אנבידיה רוצה להיות התשתית שעליה פועלת הכלכלה החדשה

כשחושבים על אנבידיה (NVDA), חושבים קודם כול על השבבים שמפעילים את מהפכת הבינה המלאכותית. אבל השאלה העסקית המעניינת היא עד כמה החברה יכולה להתרחב מעבר להם.
ככל שבינה מלאכותית נכנסת למפעלים, לרכבים ולמערכות ארגוניות, ההזדמנות נוגעת גם לתוכנה, לתקשורת ולתשתיות שמאפשרות לה לעבוד. עבור המשקיעים, לב הסיפור הוא האם היתרון שבנתה אנבידיה בשבבים יכול להפוך לבסיס לצמיחה בשווקים נוספים, וכמה מהפעילות החדשה הזאת תוכל להפוך להכנסות לאורך זמן.

כנס הבינה המלאכותית של החברה בברלין מספק הצצה לאופן שבו היא מתכוונת לעשות זאת.
בנאום המרכזי הציג ג׳נסן הואנג, מנכ״ל החברה, את החיבור בין מרכזי נתונים, סוכני בינה מלאכותית, רובוטיקה, רכב ורפואה. 

מאחורי מגוון התחומים עומד היגיון עסקי משותף, לקוח שמקים חוות מחשוב יכול להשתמש גם במעבדים, בתקשורת ובתוכנות הניהול של אנבידיה, וחברה שמפתחת רובוט יכולה להיעזר בכלים שלה לאורך הדרך מהאימון בסימולציה ועד להפעלת המכונה. 

יש לציין שהכנס נפתח ב20 באוקטובר בסדנאות, הנאום המרכזי התקיים ב21 באוקטובר והאירועים נמשכים עד 22 באוקטובר. 

אירופה הופכת לבסיס לבניית ביקוש חדש

אירופה עמדה במרכז הנאום משום שהיא משלבת תעשייה מפותחת, חברות גדולות ומידע מקומי שאפשר לבנות סביבו יישומים. הואנג הזכיר בפתיחה את לוריאל (OR.PA), רבולוט, ספוטיפיי (SPOT), מרק הגרמנית (MRK.DE), וודאפון (VOD), זארה שבבעלות אינדיטקס (ITX.MC), פורשה (P911.DE), נסטלה (NESN.SW) והבנק HSBC. ההקשר היה המחשת השימוש בבינה מלאכותית בענפים שונים, ולא הכרזה על חוזה חדש עם כל אחת מהחברות.

ג'נסן הציג אקוסיסטם אירופי של יותר מ12 אלף שותפים והתחייבויות של כמעט 10 מיליארד דולר במסגרת הפעילות שסביב הביקור ביבשת.

מכאן מגיע רעיון הבינה המלאכותית הריבונית.
מדינות וארגונים רוצים שליטה במקום שבו נשמר המידע, בתשתית שמפעילה את המודלים ובאופן שבו הם מותאמים לשפה ולתעשייה המקומית. מבחינת אנבידיה (NVDA), זו אפשרות להרחיב את הביקוש מעבר לענקיות הענן האמריקאיות. 

מפעל בינה מלאכותית שמגיע לאתר כמעט מוכן

אחת ההכרזות הבולטות הייתה מערכת DSX POD, תכנון מודולרי למפעל בינה מלאכותית המבוסס על פלטפורמת Vera Rubin. הרעיון הוא להרכיב במפעל את המחשוב, התקשורת, הכבילה, החשמל ברמת הארון והקירור הנוזלי, לבדוק אותם יחד ולשלוח אותם במכולות לאתר הלקוח.

אנבידיה מציגה אפשרות לקצר את הפריסה באתר מחצי שנה לכ14 יום, עם תנאי קריטי. האתר צריך להיות מוכן עם התשתיות התומכות. זה לא לוח זמנים להקמת חווה מאפס, ולא מבטל רישוי, הכשרת קרקע או השגת חיבור לחשמל. הזמינות המתוכננת היא בתחילת 2027.

ברשימת השותפות מופיעות דל (DELL), חברת (HPE (HPE, לנובו (0992.HK), שניידר אלקטריק (SU.PA), ורטיב (VRT), איטון (ETN), דלתא אלקטרוניקס (2308.TW), פוקסקון דרך Ingrasys שבקבוצת הון האי (2317.TW), ג׳יגהבייט (2376.TW), פגטרון (4938.TW), חברת QCT שבבעלות קוואנטה (2382.TW) וויסטרון (3231.TW).
לצדן נכללות אנדוריל, ארמדה, בול, קרוסו וחברת DayOne, חברות פרטיות.

המשמעות הכלכלית האפשרית היא הקדמת המועד שבו ציוד יקר מתחיל לייצר הכנסות. עבודה שמתבצעת במפעל יכולה להיות עקבית יותר וקלה יותר לשכפול בין אתרים. אבל הקדמת ההתקנה מועילה רק אם יש חשמל, לקוח משלם וניצולת מספקת. לא פורסם יעד אחוזי לנתח השוק של DSX POD. המודל שהוצג נשען על שותפות עם ספקיות תשתית, ולא על החלפתן.

בתמונה המצורפת ניתן לראות את המפעל המודולרי של אנבידיה, DSX POD.


מקור: NVIDIA Newsroom

החשמל והקירור הופכים לחלק מהיתרון התחרותי

דיברנו הרבה במהלך השנה האחרונה בהמון מאמרים פוסטים על הביקוש לחשמל ולקירור, וגם אתמול ג'נסן המשיך לדבר על הנושא.
פלטפורמת DSX הרחבה מטפלת ביכולת להוציא יותר עבודה ממגבלת החשמל הקיימת. תוכנת MaxLPS מחלקת הספק בין עומסי העבודה, והחברה מציגה אפשרות להפיק אותה כמות טוקנים, יחידות המידע שמודל מעבד ומייצר, עם עד 30% פחות הספק.
תוכנת DSX Flex נועדה להתאים את צריכת החווה לתנאי רשת החשמל, ותוכנת DSX OS מסייעת בניהול התשתית ובהכנתה לעבודה. הביצועים תלויים בתצורת המערכת ובעומס, ואינם הבטחה לחיסכון זהה בכל אתר.

בתחום הקירור, תכנון המבוסס על מעגל נוזלי סגור ומצננים יבשים יכול לצמצם כמעט לאפס את צריכת המים לקירור המתקן בהשוואה לקירור המבוסס על אידוי.

ורטיב (VRT), שניידר אלקטריק (SU.PA), איטון (ETN), טריין טכנולוג׳יז (TT), ג׳י אי ורנובה (GEV), סימנס אנרג׳י (ENR.DE), תאגיד (ABB (ABBN.SW והיטאצ׳י אנרג׳י שבבעלות היטאצ׳י (6501.T) מופיעות בהקשרים שונים של חשמל, קירור, אגירה ותכנון.

המשמעות למשקיעים היא שמגה ואט פנוי הופך למשאב שצריך למקסם. אם אפשר להגדיל את העבודה שמבוצעת באותו אתר, עשוי להשתנות גם פוטנציאל ההכנסה שלו. עם זאת, צריך להביא בחשבון את עלות הציוד, התוכנה, הניצולת ומחירי השירות ללקוח.

איזה חברות נאוקלאודס ג'נסן שיבח?

אירן (IREN) ונביוס (NBIS) מופיעות בחומרי DSX הרשמיים, לרבות בחינת כלי יעילות ותפעול.
שתיהן נכללות גם באקוסיסטם לתשתיות סוכנים מאובטחות ובתמיכה במחשוב חסוי, שנועד להגן על מודלים ונתונים בזמן שהחישוב מתבצע. 

אצל נביוס פורסם פירוט נוסף על שילוב Groq 3 LPX עם Vera Rubin ורשת Spectrum X בשירות Token Factory, שמספק ללקוחות גישה למודלים. החברה מופיעה גם בהקשר של תשתית לרובוטיקה ולבינה מלאכותית פיזית. 

המשמעות האפשרית לIREN וNBIS היא יכולת להפעיל את התשתית ביעילות ולהציע שירותים מתקדמים יותר. כדי לתרגם זאת לשינוי בתחזיות צריך לראות חוזים, מימון, מועדי הפעלה ולקוחות משלמים. 

ורה רובין מגיע לענן וגוגל נשארת גם שותפה

שיתוף הפעולה מחבר בין פלטפורמת המחשוב של אנבידיה לתשתיות הענן של גוגל.

שירות A5X של גוגל קלאוד, שבבעלות אלפאבית (GOOGL), מיועד לזמינות כללית בנובמבר, עם הרחבת הפריסה גם לאירופה. הוא משלב מערכות Rubin, תקשורת, אחסון וקירור, עם אפשרות מתוכננת להתרחב עד 960 אלף מעבדים גרפיים במספר אתרים. זהו קנה מידה תכנוני, ולא דיווח שכל הכמות כבר הותקנה.

חברת Ineffable Intelligence, שהקים דייוויד סילבר, הוצגה כלקוחה ראשונה שקיבלה גישה לשירות לצורכי למידה מחיזוקים. חברת הפרסום WPP הדגימה עליו תהליכי יצירה שמופעלים באמצעות סוכנים.

הקשר חשוב משום שגוגל (GOOGL) מפתחת גם שבבים ייעודיים משל עצמה. אותה חברה יכולה להתחרות באנבידיה (NVDA) בחלק מהשוק ולהיות לקוחה שלה בחלק אחר. ההכרזה אינה מבטלת את התחרות מצד השבבים הייעודיים, אבל ממחישה שיש לקוחות שרוצים להפעיל עומסי עבודה שונים על ארכיטקטורות שונות.

המעבד המרכזי מקבל תפקיד גדול יותר בעידן הסוכנים

סוכן בינה מלאכותית צריך להריץ קוד, לגשת למידע, להפעיל תוכנות ולנהל את התהליך שבין משימה לתוצאה. העבודה הזאת אינה מתבצעת כולה על המעבד הגרפי. מעבד Vera מיועד להשתלב בשכבה הזו, גם בשרתים עצמאיים.

נביוס (NBIS), חברת Nscale וחברת Verda, מופיעות בבניית תשתיות עם המעבד.
דל, HPE וSMCI בונות מערכות המבוססות עליו. אטלסיאן (TEAM), אלסטיק (ESTC) וסאפ (SAP) מופיעות בהקשרים של עיבוד מידע ויישומי תוכנה.

עוד בשיחת המשקיעים במאי השנה, תיארה הנהלת אנבידיה שוק יעד אפשרי של 200 מיליארד דולר למעבדים מרכזיים, לצד נראות לכ20 מיליארד דולר בהכנסות CPU באותה שנה כספית. 

מבחינה תחרותית, זהו מהלך שמרחיב את החזית מול אינטל (INTC) וחברת AMD ויכול לגזול מהם נתח שוק. אם סוכנים יגדילו את הביקוש למעבדים מרכזיים, אנבידיה (NVDA) רוצה להשתתף גם בחלק הזה של תקציב הלקוח.

סוכנים ארגוניים צריכים לדעת יותר ולפעול בתוך גבולות

אנבידיה רוצה לעזור לחברות לבנות סוכני בינה מלאכותית שמכירים את העסק ויכולים לבצע בו משימות. למשל, סוכן שיודע לבדוק כמה מוצרים נשארו במלאי, לזהות שהביקוש עולה ולהתריע שצריך להזמין סחורה נוספת. לשם כך היא מספקת כלים שמחברים את הסוכן למסמכים, לטבלאות ולמערכות של החברה, כדי שיוכל למצוא מידע ולהשתמש בו לקבלת החלטות.

פלנטיר (PLTR), למשל, מסייעת לאנבידיה להשתמש במידע של שרשרת האספקה שלה לצורך קבלת החלטות. סנופלייק (SNOW) ודאטאבריקס, משלבות כלים לניתוח ולחיזוי בסביבות הנתונים שלהן.
סאפ, סרוויסנאו (NOW), זום (ZM) ואמזון (AMZN) משתמשות בכלים לשיפור החיפוש והבנת המידע.

אבל חיבור למידע הוא רק חלק מהעניין. כשסוכן יכול לבצע פעולות, צריך להגדיר מה מותר לו לעשות. מערכת OpenShell נועדה להגביל את הגישה שלו ולפקח על הפעילות. לדוגמה, חברה יכולה לאפשר לסוכן לקרוא נתוני מלאי ולהציע הזמנה, אבל למנוע ממנו לבצע רכישה ללא אישור.

בהכרזה משתתפות חברות תוכנה וסייבר, ובהן מיקרוסופט, סיסקו (CSCO), קראודסטרייק (CRWD) ופאלו אלטו נטוורקס (PANW).
המשמעות העסקית היא שאנבידיה מרחיבה את תפקידה גם לכלים שמאפשרים להפעיל סוכנים בתוך חברות בצורה מבוקרת. 

מודלים פתוחים מרחיבים את מספר היישומים האפשריים

אנבידיה מספקת לחברות מודלים מוכנים שאפשר להתאים לצרכים שלהן, כדי שלא יצטרכו לפתח הכול מאפס.
חלקם מיועדים להבנת טקסט ותמונות, אחרים לניתוח נתונים עסקיים, ויש גם מודלים לפיתוח רובוטים, נהיגה אוטונומית ומחקר ביולוגי וקוונטי.

סיילספורס (CRM), שופיפיי (SHOP), סאפ (SAP), סינופסיס (SNPS), אקסנצ׳ר (ACN) מופיעות בהקשר של התאמת המודלים ובניית סוכני בינה מלאכותית.
קוינבייס (COIN), דורדאש (DASH), עובדות עם כלי Kumo לניתוח נתונים עסקיים, למשל כדי לחזות ביקוש או לזהות פעילות חריגה.

להערכתי, ההיגיון העסקי פשוט, ככל שיהיה קל וזול יותר לפתח יישומי בינה מלאכותית, יותר חברות יוכלו להשתמש בהם. עבור אנבידיה, זו דרך להגדיל את הביקוש למחשוב שנדרש להפעלת היישומים, גם כשהמודלים עצמם זמינים ללא תשלום.

הבינה המלאכותית נכנסת לתכנון מוצרים ולרצפת הייצור

בתעשייה, אנבידיה עוזרת לחברות לבדוק שינויים במחשב לפני שהן מבצעות אותם במפעל. לשם כך בונים דגם ממוחשב של המכונה או קו הייצור, שנקרא ״תאום דיגיטלי״. אפשר לבדוק באמצעותו איך רובוט יעבוד, לזהות בעיות ולבחון אם שינוי בתכנון ישפר את הייצור, לפני שמשקיעים בציוד או משנים את העבודה בפועל.

סימנס (SIE.DE), למשל, הציגה במפעל שלה בארלנגן שימוש בכלים האלה לתכנון הייצור, עם אפשרות לחיסכון של עד 20% בעלויות בתהליך שהוצג. דאסו סיסטמס (DSY.PA) משתמשת בסוכני בינה מלאכותית שמציעים שינוי בתכנון ובודקים כיצד הוא ישפיע על המוצר. אאודי, שבשליטת פולקסווגן (VOW3.DE), משתמשת בדגמים ממוחשבים לתכנון ייצור סוללות ולבדיקת רובוטים.

בנוסף, אנבידיה הרחיבה את הזמינות של כלי בשם cuDSS, שמקצר חישובים הנדרשים לבדיקות הנדסיות במחשב. אפלייד מטיריאלס (AMAT), קיידנס (CDNS), סינופסיס (SNPS), סימנס (SIE.DE) ודאסו סיסטמס (DSY.PA) משלבות אותו בתוכנות שלהן. המשמעות היא שמהנדסים יכולים לבדוק יותר אפשרויות בפחות זמן ולגלות בעיות מוקדם יותר.

עבור אנבידיה, זו הזדמנות להגדיל את השימוש בשבבים שלה גם בתכנון מוצרים ובהפעלת מפעלים. 

ברובוטיקה המטרה היא לספק את הדרך מהאימון אל המכונה

בתחום הרובוטיקה, אנבידיה מספקת ליצרניות את המחשבים והתוכנות שעוזרים לרובוט ללמוד, להבין את הסביבה ולבצע משימות.
בכנס הוצג הרובוט Agile ONE SN של אג׳ייל רובוטס. גובהו 1.4 מטר, יש לו שתי ידיים בעלות 5 אצבעות והוא מיועד למחקר ולפיתוח, עם זמינות מתוכננת בתחילת 2027.
אג׳ייל רובוטס בונה את הרובוט, ואנבידיה מספקת את המחשוב וכלי הפיתוח שעליהם הוא מבוסס.

בנוסף, החברה הרחיבה כלים שמאפשרים לאמן רובוטים בסביבה ממוחשבת לפני שמפעילים אותם במציאות. כך אפשר לתרגל משימות, לבדוק תנועות ולזהות טעויות בלי לסכן עובדים או ציוד. נוספו גם יותר מ2,000 דגמים מוכנים של ציוד וסביבות עבודה, שמקלים על בניית האימונים האלה.

מבחינה עסקית, אנבידיה רוצה לספק טכנולוגיה ליצרניות רובוטים רבות. ככל שיפותחו ויופעלו יותר רובוטים באמצעות הכלים שלה, עשוי לגדול הביקוש למחשוב הנדרש לאימון ולהפעלה שלהם.


מקור: NVIDIA Newsroom

ברכב האוטונומי אנבידיה רוצה לשרת יצרנים וציים רבים

בתחום הנהיגה האוטונומית, אנבידיה מספקת ליצרניות הרכב מחשבים, חיישנים ותוכנות שעוזרים לרכב להבין מה קורה סביבו ולתכנן כיצד לנסוע. וולוו קארס (VOLCAR B בשטוקהולם) מאמצת את הטכנולוגיה, וגם מרצדס בנץ (MBG.DE), פולקסווגן (VOW3.DE) ולוסיד (LCID) משתתפות בפרויקטים שונים של פיתוח והדגמה.

חברת הנסיעות Bolt מתכננת להתחיל לאסוף נתוני נהיגה במדריד ב2027. זהו שלב בפיתוח תוכנית אירופית הכוללת לפחות 25 אלף רכבי לוסיד עתידיים, המיועדים לנהיגה ללא נהג באזורים ובתנאים מוגדרים. מדובר בתוכנית עתידית, והצי עדיין אינו פועל במתכונת הזאת.

בנוסף, אנבידיה הציגה תוכנה שנועדה לעזור לרכב לזהות את סביבתו ולהחליט כיצד להתקדם, לצד כלים לבדיקת בטיחות לפני פריסה בכבישים. 

מבחינה עסקית, החברה רוצה לספק את הטכנולוגיה ליצרניות ולמפעילי ציים רבים. ככל שיותר רכבים יתבססו עליה, עשוי לגדול הביקוש למוצרים שלה. החברה לא הציגה יעד מספרי לנתח השוק שהיא רוצה להשיג בתחום.

רשתות סלולר הופכות לתשתית להפעלת בינה מלאכותית

אנבידיה רוצה להכניס את המחשוב שלה גם לרשתות הסלולר. הטכנולוגיה, שנקראת AI RAN, מאפשרת לאותה מערכת לטפל בתקשורת הסלולרית וגם להפעיל יישומי בינה מלאכותית. כשהמחשוב נמצא קרוב למשתמשים, אפשר לצמצם את זמן ההמתנה לתגובה, במקום לשלוח כל בקשה למרכז נתונים מרוחק.

טי מובייל (TMUS) כבר ביצעה שיחה ברשת מסחרית באמצעות המערכת, בשיתוף נוקיה (NOK) ואנבידיה (NVDA). דויטשה טלקום (DTE.DE), אליסה (ELISA.HE) ואורנג׳ (ORA.PA) משתתפות בניסויים ובפיתוח שימושים נוספים, שחלקם מתוכננים ל2027.
במקביל, נוקיה (NOK) וסיסקו (CSCO) משלבות בינה מלאכותית בכלים לניהול הרשתות.

מבחינת חברות התקשורת, ההזדמנות היא להשתמש באתרים, בחשמל ובחיבורי התקשורת שכבר ברשותן כדי לספק שירותים נוספים. עבור אנבידיה (NVDA), זהו שוק נוסף למחשבים ולתוכנות שלה. 

ברפואה החיבור נעשה בין גילוי תרופות לטיפול בזמן אמת

בתחום הבריאות, אנבידיה מפתחת כלים שנועדו לעזור לחוקרים לפתח תרופות ולרופאים לתכנן טיפולים מדויקים יותר.
יחד עם אוניברסיטת וושינגטון היא פיתחה מודל בינה מלאכותית שמציע מבנים של חלבונים, שחוקרים יכולים לבדוק במעבדה לצורך פיתוח טיפולים חדשים. דנאהר (DHR) משתתפת בתהליכים שמחברים בין התכנון במחשב לניסויים במעבדה.

במקביל, סימנס הלת׳ינירס (SHL.DE) עובדת עם אנבידיה (NVDA) על שיפור טיפולי הקרינה בסרטן. המטרה היא לעזור למערכת להתאים את הקרינה לשינויים במיקום ובצורת הגידול במהלך הטיפול, כדי לפגוע בו במדויק ולצמצם פגיעה ברקמות בריאות.

ההזדמנות העסקית היא להגדיל את השימוש במחשוב של אנבידיה (NVDA) במחקר ובטיפול רפואי. אבל הצעה של חלבון במחשב עדיין דורשת בדיקות וניסויים, וטכנולוגיה רפואית חדשה צריכה להוכיח בטיחות ויעילות לפני שימוש רחב. 

גם מחשוב קוונטי ומודלים פיזיקליים משתלבים במפה

גם בתחום המחשוב הקוונטי, אנבידיה מפתחת כלים שנועדו לעזור למחשבים לעבוד בצורה מדויקת ואמינה יותר. מודלי הבינה המלאכותית שלה מסייעים לכוון את המערכות ולתקן שגיאות בחישובים.
חברות IQM וSEEQC, משתמשות בכלים האלה, ואמזון מאפשרת לחוקרים לגשת אליהם דרך תשתיות המחשוב שלה.

בנוסף, הוזכרה פלטפורמת Earth 2, שמשתמשת בבינה מלאכותית ובחישובים פיזיקליים לצורך הדמיות של מזג האוויר והאקלים.

מבחינה עסקית, אנבידיה רוצה לספק את המחשוב והתוכנה שתומכים בתחומים האלה, גם כשהמחשב הקוונטי עצמו נבנה בידי חברה אחרת.

המחשב האישי הופך לסביבת פיתוח והפעלה של סוכנים

אנבידיה רוצה לאפשר למשתמשים ולחברות להפעיל בינה מלאכותית גם על המחשב שלהם, בלי לשלוח כל משימה לענן. בכנס הוצגו מחשבי RTX Spark לצד מערכות DGX Spark וDGX Station, המיועדות לפיתוח ולהפעלת יישומים שדורשים יותר כוח מחשוב.

בין העדכונים הוצג דגם DGX Spark עם זיכרון של 64 ג׳יגה בייט, שמתחיל להגיע מהשותפים ב23 באוקטובר, וגרסת DGX Station למערכת Windows המתוכננת לדצמבר. בין יצרניות המחשבים נמצאות דל, חברת (HP (HPQ, לנובו ומייקרוסופט.

בהדגמה הוצג כיצד אפשר להשתמש במחשב אישי כדי להכין סביבת אימון לרובוט, לבצע אימון בענן ולבדוק במחשב את מה שהרובוט למד לפני שמפעילים אותו במציאות. היתרון האפשרי הוא שחלק מהעבודה והמידע נשארים אצל המשתמש, עם פחות תלות בחיבור לענן.

נתחי השוק מחייבים להפריד בין התחומים

אנבידיה כבר מחזיקה בנתחי שוק משמעותיים בכמה תחומים, אבל כל אחוז מתייחס לשוק אחר.
בציוד שמחבר בין מחשבים ושרתים בתוך מרכזי נתונים, החברה החזיקה ב20.4% מההכנסות בשוק מתגי Ethernet ברבעון השני של 2026. 

לשם השוואה, אריסטה (ANET) החזיקה ב18.7% וסיסקו (CSCO) ב18.2%. כלומר, ההתרחבות של אנבידיה מעבר לשבבים כבר מתבטאת במכירות.

בכרטיסים גרפיים נפרדים למחשבים שולחניים, אנבידיה החזיקה בכ90% מהמשלוחים באותו רבעון. זהו נתח גבוה מאוד, אבל הוא מתייחס לכרטיסים האלה בלבד, ולא לכל שוק המחשבים או שבבי הבינה המלאכותית.

בשבבי בינה מלאכותית, אומדן שפורסם באוקטובר 2025 העריך את חלקה בכ70% מהשוק העולמי באותה שנה.
בסין, בנפרד, חלקה עמד על 34% ממשלוחי המאיצים במחצית הראשונה של 2026, על רקע מגבלות היצוא והתחרות המקומית.

במקביל, גוברת התחרות מצד שבבים שמפותחים למשימות מסוימות. 

המשמעות למשקיעים היא שאנבידיה (NVDA) מנסה להרחיב את מקורות ההכנסה שלה לתקשורת, לתוכנה, למעבדים מרכזיים ולרובוטיקה. 

אנבידיה בכל מקום

אנבידיה נמצאת היום כמעט בכל תחום שבו הבינה המלאכותית מתפתחת.
ברפואה היא מספקת כלים למחקר ולשיפור טיפולים, ברובוטיקה היא מסייעת לאמן ולהפעיל רובוטים, בקוונטום היא מפתחת כלים לכיול ולתיקון שגיאות, ובשבבים היא מספקת את כוח המחשוב. לכך מצטרפים נהיגה אוטונומית, שבה היא מספקת מחשוב ותוכנה לרכבים, ותקשורת סלולרית, שבה היא משלבת בינה מלאכותית בתשתיות הרשת.

למשקיעים, המשמעות היא פוטנציאל למקורות הכנסה נוספים, שהצלחתם תלויה באימוץ מסחרי וברווחיות. אנבידיה מכוונת להפוך לספקית מרכזית של המחשוב והתוכנה שעליהם פועלים ענפים שלמים.

מה מצפה לנו בהמשך הכנס ובחודשים הבאים

הכנס יימשך גם מחר ביום חמישי, עם הרצאות, הדגמות וסדנאות מעשיות. 

בהמשך כדאי לעקוב אחר האופן שבו השותפות משתמשות במערכות החדשות, האם הן מצליחות להפעיל חוות מחשוב מהר יותר, להכניס סוכני בינה מלאכותית לעבודה בחברות ולקדם רובוטים ורכבים אוטונומיים לשימוש מסחרי.

בחודשים הקרובים מתוכננות כמה השקות, דגמי DGX Spark ב23 באוקטובר, שירות המחשוב A5X בגוגל קלאוד (GOOGL) בנובמבר, גרסת DGX Station לWindows בדצמבר, והמערכות המודולריות DSX POD והרובוט Agile ONE SN בתחילת 2027. עבור המשקיעים, המבחן יהיה כמה מההכרזות יהפכו למוצרים זמינים, להזמנות ולהכנסות בפועל.