Nvidia poganja razvoj umetne inteligence

O umetni inteligenci smo v zadnjih časih lahko veliko prebrali in poslušali, veliko nas tudi aktivno uporablja chatgpt ali smo se z njim vsaj seznanili. Umetna inteligenca pa je veliko več kot zgolj chatgpt ali Googlov bard, Amazonova alexa, Applova siri in podobno. Z njenim razvojem smo kljub prvim začetkom davnega leta 1988 šele na začetku razvoja. Da umetna inteligenca s polnim zagonom vstopa v vse gospodarske panoge je najzaslužnejši ameriški razvijalec polprevodnikov Nvidia Corp.

Nvidia je postalo priznano podjetje po svoji pionirski vlogi pri razvoju in prodoru na trg grafičnih procesorskih enot (GPU), ki je bila najprej namenjena računalniškim igricam. S prodorom bitcoina in drugih kriptovalut je bila Nvidia v središču pozornosti s tako imenovanimi grafičnimi karticami za rudarjenje kriptovalut. Nenehne inovacije in izjemen oddelek raziskav in razvoja jim je omogočil, da so s svojimi rešitvami postali tudi pionir na področju širitve umetne inteligence. Danes so njihove procesne enote najbolj iskana »roba«. Preobrazba s trga računalniških igric na področje umetne inteligence (UI) ni samo preoblikovala poslovnega modela Nvidie, ampak je tudi globoko vplivala na širše področje UI, pripomogla je k še hitrejšemu napredku v računalniški moči ter razvoju algoritmov in uvajanju aplikacij UI v različnih industrijah.

Vpliv Nvidie na UI temelji na razvoju tehnologije GPU, ki se je izkazala za najprimernejšo pri paralelnih obdelavah, ki so podlaga za algoritme globokega učenja. Njihova platforma CUDA (Compute Unified Device Architecture) je »revolucionarna« arhitektura paralelnega računanja, ki razvijalcem omogoča uporabo GPU za splošno obdelavo (GPGPU). Ta platforma je zdaj daleč najprimernejša za raziskave in razvoja UI, saj je omogočila hitro usposabljanje kompleksnih nevronskih mrež, ki so podlaga večine sistemov UI. Z vidika razvoja UI je najpomembnejša pred kratkim razvita serija A100 GPU, ki je posebej zasnovana za izpolnjevanje zahtev računanja UI, saj zagotavlja nepresegljivo procesno moč za podatkovne centre, raziskovalce in razvijalce, ki se ukvarjajo s projekti UI.

Vodilni položaj na področju razvoja UI si je Nvidia pridobila tudi v sodelovanju z akademskimi institucijami, raziskovalnimi laboratoriji in drugimi tehnološkimi podjetji. Nvidia Deep Learning Institute (DLI) omogoča usposabljanje in vire za razvijalce, znanstvenike in raziskovalce na področju pospeševanja razvoja tehnologij globokega učenja in UI v različnih sektorjih. Tako že zdaj uporabljajo njihovo tehnologijo in programske rešitve za medicinsko slikanje, genomiko in odkrivanje zdravil ter hkrati omogočajo hitrejšo in natančnejšo diagnostiko ter personalizirano medicino. Platforma Drive poganja tehnologijo avtonomnih vozil, podpira napredne sisteme pomoči pri vožnji (ADAS) in razvoj samovozečih avtomobilov. Platforma Jetson za robno računanje je ključna za robotiko, saj podpira obdelavo v realnem času za navigacijo ter prepoznavanje objektov. Finančni sektor uporablja njihove rešitve za algoritemsko trgovanje, odkrivanje goljufij in upravljanje tveganj. Ne nazadnje pa njihova tehnologija omogoča ustvarjanje virtualne resničnosti in animacije.

Zaradi zgoraj omenjenih dejstev so se prihodki podjetja v zadnjih petih letih v povprečju zvišali za 45 odstotkov na leto, medtem ko se za letos pričakuje rast prihodkov za 66 odstotkov, pri čemer jim uspeva ohranjati dobičkovno maržo okoli 45 odstotkov. Posledično je bila delnica podjetja v zadnjem letu ena najdonosnejših. V prihodnje pa bo zelo pomembno, ali bodo v podjetju sposobni izpolnjevati izjemno povpraševanje po njihovih produktih in sistemskih rešitvah. Prvi test bo že to sredo po koncu trgovanja, ko bo podjetje predstavilo četrtletne poslovne rezultate in napovedi za prihajajoče poslovno leto.