NVIDIA (NVDA) Spotlight: Grafik Devi'nden Yapay Zeka Devi'ne

Yapay Zeka Devi

Eğer teknoloji yatırımcılarının dikkati on yıldan fazla bir süredir "Büyük Teknoloji" (Microsoft (MSFT ), Google (GOOG ), Facebook (META ), vb.), son birkaç yılda yazılımdan ziyade donanıma doğru belirgin bir kayma görüldü. İlk işaret, muhteşem yükselişti Tesla (TSLA ) niş bir kült hisse senedinden dünyanın en büyük şirketlerinden birine dönüştü.

Ancak yazılım ve donanım arasındaki sınırda oturan ve daha iyi, hatta daha güçlü getiriler elde edecek bir şirket var: NVIDIA (NVDA ).

Şimdi çoğunlukla ani başarıya sahip bir AI şirketi olarak görülen NVIDIA, aslında 20-30 yıl boyunca sabırla benzersiz teknolojisini ve pazar konumunu inşa etti. Bu, ona önümüzdeki yıllarda teknoloji dünyasında baskın bir aktör olarak kalmak için güçlü bir konum sağlayabilir.

NVIDIA'nın Başarıya Giden Yolu

CPU vs GPU

Uzun bir süre NVIDIA, grafik kartları veya grafik işleme birimleri (GPU) üretme konusunda uzmanlaşmış başarılı ancak niş bir bilgisayar donanım şirketiydi. O zamanlar, GPU'lar önemli bir bilgi işlem donanım öğesi olarak görülüyordu ancak çok önemli olan merkezi işlem birimine (CPU) göre ikincildi.

İşlemciler, birbiri ardına yapılması gereken çok hızlı hesaplamaları gerçekleştirmek üzere tasarlanmıştır ve bu da onları karmaşık hesaplamalar konusunda oldukça yetenekli kılar.

Buna karşılık, GPU'lar daha az güçlüdür ancak aynı anda birçok paralel hesaplamayı gerçekleştirecek şekilde tasarlanmıştır, bu da onları büyük miktardaki verileri işleme konusunda daha iyi hale getirir.

1990'lardan 2010'lara kadar olan bu dönemde, CPU üreticileri Intel (INTC ) Sektörde ekran kartları hakimiyet kurarken, yüksek kaliteli GPU'lar çoğunlukla sadece oyuncular ve grafik tasarımcıları tarafından üst düzey PC'lerde kullanılıyordu.

Bir GPU İşletmesi Kurmak

NVIDIA'nın kurucusu Jensen Huang ve kurucu ortakları, hesaplama hızının CPU kapasitesini aşacağını ileri sürdülerJensen, bugün Sun Microsystems için ilk GPU'ların geliştirilmesinde etkili oldu Kehanet (ORCL ).

Daha sonra 1993 yılında NVIDIA'nın kurucu ortaklarından biri oldu ve 1990'ların başında PC devrimini benimsedi.

"Biliyor musunuz, belki de 3D grafiklerin gerçekten harika bir şey olacağını düşündük. Ve ilk defa, hem bilgisayar olabilecek hem de ne için kullanmak isterseniz kullanabileceğiniz bir platformunuz var. Ayrıca oyun oynamak için de kullanabilirsiniz. Ve, sadece oyun oynamayı mümkün kılan bir çip inşa etmemiz gerekiyor.

Hiçbirimiz daha önce bir PC görmemiştik bile. Bu yüzden gidip bir PC satın almak zorundaydık. Bir Gateway 2000 satın aldık. Kimse Windows veya DOS'u nasıl programlayacağını bile bilmiyordu. Kimse DOS'u bile görmemişti. Ve bu yüzden onu parçalamak, sektör hakkında bilgi edinmeye başlamak zorundaydık.”

Jensen Huang, Sequoia ile yaptığı röportajda

Geriye dönüp baktığımızda, oyun sektörünün o dönemde daha kazançlı ve daha büyük kurumsal odaklı iş modellerine kıyasla çok da "ciddi" bir pazar olmadığını düşünmek komik. İlk kartlar ticari bir başarı elde edemedi.^nd Nesil GPU'ları daha iyiydi ancak pazar, video oyunları için Microsoft'un DirectX mimarisine yöneldiğinde aniden modası geçmiş hale geldi.

Sonuç olarak NVIDIA'nın ürün-pazar uyumunu bulması altı yıl ve üç ürün serisini gerektirdi ve şirket için birçok ölüm tehlikesiyle karşı karşıya kalındı.

Başarı Riva 128 ile gelecekti: ilk dört ayında 1 milyon adet sattı. Bunu, aralarında GeForce serisi, bu güne kadar pazarın baskın oyuncusu AMD'nin (AMD ) Radeon.

Kaynak: USatın al

CUDA ve Kripto

Artık köklü bir GPU lideri olan NVIDIA, 2006 yılında NVIDIA GPU'ları için genel amaçlı bir programlama arayüzü olan CUDA'yı piyasaya sürerek oyun dışında başka kullanımların da önünü açtı. Bunun nedeni, bazı araştırmacıların hesaplamaları yapmak için alışılmış süper bilgisayarlar yerine GPU'ları kullanıyor olmasıydı.

Kaynak: NVIDIA

"Araştırmacılar, GeForce adlı bu oyun kartını satın alarak, onu bilgisayarınıza eklediğinizi, esasen kişisel bir süper bilgisayara sahip olduğunuzu fark ettiler. Moleküler dinamikler, sismik işleme, BT yeniden yapılandırması, görüntü işleme—bir sürü farklı şey."

Jensen Huang, Sequoia ile yaptığı röportajda

GPU'ların ve özellikle NVIDIA donanımının daha geniş çapta benimsenmesi, pozitif bir geri bildirim döngüsü yarattı ağ efektleri: kullanım alanı ne kadar çok olursa, son kullanıcı ve programcının aşinalığı o kadar artar, satışlar o kadar artar, Ar-Ge bütçesi o kadar artar, hesaplama hızında o kadar artış olur, kullanım alanları o kadar artar, vb.

Kaynak: NVIDIA

Bugün kurulu tabanda yüz milyonlarca CUDA GPU bulunmaktadır.

Kaynak: NVIDIA

Bu durum araştırmacılar için oldukça faydalı olmakla kalmayacak, aynı zamanda yeni bir teknoloji olan blok zinciri ve kriptolar da GPU paralel hesaplamadan büyük ölçüde faydalanacak.

kripto patlaması

Şimdi yapay zeka coşkusu tarafından biraz kenara itilen kripto, oyun ve bilimsel araştırmanın ötesinde GPU'nun ilk büyük ölçekli uygulamasıydı. Birçok blok zinciri ve kripto projesi çok fazla işlem gücü gerektirir. NVIDIA GPU'ları hızla bu hesaplamaları gerçekleştirmek için merkezi donanım haline geldi.

Bu durum NVIDIA satışlarında patlamaya yol açtı ve şirket hisseleri, oluşan kripto patlamasıyla uyumlu bir şekilde yükselmeye başladı ve hisse senedi fiyatı 10 kattan fazla arttı.

Kripto paraların hisse senedi fiyat hareketleri, piyasalar NVIDIA'nın uzun yıllardır dikkat çekici bir yapay zeka stratejisi oluşturduğunu fark etmeden önce 2022'de bir miktar ivme kaybetti.

AI

Nöral ağlar

2010'ların başından itibaren araştırmacılar, GPU'ları kullanarak araştırma yapmaya başladılar. nöral ağlarBunlar, normal programlamadan farklı olan ve bir tür hesaplama yöntemidir. 2 yılında Fizik ve Tıp olmak üzere 2024 farklı Nobel Ödülü'ne layık görüldü.

Yapay zeka (AI) olarak adlandırılan kavramın teknik temelini sinir ağları oluşturmaktadır.

2009'da, o zamanki öğrencilerimden biri olan lisans öğrencim Ian Goodfellow, yurt odasında bir GPU sunucusu kurmama yardım etti. Ve bu sunucu, sinir ağlarını eğitmek için ilk derin öğrenme deneylerimizde kullandığımız sunucu oldu.

GPU'larda sinir ağlarını eğitirken 10 kat hatta 100 kat hızlanmalar görmeye başladık çünkü birbiri ardına adım atmak yerine binlerce veya 10,000 şeyi paralel olarak yapabiliyorduk.

Andrew Ng - DeepLearning.AI kurucusu ve AI Funds'ın yönetici genel ortağı, Sequoia ile yapılan bir röportajda

Bu, 2012'de bilgisayar görüntü tanıma alanında ilk atılım olan AlexNet'ten ve AlphaGo'dan yıllar önceydi.

NVIDIA'yı Yapay Zeka'ya Dönüştürmek

NVIDIA, yapay zekanın potansiyelini, henüz uzman araştırmacıların sinir ağlarıyla ilgilenmeye başlamadığı bir dönemde fark etti.

O zamanlar bu, henüz kanıtlanmamış, neredeyse var olmayan bir sektöre riskli bir hamleydi ya da Jensen Huang'ın dediği gibi:

"Sıfır milyar dolarlık pazarlara yatırım yapıyoruz.başlıklı bir kılavuz yayınladı

2016 ve 2017'de NVIDIA piyasaya sürdü tPascal ve Volta mimarilerisırasıyla ilk GPU tabanlı yapay zeka hızlandırıcısını tanıttı, Volta ise derin öğrenme görevlerini 12 kata kadar hızlandıran Tensor Çekirdeklerini tanıttı.

Bu yeni yöne doğru toptan bir dönüş oldu. Gemiyi o yöne doğru çevirdiğimizde, gezegendeki her bir AI araştırmacısını aradık.

Ve platformumuzun onlar için yararlı olması, o zamanlar aldığımız olumlu geri bildirimlerdi. Bu yüzden, biliyorsunuz, dünyanın tüm harika AI araştırmacılarıyla arkadaş olmamın sebebi.

Hepsi gelecekteki başarımın erken belirtilerini bana göstermede yardımcı oldu ve bu küçük başarılardan büyük bir anlam çıkarmalısınız.

Jensen Huang, Sequoia ile yaptığı röportajda

Bu, 2023 yılında Chat GPT gibi popüler LLM'lerin (Büyük Dil Modelleri) piyasaya sürülmesiyle birlikte yapay zeka bilişim altyapısının kurulmasının ve kamuoyunun bilincinde büyük bir yer edinmesinin habercisi olacaktır.

Ancak bu aslında NVIDIA'nın 2016'dan bu yana giderek daha güçlü yapay zekaya özel GPU'lar geliştirmesinin yavaş ve çoğu zaman unutulması üzerine inşa edildi.

Kaynak: NVIDIA

AI hesaplama gücünün evrimi hakkında bir diğer dikkat çekici şey, CPU için daha doğrusal olan Moore Yasası yerine üstel bir yasayı takip etmesidir. Bunun nedeni, yalnızca GPU donanımının iyileşmesi değil, aynı zamanda sinir ağlarının nasıl eğitildiği konusunda radikal iyileştirmeler yapılması nedeniyle gereken işlem gücünün azalmasıdır.

Ayrıca, daha fazla veriye erişilebilmesi eğitimi daha verimli hale getiriyor ve araştırmacılara performansı artırmak için paralel olarak çalışabilecekleri birçok alan sağlıyor.

Bu, zamanla aynı GPT modelini eğitmek için tüketilen enerjide radikal bir azalmaya yol açtı; 350 yılda 8 kat daha az ve bu LLM'lere talepte bulunmak için gereken enerjide daha da büyük bir azalma.

Kaynak: NVIDIA

NVIDIA Ortaklıkları

NVIDIA, kuruluşundan bu yana sektörle derin bağlantıları olan bir şirket olmuştur. Dikey olarak entegre bir şirket olmak yerine, kendi rekabet avantajlarına odaklanmış bir şekilde en iyilerle derin bağlar kurmayı amaçlamaktadır.

Örneğin, NVIDIA, tasarım ve konseptlere odaklanan ve dünyanın önde gelen yarı iletken "fab"larına yer veren, "fabless" adı verilen bir donanım üreticisidir. TSMC (TSM ) GPU'larını üretmek için.

NVIDIA, kendi LLM'lerini veya AI sistemini geliştirmeyerek, onu potansiyel bir rakipten ziyade temel bir ortak olarak gören hemen hemen tüm "Büyük Teknoloji" ve AI girişimleri için güvenilir bir ortaktır. Bu da NVIDIA'ya Ar-Ge'ye yeniden yatırım yapmaya devam etmek ve teknoloji açısından oyunun zirvesinde kalmak için satış ölçeği sağlar.

Bu, teknoloji sektörünün tarihindeki en etkileyici sermaye harcaması (capex) çılgınlığından en çok yararlanan şirketin NVIDIA olmasıyla doğru tercih olduğu kanıtlandı.

Yapay zeka yatırım harcamalarının beklenmesi 200'te 2025 milyar dolara kadar ulaşmak2016'dan bu yana dünyanın en büyük teknoloji şirketlerinin sürekli artan kümülatif sermaye harcamalarının üstüne.

Kaynak: Sherwood

Finansallar

NVIDIA'nın sadece 2023'ten 2024'e kadar olan büyümesi, bu büyüklükteki bir şirket için inanılmazdı:

• Gelirler 126 milyar dolardan 27 milyar dolara, yüzde 60 arttı.
• İşletme geliri 311 milyar dolardan 9 milyar dolara üç katına (37.1%) çıktı
• Brüt Kar Marjı %59.2'den %73.8'e yükseldi

Genel olarak, şirket zengin bir değere sahip, ancak kazanç büyümesi nedeniyle o kadar da değil. Yine de, 60'ın üzerinde bir P/E oranı ve sadece %0.03'lük bir temettü getirisi ile NVIDIA'yı satın alan yatırımcılar, mevcut hisse senedi fiyatını haklı çıkarmak için gelecekte çok fazla büyüme varsayıyorlar.

Kaynak: NVIDIA

NVIDIA'nın Geleceği

Sürdürülebilir Büyüme?

NVIDIA'nın üç haneli büyüme hızı şaşırtıcıydı ve şirketin hisse senedi fiyatına da yansıdı. Elbette her güzel şeyin bir sonu gelir ve yatırımcılar bunun er ya da geç olabileceğinden endişe duymaya başladı.

Aynı endişeler NVIDIA satışlarının kripto satışlarıyla patlama yaptığı dönemde veya yapay zeka patlamasının erken aşamalarında da yüksek sesle dile getiriliyordu, dolayısıyla karamsarlık mutlaka sağlam bir yatırım stratejisi değil.

In bir röportaj BG2Pod podcastHuang, dünyanın AI'yı entegre etmek ve ona uyum sağlamak için 1 trilyon dolar değerinde veri merkezi ve bilgi işlem güncellemesi yapması gerektiğini açıkladı. Ve şimdiye kadar bu toplamın yalnızca 150 milyar dolarının harcandığını söyledi.

Yani, ona göre, NVIDIA'nın satışları artırmaya devam etmesi için hala bolca alan var, bu sadece mevcut bilgi işlem ihtiyaçları nedeniyle olsa bile. Bu, AI için daha fazla uygulamanın ana akım haline gelmesinden önceydi, örneğin öz-sürüş araba.

Toplam talebe ilişkin bu tür kaygılar, nihayetinde tüm sektörlerin, GSYİH'nın çift haneli yüzdesini temsil eden sağlık sektörü gibi sektörler de dahil olmak üzere, bir şekilde birden fazla düzeyde yapay zekayı muhtemelen kullanacağını da göz ardı ediyor.

Kaynak: NVIDIA

Blackwell

NVIDIA, Mart 2024'te Blackwell platformunu yayınladı,Her yerdeki kuruluşların, selefine kıyasla 25 kata kadar daha az maliyet ve enerji tüketimiyle trilyonlarca parametreli büyük dil modelleri üzerinde gerçek zamanlı üretken yapay zeka oluşturmasını ve çalıştırmasını sağlıyor. anlayışının sonucu olarak, buzdolabında iki üç günden fazla durmayan küçük şişeler elinizin altında bulunur.

Kaynak: NVIDIA

Bu çok önemli bir adımdır çünkü enerji tüketimi, AI odaklı şirketlerin hızla ana endişelerinden biri haline geliyor; bunu aşağıdaki şekilde görebilirsiniz: Microsoft'un yakın zamanda yaptığı nükleer santrali yeniden açma ve kullanma anlaşması herşey önümüzdeki 20 yıl boyunca güç üretimi önceden kararlaştırılan bir fiyat üzerinden.

Şirket İçi Tasarımlar

NVIDIA için bir risk, dünyanın en büyük şirketlerinin kilit ortağı olmasının yanı sıra, çok pahalı ve karlı bir ortak olmasıdır (%70 brüt kar marjı). Dolayısıyla, Alphabet/Google gibi büyüklük ve beceri setine sahip şirketler yapay zeka çiplerine yüzlerce milyar dolar harcadıklarında, bunu şirket içinde yapmaya meyillidirler.

Ve bu sadece varsayımsal değil, örneğin Tesla, NVIDIA rakibi AMD'den en iyi tasarımcıları işe alarak kendi donanımını geliştirdi2019 yılına kadar Tesla, bunun yerine NVIDIA Drive PX 2 AI hesaplama platformunu kullanıyordu. Tesla robotaksiyi ticarileştirmeye çok yaklaşmış gibi görünüyorBu, NVIDIA için büyük bir satış kaybı anlamına gelebilir.

Aynı zamanda, Tesla'nın durumu, Tesla ve Elon Musk'ın diğer şirketleri gibi, kuralın bir istisnası olabilir. SpaceX, her zaman daha fazla dikey entegrasyon ve donanımı üzerinde daha güçlü bir kontrol seviyesi arayışıyla ünlüdür.

Donanım konusunda daha az deneyimli veya daha çok yazılım ve/veya pazarlama odaklı olan Facebook veya Microsoft gibi şirketler, büyük ihtimalle en iyi ve en son NVIDIA teknolojisine güvenmekten çekinmeyecektir.

Ayrıca, şu anda pek çok yapay zeka modeli NVIDIA mimarilerinde çalışacağı varsayımıyla oluşturuluyor ve kodlanıyor ve yapay zeka programcıları NVIDIA donanımları konusunda deneyimli; bu da şirket için değerli iş fırsatları oluşturuyor.

Yapay Zeka Piyasası Riskleri

Yapay zeka pazarı, NVIDIA'nın mükemmel yönetiminin daha az kontrol sahibi olduğu daha büyük bir risk olabilir. Şimdilik yükselişte. Ancak, piyasaya sürülen yapay zeka uygulamalarının, iPhone'un Apple için geçmişte yaptığı gibi büyük yeni gelirlere dönüşemediği yönündeki endişeler artıyor.

Bu durum muhtemelen teknolojinin hala yerini bulduğunun ve pazarını geliştirdiğinin bir işareti.

Ancak bu durum çok uzun sürerse, 1990'ların sonlarında olduğu gibi PC ve İnternet'in önemine ilişkin öngörülerin doğru olduğu, ancak zamanlamanın biraz fazla iyimser olduğu ve dot-com balonunun patlamasına yol açan bir durumla karşılaşma riskiyle karşı karşıya kalabiliriz.

Elbette Jensen Huang'ın Haziran 2024'te bir kadının göğsüne imza atması biraz şaşırtıcı bir işaret ve belki de yapay zeka etrafında potansiyel bir finansal çılgınlıktan endişe eden yatırımcılar için biraz endişe verici.

Finansal tarih tekerrürden ibaret olmayabilir, ancak yatırımcılar NVIDIA için bu riski doğru bir şekilde analiz etmek ve 2000 yılında telekom ve internet donanım üreticisi Sun Microsystems (Jensen Huang'ın ilk işvereni) ile olası paralelliklere bakmak isteyecektir.

10 kat gelirle, size 10 yıllık geri ödeme sağlamak için, size 100 yıl boyunca gelirin %10'ünü temettü olarak ödemem gerekiyor. Bunu hissedarlarımdan alabileceğimi varsayıyorum. Bu, satılan malın maliyetinin sıfır olduğunu varsayıyor ki bu bir bilgisayar şirketi için çok zordur. Bu, 39,000 çalışanı olan biri için gerçekten zor olan sıfır masraf olduğunu varsayıyor. (…)

Şimdi, bunu yaptıktan sonra, herhangi biriniz hissemi 64 dolardan satın almak ister mi? Bu temel varsayımların ne kadar saçma olduğunu fark ediyor musunuz? Hiçbir şeffaflığa ihtiyacınız yok. Hiçbir dipnota ihtiyacınız yok. Ne düşünüyordunuz?

Scott McNealy – o zamanlar Sun Microsystems CEO'suydu

Referans olması açısından NVIDIA'nın şu anki P/S oranı 35'tir.

Kaynak: Y Grafiği

Sonuç

NVIDIA, PC grafik kartlarından yeni uygulamalar için CUDA sürümüne ve sinir ağlarını erken benimsemeye kadar doğru zamanda üst üste birkaç kez doğru hesaplanmış riskler alarak kurulmuş bir şirkettir. Bu, kurucusu Jensen Huang'ı yarı iletkenler ve BT sektöründe bir rock yıldızı gibi yapmıştır.

Şirketin son dönemdeki performansı piyasayı şaşkına çevirdi ve son yıllarda yalnızca Tesla'nın sahip olabileceği hisse senedine büyük bir ilgi yarattı. Bu durum, Tesla'ya erken yatırım yapan birçok kişinin bildiği gibi, şirketin ve hisse senedinin "her an" batmasını bekleyen neredeyse on yıllık muhaliflerle karşı karşıya kalan büyük bir fırsat yaratıyor.

Bu durum bazı riskler de yaratıyor; zira yapay zeka patlaması henüz mevcut sermaye harcamalarını haklı çıkaracak geliri yaratamadı ve tam anlamıyla yerleşik bir ekonomik sektör haline gelmeden önce bir gerileme yaşayabilir.