NVIDIA: jak jedna firma przepisała przyszłość technologii

Jeszcze dwadzieścia lat temu NVIDIA była znana głównie graczom. Jej zielone logo kojarzyło się z kartami graficznymi, grafiką 3D i rynkiem gier.

Dziś jest jednym z głównych motorów rewolucji sztucznej inteligencji i, według Reutersa, najcenniejszą firmą na świecie o kapitalizacji przekraczającej 5 bilionów dolarów (stan na październik 2025).

UA.NEWS opowie, jak firma, która zaczynała od grafiki 3D, przekształciła się w architekta cyfrowej przyszłości.

Narodziny idei
 

NVIDIA została założona 5 kwietnia 1993 roku przez trzech inżynierów – Jensena Huanga (obecnie dyrektor generalny i prezes NVIDIA Corporation), Chrisa Malachowskiego oraz Curtisa Priema.

Huang pochodził z Tajwanu. W tym czasie pracował w firmie LSI Logic i miał reputację technicznego wizjonera.

Według legendy, pierwsze spotkanie założycieli odbyło się w restauracji Denny’s w pobliżu San Jose, choć sam Huang twierdzi, że to raczej „romantyczna historia”, a nie fakt dokumentalny. Ciekawostka: nazwa „NVIDIA” pochodzi od łacińskiego słowa invidia, co oznacza „zazdrość”.

Pierwsze generacje kart graficznych nosiły nazwę RIVA. Były interesujące pod względem technicznym, ale przeciętne rynkowo – miały niedopracowaną technologię, niestabilne sterowniki, ograniczenia pamięci i magistrali, silną konkurencję oraz brak zaufania ze strony deweloperów i użytkowników. Jednak to właśnie one położyły fundamenty pod przyszłą rewolucję w grafice.

W 1999 roku NVIDIA zaprezentowała GeForce 256 – pierwszy na świecie komercyjny procesor graficzny (GPU), który zintegrował transformację sprzętową, oświetlenie i rendering w jednym chipie. Ten model stał się punktem wyjścia nowej ery wysokowydajnej grafiki.

Grafika, która stała się nauką
 

Na początku lat 2000 NVIDIA ostatecznie ugruntowała swoją pozycję jako lider rynku kart graficznych. Produkty z serii GeForce stały się synonimem jakości i wydajności, a konkurenci (przede wszystkim 3dfx Interactive, S3 Graphics i Matrox) stopniowo znikali z rynku lub tracili pozycję.

Firma zawarła strategiczne umowy z Sony (dla konsoli PlayStation 2), Microsoft (Xbox), Dell, HP i innymi producentami komputerów. W tym czasie zielone logo z okiem stało się symbolem ery 3D-gamingu.

Jednak Jensen Huang dostrzegał perspektywę zupełnie gdzie indziej. Rozumiał, że procesor graficzny to nie tylko narzędzie do wizualizacji, ale potężny silnik obliczeniowy. Podczas gdy konkurenci rywalizowali w liczbie klatek na sekundę, Huang marzył, by GPU potrafił liczyć, a nie tylko rysować.

W połowie dekady NVIDIA rozpoczęła eksperymenty z obliczeniami równoległymi. Inżynierowie próbowali zmusić układy graficzne do wykonywania zadań niezwiązanych z grafiką. Eksperymentowali z symulacjami fizycznymi, modelowaniem klimatu i obliczeniami biologicznymi. Pokazało to, że GPU może wykonywać tysiące operacji jednocześnie, podczas gdy klasyczne CPU pracują sekwencyjnie.

W 2006 roku NVIDIA wykonała krok, który można uznać za przełomowy w historii firmy. NVIDIA przedstawiła CUDA – Compute Unified Device Architecture (Zunifikowaną Architekturę Obliczeniową). Był to nowy świat programistyczny, który otworzył GPU dla badaczy, inżynierów i naukowców. CUDA pozwalała programistom wykorzystywać procesory graficzne jako uniwersalne maszyny obliczeniowe, stosowane w fizyce, chemii, medycynie, modelowaniu finansowym i symulacjach kosmicznych.

Wtedy niewielu zdawało sobie sprawę ze skali tej rewolucji. Jednak właśnie CUDA położyła fundament pod to, co później nazwano erą sztucznej inteligencji (i w co NVIDIA zainwestowała ogromne kwoty).

Jak GPU stał się silnikiem sztucznej inteligencji
 

W 2012 roku w laboratorium Uniwersytetu w Toronto trzech badaczy – Geoffrey Hinton, Alex Krizhevsky i Ilya Sutskever – zaprezentowało model AlexNet. Model ten zwyciężył w prestiżowym konkursie ImageNet, który ocenia zdolność algorytmów do rozpoznawania obrazów, wyprzedzając poprzednie modele o ogromną przewagę. AlexNet wyprzedził konkurencję o ponad 10 punktów procentowych.

Jednak najciekawsze nie było tylko w algorytmie, ale również w sprzęcie. AlexNet uczył się nie na superkomputerach czy serwerowych procesorach, lecz na dwóch kartach graficznych dla graczy NVIDIA GeForce GTX 580, które wówczas kosztowały kilkaset dolarów. To był przełomowy moment dla badaczy. Zobaczyli oni, że procesor graficzny zaprojektowany do gier okazał się dziesiątki razy wydajniejszy od CPU w wykonywaniu obliczeń równoległych, niezbędnych do trenowania sieci neuronowych.

Od tego czasu GPU stał się nowym „mózgiem” uczenia maszynowego. Na uniwersytetach, w laboratoriach i startupach zaczęto eksperymentować z GPU NVIDIA, adaptując je do zadań związanych z rozpoznawaniem mowy, widzenia komputerowego, bioinformatyką, a nawet modelowaniem klimatu.

Wtedy też Jensen Huang zrozumiał, że to właśnie tutaj leży przyszłość.

Firma utworzyła osobny dział zajmujący się adaptacją GPU do zadań naukowych. Rozwinęła również własny ekosystem narzędzi – CUDA, cuDNN, TensorRT. To właśnie te technologie pozwoliły badaczom i korporacjom wykorzystywać GPU jako uniwersalne akceleratory obliczeniowe, a nie tylko karty graficzne.

Na początku lat 2020 NVIDIA nie zajmowała się już tylko produkcją sprzętu. Posiadała infrastrukturę sztucznej inteligencji. Jej procesory graficzne A100 (Ampere) i H100 (Hopper) stały się standardem w branży, tworząc „żelazne serce” centrów danych na całym świecie.

I tak się stało. Według danych TrendForce, w 2025 roku NVIDIA kontroluje ponad 70% rynku AI-grafiki, a w segmencie treningu dużych modeli językowych (LLM) jej udział może sięgać nawet 80%. Jej klienci – Microsoft Azure, Google Cloud, Amazon AWS, Meta, Tesla – budują swoje ekosystemy chmurowe w oparciu o GPU NVIDIA. Co więcej, nawet ci, którzy rozwijają własne chipy, jak Google z TPU czy Amazon z Trainium, wciąż polegają na NVIDIA w początkowych etapach projektowania i treningu modeli.

Eksplodująca kapitalizacja i kult Jensena Huanga
 

Po 2020 roku pojawiło się zjawisko, które analitycy nazywają już „efektem NVIDIA”. Dynamiczny wzrost popytu na procesory graficzne do sztucznej inteligencji uczynił firmę centralną postacią nowej gospodarki technologicznej. Jeśli na początku dekady kapitalizacja rynkowa NVIDIA wynosiła około 250 mld USD, to już w 2025 roku, jak wspomniano wcześniej, przekroczyła 5 bilionów USD. Żaden inny technologiczny gigant w nowożytnej historii nie rozwijał się tak gwałtownie.

Ciekawym faktem jest, że w odróżnieniu od konkurentów, NVIDIA nie posiada własnych fabryk. Produkcją jej układów scalonych zajmuje się tajwańska firma TSMC. Sama NVIDIA koncentruje się na projektowaniu, architekturze i oprogramowaniu. Ta tzw. fabless-model pozwoliła firmie uniknąć miliardowych wydatków na budowę własnych fabryk. Dzięki temu mogła pozostać elastyczna dokładnie wtedy, gdy popyt na GPU eksplodował. W świecie, w którym tempo innowacji decyduje o wszystkim, kluczowe znaczenie ma koncentracja. NVIDIA postawiła na rozwój, a nie produkcję – i był to jeden z głównych czynników jej sukcesu.

Równocześnie istotną rolę w rozwoju firmy odgrywa jej współzałożyciel i dyrektor generalny Jensen Huang. Łączy on głębokie zrozumienie technologii z umiejętnością przewidywania zmian na rynku. Huang jako jeden z pierwszych dostrzegł potencjał procesorów graficznych w dziedzinie sztucznej inteligencji i zdołał skierować firmę w tym kierunku.

Skandale i wyzwania NVIDIA
 

Jednak nawet gigant branży AI nie może uniknąć problemów. NVIDIA wielokrotnie znajdowała się w centrum uwagi regulatorów, kontrolerów finansowych i napięć geopolitycznych. W maju 2022 roku amerykańska Komisja Papierów Wartościowych i Giełd (SEC) nałożyła na NVIDIA grzywnę w wysokości 5,5 mln USD. Powodem była niewystarczająca jawność wpływu kopania kryptowalut na sprzedaż kart graficznych przeznaczonych dla graczy. W oficjalnym oświadczeniu regulator zaznaczył, że firma nie ujawniła, iż kopanie stanowiło „istotny element” wzrostu przychodów w segmencie „Gaming GPUs”.

W 2020 roku NVIDIA ogłosiła zamiar przejęcia brytyjskiej firmy Arm Holdings za około 40 mld USD. Transakcja była jedną z największych w sektorze mikroprocesorów. Jednak już w lutym 2022 roku umowę anulowano z powodu dużej presji ze strony regulatorów w USA, UE i Wielkiej Brytanii, którzy wyrażali obawy o konkurencję oraz dostęp do struktur IP Arm.

Ryzyka geopolityczne i regulacyjne również obciążają działalność NVIDIA. W 2025 roku chińskie organy kontrolne stwierdziły, że firma naruszyła chińskie prawo antymonopolowe w związku z wcześniejszym przejęciem innej spółki (Mellanox Technologies). Dochodzenie znajduje się na etapie wstępnej weryfikacji. Ponadto USA zaostrzyły kontrolę eksportu zaawansowanych układów GPU do Chin, co ogranicza dostęp NVIDIA do znaczącego rynku i tworzy ryzyka w łańcuchach dostaw.

Mimo to NVIDIA utrzymuje silną pozycję rynkową. Firma dostosowuje swoje produkty i strategie biznesowe do nowych wymogów regulacyjnych, zmienia architekturę chipów zgodnie z przepisami eksportowymi i stopniowo rozszerza obecność na różnych rynkach.

Co dalej?
 

Pomimo obaw analityków dotyczących możliwego „przegrzania” rynku sztucznej inteligencji, NVIDIA nie zwalnia tempa. Firma inwestuje znaczne zasoby w projekty związane z tworzeniem superkomputerów. Na przykład ogłosiła współpracę z Los Alamos National Laboratory przy tworzeniu platformy „Vera Rubin”, która połączy nowe procesory z rozwiązaniami graficznymi.

NVIDIA aktywnie pracuje również nad cyfrowymi bliźniakami i infrastrukturą „fabryk SI”. W USA firma stworzyła centrum badawcze AI Factory Research Center, które integruje modele wirtualne z infrastrukturą fizyczną.

W obszarze transportu autonomicznego NVIDIA posiada już platformę NVIDIA DRIVE. Jest ona przeznaczona dla pojazdów z autonomicznym sterowaniem, rozpoznawaniem obiektów i głębokim uczeniem.

Ponadto firma zmierza w kierunku obliczeń kwantowych. Ogłosiła wspólne projekty tworzenia systemów hybrydowych, które łączą GPU z procesorami kwantowymi za pomocą nowej technologii NVQLink.

Można więc stwierdzić, że celem firmy nie jest tylko produkcja chipów i kart graficznych, ale kształtowanie infrastruktury przyszłości. Pytanie tylko, jaka będzie ta przyszłość i kto nią będzie kierował.