Nvidia doseže 4 bilijuna dolara: AI bum ili stagnacija?

Nvidia doseže 4 bilijuna dolara: AI bum ili stagnacija?

Tech Industrie, Deutschland - 2025. doživljavamo uspon u svijetu tehnologije koji je toliko revolucionaran da tržišta okreće naopako. Juggernaut na ovom području je Nvidia, koja je prva tvrtka svih vremena koja je dostigla tržišnu vrijednost od preko 4 bilijuna dolara. Međutim, način na koji je bilo išta, ali neposredno, jer je Nvidia početkom godine pretrpjela udubljenje, što je bilo povezano s problemom oko Deepseeka. Ali kako možete razumjeti brzo povećanje i istodobne izazove tvrtke i cjelokupne AI industrije?

Glavni motor impresivnog rasta Nvidia je rastuća potražnja za AI infrastrukturom i uvođenje nove Blackwell GPU arhitekture. U 2025. financijskoj godini, tvrtka je izvijestila o prodaji od 130,5 milijardi dolara, što odgovara povećanju od 114% u odnosu na prethodnu godinu; Samo je podatkovni centar doprinio 115,2 milijarde dolara, s rastom od 142%. Ovi brojevi impresivno ilustriraju koliko je dominantna NVIDIA 92% tržišni udio u području GPU -a podatkovnog centra. Preko 5 milijuna programera i više od 40.000 tvrtki koristi CUDA platformu koja omogućuje da se grafičke kartice koriste za opće proračune. [Forbes] izvještava da Nvidia, s bruto maržom od 78%, također smanjuje daleko bolje u tom pogledu kao konkurente kao što su AMD i Intel, koji dosežu samo 47%i 41%.

Budućnost AI

Ali dok Nvidia trenutno sjaji u glamuru uspjeha, postoje i anksiozni glasovi koji ukazuju na moguću stagnaciju rasta AI. Zabrinutosti zbog stagniranja napretka u razvoju AI su glasne, jer nova izdanja na AI modelima pokazuju samo ograničena poboljšanja u vezi s njihovom veličinom ili korištenim materijalom za trening. Poznati stručnjaci poput DeMis Hassabis istaknuli su taj razvoj i razgovarali o problematičnom djetetu industrije, što je moguće iscrpljivanje raspoloživih digitalnih podataka. [Fortune] otkriva da neki programeri padaju na sintetičke podatke, ali to se smatra možda neučinkovitim.

Značajan dio izazova su također ogromni troškovi povezani s obukom progresivnih AI modela. Milijarde dolara koje se moraju uložiti u računalne klastere nije uvijek praćeno proporcionalnom novčanom prednosti iz AI aplikacija. Microsoft je već počeo vraćati ulaganja u AI infrastrukturu, s prekidom u ranim projektima i otkazivanjem narudžbi za potrebnu opremu. Meta, AWS i Google već su skratili narudžbe GPU -a. Takva nevoljkost je oštar kontrast prognoza 6,7 bilijuna dolara koje tvrtke žele ulagati u AI infrastrukturu do 2030.

Rizici za industriju čipova

Potencijalni neuspjeh u rastu AI mogao bi imati katastrofalne posljedice za industriju čipova, što je posljednjih godina uvelike ovisilo o stabilnosti AI. Povećavanje troškova proizvodnje i nedostatak učinkovitih korisnika potrošača izvan AI aplikacija mogao bi dovesti tvrtke u nevolje. Zabrinutost se također odnosi na geopolitičke aspekte. Sjedinjene Države mogu se suočiti s gubitkom svoje vodeće uloge u razvoju čipova, posebno u lice kineske dominacije u naslijeđenoj proizvodnji. [Techzeitgeist] naglašava da vlade energično ulažu u kućnu industriju čipova, ali nepažljive odluke mogle bi nastaviti povećavati cijene i odgoditi proizvodnju.

Preporuke za ublažavanje ovih rizika jednako su raznolike koliko je potrebno. Uska suradnja u istraživanju i razvoju mogla bi smanjiti troškove u izgradnji čipova, dok su ulaganja u čiplete, moderne procese pakiranja i rekonfiguriranje hardvera neizbježna. Podrška interoperabilnim standardima i otvorenih alata za agilni razvoj hardvera ne bi se trebala zanemariti. Da bi se riješili izazovi, planiranje unaprijed je neophodno.

Ostaje za vidjeti kako će se tržište razvijati. Ali jasno je da u svijetu u kojem su čips i AI neraskidivo povezani, rast u jednom području uvelike ovisi o drugom. Inovativna, agilna industrija potrebna je kako ne bi izgubila vezu u globalnoj konkurenciji.