13 ธ.ค. 2568·5 นาที
จากสตาร์ตอัพกราฟิกสู่ยักษ์ใหญ่ AI: ประวัติของ Nvidia
สำรวจการเดินทางของ Nvidia ตั้งแต่สตาร์ตอัพกราฟิกในปี 1993 สู่ผู้นำ AI ระดับโลก ติดตามผลิตภัณฑ์สำคัญ การค้นพบ ผู้นำ และการเดิมพันเชิงกลยุทธ์
สำรวจการเดินทางของ Nvidia ตั้งแต่สตาร์ตอัพกราฟิกในปี 1993 สู่ผู้นำ AI ระดับโลก ติดตามผลิตภัณฑ์สำคัญ การค้นพบ ผู้นำ และการเดิมพันเชิงกลยุทธ์
Nvidia กลายเป็นชื่อที่คนคุ้นเคยด้วยเหตุผลที่ต่างกันขึ้นอยู่กับว่าคุณถามใคร นักเล่นเกมพีซีคิดถึงการ์ดกราฟิก GeForce และเฟรมเรตที่ลื่นไหล นักวิจัยด้าน AI คิดถึง GPU ที่ฝึกโมเดลชั้นนำได้ภายในวันแทนที่จะเป็นเดือน นักลงทุนเห็นบริษัทเซมิคอนดักเตอร์ที่มีมูลค่าสูงสุดแห่งหนึ่งในประวัติศาสตร์ — หุ้นที่กลายเป็นตัวแทนของบูม AI ทั้งหมด
แต่สิ่งนี้ไม่ได้เกิดขึ้นโดยเลี่ยงไม่ได้ เมื่อ Nvidia ก่อตั้งในปี 1993 มันเป็นสตาร์ตอัพขนาดเล็กที่เดิมพันกับความคิดเฉพาะทาง: ว่าชิปกราฟิกจะเปลี่ยนรูปแบบการคอมพิวติ้งส่วนบุคคล ในช่วงสามทศวรรษ บริษัทเปลี่ยนจากผู้ผลิตการ์ดกราฟิกสู้ชีวิตเป็นผู้จัดหาฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ศูนย์กลางสำหรับ AI สมัยใหม่ ขับเคลื่อนตั้งแต่ระบบแนะนำและต้นแบบรถขับเคลื่อนตัวเองไปจนถึงโมเดลภาษาขนาดยักษ์
การเข้าใจประวัติของ Nvidia เป็นหนึ่งในวิธีที่ชัดเจนที่สุดในการเข้าใจฮาร์ดแวร์ AI สมัยใหม่และรูปแบบธุรกิจที่รอบๆ มัน บริษัทตั้งอยู่ที่จุดตัดของหลายแรงผลักดัน:
ตลอดทาง Nvidia ทำการเดิมพันที่มีความเสี่ยงสูงหลายครั้ง: สนับสนุน GPU ที่เขียนโปรแกรมได้ก่อนที่ตลาดชัดเจน, สร้างสแต็กซอฟต์แวร์เต็มรูปแบบสำหรับการเรียนรู้เชิงลึก, และใช้เงินหลายพันล้านเพื่อเข้าซื้อกิจการอย่าง Mellanox เพื่อควบคุมส่วนอื่นของศูนย์ข้อมูล
บทความนี้ติดตามเส้นทางของ Nvidia ตั้งแต่ปี 1993 จนถึงวันนี้ โดยเน้นที่:
บทความนี้เขียนสำหรับผู้อ่านด้านเทคโนโลยี ธุรกิจ และการลงทุนที่ต้องการมุมมองเชิงเล่าเรื่องที่ชัดเจนว่า Nvidia กลายเป็นยักษ์ AI ได้อย่างไร — และอะไรอาจเกิดขึ้นต่อไป
ในปี 1993 วิศวกรสามคนที่มีบุคลิกต่างกันแต่มีความเชื่อร่วมกันเกี่ยวกับกราฟิก 3D เริ่มก่อตั้ง Nvidia รอบโต๊ะที่ Denny’s ในซิลิคอนแวลลีย์ Jensen Huang วิศวกรเชื้อสายไต้หวัน‑อเมริกันและอดีตผู้ออกแบบชิปที่ LSI Logic นำความทะเยอทะยานและทักษะการเล่าเรื่องกับลูกค้าและนักลงทุน Chris Malachowsky มาจาก Sun Microsystems พร้อมประสบการณ์ในเวิร์กสเตชันประสิทธิภาพสูง ส่วน Curtis Priem อดีต IBM และ Sun เป็นสถาปนิกระบบที่หมกมุ่นกับการผสานฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์เข้าด้วยกัน
ในเวลานั้น หุบเขามุ่งไปที่เวิร์กสเตชัน มินิคอมพิวเตอร์ และผู้ผลิตพีซีใหม่ๆ กราฟิก 3D แข็งแกร่งแต่แพง มักผูกติดกับ Silicon Graphics (SGI) และผู้ขายเวิร์กสเตชันอื่นๆ ที่ให้บริการมืออาชีพใน CAD ภาพยนตร์ และการแสดงผลเชิงวิทยาศาสตร์
Huang และผู้ร่วมก่อตั้งเห็นช่องว่าง: นำพลังการคำนวณเชิงภาพแบบนั้นไปสู่พีซีราคาจับต้องได้ ถ้าล้านๆ คนสามารถได้กราฟิก 3D คุณภาพสูงสำหรับเกมและมัลติมีเดีย ตลาดจะใหญ่กว่าวงเวิร์กสเตชันที่เป็นช่องแคบมาก
แนวคิดการก่อตั้งของ Nvidia ไม่ใช่เซมิคอนดักเตอร์ทั่วไป แต่เป็นกราฟิกเร่งความเร็วสำหรับตลาดแมส แทนที่จะให้ CPU ทำทุกอย่าง โปรเซสเซอร์กราฟิกเฉพาะจะจัดการคณิตศาสตร์หนักของการเรนเดอร์ฉาก 3D
ทีมเชื่อว่านี่ต้องการ:
Huang ระดมทุนเริ่มต้นจากกองทุนร่วมลงทุนอย่าง Sequoia แต่เงินทุนไม่ได้ล้นหลาม ชิปตัวแรก NV1 นั้นทะเยอทะยานแต่ไม่สอดคล้องกับมาตรฐานที่กำลังเกิดขึ้นอย่าง DirectX และ API เกมที่โดดเด่น มันขายไม่ดีและเกือบทำให้บริษัทล้มเหลว
Nvidia รอดมาได้ด้วยการปรับตัวอย่างรวดเร็วสู่ NV3 (RIVA 128) ปรับสถาปัตยกรรมให้สอดคล้องกับมาตรฐานอุตสาหกรรม และเรียนรู้ที่จะทำงานอย่างใกล้ชิดกับนักพัฒนาเกมและ Microsoft บทเรียนคือ: เทคโนโลยีอย่างเดียวไม่พอ ระบบนิเวศจะกำหนดการอยู่รอด
ตั้งแต่แรก Nvidia ปลูกฝังวัฒนธรรมที่วิศวกรมีอิทธิพลมากเกินสัดส่วนและเวลาในการออกสู่ตลาดถูกมองว่าเป็นเรื่องสำคัญ ทีมเคลื่อนไหวไว ทำซ้ำการออกแบบอย่างก้าวร้าว และยอมรับว่าการเดิมพันบางอย่างจะล้มเหลว
ข้อจำกัดด้านเงินสดปลูกฝังความประหยัด: เฟอร์นิเจอร์สำนักงานที่นำกลับมาใช้ใหม่ การทำงานล่วงเวลา และแนวโน้มที่จะจ้างวิศวกรที่มีความสามารถสูงจำนวนน้อยแทนการสร้างทีมขนาดใหญ่ มีลำดับชั้น วัฒนธรรมเริ่มต้นนี้—ความเข้มข้นทางเทคนิค ความเร่งรีบ และการใช้จ่ายอย่างระมัดระวัง—ต่อมาช่วยกำหนดวิธีที่ Nvidia จะโจมตีโอกาสที่ใหญ่กว่ามากนอกเหนือจากกราฟิกพีซี
ต้นถึงกลางทศวรรษ 1990 กราฟิกพีซียังพื้นฐานและแตกกระจัดกระจาย หลายเกมยังพึ่งการเรนเดอร์แบบซอฟต์แวร์โดยให้ CPU ทำงานหนัก ส่วนตัวเร่งความเร็ว 2D มีอยู่ และการ์ด 3D แบบใส่เสริมแรกๆ เช่น 3dfx’s Voodoo ช่วยเกมได้ แต่ยังไม่มีวิธีมาตรฐานในการโปรแกรมฮาร์ดแวร์ 3D API อย่าง Direct3D และ OpenGL ยังเติบโต นักพัฒนามักต้องทำให้รองรับการ์ดเฉพาะ
นี่คือสภาพแวดล้อมที่ Nvidia เข้าสู่: เคลื่อนไหวเร็ว ยุ่งเหยิง และเต็มไปด้วยโอกาสสำหรับบริษัทที่รวมประสิทธิภาพเข้ากับโมเดลการเขียนโปรแกรมที่ชัดเจนได้
ผลิตภัณฑ์ใหญ่ตัวแรกของ Nvidia คือ NV1 เปิดตัวในปี 1995 มันพยายามทำทุกอย่างในใบเดียว: 2D, 3D, เสียง และแม้แต่การรองรับจอยของ Sega Saturn บนการ์ดใบเดียว ทางเทคนิคมันมุ่งที่พื้นผิวพาราโบลาความโค้งแทนสามเหลี่ยม ในขณะที่ Microsoft และอุตสาหกรรมส่วนมากกำลังมาตรฐาน API 3D รอบพอลิกอนสามเหลี่ยม
ความไม่สอดคล้องกับ DirectX และการสนับสนุนซอฟต์แวร์ที่จำกัดทำให้ NV1 ขายไม่ดี แต่มันสอน Nvidia สองบทเรียนสำคัญ: ต้องตามมาตรฐานที่ครองตลาด (เช่น DirectX) และมุ่งที่ประสิทธิภาพ 3D อย่างชัดเจนแทนฟีเจอร์แปลกใหม่
Nvidia ฟื้นตัวด้วย RIVA 128 ในปี 1997 มันยอมรับรูปแบบสามเหลี่ยมและ Direct3D ให้ประสิทธิภาพ 3D ที่แข็งแกร่ง และรวม 2D และ 3D ไว้ในการ์ดใบเดียว นักวิจารณ์เริ่มสังเกต และ OEM เริ่มมอง Nvidia เป็นพันธมิตรที่จริงจัง
RIVA TNT และ TNT2 ปรับปรุงสูตร: คุณภาพภาพดีขึ้น ความละเอียดสูงขึ้น และไดรเวอร์ที่ดีขึ้น ในขณะที่ 3dfx ยังคงมีสถานะความนิยม Nvidia กำลังปิดช่องว่างอย่างรวดเร็วด้วยการส่งอัปเดตไดรเวอร์บ่อยๆ และการคบค้ากับนักพัฒนาเกม
ในปี 1999 Nvidia เปิดตัว GeForce 256 และตั้งแบรนด์ว่าเป็น “GPU เครื่องแรกของโลก” — Graphics Processing Unit นี่ไม่ใช่แค่การตลาด GeForce 256 รวมการทำ transform และ lighting (T&L) บนฮาร์ดแวร์ ช่วยย้ายการคำนวณเรขาคณิตจาก CPU ไปยังชิปกราฟิกเอง
การเปลี่ยนแปลงนี้ปล่อยให้ CPU จัดการตรรกะเกมและฟิสิกส์ ในขณะที่ GPU จัดฉาก 3D ที่ซับซ้อนขึ้น เกมสามารถวาดพอลิกอนมากขึ้น ใช้แสงที่สมจริงขึ้น และรันได้ลื่นขึ้นที่ความละเอียดสูงกว่า
ในขณะเดียวกัน เกมพีซีเติบโตอย่างรวดเร็ว ขับเคลื่อนโดยเกมอย่าง Quake III Arena และ Unreal Tournament และการยอมรับ Windows และ DirectX อย่างรวดเร็ว Nvidia จับจังหวะเติบโตนี้อย่างแน่นแฟ้น
บริษัทได้สิทธิออกแบบกับ OEM รายใหญ่เช่น Dell และ Compaq รับประกันว่าพีซีจำนวนล้านเครื่องจะมาพร้อมกราฟิก Nvidia เป็นค่ามาตรฐาน โปรแกรมการตลาดร่วมกับสตูดิโอเกม และแบรนด์ “The Way It’s Meant to Be Played” ช่วยเสริมภาพลักษณ์ของ Nvidia ในฐานะตัวเลือกเริ่มต้นสำหรับเกมเมอร์จริงจัง
จนถึงต้นทศวรรษ 2000 Nvidia เปลี่ยนจากสตาร์ตอัพที่แทบล้มเพราะผลิตภัณฑ์แรกไม่สอดคล้อง กลายเป็นพลังครอบงำในกราฟิกพีซี ซึ่งเป็นเวทีสำหรับทุกสิ่งที่จะตามมาในการคอมพิวต์ด้วย GPU และท้ายที่สุด AI
เมื่อ Nvidia เริ่ม บริษัท GPU ส่วนใหญ่เป็นเครื่องแบบ fixed‑function: ไพพ์ไลน์ฮาร์ดแวร์ที่รับเวอร์เท็กซ์และเท็กซ์เจอร์เข้า แล้วปล่อยพิกเซลออกมา พวกมันเร็วมากแต่แทบไม่มีความยืดหยุ่น
ราวต้นทศวรรษ 2000 ชิ้นส่วนเชดเดอร์ที่โปรแกรมได้ (Vertex และ Pixel/Fragment Shaders ใน DirectX และ OpenGL) เปลี่ยนสูตรนี้ ด้วยชิปอย่าง GeForce 3 และต่อมา GeForce FX และ GeForce 6 Nvidia เริ่มเปิดเผยหน่วยโปรแกรมขนาดเล็กที่ให้นักพัฒนาสามารถเขียนเอฟเฟกต์ที่กำหนดเองแทนที่จะพึ่งพาไพพ์ไลน์ตายตัว
เชดเดอร์เหล่านี้ยังมุ่งที่กราฟิก แต่อันหนึ่งได้ฝังแนวคิดสำคัญไว้ใน Nvidia: ถ้า GPU สามารถโปรแกรมสำหรับเอฟเฟกต์ภาพหลากหลาย ทำไมจะโปรแกรมสำหรับ การคำนวณ ในวงกว้างไม่ได้?
การประมวลผลทั่วไปบน GPU (GPGPU) เป็นเดิมพันที่สวนกระแส ภายในบริษัทมีคนตั้งคำถามว่าคุ้มไหมที่จะใช้ทรานสิสเตอร์ งบวิศวกรรม และความพยายามด้านซอฟต์แวร์ไปกับงานที่อยู่นอกเกม ภายนอกนักวิจารณ์ดูถูก GPU ว่าเป็นของเล่นสำหรับกราฟิก และการทดลอง GPGPU ยุคแรก—การดัดแปลงพจนานุกรมเชิงเส้นเป็นชิ้นส่วนเชดเดอร์—นั้นเจ็บปวดมาก
คำตอบของ Nvidia คือ CUDA ประกาศในปี 2006: โมเดลการเขียนโปรแกรมที่คล้าย C/C++, runtime และ toolchain ที่ออกแบบมาเพื่อให้ GPU รู้สึกเหมือนโคโปรเซสเซอร์ขนานขนาดใหญ่ แทนที่จะบีบให้นักวิจัยคิดเป็นสามเหลี่ยมและพิกเซล CUDA เปิดเผยเธรด บล็อก กริด และลำดับชั้นหน่วยความจำอย่างชัดเจน
นี่คือความเสี่ยงเชิงกลยุทธ์ขนาดใหญ่: Nvidia ต้องสร้างคอมไพเลอร์ ดีบักเกอร์ ไลบรารี เอกสาร และโปรแกรมฝึกอบรม—การลงทุนด้านซอฟต์แวร์ที่เหมือนบริษัทแพลตฟอร์มมากกว่าผู้ผลิตชิป
ชัยชนะครั้งแรกมาจาก การประมวลผลประสิทธิภาพสูง (HPC):
นักวิจัยสามารถรันการจำลองที่เคยใช้เวลาหลายสัปดาห์ให้เสร็จภายในวันหรือชั่วโมง โดยมักใช้ GPU เดียวในเวิร์กสเตชันแทนที่จะต้องใช้คลัสเตอร์ CPU ทั้งหมด
CUDA ทำได้มากกว่าช่วยรันโค้ดเร็วขึ้น มันสร้าง ระบบนิเวศนักพัฒนา รอบฮาร์ดแวร์ Nvidia บริษัทลงทุนใน SDK ไลบรารีคณิตศาสตร์ (เช่น cuBLAS และ cuFFT) โปรแกรมมหาวิทยาลัย และงานประชุมของตัวเอง (GTC) เพื่อสอนการเขียนโปรแกรมแบบขนานบน GPU
ทุกแอปพลิเคชันและไลบรารีที่ใช้ CUDA ยิ่งขยายคูน้ำการป้องกัน: นักพัฒนาปรับแต่งโค้ดสำหรับ GPU ของ Nvidia, เครื่องมือพัฒนาปรับตัวรอบ CUDA, และโปรเจกต์ใหม่ๆ เริ่มต้นโดยมี Nvidia เป็นตัวเร่งโดยดี ก่อนที่การฝึก AI จะเติมเต็มศูนย์ข้อมูลด้วย GPU ระบบนิเวศนี้ก็แปลงความสามารถในการโปรแกรมให้เป็นทรัพย์สินเชิงกลยุทธ์ของ Nvidia แล้ว
กลางทศวรรษ 2000 ธุรกิจเกมของ Nvidia กำลังรุ่ง แต่ Jensen Huang และทีมเห็นข้อจำกัดของการพึ่งพา GPU ผู้บริโภคเพียงอย่างเดียว พลังการประมวลผลขนานเดียวกันที่ทำให้เกมราบรื่นสามารถเร่งการจำลองเชิงวิทยาศาสตร์ การเงิน และในที่สุด AI ได้
Nvidia เริ่มวางตำแหน่ง GPU เป็นตัวเร่งทั่วไปสำหรับเวิร์กสเตชันและเซิร์ฟเวอร์ การ์ดมืออาชีพสำหรับนักออกแบบและวิศวกร (ตระกูล Quadro) เป็นขั้นตอนแรก แต่เดิมพันที่ใหญ่กว่าคือการย้ายตรงเข้าสู่หัวใจของศูนย์ข้อมูล
ในปี 2007 Nvidia เปิดตัวผลิตภัณฑ์ตระกูล Tesla เป็น GPU ตัวแรกที่สร้างมาโดยเฉพาะสำหรับงานประสิทธิภาพสูง (HPC) และงานบนเซิร์ฟเวอร์แทนการแสดงผล
บอร์ด Tesla เน้นประสิทธิภาพ double‑precision หน่วยความจำที่แก้ไขข้อผิดพลาด และประสิทธิภาพพลังงานในแร็คหนาแน่น—ฟีเจอร์ที่ศูนย์ข้อมูลและไซต์ซูเปอร์คอมพิวเตอร์ให้ความสำคัญมากกว่าระดับเฟรมเรต
HPC และห้องแล็บระดับชาติกลายเป็นผู้ยอมรับยุคแรก ระบบอย่างซูเปอร์คอมพิวเตอร์ “Titan” ที่ Oak Ridge National Laboratory แสดงให้เห็นว่าคลัสเตอร์ GPU ที่โปรแกรมด้วย CUDA สามารถให้ความเร็วขึ้นอย่างมากสำหรับฟิสิกส์ โมเดลสภาพภูมิอากาศ และไดนามิกโมเลกุล ความน่าเชื่อถือใน HPC นี้ต่อมาช่วยชักนำผู้ซื้อองค์กรและคลาวด์ว่านี่คือโครงสร้างพื้นฐานจริงจัง ไม่ใช่แค่ของเล่นเกม
Nvidia ลงทุนหนักในความสัมพันธ์กับมหาวิทยาลัยและสถาบันวิจัย แจกฮาร์ดแวร์และเครื่องมือ CUDA ให้ห้องแล็บมากมาย นักวิจัยที่ทดลอง GPU ในมหาวิทยาลัยต่อมาก็ผลักดันการนำไปใช้ในบริษัทและสตาร์ตอัพ
พร้อมกันนั้น ผู้ให้บริการคลาวด์ยุคแรกเริ่มเสนออินสแตนซ์ที่ใช้ Nvidia ให้เช่า ทำให้ GPU กลายเป็นทรัพยากรตามต้องการ Amazon Web Services ตามมาด้วย Microsoft Azure และ Google Cloud ทำให้การเข้าถึง Tesla‑class GPUs เป็นเรื่องง่ายสำหรับทุกคนที่มีบัตรเครดิต ซึ่งสำคัญมากสำหรับการเรียนรู้เชิงลึกบน GPU
เมื่อศูนย์ข้อมูลและตลาดมืออาชีพเติบโต รายได้ของ Nvidia ขยายฐาน การเล่นเกมยังคงเป็นเสาหลัก แต่ส่วนใหม่—HPC, AI องค์กร และคลาวด์—พัฒนาเป็นเครื่องยนต์ที่สองของการเติบโต วางรากฐานทางเศรษฐกิจสำหรับความเป็นผู้นำด้าน AI ในภายหลัง
จุดเปลี่ยนเกิดขึ้นในปี 2012 เมื่อเครือข่ายประสาทชื่อ AlexNet ทำลายสถิติ ImageNet อย่างขาดลอย และสำคัญคือมันรันบนคู่ของ GPU ของ Nvidia สิ่งที่เคยเป็นความคิดเฉพาะเรื่อง—การฝึกเครือข่ายประสาทขนาดใหญ่ด้วยชิปกราฟิก—กลับดูเหมือนอนาคตของ AI ในทันที
เครือข่ายประสาทลึกประกอบด้วยการดำเนินการแบบกริดซ้ำๆ หลายจำนวนมาก: การคูณเมตริกซ์และคอนโวลูชันที่ใช้กับน้ำหนักและแอกทิเวชันหลายล้าน ค่าแบบขนานบน GPU ที่ออกแบบมาเพื่อรันเธรดจำนวนมากสำหรับการเฉดสีกราฟิกก็เข้ากันได้ดีกับงานนี้
แทนที่จะเรนเดอร์พิกเซล GPU สามารถประมวลผลนิวรอนได้ งานที่หน่วงการคำนวณแต่ขนานสูงซึ่งบน CPU จะช้า มักได้รับการเร่งขึ้นเป็นจำนวนเท่าทวีคูณ ระยะเวลาการฝึกที่เคยใช้เป็นสัปดาห์ลดลงเป็นวันหรือชั่วโมง ทำให้นักวิจัยวนรอบการทดลองได้รวดเร็วและขยายโมเดลได้
Nvidia เคลื่อนไหวเร็วเพื่อเปลี่ยนความอยากรู้อยากเห็นด้านการวิจัยนี้ให้เป็นแพลตฟอร์ม CUDA มีอยู่แล้วเป็นวิธีให้นักพัฒนาประโปรแกรม GPU แต่การเรียนรู้เชิงลึกต้องการเครื่องมือระดับสูงกว่า
Nvidia สร้าง cuDNN ไลบรารีที่ปรับแต่งสำหรับลักษณะพื้นฐานของเครือข่ายประสาท—คอนโวลูชัน การพูลิง ฟังก์ชันแอกทิเวชัน เฟรมเวิร์กอย่าง Caffe, Theano, Torch และต่อมา TensorFlow และ PyTorch รวม cuDNN ทำให้นักวิจัยได้ความเร็ว GPU โดยไม่ต้องจูนเคอร์เนลด้วยมือ
พร้อมกันนั้น Nvidia ปรับฮาร์ดแวร์: เพิ่มการรองรับ mixed‑precision หน่วยความจำแบนด์วิธสูง และต่อมา Tensor Cores ในสถาปัตยกรรม Volta และต่อมา เพื่อจงใจออกแบบมาสำหรับคณิตศาสตร์เมตริกซ์ในการเรียนรู้เชิงลึก
Nvidia รักษาความสัมพันธ์ใกล้ชิดกับห้องปฏิบัติการ AI ชั้นนำและนักวิจัยที่ University of Toronto, Stanford, Google, Facebook และสตาร์ตอัพยุคแรกเช่น DeepMind บริษัทให้ฮาร์ดแวร์ เบื้องต้น การช่วยทางวิศวกรรม และไดรเวอร์เฉพาะ และในทางกลับกันได้ข้อเสนอแนะตรงเกี่ยวกับความต้องการงาน AI ต่อไป
เพื่อทำให้การคำนวณ AI ขนาดใหญ่เข้าถึงได้ง่ายขึ้น Nvidia เปิดตัวระบบ DGX—เซิร์ฟเวอร์ AI แบบบูรณาการที่อัดแน่นด้วย GPU ระดับสูง การเชื่อมต่อความเร็วสูง และซอฟต์แวร์ที่ปรับจูน DGX‑1 และรุ่นต่อมากลายเป็นอุปกรณ์มาตรฐานสำหรับห้องแล็บและองค์กรที่สร้างความสามารถการเรียนรู้เชิงลึกขั้นจริงจัง
ด้วย GPU เช่น Tesla K80, P100, V100 และในที่สุด A100 และ H100 Nvidia หยุดเป็นเพียง “บริษัทเกมที่ทำการคำนวณ” และกลายเป็นเครื่องยนต์เริ่มต้นสำหรับการฝึกและให้บริการโมเดลการเรียนรู้เชิงลึกชั้นนำ ช่วงเวลา AlexNet เปิดยุคใหม่ และ Nvidia วางตำแหน่งตัวเองตรงกลางของยุคนั้น
Nvidia ไม่ได้ชนะสนาม AI แค่เพราะขายชิปเร็วกว่าเท่านั้น แต่มันสร้างแพลตฟอร์ดเต็มรูปแบบที่ทำให้การสร้าง ปรับใช้ และปรับขนาด AI ง่ายบนฮาร์ดแวร์ของ Nvidia มากกว่าที่อื่น
รากฐานคือ CUDA โมเดลการเขียนโปรแกรมแบบขนานที่เปิดตัวในปี 2006 CUDA ให้วิธีที่นักพัฒนามอง GPU เป็นตัวเร่งทั่วไป โดยใช้ toolchain ที่คุ้นเคยทั้ง C/C++ และ Python
บน CUDA Nvidia วางไลบรารีเฉพาะและ SDK:
สแต็กนี้หมายความว่า นักวิจัยหรือวิศวกรจึงไม่ค่อยต้องเขียนโค้ด GPU ระดับต่ำ พวกเขาเรียกไลบรารีของ Nvidia ที่ถูกปรับจูนสำหรับแต่ละเจนเนอเรชันของ GPU
การลงทุนหลายปีในเครื่องมือ CUDA เอกสาร และการฝึกอบรมสร้างคูน้ำป้องกันที่ทรงพลัง ล้านบรรทัดของโค้ดโปรดักชัน โครงการวิชาการ และโอเพนซอร์สถูกปรับแต่งสำหรับ GPU ของ Nvidia
การย้ายไปยังสถาปัตยกรรมคู่แข่งมักหมายถึงการเขียนเคอร์เนลใหม่ การยืนยันโมเดลใหม่ และการฝึกวิศวกรใหม่ ต้นทุนการสลับนี้ทำให้สตาร์ตอัพและองค์กรยึดติดกับ Nvidia
Nvidia ทำงานอย่างใกล้ชิดกับ hyperscale cloud โดยให้แพลตฟอร์มอ้างอิง HGX และ DGX ไดรเวอร์ และสแต็กซอฟต์แวร์ที่ปรับจูน เพื่อให้ลูกค้าสามารถเช่า GPU ได้โดยมีแรงต้านน้อย
ชุด Nvidia AI Enterprise, แคตตาล็อกซอฟต์แวร์ NGC และโมเดลฝึกสำเร็จรูปให้องค์กรมีเส้นทางที่ได้รับการสนับสนุนจากการทดลองสู่การผลิต ไม่ว่าจะเป็นในสถานที่หรื อในคลาวด์
Nvidia ขยายแพลตฟอร์มสู่โซลูชันแนวตั้งครบวงจร:
แพลตฟอร์มแนวตั้งเหล่านี้รวม GPU, SDK, แอปอ้างอิง และการรวมพันธมิตร ให้ลูกค้ามีทางเลือกใกล้เคียงกับโซลูชันแบบพร้อมใช้
ด้วยการบ่ม ISV พันธมิตรคลาวด์ ห้องแล็บวิจัย และ integrator รอบสแต็กซอฟต์แวร์ Nvidia ทำให้ GPU กลายเป็นฮาร์ดแวร์เริ่มต้นสำหรับ AI
ทุกเฟรมเวิร์กที่ปรับแต่งสำหรับ CUDA ทุกสตาร์ทอัพที่เปิดตัวบน Nvidia และทุกบริการ AI บนคลาวด์ที่ปรับจูนสำหรับ GPU ของ Nvidia สร้างวงจรป้อนกลับ: ซอฟต์แวร์มากขึ้นบน Nvidia ดึงผู้ใช้มากขึ้น ซึ่งยอมรับการลงทุนมากขึ้น ขยายช่องว่างกับคู่แข่ง
การขึ้นสู่อำนาจของ Nvidia ใน AI เกิดจากการเดิมพันเชิงกลยุทธ์เกินกว่า GPU เท่านั้น
การเข้าซื้อ Mellanox ในปี 2019 เป็นจุดเปลี่ยน Mellanox นำ InfiniBand และ Ethernet ประสิทธิภาพสูงเข้ามา พร้อมความเชี่ยวชาญด้านการเชื่อมต่อหน่วงต่ำและแบนด์วิธสูง
การฝึกโมเดล AI ขนาดใหญ่ขึ้นอยู่กับการเชื่อม GPU หลายพันตัวเป็นคอมพิวเตอร์ตรรกะเดียว หากไม่มีเครือข่ายที่เร็ว GPU จะต้องรอข้อมูลหรือการซิงค์กราเดียน เทคโนโลยีอย่าง InfiniBand, RDMA, NVLink, และ NVSwitch ลดค่าใช้จ่ายการสื่อสารและทำให้คลัสเตอร์ขนาดใหญ่สเกลได้อย่างมีประสิทธิภาพ นั่นคือเหตุผลที่ระบบ AI ที่มีมูลค่าสูงสุดของ Nvidia—DGX, HGX และการออกแบบศูนย์ข้อมูลครบชุด—รวม GPU, CPU, NIC, สวิตช์ และซอฟต์แวร์เป็นแพลตฟอร์มเดียว Mellanox ให้การควบคุมที่สำคัญเหนือผืนผ้านั้น
ในปี 2020 Nvidia ประกาศแผนเข้าซื้อ Arm มีเป้ารวมความเชี่ยวชาญด้านการเร่ง AI ของตนกับสถาปัตยกรรม CPU ที่ได้รับอนุญาตอย่างกว้างขวางซึ่งใช้ในโทรศัพท์ อุปกรณ์ฝังตัว และเซิร์ฟเวอร์ที่เพิ่มขึ้น
หน่วยงานกำกับดูแลในสหรัฐฯ สหราชอาณาจักร EU และจีนยกข้อกังวลด้านการผูกขาดอย่างรุนแรง: Arm เป็นผู้ให้สิทธิ์ IP เป็นกลางแก่หลายคู่แข่งของ Nvidia และการรวมอาจทำลายความเป็นกลางนั้น หลังการตรวจสอบและแรงกดดันจากอุตสาหกรรมเป็นเวลานาน Nvidia ยกเลิกดีลใน 2022
แม้ไม่มี Arm Nvidia ก็เดินหน้าพัฒนาซีพียูของตัวเองอย่าง Grace แสดงให้เห็นว่าบริษัทยังตั้งใจจะกำหนดโหนดศูนย์ข้อมูลเต็มรูปแบบ ไม่ใช่แค่การ์ดเร่งความเร็ว
Omniverse ขยาย Nvidia สู่การจำลอง ดิจิทัลทวิน และการทำงานร่วมกัน 3D มันเชื่อมเครื่องมือและข้อมูลรอบ OpenUSD ให้ธุรกิจจำลองโรงงาน เมือง และหุ่นยนต์ก่อนปรับใช้จริง Omniverse เป็นทั้งงานหนักที่ต้องใช้ GPU และแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ที่ยึดนักพัฒนาไว้
ในด้านยานยนต์ แพลตฟอร์ม DRIVE ของ Nvidia ตั้งเป้าการคำนวณกลางในรถ การขับเคลื่อนอัตโนมัติ และระบบช่วยผู้ขับ บริษัทให้ฮาร์ดแวร์ SDK และเครื่องมือการตรวจสอบแก่ผู้ผลิตรถยนต์และซัพพลายเออร์ tier‑1 ทำให้ Nvidia ฝังตัวในวงจรผลิตภัณฑ์ยาวและรายได้ซอฟต์แวร์ซ้ำ
ที่ขอบเครือข่าย โมดูล Jetson และสแต็กซอฟต์แวร์ที่เกี่ยวข้องขับเคลื่อนหุ่นยนต์ กล้องอัจฉริยะ และ AI อุตสาหกรรม ผลิตภัณฑ์เหล่านี้ผลักดันแพลตฟอร์ม AI ของ Nvidia เข้าสู่การค้าปลีก โลจิสติกส์ สุขภาพ และเมือง จับงานที่ไม่สามารถอยู่ได้แค่บนคลาวด์
ผ่าน Mellanox และเครือข่าย การพยายามที่ล้มเหลวแต่ให้บทเรียนอย่าง Arm และการขยายสู่ Omniverse ยานยนต์ และ AI ที่ขอบ Nvidia ตั้งใจขยับตัวเกินกว่าเป็นแค่ “ผู้ขาย GPU”
วันนี้มันขาย:
การเดิมพันเหล่านี้ทำให้การแย่งตำแหน่ง Nvidia ยากขึ้น: คู่แข่งต้องตามไม่ใช่แค่ชิป แต่สแต็กบูรณาการที่ครอบคลุมการคำนวณ เครือข่าย ซอฟต์แวร์ และโซลูชันเฉพาะโดเมน
การขึ้นมาของ Nvidia ดึงให้มีคู่แข่งแข็งแรง ผู้กำกับดูแลเข้มงวดขึ้น และความเสี่ยงภูมิรัฐศาสตร์ที่ใหม่ๆ มารอบทิศทางการเคลื่อนไหวของบริษัททุกอัน
AMD ยังคงเป็นคู่แข่งที่ใกล้เคียงที่สุด มักแข่งกันโดยตรงในเกมและตัวเร่งศูนย์ข้อมูล AMD’s MI‑series ต้องการลูกค้าคลาวด์และไฮเปอร์สเคลที่ Nvidia ให้บริการด้วย H100 และชิ้นส่วนต่อไป
Intel โจมตีจากหลายมุม: ซีพียู x86 ที่ยังครองตลาดเซิร์ฟเวอร์, GPU แบบแยก และตัวเร่ง AI ที่ออกแบบเอง ในขณะเดียวกัน ไฮเปอร์สเคลเช่น Google (TPU), Amazon (Trainium/Inferentia) และสตาร์ตอัพอีกมากมาย (เช่น Graphcore, Cerebras) ออกแบบชิปของตัวเองเพื่อลดการพึ่งพา Nvidia
การป้องกันของ Nvidia ยังคงเป็นการผสมระหว่างความเป็นผู้นำด้านประสิทธิภาพและซอฟต์แวร์: CUDA, cuDNN, TensorRT และสแต็ก SDK ที่ลึกทำให้ผู้พัฒนาและองค์กรยึดติด ฮาร์ดแวร์อย่างเดียวไม่เพียงพอ การย้ายโมเดลและเครื่องมือออกจากระบบนิเวศ Nvidia มีต้นทุนสลับสูง
ตอนนี้รัฐบาลมอง GPU ขั้นสูงเป็นสินทรัพย์เชิงกลยุทธ์ กฎการส่งออกของสหรัฐฯ ได้คุมเข้มการส่งชิป AI ระดับสูงไปยังจีนและตลาดที่อ่อนไหวอื่นๆ ทำให้ Nvidia ต้องออกแบบตัวแปรที่เป็น “export‑compliant” ที่จำกัดสมรรถนะ บังคับใช้เพื่อปกป้องความปลอดภัยแห่งชาติแต่ก็จำกัดการเข้าถึงภูมิภาคตลาดใหญ่
หน่วยงานกำกับดูแลยังจับตามองอำนาจการตลาดของ Nvidia ด้วย ดีล Arm ที่ถูกบล็อกสะท้อนความกังวลเกี่ยวกับการให้ Nvidia ควบคุม IP ชิปพื้นฐาน มากขึ้นเทคโนโลยี GPU ที่เหนือชั้นของ Nvidia เพิ่มความเต็มใจของหน่วยงานกำกับดูแลในการตรวจสอบการผูกขาด การรวมกลุ่ม และการเลือกปฏิบัติในการเข้าถึงฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์
Nvidia เป็นบริษัทแบบ fabless พึ่งพา TSMC มากสำหรับการผลิตระดับนำ ความขัดข้องในไต้หวัน—ไม่ว่าจะเกิดจากภัยพิบัติทางธรรมชาติ ความตึงเครียดทางการเมือง หรือความขัดแย้ง—จะกระทบบทบาทของ Nvidia ในการส่งมอบ GPU ชั้นนำได้โดยตรง
การขาดแคลนแพ็กเกจขั้นสูง (CoWoS, การรวม HBM) สร้างคอขวดในการจัดหา ทำให้ Nvidia มีความยืดหยุ่นน้อยลงต่อความต้องการที่พุ่งสูง บริษัทต้องเจรจาจัดสรรกำลังการผลิต รับมือกับแรงเสียดทานทางเทคโนโลยีระหว่างสหรัฐฯ–จีน และป้องกันความเสี่ยงจากกฎการส่งออกที่เปลี่ยนแปลงเร็วกว่าโรดแมปเซมิคอนดักเตอร์
การบาลานซ์แรงกดดันเหล่านี้ในขณะที่รักษาความเป็นผู้นำด้านเทคโนโลยีเป็นทั้งงานภูมิรัฐศาสตร์และกฎระเบียบควบคู่ไปกับความท้าทายเชิงวิศวกรรม
Jensen Huang เป็นผู้ก่อตั้ง‑ซีอีโอที่ยังทำตัวเหมือนวิศวกรลงมือปฏิบัติ เขาเกี่ยวข้องลึกซึ้งในการวางกลยุทธ์ผลิตภัณฑ์ ใช้เวลาในการทบทวนทางเทคนิคและเซสชันกระดานไวท์บอร์ด ไม่ใช่แค่การประชุมเรียกผลประกอบการ
บุคลิกสาธารณะของเขารวมการโชว์แมนและความชัดเจน ชุดแจ็กเก็ตหนังในการนำเสนอเป็นการแสดงที่ตั้งใจ: เขาใช้เมตาฟอร์มเรียบง่ายเพื่ออธิบายสถาปัตยกรรมที่ซับซ้อน ตำแหน่งของ Nvidia ในฐานะบริษัทที่เข้าใจทั้งฟิสิกส์และธุรกิจ ภายในองค์กรเขาขึ้นชื่อเรื่องการให้ข้อเสนอแนะตรงไปตรงมา คาดหวังสูง และความเต็มใจตัดสินใจที่ไม่สบายใจเมื่อเทคโนโลยีหรือการตลาดเปลี่ยน
วัฒนธรรมของ Nvidia ถูกสร้างขึ้นจากหัวข้อซ้ำๆ หลายอย่าง:
การผสมนี้สร้างวัฒนธรรมที่วงจรป้อนกลับระยะยาว (การออกแบบชิป) อยู่ร่วมกับวงจรรวดเร็ว (ซอฟต์แวร์และการวิจัย) ได้ และที่ซึ่งกลุ่มฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ และงานวิจัยคาดว่าจะร่วมมือกันอย่างใกล้ชิด
Nvidia ลงทุนบ่อยครั้งในแพลตฟอร์มหลายปี—สถาปัตยกรรม GPU ใหม่ เครือข่าย CUDA และเฟรมเวิร์ก—ในขณะที่ยังจัดการความคาดหวังระยะสั้นของไตรมาส
ในเชิงองค์กร หมายถึง:
Huang มักจะกรอบการอภิปรายผลประกอบการรอบเทรนด์เชิงโครงสร้างระยะยาว (AI, accelerated computing) เพื่อให้ผู้ลงทุนสอดคล้องกับระยะเวลาของบริษัท แม้เมื่อต้องเผชิญกับความผันผวนของความต้องการในระยะสั้น
Nvidia ถือว่านักพัฒนาเป็นลูกค้าชั้นนำ CUDA, cuDNN, TensorRT และ SDK แนวตั้งได้รับการสนับสนุนด้วย:
ระบบพันธมิตร—OEM คลาวด์ integrator—ถูกบ่มด้วยการออกแบบอ้างอิง การตลาดร่วม และการเข้าถึงโรดแมปก่อนใคร ระบบนิเวศแน่นนี้ทำให้แพลตฟอร์มของ Nvidia ยึดติดและยากต่อการแทนที่
เมื่อ Nvidia เติบโตจากผู้ขายการ์ดกราฟิกสู่บริษัทแพลตฟอร์ม AI ระดับโลก วัฒนธรรมของบริษัทก็พัฒนาไปด้วย:
แม้ขนาดจะเพิ่มขึ้น Nvidia พยายามรักษาจิตวิญญาณผู้ก่อตั้งที่เน้นวิศวกรรมเป็นหลัก โดยสนับสนุนการเดิมพันทางเทคนิคทะเยอทะยานและคาดหวังให้ทีมเคลื่อนที่เร็วเพื่อผลักดันการค้นพบ
เส้นทางการเงินของ Nvidia เป็นหนึ่งในเรื่องราวที่น่าอัศจรรย์ที่สุดในเทคโนโลยี: จากผู้จำหน่ายกราฟิกพีซีสู้ชีวิตสู่บริษัทมูลค่าหลายล้านล้านดอลลาร์ที่เป็นศูนย์กลางของบูม AI
หลัง IPO ในปี 1999 Nvidia ใช้เวลาหลายปีที่มีมูลค่าไม่กี่พันล้านผูกกับตลาดพีซีและเกมที่เป็นวัฏจักร ผ่านทศวรรษ 2000 รายได้เติบโตอย่างมั่นคงจนเข้าสู่หลักพันล้าน แต่บริษัทยังถูกมองว่าเป็นผู้ขายชิปเฉพาะทาง ไม่ใช่ผู้นำแพลตฟอร์ม
จุดเปลี่ยนเกิดขึ้นกลางทศวรรษ 2010 เมื่อรายได้ศูนย์ข้อมูลและ AI เริ่มทวีคูณ ประมาณ 2017 มูลค่าตลาดของ Nvidia ข้าม $100 พันล้าน; ภายใน 2021 มันเป็นหนึ่งในบริษัทเซมิคอนดักเตอร์ที่มีมูลค่าสูงสุดในโลก ในปี 2023 มันขึ้นสู่คลับล้านล้านดอลลาร์ชั่วคราว และภายใน 2024 มักซื้อขายสูงกว่าระดับนั้น สะท้อนความเชื่อของนักลงทุนว่า Nvidia เป็นโครงสร้างพื้นฐาน AI พื้นฐาน
ตลอดประวัติศาสตร์ ธุรกิจหลักคือเกมมิ่ง GPU การ์ดกราฟิกสำหรับผู้บริโภคและการแสดงผลมืออาชีพเป็นแหล่งรายได้และกำไรหลัก
ส่วนผสมนี้พลิกกลับเมื่ อการระเบิดของ AI และการคอมพิวต์เร่งความเร็วในคลาวด์:
เศรษฐกิจของฮาร์ดแวร์ AI เปลี่ยนโปรไฟล์การเงินของ Nvidia ชุดเร่งความเร็วระดับบน บวกเครือข่ายและซอฟต์แวร์ ทำราคาพรีเมียมและมาร์จิ้นสูง เมื่อรายได้ศูนย์ข้อมูลพุ่งขึ้น มาร์จิ้นโดยรวมขยายตัว ทำให้ Nvidia กลายเป็นเครื่องจักรเงินสดที่มีเลเวอเรจการดำเนินงานสูง
ความต้องการ AI ไม่ได้เพิ่มแค่บรรทัดผลิตภัณฑ์ มันเปลี่ยนวิธีนักลงทุนประเมิน Nvidia บริษัทเปลี่ยนจากการถูกมองเป็นหุ้นเซมิคอนดักเตอร์ผันผวนเป็นเหมือนโครงสร้างพื้นฐานและแพลตฟอร์มซอฟต์แวร์ที่สำคัญ
มาร์จิ้นขั้นต้นที่ได้จากตัวเร่ง AI และซอฟต์แวร์แพลตฟอร์มพยุงให้เคลื่อนเข้าสู่ช่วง 70%+ ด้วยค่าใช้จ่ายคงที่ที่เติบโตช้ากว่ารายได้ ส่วนเพิ่มมาร์จิ้นจากการเติบโตของ AI สูงมาก ดัน EPS ให้พุ่ง สิ่งนี้กระตุ้นการปรับประมาณการจากนักวิเคราะห์หลายครั้งและการตั้งราคาหุ้นขึ้นใหม่
ผลคือการรอบการปรับมูลค่าหลายครั้ง: มูลค่าตลาดของ Nvidia ขยายจากพหุนิยมเฉลี่ยของผู้ผลิตชิปสู่ระดับพรีเมียมใกล้เคียงกับแพลตฟอร์มคลาวด์และซอฟต์แวร์ชั้นนำ สะท้อนความคาดหวังว่าความต้องการ AI จะยั่งยืน
ประวัติราคาหุ้นของ Nvidia ถูกขีดด้วยทั้งแรงขึ้นที่น่าตื่นตาตื่นใจและการปรับฐานรุนแรง
บริษัทได้แยกหุ้นหลายครั้งเพื่อให้ราคาต่อหุ้นเข้าถึงได้: หลายครั้ง 2‑for‑1 ในต้นทศวรรษ 2000, 4‑for‑1 ใน 2021 และ 10‑for‑1 ใน 2024 ผู้ถือระยะยาวที่ถือผ่านเหตุการณ์เหล่านี้เห็นผลตอบแทนทบต้นที่น่าเหลือเชื่อ
ความผันผวนก็เด่นชัดเช่นกัน หุ้นปรับฐานลึกในช่วง:
ทุกครั้ง ความกังวลเรื่องวัฏจักรหรือการแก้ไขความต้องการกระทบหุ้นอย่างหนัก แต่บูม AI ต่อมาก็ดึง Nvidia ให้ไปสู่ระดับสูงใหม่เมื่อตลาดปรับคาดการณ์
แม้ประสบความสำเร็จ Nvidia ก็ยังไม่ปราศจากความเสี่ยง นักลงทุนถกเถียงเรื่องหลายปัจจัยหลัก:
ในทางกลับกัน กรณีบูลล์ระยะยาวคือการคำนวณเร่งความเร็วและ AI จะกลายเป็นมาตรฐานข้ามศูนย์ข้อมูล องค์กร และอุปกรณ์เอดจ์เป็นทศวรรษ ในมุมมองนี้ การรวมกันของ GPU เครือข่าย ซอฟต์แวร์ และการล็อกอินระบบนิเวศของ Nvidia สามารถสนับสนุนการเติบโตและมาร์จิ้นสูงต่อเนื่อง ทำให้บริษัทเดินจากผู้ผลิตชิปเฉพาะสู่ยักษ์ใหญ่ที่ยั่งยืน
บทถัดไปของ Nvidia คือการเปลี่ยน GPU จากเครื่องมือฝึกโมเดลสู่ผืนผ้าพื้นฐานของระบบอัจฉริยะ: generative AI, เครื่องจักรอัตโนมัติ และโลกที่จำลองขึ้น
Generative AI คือจุดโฟกัสทันที Nvidia ต้องการให้โมเดลหลักทุกประเภท—ข้อความ รูปภาพ วิดีโอ โค้ด—ถูกฝึก ปรับจูน และให้บริการบนแพลตฟอร์มของตน ซึ่งหมายถึง GPU ศูนย์ข้อมูลที่ทรงพลังกว่า เครือข่ายที่เร็วขึ้น และสแต็กซอฟต์แวร์ที่ทำให้องค์กรสร้าง copilots เฉพาะโดเมนและโมเดลปรับแต่งได้ง่าย
นอกคลาวด์ Nvidia ผลักดันระบบอัตโนมัติ: รถขับเคลื่อนเอง หุ่นส่งของ แขนเครื่องจักรในโรงงาน และโดรน เป้าหมายคือใช้ซ้ำ CUDA, AI และสแต็กการจำลองเดียวกันในยานยนต์ (Drive), หุ่นยนต์ (Isaac) และแพลตฟอร์มฝังตัว (Jetson)
ดิจิทัลทวินเชื่อมโยงสิ่งเหล่านี้เข้าด้วยกัน ด้วย Omniverse และเครื่องมือที่เกี่ยวข้อง Nvidia เดิมพันว่าบริษัทจะจำลองโรงงาน เมือง เครือข่าย 5G หรือแม้แต่กริดไฟฟ้าก่อนสร้างหรือปรับเปลี่ยน สิ่งนี้สร้างรายได้ซอฟต์แวร์และการบริการระยะยาวบนฮาร์ดแวร์
ยานยนต์ อัตโนมัติอุตสาหกรรม และคอมพิวติ้งขอบเครือข่ายเป็นรางวัลใหญ่ รถยนต์กลายเป็นศูนย์ข้อมูลเคลื่อนที่ โรงงานกลายเป็นระบบขับเคลื่อนด้วย AI และโรงพยาบาล/ร้านค้ากลายเป็นสภาพแวดล้อมที่อุดมด้วยเซนเซอร์ แต่ละแห่งต้องการการอนุมานหน่วงต่ำ ซอฟต์แวร์ที่ปลอดภัย และระบบนิเวศนักพัฒนา—พื้นที่ที่ Nvidia ลงทุนอย่างหนัก
แต่ความเสี่ยงมีจริง:
สำหรับผู้ก่อตั้งและวิศวกร ประวัติของ Nvidia แสดงพลังของการเป็นเจ้าของสแต็กเต็มรูปแบบ: ฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ระบบ และเครื่องมือสำหรับนักพัฒนา รวมทั้งเดิมพันล่วงหน้าที่คอขวดคอมพิวต์ถัดไปก่อนจะชัดเจน
สำหรับผู้กำหนดนโยบาย นี่คือกรณีศึกษาว่าแพลตฟอร์มการคำนวณที่สำคัญกลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานเชิงกลยุทธ์ การตัดสินใจเรื่องการควบคุมการส่งออก นโยบายการแข่งขัน และการสนับสนุนทางเลือกแบบเปิดจะกำหนดว่า Nvidia จะยังคงเป็นประตูสู่ AI หรือเป็นผู้เล่นสำคัญท่ามกลางระบบนิเวศที่หลากหลายมากขึ้น
Nvidia ก่อตั้งขึ้นบนสมมติฐานเฉพาะทางว่า กราฟิก 3D จะย้ายจากเวิร์กสเตชันราคาแพงสู่พีซีระดับแมส และการเปลี่ยนนั้นจะต้องการโปรเซสเซอร์กราฟิกเฉพาะที่ผูกกับซอฟต์แวร์อย่างแน่นหนา
แทนที่จะพยายามเป็นบริษัทเซมิคอนดักเตอร์ทั่วไป Nvidia:
การมีจุดโฟกัสแคบแต่น่าต่อยอดนี้สร้างพื้นฐานทั้งเชิงเทคนิคและวัฒนธรรมที่ต่อมาแปลเป็นการคอมพิวต์ด้วย GPU และการเร่งความเร็วสำหรับ AI
CUDA เปลี่ยน GPU ของ Nvidia จากฮาร์ดแวร์กราฟิกที่ฟังก์ชันตายตัว ให้กลายเป็นแพลตฟอร์มการประมวลผลแบบขนานทั่วไป
วิธีสำคัญที่ช่วยให้ Nvidia เป็นฮาร์ดแวร์มาตรฐานสำหรับ AI มีดังนี้:
Mellanox มอบการควบคุมเหนือ ผืนผ้าการเชื่อมต่อเครือข่าย ที่เชื่อม GPU หลายพันตัวเข้าด้วยกันในซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI
สำหรับโมเดลขนาดใหญ่ ประสิทธิภาพไม่ได้ขึ้นอยู่กับชิปอย่างเดียว แต่ขึ้นกับความเร็วในการแลกเปลี่ยนข้อมูลและกราเดียนต์ระหว่างชิป Mellanox นำมาซึ่ง:
สิ่งนี้ทำให้ Nvidia ขายแพลตฟอร์มแบบบูรณาการ (เช่น DGX, HGX และการออกแบบศูนย์ข้อมูลครบชุด) ที่ปรับจูนทั้ง GPU เครือข่าย และซอฟต์แวร์ร่วมกัน แทนที่จะขายเพียงการ์ดเร่งเดียว
รายได้ของ Nvidia เปลี่ยนจากการพึ่งพาตลาดเกมเป็นการโตจากศูนย์ข้อมูล
สรุปภาพรวม:
แพลตฟอร์ม AI ระดับสูงและเครือข่ายทำราคาพรีเมียมและมีมาร์จิ้นสูง จึงทำให้การเติบโตของศูนย์ข้อมูลเปลี่ยนโปรไฟล์ทางการเงินของ Nvidia ไปอย่างมาก
Nvidia เผชิญการแข่งขันจากทั้งคู่แข่งดั้งเดิมและชิป AI แบบกำหนดเอง:
GPU ขั้นสูงถูกมองเป็นเทคโนโลยีเชิงกลยุทธ์ โดยเฉพาะสำหรับ AI
ผลกระทบต่อ Nvidia ได้แก่:
สแต็กซอฟต์แวร์ AI ของ Nvidia เป็นชั้นเครื่องมือที่ช่วยซ่อนความซับซ้อนของ GPU จากนักพัฒนาส่วนใหญ่
ชั้นต่างๆ ได้แก่:
ยานยนต์อัตโนมัติและหุ่นยนต์เป็นการขยายแพลตฟอร์ม AI และการจำลองของ Nvidia เข้าไปสู่ระบบเชิงกายภาพ
เชิงกลยุทธ์แล้ว:
เส้นทางของ Nvidia ให้บทเรียนหลายประการ:
หากภารกิจ AI ในอนาคตเปลี่ยนไปจากรูปแบบที่ GPU เหมาะสม Nvidia จะต้องปรับฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์อย่างรวดเร็ว
การเปลี่ยนแปลงที่เป็นไปได้รวมถึง:
วิธีที่ Nvidia น่าจะตอบโต้คือ:
เมื่อการเรียนรู้เชิงลึกเริ่มเติบโต เครื่องมือ เอกสาร และนิสัยการทำงานกับ CUDA อยู่ในสภาพพร้อมใช้ ทำให้ Nvidia ได้เปรียบอย่างมาก
การป้องกันหลักของ Nvidia คือความเป็นผู้นำด้านประสิทธิภาพ, การล็อกอินผ่านซอฟต์แวร์ (CUDA ฯลฯ) และระบบแบบบูรณาการ แต่หากทางเลือกอื่นๆ ดีพอและง่ายต่อการเขียนโปรแกรม แรงกดดันต่อส่วนแบ่งตลาดและราคาของ Nvidia ก็มีอยู่จริง
ด้วยเหตุนี้ กลยุทธ์ของ Nvidia ต้องคำนึงถึงนโยบาย เทรดกฎ และแผนอุตสาหกรรมของภูมิภาคต่างๆ ไม่ใช่แค่การวิศวกรรมและตลาดเท่านั้น
ทีมงานส่วนใหญ่เรียกใช้ไลบรารีเหล่านี้ผ่านเฟรมเวิร์กเช่น PyTorch หรือ TensorFlow ดังนั้นพวกเขาจึงไม่ค่อยต้องเขียนโค้ด GPU ระดับล่างโดยตรง
ตลาดเหล่านี้อาจยังเล็กกว่าศูนย์ข้อมูล แต่สามารถสร้างรายได้มาร์จิ้นสูงและทำให้ระบบนิเวศของ Nvidia กระจายไปในอุตสาหกรรมต่างๆ
สำหรับผู้ก่อตั้งและวิศวกร ข้อสรุปคือผสานความเชี่ยวชาญทางเทคนิคลึกกับความคิดเชิงระบบนิเวศ ไม่ใช่แค่ไล่ตามประสิทธิภาพเชิงดิบ
ประวัติของบริษัทแสดงให้เห็นว่าพวกเขาสามารถสับเปลี่ยนได้ แต่การเปลี่ยนแปลงเช่นนี้จะเป็นการทดสอบความยืดหยุ่นขององค์กร