Najważniejszy produkt Nvidii to nie chip. To oprogramowanie

Inwestorzy często patrzą na Nvidię jak na firmę produkującą układy półprzewodnikowe. To zrozumiałe, bo jej procesory graficzne (GPU) napędzają m.in. ChatGPT oraz rozwiązania wykorzystywane w technologiach samodzielnej jazdy. Jednak skupienie się wyłącznie na sprzęcie może zasłaniać szerszy mechanizm przewagi.

Coraz wyraźniej widać, że Nvidia działa w podobny sposób jak firmy budujące ekosystemy, a nie tylko sprzedające hardware. CUDA – ukryta warstwa oprogramowania stojąca za możliwościami Nvidii – może okazać się jedną z najbardziej wartościowych części całej branży AI.

CUDA to ukryta przewaga Nvidii

Rdzeniem ekosystemu Nvidii jest platforma programistyczna o nazwie CUDA. Choć większość konsumentów nigdy o niej nie słyszała, CUDA jest kluczowa dla tego, jak powstaje i działa oprogramowanie uruchamiane na sprzęcie Nvidii.

CUDA umożliwia programistom tworzenie kodu, który działa efektywnie na hardware Nvidii. Przez ostatnie dwie dekady badacze, inżynierowie, uczelnie i firmy technologiczne rozwijały narzędzia oparte na tej platformie.

W praktyce wiele z najbardziej zaawansowanych aplikacji AI jest dziś zoptymalizowanych pod CUDA. Dla deweloperów istotne jest to, że rzadko chcą oni zaczynać od zera i odtwarzać lata pracy.

To prowadzi do efektu sieciowego: im więcej programistów korzysta z CUDA, tym cenniejszy staje się ekosystem. A im cenniejszy staje się ekosystem, tym bardziej atrakcyjny staje się też sprzęt Nvidii. W efekcie kolejne zespoły dochodzą do wniosku, że oprogramowanie oparte na CUDA jest potrzebne do ich pracy.

Dzięki temu rosną koszty przełączenia (tzw. switching costs) po stronie klientów.

Dlaczego konkurenci mają problem, nawet jeśli stworzą lepszy chip

Można to opisać na prostym przykładzie. Jeśli firma przez lata tworzyła i trenowała modele AI w oparciu o narzędzia Nvidii, a jej inżynierowie znają platformę, zoptymalizowali procesy pod sprzęt Nvidii i uruchamiają aplikacje w jej ekosystemie, to zmiana nie sprowadza się do samej wymiany procesora.

Wtedy nawet konkurencyjny chip, który jest odrobinę szybszy albo tańszy, nie wystarcza. Przejście z Nvidii może oznaczać konieczność ponownego szkolenia zespołów, przebudowy i przepisywania oprogramowania, testów aplikacji, a także ryzyko zakłóceń w trakcie migracji.

Innymi słowy: klienci podejmują decyzję o wyborze ekosystemu, a nie tylko o wyborze chipa.

Właśnie to może tłumaczyć szybki wzrost Nvidii i bardzo wysokie marże zysku, mimo że konkurenci próbują odbierać jej udział w rynku. W ostatnim kwartale przychody prawie się podwoiły z 44 mld USD do 82 mld USD, a marża brutto wzrosła z 61% do 75%.

Jest jednak ryzyko, którego nie da się zignorować

Żadna przewaga konkurencyjna nie trwa wiecznie. Najwięksi gracze technologiczni inwestują miliardy dolarów w alternatywne układy AI oraz platformy programowe.

Przykładowo OpenAI współpracuje z AMD, mimo że AMD jest dużym klientem Nvidii. Z kolei Amazon i Alphabet produkują własne, niestandardowe chipy: Trainium oraz TPU. To różne strategie, ale ich wspólny cel jest podobny – tworzyć realne alternatywy dla rynku.

Jeśli z czasem deweloperzy zaczną wybierać konkurencyjne ekosystemy, przewaga Nvidii może stopniowo słabnąć. Na ten moment jednak utrzymują się atuty wynikające z przewagi po stronie oprogramowania.

Co to oznacza dla inwestorów

Wiele osób zakłada, że Nvidia wygrywa w AI, bo dostarcza najszybsze chipy. Jest w tym część prawdy, ale większa historia dotyczy ekosystemu oprogramowania, który Nvidia zbudowała wokół tych układów.

Coraz bardziej przypomina to mechanizmy, które pozwalały Apple, Microsoftowi i Amazonowi utrzymywać trwałe pozycje liderów.

Sprzęt przyciąga najwięcej uwagi, ale właśnie platforma programistyczna może w kolejnych latach być powodem, dla którego Nvidia utrzymuje dystans.