ชิปใหม่ของ Nvidia ก่อให้เกิดภัยคุกคามอันน่าสะพรึงกลัวต่อบริษัทยักษ์ใหญ่

Nvidia ได้เปิดตัวชิป AI รุ่นใหม่ที่มีประสิทธิภาพสูงมาก จนทำให้เกิดความกังวลในวงกว้าง เทคโนโลยีนี้ไม่เพียงแต่ดีกว่าเดิม แต่ยังเปลี่ยนแปลงเกมในด้านที่ไม่เคยคิดมาก่อน มูลค่าของ Nvidia พุ่งสูงขึ้นอย่างรวดเร็ว จนสามารถแข่งขันกับบริษัทยักษ์ใหญ่อย่าง Microsoft และ Apple ได้ สถาปัตยกรรม Blackwell ของ Nvidia ได้นำพลังของ AI มาสู่ระดับใหม่ 

Nvidia เริ่มต้นจากการพัฒนากราฟิกสำหรับวิดีโอเกม แต่ปัจจุบันได้เติบโตอย่างรวดเร็วจนกลายเป็นหนึ่งในไม่กี่บริษัทที่มีมูลค่าตลาดเกิน 2 ล้านล้านดอลลาร์ เทียบเท่ากับ Microsoft, Apple และ Alphabet (บริษัทแม่ของ Google) มูลค่าของ Nvidia เพิ่มขึ้นจาก 1 ล้านล้านดอลลาร์เป็น 2 ล้านล้านดอลลาร์ในเวลาเพียง 8 เดือน เนื่องจากความต้องการเทคโนโลยีขั้นสูงของบริษัทที่กำลังขับเคลื่อนการเติบโตของ AI

ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีนี้อาจนำมาซึ่งความเสี่ยงที่สำคัญต่อมนุษยชาติ ผู้คนกำลังถกเถียงกันถึงผลกระทบที่อาจเกิดขึ้นต่ออนาคตของปัญญาประดิษฐ์ ชิป AI ใหม่ของ Nvidia อาจเป็นตัวเปลี่ยนเกมและอาจเป็นภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้นต่อมนุษยชาติ 

การปฏิวัติอย่างเงียบๆ นี้ของ Nvidia ในด้าน AI กำลังสร้างความตื่นตระหนกและความกังวลในวงกว้าง เนื่องจากศักยภาพที่อาจเกิดขึ้นและผลกระทบที่ยังไม่ทราบแน่ชัด การพัฒนาอย่างรวดเร็วนี้ทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับความปลอดภัย จริยธรรม และผลกระทบระยะยาวของเทคโนโลยี AI ที่ก้าวหน้าอย่างมาก ดังนั้นจึงมีความจำเป็นที่จะต้องพิจารณาอย่างรอบคอบถึงประโยชน์และความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นจากนวัตกรรมนี้ เพื่อให้แน่ใจว่าการพัฒนา AI จะเป็นไปในทิศทางที่ปลอดภัยและเป็นประโยชน์ต่อสังคมโดยรวม

ความสำเร็จของสถาปัตยกรรม Hopper ของ Nvidia ส่งผลให้มูลค่าตลาดของบริษัทเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ แต่ Nvidia ไม่ได้หยุดแค่นั้น บริษัทได้เปิดตัวสถาปัตยกรรม Blackwell ซึ่งตั้งชื่อตาม David Blackwell นักคณิตศาสตร์ชาวอเมริกันผู้มีชื่อเสียง ผลงานของเขาในด้านทฤษฎีเกม ความน่าจะเป็น ทฤษฎีข้อมูล และสถิติ มีความสำคัญต่อโมเดล AI สมัยใหม่และอัลกอริธึมการเทรนิ่ง

Jensen Huang ซีอีโอของ Nvidia ได้กล่าวถึงชิป Blackwell ในการประชุมเมื่อเร็วๆ นี้ โดยอธิบายว่าไม่ใช่เพียงแค่โปรเซสเซอร์ธรรมดา แต่เป็นแพลตฟอร์มทั้งระบบที่ก้าวข้ามมาตรฐาน GPU แบบดั้งเดิม Blackwell มีการออกแบบที่เป็นเอกลักษณ์ โดยรวมชิปสองตัวไว้ในหน่วยเดียว ทำให้มีความเร็วและประสิทธิภาพสูงมาก สามารถสื่อสารด้วยความเร็ว 10 เทราไบต์ต่อวินาที และทำงานได้อย่างสมบูรณ์แบบโดยไม่มีปัญหาเรื่องหน่วยความจำหรือแคช

แม้จะมีความสงสัยในตอนแรก แต่ Nvidia ก็ได้ก้าวกระโดดครั้งใหญ่ด้วยชิปขั้นสูงนี้ Blackwell ถูกออกแบบมาให้ทำงานร่วมกับ Hopper ของ Nvidia ได้อย่างราบรื่น ทำให้การอัพเกรดเป็นไปอย่างง่ายดาย บอร์ดต้นแบบแสดงให้เห็นถึงพลังของมันโดยจับคู่ชิป Blackwell สองตัวและ die สี่ตัวกับ CPU Grace ที่เชื่อมต่อผ่านลิงก์ความเร็วสูง ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการประมวลผล

Nvidia เรียกยุคนี้ว่า "generative AI" เพื่อเน้นย้ำถึงการเปลี่ยนแปลงครั้งใหญ่ในเทคโนโลยีการคำนวณ โปรเซสเซอร์ใหม่ของ Nvidia ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับยุคนี้ รวมถึงรูปแบบ fp4 สำหรับการสร้างโทเค็นเนื้อหา

การพัฒนาเทคโนโลยี AI ของ Nvidia นี้แสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าอย่างรวดเร็วในอุตสาหกรรม ซึ่งอาจส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อหลายภาคส่วน ตั้งแต่การประมวลผลข้อมูลไปจนถึงการพัฒนา AI ขั้นสูง อย่างไรก็ตาม การเติบโตอย่างรวดเร็วนี้ยังคงทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับผลกระทบระยะยาวและการใช้งานที่มีความรับผิดชอบของเทคโนโลยีที่ทรงพลังนี้

โปรเซสเซอร์ใหม่ของ Nvidia เป็นส่วนสำคัญของซูเปอร์คอมพิวเตอร์ AI Blackwell ซึ่งมีความสามารถมากกว่ารุ่นก่อนหน้า (Hopper) ถึง 5 เท่า Nvidia ยังวางแผนที่จะพัฒนา GPU ที่ใหญ่และทรงพลังกว่านี้ในอนาคต ความก้าวหน้าเหล่านี้กำลังผลักดันขีดจำกัดของการประมวลผล โดยมีการพัฒนาอย่างมีนัยสำคัญในด้านประสิทธิภาพและการประหยัดพลังงาน

ซีรีส์ DGX ของ Nvidia ไม่เพียงแต่มีพลังมากขึ้น แต่ยังเป็นก้าวสำคัญสู่การประมวลผลระดับ exaflop ในรูปแบบที่กะทัดรัด มีเพียงไม่กี่ระบบในโลกที่มีความสามารถเทียบเท่า ความลับของพลังนี้อยู่ที่สถาปัตยกรรม NVLink ของ Nvidia ซึ่งสามารถจัดการข้อมูลได้ถึง 130 เทราไบต์ต่อวินาที มากกว่าความจุทั้งหมดของอินเทอร์เน็ตทั้งโลก

DGX สามารถทำงานได้โดยไม่ต้องใช้ส่วนประกอบออปติคอลที่มีราคาแพง ช่วยลดต้นทุนและลดการใช้พลังงานลงถึง 20 กิโลวัตต์ ในการติดตั้งที่ปกติต้องใช้พลังงานประมาณ 120 กิโลวัตต์ ระบบทำความเย็นก็น่าประทับใจไม่แพ้กัน โดยใช้วิธีการระบายความร้อนด้วยของเหลวเพื่อรักษาอุณหภูมิระบบให้คงที่ที่ 25°C แม้ในระหว่างการใช้งานหนัก

GPU ของ Nvidia เป็นผลงานทางวิศวกรรมที่น่าทึ่ง ประกอบด้วยชิ้นส่วนมากกว่า 600,000 ชิ้น และมีน้ำหนักประมาณ 3,000 ปอนด์ เทียบเท่ากับรถยนต์ขนาดใหญ่ GPU เหล่านี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในการจัดการกับงานที่ซับซ้อน เช่น การฝึกฝนโมเดล AI ขั้นสูงที่มีพารามิเตอร์นับล้านล้าน ซึ่งแต่เดิมต้องใช้เวลาหลายเดือนและใช้พลังงานมหาศาล

ความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีนี้ของ Nvidia แสดงให้เห็นถึงการพัฒนาอย่างก้าวกระโดดในวงการปัญญาประดิษฐ์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านประสิทธิภาพการประมวลผล การประหยัดพลังงาน และการจัดการข้อมูลขนาดใหญ่ ซึ่งจะส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อการพัฒนา AI ในอนาคต อย่างไรก็ตาม การเติบโตอย่างรวดเร็วนี้ยังคงทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับผลกระทบระยะยาวและการใช้งานที่มีความรับผิดชอบของเทคโนโลยีที่ทรงพลังนี้ ซึ่งจำเป็นต้องมีการพิจารณาอย่างรอบคอบถึงผลกระทบทางสังคมและจริยธรรมที่อาจเกิดขึ้น

สถาปัตยกรรม Hopper ของ Nvidia ช่วยลดเวลาและทรัพยากรที่ต้องใช้ในการฝึกฝนโมเดล AI ขั้นสูง จากเดิมที่ใช้เวลาหลายเดือน ลดลงเหลือเพียง 90 วันด้วย GPU 8,000 ตัว แต่สถาปัตยกรรม Blackwell ใหม่ล่าสุดสามารถทำงานเดียวกันได้ด้วย GPU เพียง 2,000 ตัว และใช้พลังงานเพียง 4 เมกะวัตต์ แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพและสมรรถนะที่เพิ่มขึ้นอย่างมาก

Nvidia ไม่เพียงแต่พัฒนาด้านการประมวลผล AI เท่านั้น แต่ยังก้าวเข้าสู่วงการหุ่นยนต์ด้วย NVIDIA Robotics โดยมุ่งเน้นการทำให้ AI สามารถโต้ตอบกับโลกจริงได้ ทำให้เครื่องจักรไม่ใช่แค่ตัวประมวลผล แต่เป็นผู้มีส่วนร่วมในสถานการณ์จริง แนวทางใหม่นี้อาจเปลี่ยนวิธีที่หุ่นยนต์ปฏิสัมพันธ์กับสภาพแวดล้อม ทำให้สามารถตัดสินใจและทำงานได้ด้วยตนเอง

Nvidia ได้พัฒนาระบบที่แข็งแกร่งสำหรับหุ่นยนต์ โดยใช้ระบบ AI ที่ทรงพลังอย่าง DGX ในการฝึกฝนโมเดลที่ซับซ้อน และ AGX ซึ่งเป็นโปรเซสเซอร์พิเศษสำหรับหุ่นยนต์ที่ออกแบบมาเพื่อจัดการกับข้อมูลเซ็นเซอร์ความเร็วสูงอย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ยังมี Nvidia Omniverse ซึ่งเป็นแพลตฟอร์มจำลองเสมือนจริงระดับสูงที่โฮสต์บน Azure Cloud

แพลตฟอร์มนี้ช่วยให้สามารถสร้างคลังสินค้าอัตโนมัติที่มนุษย์และเครื่องจักร เช่น รถยกสินค้า สามารถทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่น ระบบนี้ทำหน้าที่เป็นผู้ประสานงานขั้นสูง ช่วยรับรองความปลอดภัยโดยตรวจสอบการเคลื่อนไหวของทั้งคนและเครื่องจักรในคลังสินค้า ระบบทำงานแบบเรียลไทม์ ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานอย่างมาก

ความก้าวหน้าเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงวิสัยทัศน์ของ Nvidia ในการผสานโลกดิจิทัลและโลกกายภาพเข้าด้วยกัน โดยมุ่งหวังที่จะทำให้ AI กลายเป็นส่วนหนึ่งของชีวิตประจำวันอย่างเป็นธรรมชาติ อย่างไรก็ตาม การพัฒนาอย่างรวดเร็วนี้ยังคงทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับผลกระทบทางสังคมและจริยธรรม รวมถึงความปลอดภัยในการใช้งานเทคโนโลยีที่ทรงพลังเหล่านี้ ซึ่งจำเป็นต้องมีการพิจารณาและกำกับดูแลอย่างรอบคอบ

โครงการ Grace ของ Nvidia เป็นแผนงานที่ทะเยอทะยานในการพัฒนาหุ่นยนต์มนุษย์ โดยใช้ Isaac LAB เป็นเครื่องมือฝึกหุ่นยนต์ที่ทันสมัย ทำงานร่วมกับ Omniverse Isaac Sim เพื่อสร้างพื้นที่เสมือนจริงสำหรับฝึกทักษะของหุ่นยนต์ โครงการนี้ช่วยให้หุ่นยนต์สามารถเข้าใจและปฏิบัติตามคำสั่งภาษาธรรมชาติได้ ทำให้สามารถทำงานที่ซับซ้อนได้ดียิ่งขึ้น โดยใช้ชิป Jetson Orin ที่ออกแบบมาโดยเฉพาะ

Nvidia เริ่มต้นในช่วงต้นทศวรรษ 1990 เมื่อวิศวกรสามคน ได้แก่ Jensen Huang, Chris Malachowsky และ Curtis Priem มีแนวคิดสร้างชิพพิเศษสำหรับจัดการกราฟิก ซึ่งจะเปลี่ยนวิธีที่คอมพิวเตอร์ประมวลผลข้อมูลภาพ พวกเขามักพบปะกันที่ร้าน Denny's เพื่อระดมความคิด และเกิดแนวคิดเรื่องชิพสำหรับการประมวลผลแบบขนาน ซึ่งสามารถจัดการงานหลายอย่างพร้อมกันได้ แนวคิดนี้นำไปสู่การสร้าง Graphics Processing Unit (GPU) ที่ทำงานควบคู่กับ CPU

Nvidia ก่อตั้งขึ้นในปี 1993 ที่เมือง Fremont รัฐแคลิฟอร์เนีย โดยมุ่งเน้นการพัฒนาประสบการณ์การเล่นเกมบนคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล ชื่อ "Nvidia" มาจากคำว่า "NV" ย่อมาจาก "next version" และ "Invidia" ซึ่งเป็นภาษาละตินแปลว่า "ความอิจฉา" พวกเขาเลือกสีเขียวเป็นโลโก้เพื่อสื่อถึงความอิจฉาที่พวกเขาต้องการสร้างด้วยเทคโนโลยีระดับสูงของตน

การพัฒนาของ Nvidia แสดงให้เห็นถึงการเปลี่ยนแปลงอย่างมากในวงการเทคโนโลยี จากยุคที่คอมพิวเตอร์มีความสามารถจำกัด มาสู่ยุคของระบบหุ่นยนต์ที่ซับซ้อนซึ่งกำลังจะปฏิวัติวิธีที่เราปฏิสัมพันธ์กับเครื่องจักร ความมุ่งมั่นของ Nvidia ในการสร้างซอฟต์แวร์และเทคโนโลยีที่ล้ำสมัยวางรากฐานสำหรับอนาคตที่หุ่นยนต์จะกลายเป็นส่วนสำคัญในชีวิตประจำวันของเรา เปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมและวิธีที่เราปฏิสัมพันธ์กับเทคโนโลยี

ความก้าวหน้าเหล่านี้แสดงให้เห็นถึงบทบาทสำคัญของ Nvidia ในการผลักดันขอบเขตของหุ่นยนต์และปัญญาประดิษฐ์ อย่างไรก็ตาม การพัฒนาอย่างรวดเร็วนี้ยังคงทำให้เกิดคำถามเกี่ยวกับผลกระทบทางสังคมและจริยธรรม รวมถึงความปลอดภัยในการใช้งานเทคโนโลยีที่ทรงพลังเหล่านี้ ซึ่งจำเป็นต้องมีการพิจารณาและกำกับดูแลอย่างรอบคอบในอนาคต

Nvidia ก่อตั้งขึ้นโดย Jensen Huang, Chris Malachowsky และ Curtis Priem ซึ่งมีประสบการณ์จากบริษัทเทคโนโลยีชั้นนำ โดยเริ่มต้นด้วยเงินเพียง $200 Huang ใช้เงินจำนวนนี้ในการจดทะเบียนบริษัทอย่างเป็นทางการ ซึ่งเป็นการเสี่ยงครั้งใหญ่ในอุตสาหกรรมที่มีการแข่งขันสูง

ในช่วงแรก Nvidia เผชิญกับการปฏิเสธจากนักลงทุนมากมาย แต่ในที่สุดก็ได้รับเงินลงทุน $20 ล้านจาก Sequoia Capital ทำให้สามารถพัฒนาผลิตภัณฑ์แรก คือ NV1 ในปี 1995 NV1 ใช้เทคนิคการแสดงภาพแบบ quad-based ซึ่งแตกต่างจากวิธีแบบ triangle-based ที่ใช้กันทั่วไป แม้จะไม่ได้รับความนิยมมากนัก แต่ก็แสดงให้เห็นถึงความมุ่งมั่นในการสร้างนวัตกรรมของบริษัท

ในปี 1999 Nvidia กลายเป็นบริษัทมหาชนด้วยมูลค่าตลาด $600 ล้าน แสดงให้เห็นว่าการตัดสินใจเสี่ยงและการเลือกอย่างชาญฉลาดในช่วงแรกนั้นคุ้มค่า อย่างไรก็ตาม NV1 ซึ่งเป็นความพยายามแรกในการรวมการประมวลผลกราฟิก 3D วิดีโอ และเสียงเข้าด้วยกัน กลับซับซ้อนเกินไปและไม่ตอบโจทย์ความต้องการของตลาด

Nvidia มีบทบาทสำคัญในการปฏิวัติวงการคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล โดยเฉพาะในด้านการประมวลผลกราฟิก การแนะนำ GPU ไม่เพียงแต่เปลี่ยนโฉมหน้าของการเล่นเกม แต่ยังส่งผลกระทบอย่างกว้างขวางในหลายสาขา เช่น การผลิตวิดีโอ การวิจัยทางวิทยาศาสตร์ และการออกแบบระดับมืออาชีพ

ประวัติของ Nvidia แสดงให้เห็นถึงการผสมผสานระหว่างทักษะทางเทคนิค วิสัยทัศน์เชิงกลยุทธ์ และความมุ่งมั่น ผู้ก่อตั้งไม่เพียงแต่ต้องสร้างเทคโนโลยีที่ล้ำสมัย แต่ยังต้องเข้าใจโลกการเงินเพื่อรักษาตำแหน่งในตลาดเทคโนโลยี พวกเขาเผชิญกับความท้าทายมากมาย ตั้งแต่การระดมทุน การตัดสินใจทางเทคโนโลยีที่กล้าหาญ ไปจนถึงการจัดการพันธมิตรและการวางแผนกลยุทธ์ทางการตลาด

ความสำเร็จของ Nvidia แสดงให้เห็นถึงความสำคัญของนวัตกรรม การปรับตัว และความกล้าที่จะเสี่ยงในอุตสาหกรรมเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว

Nvidia เผชิญกับปัญหาใหญ่เมื่อชิปกราฟิก NV1 ของบริษัทไม่สามารถแข่งขันกับเทคโนโลยี DirectX ที่กำลังเป็นที่นิยมได้ NV1 ใช้วิธีการแสดงภาพแบบ quadrangle ซึ่งล้าสมัยกว่าวิธี triangle ที่ DirectX ใช้ ทำให้มีปัญหาด้านประสิทธิภาพและความเข้ากันได้

ปัญหานี้ส่งผลกระทบทางการเงินอย่างรุนแรงต่อ Nvidia เมื่อ Diamond Multimedia ลูกค้ารายใหญ่ส่งคืนชิป NV1 เกือบทั้งหมด ทำให้บริษัทขาดทุนประมาณ 10 ล้านดอลลาร์และต้องเลิกจ้างพนักงานเกือบครึ่งหนึ่ง ในช่วงเวลาเดียวกัน Nvidia กำลังพัฒนาชิป NV2 สำหรับ Sega ซึ่งใช้การออกแบบที่มีปัญหาเช่นเดียวกัน

ในความพยายามสุดท้าย CEO ของ Nvidia ขอให้ Sega ยกเลิกข้อตกลงสำหรับ NV2 และให้ Nvidia เก็บเงินที่ Sega จ่ายไปแล้ว ซึ่ง Sega ตกลง ช่วยให้ Nvidia รอดพ้นจากวิกฤตการเงิน

ประสบการณ์นี้เป็นบทเรียนสำคัญสำหรับ Nvidia ทำให้บริษัทตระหนักถึงความสำคัญของการปฏิบัติตามมาตรฐานตลาดและความต้องการของลูกค้า รวมถึงการปรับตัวอย่างรวดเร็วต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาด หลังจากความล้มเหลวนี้ Nvidia มุ่งเน้นการพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่สอดคล้องกับแนวโน้มอุตสาหกรรมและความต้องการของผู้บริโภคมากขึ้น

วิกฤต NV1 เป็นจุดเปลี่ยนสำคัญที่สอนให้ Nvidia เห็นคุณค่าของความเรียบง่ายและการสร้างผลิตภัณฑ์ที่ตรงกับความต้องการของตลาด การเปลี่ยนแปลงกลยุทธ์นี้ช่วยให้ Nvidia ฟื้นตัวและกลายเป็นผู้เล่นรายใหญ่ในตลาดกราฟิก PC 

การเดินทางของ Nvidia จากขอบเหวแห่งความล้มเหลวไปสู่การมีมูลค่าตลาดมากกว่าหนึ่งล้านล้านดอลลาร์ แสดงให้เห็นถึงความยืดหยุ่นและความสามารถในการปรับตัวและเรียนรู้จากข้อผิดพลาด ปัจจุบัน Nvidia เป็นบริษัทเทคโนโลยีชั้นนำ แสดงให้เห็นถึงพลังของความอดทนและความสามารถในการปรับตัวเพื่อเอาชนะความท้าทาย

ประวัติของ Nvidia เป็นตัวอย่างที่ดีของการเผชิญหน้ากับปัญหาด้วยทัศนคติเชิงกลยุทธ์และความแข็งแกร่ง แสดงให้เห็นว่าการยืนหยัดต่อสู้แม้ในยามที่เผชิญกับอุปสรรค พร้อมทั้งสร้างนวัตกรรมและปรับตัวอย่างต่อเนื่องในโลกเทคโนโลยีที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลา สามารถนำไปสู่ความสำเร็จที่ยิ่งใหญ่ได้

ในช่วงปลายทศวรรษ 1990 Nvidia ประสบปัญหาทางธุรกิจ แต่พวกเขาไม่ได้แค่พยายามฟื้นตัว แต่ตั้งเป้าที่จะกลับมาอย่างยิ่งใหญ่ในตลาดคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคล ในปี 1999 Nvidia ได้เปิดตัวการ์ดกราฟิก GeForce 256 ซึ่งเป็นนวัตกรรมสำคัญในวงการเทคโนโลยี เป็นการ์ดกราฟิกแบบโปรแกรมได้ตัวแรกของโลก เริ่มยุคของ GPU หรือ Graphics Processing Unit นี่ไม่ใช่แค่เรื่องกราฟิกที่ดีขึ้น แต่ยังเปลี่ยนแปลงการออกแบบเกม ทำให้มีภาพที่ละเอียดและสมจริงมากขึ้น

Nvidia ใช้ประโยชน์จากความสำเร็จนี้อย่างรวดเร็วโดยการเข้าตลาดหลักทรัพย์ในปีเดียวกัน และในปี 2000 พวกเขาได้ทำข้อตกลงกับ Microsoft เพื่อสร้างฮาร์ดแวร์กราฟิกสำหรับคอนโซล Xbox ที่กำลังจะเปิดตัว เป็นข้อตกลงมูลค่า 200 ล้านดอลลาร์ ซึ่งดีกว่าข้อตกลงกับ Sega ก่อนหน้านี้มาก การเป็นพันธมิตรนี้มีความสำคัญมากต่อการเปิดตัว Xbox ในปี 2001

ตลอดทศวรรษ 2000 Nvidia กลายเป็นผู้จัดหาฮาร์ดแวร์หลักให้กับบริษัทเทคโนโลยีชั้นนำอย่าง Apple, Dell และ HP ทุกการตัดสินใจและนวัตกรรมทางเทคโนโลยีของ Nvidia ดูเหมือนจะนำไปสู่การเติบโตอย่างรวดเร็ว

กลยุทธ์ทางธุรกิจที่สำคัญอย่างหนึ่งของ Nvidia คือการดำเนินงานเป็นบริษัทชิปแบบ fabless โดยมุ่งเน้นไปที่การออกแบบชิป และจ้างผลิตจาก Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) การตัดสินใจนี้ช่วยลดต้นทุนและทำให้พวกเขาสามารถมุ่งเน้นไปที่สิ่งที่ทำได้ดีที่สุด นั่นคือการออกแบบชิปคุณภาพสูง TSMC มีบทบาทสำคัญในการผลิตชิปขั้นสูงที่ขับเคลื่อนเทคโนโลยีอันน่าทึ่งของ Nvidia มาเป็นเวลากว่า 30 ปี

Nvidia เป็นหนึ่งในบริษัทแรก ๆ ที่เห็นศักยภาพของ GPU ที่มากกว่าแค่การเล่นเกม พวกเขาตระหนักว่า GPU สามารถจัดการงานหลายอย่างพร้อมกันได้ด้วยความเร็วที่น่าทึ่ง นำไปสู่การสร้าง CUDA ในปี 2006 ซึ่งเป็นชุดเครื่องมือซอฟต์แวร์ที่ทำให้การคำนวณแบบขนานง่ายขึ้นสำหรับนักพัฒนา CUDA เปลี่ยนเกมสำหรับโปรแกรมเมอร์โดยทำให้การใช้ GPU ง่ายขึ้น สนับสนุนภาษาโปรแกรมมิ่งทั่วไปเช่น C, C++ และ Java ทำให้คนจำนวนมากขึ้นสามารถใช้ GPU สำหรับวัตถุประสงค์ต่าง ๆ เช่น การวิจัยทางการแพทย์และวิศวกรรม

การตัดสินใจของสถาบันเทคโนโลยีโตเกียวในการใช้ GPU ที่ขับเคลื่อนด้วย CUDA ได้แสดงให้เห็นถึงการใช้งานที่หลากหลายของ CUDA ในการแก้ปัญหาที่ซับซ้อนในอุตสาหกรรมต่างๆ ยืนยันบทบาทของ Nvidia ในการขับเคลื่อนความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีและทำให้พลังการประมวลผลขั้นสูงเข้าถึงได้ง่ายขึ้นในหลายสาขา

GPU กลายเป็นสิ่งสำคัญในหลายด้าน เช่น การประมวลผลแบบคลาวด์ การเรียนรู้ของเครื่อง และการสตรีมวิดีโอ บริษัทใหญ่ๆ อย่าง Amazon Web Services, Google Cloud Platform และ Netflix เป็นกลุ่มแรกที่นำ GPU มาใช้ในงานต่างๆ

ในปี 2012 Alex Krizhevsky นักศึกษาปริญญาเอกจากมหาวิทยาลัยโตรอนโต ได้นำเสนอ AlexNet ซึ่งเป็นเครือข่ายประสาทเทียมแบบเรียนรู้เชิงลึก โดยใช้การ์ด Nvidia GeForce GTX 580 สองตัวในการประมวลผลชุดข้อมูลภาพขนาดใหญ่ ผลลัพธ์ที่ได้น่าทึ่งมาก ลดอัตราความผิดพลาดในการจดจำภาพจาก 25% เหลือเพียง 15% ความสำเร็จของ AlexNet เปลี่ยนมุมมองที่มีต่อเครือข่ายประสาทเทียม และเป็นจุดเริ่มต้นของเครื่องมือ AI ขั้นสูงที่เราใช้กันในปัจจุบัน เช่น ChatGPT, Google Gemini และ Google Lens

หลังจากการเปิดตัว ChatGPT ในเดือนพฤศจิกายน 2022 ความต้องการ GPU ซีรีส์ A100 ของ Nvidia เพิ่มขึ้นอย่างมาก บริษัทเทคโนโลยีขนาดใหญ่แย่งกันซื้อ เช่น Microsoft ซื้อ 10,000 หน่วย ราคาหน่วยละ 110,000 ดอลลาร์ แม้ว่าจะมีราคาแพง แต่ Nvidia ก็ขายได้หลายแสนหน่วย ทำให้รายได้พุ่งสูงขึ้นมาก ณ สิ้นเดือนกรกฎาคม 2023 รายได้ของ Nvidia แตะ 13.5 พันล้านดอลลาร์ เพิ่มขึ้น 101% จากปีก่อน ในวันที่ 25 พฤษภาคม ปีเดียวกัน มูลค่าหุ้นของบริษัทพุ่งขึ้น 184 พันล้านดอลลาร์ในวันเดียว และในวันที่ 30 พฤษภาคม 2023 Nvidia เข้าร่วมกลุ่มบริษัทที่มีมูลค่าตลาด 1 ล้านล้านดอลลาร์ และปัจจุบันมีมูลค่ามากกว่า 2 ล้านล้านดอลลาร์

การเติบโตนี้ไม่ใช่แค่เรื่องเทคโนโลยีใหม่และการทำเงิน แต่แสดงให้เห็นถึงความสามารถของ Nvidia ในการวางตำแหน่งตัวเองในตลาด พวกเขาไม่เพียงแค่ตามเทรนด์ แต่ยังเป็นผู้นำเทรนด์ด้วย ความสามารถในการเปลี่ยนเทคโนโลยีใหม่ให้เป็นผลกำไรทางการเงินแสดงให้เห็นถึงความเข้าใจในตลาดและความต้องการของผู้คน การเดินทางของ Nvidia จากการเป็นผู้เล่นเชิงกลยุทธ์สู่การเป็นผู้นำในตลาดเทคโนโลยีระดับโลกแสดงให้เห็นถึงพลังของการผสมผสานนวัตกรรมกับกลยุทธ์ทางธุรกิจที่ชาญฉลาด