Az Nvidia (NVDA) az elmúlt években átalakult a videojáték-chipeket gyártó cégtől az intelligens mesterséges intelligencia (AI) chipek vezető erejévé, hosszabb távon óriási bevételnövekedést biztosítva—az éves bevétel a múlt évtizedben 2500%-kal nőtt. Azzal, hogy korán belépett az AI chippiacra és folyamatosan innovál, az Nvidia megszerezte és fenntartja a piaci vezetést. Ugyanakkor egyes befektetők aggodalmukat fejezik ki a növekvő verseny miatt, amelyet más chiptervező cégek, például az Advanced Micro Devices és a Broadcom jelentenek, valamint az Nvidia saját ügyfelei, mint például az Amazon és az Alphabet, akik saját AI chipeket fejlesztettek költségtudatos ügyfelek számára. Eleinte az Nvidia GPU-i hajtották a nagy nyelvi modellek (LLM-ek) tanítását, lehetővé téve számukra a tanulást és a tudás szerzését. Ma ezek a GPU-k támogatják az inference folyamatát is, amikor az LLM-ek „gondolkodnak” és „értelmeznek. ” Az Nvidia az inference-t helyezi a fő növekedési terület közé az AI chipek számára.

Legújabb Blackwell GPU-i felülmúlták a korábbi modelleket, tízszeres teljesítményt nyújtva wattonként, és tízszer alacsonyabb költséget a tokenenként, a MLCommons tesztjeiben a korábbi Hopper chipekhez képest—ez jelentős fejlődést mutat a sebességben és a költséghatékonyságban. Jensen Huang, az Nvidia vezérigazgatója egy nemrégiben tartott eredményhíradó konferencián hangsúlyozta, hogy „pár évbe telik, mire valaki ezt le tudja győzni, ” és megerősítette, hogy az Nvidia vezetése „biztosan többéves” marad. Míg a versenytársak találhatnak nitch-eket—mivel néhány ügyfél nem feltétlenül szükséges a legerősebb GPU-ra, vagy inkább testreszabott chipeket választana—az Nvidia továbbra is a legmagasabb teljesítményű AI számítási kapacitás vezető szolgáltatója. Erős bruttó haszonkulcsa, amely meghaladja a 70%-ot, rekord bevételei, amelyek az utóbbi pénzügyi évben több mint 130 milliárd dollárt tesznek ki, valamint a folyamatos innováció jó pozíciókat biztosítanak számára a jövőbeli növekedéshez, különösen mivel az inference munkaerő-forrásai szerepe egyre fontosabbá válik az AI alkalmazások meghajtásában.