Nvidia (NVDA) przekształciła się z producenta chipów do gier w dominującą siłę na rynku układów sztucznej inteligencji (AI) w ciągu ostatnich lat, napędzając ogromny wzrost przychodów — roczne przychody wzrosły o 2500% w ciągu dekady. Dzięki wczesnemu wejściu na rynek układów AI i stałym innowacjom Nvidia zapewniła sobie i utrzymuje pozycję lidera na rynku. Jednak niektórzy inwestorzy obawiają się rosnącej konkurencji ze strony innych projektantów chipów, takich jak Advanced Micro Devices i Broadcom, a także od własnych klientów, takich jak Amazon i Alphabet, które opracowały własne układy AI dla klientów o ograniczonym budżetach. Na początku, GPU Nvidia napędzały trening dużych modeli językowych (LLMs), umożliwiając im uczenie się i zdobywanie wiedzy. Obecnie te GPU wspierają także proces inferrencji, w którym LLM-y „myślą” i „rozważają”.

Nvidia stawia na inferrencję jako główny obszar wzrostu układów AI. Jej najnowsze GPU Blackwell przewyższyły poprzednie modele, osiągając dziesięciokrotnie wyższą wydajność na watach i dziesięciokrotnie niższy koszt za token w testach MLCommons w porównaniu do wcześniejszych chipów Hopper — co podkreśla znaczące postępy w szybkości i efektywności kosztowej. Dyrektor generalny Nvidia Jensen Huang podkreślił trwałą przewagę firmy podczas ostatniej rozmowy o wynikach, stwierdzając, że „zajmie to jeszcze długo, zanim ktoś będzie w stanie to prześcignąć”, i potwierdzając pozycję Nvidia jako „z pewnością wieloletnią”. Mimo że konkurenci mogą znaleźć nisze — ponieważ niektórzy klienci mogą nie potrzebować najbardziej wydajnych GPU lub wolą spersonalizowane układy — Nvidia pozostaje wiodącym dostawcą najwyższej klasy mocy obliczeniowej AI. Jej solidne marże brutto powyżej 70%, rekordowe przychody przekraczające 130 miliardów dolarów w ostatnim roku finansowym oraz kontynuacja innowacji stawiają ją w korzystnej pozie na przyszłość, szczególnie w miarę rosnącego znaczenia zadań związanych z inferrencją w zasilaniu aplikacji AI.