Как небольшая исследовательская лаборатория помогла Nvidia стать компанией с капитализацией в 4 триллиона долларов

Когда Билл Далли присоединился к исследовательской лаборатории Nvidia в 2009 году, в ней работало всего около дюжины сотрудников, а основным направлением исследований был трассировка лучей — технология рендеринга в компьютерной графике.

Сегодня эта некогда скромная лаборатория насчитывает более 400 сотрудников и сыграла ключевую роль в превращении Nvidia из стартапа по производству игровых GPU в 1990-х в компанию с капитализацией в 4 триллиона долларов (320 триллионов рублей), которая сейчас находится в авангарде искусственного интеллекта.

Сейчас лаборатория сосредоточена на разработке технологий для робототехники и ИИ. Некоторые из этих разработок уже воплощаются в продуктах. В понедельник компания представила новый набор мировых моделей ИИ, библиотек и инфраструктуры для разработчиков робототехники.

Билл Далли / Nvidia

Далли, ныне главный научный сотрудник Nvidia, начал консультировать компанию еще в 2003 году, работая в Стэнфорде. Когда он решил уйти с поста главы кафедры компьютерных наук Стэнфорда, он планировал взять творческий отпуск. Однако Nvidia предложила ему постоянную позицию в своей лаборатории.

«Это оказалось идеальным сочетанием моих интересов и талантов», — сказал Далли. «Я думаю, что каждый ищет в жизни место, где он может внести наибольший вклад в мир. И для меня это определенно Nvidia».

С 2009 года лаборатория начала расширяться, исследуя не только трассировку лучей, но и проектирование микросхем, а также технологию VLSI (сверхбольшая интеграция), которая позволяет размещать миллионы транзисторов на одном чипе.

Фокус на физический ИИ и робототехнику

Сегодня, когда Nvidia занимает лидирующие позиции на рынке GPU для ИИ, компания ищет новые области применения своих технологий, такие как физический ИИ и робототехника.

«Я думаю, что в конечном итоге роботы станут огромной частью мира, и мы хотим создавать "мозги" для всех этих роботов», — отметил Далли.

Ключевую роль в этом направлении играет Санья Фидлер, вице-президент по исследованиям ИИ в Nvidia. Она присоединилась к компании в 2018 году, сосредоточившись на создании симуляторов для физического ИИ в лаборатории Omniverse в Торонто.

Санья Фидлер / Nvidia

Одной из первых задач стало создание технологии дифференцируемого рендеринга, которая позволяет преобразовывать 2D-изображения и видео в 3D-модели для симуляций. Эти разработки легли в основу семейства мировых моделей ИИ Cosmos, представленных на CES в январе 2025 года.

Будущее робототехники

Несмотря на прогресс, команда Nvidia сохраняет реалистичный взгляд на сроки появления человекоподобных роботов в домах. Как отметила Фидлер, ситуация напоминает историю с автономными автомобилями — прорывы есть, но до массового внедрения еще годы работы.

«Мы добиваемся огромного прогресса, и ИИ действительно стал катализатором», — сказал Далли. «По мере решения отдельных проблем и увеличения объема данных для обучения сетей эти роботы будут становиться все лучше».