Podczas dorocznej konferencji GTC w San Jose prezes Jensen Huang zaprezentował nowy procesor centralny oraz system AI oparty na technologii startupu Groq, która według Nvidii ma wartość 17 miliardów dolarów.
Technologiczna ofensywa
Działania te mają na celu wzmocnienie pozycji spółki w obszarze tzw. obliczeń inferencyjnych, czyli procesów odpowiedzialnych za udzielanie odpowiedzi na zapytania użytkowników.
To segment rynku, w którym układy graficzne Nvidii coraz częściej konkurują z procesorami CPU oraz dedykowanymi chipami rozwijanymi m.in. przez Google.
Huang nie ma wątpliwości co do kierunku zmian na rynku. - Nadszedł punkt zwrotny w obszarze inferencji. A popyt po prostu cały czas rośnie - powiedział podczas wystąpienia.
Odpowiedź na obawy inwestorów
Zapowiedź zwiększenia potencjalnych przychodów do 1 biliona dolarów to znacząca korekta w górę względem wcześniejszych prognoz - jeszcze w lutym Nvidia mówiła o 500 miliardach dolarów do 2026 roku.
Nowe deklaracje częściowo uspokoiły inwestorów, którzy zaczęli kwestionować tempo wzrostu firmy po tym, jak jej wycena przekroczyła 5 bilionów dolarów. Pod względem kapitalizacji Nvidia jest globalnym liderem. Do poziomu 4 bilionów dolarów zbliżały się lub przekraczały go jeszcze Alphabet, Apple i Microsoft.
- Wyznaczenie przez Huanga potencjalnych przychodów na poziomie biliona dolarów do 2027 roku podkreśla trwały popyt na infrastrukturę AI Nvidii i to mimo obaw inwestorów - ocenił analityk Emarketer Jacob Bourne.
Dodał, że "sygnalizuje to, iż Nvidia utrzymuje swoją pozycję lidera na rynku chipów AI, podczas gdy cała branża przechodzi od wczesnych eksperymentów do wdrożeń na dużą skalę".
Boom na inferencję i zmiana rynku
Huang wskazał, że proces inferencji będzie podzielony na dwa etapy. Chipy Vera Rubin mają odpowiadać za tzw. prefill, czyli przekształcanie zapytania użytkownika w język tokenów używany przez systemy AI. Z kolei układy Groq obsłużą etap "decode", w którym generowana jest odpowiedź.
Zmiana akcentów w branży jest wyraźna. Po latach inwestowania setek miliardów dolarów w trenowanie modeli AI firmy takie jak OpenAI, Anthropic czy Meta koncentrują się dziś na obsłudze setek milionów użytkowników.
To z kolei napędza popyt na procesory CPU, zdominowane przez Intela, które coraz częściej postrzegane są jako alternatywa dla układów graficznych przy wdrażaniu modeli AI.
- Sprzedajemy dużo samodzielnych CPU. To już na pewno będzie dla nas biznes wart wiele miliardów dolarów - zapowiedział Huang, prezentując nowy procesor Vera.
Kolejne plany i rozwój platformy
Prezes Nvidii zaprezentował również wstępne plany dotyczące mikroarchitektury procesora Feynman, która ma pojawić się w 2028 roku, po generacji chipów Rubin Ultra.
Firma celuje także w rynek autonomicznych agentów AI dzięki rozwiązaniu NemoClaw, które integruje się z platformą OpenClaw i dodaje mechanizmy prywatności oraz bezpieczeństwa.
Eksperci zwracają uwagę na zmianę skali projektów Nvidii. - To podniosło cały poziom dyskusji. Zmieniło sposób myślenia o infrastrukturze - ocenił Bob O’Donnell z Technalysis Research.
- Kiedyś Huang wychodził i pokazywał nowy układ GPU. Teraz ma pięć szaf sprzętu, które tworzą całe systemy - dodał.
Opracował Jan Sowa/kris