5 компаний, о которых вы, возможно, не знали, принадлежат Nvidia

Когда люди думают о Nvidia, они, вероятно, думают о компании, специализирующейся на играх, с опытом создания одних из лучших видеокарт на рынке. Однако сегодня Nvidia в подавляющем большинстве является компанией, занимающейся центрами обработки данных с использованием искусственного интеллекта (данные за 2026 финансовый год показывают, что на ее игровой сегмент приходится лишь около 7% ее дохода в размере 215,9 миллиардов долларов), и является одной из крупнейших в мире технологических компаний. По состоянию на октябрь 2026 года NVIDIA также является самой дорогой публичной компанией в мире, ее стоимость колеблется от 5,1 до 5,4 триллиона долларов. Это делает NVIDIA крупнее традиционных гигантов крупных технологических компаний, таких как Alphabet (Google), Apple, Microsoft, Amazon и Meta.

За прошедшие годы Nvidia приобрела несколько небольших компаний. Однако, в отличие от многих своих конкурентов, которые купили крупные компании и позволили им продолжать работать как отдельные организации (см., например, принадлежащие Meta Instagram и WhatsApp), Nvidia склонна сразу поглощать свои приобретения. Таким образом, приобретения компании, возможно, не так известны, как другие приобретения крупных технологических компаний за последние годы. С этой целью давайте посмотрим на некоторые крупные компании, приобретенные Nvidia, и на то, как остатки этих приобретений существуют в ее корпоративной структуре.

Nvidia приобрела Mellanox в начале 2020 года, и это приобретение помогло компании превратиться из компании, которая в основном продавала быстрые видеокарты, в гиганта комплексных центров обработки данных. Но какое дело у Nvidia — производителя видеокарт — с такой высокопроизводительной сетевой компанией, как Mellanox?

Как оказалось, довольно много: руководители Nvidia понимали, какую роль графические процессоры в конечном итоге будут играть в обучении и запуске приложений на основе искусственного интеллекта, а также важность передачи всех данных, которые могут обрабатываться графическими процессорами между серверами. По сути, хотя у Nvidia были продукты, способные выполнять сложные задачи искусственного интеллекта, ей не хватало инфраструктуры для перемещения этих данных. Mellanox, как оказалось, специализировался именно на этой области. Компания разработала InfiniBand, сетевой протокол с высокой пропускной способностью и малой задержкой, используемый на серверах, центрах обработки данных и различных высокопроизводительных вычислительных приложениях. Это был нишевый сегмент, но он позволил Mellanox заработать серьезные деньги.

Nvidia увидела потенциал передовых сетевых протоколов Mellanox в будущем, когда центры обработки данных будут обрабатывать сложные запросы искусственного интеллекта, и приобрела Mellanox за 6,9 миллиарда долларов в 2020 году. Незадолго до приобретения Mellanox сообщила о выручке в размере около 1,3 миллиарда долларов. Перенесемся в 2026 год: выручка одного только сетевого подразделения NVIDIA (в основном построенного на базе Mellanox) превысила 31 миллиард долларов. Из этой суммы 11 миллиардов долларов пришлось на один квартал, что сделало Nvidia крупнее традиционных сетевых гигантов, таких как Cisco и Arista Networks.

Run:ai был довольно новым стартапом, когда NVIDIA приобрела его в 2024 году. Он был основан в 2018 году двумя студентами-инженерами, Омри Геллером и Роненом Даром, в Тель-Авивском университете. Стартап прославился своим программным обеспечением корпоративного уровня и платформой виртуализации, предназначенной для задач, связанных с искусственным интеллектом на базе графических процессоров, которые помогают компаниям эффективно распределять доступные ресурсы графических процессоров.

Компаниям, обучающим модели ИИ (и выполняющим другие задачи ИИ), неизменно требуется большая мощность графического процессора. Однако не все задачи ИИ одинаково ресурсоемки. Например, простой запрос на отладку будет использовать лишь небольшой процент доступных ресурсов графического процессора по сравнению, скажем, с комплексной задачей обучения ИИ. Именно здесь в игру вступает платформа Run.ai. Его инструмент гарантирует, что небольшие задачи не потребляют ценную мощность графического процессора. Это достигается за счет выделения для каждой задачи только необходимых ресурсов графического процессора, тем самым высвобождая ценную вычислительную мощность для более ресурсоемких процессов.

Проще говоря, приобретя Run:ai, Nvidia получила технологию, которая помогает корпоративным клиентам легче управлять большими парками графических процессоров, потенциально выполняя больше работы ИИ с уже имеющимся у них оборудованием. После приобретения Run:ai был фактически переименован в продукт Nvidia, как видно на специальном портале Run:ai на веб-сайте Nvidia.

Run:ai стал вторым израильским стартапом, приобретенным Nvidia за столько же лет. В 2022 году Nvidia приобрела Excelero, и история ее приобретения аналогична истории Run:ai. Excelero был известен своим программным обеспечением NVMesh, которое позволяло нескольким компьютерам совместно использовать пулы чрезвычайно быстрых накопителей NVMe. Это помогло компаниям объединить доступные ресурсы хранения и сделать данные доступными там, где это необходимо.

Эта функциональность была особенно полезна для требовательных приложений, таких как искусственный интеллект и высокопроизводительные вычисления (HPC), где требуется очень быстрый доступ к огромным объемам данных. Nvidia уже заметила Excelero задолго до приобретения, тесно сотрудничая с компанией в годы, предшествовавшие 2022 году. Как только Nvidia приобрела Excelero, она привлекла к себе команду инженеров и технологии.

Теперь у Nvidia был доступ к технологии хранения данных Excelero и команде инженеров, специализирующихся на высокопроизводительных хранилищах и сетях. Nvidia планировала использовать опыт, полученный в результате этого приобретения, в своем собственном программном обеспечении для предприятий, искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений, включая программное обеспечение, разработанное для процессоров ее центров обработки данных. Как и большинство других приобретений, Excelero больше не существует независимо, а команда и ее продукты теперь глубоко интегрированы в продуктовые предложения Nvidia.

В 2021 году Nvidia приобрела DeepMap, которая на первый взгляд выглядела как очередная картографическая компания. Однако вместо карт для людей усилия DeepMap были сосредоточены на автономных транспортных средствах. Беспилотным автомобилям требуется значительно больше информации, чем дают обычные карты. Сюда может входить точное положение отдельных полос и границ дорог, светофоров, знаков и других объектов с точностью, измеряемой в сантиметрах. Эти карты также должны быть актуальными и отражать изменения на дорогах и полосах движения.

DeepMap разработала технологию, позволяющую создавать чрезвычайно подробные карты с использованием транспортных средств, оснащенных датчиками. После приобретения DeepMap Nvidia включила эту технологию в свою более широкую платформу автономного вождения, представив ее в 2022 году как Nvidia Drive Map.

Приобретение Nvidia DeepMap, несомненно, было мотивировано пониманием того, что одних только мощных чипов искусственного интеллекта недостаточно, чтобы сделать автономные транспортные средства реальностью. Этим машинам также необходима чрезвычайно точная и всегда актуальная картина мира, по которому они проезжают, и DeepMap был важной частью этой головоломки. Как и в случае с другими приобретениями компании, команда и технологии DeepMap больше не работают независимо и теперь являются частью более крупной корпоративной структуры Nvidia.

По состоянию на октябрь 2026 года Hugging Face стала последней компанией, пополнившей ряды Nvidia. На приобретение платформы технологический гигант потратил ошеломляющие 12,3 миллиарда долларов, что сделало ее одним из крупнейших приобретений Nvidia за всю историю. Hugging Face позволяет разработчикам и исследователям находить, обмениваться, изменять и развертывать модели ИИ вместо того, чтобы создавать все с нуля. На платформе размещены миллионы моделей и наборов данных искусственного интеллекта, и ее использует огромное количество разработчиков и компаний.

Hugging Face — ценное дополнение к портфолио Nvidia и бизнес-модель, которая теперь выходит далеко за рамки видеокарт. В 2026 году Nvidia не только будет производить графические процессоры, которые используются во многих системах искусственного интеллекта, но также будет разрабатывать сетевое оборудование, программное обеспечение для искусственного интеллекта и инструменты, которые помогут компаниям создавать и использовать искусственный интеллект. Благодаря Hugging Face компания Nvidia имеет прямой доступ к одному из крупнейших в мире сообществ разработчиков ИИ, гарантируя, что она эффективно владеет оборудованием, необходимым для ИИ, и мастерскими, где создаются модели ИИ. После приобретения Hugging Face, похоже, работает в обычном режиме, и еще неизвестно, как Nvidia в конечном итоге интегрирует платформу в свою экосистему искусственного интеллекта и технологий.