Nvidia este în prezent cea mai valoroasă companie din lume, prima care a depășit pragul de 5.000 miliarde dolari în ceea ce privește capitalizarea de piață, iar acest lucru se datorează în esență febrei AI și poziției lor unice în segmentul AI cu acceleratoarele lor AI brevetate. Desigur suma este umflată și este bazată pe foarte multe inconsistențe, cât și un sistem foarte bine integrat în industrie, suportat de un software competent, CUDA.
Așadar, în mijlocul febrei AI, Nvidia se află într-o poziție foarte bună, dar instabilă, pur și simplu datorită unei istorii interesante. În 2011 cercetătorii de la Universitatea din Toronto au lansat un proiect de cercetare pentru a investiga cum să creeze un software capabil de recunoaștere digitală mai eficientă, pur și simplu bazându-se pe camere și câteva sisteme cu plăci video NVIDIA. Proiectul a fost condus de Alex Krizhevsky, Geoffrey Hinton și Iya Sutseker, care doreau să dezvolte metode mai bune decât algoritmii optimizați manual pentru fiecare sarcină de detectare. Rețelele neuronale nu erau disponibile la acea vreme, astfel încât munca era greoaie. Povestea a fost narată de conducătorul NVIDIA, Jensen Huang, într-un podcast recent .
Prin urmare, cei trei cercetători au pus bazele învățării automate, prin dezvoltarea unei rețele neuronale numite AlexNet. Aceasta consta din opt straturi și aproximativ 60 miliarde parametri. Unicitatea sa consta în capacitatea sa de a învăța singur, combinând straturi de rețea neuronală convoluțională și profundă, un proces care s-a dovedit viabil și optim, îmbunătățind cu 70% algoritmii anteriori, ceea ce a atras în mod natural interesul industriei. AlexNet în sine a fost rulat pe o configurație gamer cu două plăci grafice GeForce GTX 580 conectate în SLI, lucrând separat și la maxim, comunicarea între ele fiind făcută doar în etape importante, astfel încât timpul de formare a fost redus considerabil. Prin acest mod de funcționare, GeForce GTX 580 a devenit prima placă grafică din lume, utilizată pentru sarcini de inteligență artificială similară cu cele din prezent, într-o perioadă în care Nvidia îmbrățișa pe deplin jucătorii.
Această cercetare avea să schimbe regulile jocului, deoarece compania, care la momentul respectiv dezvolta doar pentru grafică 3D, jocuri, precum și ecosistemul CUDA, a alocat resurse pentru cercetare și dezvoltare în acest domeniu, deoarece practicile de programare și dezvoltarea hardware de atunci erau similare cu cele oferite de acest sistem, văzând potențial în rezolvarea a multor probleme. De asemenea, s-a observat potențialul puterii unui GPU pentru aceste procese, chiar și fără nucle Tensor.
Rodul acestei lucrări a fost DGX-1 în 2016, care avea un accelerator construit în jurul arhitecturii Volta, și putea utiliza nuclee Tensor de primă generație, împreună cu DLSS. Elon Musk a fost primul care a pus mâna pe acest sistem, dar de atunci multă apă a trecut pe sub pod, Nvidia a devenit lider pe frontul AI, și deși se află pe un teren anevoios, își trăiește zilele cele mai bune. Este în faza în care analiștii de piață au început să tragă semnale de alarmă, deoarece consideră că ritmul actual de dezvoltare nu este sustenabil pe termen lung, dar asta este o altă poveste.
