Wie Nvidia zu einem der wertvollsten Unternehmen wurde

Grafikkarten machten den Anfang

Nvidia begann 1993 als Halbleiterunternehmen mit der Entwicklung von Grafikbeschleuniger-Chips für PCs. Die Gründer erkannten, dass die Erzeugung von 3D-Grafiken in Videospielen – damals ein schnell wachsender Markt – sehr repetitive und rechenintensive Anforderungen an die CPU von PCs stellte. Doch diese Berechnungen können von einem speziellen Chip parallel schneller ausgeführt werden als von der CPU. Diese Erkenntnis führte zur Entwicklung der ersten Nvidia GeForce Grafikkarten.

Auch nach 30 Jahren ist Nvidia mit seinen Grafikkarten für Spiele, einschließlich der GeForce-Reihe, immer noch der weltweit größte Anbieter von dedizierten Grafikkarten. Im Laufe der Jahre wurden die parallelen Verarbeitungsfunktionen der Grafikprozessoren (GPUs) von Nvidia auch für andere Zwecke eingesetzt, z. B. zur Lösung von Problemen, die eine ähnliche Matrixarithmetik wie die 3D-Grafikmodellierung erfordern.

Im Jahr 2006 führte Nvidia eine neue GPU-Architektur ein, CUDA, die direkt in C programmiert werden konnte, um die mathematische Verarbeitung zu beschleunigen und zu vereinfachen. Diese ist noch heute ein wichtiger Antreiber hinter der Entwicklung weiterer leistungsfähiger Chips und Anwendungen.

KI, Krypto-Mining und das Metaversum

Einer der größten Nachfragetreiber für Nvidia-Chips war in den letzten Jahren die KI, genauer gesagt die Notwendigkeit, Billionen von sich wiederholenden Berechnungen durchzuführen, um Modelle für maschinelles Lernen (ML) zu trainieren. Einige dieser Modelle sind wirklich riesig: GPT-4 von OpenAI soll über 1 Billion Parameter haben. Nvidia unterstützte OpenAI von Anfang an und baute sogar ein spezielles Rechenmodul auf der Basis seiner H100-Prozessoren, um das Training der vom Unternehmen entwickelten großen Sprachmodelle (LLMs) zu beschleunigen.

Eine weitere unerwartete Nachfrage für die Chips des Unternehmens war das Mining von Kryptowährungen, bei dem Berechnungen schneller und energieeffizienter auf einem Grafikprozessor als auf einer CPU durchgeführt werden können. Die Nachfrage nach GPUs für das Mining von Kryptowährungen führte zu einem jahrelangen Mangel an Grafikkarten, was GPU-Hersteller wie Nvidia zu einer Art Schaufelverkäufer während des kalifornischen Goldrauschs machte.

Obwohl die ersten Chips von Nvidia zur Verbesserung der Grafikleistung eingesetzt wurden, ist auch die Fertigungsindustrie an besseren 3D-Simulationen interessiert. Über die grundlegenden Rendering- und Code-Bibliotheken von OpenGL und OpenCL hinaus hat Nvidia eine Softwareplattform namens Omniverse entwickelt. Zudem kann kaum ein Anbieter von Unterhaltungssoftware heute auf die Lösungen von Nvidia verzichten. Sogar das Casino777 Schweizer Casino kann von zusätzlicher Rechenleistung durch die starken Chips profitieren.

So möchte Nvidia an der Spitze bleiben

Nvidia ist an vielen Fronten aktiv. Auf der Hardwareseite verkauft das Unternehmen weiterhin Grafikprozessoren für PCs und einige Spielkonsolen, liefert Rechenbeschleuniger an Serverhersteller, Hyperscaler sowie Supercomputerhersteller und produziert Chips für selbstfahrende Autos.

Das Unternehmen ist auch im Dienstleistungsgeschäft tätig und betreibt seine eigene Cloud-Infrastruktur für Pharmaunternehmen, die Fertigungsindustrie und andere. Als Software-Anbieter entwickelt Nvidia generische Code-Bibliotheken, die jeder nutzen kann, um Berechnungen auf Nvidia-Hardware zu beschleunigen. Spezifische Tools wie das cuLitho-Paket zur Optimierung der Lithografie-Phase in der Halbleiterfertigung sind ebenfalls beliebt.

Das Interesse an den neuesten KI-Tools wie ChatGPT (das auf Nvidia-Hardware entwickelt wurde) hat jedoch zu einer neuen Nachfragewelle nach Nvidia-Hardware geführt. Nvidia nahm das zum Anlass, neue Software zu entwickeln, um Unternehmen bei der Erstellung und dem Training von LLMs zu unterstützen, auf denen die generative KI basiert.

In den letzten Monaten ist das Unternehmen auch Partnerschaften mit Softwareanbietern wie Adobe, Snowflake, ServiceNow, Hugging Face und VMware eingegangen, um sicherzustellen, dass die KI-Elemente ihrer Unternehmenssoftware für die Chips optimiert sind. Das soll den zukünftigen Erfolg von Nvidia weiter festigen.