Nvidia

Nvidia (/ɛnˈvɪdiə/; NVIDIA Corporation) — американскаятехнологическая компания, разработчик графических процессоров и систем на чипе (SoC). Разработки компании получили распространение в индустрии видеоигр, сфере профессиональной визуализации, области высокопроизводительных вычислений (в том числе ИИ) и автомобильной промышленности, где бортовые компьютеры Nvidia используются в качестве основы для беспилотных автомобилей. Компания была основана в 1993 году. Штаб-квартира расположена в Санта-Кларе (штат Калифорния).

По состоянию на 2023 год Nvidia была крупнейшим в мире производителем PC-совместимой дискретной графики с долей 80 % (статистика включает все графические процессоры, доступные для прямой покупки конечными пользователями — GeForce, Quadro и ускорители вычислений на базе GPU Tesla)^[8][9], в секторе «хай-энд» её доля в 2025 году составляла 92 %^[10]. В июне 2024 года Nvidia стала крупнейшей компанией в мире по рыночной капитализации (3,34 трлн долларов)^[11]. В июле 2025 года рыночная стоимость компании превышала 4 трлн долларов, что стало мировым рекордом за всю историю биржевых торгов^[12]. В октябре 2025 года Nvidia стала первой в мире публичной компанией, чья рыночная капитализация превысила 5 трлн долларов^[13].

Основатели — Дженсен Хуанг, Крис Малаховски и Кёртис Прэм^[англ.] — приняли решение о создании компании в апреле 1993 года за обедом в Denny's^[англ.] в Сан-Хосе, штат Калифорния. Малаховски и Прэм работали инженерами в Sun Microsystems, но были недовольны избранным компанией направлением развития, Хуанг занимал одну из руководящих должностей в компании-производителе интегральных схемLSI Logic^[англ.]. Они верили, что грядущий прорыв в компьютерной отрасли произойдёт благодаря аппаратному ускорению вычислений, слишком тяжёлых для процессоров общего назначения. Выбор в пользу разработки графических процессоров (GPU) был обусловлен стремительным ростом популярности видеоигр с трёхмерной графикой, который сулил большие прибыли производителям видеокарт. В их стартапе со стартовым капиталом в 40 тысяч долларов Хуанг стал президентом и главным исполнительным директором (CEO), Малаховски занял пост вице-президента по разработке, а Прэм — главного технического директора. Название партнёры придумали только накануне регистрации компании: оно было выбрано как производное от лат. invidia («зависть»), содержащего сочетание букв nv — сокращение от словосочетания next version («следующая версия»), которым предприниматели обозначали всю документацию по новому проекту^[14][15][16].

Компания работала в бесфабричной модели, то есть занималась проектированием и маркетингом продуктов, но не обладала собственным производством полупроводниковых пластин и микросхем. Почти год потребовался фирме, чтобы найти партнёра, который мог произвести микропроцессор по технологическому процессу 0,5 микрона (500 нанометров) — им стал SGS-Thomson Microelectronics, предоставивший компании мощности фабрики под Греноблем во Франции. В мае 1995 года Nvidia представила свою первую разработку — мультимедийную карту NV1, которая объединила на одной PCI-плате блок обработки 2D-графики, ускоритель 3D-графики, звуковую карту и порт для игрового контроллера, совместимого с приставкойSega Saturn. Компании сотрудничали, и в рамках договорённостей с американским подразделением Sega часть игр для Saturn была портирована на PC для запуска на NV1. Версии NV1 также выходили под марками Diamond Multimedia^[англ.] и SGS-Thomson. Выпуск NV1 стоил компании большей части первого 10-миллионного раунда инвестиций от Sequoia Capital, Sutter Hill Ventures^[англ.] и Sierra Ventures, но карта имела ограниченный успех из-за использования квадратичных поверхностей и соответственно принципиальной несовместимости с вышедшим вскоре APIDirectX от Microsoft, где в качестве основного примитива построения 3D^[англ.] сцен были применены треугольные полигоны. Компания была вынуждена сократить половину сотрудников, а впоследствии отказалась от разработки NV2 для Sega Dreamcast и сосредоточилась на разработке комплектующих для ПК^{[15][16][17][18][19]}.

В первой половине 1997 года компания представила графический процессор NV3, который получил название RIVA 128 (от англ. Real-time Interactive Video and Animation accelerator, интерактивный ускоритель видео и анимации в реальном времени). Благодаря поддержке Direct3D, высокой производительности и более низкой цене, чем у основного конкурента в лице Voodoo Graphics от 3dfx Interactive (всего на рынке было более 30 компаний, предлагавших видеокарты с 3D-ускорителями), RIVA 128 приобрела большую популярность. В марте 1998 года за ней последовала ещё более успешная NV4 — RIVA TNT (TwiN Texel) — первый на потребительском рынке ускоритель 3D-графики, который мог накладывать 2 текстуры за проход, и также опережал конкурентов благодаря параллельной обработке 2D и 3D-графики и поддержке True Color. Успех RIVA 128 и RIVA TNT утвердил Nvidia как одного из ключевых игроков рынка ускорителей графики (на конец 1997 года её доля рынка оценивалась в 24 %). RIVA TNT в 1998 году получила награду «Выбор редакции» издания PC Magazine, сама фирма в 1997 и 1998 годах стала «Наиболее уважаемой полупроводниковой бесфабричной компанией» по оценке Ассоциации полупроводниковых бесфабричных компаний (Fabless Semiconductor Association)^{[14][16][18][19]}.

В начале 1998 года планировалось первичное размещение акций на бирже, но после объявлений об этом получила ряд исков о нарушении патентов на технологию мультитекстурирования от конкурентов в лице Silicon Graphics, S3 Graphics и 3dfx Interactive. По итогам 1998 финансового годавыручка компании достигла 158,2 млн долларов, а чистая прибыль — 4,1 млн против 13,3 и 1,3 млн годом ранее. В январе 1999 года первичное публичное предложение было осуществлено на бирже NASDAQ, на торги были выставлены 3,5 млн акций по стартовой цене 12 долларов, которая к концу дня выросла до 19,69 доллара, размещение принесло компании 42 млн долларов, а её рыночная капитализация достигла 626,1 млн^[16][20].

В 1999 году был выпущен графический ускоритель RIVA TNT2 (NV5) — усовершенствованная версия RIVA TNT, с которым компания вплотную подступила к позициям 3dfx, удерживавшей высокое положение на рынке благодаря популярности Glide API у разработчиков игр. Но более значимым релизом года стал GeForce 256 — первый графический процессор, который благодаря интегрированному блоку трансформации и освещения геометрии обеспечил значительный скачок производительности в системах со слабыми центральными процессорами^[21]. Параллельно компания инициировала патентное разбирательство в отношении компании S3 Graphics о нарушении ряда патентов, которое разрешилось соглашением о кросс-лицензировании патентных портфолио и переходом 50 инженеров из S3 в Nvidia.

В 2001—2002 годах компания ввязалась в патентный спор с компанией 3dfx Interactive, в ходе которого последняя не выдержала конкуренции и обанкротилась. За 70 млн долларов Nvidia выкупила активы 3dfx, связанные с производством графических карт, включая патенты, торговые марки и товарные запасы^[16][22].

К началу 2000 годов большинство производителей графических ускорителей вышли из бизнеса, и на рынке дискретных графических ускорителей сформировалась дуополия Nvidia и ATI. После неудачного ускорителя i740Intel оставил попытки выпустить дискретное графическое решение и сосредоточился на встроенной графике под брендом Intel Extreme Graphics^[23]. Доли рынка графики для ПК, включая интегрированную графику, распределились следующим образом: Nvidia — 31 %, Intel — 26 %, ATI — 17 %, остальные компании оказались на периферии. Конкуренция способствовала ускоренным технологическим инновациям в продуктах обеих компаний, что сделало невозможным появление на рынке другого заметного игрока. В 2000—2003 годах компания выступала поставщиком графических чипов для Xbox, а после решения Microsoft снизить себестоимость консоли её место заняла ATI. В свою очередь, Nvidia подписала с Sony контракт на поставки графических процессоров для PlayStation 3, а затем стала поставщиком дискретной графики для настольных компьютеров Apple^[22][24].

В 2006 году на рынке графических ускорителей произошло 2 значимых события. Продажа ATI компании Advanced Micro Devices за 5,4 млрд долларов в октябре 2006 года привела к прекращению её сотрудничества с Intel^[25]. В результате контракты на поставки интегрированной и дискретной графики, которые приносили ATI до 60—70 % выручки, перешли к Nvidia, а рыночная доля AMD/ATI заметно сократилась. А спустя 2 недели компания первой представила унифицированную шейдерную архитектуру графического процессора для ПК^[24]. В 2007 году Nvidia представила программно-аппаратную архитектуру параллельных вычислений CUDA, которая упростила использование графических процессоров для вычислений общего назначения и легла в основу специализированных продуктов — физического движка PhysX и графического движка для визуализации методом трассировки лучейOptiX^[26]. Конец 2000-х годов был омрачён проблемами с качеством — начиная с 2007 года в большом количестве начали появляться сообщения о сбоях, вызванных видеокартами Nvidia; в сентябре 2010 года коллективный иск потребителей был улажен в досудебном порядке^[10][27].

На фоне роста сегмента интегрированной графики в конце 2000-х — начале 2010-х годов (на 2007 год Intel контролировал 35 % рынка графики, Nvidia — 25 %, к началу 2010-х доля Intel превысила 50 %^[23][26]) компания диверсифицировала бизнес, инвестировав в направления высокопроизводительных вычислений и встраиваемых решений для автомобильной промышленности^[28]. Успех фирмы в области ускорения вычислений, в том числе для нейросетей, привлёк в эту область других «технологических гигантов» — в 2015—2016 годах Intel вышел на рынок аппаратного ускорения глубокого обучения через поглощение производителя программируемых пользователем вентильных матриц Altera и бесфабричных компаний Nervana и Movidus, а Google в мае 2016 года выпустил собственный тензорный процессор, оптимизированный под задачи построения нейронных сетей с использованием библиотек TensorFlow^[14]. По итогам 2018 года продажа ускорителей вычислений и решений для ЦОД принесли компании 1,93 млрд долларов (на 133 % больше, чем в 2017 году, и почти 24 % оборота в 2018 году), а продукты для автомобильной промышленности — 558 млн (около 5,7 %)^[29]..

В марте 2019 года Nvidia анонсировала выход на рынок нового одноплатного компьютера Jetson Nano со встроенной поддержкой искусственного интеллекта, размер которого составляет всего 70х45 мм^[30].

В 2020 году компания прекратила использование двух своих брендов — Quadro и Tesla^[31]. В марте 2019 года было объявлено о покупке за 6,9 млрд долларов израильской компании Mellanox, производящей коммутаторы и сетевые адаптерыInfiniBand и Ethernet для дата-центров и высокопроизводительных вычислений. Сделка стала крупнейшим приобретением в истории компании^[32][33] и была завершена 27 апреля 2020 года^[34][35]. В мае 2020 года была поглощена компания Cumulus Networks, которая специализируется на разработке программного обеспечения с открытым исходным кодом для сетевого оборудования — например сетевой операционной системыCumulus Linux для коммутаторов без операционной системы^[36].

С 2022 года правительство США начало вводить ограничения на экспорт высокотехнологичных микросхем в Китай, Россию и ряд других стран. Для Nvidia это стало отрицательным фактором — она потеряла важный рынок сбыта, и в то же время начали быстро развиваться китайские конкуренты, в первую очередь, Huawei^[37]. В ноябре 2022 года был выпущен чат-бот ChatGPT, в разработке которого использовались 10 тыс. графических процессоров Nvidia; это способствовало резкому росту продаж компании^[10]. В апреле 2023 года Nvidia представила VideoLDM — сервис на основе ИИ, создающий короткие видео по текстовому описанию с разрешением до 2048 x 1280 пикселей^[38]. 30 мая 2023 года рыночная капитализация Nvidia достигла 1 трлн долларов^[39][40].

В марте 2024 года была проставлена новая микроархитектура Blackwell^[англ.]*, ориентированная на дата-центры и призванная заменить Hopper^[41]. В мае 2024 года компания приобрела два израильских стартапа за 1 млрд долларов (Deci за 300 млн^[42] и Run: ai за 700 млн^[43]). 18 июня 2024 года Nvidia стала самой дорогой компанией мира, обогнав Microsoft^[44]. 27 января 2025 года компания потеряла почти 600 млрд долларов капитализации. Это произошло после выхода новой ИИ-модели от китайского стартапа DeepSeek и стало крупнейшим падением в истории американского фондового рынка^[45]. В сентябре 2025 года было создано стратегическое партнёрство Nvidia и OpenAI; в рамках этого соглашения Nvidia предоставит аппаратное обеспечение и ресурсы дата-центров на 100 млрд долларов для развития нового поколения искусственного интеллекта^[46]. В начале 2026 года был представлен новый графический процессор, Nvidia Rubin, включающий 336 млрд транзисторов и имеющий память в 288 ГБ; в сочетании с 88-ядерным серверным процессором Vera он образует платформу для дата-центров Vera Rubin, названную в честь астронома Веры Рубин^[10][47][48].

Подразделения компании по состоянию на 2025/26 финансовый год^[49]:

• Compute & Networking — разработка платформ для дата-центров (NVIDIA Data Center) и автомобилей (DRIVE Hyperion); платформы включают процессоры, сетевое оборудование, программное обеспечение, а также услуги по техническому обслуживанию; 90 % выручки;
• Graphics — разработка видеокарт семейств GeForce (для настольных компьютеров, ноутбуков и игровых консолей) и Quadro/NVIDIA RTX (для рабочих станций); 10 % выручки.

NVIDIA является бесфабричной компанией; изготовление полупроводниковых пластин осуществляют TSMC и Samsung Electronics, поставщиками памяти являются SK Hynix, Micron Technology и Samsung Electronics. Для корпусирования микросхем применяется технология CoWoS (Chip-on-Wafer-on-Substrate), позволяющая в одном корпусе соединять несколько микросхем. Сборку плат и тестирование выполняют такие контрактные производители, как Foxconn, Wistron и Fabrinet. В компании в январе 2026 года работало 42 тыс. человек, из них 31 тыс. была занята в разработках, 11 тыс. — в руководстве и продажах^[49].

Помимо США важными для компании центрами операций являются КНР, Индия, Израиль и Тайвань. Выручка за 2025/26 финансовый год составила 216 млрд долларов, из них на оборудование для дата-центров пришлось 194 млрд долларов (162 млрд — на процессоры, 31 млрд — на сетевое оборудование), игровые видеокарты принесли 16 млрд долларов, профессиональные системы визуализации — 3 млрд, автомобильные системы — 2 млрд. Основной рынок сбыта — США, на них пришлось 69 % выручки, на Тайвань — 19 %, на КНР — 9 %^[49].

Часть активов Nvidia вложены в акции других компаний, включая как стартапы в области информационных технологий, так и крупные корпорации; по состоянию на апрель 2026 года Nvidia имела пакеты акций Intel (4,5 %), CoreWeave^[англ.] (12,76 %), Synopsys (2,52 %), Nokia (2,9 %), Nebius Group^[англ.] (0,55 %)^[3].

Примечание. Компания завершает финансовый год в последнее воскресенье января. Рыночная капитализация указана по состоянию на конец года (2026 год — апрель).

В годовых отчётах компания выделяет два семейства продуктов и 4 целевых рынка, на которых работает. Основные продукты — графические процессоры, представленные массовой линейкой GeForce, профессиональными видеокартами Quadro и ускорителями вычислений Tesla, и системы на чипе Tegra. Выпуск графических процессоров исторически является основным направлением бизнеса компании: на начало 2018 года его доля в структуре выручки составляла около 80 % (остальное приходилось на Tegra и решения на её базе). Целевыми рынками компании являются индустрия компьютерных игр, сфера профессиональной визуализации, автомобильная промышленность и область высокопроизводительных вычислений. Важным фокусом для компании является рынок искусственного интеллекта^[54].

Потребительские продукты, ориентированные на рынок видеоигр, объединены брендом GeForce: это графические процессоры GeForce, программное обеспечение для оптимизации производительности GeForce Experience и сервис облачного гейминга GeForce Now. Имеются игровые устройства серии Shield на базе системы на чипе Nvidia Tegra. Для разработчиков компания выпускает специализированные программные библиотеки для создания графических эффектов и реалистичного окружения в традиционных играх и VR-проектах. На рынке профессиональной визуализации представлена графическими процессорами Quadro и специализированными программами и компонентами для работы с видео и трёхмерной графикой и создания реалистичной физики объектов. Направление высокопроизводительных вычислений включает ускорители вычислений Tesla, построенные на их основе суперкомпьютеры для работы с ИИ линейки DGX и специализированные облачные платформы — GPU Cloud для разработки и обучения нейросетей и GRID для виртуализации производительных графических станций. Платформа для автомобильной промышленности объединена брендом Drive и включает бортовые компьютеры и компьютеры автопилота, инструменты для машинного обучения беспилотных автомобилей, информационно-развлекательные системы, продвинутые системы помощи водителю и инструменты для использования дополненной реальности в автомобилях^[29].

Nvidia занялась разработкой платформы удалённой обработки данных в середине 2000 годов, и в мае 2012 года представила свои разработки в этом направлении — платформу VGX для виртуализации рабочих мест с производительностью полноценной рабочей станции и GeForce GRID — технологическую платформу для запуска игр в облаке^[55][56].

По окончании многомесячного тестирования осенью 2015 года компания перезапустила сервис потоковой трансляции игр под брендом GeForce NOW с платной подпиской на игры встроенного каталога и возможностью приобретения других игр через сервис цифровой дистрибуции^[57][58]. GeForce NOW образца 2018 года — третья по счёту итерация сервиса облачных игр (потоковая трансляция ПК-игр из облака), разработку которого фирма вела с начала 2010-х годов^[59].

Новый рынок для компании открылся в 2009 году, когда сразу несколько исследовательских групп обнаружили, что графические процессоры гораздо эффективнее для задач, связанных с глубоким обучением нейросетей. Профессор Стэнфордского университетаЭндрю Ын тогда отмечал, что основанные на GPU решения могут быть в 100 раз эффективнее, чем решения на базе центральных процессоров с архитектурой x86^[60].

Первый суперкомпьютер для решения задач по глубокому обучения ИИ DGX-1 компания представила на конференции GTC в апреле 2016 года одновременно с анонсом ускорителя вычислений Tesla P100. В первой версии DGX-1 было установлено 8 карт P100 с совокупной производительностью 170 терафлопс. Его конфигурация включала 2 линии 10-гигабитного Ethernet и 4 InfiniBand с шиной EDR и скоростью около 100 гигабит в секунду. DGX-1 стал первым комплексным решением для глубокого обучения и поставлялся с пакетом специализированного ПО, в том числе платформой Deep Learning GPU Training System (DIGITS) и библиотекой CUDA Deep Neural Network library (cuDNN). В продажу компьютер поступил в июне 2016 года по цене 129 тысяч долларов^[61]. Спустя год вместе с анонсом ускорителей Tesla V100 на новой архитектуре Volta компания представила обновлённый DGX-1 с 8 картами V100, а также DGX Studio с 4 картами V100 и меньшим объёмом оперативной памяти. Обновлённый DGX-1, поступивший в продажу по цене 149 тысяч долларов, имел производительность в 960 терафлопс при выполнении задач глубокого обучения, DGX Station с производительностью 490 терафлопс получил цену в 69 тысяч^[62][63].

Принципиального прорыва в производительности до 2 петафлопс компания добилась в DGX-2, продемонстрированном на GTC в марте 2018 года. В новом компьютере были использованы 16 ускорителей вычислений Tesla V100, объединённых новым интерфейсом NVSwitch с пропускной способностью 2,4 терабайта в секунду — по характеристике Дженсена Хуанга, этой скорости было бы достаточно для одновременной трансляции 1440 фильмов. В совокупности в новинке было 82 тысячи ядер CUDA, более 100 тысяч ядер Tensor и 512 гигабайт памяти с высокой пропускной способностью стандарта HBM 2. На презентации компания отметила, что смогла достичь в 10 раз большей производительности, чем в DGX-1, и в 500 раз большей, чем в собственных решениях 5-летней давности. В продажу DGX-2 поступил по цене в 399 тысяч долларов^[64][65].

Разработкой систем-на-чипе (SoC), предназначенных для использования в мобильных устройствах, компания занялась после приобретения в 2003 года компании-разработчика дискретной графики для КПК MediaQ. Её наработки были использованы для создания линейки чипов GoForce, которые нашли применение в устройствах Motorola и других производителей. В 2006—2007 годах фирма также приобрела софтверную графическую компанию Hybrid Graphics^[англ.] и бесфабричную компаниюPortalPlayer^[англ.], в прошлом — поставщика систем-на-чипе для Apple iPod. Накопленный опыт и приобретённые технологии были использованы в новой линейке чипов Tegra, которые объединяли процессор общего назначения с архитектурой ARM и собственный энергоэффективный графический процессор. В первом поколении своих SoC, представленном в 2008 году, компания выпустила две серии чипов — Tegra APX 2500 для смартфонов и модели 600 и 650, призванные составить Intel Atom конкуренцию в нише мобильных интернет-устройствах (то есть КПК, ориентированных на веб-сёрфинг и развлечения) и смартбуках^[66]. Tegra первого поколения нашли применение в медиаплеерах Zune HD от Microsoft и Samsung YP-M1 а первым смартфоном на платформе стал Microsoft KIN^[67][68]. Однако широкого применения первое поколение Tegra не получило: сказалась ставка на смартбуки и продвинутые КПК, которые не нашли массового рынка^[69].

Намного более успешной оказалась система-на-чипе Tegra 2, представленная в 2011 года^[70]. Производительная Tegra 2 с поддержкой 3D-графики получила применение во многих 10-дюймовых планшетов и смартфонах Acer, Asus, Motorola, LG, Toshiba и других производителей и оставалась актуальной даже спустя несколько лет^[71]. Успех второго поколения SoС повторила Tegra 3, получившая более мощный графический ускоритель и дополнительное процессорное ядро для простых вычислений. Tegra 3 устанавливался в Google Nexus 7, планшеты Lenovo, Asus и Acer, смартфоны HTC и LG, а также ноутбуки-трансформеры под управлением операционной системы Windows RT — Microsoft Surface и Lenovo IdeaPad Yoga 11. В 2013 году компания представила Tegra 4, на основе которого разработала собственные игровые консоли, выходившие под брендом Shield^[72]. Однако постепенно компания утратила интерес к конкурентному массовому рынку потребительских устройств и переориентировалась на области, где высокая производительность Tegra была востребована — игровые консоли и автомобильный рынок^[73]. В 2012 году NVIDIA договорилась с Audi об использовании Tegra в панелях управления и развлекательных системах автомобилей, а в 2013 году — начала сотрудничество с Tesla и Lamborghini^[15][74].

Долгий производственный цикл автопроизводителей оказался удобен для Nvidia, которая нашла в автомобилях применение как для новых разработок, так и для более старых Tegra 2 и Tegra 3^[75]. Представленная в 2014 году система-на-чипе Tegra K1 изначально позиционировалась как платформа для бортовых компьютеров и систем беспилотных автомобилей, а следующее поколение Tegra X1 вообще не предназначалось для применения в мобильной электронике^[76][77].

На Consumer Electronics Show в январе 2015 года вместе с анонсом системы-на-чипе Tegra X1 фирма представила собственное комплексное решение для автомобильной промышленности — компьютер для приборной панели Drive CX на базе чипа X1, инструментарий для разработки интерфейсов приборной панели Drive Studio и бортовой компьютер для автопилотов Drive PX, в котором использовались сразу 2 SoC X1^[78]. В отличие от ADAS (Advanced driver assistance system, рус.передовая система помощи водителю), представленных на рынке на тот момент, Drive PX был ориентирован на использование в автомобилях, начиная со средней ценовой категории^[79]. С первой версии Drive PX поддерживал работу сразу 12 отдельных HD-камер, информация которых обрабатывалась искусственной нейронной сетью, и распознавал другие транспортные средства, пешеходов, дорожные знаки и другую информацию^[80]. На конференции GPU Technology Conference весной 2015 года представители NVIDIA рассказали о процессе обучения ИИ Drive PX и отметили, что на основе опыта множества смоделированных аварий научили его избегать преград и учитывать все возможные препятствия^[81][82].

Drive PX первой версии имел производительность расчётов в 2,3 терафлопс, а в представленном на CES 2016 компьютере Drive PX 2 этот показатель удалось довести до 8 терафлопс. Этой производительности уже было достаточно для автоматического пилотирования автомобиля на основе данных 12 камер, радара, лидара и других датчиков^[83]. Обновлённый Drive PX 2 научился выводить подробную информацию об окружении автомобиля на экран в реальном времени, а при подключении к интернету — дополнять их сведениями о дорожной обстановке, состоянии дорожного полотна и других факторах^[84]. На GPU Conference в апреле 2016 года NVIDIA были представлены демо-автомобили Audi, Volvo и BMW, оснащённые Drive CX и Drive PX^[85].

В феврале 2017 года состоялась тестовая гонка чемпионата беспилотных электрокаров Roborace, в котором команды представлены технологически идентичными болидами с различными управляющими программными платформами. Обе машины тестового заезда, DevBot 1 и DevBot 2, работали на базе Drive PX 2^[86]. Осенью 2017 года на конференции GPU Conference в Мюнхене компания представила прототип автономного почтового фургона, разработанный ZF Friedrichshafen AG совместно с Deutsche Post DHL, а представители российской технологической компании «Яндекс» рассказали о собственном самоуправляемом автомобиле на базе Toyota Prius V и Drive PX 2^[87][88]. Кроме того, на конференции Дженсен Хуанг представил расширенную версию Drive PX — Drive PX Pegasus, разработанное совместно с 25 другими технологическими компаниями и автопроизводителями и при производительности в 320 терафлопс позволяющее создать беспилотный автомобиль 5-го уровня автономности (не требующий участия человека в управлении)^[89][90]. Также вплоть до августа 2018 года компьютеры линейки Drive PX использовались в электромобилях Tesla^[91][92].

В марте 2018 года после смертельного ДТП, в ходе которого самоуправляемый автомобиль Uber сбил велосипедистку, ошибочно посчитав её незначительным препятствием, которое не требует реакции, фирма объявила о прекращении тестирования собственных беспилотных автомобилей на дорогах общего пользования^[93][94]. Спустя неделю на собственной технологической конференции компания представила облачную платформу Drive Pegasus, предназначенную для тестирования алгоритмов автопилота в смоделированных условиях. Система основана на двух компонентах. Первый — сервер на базе графических процессоров Nvidia, на котором запущена среда симуляции Drive Sim, создающая потоки данных для камер, радара, лидара и других датчиков машины и фотореалистичное тестовое окружение. Второй — бортовой компьютер Drive Pegasus для запуска ИИ-автопилота. Эта связка позволяет моделировать любые ситуации на дороге, включая маловероятные сценарии и экстремальные погодные условия и проводить миллионы тестов в день без риска для других участников дорожного движения^[95][96][97].

В начале 2013 года на Consumer Electronics Show фирма анонсировала собственную игровую консоль под кодовым названием Project Shield. К поступлению устройства в продажу слово Project в названии было опущено^[98]. Shield получил формат геймпада с откидным 5-дюймовым сенсорным экраном, работал под управлением операционной системы Android, позволял загружать игры из магазина Google Play, собственного магазина цифрового контента TegraZone, а также поддерживал технологию GameStream — потоковую трансляцию игр с ПК, оснащённого графическим процессором GeForce на микроархитектуре Kepler. Помимо игры на собственном экране Shield позволял выводить изображение по HDMI на монитор или экран телевизора, что делало его устройством с самой большой библиотекой игр и самыми широкими игровыми возможностями на рынке^[99].

В 2014 году компания представила Shield Tablet, выполненный в форм-факторе традиционного планшета с беспроводным контроллером и ставший одним из наиболее производительных Android-устройств на рынке^[100]. Помимо GameStream устройство получило поддержку облачного игрового сервиса Grid для потоковой трансляции ПК-игр из облака Nvidia (впоследствии переименованного в GeForce Now), а также было оптимизировано для графического движка Unreal Engine^[101]. На момент релиза Shield Tablet оказался сравнительно дорогим устройством, а из-за проблем с перегревом аккумулятора компании пришлось заменить пользователям часть устройств. В 2015 году компания выпустила обновлённую модель с исправленными «детскими болезнями» под индексом K1, которая при идентичной предшественнику конфигурации имела значительно меньшую цену в розничной продаже^[102][103].

Кроме того, в 2015 году фирма выпустила игровое устройство в формате потокового медиаплеера (телевизионной приставки), получившее название Shield Android TV или просто Shield (оригинальный Shield 2013 года был переименован в Shield Portable). Новый Shield стал первым устройством на базе процессора Tegra X1, работал на базе Android TV, поддерживал GameStream и Grid (GeForce Now) и вывод видео в разрешении Ultra HD (4K). Помимо контента Android TV устройство получило поддержку стриминговых сервисовNetflix, Hulu Plus, YouTube, Amazon Instant Video и Sling TV^[англ.], российских Okko, Megogo.net, Amediateka, Rutube и многих других, а также поддержку стриминга с Android-устройств Google Cast^[104][105]. В обновлении 2017 года Shield получил на 40 % более компактный корпус, поддержку новых стриминговых сервисов, полную интеграцию с голосовым помощником Google Assistant и поддержку системы умного дома на платформе SamsungSmartThings^[англ.] в режиме хаба, через который организовано подключение и взаимодействие устройств и датчиков^[106][107].

В марте 2014 года компания представила свой первый специализированный компьютер для встраиваемых системJetson^[англ.] TK1 на базе процессора Tegra K1, предназначенный для использования в автономных дронах, умных камерах, роботах и других интеллектуальных устройствах. Несмотря на скромные размеры, Jetson TK1 с производительностью в 326 гигафлопс был сравним по мощности с традиционными рабочими станциями, что позволило позиционировать новинку и последующие версии Jetson как «первые мобильные суперкомпьютеры»^[108]. В Jetson TX1 на базе системы-на-чипе Tegra X1 производительность выросла до 1 терафлопс, а размер самого устройства удалось сократить до размера пластиковой карты^[109]. В Jetson TX2 на основе обновлённого процессора Tegra X2 NVIDIA удалось удвоить производительность при сохранении прежнего уровня энергопотребления^[110]. Принципиального прорыва в вычислительной мощности компания достигла в июне 2018 года в компьютере Jetson Xavier, основанном на следующем поколении чипов Tegra. Система с производительностью 30 терафлопс при энергопотреблении втрое меньше, чем у лампы накаливания, была представлена как первый в мире компьютер для интеллектуальных роботов. На плате Jetson Xavier разместились 8-ядерный процессор ARM для выполнения общих вычислений, графический процессор с тензорными ядрами, предназначенный для задач, связанных с глубоким обучением, и специализированные блоки для обработки видео^[111]. Jetson Xavier был представлен в составе платформы Isaac, также включающей набор API и инструментов разработки для подключения к 3D-камерам и датчикам Isaac SDK, библиотеку ускорителей ИИ Isaac IMX и виртуальную среду для обучения и тестирования ИИ Isaac Sim^[112][113].

Семейство микропроцессор Nvidia Grace класса Server/Datacenter которые обеспечивают высокую производительность, энергоэффективность и возможность подключения с высокой пропускной способностью, и которые можно использовать в различных конфигурациях для различных нужд центров обработки данных^[114]. Выпускаются с середины 2023 года^[115].

NVIDIA Isaac GR00T — это исследовательская инициатива и платформа для разработки универсальных моделей роботов и конвейеров данных для ускорения исследований и разработок в области гуманоидной робототехники^[116].

Базовая модель для роботов-гуманоидов GR00T N1 с опцией рассуждений — её обучали в том числе на синтетических данных. Мультимодальная модель «трактует окружение по визуальным и языковым влияниям, что позволяет боту рассуждать, проводить и соблюдать правила, планировать действия»^[117].

С 2009 года компания проводит ежегодные конференции GPU Technology Conference (GTC), первая из которых прошла в Сан-Хосе в конце сентября — начале октября 2009 года. За десятилетие география мероприятия значительно расширилась: в 2018 году помимо GTC в Кремниевой долине и Вашингтоне региональные конференции прошли в Тайване, Японии, Европе, Израиле и Китае^[118]. Если первоначально главной темой GTC были развитие и использование графических процессоров для ускорения вычислений, то с середины 2010-х годов фокус сместился на развитие машинного обучения и применение ИИ^[119][120].

В 2009 году фирма учредила инвестиционную программу GPU Ventures Program для вложений в стартапы, работающие над методами применения графических процессоров для общих вычислений. В рамках программы компания планировала предоставлять инвестиции от 0,5 до 5 миллионов долларов перспективным проектам, связанным с обработкой видео, НИОКР, финансами и другими направлениями применения собственных технологий^[121]. По состоянию на 2018 год в портфель GPU Ventures Program входили в числе прочих система облачной аналитики для розничной торговли Abeja, разработчик технологий для самоуправляемых автомобилей Optimus Ride, разработчик ИИ для голосовых помощников Soundhound, метеорологический стартап TempoQuest, разработчик технологий компьютерного зрения для здравоохранения Zebra Medical и компания Datalogue, разрабатывающая алгоритмы data mining^[122].

В 2015 году с целью преодолеть дефицит специалистов в области обработки данных и глубокого обучения компания анонсировала собственную образовательную программу — Институт глубокого обучения (Deep Learning Institute, DLI)^[123]. Первые образовательные сессии прошли в рамках GTC, а в 2016 году совместно с платформами массового онлайн-образованияCoursera и Udacity выпустила онлайн-курсы по глубокому обучению и ИИ. В DLI проходили подготовку разработчики из компаний Adobe, Alibaba и SAP, также курсы проходили на площадках крупных исследовательских и образовательных институтов — Национальных институтов здравоохранения США, Национального института науки и технологий США^[англ.], Супервычислительного центра Барселоны^[англ.], Сингапурского политехнического института^[англ.] и Индийского технологического института Бомбея^{[англ.][124][125]}. Программы обучения в DLI построены вокруг прикладных направлений применения технологий компании в самоуправляемых автомобилях, здравоохранении, робототехнике, финансах, а практические занятия ведут специалисты Nvidia и компаний-партнёров и сотрудники университетов^{[126][127][128]}.

В июне 2016 года компания представила программу поддержки стартапов, работающих в области искусственного интеллекта и обработки данных — Nvidia Inception Program. Участники программы получают ранний доступ к программному и аппаратному обеспечению, помощь сертифицированных специалистов и инженеров компании, обучение в DLI и инвестиции в рамках GPU Ventures Program^[129]. Уже к 2017 году в программе участвовало свыше 1300 компаний, на 2018 год число участников программы достигло 2800. В рамках ежегодной конференции GTC компания выбирает несколько победителей программы, продемонстрировавших выдающиеся достижения в своих областях. В 2017 году лауреатами премии стали разработчик системы диагностики боли в груди Genetesis, система борьбы с вредоносным ПОDeep Instinct^[англ.] и авторы технологии анализа крови на основе нейронных сетей Athelas, в 2018 году — проект Subtle Medical с технологией ускорения МРТ и ПЭТ на основе нейронных сетей, система автоматизации розничной торговли AiFi и логистический стартап Kinema Systems^[130][131].

Штаб-квартира компании расположена в городе Санта-Клара в одноимённом округе штата Калифорния. Первое здание комплекса, названное «Индевор» (англ. Endeavor) в честь последнего космического челнока НАСА, было возведено в 2010—2017 годах по проекту архитектурного бюро Gensler^[англ.]. Помещения внутри «Индевора» носят названия, отсылающие к научной фантастике — «Альтаир IV» (планета из фильма «Запретная планета»), «Скаро» (планета из научно-фантастического сериала «Доктор Кто»), «Скайнет» (искусственный интеллект из серии фильмов «Терминатор»), «Вогсфера» (родная планета расы вогонов из произведений Дугласа Адамса), Хотт (планета из вселенной «Звёздных войн»), «Мордор» (регион Средиземья, владения Саурона из легендариума Джона Толкиена), «Метрополис» (отсылка к одноимённому немому фантастическому кинофильму Фрица Ланга)^[15].

На 2018 год компания вела строительство второго здания под названием «Вояджер» (англ. Voyager), которое служит отсылкой к одноимённым космическим аппаратам и программе исследования дальних планет Солнечной системы. Первые буквы названий зданий новой штаб-квартиры, латинские En и V также складываются в Nv — первые буквы названия самой компании. Площадь «Индэвора» составляет 500 тысяч кв. футов (около 46,5 тыс. м²), проектная площадь «Вояджера» — 750 тысяч кв. футов (около 69,6 тысячи м²). «Индэвор» вмещает более 2000 сотрудников компании, всего в Санта-Кларе работает 5000 сотрудников, а общий штат компании составляет 11,5 тысяч человек^{[15][132][133]}.

По состоянию на февраль 2026 года руководящие посты в компании занимали^[49]:

• Дженсен Хуанг (Jen-Hsun Huang) — бессменный президент, главный исполнительный директор (CEO), член совета директоров.
• Колетт Кресс (Colette M. Kress) — исполнительный вице-президент, главный финансовый директор (CFO) с 2013 года. В прошлом работала в Cisco (2010—2013), Microsoft (1997—2010), Texas Instruments (1989—1997). Имеет степень бакалавров финансов Университета Аризоны и магистерскую степень Южного методистского университета.
• Аджай Пури (Ajay K. Puri) — исполнительный вице-президент по глобальным операциям с 2009 года (в 2005—2009 годах старший вице-президент по глобальным продажам). В прошлом работал в Sun Microsystems (1983—2005), Hewlett-Packard, Booz Allen Hamilton и Texas Instruments. Имеет степень бакалавра инженерных наук^[англ.]Университета Миннесоты, степень магистра инженерных наук^[англ.]Калифорнийского технологического института и степень магистра делового администрированияГарвардской школы бизнеса.
• Дебора Шоквист (Debora Shoquist) — исполнительный вице-президент по операциям с 2009 года (в 2007—2009 годах старший вице-президент по операциям). В прошлом работала в JDSU (2004—2007), Coherent^[англ.] (2002—2004), Quantum Corporation^[англ.] и Hewlett-Packard. Имеет степени бакалавра электротехники Университета Канзаса и бакалавра биологии Университета Санта-Клары.
• Тимоти Тетер (Timothy S. Teter) — исполнительный вице-президент, главный советник и секретарь с 2018 года (в 2017—2018 годах старший вице-президент). В прошлом партнёр в юридической фирме Cooley LLP^[англ.], до юридической карьеры — инженер в Lockheed Missiles and Space Company. Имеет степень бакалавра механики Калифорнийского университета в Дейвисе и степень доктора юриспруденцииСтэнфордской школы права^[англ.].

На 2026 год компанией было выпущено 24,49 млрд обыкновенных акций, имеющих 1 голос. Компания проводила дробление акций в 2000, 2001 и 2006 году в соотношении 2 к 1, в 2007 году «сплит» был проведён в соотношении 3 к 2^[134]. В 2021 году компания провела дробление в соотношении 4:1^[135], а в 2024 году — 10 к 1^[136].

Акции находятся в обращении на бирже NASDAQ. Крупнейшими держателями акций являются Vanguard Fiduciary Trust Co. (9,33 %), BlackRock Advisors LLC (5,97 %), SSgA Funds Management (4,08 %), Fidelity Management & Research Co. (3,99 %), основатель компании Дженсен Хуанг (3,34 %), Geode Capital Management (2,42 %), JPMorgan Investment Management, Inc. (1,88 %), BlackRock Life Ltd. (1,74 %), T. Rowe Price International Ltd. (1,54 %), Государственный пенсионный фонд Норвегии (1,37 %)^[3].

Впервые после IPO в 1999 году фирма выплатила дивиденды в 2006 году, следующая выплата последовала в 2012 году, с ноября 2012 года выплаты дивидендов держателям акций проходят ежеквартально^[134].

22 февраля 2024 года акции NVIDIA выросли на 15 %, в результате чего рыночная капитализация компании увеличилась более чем на $230 млрд всего за день, что стало самым большим приростом рыночной стоимости компании за день в истории, затмивший прежний рекорд в $197 млрд, установленный Meta в начале февраля 2024 года. Причиной роста стала публикация годового отчёта NVIDIA, в котором были показаны рекордные значения выручки и чистой прибыли^[137]. 3 сентября 2024 года акции Nvidia упали на 9,5 %, в результате чего её капитализация сократилась на 280 млрд долларов. Это крупнейшее падение стоимости акций за один день в истории американского рынка акций произошло после того, как Министерство юстиции США выдало повестку в суд, обвинив компанию в нарушении антимонопольного законодательства.^[138][139] Таким образом всего за один год Nvidia побила оба рекорда — и самого большого прироста капитализации за день, и самого резкого её обвала за одну торговую сессию.

С начала 2000-х годов фирма начала проявлять интерес к российскому рынку графических процессоров, на котором занимала положение безусловного лидера. В 2003 году в Москве начал работу офис Nvidia, в зону ответственности которого попали страны Европы, Ближнего Востока и Африки. Через российский офис фирма занималась подбором местных программистов и сотрудничество с разработчиками для оптимизации как выпущенных, так и находящихся в разработке игр. Также на базе российского офиса была открыта лаборатория для тестирования игр, программного обеспечения для профессиональной визуализации и других приложений, использующих вычислительные мощности графического процессора. На 2014 год московская лаборатория была одним из 4 крупнейших дата-центров фирмы, и на её долю приходилось до 70 % всех тестируемых компанией игр. Инженеры офиса принимают участие во многих глобальных проектах компании, фокусируясь на разработке и развитии программной составляющей решений для игрового и профессионально рынка, включая рынок ИИ. С 2011 года по 2022 года российский офис располагался в бизнес-центре «Двинцев» на улице Двинцев в Москве^{[140][141][142]}.

7 марта 2022 года компания объявила об уходе с рынка России и Беларуси в связи с вторжением России на Украину^[143]. Nvidia остановила продажи в России с марта, в июле перестала продлевать и продавать российским компаниям лицензии на программное обеспечение для облачного гейминга. О полном уходе с российского рынка также свидетельствует квартальная отчётность компании^[144][145]: в итоге, в 2022 году на Россию пришлось 2 % от общего объёма продаж Nvidia^[146].

В феврале 2003 года разгорелся спор между Futuremark и Nvidia из-за теста видеокарты на производительность — Futuremark обвинила NVidia в подстройке драйверов видеокарты специально, чтобы увеличить показатели производительности в тесте^[147]. На протяжении нескольких месяцев Futuremark не признавала результаты своих тестов с последней версией драйвера Nvidia^[148]. Наконец, публично пообещав на своём официальном сайте опубликовать новую версию теста, которая блокирует эти механизмы подстройки и обвинив NVidia в преднамеренной обфускации кода драйверов Detonator FX, Futuremark днём позже отозвала своё заявление, объяснив его личной ошибкой разработчика. Как отмечала пресса, это позволило Futuremark избежать судебных исков о защите деловой репутации^[149].

В 2012 году Линус Торвальдс обрушился с жёсткой критикой в адрес Nvidia из-за плохого сотрудничества с разработчиками Linux. На своей встрече со студентами Университета Аалто в Финляндии он нецензурно высказался о компании Nvidia, и назвал её худшей из компаний, с которыми приходится сталкиваться сообществу Linux^[150].

В 2014 году руководитель по связям с общественностью компании AMD Роберт Халлкок обвинил Nvidia в борьбе с конкурентами при помощи библиотеки разработки GameWorks^[англ.]. По его словам, GameWorks искусственно мешает разработчикам оптимизировать код игр под аппаратное обеспечение конкурирующих производителей видеокарт^[151].

В 2015 году компанию уличили в сокрытии реальных характеристик своего флагманского устройства GeForce GTX 970. Независимые исследователи установили, что графический процессор имеет не 64 блока ROP, как было заявлено самим производителем, а всего 56. Также они указали, что видеопамять устройства работает по схеме 3,5+0,5 Гбайт, в которой часть памяти GDDR5 работает на заведомо меньшей скорости, чем её основной блок, а кэш второго уровня урезан с 2 Мбайт до 1,75 Мбайта^[148].

В феврале 2019 года AMD выступила с критикой новой проприетарной технологии интеллектуального сглаживания Nvidia Deep Learning Super-Sampling (DLSS). Представители AMD считают, что открытые стандарты SMAA и TAA хорошо работают на ускорителях разных вендоров и при этом лишены недостатков DLSS^[152].

• Список графических процессоров Nvidia
• Сравнение чипсетов Nvidia
• PureVideo
• nouveau

• nvidia.com — официальный сайт Nvidia

Эта статья выглядит как пресс-релиз или рекламный буклет.

Пожалуйста, отредактируйте её с учётом нейтральной точки зрения и использованием независимых от предмета статьи авторитетных источников. В случаях вопиющей, безнадёжной рекламности страница может быть помечена к быстрому удалению шаблоном {{db-spam}}.