Причина в том, что вычисления для трехмерной графики - это бесконечно сложная проблема, которая требует решения, а значит, заставляет соревноваться в создании все более совершенного оборудования. Аппаратное обеспечение никогда не будет достаточно мощным, чтобы идеально отражать реальность. Тем не менее, приобретая новейшую трехмерную видеокарту, вы можете увидеть улучшение производительности по сравнению с прошлым поколением - освещение выглядит лучше, текстуры выглядят реалистичнее, объекты движутся более плавно.
Аналогичная динамическая проблема наблюдается сейчас в области глубокого обучения и искусственного интеллекта. Аппаратное обеспечение Nvidia текущего поколения позволило моделям ИИ экспоненциально расти в размерах и возможностях всего за несколько лет. При этом спрос на вычислительные мощности ИИ растет еще быстрее, поскольку проблемы, которые может решать ИИ, становятся все сложнее. Между поколениями моделей ИИ происходит смена поколений, поскольку базовое аппаратное и программное обеспечение также совершенствуется параллельно с моделями. Тем не менее, до создания настоящего искусственного интеллекта общего назначения еще далеко: предстоит проделать еще много работы. Оставаясь на переднем крае технологий и умело позиционируя себя в самых заметных областях, где рост производительности сразу же становится очевидным, компания Avidia может увеличить свои ценовые возможности и увеличить свои показатели ASP.
Сегодня видеокарты Nvidia стоят более 2000 долларов за штуку. И это цены потребительского класса. В последнее десятилетие компания начала предлагать серверные системы искусственного интеллекта, оснащенные восемью графическими процессорами, каждая из которых стоит сотни тысяч долларов. Росс Уокер (Ross Walker), который столкнулся с Nvidia из-за использования более дешевой линейки GeForce для ускорения своей программы молекулярной динамики AMBER (как мы видели в главе 8), вспоминал на сайте , что в то время топовый сервер Nvidia с GPU стоил столько же, сколько небольшой подержанный автомобиль, например Honda Civic. Сейчас такой же сервер может стоить как дом.
"Я был в зале, когда Nvidia анонсировала DGX-1 за 149 000 долларов", - сказал он, имея в виду первый GPU-сервер, оптимизированный с помощью ядер Tensor и движка Transformer Engine для исследований в области ИИ. "В аудитории раздавались звучные вздохи. Я не мог в это поверить" 10.
И это еще не самый дорогой продукт Nvidia. Последняя на данный момент серверная стойка Nvidia серии Blackwell GB200 была специально разработана для обучения моделей ИИ с триллионами параметров. Она оснащена семьюдесятью двумя графическими процессорами и стоит от 2 до 3 миллионов долларов - это самая дорогая машина Nvidia из когда-либо созданных. Цены на топовые продукты компании не просто растут, они ускоряются.
Дженсен не обладал особыми провидческими способностями, которые позволили бы ему точно предсказать, когда ИИ взлетит на воздух. Можно утверждать, что поначалу компания подходила к делу сдержанно: Nvidia не выделяла много людей и ресурсов на разработку ИИ, пока не увидела значительные сигналы, указывающие на то, что это возможно. Тогда он начал действовать со скоростью и целеустремленностью, не сравнимыми с конкурентами.
Однако Дженсен уже довольно рано понял, к чему все идет. Вспомните, чего добился Рид Гастингс с компанией Netflix, соучредителем которой он был. Гастингс знал, что однажды мир перейдет на потоковое видео через Интернет. Хотя он не знал, когда именно это произойдет, он интуитивно чувствовал, что это станет окончательным решением. Будучи генеральным директором, он управлял бизнесом DVD-by-mail только до тех пор, пока технология не продвинулась настолько, чтобы сделать возможным потоковое вещание, и решительно перешел на него, когда пришло время.
Дженсен проделал нечто подобное с искусственным интеллектом, а до этого - с видеоиграми. В начале 1990-х годов он был убежден, что видеоигры станут огромным рынком. "Мы выросли в поколении видеоигр", - сказал он. 11 "Развлекательная ценность видеоигр и компьютерных игр была для меня совершенно очевидна". Он верил, что рынок компьютерных игр взорвется довольно скоро, в течение пяти, десяти или пятнадцати лет, что и произошло, когда в 1997 году вышла игра GLQuake.
Дженсен всегда пытается понять, что будет дальше и что может сделать Nvidia, чтобы подготовиться к этому. В начале 2023 года один из студентов попросил его предсказать, что последует за искусственным интеллектом и на его основе. "Нет никаких сомнений", - сказал он. "Это будет цифровая биология". 12