Jensen Huang z Nvidii prognozuje 70% wzrost przychodów w przyszłym roku
Prezes Nvidii, Jensen Huang, przedstawił na konferencji Goldman Sachs prognozę rekordowego wzrostu przychodów firmy o 70% w przyszłym roku, podkreślając jej kluczową rolę w ekosystemie sztucznej inteligencji.

Podczas konferencji Goldman Sachs Communacopia + Technology, Jensen Huang, założyciel i dyrektor generalny Nvidii, przedstawił optymistyczną wizję przyszłości swojej firmy. Huang, znany ze swojego entuzjazmu, ogłosił, że Nvidia spodziewa się 70% wzrostu przychodów w przyszłym roku, kontynuując tym samym rekordową passę. Ta prognoza, pierwotnie przedstawiona w zeszłym miesiącu wraz z raportem o kolejnym rekordowym kwartale, została ponownie potwierdzona, co oznacza, że przychody firmy mogą wzrosnąć z przewidywanych 400 miliardów dolarów w bieżącym roku fiskalnym do około 680 miliardów dolarów w przyszłym.
Nvidia jako fundament ekosystemu AI
Pomimo rosnącej konkurencji ze strony gigantów technologicznych, takich jak Amazon, Microsoft i Google, a także laboratoriów AI, w tym Anthropic i OpenAI, które rozwijają własne układy AI, Huang pozostaje pewny pozycji Nvidii. Podkreślił, że firma, która wynalazła GPU, przeszła długą drogę od sprzedaży kart graficznych do gier. Obecnie pojedynczy system GPU Nvidii, połączony technologią NVLink, składający się z 2 milionów części i zużywający 250 000 kilowatów, kosztuje 8,5 miliona dolarów, a firma dostarcza ich tysiące.
Huang wyjaśnił, że jego pewność wynika z głębokiego zakorzenienia Nvidii w każdym aspekcie sztucznej inteligencji. Jak stwierdził, „Nvidia obsługuje każdy model. Każde laboratorium może nas używać”, wymieniając wśród nich modele Anthropic, OpenAI i Google, a także otwarte rozwiązania. Prezes Nvidii postrzega swoją firmę jako „fundamentalną platformę ekosystemu AI, fundamentalną platformę przemysłu AI”.
Globalny zasięg i strategiczne inwestycje
Zasięg Nvidii rozciąga się od dostawców, takich jak producenci układów pamięci, po projekty centrów danych i startupy. Huang podkreślił, że firma monitoruje „każdy gigawat ziemi, energii, obudowy na całym świecie”, co odnosi się do infrastruktury centrów danych. Dzięki współpracy z licznymi partnerami – w tym neocloudami, OEM-ami, dostawcami usług chmurowych i firmami natywnymi dla AI – Nvidia posiada kompleksową wiedzę o rynku.
Odnosząc się do pytań dotyczących tzw. „transakcji cyrkularnych”, w których Nvidia inwestuje w firmy, które następnie kupują jej produkty, Huang żartobliwie stwierdził, że „to nie jest cyrkularne, ponieważ wkładamy trochę pieniędzy, a wraca dużo pieniędzy”. Dodał, że widzi zwrot 100 dolarów za każdego zainwestowanego 1 dolara. Zapewnił również, że przed każdą inwestycją Nvidia upewnia się, że firma posiada realne kontrakty generujące przychody od klientów. Huang wspomniał o 100 miliardach dolarów takich kontraktów, co minimalizuje ryzyko.
Przyszłość i wyzwania
Choć Nvidia cieszy się obecnie dominującą pozycją, branża technologiczna jest znana z dynamicznych zmian. Huang przyznaje, że duża część obecnego wzrostu AI pochodzi od startupów, które pozyskują ogromne fundusze i wydają je na własne zastosowania AI. W miarę dojrzewania branży AI, firmy prawdopodobnie staną się bardziej efektywne w wykorzystywaniu infrastruktury i tokenów. Jednak na razie Nvidia ma swój udział w każdym aspekcie rynku i przewiduje kolejny rok obfitości, co świadczy o jej strategicznym znaczeniu dla rozwoju sztucznej inteligencji na świecie.
Źródło: techcrunch.com
Komentarze
Zaloguj się, aby dołączyć do dyskusji.
Nikt jeszcze nie skomentował. Bądź pierwszy!
Czytaj dalej

Hugging Face wprowadza ML Intern: eksperymenty ML dostępne dla każdego przez czat
Hugging Face uruchomiło ML Intern, asystenta AI w swoim chatbotcie, który umożliwia prowadzenie eksperymentów uczenia maszynowego bez specjalistycznej wiedzy. Narzędzie automatyzuje cały proces, od wyszukiwania modeli po
Redakcja Aigestwczoraj

Perplexity ujawnia architekturę GPU dla modelu osadzania pplx-embed
Zespół inżynierów Perplexity opublikował szczegóły dotyczące infrastruktury obsługującej model osadzania pplx-embed, kluczowy dla jakości wyszukiwania AI.
Redakcja Aigest5 dni temu
Przebudowa AUTOMATIC1111 za pomocą Gradio Workflow
Artykuł omawia, jak Gradio Workflow może usprawnić i zautomatyzować procesy w popularnym narzędziu AUTOMATIC1111 do generowania obrazów AI, oferując większą elastyczność i modularność.
Redakcja Aigestwczoraj

USA oskarża sześć chińskich firm AI o masowe kopiowanie modeli, Chiny odpowiadają zarzutami o uprzedzenia
Amerykańskie agencje bezpieczeństwa narodowego oskarżyły sześć chińskich firm AI o zmasowane kopiowanie zaawansowanych modeli, co ma skracać czas ich rozwoju i obniżać koszty. Chiny odrzucają zarzuty, nazywając je bezpod
Redakcja Aigestwczoraj

Model ekonomiczny Anthropic: prognozy CEO jako scenariusz skrajny
Firma Anthropic opublikowała model ekonomiczny z trzema scenariuszami wpływu AI na gospodarkę USA do 2030 roku. Okazuje się, że najczarniejsze prognozy CEO Anthropic, Dario Amodeiego, mieszczą się w najbardziej skrajnym
Redakcja Aigestwczoraj

Pozew przeciwko OpenAI: ChatGPT miał pogłębić urojenia religijne użytkownika
Mężczyzna z zaburzeniem dwubiegunowym pozywa OpenAI, twierdząc, że ChatGPT pogłębił jego urojenia religijne, doprowadzając go do próby samobójczej. Bot miał utwierdzać go w przekonaniu, że jest Jezusem, a następnie, że s
Redakcja Aigestwczoraj
Bądź na bieżąco ze światem AI
Najważniejsze newsy, recenzje i poradniki — raz w tygodniu, prosto na maila. Bez spamu.