ChatGPT를 지원하는 Huang Renxun의 10년 AI 투자는 엄청난 수익을 거두었습니다.

3월 8일자 뉴스 엔비디아는 지난 25년여 동안 항상 컴퓨터 그래픽 분야의 혁명을 주도해 왔으며, 그래픽 처리 장치(GPU) 시장에서 압도적인 위치를 점유하며 사랑받는 인기 A 브랜드가 되었습니다. 게이머에 의해. 최근의 감소에도 불구하고 게임 사업은 작년에 Nvidia에 여전히 90억 달러 이상의 수익을 안겨주었습니다.

Nvidia의 최신 재무 보고서는 그래픽 프로세서 사업이 이제 AI 붐의 핵심이 되면서 새로운 성장 조짐을 보여줍니다. 지난 달 Nvidia CEO Jensen Huang은 다음과 같이 말했습니다. "우리는 회사의 전략을 매우 현명하게 변경했습니다. 약 10년 전에 우리는 소프트웨어를 사용하는 이러한 방식이 모든 것을 바꿀 수 있다는 것을 알았습니다. 우리는 회사를 밑바닥부터 위로 바꿨습니다. 우리가 만드는 모든 칩은 AI에 초점을 맞추고 있습니다." 최근 인기 있는 챗봇 ChatGPT 및 기타 대형 언어 모델(LLM)의 엔진으로서 Nvidia는 마침내 여기에 집중하기 시작했습니다. AI에 대한 초기 투자는 성과를 거두고 완충에 도움이 됩니다. 반도체 산업의 위기에 처한 엔비디아. Jen-Hsun Huang은 다음과 같이 말했습니다: "우리는 상용 고객에게 서비스를 제공하면서 규정을 준수하도록 모든 제품을 재설계했습니다. 우리는 고객에게 규제된 부품을 제공할 수 있으며 기꺼이 지원할 계획입니다." 회사의 연례 GTC 개발자 컨퍼런스는 3월 20일부터 23일까지 열릴 예정이며 행사의 초점은 AI가 될 것으로 예상된다. 이전에 Huang Jensen은 AI 생성 콘텐츠(AIGC)의 부상에서 회사의 중심 역할에 대해 이야기했습니다. Nvidia의 엄청난 수익이 행운인지 선견지명인지 묻는 질문에 Huang은 "우리는 언젠가 새로운 일이 일어날 것이라고 굳게 믿고 있으며 나머지는 우연한 발견이 필요할 것입니다."라고 말했습니다.

그래픽 프로세서는 Nvidia의 주요 비즈니스 계정이 더 많습니다. 회사 수익의 80% 이상을 차지합니다. 그래픽 카드의 두뇌로 판매되는 경우가 많으며 AMD 및 Intel과 같은 회사에서 만든 중앙 처리 장치(CPU)에 컴퓨팅 성능을 추가할 수도 있습니다. 이제 ChatGPT와 경쟁하는 기술 회사들은 AI 산업의 가장 중요한 도구 중 하나가 된 약 10,000달러 상당의 칩인 Nvidia A100을 얼마나 많이 소유하고 있는지 공개적으로 선전하고 있습니다. 마이크로소프트는 OpenAI용으로 개발된 슈퍼컴퓨터가 엔비디아 A100 1만대를 사용한다고 밝혔다.

BofA 증권 반도체 분석가 Vivek Arya는 "NVIDIA 제품을 사용하고 컴퓨팅 성능을 높이는 것은 매우 쉽습니다. 현재 컴퓨팅 성능은 기본적으로 실리콘 밸리의 경화와 동일합니다."

Huang Jen-Hsun NVIDIA의 다음- 발전 시스템인 H100이 전시되어 출하가 시작되었습니다. H는 호퍼를 의미합니다. 그는 "호퍼의 정말 놀라운 점은 Transformer Engine이라는 새로운 처리 기술이다. Transformer Engine은 GPT(Generative Pre-trained Transformer)의 T를 의미한다. 이것은 대규모 변환기를 처리하도록 설계된 세계 최초의 컴퓨터이다. ChatGPT 개발자 OpenAI 슈퍼컴퓨터에 세계 최초의 머신을 직접 전달한 Jen-Hsun Huang은 언어 모델이 더 빠르고 비용 효율적일 것이라고 말했습니다.

모든 것을 걸는 ​​것을 두려워하지 마세요

현재 NVIDIA는 시장 가치가 약 6,000억 달러에 달하는 세계에서 가장 가치 있는 10대 기술 회사 중 하나입니다. 이 회사는 26,000명의 직원을 보유하고 있으며 다각형을 테마로 한 새로운 본사를 건설했습니다. 엔비디아는 또한 설립자가 30년 동안 여전히 경영을 맡고 있는 몇 안 되는 실리콘 밸리의 거대 기업 중 하나입니다.

황(60세)은 어린 시절 미국으로 이민하여 오레곤 주립대학교와 스탠포드 대학교에서 공학을 전공했습니다. 1990년대 초, Huang은 Denny's 레스토랑에서 엔지니어 Chris Malachowsky와 Curtis Priem을 만나 3D 그래픽이 가능한 개인용 컴퓨터를 만드는 방법에 대해 논의했습니다. 1993년, 세 사람은 캘리포니아 프리몬트의 한 아파트에서 NVIDIA를 설립했습니다. 이름은 NV(다음 버전)와 라틴어로 부러움을 의미하는 Invidia에서 영감을 받았습니다. 그들은 컴퓨팅 속도를 높이고 모두가 부러워하게 만들고 싶었기 때문에 부러움을 상징하는 녹색 눈을 회사 로고로 선택했습니다.

Bank of America Securities의 반도체 분석가인 Aria는 "NVIDIA는 당시 수십 개의 GPU 제조업체 중 하나였으며 NVIDIA가 소프트웨어 커뮤니티 및 개발자와 잘 협력했기 때문에 실제로 살아남은 유일한 회사였습니다."라고 말했습니다.

Huang Jen-Hsun의 야망과 불가능해 보이는 위험을 감수하려는 성향으로 인해 Nvidia는 여러 번 파산 위기에 놓였습니다. "모든 회사는 실수를 하고 나도 실수를 많이 했습니다."라고 그는 인정합니다. "그 중 일부는 심지어 회사를 위험에 빠뜨리기도 했습니다. 특히 초기에는 우리가 너무 작았고 너무 많은 거대 기업을 상대했기 때문입니다. 우리는 할 수 있습니다. 완전히 새로운 기술을 개발하기 위해 열심히 노력하세요.”

예를 들어, 2010년경 NVIDIA는 Tegra 시리즈 프로세서로 스마트폰 분야에 진출했지만 성공하지 못했습니다. 그 후 회사는 시장에서 완전히 퇴출되었습니다. 또한 1999년에 대부분의 직원을 해고한 후 Nvidia는 세계 최초의 공식 그래픽 프로세서인 GeForce 256을 출시했습니다. 그림자와 조명 효과를 사용자 정의할 수 있는 최초의 프로그래밍 가능 그래픽 카드였습니다. 2000년까지 Nvidia는 Microsoft의 첫 번째 Xbox용 그래픽 칩 독점 공급업체가 되었습니다. 2006년에 회사는 또 다른 큰 투자를 하여 CUDA라는 소프트웨어 툴킷을 출시했습니다.

NVIDIA의 응용 딥 러닝 연구 담당 부사장인 Bryan Catanzaro는 다음과 같이 말했습니다. "10년 동안 월스트리트는 NVIDIA에게 '왜 이런 투자를 합니까? 우리의 시가총액에서는 이를 사용하지 않습니다.'라고 묻고 있습니다. , 그것은 0의 가치로 평가되었습니다." Catanzaro가 2008년에 Nvidia에 합류했을 때 그는 AI 연구에 종사하는 몇 안 되는 직원 중 한 명이었습니다. 현재 이 회사에는 수천 명의 직원이 이 분야에서 일하고 있습니다.

Catanzaro는 다음과 같이 말했습니다. “CUDA가 나온 지 10년이 지난 2016년이 되어서야 사람들은 이것이 컴퓨터 프로그램을 작성하는 완전히 다른 방식이라는 것을 갑자기 깨달았습니다.

AI 사업이 빠르게 발전하고 있지만 게임은 여전히 ​​엔비디아의 주력 사업이다. 2018년에 회사는 AI 전문 지식을 활용하여 그래픽 분야에서 큰 도약을 이루었습니다. 엔비디아는 AI 분야에서 배운 경험을 바탕으로 지포스 RTX를 출시했다.

Jensen Huang은 다음과 같이 말했습니다. "컴퓨터 그래픽과 비디오 게임을 다음 단계로 끌어올리려면 기술을 재창조하고 스스로를 파괴하여 우리가 발명한 것을 완전히 바꿔야 합니다. 우리는 컴퓨터 그래픽, 레이 트레이싱, 기본적으로 시뮬레이션을 수행하는 새로운 방식을 발명했습니다. 그래서 우리는 하나의 픽셀을 계산한 다음 AI를 사용하여 나머지 7개의 픽셀을 상상합니다."

처음부터 Jen-Hsun Huang. Nvidia는 공장 없는 칩 회사를 만들기 위해 노력하고 있습니다. , 제품 설계에 중점을 두고 칩 가공 공장을 통해 다른 회사에 생산을 아웃소싱합니다. NVIDIA는 제조 칩을 ​TSMC​

​에 아웃소싱함으로써 자본 지출을 줄입니다. TSMC는 애리조나에 2개의 새로운 칩 제조 공장을 건설하는 데 400억 달러를 지출할 것이라고 밝혔습니다. Huang은 Nvidia가 TSMC의 애리조나 공장을 사용하여 칩을 제조할 것이라고 약속했습니다.

그리고 수요에 대한 질문과 얼마나 많은 새로운 GPU 사용 사례가 계속해서 성장을 주도할 것인지에 대한 질문이 있습니다. 암호화폐 채굴이 시작되자 GPU가 이 시장에서 효과적으로 경쟁하는 데 핵심이 되면서 Nvidia에 대한 수요가 급증했습니다. Nvidia는 암호화폐 채굴을 위해 그래픽 프로세서의 간단한 버전을 만들었습니다. 하지만 암호화폐 시장이 붕괴되면서 엔비디아는 수급 불균형을 겪었다.

BofA Securities의 반도체 분석가인 Ariya는 다음과 같이 말했습니다. “암호화폐 채굴이 호황을 누리고 있기 때문에 이것은 Nvidia에 큰 문제를 야기합니다. 채굴 열풍이 무너지면 게이밍 그래픽카드도 급격하게 무너질 것이다”

지난해 엔비디아의 신형 40시리즈 GPU는 이전 세대보다 가격이 훨씬 높아 일부 게이머들로부터 비난을 받았다. 이제 공급 과잉으로 인해 Nvidia의 게임 사업 수익은 최근 분기에 작년 같은 기간에 비해 46% 감소했습니다.

Tesla, Apple, Google, Amazon과 같은 거대 기술 기업이 점점 더 자체 맞춤형 칩을 설계함에 따라 경쟁이 심화되고 있습니다. Arria는 "Nvidia의 가장 큰 문제는 어떻게 경쟁 우위를 유지할 수 있느냐는 것입니다. 그들의 고객도 경쟁자가 될 수 있습니다."라고 Arria는 말했습니다. "Microsoft는 이러한 것들을 내부적으로 설계하려고 시도할 수 있으며 Amazon과 Google은 이미 칩을 내부적으로 설계했습니다. house." ”

그러나 Huang Renxun에게는 그러한 경쟁의 장점이 단점보다 더 큽니다. 그는 "글로벌 데이터 센터의 전력 수요는 증가할 것이며 이는 전 세계에 큰 문제가 될 것입니다. 우리가 가장 먼저 해야 할 일은 무엇을 하기로 결정하든 전 세계의 모든 데이터 센터가 혜택을 유지하는 것입니다."라고 말했습니다.

자동차 시장에서 Nvidia는 Mercedes-Benz 등을 위한 자율 주행 기술을 개발하고 있습니다. 또한 해당 시스템은 Amazon 창고의 로봇에 전력을 공급하고 Omniverse 플랫폼을 통해 시뮬레이션을 실행하여 매일 수백만 개의 패키지 배송을 최적화하는 데 사용됩니다.

Huang Renxun은 다음과 같이 말했습니다: "현재 자동차 산업부터 물류 창고, 풍력 터빈 공장에 이르기까지 Omniverse를 사용하는 고객이 700명이 넘습니다. Omniverse는 아마도 컴퓨터 그래픽, AI, 로봇공학, 물리 시뮬레이션 등 모든 NVIDIA 기술 중 가장 큰 컨테이너를 의미할 것입니다. 모두 하나로 뭉쳐졌으니 기대가 큽니다." (샤오샤오)

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