Postare

Cadru cognitiv | Power Law: De ce cred că NVIDIA este încă cel mai mare câștigător în AI? Acum câteva zile, am recomandat "From Zero to One" de Peter Thiel. Ceea ce m-a impresionat cel mai mult nu a fost că "competiția este un joc pentru învinși", ci mai degrabă un model de gândire care poate analiza aproape toate companiile excelente — Legea puterii. Cadru cognitiv | Legea puterii Mulți oameni studiază o companie și se uită mai întâi la PE, venituri, profit și fluxul de numerar. Desigur, acestea sunt importante, dar, din punctul meu de vedere, este și mai important să răspundem mai întâi la o întrebare: are șansa să fie cea care ia majoritatea valorii industriei? De obicei folosesc cele patru întrebări ale legii puterii pentru a face judecăți. Câștigătorul ia totul: Este aceasta o industrie de tipul "câștigătorul ia totul"? Nu toate industriile vor produce super-giganți. Catering, îmbrăcăminte, imobiliare—de cele mai multe ori, multe companii fac bani împreună. Dar industria cipurilor AI este diferită; este mai degrabă ca un motor de căutare, o platformă socială sau un sistem de operare. Odată ce conduci, nu faci decât să depășești ceilalți. Motivul pentru care NVIDIA respectă legea puterii vine în principal din trei avantaje: în primul rând, efectele de rețea — cu cât oamenii îl folosesc mai mult, cu atât devine mai valoros, la fel ca WeChat — toată lumea îl folosește, așa că noii veniți continuă să-l folosească. NVIDIA nu doar vinde plăci video, ci a construit și o platformă de dezvoltare numită CUDA. Poți să o consideri "Windows" din lumea AI: cu cât sunt mai mulți dezvoltatori, cu atât software-ul este mai bogat, iar software-ul este mai bogat, cu atât atrage mai mulți dezvoltatori, formând în cele din urmă un ecosistem din ce în ce mai puternic. A doua este economia de scară. Cu cât compania este mai mare, cu atât avantajul este mai evident. NVIDIA investește zeci de miliarde de dolari anual în cercetare și dezvoltare, permițându-i să asigure în avans capacitatea de plăcinte de ultimă generație și să atragă cei mai buni talente AI din lume — un avantaj pe care companiile mici îl găsesc greu de redat. Al treilea este efectul brandului. Astăzi, multe companii care construiesc centre de date AI se gândesc mai întâi la NVIDIA, iar brandul în sine a devenit un avantaj competitiv. Imagine Pariu secret: Este pariul pe un viitor în care alții nu cred? Întrebarea preferată a lui Peter Thiel este: "Ce este important în care crezi, dar cu care majoritatea oamenilor nu sunt de acord?" Aproape toate companiile mari au propriul lor "anti-consens". Politica anti-consens a Nvidia la acea vreme era să insiste asupra investițiilor în CUDA. Acum douăzeci de ani, majoritatea oamenilor credeau că plăcile video sunt doar pentru gaming, dar NVIDIA credea că vor deveni platforme de calcul cu scop general în viitor. Când a apărut ChatGPT, toată lumea a realizat că ceea ce AI avea cea mai mare nevoie era GPU-ul. Mulți oameni văd boom-ul AI, dar eu văd o strategie care a persistat timp de douăzeci de ani materializându-se în sfârșit. Imagine Scăpând de concurență: A făcut dificil pentru clienți să plece? Adevărata problemă nu este că produsul este mai bun, ci că, chiar dacă clienții vor să schimbe, este foarte dificil. Dacă o companie AI a investit deja zeci de milioane de dolari pentru a-și construi toate modelele pe CUDA, atunci schimbarea platformelor înseamnă că inginerii trebuie să reînvețe, codul trebuie redezvoltat, iar modelele trebuie reantrenate, suportând costuri uriașe de timp și financiar. Atât de multe companii nu vor doar să facă schimbarea — pur și simplu nu își permit asta. Acesta este costul migrației și este, de asemenea, unul dintre cele mai puternice șanțuri. Imagine Stabilitor de reguli: A început să stabilească reguli în industrie? Cred că acesta este cel mai înfricoșător lucru la Nvidia. Mulți cred că vinde plăci video, dar de fapt vinde întreaga infrastructură AI. CUDA este o platformă software pentru dezvoltarea AI, practic un sistem de operare în lumea AI; DGX este un supercomputer proiectat special pentru antrenarea AI. Companiile pot antrena rapid modele mari fără a le construi de la zero; NVLink poate fi înțeles ca o "autostradă" între GPU-uri. Modelele de antrenament precum ChatGPT necesită sute sau mii de GPU-uri care lucrează simultan. NVLink permite acestor GPU-uri să comunice la viteză mare, la fel ca multe calculatoare care devin supercomputere; InfiniBand acționează ca "rețeaua feroviară de mare viteză" a întregului centru de date AI, conectând servere și GPU-uri pentru a permite transmiterea masivă a datelor; altfel, chiar și cele mai puternice GPU-uri ar irosi performanța așteptând date; AI Factory este un concept nou pe care Jensen Huang l-a subliniat în ultimii ani — în trecut, companiile cumpărau servere; în viitor, vor cumpăra o "fabrică inteligentă" capabilă să producă continuu modele și servicii AI. De la plăci video, servere și echipamente de rețea până la dezvoltarea software și implementarea modelelor, NVIDIA oferă aproape o soluție completă. Ceea ce cumpără companiile nu mai este doar un cip, ci un întreg ecosistem AI. Pe măsură ce tot mai multe companii construiesc centre de date AI conform standardelor tale, concurența nu mai este cu concurenții, ci cu definirea dezvoltării viitoare a întregii industrii. Imagine Din câte înțeleg, legea puterii nu a fost niciodată despre a prezice dacă prețurile acțiunilor vor crește sau scăde; ceea ce m-a învățat cu adevărat este cum să identific dacă o companie are capacitatea de a fi câștigătoarea care "ia cea mai mare parte a valorii industriei". Rapoartele financiare determină prezentul unei companii; modelul de afaceri, ecosistemul și avantajele competitive determină viitorul acesteia. Pe scurt: GPU-urile sunt doar produse pe care NVIDIA le vinde, în timp ce CUDA, DGX, NVLink, InfiniBand și AI Factory sunt ecosistemele reale care construiesc șanțul său.