Публикация

Когнитивная рамка｜Закон степеней: почему я считаю, что Nvidia по-прежнему главный победитель в AI? Несколько дней назад я рекомендовал книгу Питера Тиля «От нуля к единице». Самое запомнившееся для меня там — это не «конкуренция — игра для проигравших», а почти универсальная модель мышления для анализа всех успешных компаний — закон степеней (Power Law). Когнитивная рамка｜Закон степеней Многие, изучая компанию, сначала смотрят на P/E, выручку, прибыль, денежные потоки. Это, конечно, важно, но, на мой взгляд, важнее сначала ответить на вопрос: есть ли у неё шанс стать тем, кто заберёт большую часть стоимости отрасли? Обычно я использую четыре вопроса закона степеней для оценки. Победитель забирает всё: это отрасль с эффектом «победитель получает всё»? Не во всех отраслях рождаются суперкрупные игроки. Ресторанный бизнес, одежда, недвижимость — чаще всего много компаний зарабатывают вместе. Но индустрия AI-чипов другая, она похожа на поисковые системы, соцсети, операционные системы: как только кто-то вырывается вперёд, он становится всё сильнее. Nvidia соответствует закону степеней, на мой взгляд, благодаря трём главным преимуществам: первое — сетевой эффект: чем больше пользователей, тем дороже сама платформа, как WeChat, где все пользуются, и новички тоже продолжают использовать. Nvidia не просто продаёт GPU, она создала платформу разработки CUDA, которую можно считать «Windows» в мире AI: чем больше разработчиков, тем богаче софт, а богатый софт привлекает ещё больше разработчиков, формируя всё более мощную экосистему. Второе — эффект масштаба: чем крупнее компания, тем заметнее её преимущества. Nvidia ежегодно инвестирует сотни миллиардов долларов в R&D, заранее резервирует самые передовые производственные мощности для чипов и привлекает лучших AI-специалистов мира — это сложно повторить маленьким компаниям. Третье — эффект бренда: сегодня многие компании, строя AI-центры обработки данных, в первую очередь думают о Nvidia, бренд сам по себе стал конкурентным преимуществом. Изображение Секретная ставка: делает ли она ставку на будущее, в которое другие не верят? Любимый вопрос Питера Тиля: «В чём важное, во что ты веришь, но большинство не согласны?» Великие компании почти всегда имеют свою «контрконсенсусную» позицию. У Nvidia такой контрконсенсус был в решении инвестировать в CUDA. Двадцать лет назад большинство считали, что GPU нужны только для игр, а Nvidia верила, что это станет универсальной вычислительной платформой. После появления ChatGPT все поняли, что AI больше всего нуждается именно в GPU. Многие видели только AI-тренд, я же увидел стратегию, которая реализовывалась двадцать лет. Изображение Избегание конкуренции: делает ли она так, что клиентам сложно уйти? Настоящий ров — это не просто лучший продукт, а когда клиентам сложно уйти, даже если они хотят. Если AI-компания вложила десятки миллионов долларов, построив все модели на CUDA, смена платформы означает, что инженерам придётся учиться заново, переписывать код, переобучать модели, а компания понесёт огромные временные и финансовые издержки. Поэтому многие не хотят менять, но не могут себе этого позволить. Это и есть стоимость переключения — один из самых сильных рвов. Изображение Законодатели правил: начала ли она устанавливать правила отрасли? Это, на мой взгляд, самое страшное у Nvidia. Многие думают, что она продаёт GPU, но на самом деле продаёт всю AI-инфраструктуру. CUDA — это программная платформа для разработки AI, своего рода операционная система в мире AI; DGX — суперкомпьютер для обучения AI, который компании могут купить и быстро обучать большие модели, не начиная с нуля; NVLink — «автомагистраль» между GPU, для обучения моделей вроде ChatGPT нужно сотни GPU работать вместе, NVLink обеспечивает их быструю связь, словно множество компьютеров превращаются в один суперкомпьютер; InfiniBand — «скоростная железная дорога» всего AI-центра обработки данных, соединяет серверы и GPU, позволяя быстро передавать огромные объёмы данных, иначе даже самый мощный GPU простаивает в ожидании данных; AI Factory (AI-фабрика) — новая концепция, которую Дженсен Хуанг продвигает последние годы: раньше компании покупали серверы, а в будущем будут покупать «умные фабрики», способные непрерывно производить AI-модели и сервисы. От GPU, серверов, сетевого оборудования до программного обеспечения и развертывания моделей Nvidia предлагает почти полный набор решений, компании покупают не просто чип, а целую AI-экосистему. Когда всё больше компаний строят AI-центры по твоим стандартам, ты уже не конкурируешь с коллегами, а определяешь будущее всей отрасли. Изображение Моё понимание: закон степеней никогда не предсказывает, вырастет ли цена акции или упадёт, он учит распознавать, есть ли у компании способность стать тем победителем, который заберёт большую часть стоимости отрасли. Финансовая отчётность показывает настоящее компании, а бизнес-модель, экосистема и конкурентные преимущества определяют её будущее. В одном предложении: GPU — это лишь продукт Nvidia, а CUDA, DGX, NVLink, InfiniBand и AI Factory — это экосистема, которая действительно строит её защитный ров.