Tekoäly
NVIDIA (NVDA) Spotlight: Graphics Giantista AI Titaniin
Securities.io noudattaa tiukkoja toimituksellisia standardeja ja voi saada korvausta tarkistetuista linkeistä. Emme ole rekisteröity sijoitusneuvoja, eikä tämä ole sijoitusneuvontaa. Katso lisätietoja tytäryhtiöiden ilmoittaminen.
AI jättiläinen
Jos yli vuosikymmenen ajan teknologiasijoittajien huomio on ollut "Big Tech" (Microsoft (MSFT -0.71%), Google (GOOG -0.19%), Facebook (META -1.46%)jne.), muutaman viime vuoden aikana on tapahtunut selvä muutos kohti laitteistoa ohjelmistojen sijaan. Ensimmäinen merkki oli mahtava nousu Tesla (TSLA -3.18%) niche-kulttimaisesta osakkeesta yhdeksi maailman suurimmista yrityksistä.
Mutta ohjelmiston ja laitteiston rajalla istuisi yksi yritys, joka kerää yhtä hyviä, ellei vahvempia tuottoja: NVIDIA (NVDA -1.02%).
Nyt enimmäkseen äkillisesti menestyneenä tekoälyyrityksenä katsottu NVIDIA on itse asiassa kärsivällisesti rakentanut ainutlaatuista teknologiaansa ja markkina-asemaansa 20–30 vuoden aikana. Tämä saattaa antaa sille vahvan aseman pysyä hallitsevana toimijana teknologian maailmassa tulevina vuosina.
NVIDIAn tie menestykseen
CPU vs. GPU
NVIDIA oli pitkään menestynyt, mutta markkinarakoinen tietokonelaitteistoyritys, joka on erikoistunut grafiikkakorttien tai grafiikkasuoritusyksiköiden (GPU) tuotantoon. Tuolloin grafiikkasuoritteita pidettiin tärkeänä laskentalaitteiston elementtinä, mutta toissijaisena tärkeimmän keskusyksikön (CPU) kannalta.
Prosessorit on suunniteltu suorittamaan erittäin nopeita laskelmia, jotka vaativat peräkkäin, joten ne ovat hyviä monimutkaisissa laskelmissa.
Sitä vastoin GPU:t ovat vähemmän tehokkaita, mutta ne on suunniteltu suorittamaan useita rinnakkaisia laskelmia samanaikaisesti, mikä tekee niistä paremmin käsittelemään suuria tietomääriä.
Tänä aikana 1990-luvulta 2010-luvulle suorittimen tuottajat pitävät Intel (INTC + 2.55%) hallitsi alaa, kun taas korkealaatuisia GPU:ita käyttivät enimmäkseen vain pelaajat ja graafiset suunnittelijat huippuluokan PC:issä.
GPU-liiketoiminnan rakentaminen
Varhain, NVIDIAn perustaja Jensen Huang ja hänen perustajansa päättelivät, että tietojenkäsittelyn vauhti ylittäisi suorittimen kapasiteetin. Jensen oli avainasemassa Sun Microsystemsin ensimmäisten GPU:iden kehittämisessä tänään oraakkeli (ORCL + 1.7%).
Hänestä tuli sitten yksi NVIDIA:n perustajista vuonna 1993 ja omaksui PC-vallankumouksen 1990-luvun alussa.
”Ajattelimme, että ehkä 3D-grafiikka olisi se asia, joka olisi todella siistiä. Ja ensimmäistä kertaa sinulla on alusta, joka voi olla sekä tietokone että käyttää mihin tahansa, mitä haluat käyttää. Voit käyttää sitä myös pelien pelaamiseen. Ja meidän on vain rakennettava siru, joka mahdollistaa pelien pelaamisen.
Kukaan meistä ei ollut edes nähnyt PC:tä aiemmin. Joten meidän piti mennä ostamaan PC. Ostimme Gateway 2000:n. Kukaan ei edes osaa ohjelmoida Windowsia tai DOSia. Kukaan ei edes nähnyt DOSia. Ja niin meidän piti repiä se osiin ja alkaa oppia alasta."
On hauskaa ajatella, että jälkikäteen ajateltuna pelaaminen ei ollut tuolloin kovin "vakava" markkina verrattuna tuottoisampiin ja suurempiin yrityksiin keskittyviin liiketoimintamalleihin. Ensimmäiset kortit eivät olleet kaupallista menestystä. Heidän 2nd sukupolven näytönohjain oli parempi, mutta siitä tuli yhtäkkiä vanhentunut, kun markkinat siirtyivät Microsoftin DirectX-arkkitehtuuriin videopeleissä.
Lopulta NVIDIAlta kesti kuusi vuotta ja kolme tuotelinjaa löytääkseen tuotteen markkinoille sopivuuden, ja yritykselle liittyi monia kuolemanläheisiä tapahtumia.
Menestys toisi Riva 128:aan: sen neljän ensimmäisen kuukauden aikana sitä myi miljoona kappaletta. Sitä seuraisi pitkä rivi onnistuneita grafiikkakorttimalleja, mukaan lukien GeForce-sarja, tähän päivään asti hallitseva toimija markkinoilla rinnalla AMD: n (AMD + 2.91%) Radeon.
Lähde: UBosta
CUDA ja krypto
Vuonna 2006 NVIDIA, jo vakiintunut näytönohjainten johtaja, julkaisi CUDA:n, yleiskäyttöisen ohjelmointirajapinnan NVIDIAn näytönohjaimille, mikä avasi oven muillekin käyttötarkoituksille kuin pelaamiseen. Tämä tehtiin, koska jotkut tutkijat käyttivät jo näytönohjaimia laskutoimitusten suorittamiseen tavallisten supertietokoneiden sijaan.
Lähde: NVIDIA
”Tutkijat ymmärsivät, että ostamalla tämän GeForce-nimisen pelikortin, lisäät sen tietokoneellesi, sinulla on käytännössä henkilökohtainen supertietokone. Molekyylidynamiikka, seisminen käsittely, CT-rekonstruktio, kuvankäsittely – koko joukko erilaisia asioita.
Tämä GPU:iden ja erityisesti NVIDIA-laitteiston laajempi käyttöönotto loi positiivisen palautesilmukan, joka perustuu verkkotehosteet: mitä enemmän käyttötarkoituksia, sitä enemmän loppukäyttäjiä ja ohjelmoijia, jotka tuntevat sen, sitä enemmän myyntiä, sitä enemmän T&K-budjettia, sitä enemmän laskentanopeutta, sitä enemmän käyttötarkoituksia jne.
Lähde: NVIDIA
Nykyään asennettu kanta sisältää satoja miljoonia CUDA-grafiikkasuorittimia.
Lähde: NVIDIA
Tämä ei vain osoittautuisi erittäin hyödylliseksi tutkijoille, vaan uusi tekniikka hyödyntäisi GPU-rinnakkaislaskentaa: lohkoketjua ja kryptoja.
Crypto Boom
Tekoälyinnostuksen sivuuttamana krypto oli ensimmäinen laajamittainen GPU-sovellus pelien ja tieteellisen tutkimuksen lisäksi. Monet lohkoketjut ja kryptoprojektit vaativat paljon laskentatehoa. Nopeasti NVIDIA-grafiikkasuorittimista tuli keskeinen laitteisto näiden laskelmien suorittamiseen.
Tämä loi NVIDIA-myynnin puomin, ja yhtiön osake alkoi nousta yhdessä muodostuvan kryptobuumin kanssa osakekurssin noustessa yli 10-kertaiseksi.
NVIDIA Corporation (NVDA -1.02%)
Kryptoiden osakekurssit menettivät hieman tehoa vuonna 2022, ennen kuin markkinat ymmärsivät, että NVIDIA oli rakentanut merkittävää tekoälystrategiaa useiden vuosien ajan.
AI
Neuraaliverkot
2010-luvun alusta lähtien tutkijat olivat alkaneet ottaa käyttöön GPU:ita opiskeluun hermoverkkoihin. Nämä ovat eräänlainen laskentamenetelmä, joka eroaa tavallisesta ohjelmoinnista ja oli palkittiin kahdella eri Nobel-palkinnolla vuonna 2 fysiikan ja lääketieteen alalla.
Neuroverkot ovat tekninen perusta sille, mitä nykyään yleisesti kutsutaan "AI:ksi".
Vuonna 2009 yksi opiskelijoistani, Ian Goodfellow, joka oli ala-asteellani, auttoi minua rakentamaan GPU-palvelimen hänen asuntolaansa. Ja siitä palvelimesta tuli se, mitä käytimme ensimmäisissä syväoppimiskokeissamme neuroverkkojen kouluttamiseen.
Aloimme nähdä 10-kertaisia tai jopa 100-kertaisia nopeuksia harjoittamassa hermoverkkoja GPU:illa, koska pystyimme tekemään tuhat tai 10,000 XNUMX asiaa rinnakkain askeleen toisensa jälkeen.
Andrew Ng - DeepLearning.AI AI Fundsin perustaja ja toimitusjohtaja, Sequoian haastattelussa
Tämä tapahtui ennen AlexNetiä, ensimmäistä läpimurtoa tietokonekuvantunnistuksessa vuonna 2012, ja vuosia ennen AlphaGoa.
NVIDIA:n kääntäminen tekoälyyn
NVIDIA ymmärsi tekoälyn potentiaalin jo varhain, paljon ennen kuin kukaan erikoistuneista tutkijoista välitti neuroverkoista.
Tämä oli tuolloin riskialtis siirtyminen todistamattomalle, tuskin olemassa olevalle sektorille, tai kuten Jensen Huang sanoi:
"Sijoitamme nollan miljardin dollarin markkinoille."
Vuosina 2016 ja 2017 NVIDIA julkaistiin tPascal- ja Volta-arkkitehtuurit, vastaavasti ensimmäinen GPU-pohjainen AI-kiihdytin, kun taas Volta esitteli Tensor Coresin, joka nopeuttaa syvän oppimisen tehtäviä jopa 12 kertaa.
Se oli tukkukierre tähän uuteen suuntaan. Kun käänsimme laivan tähän suuntaan, etsimme planeetan jokaisen tekoälytutkijan.
Ja alustamme hyödyllinen heille oli positiivinen palaute, jonka saimme tuolloin. Tästä syystä olen ystäviä kaikkien maailman suurten tekoälytutkijoiden kanssa.
He kaikki auttoivat antamaan minulle varhaisia merkkejä tulevasta menestyksestä matkan varrella, ja sinun täytyy tehdä iso juttu näistä pienistä voitoista.
Tämä ennakoi tekoälyn laskentainfrastruktuurin rakentamista, joka nousi massiivisesti yleiseen tietoisuuteen vuonna 2023, kun Chat GPT:n kaltaiset suositut LLM:t (Large Language Models) julkaistaan.
Mutta tämä on itse asiassa rakennettu NVIDIA:n hitaaseen ja usein unohdettuihin yhä tehokkaampien tekoälylle omistettujen GPU:iden kehitykseen vuodesta 2016 lähtien.
Lähde: NVIDIA
Toinen merkittävä asia tekoälyn laskentatehon kehityksessä on, että se noudattaa eksponentiaalista lakia lineaarisemman Mooren prosessorin lain sijaan. Tämä johtuu siitä, että GPU-laitteisto ei vain parane, vaan vaadittu prosessointiteho on vähentynyt, koska neuroverkkojen koulutusta on parannettu radikaalisti.
Lisäksi enemmän saatavilla olevaa dataa tehostaa koulutusta, mikä antaa tutkijoille monia näkökulmia työskennellä rinnakkain suorituskyvyn parantamiseksi.
Tämä on johtanut radikaalisti energiankulutukseen saman GPT-mallin kouluttamiseen ajan myötä, 350x vähemmän kahdeksassa vuodessa, ja vieläkin äärimmäisempään energian vähenemiseen, joka tarvitaan pyynnön esittämiseen näille LLM:ille.
Lähde: NVIDIA
NVIDIA-kumppanuudet
NVIDIA on alusta asti ollut alallaan vahvasti sidoksissa oleva yritys. Vertikaalisesti integroidun yrityksen sijaan se pyrkii solmimaan syvät siteet parhaiden kanssa ja keskittymään omiin kilpailuetuihinsa.
Esimerkiksi NVIDIA on niin sanottu "fabless"-laitteistovalmistaja, joka keskittyy suunnitteluun ja konsepteihin jättäen maailman johtavan puolijohdevalmistajan, kuten TSMC (TSM -0.23%) tuottaakseen GPU:ttaan.
Koska NVIDIA ei kehitä omaa LLM-järjestelmää tai tekoälyjärjestelmää, se on myös luotettava kumppani käytännöllisesti katsoen kaikille "Big Tech"- ja AI-startup-yrityksille, jotka pitävät sitä tärkeänä kumppanina eikä mahdollisena kilpailijana. Tämä puolestaan antaa NVIDIAlle myynnin laajuuden jatkaakseen investoimista uudelleen T&K-toimintaan ja pysyäkseen pelin kärjessä teknologian näkökulmasta.
Tämä on osoittautunut oikeaksi valinnaksi, sillä NVIDIA on suurin edunsaaja teknologiateollisuuden historian vaikuttavimmista pääomamenoista (capex).
AI capex on odotettavissa saavuttaa jopa 200 miljardia dollaria vuonna 2025, maailman suurimpien teknologiayritysten jatkuvasti kasvavan kumulatiivisen käyttöomaisuuden lisäksi vuodesta 2016 lähtien.
Lähde: Sherwood
Taloushallinto
NVIDIAn kasvu pelkästään vuosina 2023–2024 on ollut uskomatonta tuon kokoiselle yritykselle:
- Liikevaihto kasvoi 126 % 27 miljardista dollarista 60 miljardiin dollariin.
- Liiketulos kolminkertaistui (311 %) 9 miljardista dollarista 37.1 miljardiin dollariin
- Bruttokate nousi 59.2 prosentista 73.8 prosenttiin
Kaiken kaikkiaan yritys on runsaasti arvostettu, mutta ei edes niin paljoa tuloskasvunsa vuoksi. Silti, kun P/E-suhde on yli 60 ja osinkotuotto vain 0.03 %, NVIDIAa ostavat sijoittajat olettavat paljon tulevaa kasvua oikeuttaakseen nykyisen osakekurssin.
Lähde: NVIDIA
NVIDIA:n tulevaisuus
Kestävää kasvua?
NVIDIAn kolminumeroinen kasvuvauhti on ollut hämmästyttävä ja heijastunut yhtiön osakekurssiin. Tietenkin kaikki hyvä loppuu aikanaan, ja sijoittajat ovat alkaneet olla huolissaan siitä, että tämä saattaa tapahtua ennemmin kuin myöhemmin.
Samat huolet olivat kovaa jo silloin, kun NVIDIA-myynti oli nousussa kryptomyynnistä tai tekoälybuumin alkuvaiheessa, joten pessimismi ei välttämättä ole järkevä sijoitusstrategia.
In haastattelu aiheesta BG2Pod podcast, Huang selitti, että maailman on päivitettävä jopa 1 150 dollarin arvosta datakeskusta ja tietojenkäsittelyä voidakseen sisällyttää tekoälyyn ja mukautua siihen. Ja tähän mennessä tästä kokonaissummasta on käytetty vain XNUMX miljardia dollaria.
Joten hänen mukaansa NVIDIAlla on vielä runsaasti tilaa jatkaa myynnin kasvua, vaikka se johtuisikin vain olemassa olevista laskentatarpeista. Se on ennen kuin yhä useammat tekoälysovellukset tulivat valtavirtaan, kuten itse ajaa autoa.
Tällaisissa huolissa kokonaiskysynnästä ei oteta huomioon myös sitä, että viime kädessä kaikki teollisuudenalat todennäköisesti käyttävät tekoälyä useilla tasoilla tavalla tai toisella, mukaan lukien terveydenhuollon kaltaiset sektorit, jotka edustavat kaksinumeroista prosenttiosuutta BKT:sta.
Lähde: NVIDIA
Blackwell
Maaliskuussa 2024 NVIDIA julkaisi Blackwell-alustan, "mahdollistaa organisaatioiden kaikkialla rakentaa ja käyttää reaaliaikaista generatiivista tekoälyä biljoonaparametriisilla suurilla kielimalleilla jopa 25 kertaa pienemmällä kustannuksilla ja energiankulutuksella kuin edeltäjänsä.".
Lähde: NVIDIA
Tämä on erittäin tärkeä askel, sillä energiankulutuksesta on nopeasti tulossa yksi tekoälyyn keskittyneiden yritysten tärkeimmistä huolenaiheista, kuten Microsoftin äskettäinen sopimus koko ydinvoimalan uudelleen avaamisesta ja käytöstä kaikki sen teho seuraavan 20 vuoden ajan ennalta sovittuun hintaan.
Talon sisäiset mallit
Yksi NVIDIAn riski on se, että vaikka se on avainkumppani maailman suurimmille yrityksille, se on myös erittäin kallis ja kannattava (70 % bruttokate). Joten kun Alphabetin/Googlen kokoiset ja taidot omaavat yritykset käyttävät satoja miljardeja dollareita tekoälysiruihin, heillä on houkutus tehdä se talon sisällä.
Ja tämä ei ole vain hypoteettista, esimerkiksi Tesla on kehittänyt oman laitteistonsa palkkaamalla huippusuunnittelijoita NVIDIA-kilpailijalta AMD:ltä. Vuoteen 2019 asti Tesla käytti sen sijaan NVIDIA Drive PX 2 AI -laskentaalustaa. Tesla näyttää olevan todella lähellä robotaksin kaupallistamista, tästä voi tulla valtava NVIDIA-myynti.
Samaan aikaan Teslan tapaus saattaa olla enemmänkin poikkeus säännöstä, sillä Teslan ja Elon Muskin muut yritykset, kuten SpaceX, joka tunnetaan siitä, että se etsii aina enemmän vertikaalista integraatiota ja vahvempaa laitteiston hallintaa.
Yritykset, jotka ovat vähemmän kokeneita laitteistoista tai enemmän ohjelmistoista ja/tai markkinointiin keskittyneet, kuten Facebook tai Microsoft, pärjäävät todennäköisesti hienoimpaan ja uusimpaan NVIDIA-teknologiaan.
Lisäksi monet tekoälymallit rakennetaan ja koodataan tällä hetkellä olettaen, että ne toimivat NVIDIA-arkkitehtuureilla ja että tekoälyohjelmoijilla on kokemusta NVIDIAn laitteistosta, jotka molemmat ovat arvokkaita liiketoimintaetuja yritykselle.
Tekoälyn markkinariskit
Tekoälymarkkinat kokonaisuudessaan saattavat olla suurempi riski, johon NVIDIAn erinomaisella johdolla on vähemmän kontrollia. Markkinat kukoistavat tällä hetkellä. Kasvava huoli kuitenkin kasvaa siitä, että julkaistut tekoälysovellukset eivät ole onnistuneet muuntautumaan massiivisiksi uusiksi tuloiksi, kuten iPhone teki Applelle aikoinaan.
Tämä on todennäköisesti vain merkki siitä, että teknologia löytää edelleen jälkensä ja kehittää markkinoitaan.
Mutta jatkuuko tämä tilanne liian kauan, ja voisimme olla vaarassa 1990-luvun lopun kaltaisesta tilanteesta, jossa ennusteet PC:n ja Internetin tärkeydestä pitivät paikkansa, mutta ajoitus oli hieman liian optimistinen, mikä johti pisteeseen -com-kupla poksahtaa.
Varmasti Jensen Huang jakoi nimikirjoituksen naisen rintaan kesäkuussa 2024 on jokseenkin yllättävä merkki, ja ehkä hieman huolestuttavakin sijoittajille, jotka ovat huolissaan mahdollisesta tekoälyn ympärillä olevasta talousmaniasta.
Taloushistoria ei välttämättä toistu, mutta sijoittajien kannattaa analysoida tätä NVIDIAn riskiä kunnolla ja tarkastella mahdollisia yhtäläisyyksiä televiestintä- ja internet-laitteistovalmistaja Sun Microsystemsin (Jensen Huangin ensimmäisen työnantajan) kanssa vuonna 2000.
10-kertaisilla tuloilla, jotta voin saada takaisin 10 vuoden aikana, minun on maksettava sinulle 100 % tuloista 10 peräkkäisen vuoden osinkoina. Tämä olettaa, että osakkeenomistajat voivat saada sen. Tämä olettaa, että minulla ei ole myytyjen tuotteiden kustannuksia, mikä on erittäin vaikeaa tietokoneyritykselle. Tämä edellyttää nollakuluja, mikä on todella vaikeaa 39,000 XNUMX työntekijän kanssa. (…)
Haluaisiko joku teistä ostaa osakkeeni 64 dollarilla? Ymmärrätkö kuinka naurettavia nuo perusoletukset ovat? Et tarvitse läpinäkyvyyttä. Et tarvitse alaviitteitä. Mitä ajattelit?
Scott McNealy – silloinen Sun Microsystemsin toimitusjohtaja
Vertailun vuoksi NVIDIAn nykyinen P/S-luku on 35.
Lähde: YChart
Yhteenveto
NVIDIA on yritys, joka on rakennettu ottamaan oikein lasketut riskit useita kertoja peräkkäin oikeaan aikaan PC-näytönohjainkorteista uusien sovellusten CUDA-julkaisuun ja hermoverkkojen varhaiseen omaksumiseen. Tämä on tehnyt sen perustajasta Jensen Huangista jotain kuin rocktähden puolijohde- ja IT-alalla.
Yhtiön viimeaikainen menestys on hämmästyttänyt markkinoita ja luonut valtavan innon osaketta kohtaan, jollaista vain Tesla voi viime vuosina luvata. Tämä luo valtavan tilaisuuden, kuten monet Teslan varhaiset sijoittajat tietävät, sillä he ovat kohdanneet lähes vuosikymmenen ajan epäilijöitä, jotka odottivat yhtiön ja sen osakkeen kaatuvan "minä hetkenä hyvänsä".
Tämä luo myös riskejä, sillä tekoälybuumi ei ole vielä tuottanut sellaisia tuloja, jotka oikeuttavat nykyisen investointipanoksen, ja se saattaa kokea laskusuhdanteen ennen kuin siitä tulee täysin vakiintunut taloussektori.
