Am 6. Juni stieg der Aktienkurs von NVIDIA um 5,2 %, mit einem Marktwert von mehr als 3 Billionen US-Dollar, übertraf Apple und wurde gemessen am Marktwert zum zweitgrößten Unternehmen der Welt.
Von 0,41 US-Dollar beim Börsengang im Jahr 1999 auf 1.224,40 US-Dollar heute hat NVIDIA in 24 Jahren eine Rendite von fast 3.000 erzielt.
Das Beneidenswerteste an Nvidia ist, dass es „keinen Zyklusbeschränkungen unterliegt“ und dass es weiterhin „Steuern eintreibt“, ohne es zu tun.
Als Erfinder der GPU hat NVIDIA die Chance der „PC-Welle“ genutzt und mit der Explosion des Gaming-Marktes in Tausende von Haushalten Einzug gehalten;
Dann, als das Gaming-Geschäft schwach war, kam der Krypto-Bullenmarkt, und Nvidia-Grafikkarten wurden häufig zum „Mining“ von Kryptowährungen wie Ethereum verwendet und machten im Stillen ein Vermögen;
Anschließend wuchs die Smart-Car-Industrie, und auch das On-Board-Chip-Geschäft entwickelte sich rasant. Schließlich wurde ChatGPT geboren und Nvidia verwandelte sich in einen KI-Waffenhändler ...
Aber wenn man auf die Wachstumsgeschichte von Nvidia zurückblickt, stand das Unternehmen immer wieder am Rande des Scheiterns und des Bankrotts. Huang (Huang Renxun) rief einmal: „Mein Wunsch zu leben ist größer als der Wille fast aller, mich zu töten.“
NVIDIA, Erfinder der GPU
Die Geburtsstunde der Grafikkarte (GPU) geht auf die 1990er Jahre zurück.
Damals hatten einige Leute im Silicon Valley eine Idee: Die Zentraleinheit (CPU) könnte durch funktionsspezifische Chips wie Soundkarten, die den Sound übernehmen, und Netzwerkkarten, die die Vernetzung übernehmen, entlastet werden. Ebenso ist es logisch, einen Chip zu entwickeln, der speziell für die Computerbildausgabe zuständig ist, also eine Grafikkarte. Beispielsweise verwendet PlayStation, die Ende 1994 von Sony auf den Markt gebrachte Spielekonsole, eine Grafikkarte zur Bildverarbeitung.
Allerdings gab es damals viele Optionen für die Grafikkartentechnologie. Der bahnbrechende Punkt, den NVIDIA gefunden hat, besteht darin, durch paralleles Rechnen eine 3D-Grafikbeschleunigung zu erreichen, insbesondere für Anwendungen im Gaming-Bereich. Beim sogenannten Parallelrechnen wird eine komplexe Aufgabe in mehrere kleine Aufgaben aufgeteilt und diese dann gleichzeitig verarbeitet, um die Recheneffizienz zu verbessern.
1999 brachte Nvidia eine Grafikkarte namens GeForce auf den Markt. Diese Grafikkarte wurde speziell für Spiele entwickelt und konzentriert sich auf „Parallel Computing“, wodurch die 3D-Grafikverarbeitungsfähigkeiten deutlich verbessert werden können und dadurch ein flüssigeres und realistischeres Spielerlebnis geboten wird.
Der Erfolg von GeForce hat es Nvidia ermöglicht, schnell zum Marktführer im Grafikkartenbereich aufzusteigen.
Zu dieser Zeit war Nvidia nicht der einzige, der an Grafikprozessoren arbeitete, aber Nvidia knüpfte erfolgreich das Label „GPU-Erfinder“ an.
Der damalige Marketingleiter von Nvidia, Dan Vivoli, nutzte das Konzept der „Graphics Processing Unit“ (GPU), um die eigenen Chips zu bewerben. Er glaubte, dass Nvidia zum Branchenführer werden könnte, indem es immer wieder betonte, dass es der Erfinder der GPU sei.
Dies war später tatsächlich der Fall. NVIDIA eröffnete sich durch die Vermarktung von GPUs einen neuen Weg.
Nvidia, ein Nutznießer des Krypto-Bullenmarktes
Der Marktwert von NVIDIA ist von 14 Milliarden US-Dollar im Jahr 2016 auf einen Höchststand von 175 Milliarden US-Dollar im Jahr 2018 gestiegen. Der mehr als zehnfache Anstieg in zwei Jahren ist möglicherweise untrennbar mit dem Kryptowährungs-Mining-Boom verbunden.
Im Jahr 2017 löste die Kryptowährung einen Bullenmarkt aus, der eine große Anzahl von Minern anzog, die GPUs in Gelddruckmaschinen verwandelten, und auch die Preise stiegen stark an.
Am Beispiel der von Bergleuten verwendeten Grafikkarte des Modells NVIDIA GTX 1060 betrug der Kaufpreis vor Mai 2017 etwa 1.650 Yuan pro Stück und stieg nach Juni 2017 auf etwa 2.900 Yuan.
Nvidia ist zum großen Gewinner des Kryptowährungs-Bullenmarktes geworden, wobei der Reichtum vom Himmel fiel.
Begünstigt durch den Krypto-Mining-Boom erreichte Nvidias Gesamtjahresumsatz im Geschäftsjahr 2018 einen neuen Höchstwert von 9,7 Milliarden US-Dollar. Huang Renxun sagte: „Unsere GPU unterstützt das weltweit größte verteilte Supercomputing, weshalb sie im Bereich der Kryptowährungen so beliebt ist.“ Darüber hinaus hat NVIDIA auch professionelle Mining-Karten GTX 1060 3 GB sowie P 106 und P 104 auf den Markt gebracht, die speziell auf das Mining zugeschnitten sind.
Im Jahr 2020, nach den vorangegangenen zwei Jahren des Bärenmarktes, nahm der Kryptomarkt wieder Fahrt auf, wobei sich Bitcoin mehr als verdoppelte und Ethereum erneut um das Vierfache zulegte.
NVIDIA wurde darauf aufmerksam und beteiligte sich aktiv am Mining-Markt, indem es die CMP-Serie professioneller Mining-Karten auf den Markt brachte. Diese Karten entfernten die Grafikverarbeitungsfunktion und hatten eine niedrigere Kernspitzenspannung und -frequenz, um die Mining-Leistung und -Effizienz zu verbessern.
Ende 2020 brachte Nvidia die Grafikkarten der RTX 30-Serie auf den Markt. Der Preis für die RTX 3060-Grafikkarte beträgt 2.499 Yuan, und die RTX 3090-Grafikkarte kostet mit dem Aufstieg der Kryptowährung 11.999 Yuan Der Preis liegt bei bis zu 5.499 Yuan, und der RTX 3090 ist bis auf 20.000 Yuan gestiegen. Nach der Veröffentlichung des Finanzberichts für das erste Quartal 2021 gab Colette Kress, Chief Financial Officer von Nvidia, bekannt, dass der Umsatz von Nvidia mit Verschlüsselungschips 155 Millionen US-Dollar erreichte und Grafikkarten, die für das „Mining“ verwendet wurden, ein Viertel des Gesamtumsatzes im ersten Quartal ausmachten. Allein im Jahr 2021 erreichte Nvidias Gesamtjahresumsatz einen Rekordwert von 26,91 Milliarden US-Dollar, eine Steigerung von 61 % gegenüber dem vorangegangenen Geschäftsjahr, und sein Marktwert überstieg einst 800 Milliarden US-Dollar. Die guten Zeiten hielten jedoch nicht lange an. Im September 2022 wurden die Ethereum-Ausführungsschicht und die Proof-of-Stake-Konsensschicht zusammengeführt. Der Ethereum-Blockchain-Netzwerkmechanismus wurde von PoW (Proof-of-Work-Mechanismus) auf PoS umgestellt. Proof-of-Stake-Mechanismus). Grafikkarten-Mining Die Ära geht allmählich zu Ende. Dies hat sich in gewissem Maße auch auf die Entwicklung von NVIDIA ausgewirkt. Im dritten Quartal 2022 gingen sowohl der Quartalsumsatz als auch der Nettogewinn um 17 % gegenüber dem Vorjahr zurück 680 Millionen US-Dollar, ein Rückgang von bis zu 72 % im Vergleich zum Vorjahr. Am 23. November 2022 lag der Aktienkurs von Nvidia bei 165 US-Dollar pro Aktie und damit fast um die Hälfte unter dem Höchststand des letzten Jahres. Zu dieser Zeit blickten sowohl ausländische Medien wie „Financial Failure“ als auch inländische Technologiemedien auf Nvidia herab.
Die Situation war äußerst schwierig, aber unerwartet verschlechterte sich die Situation. Der Wind der KI und der großen Modelle begann zu wehen, und NVIDIA stand wieder an vorderster Front.
Nvidia, KI-Waffenhändler
Im März 2016 besiegte AlphaGO Lee Sedol, was schockierend war und eine hitzige Diskussion über KI auslöste. Einen Monat später gab Huang Renxun auf der GTC China-Konferenz offiziell bekannt, dass Nvidia kein Halbleiterunternehmen mehr, sondern ein Computerunternehmen für künstliche Intelligenz sei. Im August 2016 ereignete sich ein historischer Moment: NVIDIAs erster KI-Supercomputer DGX-1 wurde dem neu gegründeten OpenAI übergeben. Der damalige Vorsitzende Elon · Musk öffnete das Paket. Huang Renxun hinterließ einen Satz: „Für die Zukunft des Computers und der Menschheit habe ich den weltweit ersten DGX-1 gespendet.“
Später trainierte OpenAI das weltberühmte ChatGPT über NVIDIAs späteres aktualisiertes Hardwareprodukt DGX H 100, das auf den Markt kam und knapp war. Rom wurde nicht an einem Tag erbaut und Nvidias Dominanz in der KI-Branche begann schon früher. David Kirk, der ehemalige Chefwissenschaftler von Nvidia, träumt schon lange davon, die 3D-Grafik zu verallgemeinern und die Rechenleistung von GPUs nicht nur im Gaming-Bereich darzustellen. Unter der Führung von David Kirk und Jensen Huang brachte NVIDIA 2007 die revolutionäre GPU-Unified-Computing-Plattform CUDA auf den Markt, um riesige Rechenressourcen freizugeben. Doch damals beeindruckte CUDA die Anleger überhaupt nicht, stattdessen wurden die Gewinne von NVIDIA aufgrund der enormen Investitionen in den Aufbau eines „Supercomputing“-Systems, das seiner Zeit voraus war, erheblich gemindert, was von der Wall Street ausgebuht wurde. Ben Gilbert, Moderator von Acquired, einem beliebten Podcast im Silicon Valley, kommentierte: „Sie zielten nicht auf einen großen Markt, sondern auf einen obskuren Bereich des akademischen und wissenschaftlichen Rechnens, aber sie gaben Milliarden von Dollar dafür aus.“ Stimmen von außen berührten Huang Renxun nicht. Über zehn Jahre Investition in CUDA verschafften Nvidia seine aktuelle Position. Huang Renxun betrachtet die Rechenleistung als den Kern. Ob KI, autonomes Fahren, Metaverse, Robotik oder Kryptowährung: NVIDIA nutzt seine enorme Rechenleistung, um neue Möglichkeiten zu finden. Rechenleistung, Nvidias ewige Waffe.
drei Misserfolge
Im Jahr 2023 hielt Huang Renxun eine Rede bei der Abschlussfeier der National Taiwan University. Er erzählte drei Misserfolgsgeschichten und brachte College-Studenten das Erfolgsgeheimnis von Nvidia bei.
Zum ersten Mal gescheitert und am Rande des Bankrotts überlebt.
Nvidias erster Kunde war 1994 der japanische Spielekonzern SEGA, der Grafikkarten für seine Spielekonsolen entwarf. Doch im nächsten Jahr veröffentlichte Microsoft Direct 3D, eine Grafikschnittstelle für die Windows-Plattform. Diese Änderung machte Nvidia sehr verunsichert, da sie im Widerspruch zu ihrem Design stand. Schließlich entschied sich Nvidia, seinen Vertrag mit SEGA zu kündigen und stattdessen GPUs für die Windows-Plattform zu entwickeln. Es war eine riskante Entscheidung, da SEGA ihr einziger Kunde war und sie aufgegeben haben. Nvidia hat nur eine Finanzierung für sechs Monate, und wenn sie innerhalb dieser Zeit keine neuen Produkte auf den Markt bringen können, riskieren sie die Pleite. Glücklicherweise entwickelte Nvidia den Riva 128-Chip, als ihm das Geld ausging, nur einen Monat vor der Insolvenz, und er war ein Erfolg. Bis Ende 1997 wurden mehr als 1 Million Riva 128-Einheiten ausgeliefert, und Nvidia konnte überleben.
Der zweite Misserfolg, der Verzicht auf kurzfristige Gewinne, führt zu zukünftiger Größe.
Im Jahr 2007 veröffentlichte NVIDIA den CUDA GPU Accelerated Computing-Plan mit der Vision, CUDA zu einem Programmiermodell zu machen, das verschiedene Anwendungen von wissenschaftlichem Rechnen und physikalischer Simulation bis hin zur Bildverarbeitung verbessern kann. Die Erstellung eines neuen Rechenmodells ist schwierig, und das CPU-Rechenmodell ist seit 60 Jahren der Industriestandard, beginnend mit der Einführung des IBM System 360. CUDA verlangt von Entwicklern, Anwendungen neu zu schreiben, um die Vorteile der GPU zu demonstrieren. Um ein solches Programm zu entwickeln, muss jedoch zunächst eine große Benutzerbasis und eine große Nachfrage vorhanden sein, um Entwickler zur Entwicklung zu bewegen. Um das „Henne-Ei“-Problem zu lösen, nutzte Nvidia seine GForce-Gaming-Grafikkarten, die bereits eine große Anzahl von Spielern hatten, um eine Benutzerbasis aufzubauen. Aber die zusätzlichen Kosten von CUDA waren so hoch, dass die Gewinne von Nvidia im Laufe der Jahre einbrachen und ihre Marktkapitalisierung um die 1-Milliarde-Dollar-Marke schwankte. Die jahrelange schlechte Leistung von NVIDIA hat auch dazu geführt, dass die Aktionäre CUDA skeptisch gegenüberstehen. Den Aktionären wäre es lieber gewesen, wenn sich das Unternehmen auf die Verbesserung der Rentabilität konzentriert hätte, aber Nvidia blieb bestehen und glaubte, dass die Zeit für eine Beschleunigung der Datenverarbeitung kommen würde. Jen-Hsun Huang gründete eine Konferenz namens GTC und arbeitete unermüdlich daran, CUDA weltweit bekannt zu machen. Am Ende zahlte sich die harte Arbeit aus und es entstanden nach und nach Anwendungen, darunter CT-Rekonstruktion, Molekulardynamik, Teilchenphysik, Fluiddynamik und Bildverarbeitung. Erst 2012 entdeckten KI-Forscher das Potenzial von CUDA. Der berühmte KI-Experte Alex Krizhevsky trainierte AlexNet auf der GForce GTX 580 und löste damit eine Explosion künstlicher Intelligenz aus.
Nach dem dritten Misserfolg zog sich Nvidia aus dem Markt für Mobiltelefonchips zurück.
Erinnern Sie sich noch an Lei Jun und Huang Renxun auf derselben Bühne? Im Jahr 2013 nahm Huang Renxun auf Einladung von Lei Jun an der Einführungskonferenz des Xiaomi-Mobiltelefons 3 teil. Huang Renxun, der in jungen Jahren in die USA ging, wurde von Lei Jun gebeten, Chinesisch zu sprechen. Er sprach nicht fließend, aber er rief selbstbewusst auf Chinesisch: „NVIDIAs GPU war damals die beste der Welt.“ , die Flaggschiff-Version des Xiaomi Mi 3 wurde mit NVIDIA ausgestattet Die mobile Version des Tegra 4-Prozessors wurde auf den Markt gebracht, was auch der Abgesang der Serie ist. Zu dieser Zeit entstand der Mobilfunkmarkt, und NVIDIA stieg auch in den Markt für Mobilfunkchips ein. Obwohl der gesamte Mobilfunkmarkt sehr groß war, hätte NVIDIA um Marktanteile kämpfen können, aber sie trafen eine schwierige Entscheidung: diesen Markt aufzugeben. Huang Renxun sagte, dass Nvidias Mission darin bestehe, Computer zu bauen, die Dinge können, die normale Computer nicht können, und dass Nvidia sich dazu verpflichten sollte, diese Vision zu verwirklichen und einzigartige Beiträge zu leisten. Nvidias strategischer Rückzug hat sich ausgezahlt.
Lebensratschlag: Machen Sie sich mit Schwierigkeiten auseinander und senken Sie Ihre Erwartungen
Im Jahr 2024 kehrte Jen-Hsun Huang an seine Alma Mater, die Stanford University, zurück und hielt an der Business School eine Rede, in der er einige Lebenserfahrungen teilte. Als der Gastgeber Jen-Hsun Huang fragte, hatte er einen Rat für Stanford-Studenten zum Thema Erfolg? „Ich möchte, dass Sie die Möglichkeit haben, viel Schmerz und Leid zu erleben“, antwortete er und wies darauf hin, dass eine seiner größten Stärken darin besteht, dass „ich sehr niedrige Erwartungen habe.“ Huang Renxun sagte, dass die meisten Stanford-Absolventen hohe Erwartungen an sich selbst haben, diese aber auf jeden Fall verdienen, weil sie von einer der besten Universitäten der Welt kommen und von ebenso unglaublichen Kollegen umgeben sind. „Menschen, die sehr hohe Erwartungen an sich selbst haben, neigen dazu, eine geringe Belastbarkeit zu haben“, sagte Huang. „Leider ist Belastbarkeit entscheidend für den Erfolg.“ „Huang Renxun betonte: „Erfolg kommt nicht von Weisheit, sondern vom Charakter, und Charakter wird durch das Erleben von Leid geformt.“ "
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