Firma poinformowała niedawno o przychodach za pierwszy kwartał – zakończony 30 kwietnia 2023 roku – które osiągnęły poziom 7,19 mld USD, co stanowi spadek o 13% w porównaniu z rokiem ubiegłym i wzrost o 19% w porównaniu z poprzednim kwartałem. Jednocześnie koncern przedstawił prognozę, według której jego przychody w II kwartale tego roku mają być wyższe niż szacunki analityków nawet o 50%. Siłą napędową tego spodziewanego wzrostu ma być sztuczna inteligencja.
Jak wynika z danych opublikowanych za wspomniany kwartał, spółka wypracował zysk netto GAAP o wartości 2,04 mld dolarów (+26% rdr) – Non-GAAP wyniósł z kolei 2,71 mld dolarów (-21% rdr). Natomiast w zestawieniu z poprzednim kwartałem w obu przypadkach odnotowano wzrosty, które wyniosły odpowiednio 44% i 25%.
Jak się okazuje, przeważająca część przychodów Nvidii pochodzi z rozwiązań przeznaczonych dla centrów danych. W segmencie tym, w analizowanym okresie, przychody wyniosły rekordowe 4,28 miliarda dolarów, co oznacza wzrost o 14% w porównaniu z rokiem ubiegłym i o 18% w porównaniu z poprzednim kwartałem. O 38% spadły natomiast, w porównaniu z rokiem ubiegłym, przychody z gamingu, które wyniosły 2,24 mld USD. Odnotowały natomiast wzrost o 22% w porównaniu z poprzednim kwartałem.
Z niedawnej prezentacji Nvidii na konferencji Computex 2023 w Tajpej, wynika że firma na pierwszym miejscu stawia już nie na graczy, a na przedstawicieli biznesu. To nie tylko efekt słabszych wyników segmentu gamingu, ale przede wszystkim dynamicznie rozwijającej się sztucznej inteligencji, która potrzebuje układów scalonych i systemów obliczeniowych. A te dostarczać ma właśnie Nvidia.
“Jesteśmy teraz w punkcie zwrotnym nowej ery obliczeniowej z akceleracją obliczeń i sztuczną inteligencją, która została przyjęta przez prawie każdą firmę komputerową i chmurową na świecie” – powiedział założyciel i dyrektor generalny Nvidia, Jensen Huang.
Podkreślił jednocześnie, że już 40 000 dużych firm i 15 000 startupów korzysta obecnie z technologii jego firmy i zapowiedział zwiększenie podaży, która ma sprostać rosnącemu popytowi na chipy wykorzystywane przy rozwiązaniach AI.
Superkomputery mające rozszerzyć granice AI
Ponadto, z myślą o przedsiębiorstwach, które potrzebują sztucznej inteligencji o najwyższej wydajności, zaprezentowano superkomputer DGX GH200 o dużej pamięci. Urządzenie to oferuje 1 eksaflop wydajności i 144 terabajty pamięci współdzielonej, czyli prawie 500 razy więcej niż w pojedynczym systemie NVIDIA DGX A100 320 GB. Ma to pozwalać deweloperom tworzyć duże modele językowe dla generatywnych chatbotów AI, złożone algorytmy dla systemów rekomendacji oraz grafowych sieci neuronowych wykorzystywanych do wykrywania oszustw i analizy danych.
“Superkomputery AI DGX GH200 integrują najbardziej zaawansowane akcelerowane technologie obliczeniowe i sieciowe firmy NVIDIA, aby rozszerzyć granice sztucznej inteligencji” – podkreślił Jensen Huang.
Oczekuje się, że Google Cloud, Meta i Microsoft jako jedne z pierwszych firm uzyskają dostęp do DGX GH200, który może zostać wykorzystany jako plan dla przyszłej infrastruktury generatywnej sztucznej inteligencji w hiperskali.
Warto podkreślić, że Nvidia buduje również ogromny superkomputer AI – Nvidia Helios – który ma być uruchomiony jeszcze w tym roku. Będzie on wykorzystywał cztery systemy DGX GH200 połączone siecią NVIDIA Quantum-2 InfiniBand w celu zwiększenia przepustowości danych do trenowania dużych modeli sztucznej inteligencji.
