چه عواملی باعث افزایش قابل توجه سهام NVIDIA می‌شود؟

درک صعود انویدیا (NVIDIA) در عصر دیجیتال

انویدیا، نامی که با محاسبات با کارایی بالا (High-Performance Computing) عجین شده است، جهش فوق‌العاده‌ای را در ارزش سهام خود تجربه کرده که توجه سرمایه‌گذاران بخش‌های مختلف، از جمله جامعه کریپتو را به خود جلب کرده است. این رشد چشمگیر صرفاً بر پایه حدس و گمان نیست، بلکه در تغییرات بنیادین تکنولوژیک و هوش تجاری استراتژیک ریشه دارد. در هسته اصلی خود، موفقیت انویدیا گواهی بر نقش محوری آن در تأمین نیازهای محاسباتی عصر مدرن، به‌ویژه در حوزه‌های نوظهور هوش مصنوعی (AI) و هوش مصنوعی مولد (Generative AI) است.

تقاضای بی‌سابقه برای قدرت پردازشی

چشم‌انداز دیجیتال در حال گذر از یک تحول عمیق است که با نیاز سیری‌ناپذیر به قدرت پردازش خام شناخته می‌شود. در حالی که واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) در ابتدا برای رندر کردن جلوه‌های بصری پیچیده در بازی‌های ویدئویی طراحی شده بودند، قابلیت‌های پردازش موازی آن‌ها، این قطعات را به ابزارهایی ضروری برای طیف گسترده‌ای از کاربردها تبدیل کرده است.

• از ریگ‌های گیمینگ تا مراکز داده: تکامل نقش GPU به‌طور سنتی، پردازنده‌های گرافیکی قهرمانان دنیای گیمینگ بودند و مسئولیت گرافیک‌های خیره‌کننده و تجربه‌های غوطه‌ورکننده‌ای را بر عهده داشتند که بازی‌های ویدئویی مدرن را تعریف می‌کنند. معماری آن‌ها که برای اجرای همزمان هزاران محاسبه بهینه شده است، ثابت کرد که برای کارهایی فراتر از پردازش پیکسل‌ها نیز به‌طور منحصر‌به‌فردی مناسب است. این قدرت پردازش موازی، در تضاد با پردازش سریال یک CPU، پردازنده‌های گرافیکی را برای هر بار کاری که می‌توانست به محاسبات مستقل و همزمانِ بسیار تقسیم شود، ایده‌آل کرد. پذیرندگان اولیه این رویکرد، محققان علمی بودند که شروع به بهره‌گیری از GPUها برای شبیه‌سازی‌های پیچیده، تحلیل داده‌ها و عملیات‌های رمزنگاری کردند؛ امری که پیش‌درآمدی برای نقش بعدی آن‌ها در استخراج ارزهای دیجیتال (Mining) بود.

• انقلاب هوش مصنوعی: مرزی جدید برای GPUها ظهور هوش مصنوعی مدرن، به‌ویژه یادگیری عمیق (Deep Learning)، نقطه عطفی برای پردازنده‌های گرافیکی بود. آموزش شبکه‌های عصبی پیچیده شامل حجم عظیمی از داده‌ها و عملیات ریاضی تکرارپذیر (ضرب ماتریس‌ها) است که GPUها می‌توانند با کارایی بی‌نظیری از پس آن‌ها برآیند. با رشد اندازه و پیچیدگی مدل‌های هوش مصنوعی، تقاضا برای سخت‌افزارهای تخصصی با قابلیت تسریع این محاسبات نیز افزایش یافت. انویدیا با توسعه یک معماری قدرتمند برای GPU و یک اکوسیستم نرم‌افزاری جامع، در موقعیت منحصر‌به‌فردی برای سرمایه‌گذاری روی این روند قرار داشت.

  • هوش مصنوعی مولد: غایتِ بار کاری GPU هوش مصنوعی مولد، که نمونه بارز آن مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) مانند GPT-3 یا شبکه‌های مولد رقابتی (GAN) هستند، اوج توانمندی‌های فعلی هوش مصنوعی و محرک تقاضای حتی بیشتری برای GPUها محسوب می‌شوند. این مدل‌ها روی مجموعه‌داده‌های عظیم، که اغلب شامل تریلیون‌ها پارامتر هستند، آموزش می‌بینند و برای آموزش اولیه و استنتاج (Inference) بعدی (تولید محتوای جدید) به منابع محاسباتی عظیمی نیاز دارند.

    • فاز آموزش (Training): این مرحله به شدت داده‌محور و از نظر محاسباتی سنگین است. این فرایند شامل تغذیه مدل با مقادیر وسیعی از متن، تصویر یا داده‌های دیگر و تنظیم میلیاردها پارامتر داخلی برای یادگیری الگوهاست. این فرایند می‌تواند هفته‌ها یا ماه‌ها طول بکشد و از هزاران GPU که به‌صورت موازی در مراکز داده تخصصی کار می‌کنند، استفاده کند.
    • فاز استنتاج (Inference): حتی پس از آموزش، استقرار این مدل‌ها برای تولید بلادرنگ (مثلاً پاسخ به یک پرسش یا تولید یک تصویر) به قدرت پردازش قابل توجهی نیاز دارد. اگرچه استنتاج نسبت به آموزش تقاضای کمتری دارد، اما مقیاس‌بندی آن برای میلیون‌ها کاربر همچنان مستلزم زیرساخت‌های عظیم GPU است. پردازنده‌های گرافیکی انویدیا با «هسته‌های تنسور» (Tensor Cores) تخصصی خود، به‌ویژه در این نوع محاسبات مهارت دارند و مزیت عملکردی قابل توجهی نسبت به CPUهای عمومی ارائه می‌دهند.

  • مرکز داده به عنوان ریگ استخراج جدید برای کسانی که با دنیای کریپتو آشنایی دارند، آنالوژی «ریگ استخراج» (Mining Rig) لنز قابل درکی برای فهم چشم‌انداز فعلی هوش مصنوعی فراهم می‌کند. همان‌طور که استخراج‌کنندگان ارزهای دیجیتال آرایه‌های قدرتمندی از GPUها را برای حل پازل‌های پیچیده رمزنگاری و کسب پاداش جمع‌آوری می‌کنند، توسعه‌دهندگان و شرکت‌های هوش مصنوعی نیز در حال ساخت «مراکز داده هوش مصنوعی» — خوشه‌های عظیمی از GPUهای انویدیا — برای «استخراج» بینش‌ها، خلق محتوای جدید و جابه‌جا کردن مرزهای هوش هستند. این مراکز داده، موتورهای محاسباتی محرک انقلاب هوش مصنوعی هستند و پردازنده‌های گرافیکی انویدیا حیاتی‌ترین اجزای آن‌ها محسوب می‌شوند.

سلطه استراتژیک انویدیا در بازار شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی

صعود شهابی انویدیا صرفاً به دلیل تقاضا نیست؛ بلکه به همان اندازه مدیون موقعیتِ نزدیک به انحصار آن در تأمین زیرساخت‌های ضروری سخت‌افزاری و نرم‌افزاری برای توسعه هوش مصنوعی است. این برتری از ترکیبی از آینده‌نگری در معماری، نوآوری بی‌وقفه و پرورش یک اکوسیستم قدرتمند ناشی می‌شود.

• اقتدار معماری: CUDA و فراتر از آن سنگ بنای سلطه انویدیا، پلتفرم اختصاصی محاسبات موازی آن یعنی CUDA (معماری دستگاه محاسباتی یکپارچه) است. CUDA که در سال ۲۰۰۶ معرفی شد، یک لایه نرم‌افزاری است که به توسعه‌دهندگان اجازه می‌دهد از GPUهای انویدیا برای محاسبات عمومی و نه فقط گرافیک، استفاده کنند.

  • CUDA: ستون فقرات نرم‌افزاری کودا فراتر از یک زبان برنامه‌نویسی است؛ این یک اکوسیستم جامع شامل مدل برنامه‌نویسی، کتابخانه‌ها، کامپایلرها و ابزارهای توسعه است. این پلتفرم میلیون‌ها توسعه‌دهنده و محقق را قادر ساخته تا از قدرت عظیم پردازش موازی GPUهای انویدیا برای طیف وسیعی از کاربردها از جمله شبیه‌سازی‌های علمی، تحلیل داده‌ها و به‌ویژه هوش مصنوعی بهره ببرند. سرمایه‌گذاری قابل توجهی که توسعه‌دهندگان برای ساخت مدل‌ها و برنامه‌های هوش مصنوعی روی CUDA انجام داده‌اند، یک «خندق» (Moat) رقابتی قدرتمند پیرامون انویدیا ایجاد کرده است. سوییچ کردن به یک پلتفرم سخت‌افزاری متفاوت اغلب به معنای بازنویسی بخش‌های قابل توجهی از کد است که تلاشی پرهزینه و زمان‌بر محسوب می‌شود. این «وابستگی به فروشنده» (Vendor lock-in)، در حالی که برای انویدیا سودآور است، جایگاه آن را به عنوان استاندارد دوفاکتو در توسعه هوش مصنوعی تثبیت کرده است.

  • نوآوری سخت‌افزاری: سری H100 و A100 انویدیا همواره با پردازنده‌های گرافیکی تخصصی مراکز داده خود، مرزهای عملکرد سخت‌افزاری را جابه‌جا می‌کند. پردازنده‌های گرافیکی A100 و اخیراً H100 Tensor Core نمونه‌های بارز این موضوع هستند. این تراشه‌ها فقط قدرتمند نیستند؛ بلکه با ویژگی‌های خاصی برای بارهای کاری هوش مصنوعی مهندسی شده‌اند:

    • هسته‌های تنسور (Tensor Cores): واحدهای پردازش تخصصی طراحی شده برای تسریع ضرب ماتریس‌ها که در یادگیری عمیق بنیادی هستند.
    • حافظه با پهنای باند بالا (HBM): اجازه انتقال فوق‌سریع داده‌ها را می‌دهد که برای تغذیه مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی با داده، حیاتی است.
    • NVLink: یک فناوری اتصال پرسرعت که به چندین GPU اجازه می‌دهد مستقیماً با سرعتی بسیار بالاتر از رابط‌های سنتی PCIe با یکدیگر ارتباط برقرار کنند و امکان ایجاد خوشه‌های قدرتمند GPU را فراهم می‌سازد. این نوآوری‌ها تضمین می‌کنند که سخت‌افزار انویدیا در بنچمارک‌های هوش مصنوعی به‌طور مداوم از رقبا پیشی بگیرد و جایگاه آن را به عنوان انتخاب اول برای تحقیقات و استقرار پیشرفته هوش مصنوعی محکم‌تر کند.

• سهم بازار و چشم‌انداز رقابتی انویدیا سهم غالبی از بازار تراشه‌های شتاب‌دهنده هوش مصنوعی مورد استفاده در مراکز داده را در اختیار دارد. در حالی که رقبایی مانند AMD و اینتل در حال سرمایه‌گذاری سنگین روی سخت‌افزار هوش مصنوعی خود هستند، با نبردی دشوار در برابر اکوسیستم مستقر انویدیا، وفاداری توسعه‌دهندگان و نوآوری مستمر آن روبرو هستند.

  • آنالوژی «بیل و کلنگ» برای هوش مصنوعی برای کسانی که با استراتژی‌های سرمایه‌گذاری آشنا هستند، انویدیا کاملاً تجسم استعاره «بیل و کلنگ» (Picks and Shovels) است. در زمان هجوم برای طلا، مطمئن‌ترین راه برای کسب سود، لزوماً استخراج طلا نبود، بلکه فروش ابزارهایی بود که معدنچیان به آن‌ها نیاز داشتند (بیل و کلنگ). در رونق فعلی هوش مصنوعی، شرکت‌های بی‌شماری در تلاش‌اند تا برنامه‌های انقلابی هوش مصنوعی (همان «طلا») را بسازند، اما تقریباً همه آن‌ها برای انجام این کار به GPUهای انویدیا (همان «بیل و کلنگ») نیاز دارند. این جایگاه، جریان درآمدی بنیادین و نسبتاً پایداری را برای انویدیا فراهم می‌کند، صرف‌نظر از اینکه کدام اپلیکیشن‌های خاص هوش مصنوعی در نهایت به موفقیت برسند.

عملکرد مالی قدرتمند: سوخت‌رسانی به اعتماد سرمایه‌گذاران

فراتر از اقتدار تکنولوژیک و سلطه بر بازار، جهش سهام انویدیا با عملکرد مالی استثنایی آن پشتیبانی می‌شود. این شرکت همواره رشد درآمد قوی، حاشیه سود سالم و مسیر روشنی برای سودآوری پایدار از خود نشان داده است.

• رشد انفجاری درآمد و حاشیه سود گزارش‌های مالی انویدیا مکرراً از انتظارات تحلیل‌گران فراتر رفته و رشد انفجاری را به‌ویژه در بخش مراکز داده نشان داده است. این بخش که تحت تأثیر تقاضای هوش مصنوعی است، به محرک اصلی درآمد شرکت تبدیل شده و از کسب‌وکار سنتی GPUهای گیمینگ پیشی گرفته است.

  • گزارش‌های فصلی: نگاهی به رشد فوق‌سریع در هر فصل، کنفرانس‌های گزارش سود انویدیا تصویری زنده از تقاضای بی‌امان برای سخت‌افزار هوش مصنوعی آن ارائه داده‌اند. ارقام درآمد نه تنها رشد کرده‌اند، بلکه اغلب در بخش‌های کلیدی نسبت به سال قبل دو یا سه برابر شده‌اند که نشان‌دهنده مقیاس بی‌سابقه‌ای از گسترش برای شرکتی در این اندازه است. این رشد فوق‌سریع (Hypergrowth) به سرمایه‌گذاران اطمینان می‌دهد که رونق هوش مصنوعی واقعی است و انویدیا در مرکز آن قرار دارد.
  • محصولات با حاشیه سود بالا: مرکز داده در مقابل گیمینگ پردازنده‌های گرافیکی مراکز داده (مانند H100 و A100) بسیار گران‌تر هستند و حاشیه سود بالاتری نسبت به پردازنده‌های گرافیکی گیمینگِ سطح مصرف‌کننده دارند. این تغییر در ترکیب درآمد به سمت محصولات سازمانی با حاشیه سود بالاتر، تأثیر مثبت قابل‌توجهی بر سودآوری کلی انویدیا دارد و منجر به سود بیشتر به ازای هر سهم (EPS) و ارزش‌گذاری جذاب‌تر برای سرمایه‌گذاران می‌شود. قیمت یک واحد GPU هوش مصنوعی در سطح سازمانی می‌تواند به ده‌ها هزار دلار برسد که آن را به یک دسته محصول با ارزش افزوده بالا تبدیل می‌کند.

• تخصیص سرمایه و سرمایه‌گذاری مجدد انویدیا رویکردی استراتژیک در تخصیص سرمایه نشان داده و بخش‌های قابل توجهی از سود خود را دوباره در تحقیق و توسعه (R&D) سرمایه‌گذاری کرده است. این سرمایه‌گذاری مستمر تضمین می‌کند که شرکت در خط مقدم فناوری GPU و هوش مصنوعی باقی بماند و نوآوری‌های آینده را هدایت کند. علاوه بر این، جریان نقدی قوی آن امکان بازخرید سهام و پرداخت سود سهام را فراهم می‌کند که ارزش سهامداران را بیشتر افزایش می‌دهد. این چرخه فضیلت‌مند از نوآوری، سلطه بر بازار، وضعیت مالی قوی و سرمایه‌گذاری مجدد، موتور قدرتمندی برای رشد پایدار ایجاد کرده است.

تنوع‌بخشی استراتژیک و بردرهای رشد آینده

اگرچه شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی محرک اصلی هستند، اما انویدیا به داشته‌های فعلی خود بسنده نکرده است. این شرکت فعالانه به دنبال گسترش استراتژیک در بازارهای جدید و توسعه پلتفرم‌های جامعی است که از تخصص اصلی آن در هوش مصنوعی بهره می‌برند و راه را برای رشد آینده هموار می‌کنند.

• خودروهای خودران: هدایت آینده حمل‌ونقل انویدیا بازیگر مهمی در صنعت خودروهای خودران (AV) است و از تخصص خود در هوش مصنوعی و GPU برای توسعه راهکارهای سرتاسری (End-to-End) برای خودروهای بدون راننده استفاده می‌کند.

  • پلتفرم NVIDIA DRIVE: یک راهکار کل‌نگر پلتفرم NVIDIA DRIVE یک مجموعه جامع شامل سخت‌افزار (DRIVE Orin, Thor)، نرم‌افزار (DRIVE OS, DRIVE AV) و ابزارهای توسعه برای خودروهای خودران است. این پلتفرم چالش‌های محاسباتی عظیم پردازش داده‌های حسگرها (دوربین‌ها، لیدار، رادار)، اجرای مدل‌های ادراک هوش مصنوعی و تصمیم‌گیری‌های رانندگی بلادرنگ را برطرف می‌کند.
  • بهره‌گیری از تخصص هوش مصنوعی برای کاربردهای دنیای واقعی مدل‌های هوش مصنوعی مورد استفاده در رانندگی خودکار، مانند تشخیص اشیاء، برنامه‌ریزی مسیر و پیش‌بینی رفتار، از نظر معماری زیربنایی مشابه مدل‌های مورد استفاده در مراکز داده هستند. درک عمیق انویدیا از بهینه‌سازی این مدل‌ها برای عملکرد بلادرنگ، مزیتی قابل توجه در این حوزه پیچیده و حساس به ایمنی به آن می‌دهد. این تنوع‌بخشی استراتژیک، انویدیا را برای تصاحب سهمی از بازار تریلیون دلاری جابه‌جایی (Mobility) آماده می‌کند.

• Omniverse و دیجیتالی‌سازی صنعتی فراتر از هوش مصنوعی و خودروهای خودران، انویدیا از طریق پلتفرم Omniverse سرمایه‌گذاری سنگینی روی متاورس و دیجیتالی‌سازی صنعتی انجام داده است. Omniverse یک پلتفرم شبیه‌سازی بلادرنگ و همکاری چند-GPU مقیاس‌پذیر برای گردش‌کارهای سه بعدی است که بر پایه فرمت USD شرکت پیکسار بنا شده است.

  • تولید داده‌های مصنوعی و دوقلوهای دیجیتال Omniverse به سازمان‌ها اجازه می‌دهد «دوقلوهای دیجیتال» (Digital Twins) — کپی‌های مجازی از دارایی‌های فیزیکی، کارخانه‌ها یا حتی کل شهرها — ایجاد کنند. این دوقلوها می‌توانند برای شبیه‌سازی، بهینه‌سازی و آموزش مدل‌های هوش مصنوعی با داده‌های مصنوعی (Synthetic Data) استفاده شوند. تولید داده‌های مصنوعی باکیفیت در یک محیط مجازی کنترل‌شده می‌تواند هزینه و زمان آموزش مدل‌های هوش مصنوعی را برای کاربردهای مختلف، از رباتیک تا لجستیک، به شدت کاهش دهد.
  • راهکارهای نرم‌افزاری هوش مصنوعی سازمانی انویدیا همچنین در حال گسترش سبد محصولات نرم‌افزاری هوش مصنوعی سازمانی خود است و مدل‌های پیش‌آموزش‌دیده، فریم‌ورک‌های توسعه و پلتفرم‌های محاسباتی شتاب‌یافته‌ای را ارائه می‌دهد که به‌طور خاص برای صنایع مختلف طراحی شده‌اند. این تغییر از فروش صرف سخت‌افزار به سمت یک استراتژی راهکار یکپارچه سخت‌افزار-نرم‌افزار، جریان‌های درآمدی تکرارشونده و روابط عمیق‌تری با مشتریان ایجاد می‌کند که ارزش بلندمدت را افزایش می‌دهد.

اتصال نقاط: چرا این موضوع برای اکوسیستم کریپتو اهمیت دارد؟

اگرچه رشد سهام انویدیا ریشه در بازارهای سنتی و هوش مصنوعی دارد، اما اصول زیربنایی و وابستگی‌های تکنولوژیک آن در اکوسیستم کریپتو طنین عمیقی دارد. درک موفقیت انویدیا، بینش‌های ارزشمندی درباره پویایی نوآوری‌های تکنولوژیک، اهمیت زیرساخت و ارزش‌گذاری بازار ارائه می‌دهد.

• نیاز مشترک به قدرت محاسباتی اسب بخار هم هوش مصنوعی و هم بسیاری از ابعاد دنیای کریپتو در اتکای بنیادین به زیرساخت‌های محاسباتی قدرتمند مشترک هستند.

  • اثبات کار و GPUها: یک پیوند تاریخی برای سال‌ها، پردازنده‌های گرافیکی ستون فقرات بسیاری از ارزهای دیجیتال مبتنی بر اثبات کار (PoW) بودند، به‌ویژه اتریوم قبل از انتقال به اثبات سهام (The Merge). استخراج‌کنندگان از GPUهای انویدیا و AMD برای انجام محاسبات پیچیده رمزنگاری لازم جهت تأیید تراکنش‌ها و امنیت شبکه استفاده می‌کردند. این پیوند تاریخی باعث شد GPUها به موضوعی رایج و یک سرمایه‌گذاری قابل توجه برای بسیاری در جامعه کریپتو تبدیل شوند که نشان‌دهنده تأثیر مستقیم سخت‌افزار بر سیستم‌های غیرمتمرکز است.
  • چالش‌های مقیاس‌پذیری و محاسبات غیرمتمرکز با تکامل شبکه‌های بلاکچین، مقیاس‌پذیری همچنان یک چالش حیاتی است. راهکارهای شامل اثبات‌های دانش‌صفر (Zero-Knowledge Proofs)، رمزنگاری پیچیده و برنامه‌های هوش مصنوعی غیرمتمرکز (مانند بازی‌های وب ۳ یا یادگیری ماشین غیرمتمرکز) به تقاضای منابع محاسباتی قابل توجه، اغلب با نیاز به پردازش موازی، ادامه خواهند داد. پیشرفت‌های انویدیا در فناوری GPU، حتی اگر مستقیماً برای کریپتو هدف‌گذاری نشده باشند، مرزهای آنچه در محاسبات توزیع‌شده و با کارایی بالا ممکن است را جابه‌جا می‌کنند که به‌طور غیرمستقیم به نوآوری‌های آینده کریپتو سود می‌رساند.

• چرخه‌های نوآوری و وابستگی‌های تکنولوژیک داستان انویدیا اهمیت حضور در خط مقدم یک تغییر پارادایم بزرگ تکنولوژیک را برجسته می‌کند.

  • پویایی زنجیره تأمین و تأثیر جهانی تقاضای باورنکردنی برای تراشه‌های انویدیا، شکنندگی زنجیره‌های تأمین جهانی نیمه‌هادی را آشکار کرده است. درس‌های آموخته شده در اینجا — در رابطه با ظرفیت تولید، ریسک‌های ژئوپلیتیک و تمرکز فناوری‌های حیاتی — مستقیماً برای پروژه‌های کریپتویی که به اجزای سخت‌افزاری مختلف یا ارائه‌دهندگان زیرساخت جهانی وابسته هستند، مرتبط است. درک زنجیره تأمین زیربنایی برای فناوری‌های ضروری جهت ارزیابی ریسک و فرصت حیاتی است.
  • ارزش ارائه‌دهندگان زیرساخت همان‌طور که انویدیا «بیل و کلنگ» بنیادین انقلاب هوش مصنوعی را فراهم می‌کند، نهادهای مختلفی نیز زیرساخت‌های حیاتی اکوسیستم کریپتو را فراهم می‌سازند؛ از اپراتورهای نود و اعتبارسنج‌ها (Validators) گرفته تا ارائه‌دهندگان ذخیره‌سازی غیرمتمرکز و راهکارهای مقیاس‌پذیری لایه ۲. موفقیت انویدیا بر ارزش هنگفتی تأکید می‌کند که نصیب کسانی می‌شود که لایه‌های بنیادینِ مورد نیاز یک صنعت کامل را می‌سازند و نگهداری می‌کنند. این موضوع نشان می‌دهد که در حالی که اپلیکیشن‌ها سرخط خبرها را به خود اختصاص می‌دهند، ارائه‌دهندگان زیرساخت زیربنایی اغلب ارزش پایدار و قابل توجهی را جذب می‌کنند.

چالش‌ها و مسیر پیش رو

علیرغم جایگاه رشک‌برانگیز خود، انویدیا با چشم‌اندازی از چالش‌های در حال تحول روبروست که می‌تواند بر مسیر آینده آن تأثیر بگذارد.

• عوامل ژئوپلیتیک و تاب‌آوری زنجیره تأمین صنعت نیمه‌هادی به شدت جهانی شده و از نظر سیاسی حساس است. تنش‌ها بین قدرت‌های اقتصادی بزرگ، کنترل‌های صادراتی و نیاز به تاب‌آوری زنجیره تأمین (کاهش اتکا به مناطق یا تولیدکنندگان واحد) چالش‌های مهمی را ایجاد می‌کند. هرگونه اختلال در تولید یا محدودیت در فروش به بازارهای کلیدی می‌تواند بر توانایی انویدیا برای پاسخگویی به تقاضا تأثیر بگذارد.

• تشدید رقابت و تکامل تکنولوژیک در حالی که انویدیا در حال حاضر مسلط است، بازار پرسود شتاب‌دهنده‌های هوش مصنوعی در حال جذب رقبای تهاجمی است. غول‌های فناوری مانند گوگل (با TPUهای خود)، آمازون (تراشه‌های Graviton و Inferentia) و استارتاپ‌های تخصصی تراشه هوش مصنوعی به‌طور مداوم در حال توسعه راهکارهای سخت‌افزاری خود هستند. علاوه بر این، تکامل سریع مدل‌های هوش مصنوعی می‌تواند به نیازهای معماری جدیدی منجر شود و پتانسیل باز شدن درها برای پارادایم‌های محاسباتی جایگزین یا ASICهای تخصصی (مدارهای مجتمع با کاربرد خاص) را فراهم کند که ممکن است برتری GPU را در بخش‌های خاصی به چالش بکشند.

• پایداری و مصرف انرژی قدرت محاسباتی عظیمی که برای آموزش و استنتاج هوش مصنوعی و همچنین به‌طور تاریخی برای استخراج کریپتو لازم است، نگرانی‌هایی را در مورد مصرف انرژی و تأثیرات زیست‌محیطی ایجاد می‌کند. با رشد تقاضا برای هوش مصنوعی، ردپای انرژی مراکز داده نیز افزایش می‌یابد. انویدیا، مانند سایر رهبران فناوری، با فشار فزاینده‌ای برای توسعه سخت‌افزار و نرم‌افزار کم‌مصرف‌تر و مشارکت در شیوه‌های محاسباتی پایدار روبروست؛ چالشی که با بحث‌های جاری پیرامون مصرف انرژی شبکه‌های بلاکچین مختلف شباهت دارد.