Първият път, когато Дженсън Хуанг опита ChatGPT, го помоли да напише стихотворение за компанията му. Хуанг, който беше заложил повече от преди десетилетие, че компютърните чипове на Nvidia Corp. могат да служат като мозък
за изкуствен интелект беше доволен от резултата: „NVIDIA се издига до предизвикателство. /С техните мощни графични процесори и AI, /Те разширяват границите на технологичния ръб.“ Робо-стихотворението беше доказателство, така или иначе според неговите литературни стандарти, че залогът най-накрая се изплаща.
През по-голямата част от последните 30 години чиповете на Nvidia бяха основен двигател за ултрареалистични експлозии и буйна зеленина видеоигри като Call of Duty и Counter-Strike, но Хуанг силно подозираше, че те също са изключително подходящи за пресяване на масивните набори от данни, които изкуственият интелект изисква.
За да помогне при тестването на тази теория, той инструктира своя екип да изгради сървър, предназначен за AI, и ръчно достави първия през 2016 г. на Илон Мъск и Сам Алтман, основателите на OpenAI. Таксувана като суперкомпютър на AI, платформата на стойност 129 000 долара беше с размерите на куфарче и съдържаше осем взаимосвързани графични процесора, които можеха да усвоят за два часа това, което би отнело на традиционен компютърен процесор повече от шест дни. Хуанг лично го донесе в офиса на стартъпа като подарък и докато махна към компонентите, Мъск грейна към сребристата кутия като горд баща.
Оттогава Мъск и Олтман имаха враждебно разцепление, но те са на едно мнение: всеки търси достъп до чипове на Nvidia за различни проекти. OpenAI пусна ChatGPT със закъснение миналата година, с мозък, съставен от повече от 20 000 графични процесора Nvidia. През февруари, според изследователската фирма Similarweb Ltd., чатботът достигна 100 милиона потребители, което би било триумф за OpenAI, ако не беше толкова скъпо да бягам. Microsoft Corp обеща повече от 10 милиарда долара финансиране, което ще помогне за покриване на нарастващите изчислителни разходи и Алтман, ръководител на стартъпа изпълнителен директор, ще има нужда от много повече чипове Nvidia, за да бъде в крак с търсенето. Хуанг не използва много ChatGPT, казва той, но се е регистрирал за версията за $20 на месец, която предлага компанията на Altman. „Той има нужда от парите“, шегува се Хуанг.
И така ще бъде почти всяка компания, която иска част от бума на AI. Nvidia чипове са критичен компонент на облачната инфраструктура, която Alphabet, Amazon и Microsoft използват. Операторите на центрове за данни колективно са похарчили 15 милиарда долара миналата година за групови поръчки с Nvidia. „Ще видите тонове и тонове неща, подобни на ChatGPT“, казва Хуанг в интервю от 17 май в централата на Nvidia в Санта Клара, Калифорния.
„Това всъщност е прераждане, преоткриване на компютрите, каквито ги познаваме.“
Седмица по-късно Хуанг показа на инвеститорите какво означава това прераждане за бизнеса на Nvidia.
Тримесечните приходи от центрове за данни – които Nvidia сега нарича „Al factories“ – скочиха с 14%, до рекордните 4,28 милиарда долара.
Прогнозата за продажбите през лятото беше с 53% по-висока от очакванията на анализаторите, което хвърли оценката й за кратко над 1 трилион долара. Това беше едва деветата компания, достигнала тази марка. За една нощ Nvidia нарасна с почти цялата пазарна капитализация на един дългогодишен съперник, Advanced Micro Devices Inc. (AMD), и сега е струва седем пъти повече от идентичниия, Intel Corp. Най-малко трима анализатори от Wall Street използваха същата дума в заглавията от техните доклади: „Уау“.
Начинът, по който Хуанг организира тази трансформация от производител на чипове за видеоигри в първенец на AI, често се приписва на неговата магическа способност да вижда в бъдещето.
Ще го обяснят само неговите заместници с утешителни корпоративни баналности. Иън Бък, вицепрезидент за високопроизводителни изчисления, казва, че Nvidia е стартираща компания, която действа като един екип без корпоративна политика, рецитирайки версии на фрази 11 от неговите колеги, използвани в интервюта за Bloomberg Businessweek. Звучеше така, сякаш са били принудително тъпкани със същите общи данни за обучение като ChatGPT.
Реалността е, че Хуанг е грешал почти толкова, колкото е бил прав. Nvidia направи грешка в подхода си към смартфоните, пусна няколко компютърни графични карти, които бомбардираха, проповядваха краткотрайните модни тенденции („крипто копаенето е тук, за да остане“) и беше надхитрена от регулаторите и конкурентите при опита си за 40 милиарда долара да придобие дизайнера на чипове Arm Ltd. Хуанг проявява дълбоко програмирано чувство за оцеляване. Може да включва хладнокръвно убиване на проект в милисекундата, в която той осъзнава, че Nvidia не може да спечели, или унижаване на висшия персонал, за да подчертае нещо. Той говори с гордост, че седем пъти почти е излязъл от бизнеса и е бил готов да поема тези рискове отново и отново, защото в крайна сметка те биха могли да му помогнат да притежава бъдещето на компютрите.
Nvidia внезапно е в основата на най-важната технология в света. Той притежава 80% от пазара за определен вид чипове, наречени ускорители за центрове на данни, а текущото време за изчакване за един от неговите процесори AI е осем месеца. Много големи технологични компании изостават от Nvidia. Но някои от най-големите клиенти на Huang проектират свои собствени персонализирани чипове от години, целящи да намалят зависимостта си от доставчици като Nvidia. Засега те са пристрастени. „Nvidia трябва да се препъне по някаква причина, за да даде шанс на конкурент“, казва Крис Мак, анализатор в Harding Loevner LP, инвестиционна компания, която притежава акции на Nvidia за около 160 милиона долара. „Няма жизнеспособна алтернатива.“
■ Нещото, което прави AI възможен – „поезията“ на ChatGPT, софтуерът за автомобили, които като че ли се движат сами, компютърно генерираната снимка на папата в пухкаво яке – е Ampere 100. Кръстен на френския физик от 19 век Андре -Мари Ампер, чипът е с размерите на кибритена кутийка. Повърхността му изглежда гладка, докато не се погледне под микроскоп, разкривайки около 54 милиарда малки компоненти, подредени в нещо, което прилича на карта на системата на метрото в Токио.
Архитектите на чипове на Nvidia прекараха четири години в усъвършенстване на цифров план на A100, преди да изпратят дизайна на Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. (TSMC) или Samsung Electronics Co. за производство. Когато прототипът е готов, той се транспортира до САЩ и след това, като VIP, се транспортира с шофьор от летището до кампуса на Nvidia. Там го отвеждат в лаборатория без прозорци, облицована с екрани и охлаждащи тръби, висящи от тавана. (Без адекватни предпазни мерки чиповете могат да се нагреят толкова, че да избухнат в пламъци.)
Инженерите, чиято работа е да съживят тези малки буболечки, обикновено изглеждат така, сякаш са ужасени до точката на гадене, докато включват прототипа в тестов стенд. Те се молят да се включи и да работи толкова бързо, колкото трябва. Всеки проблем може да наложи силиконова корекция или „повторно завъртане“, което може да отнеме месеци и да струва стотици милиони долари загубени продажби. Джона Албен, старши вицепрезидент на Nvidia за инженерство на графични процесори, казва, че няма момент на триумф, а само „намаляващо чувство на загриженост“.
Когато Хуанг основа Nvidia, притесненията само нарастваха. Той беше на 30 години, имаше магистърска степен по електроинженерство от Станфордския университет и е работил в различни производители на чипове, включително AMD. Той решава да основе компания с двама колеги инженери през 1993 г., след като осъзнава нуждата от специализирани процесори за подобряване на видеоигрите, които обичаше. „Вълнението му от Flight Simulator беше осезаемо“, спомня си членът на борда Тенч Кокс. Но техните първоначални чипове, включително един, предназначен за игровата конзола Sega Dreamcast, се провалиха, защото заложиха на нова архитектура, която не беше популярна сред разработчиците на игри. Nvidia изчерпваше парите си (един от неговите почти фалити), така че Хуанг се оттегли от сделката със Sega и внезапно промени курса.
Вместо това той се съсредоточи върху нов чип, предназначен за компютри, работещи с Microsoft Windows и подписал Dell и Gateway като клиенти. Nvidia реализира печалба от 4,1 милиона долара през фискалната 1998 г., златна ера за компютърните игри, която включва изданията на Half-Life и StarCraft. Компанията стана публична на следващата година. „Казват ми, че съм най-трудният изпълнителен директор за убиване“, каза тогава Хуанг. До 2006 г. Nvidia е доставила 500 милиона графични процесора и е интегрирала технологията си в Sony PlayStation 3 и първата Xbox конзола на Microsoft.
През по-голямата част от това време Хуанг се обличаше като служител на Best Buy – „глава на витло“, както го описва тогавашният ръководител на хардуерното инженерство на Apple Inc., Джон Рубинщайн. След това един ден той започна да носи изцяло черни ризи, панталони и кожено яке и изглежда никога не се промени. Той редува мозъчни откровения и обезоръжаващ хумор в интервюта и публични събития, но в офиса той може да бъде бесен шеф, който е склонен да ругае, да речем трима души които са били на приемащата страна и не са поискали да бъдат идентифицирани от страх да не бъдат отново заклети.
Един от тях си спомня как Хуанг, ако не е чул правилния отговор, ще поиска – често между ругатни – ръководителят да върне подчинения, който може да го даде. Тогава той ще изчака, в тих изблик на гняв, проверявайки входящата си кутия докато този човек пристигне или се обади. Боб Шербин, говорител на Nvidia, казва, че задържането сред лидерите на компанията е високо и те са „категорично лоялни“ към Хуанг. „Те оценяват неговия хумор и страстта му към компанията“, казва той. „И знаят, че той е най-строг към себе си.“ Почти всеки служител е длъжен да изпрати по имейл своите „Пет най-важни неща“ с точната тема и много от тях отиват направо при Хуанг. Трябва да съдържа кратко резюме на техните належащи цели, за да може той да ги следи.
Основното нещо за Nvidia през по-голямата част от съществуването й беше да не бъде унищожена от Intel. Игрите помогнаха на Nvidia да намери ниша за своите графични процесори, известни като GPU. Но централните процесори на Intel, или процесорите, бяха почти за всичко останало. Десетилетия наред Intel беше най-големият производител на чипове в света. Неговите процесори са били в повечето компютри, датиращи от 80-те години на миналия век и са погълнали абсурдните 99% дял от пазара на процесори за центрове за данни. Чиповете на Intel също могат да правят игри, но не толкова добре, колкото тези на Nvidia.
Ето разликата: Да приемем, че отивате до магазина за хранителни стоки. Вашата пазарска количка е процесорът. Вървите по пътеките, зареждате с каквото ви трябва и се насочвате към касата.
Това е напълно нормален начин да купувате вашите хранителни стоки. GPU обаче е като наемането на десетки хора с ръчни кошове. Един получава вашите зърнени храни, другият плодове, трети тоалетна хартия. Всеки купувач не може да носи толкова, колкото количката, но вероятно можете да познаете кой подход ще спечели в Supermarket Sweep.
През почти цялата история на компютрите това никога не е имало значение, освен ако не сте се занимавали с видеоигри или монтаж на филми. Графичният процесор на Nvidia може да изпълнява специфичните и повтарящи се задачи, необходими за зареждане на милиони пиксели наведнъж за игра на Grand Theft Auto. Междувременно процесорът на Intel може да изведе електронна таблица в Excel, да стартира уеб браузър, да възпроизведе видеоклип в YouTube и т.н.
GPU начинът за правене на нещата е известен като паралелно изчисление и Хуанг смята, че може да има дълбоко въздействие върху най-предизвикателните технически проблеми. На теория свързването на повече графични процесори заедно може драматично да разшири количеството данни, с които една система може да работи във всеки даден период от време. Това би могло, разсъждава той, да се справи с това, което според него е краят на закона на Мур. Предложен от съоснователя на Intel Гордън Мур през 60-те години на миналия век, този закон гласи, че броят на транзисторите на един чип ще се удвоява приблизително на всеки две години. Тази забележително точна прогноза доведе до огромно увеличение на производителността на процесора за
половин век, докато нещата спряха преди десетилетие. Добавянето на повече процесори на Intel към центровете за данни само метафорично задръсти пътеките за хранителни стоки с пазарски колички.
Клиентите започнаха да се оглеждат за други опции през 2010 г., създавайки възможност за Хуанг, чиито графични процесори, работещи паралелно, биха могли да бъдат перфектният заместител на цялото това разбиване на данни. Но огромно препятствие за Nvidia беше, че почти целият код, работещ на сървъри по това време, беше написан за процесори - за Intel. За щастие на Nvidia, Хуанг имаше решение, което тъкмо се реализираше. През 2006 г. той основа своя компания за изграждане на нов език за програмиране, наречен Cuda, акроним за „изчислителна унифицирана архитектура на устройства“, който може да разшири видовете софтуер, които процесорите на Nvidia могат да изпълняват.
Тази идея беше доста налудничава.
Екипът на Cuda имаше за пресъздаване на основни изчислителни процеси, които отдавна съществуват за CPU (математически библиотеки, инструменти за отстраняване на грешки и т.н.), което ще позволи на разработчиците да изградят софтуер за възможностите за паралелна обработка на GPU. Хуанг скоро нареди всички нови дизайни на чипове на Nvidia да бъдат направени съвместими с Cuda, срещу огромни разходи. Той изтъкна на обажданията за печалби броя на университетите, които преподават Cuda, до объркване на финансови анализатори и дори някои служители, които не можеха да разберат какво общо има всичко това с игрите. „Това беше дойната крава“, казва бивш вицепрезидент на Nvidia, който, подобно на няколко други, цитирани в тази история, поиска да остане анонимен, за да избегне отчуждението на Хуанг. „И светът нямаше да остане без тийнейджъри, които играят видео игри.“
Ранен експеримент с Cuda се проведе на дъното на океана. WesternGeco, дъщерно дружество на петролната компания Schlumberger NV, работи със служители на Nvidia за оптимизиране на алгоритъм за електронно сканиране под морското дъно за признаци на петролни отлагания, спомня си бивш високопоставен инженер на Nvidia. „Те имаха толкова много данни, че щяха да използват хеликоптери, за да ги прехвърлят от корабите до мястото, където ги изчисляват“, казва този човек. „Всички тези данни трябваше да бъдат обработени и превърнати в „Пробийте тук“. Вижте тук.’ Буквално решения за 100 милиона долара.” Използвайки графични процесори, първоначалните тестове на получения софтуер успяха да копаят данните повече от шест пъти по-бързо от компютрите, използвани от WesternGeco преди.
Решаването на такъв труден проблем доказа, че технологията на Nvidia може да направи повече от игри, но пълният й потенциал стана очевиден едва след постигането на още по-голям пробив на академично състезание през 2012 г. Проект, наречен AlexNet, постави рекорди за способността си да разпознава точно съдържанието на изображенията. Неговият процент грешки от 15,3% беше с повече от 10 процентни пункта по-добър от следващия най-близък конкурент. Невронната мрежа беше обучена с Cuda и два графични процесора Nvidia. AlexNet демонстрира, че AI, захранван от GPU, може да изпълнява някои задачи на ниво, близко до човешкото.
Когато Хуанг излезе на сцената на конференцията за разработчици на Nvidia през 2014 г., събитие, обявено като „Уудсток за изчислителни математици“, той прекара голяма част от основната си бележка, обяснявайки бъдещето на AI. „Хората отидоха там, очаквайки да видят експлозии и физични симулации по начина, по който обикновено получавате в основните бележки на Дженсън“, казва Браян Катанцаро, вицепрезидент на Nvidia за приложни изследвания в областта на дълбокото обучение. „Това напълно взриви ума на всички.“ Насаме Хуанг казваше, че компанията му някой ден ще изпревари Intel.
Cuda и AI-насочените графични процесори бяха само няколко от многото залози, които Хуанг направи по това време и много от тях бяха лоши. Той отново се бори с Intel, за да пробие в мобилните устройства, битка, която и двамата загубиха от Qualcomm Inc. Nvidia също се опита да направи таблетни компютри, телевизионни декодери и интелигентен високоговорител. Никой от тях не излетя.
Близки до Хуанг казват, че той има забележителна способност да изтрива лошите решения от колективната памет на компанията си. Тази маневра на Мъже в черно помага на екипите му бързо да преминат към следващия проект. На събирания за „подравняване“ пред публика от около 400 служители, Хуанг моли генералните мениджъри да представят бизнес стратегия, докато той гледа от първия ред и дава оценка, подобна на Саймън Коуел. Неговите критики могат да бъдат жестоки, според трима души, които са присъствали на тези срещи. Публичните изказвания, казват тези хора, са предназначени не за човека на сцената, а за стотиците зад Хуанг. Те трябва да възприемат инструкциите му и да коригират действията си съответно - стил на управление, който е нещо като паралелно изчисление.
„Никой наистина не знае как работи черната кутия, но тя работи с много данни и от време на време ще извлечете емоции от нея“, казва бивш дългогодишен изпълнителен директор на Nvidia, който работи в тясно сътрудничество с Хуанг. „Той е почти идеалният AI.“
■ По време на пандемията Covid-19, когато технологичните акции се развихриха, Nvidia премина два етапа, които ще предефинират компанията. През юли 2020 г. беше коронован за най-ценния производител на чипове в Америка. Следващия месец Nvidia заяви, че тримесечните й приходи от центрове за данни надминават игрите за първи път. „Повярвах му преди 10 години, когато каза, че Nvidia ще бъде по-голяма от Intel“, казва Морис Чанг, основател на договорния производител на полупроводници TSMC.
Не толкова агитацията на Хуанг по отношение на AI намираше отклик на Уол стрийт по това време. Хората играеха повече видеоигри и залагаха огромни суми на биткойни и други цифрови валути, стимулирайки търсенето на графични процесори на Nvidia, които превъзхождат крипто добива. Хуанг се опита, безуспешно, да се възползва от тази инерция и да купи дизайнера на чипове Arm, отговорен за най-широко използвания стандарт за проектиране в индустрията на полупроводниците. Офертата от 40 милиарда долара най-накрая ще осигури място на Nvidia в мобилните устройства и ще разшири обхвата й до много други видове продукти. Но компаниите, които разчитаха на дизайна на чиповете на Arm, вече бяха предпазливи от нарастващата мощ на Nvidia и американските регулатори заведоха дело, за да блокират сливането. Хуанг призна през февруари 2022 г.
През цялото време AI остава основен фокус за ръководителите на Nvidia. Главният финансов директор Колет Крес казва, че акционерите се борят да разберат идеята. „Говориш по телефона си и питаш къде е най-близкият Starbucks – това е AI“, спомня си тя. „Зад кулисите, има този GPU, който работи, за да разреши този проблем вместо вас с данни.“ Дори не мога да ви кажа колко пъти съм го казвал.“ Разговорите са по-лесни днес: „Супер просто: ChatGPT“, казва тя.
Попитайте клиентите на Nvidia какво е да работите с компанията и те ще ви кажат, че е подобно на това да се справяте с Intel на върха: без отстъпки, без преговори, без прескачане на опашка. Това обяснява защо някои от най-големите купувачи на Nvidia се опитват да създадат свои собствени чипове. Нито един обаче не успя да се сравни с пакета на Nvidia от дизайн на чипове и сложно програмиране, което изисква обширни и постоянни инвестиции и опит. „Искате много от другите доставчици да са със същата скорост и изпълнение и да създават пазари и да създават работни натоварвания като Nvidia“, казва Нафеа Бшара, вицепрезидент на Amazon Web Services. „Всички щяхме да сме в по-добра форма.“
Мъск се опита да откаже Tesla от технологиите на Nvidia през 2018 г. Той представи чип, проектиран от Tesla, който в крайна сметка замени самоуправлението на Nvidia
платформа в автомобилите на компанията. „Това е стратегическо за тях, изграждането на техен собствен чип и сортиране и да притежаваш това от край до край“, казва Сара Тарик, вицепрезидент на Nvidia за софтуер за автономно шофиране. Тя казва, че Tesla остава голям клиент на Nvidia GPU за обучение в центрове за данни. И Мъск наскоро поръча хиляди Nvidia GPU за друг проект на AI, според информацията по медиите.
Той ще бъде късметлия, ако ги получи преди Деня на труда (не защото Хуанг е обиден, а защото никой не получава специално отношение). Мъск не отговори на запитвания за коментар.
Alphabet, Amazon и Microsoft също са инвестирали милиарди долари в дизайна на чипове. Google направи значителни крачки със своите единици за тензорна обработка. Midjourney, популярното приложение за генериране на изображения на AI, каза през март, че приема процесорите на Google за обучение на модели заедно с графичните процесори на Nvidia. Анализ на New Street Research LLP установи, че чипът на Google осигурява до шест пъти по-висока производителност на долар от A100 на Nvidia. Но това идва с компромиси – Google са по-малко гъвкави в начина, по който обработват данни – и предимството не е задължително да се задържи повече от година или две.
Наследникът на A100 – Hopper 100, кръстен на пионерския програмист Грейс Хопър – вече се произвежда и вече отговаря на производителността на чипа в Google. Дори най-влиятелните хора в индустрията се държат „много, много учтиво“ към Хуанг, според Пиер Ферагу, анализатор в New Street. „Всички се страхуват да не вбесят Nvidia.“ (Говорителят на Google казва, че компанията цени партньорството си с Nvidia и че нейните чипове добавят GPU.)
Хуанг възразява, когато е попитан за заплахи за бизнеса му. Той настръхва при оплакванията относно цената на графичните процесори на Nvidia и твърди, че клиентът харчи по-малко, за да захранва своите машини в дългосрочен план, защото те са толкова ефективни. „Ние сме компанията, която спестява пари“, казва той. Отказва да говори за Мъск и казва, че не е знаел, че предаността на Midjourney се поклаща. Той казва, че не го интересува дали клиентите му стават конкуренти и ще продължи да третира Google като един от най-добрите си клиенти, защото това наистина е един от най-добрите му клиенти. (Alphabet Inc. е третият по големина клиент на Nvidia, според данни, събрани от Bloomberg.) „Ние почти бягаме от конкуренцията“, категоричен е Хуанг. „Аз съм страхливец. Мразя да се бия за неща.“
Хуанг казва, че желае САЩ и Китай също да спрат да се бият. Миналия август Nvidia стана обект на правителствени ограничения върху разпространението на AI. Администрацията на Байдън сега изисква лицензи за износ на най-модерните чипове на Nvidia, включително A100 и H100, в Китай. Така че Nvidia бързо пусна куцаща версия на A100, която няма да задейства ограниченията, защото има по-бавен достъп до данни.
САЩ не искат Китай да постигне паритет в производството на чипове; Хуанг твърди, че ограниченията на президента Джо Байдън ще направят обратното. Те стимулират Китай да насърчава местна индустрия и той вече има повече от 50 компании за GPU, казва той. Хуанг поставя залозите още по-високи и предполага, че ограниченията могат да предизвикат международен инцидент - по-специално нахлуване на близкия остров, където се произвеждат голяма част от полупроводниците в света, включително тези на Nvidia.
„Китай няма да отпусне и да бъде регулиран“, казва Хуанг. „Трябва да се запитате в кой момент те просто казват „Я… работата“. Да отидем в Тайван. Нямаме какво да губим. В един момент те няма да имат какво да губят.
Хуанг вижда пристигането на ChatGPT като „момента за iPhone“ за AI. Това вече доведе до възраждане на търсачката Bing на Microsoft, хипнотизиращи нови възможности за текст към изображение във Photoshop на Adobe Inc. и зашеметяващ напредък в медицинските изследвания. Графичните процесори на Nvidia, разбира се, са основата за всичко това.
И така, Хуанг обикаля планетата, проповядвайки ролята на компанията си в революцията на AI на безкрайна поредица от конференции. Той лично настройва своите презентационни слайдове, като се уверява, че ъглите на снимката на неговите графични процесори изглеждат възможно най-впечатляващи и щателно подрежда и преоразмерява логата на клиентите на Nvidia. Напоследък обаче слайдовете му включват толкова много клиенти на AI – Baidu, ExxonMobil, JPMorgan Chase, McDonald’s, Pfizer – че логата вече са малки, почти неразличими пиксели на екрана.
В един неотдавнашен слънчев следобед в централата на Nvidia в Калифорния, Хуанг се олюлява в конферентна зала, наречена на Westworld на Майкъл Крайтън. Същата сутрин Хуанг беше отлетял за друга технологична конференция - тази в Лас Вегас - изнесе основен доклад, беше доволен от клиентите, направи телевизионен хит и се върна в Силиконовата долина за това интервю. Хуанг се свлече на сивия диван. Той има пълното право да бъде уморен, но изглежда, че се преструва на уморен като шега.
Дори на 60-годишна възраст Хуанг не е показал никакви признаци, че иска да предаде ключовете на машината. „Нашата компания е създадена, за да знам как да я управлявам“, казва той. „Така че, докато аз управлявам, това е всичко, което има значение.“ (Веднъж той изруга в стая, пълна с негови връстници на гала вечеря, казвайки: „Момчета знаете, че всички вие излежавате срок. Аз служа до живот. Когато вашите деца управляват вашите компании, аз ще бъда тук.“)
Преди няколко месеца Хуанг достигна своята 30-та година като ръководител на Nvidia, което го прави най-дълго задържалият се изпълнителен директор в полупроводниковата индустрия. Но той казва, че хората в неговата орбита знаят, че той мрази празненствата. Те дори не споменават рождения му ден. „Единственият имейл, който получих, беше автоматичен имейл от ИТ системата за човешки ресурси, който казва: „Скъпи Дженсън, имате служител, който навърши 30 години.“ И името на този служител бях аз“, казва Хуанг със самодоволство. „Нито един друг човек не каза поздравления, честит 30 рожден ден, абсолютно нищо.“
Силиконовата долина има горда история на изпълнителни директори, които ужасяват служителите. Но Хуанг сега ръководи една от най-важните компании, оформящи траекторията на AI, и значителна част от населението се страхува от това, което AI може да направи. Те искат да знаят в какво вярват лидерите на AI. Етични ли са? Ще имат ли служителите им смелостта да възразят? Може ли да им се вярва?
Когато Хуанг остави този суперкомпютър с GPU на OpenAI през 2016 г., той подписа кутията с маркер: „На Илон и екипа на OpenAI! Към бъдещето на компютрите и човечеството.“ Оттогава Мъск стана може би най-гласовият критик на AI и каза, че отделянето му от OpenAI е на етични причини. Неговият съосновател Алтман предупреди, че AI представлява „риск от изчезване“ наравно с ядрената война. Джефри Хинтън, пионер в изследването на Al, който допринесе за пробива на AlexNet, каза, че Al представлява по-спешна заплаха за човечеството от изменението на климата.
И все пак, когато многократно се натиска върху тези опасения, Хуанг отвръща: „Не ме интересува Сам. Не ме интересува какво каза Илон. Не ме интересува какво каза Хинтън. Просто ме попитай." Хуанг казва, че Nvidia разполага със софтуерни парапети, за да държи AI ограничен до възложените му задачи. Той е склонен да вижда нещата в техноутопичен план.
Хуанг признава, че Ал има потенциала да причини истинска вреда, но казва, че това не се различава от опасността от „химическа война, фалшиви новини и така нататък“. Той иска целенасочена правителствена регулация — за хирургически роботи, за летене, подпомагано от AI, — но казва, че идеята за задължителна пауза в развитието на Al е „глупава“ и начинът да направим AI безопасен е да напреднем AI. Хуанг казва, че двете му възрастни деца никога не са изразявали пред него никакви притеснения относно AI, а само учудване от потенциала му. „Страхуваме се от социалните медии, но не се страхуваме от AI“, казва Хуанг. (Той пояснява малко по-късно, че и двете му деца работят в Nvidia.)
Няколко седмици по-късно Хуанг отлетя за Тайван, родното му място, за да изнесе още една реч за бъдещето на AI. На сцената пред гръмотевична тълпа той разкри най-новия суперкомпютър AI на Nvidia, система с ширина 55 фута и дълбочина 4 фута, която той описа като „един гигантски GPU“, тежащ 40 000 паунда. Машината може да работи толкова горещо, каза той, че е оборудвана с 2000 вентилатора, способни за минути да изместят целия въздух в обширната аудитория, в която говореше. Хуанг пристъпи под изображение на машината в реален размер, показано зад него, за да показват плашещия му мащаб; той го сравни с четири слона. Да, няма нищо страшно в това. - с Деби Ву.
