Priem dans un restaurant Denny's pour discuter de la création d'ordinateurs personnels capables de faire rêver des graphiques 3D.

En 1993, les trois ont fondé NVIDIA dans un appartement à Fremont, en Californie. Le nom est inspiré de NV (prochaine version) et d'Invidia, qui signifie envie en latin. Ils voulaient augmenter leur vitesse de calcul et rendre tout le monde envieux, ils ont donc choisi les yeux verts qui représentent l'envie comme logo de l'entreprise.

Aria, analyste des semi-conducteurs chez Bank of America Securities, a déclaré : "NVIDIA était l'un des dizaines de fabricants de GPU à l'époque, et c'était la seule entreprise qui a vraiment survécu parce que NVIDIA travaillait bien avec la communauté logicielle et les développeurs

."

L'ambition de Huang Jen-Hsun et son penchant à prendre des risques apparemment impossibles ont poussé Nvidia au bord de la faillite à plusieurs reprises. "Toute entreprise fait des erreurs, et j'en ai commis beaucoup", admet-il. "Certaines d'entre elles ont même mis l'entreprise en danger, surtout au début, parce que nous étions si petits et que nous avions affaire à de nombreux géants. Nous pouvons le faire. ne travaillez dur que pour développer des technologies complètement nouvelles. »

Par exemple, vers 2010, NVIDIA est entré dans le domaine des smartphones avec ses processeurs de la série Tegra, mais sans succès. L’entreprise a ensuite complètement quitté le marché. Toujours en 1999, après avoir licencié la plupart de ses employés, Nvidia a lancé ce qui était considéré comme le premier processeur graphique officiel au monde, le GeForce 256. C'était la première carte graphique programmable permettant de personnaliser les ombres et les effets de lumière. En 2000, Nvidia était devenu le fournisseur exclusif de puces graphiques de Microsoft pour la première Xbox. En 2006, la société a fait un autre grand pari et a publié une boîte à outils logicielle appelée CUDA.

Bryan Catanzaro, vice-président de la recherche appliquée sur l'apprentissage profond chez NVIDIA, a déclaré : « Depuis 10 ans, Wall Street demande à NVIDIA : 'Pourquoi faites-vous cet investissement ? Personne ne l'utilise.' à zéro pour cent. » Lorsque Catanzaro a rejoint Nvidia en 2008, il était l’un des rares employés travaillant sur la recherche en IA. Aujourd’hui, l’entreprise compte des milliers d’employés travaillant dans ce domaine.

Catanzaro a déclaré : « Ce n'est que vers 2016, 10 ans après la sortie de CUDA, que les gens ont soudainement réalisé qu'il s'agissait d'une façon complètement différente d'écrire des programmes informatiques. »

Bien que le secteur de l'IA se développe rapidement, les jeux restent l'activité principale de NVIDIA. En 2018, l’entreprise a utilisé son expertise en IA pour faire un grand pas en avant dans le domaine graphique. Sur la base de l'expérience acquise dans le domaine de l'IA, NVIDIA a lancé GeForce RTX.

Jensen Huang a déclaré : « Pour faire passer l'infographie et les jeux vidéo au niveau supérieur, nous devons réinventer la technologie et nous révolutionner, en changeant complètement ce que nous inventons. Nous avons inventé cette nouvelle façon de faire de l'infographie, le lancer de rayons, simulant essentiellement le chemin de la lumière et simulons tout avec l'IA générative. Nous calculons donc un pixel, puis utilisons l'IA pour imaginer les sept autres pixels. "

Depuis le début, Jen-Hsun Huang. Nvidia s'engage à construire une entreprise de puces sans usine. , qui se concentre sur la conception de produits et sous-traite la production à d'autres sociétés disposant d'usines de traitement de copeaux. En externalisant la fabrication des puces à ​TSMC​

​, NVIDIA réduit ses dépenses en capital. TSMC a annoncé qu'il dépenserait 40 milliards de dollars pour construire deux nouvelles usines de fabrication de puces en Arizona. Huang a promis que Nvidia utiliserait l'usine de TSMC en Arizona pour fabriquer des puces.

Vient ensuite la question de la demande et du nombre de nouveaux cas d’utilisation de GPU qui continueront à stimuler la croissance. Lorsque le minage de crypto-monnaie a décollé, la demande pour Nvidia a augmenté à mesure que les GPU sont devenus essentiels pour rivaliser efficacement sur ce marché. Nvidia a même créé une version allégée de son processeur graphique uniquement pour le minage de crypto-monnaie. Mais alors que le marché des cryptomonnaies s’effondrait, Nvidia a connu un déséquilibre entre l’offre et la demande.

Ariya, analyste des semi-conducteurs chez BofA Securities, a déclaré : « Cela crée un gros problème pour Nvidia car l'extraction de crypto-monnaie a été dans un cycle d'expansion-récession. Les cartes graphiques de jeu sont en rupture de stock, les prix augmentent, et puis lorsque les crypto-monnaies. Lorsque l'engouement pour le minage s'effondrera, les cartes graphiques de jeu s'effondreront également de façon spectaculaire. "

L'année dernière, les nouveaux GPU de la série 40 de Nvidia étaient beaucoup plus chers que la génération précédente et ont été critiqués par certains joueurs. En raison d'une offre excédentaire, les revenus de l'activité jeux de Nvidia ont chuté de 46 % au cours du dernier trimestre par rapport à la même période de l'année dernière.

La concurrence s'intensifie à mesure que les géants de la technologie tels que Tesla, Apple, Google et Amazon conçoivent de plus en plus leurs propres puces personnalisées. "La grande question pour Nvidia est de savoir comment garder une longueur d'avance ? Leurs clients pourraient également devenir leurs concurrents", a déclaré Arria. "Microsoft pourrait essayer de concevoir ces choses en interne, et Amazon et Google conçoivent déjà leurs puces en interne". maison." "

Mais pour Huang Renxun, les avantages d'une telle compétition l'emportent sur les inconvénients. Il a déclaré : « La demande en énergie des centres de données mondiaux va augmenter, et c'est un gros problème pour le monde. La première chose que nous devrions faire est : chaque centre de données dans le monde, peu importe ce que vous décidez de faire, pour Conservez les avantages de l’informatique durable et accélérez là où vous le pouvez. »

Sur le marché automobile, Nvidia développe une technologie de conduite autonome pour Mercedes-Benz et d’autres. Ses systèmes sont également utilisés pour alimenter des robots dans les entrepôts Amazon et exécuter des simulations via la plateforme Omniverse pour optimiser la livraison de millions de colis chaque jour.

Huang Renxun a déclaré : « Nous avons désormais plus de 700 clients qui essaient Omniverse, de l'industrie automobile aux entrepôts logistiques en passant par les usines d'éoliennes. Il représente probablement le plus grand conteneur de toutes les technologies NVIDIA : infographie, IA, robotique et simulation physique, tout en un. J'ai de grands espoirs en cela." (Xiao Xiao)

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!