Sve je počelo u Denni’s-u u San Hozeu 1993. Tri inženjera — Jensen Huang, Chris Malachovski i Curtis Priem — okupila su se u restoranu u današnjem srcu Silicijumske doline kako bi razgovarali o izgradnji kompjuterskog čipa koji bi napravio grafiku za video igrice brže i realnije. Taj razgovor, kao i oni koji su usledili, doveli su do osnivanja Nvidije, tehnološke kompanije koja se uzdizala na berzi da bi nakratko zauzela Microsoft kao najvredniju kompaniju u S&P 500 ove nedelje.
Kompanija sada vredi preko 3,2 triliona dolara, a njena dominacija kao proizvođač čipova učvršćuje Nvidijino mesto kao poster deteta buma veštačke inteligencije – trenutak koji je Huang, Nvidijin izvršni direktor, nazvao „sledećom industrijskom revolucijom“.
U konferencijskom razgovoru sa analitičarima prošlog meseca, Huang je predvideo da će kompanije koje koriste Nvidia čipove izgraditi novi tip data centra pod nazivom „Fabrike veštačke inteligencije“.
Huang je dodao da obuka AI modela postaje brži proces jer oni uče da postanu „multimodalni“—sposobni da razumeju tekst, govor, slike, video i 3D podatke—i takođe „da razmišljaju i planiraju“.
„Ljudi na neki način pričaju o veštačkoj inteligenciji kao da je Džensen stigao kao u poslednjih 18 meseci, kao da je pre 24 meseca to odjednom shvatio“, rekao je Danijel Njuman, izvršni direktor Futurum grupe, kompanije za tehnološka istraživanja. „Ali ako se zapravo vratite u prošlost i slušate Džensena kako govori o ubrzanom računarstvu, on deli svoju viziju više od decenije.
Pronalazak grafičke procesorske jedinice, ili GPU, tehnološke kompanije iz Santa Klare, 1999. godine, pomogao je da se pokrene rast tržišta PC igara i redefiniše kompjutersku grafiku. Sada su Nvidijini specijalizovani čipovi ključne komponente koje pomažu u pokretanju različitih oblika veštačke inteligencije, uključujući najnovije generativne AI chat botove kao što su ChatGPT i Google Gemini.
Nvidijini GPU-ovi su ključni faktor u uspehu kompanije u oblasti veštačke inteligencije, dodao je Njuman.
„Uzeli su arhitekturu koja je korišćena za jednu stvar, da bi možda poboljšala igranje igara, i shvatili su kako da umreže ove stvari“, rekao je on. „GPU je postao najupečatljivija arhitektura za AI, od igranja igara, prikazivanja grafike i slično, do stvarnog korišćenja za podatke… U suštini su na kraju stvorili tržište koje nije postojalo, a to su bili GPU-ovi za AI, ili GPU-ovi za mašinsko učenje.“
AI čipovi su dizajnirani da obavljaju zadatke veštačke inteligencije brže i efikasnije. Iako se čipovi opšte namene poput CPU-a takođe mogu koristiti za jednostavnije zadatke veštačke inteligencije, oni „postaju sve manje korisni kako veštačka inteligencija napreduje“, navodi se u izveštaju Centra za bezbednost i nove tehnologije Univerziteta Džordžtaun za 2020.
Tehnološki giganti kupuju Nvidia čipove dok zalaze dublje u AI—pokret koji omogućava automobilima da se sami voze i stvaraju priče, umetnost i muziku.
„Jensen je u osnovi učinio veštačku inteligenciju svarljivom, a zatim će je Apple učiniti potrošnom“, rekao je Njuman.
Kompanija je rano ostvarila prednost u hardveru i softveru potrebnom za prilagođavanje svoje tehnologije aplikacijama veštačke inteligencije, delom zato što ju je Huang gurnuo u tehnologiju koja je još uvek bila u nastajanju pre više od jedne decenije.
„Nvidia radi na različitim delovima ovog problema već više od dve decenije. Imaju duboku inovaciju koja seže sve do ranih 2000-ih“, rekao je Chirag Dekate, potpredsednik analitičar Gartnera, tehničkog istraživanja i konsultantska firma. „Ono što je Nvidia uradila pre dve decenije je da su oboje identifikovali i negovali susedno tržište gde su otkrili da se isti procesori, isti GPU-ovi koje su koristili za grafiku mogu oblikovati za rešavanje veoma paralelnih zadataka.“
