مقابلة مع Jensen Huang

الاستماع إلى مضيفي بودكاست Acquired، بن جيلبرت وديفيد روزنتال، وهما يرويان أكثر من 500 ساعة من الأبحاث حول Nvidia، ثم الجلوس مع الرئيس التنفيذي Jensen Huang واكتشاف بُعد جديد تمامًا من الفهم، يُعد شهادة على شخصية الرجل نفسه. في محادثة كانت بمثابة درسٍ متقن في بناء الشركات وغوصٍ عميق في مستقبل الحوسبة، كشف Huang عن طبقات رحلة Nvidia، مُزيحًا الستار عن فلسفة الرهانات الجريئة، والبصيرة الدؤوبة، وهندسة تنظيمية مبتكرة بقدر ابتكار شرائحهم.

جرأة الكمال: مراهنة الشركة على "شريحة مثالية"

بدأت رحلة Nvidia، كغيرها من الشركات العملاقة، بتجربة كادت أن تقضي عليها. تخيل شركة ناشئة (startup) في عام 1997، لم يتبق لديها سوى ستة أشهر من السيولة النقدية، وتواجه 30 منافسًا. رهاناتهم المعمارية السابقة أثبتت خطأها، وكان DirectX من Microsoft غير متوافق بشكل أساسي مع تصميمهم الحالي. كانت هذه هي اللحظة الحاسمة لشريحة Reva 128، وهي شريحة صُممت لتكون أول معالج رسومي ثلاثي الأبعاد (3D-accelerated graphics pipeline) متسارع بالكامل في العالم. في مواجهة أزمة وجودية، اتخذ Jensen Huang قرارًا لا يُصدق: التخلي عن النماذج الأولية المادية (physical prototyping) والبدء في دورة الإنتاج الكاملة بالاعتماد كليًا على المحاكاة (simulation).

قام الفريق بإنشاء نموذج أولي افتراضي للشريحة، وتشغيل كل قطعة من البرامج والألعاب على محاكي (emulator) استغرق ساعة لعرض إطار واحد. أدت هذه العملية المضنية إلى قناعة شبه غير منطقية. كما تذكر Huang، عندما سُئل كيف عرف أن الشريحة ستكون مثالية، أجاب ببساطة: "أعلم أنها ستكون مثالية، لأنه إذا لم تكن كذلك، فسنخرج من العمل." هذا النهج عالي المخاطر، المدفوع بمحاكاة شاملة للمخاطر المستقبلية، سمح لهم بتجهيز الشريحة للإنتاج (tape out) والبدء فورًا بحملة تسويقية وإنتاجية مكثفة. لقد آتت هذه المخاطرة ثمارها، ليس بسبب الحظ، بل لأن المستقبل تمت محاكاته بدقة مسبقًا.

الدروس المستفادة:

• محاكاة المستقبل: حدد بشكل استباقي وقم بحل جميع المخاطر المستقبلية المحتملة والمجهولات قبل الالتزام.
• فرصة واحدة، اجعلها مثالية: عندما تكون المخاطر في أوجها، فإن الإعداد الدقيق "لنتيجة مثالية" يقلل من المخاطر الفعلية للرهان.
• أسواق المتحمسين (Enthusiast Markets): حدد القطاعات التي تكون فيها التكنولوجيا "ليست جيدة بما يكفي أبدًا" لضمان فرصة مستدامة للابتكار المستمر.

توقع المستقبل: من الرسوميات إلى مُقارب وظيفي عالمي

بالانتقال سريعًا إلى أوائل عام 2010، وجدت Nvidia، الرائدة في مجال الرسوميات الاستهلاكية، نفسها في لحظة محورية أخرى مع ظهور التعلم العميق (deep learning). بينما اعتبر الكثيرون في عالم التكنولوجيا السائد (mainstream tech) ابتكارات مثل AlexNet مجرد "مشاريع علمية"، رأى Jensen Huang تحولًا زلزاليًا. كانت Nvidia قد استثمرت بالفعل بكثافة في CUDA، وهي منصة (platform) تعمل على إضفاء الطابع الديمقراطي على الحوسبة الفائقة (supercomputing) للباحثين عبر مختلف المجالات العلمية. أصبحت هذه العلاقة القائمة مع المجتمع الأكاديمي حلقة تغذية راجعة (feedback loop) حاسمة.

كان لدى Huang وفريقه بصيرة للسؤال: "ما الذي جعل هذا الشيء ناجحًا جدًا؟" و "هل هو قابل للتطوير (scalable)؟" قادتهم استنتاجاتهم إلى إدراك عميق: أن التعلم العميق قد عثر على "مُقارب وظيفي عالمي (universal function approximator)." هذا يعني أن العديد من المشاكل الواقعية، من التنبؤ بتفضيلات المستهلكين إلى أنماط الطقس، لم تتطلب فهم السببية، بل مجرد القدرة على التنبؤ. إذا كان بإمكان النظام التعلم من الأمثلة وتقديم التنبؤات، فإن التطبيقات كانت "هائلة للغاية". هذه القناعة، التي وُلدت من الانخراط العميق مع باحثين مثل Ilya Sutskever و Andrew Ng، غذت استثمارًا ثابتًا في الذكاء الاصطناعي (AI)، قبل سنوات من انفجاره السائد.

التغييرات الرئيسية:

• تحول نموذجي من السببية إلى القدرة على التنبؤ: إدراك أن العديد من المشاكل تستفيد من التعرف على الأنماط (pattern recognition) أكثر من فهم الأسباب الكامنة.
• إضفاء الطابع الديمقراطي على الحوسبة الفائقة: بناء منصة CUDA عزز مجتمعًا انجذب بشكل طبيعي نحو نماذج حاسوبية جديدة مثل التعلم العميق.
• إشراك المتبنين الأوائل (Early Adopters): العمل جنبًا إلى جنب مع الباحثين الرواد قدم رؤى حاسمة وتحققًا للاستثمارات طويلة الأجل.

البنية التحتية الخفية: بناء مركز بيانات الغد

لم تكن رحلة Nvidia لتغذية انفجار الذكاء الاصطناعي اليوم قفزة مباشرة من وحدات معالجة الرسوميات المخصصة للألعاب (gaming GPUs) إلى مراكز البيانات الضخمة. لقد كانت عملية تحول استراتيجي استمرت لعقود، بدأت قبل 17 عامًا تقريبًا بسؤال بسيط: ما الذي يحد من فرصتنا؟ الإجابة: الارتباط المادي لوحدات معالجة الرسوميات بأجهزة الكمبيوتر المكتبية. تخيل Jensen مستقبلًا تنفصل فيه الحوسبة عن جهاز العرض. أدى ذلك إلى أول منتج سحابي لهم، GeForce Now (GFN)، ثم رسوميات المؤسسات عن بعد (enterprise remote graphics).

هذا التوسع التدريجي والمتعمد في مراكز البيانات (data centers)، وتعلم الفروق الدقيقة في الحوسبة الموزعة (distributed computing) والتغلب على تحديات التأخير (latency)، وضع الأساس للذكاء الاصطناعي. "أنت تريد أن تمهد الطريق لفرص المستقبل؛ لا يمكنك الانتظار حتى تكون الفرصة أمامك لكي تمتد إليها." بلغ هذا المبدأ ذروته في الاستحواذ الجريء على Mellanox، وهي شركة شبكات عالية الأداء (high-performance networking)، والذي كان "مفاجأة للجميع" في ذلك الوقت. أدرك Huang أن مراكز البيانات للذكاء الاصطناعي تختلف جوهريًا عن السحابة فائقة النطاق (hyperscale cloud)، وتتطلب شبكات "عكس فائقة النطاق" (inverse of hyperscale) لتقسيم النماذج (shard models) عبر ملايين المعالجات. قدمت Mellanox تقنية InfiniBand الحاسمة، مما جعل الاستحواذ "واحدًا من أفضل القرارات الاستراتيجية التي اتخذتها على الإطلاق".

الممارسات الرئيسية:

• توقع القيود طويلة المدى: حدد وأزل بشكل منهجي الاختناقات (bottlenecks) التي قد تحد من النمو المستقبلي وفرص السوق.
• تحديد المواقع الاستراتيجي المسبق: استثمر في التقنيات والقدرات الأساسية التي "تضع الشركة بالقرب من الفرص" حتى لو لم يكن شكلها الدقيق واضحًا.
• التفكير العكسي: أدرك متى يتطلب سوق جديد (مثل مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي) نهجًا معماريًا مختلفًا تمامًا عن النماذج الحالية (مثل السحابة فائقة النطاق).

الهندسة المعمارية كاستراتيجية: منظمة "المهمة هي الرئيس"

يمتد أسلوب قيادة Jensen Huang الفريد إلى الهيكل التنظيمي لشركة Nvidia. يعمل مع أكثر من 40 تقريرًا مباشرًا (direct reports)، متجنبًا النماذج الهرمية التقليدية التي تشبه "الجيش". بدلاً من ذلك، ينظر إلى Nvidia على أنها "مكدس حوسبي (Computing stack)" حيث يدير الأفراد "وحدات" أو وظائف مختلفة. اللقب يأتي في المرتبة الثانية بعد الخبرة، والشخص "الأفضل في إدارة تلك الوحدة" هو "الطيار القائد".

هذه البنية المعلوماتية الأكثر تسطحًا وتوزيعًا، حيث "المهمة هي الرئيس"، تعني أن المعلومات الحيوية يتم نشرها "بسرعة كبيرة لعدد كبير من الأشخاص المختلفين"، غالبًا على مستوى الفريق، حتى لخريجي الجامعات الجدد. يضمن ذلك تعلم الجميع في نفس الوقت، وتمكين الأفراد بناءً على قدرتهم على التفكير والمساهمة، بدلاً من الوصول المتميز إلى المعلومات. هذا النهج العضوي، الشبيه بالشبكة العصبية (neural network-like)، حيث تتشكل الفرق بناءً على المهمة، يسمح بالمرونة القصوى والتنفيذ السريع، مثل إطلاق دورتي منتجات رئيسيتين في عام واحد – وهو إنجاز يكاد يكون غير متخيل لشركات التكنولوجيا الكبيرة الأخرى.

الرؤى الرئيسية:

• الشركة كمكدس حوسبي: صمم البنية التنظيمية لتعكس المنتج الذي يتم بناؤه، وليس نموذجًا هرميًا عامًا.
• المهمة كمبدأ توجيهي: قم بتمكين الفرق متعددة الوظائف للتكامل حول مهام محددة، مما يعزز التعاون خارج الصوامع الإدارية الجامدة.
• المعلومات الديمقراطية: انشر المعلومات الحيوية على نطاق واسع وبسرعة لتقليل اختلالات القوة وتمكين اتخاذ قرارات جماعية أسرع.

"تريد أن تضع نفسك بالقرب من الفرص، لا يجب أن تكون مثاليًا لهذه الدرجة. أنت تعلم أنك تريد أن تضع نفسك بالقرب من الشجرة، وحتى لو لم تلتقط التفاحة قبل أن تسقط على الأرض، طالما أنك أول من يلتقطها، فأنت تريد أن تضع نفسك بالقرب من الفرص الآن." - Jensen Huang