Temu ramah dengan Jensen Huang

Dalam satu perbincangan yang memukau, Jensen Huang, Ketua Pegawai Eksekutif (CEO) berwawasan Nvidia, menawarkan pandangan eksklusif tentang masa depan pengkomputeran, AI, malah ekonomi global. Dalam sesi bersama Bill Gurley dan Brad Gerstner dari Bg2 Pod, Huang menyatakan dengan jelas dan tajam bagaimana satu aspek kecerdasan buatan yang sering terlepas pandang bersedia untuk mengubah definisi industri dan mencetuskan pertumbuhan yang belum pernah terjadi, mencabar kebijaksanaan konvensional Wall Street sepanjang prosesnya.

Ledakan Billionx: Mentakrifkan Semula Tuntutan Pengkomputan AI

Setahun yang lalu, Jensen Huang dengan berani meramalkan bahawa inferens AI bukan sekadar 100x atau 1000x, tetapi sehingga satu bilionx yang menakjubkan. Mengulas semula unjuran ini, beliau mengakui, "Saya memandang rendah. Biarlah saya nyatakan secara rasmi." Keyakinannya hanya semakin melonjak, didorong oleh evolusi pesat AI. Apa yang dulunya dilihat sebagai undang-undang penskalaan "pra-latihan" tunggal kini telah berpecah kepada tiga kuasa berbeza yang berkembang secara eksponen: pra-latihan, pasca-latihan (di mana AI "melatih" kemahiran), dan yang paling penting, inferens "berfikir".

Inferens "berfikir" inilah yang mengubah segalanya. Berbeza dengan model inferens satu kali (one-shot) yang lama, AI moden kini direka untuk "berfikir sebelum menjawab," melakukan penyelidikan, menyemak fakta asas, dan mengulang kaji. Proses kognitif yang kompleks ini menuntut kuasa pengkomputan yang lebih banyak secara eksponen. Seperti yang Huang nyatakan, "AI bukan lagi model bahasa dan AI adalah sistem model bahasa dan kesemuanya berjalan serentak mungkin menggunakan alat... dan kesemuanya adalah multimodality." Anjakan yang mendalam ini bermakna kehendak pengkomputan AI bukan sahaja besar, tetapi tidak pernah puas dan berkembang pesat, jauh melebihi apa yang difahami ramai pada masa ini.

Wawasan Utama:

• Inferens AI mengalami peningkatan pengkomputan "billionx" disebabkan kemunculan keupayaan "berfikir" dan rantai penaakulan.
• Landskap AI kini dikawal oleh tiga undang-undang penskalaan yang berbeza: pra-latihan, pasca-latihan (AI melatih kemahiran), dan inferens kompleks.
• Sistem multi-agen, AI multimodal, dan penggunaan alat yang meluas secara mendadak meningkatkan keperluan pengkomputan melebihi model bahasa yang mudah.

OpenAI: Hyperscaler Berbilion-Trilion Dolar Seterusnya dan Strategi Nvidia

Inti kepada wawasan Huang adalah kerjasama strategik Nvidia dengan OpenAI, yang merangkumi pelaburan dan sokongan untuk membina infrastruktur AI kolosal mereka sendiri. Beliau melihat OpenAI bukan sahaja sebagai pelanggan, tetapi sebagai "kemungkinan akan menjadi syarikat hyperscale berbilion-trilion dolar seterusnya." Ramalan berani ini menjadi asas keputusan Nvidia untuk melabur lebih awal daripada kebangkitan pesat OpenAI yang dijangkakan, satu peluang yang Huang gelar "antara pelaburan paling bijak yang dapat kita bayangkan."

Kerjasama ini juga menandakan perubahan penting dalam landskap AI. OpenAI, secara tradisional memanfaatkan hyperscaler seperti Microsoft Azure, kini membina "infrastruktur AI binaan sendiri" – secara berkesan menjadi hyperscaler itu sendiri. Ini mencerminkan hubungan langsung Nvidia dengan gergasi seperti Meta dan Google, di mana mereka bekerja secara langsung pada peringkat cip, perisian, dan sistem. OpenAI mengemudi "dua eksponen" secara serentak: pertumbuhan eksponen dalam penggunaan pelanggan dan peningkatan eksponen dalam keperluan pengkomputan setiap kes penggunaan (disebabkan AI "berfikir"). Sokongan pelbagai hala Nvidia merentasi Azure, OCI, CoreWeave, dan kini pembinaan langsung OpenAI direka untuk memenuhi permintaan berlipat ganda ini, mengukuhkan lagi peranan penting Nvidia.

Keputusan Utama:

• Pelaburan Nvidia dalam OpenAI adalah langkah strategik, bertaruh pada potensinya untuk menjadi entiti hyperscale bernilai berbilang trilion dolar.
• Menyokong OpenAI dalam membina infrastruktur AI sendiri memupuk hubungan langsung, menyeluruh (full-stack), mencerminkan penglibatan Nvidia dengan gergasi teknologi lain.
• Kerjasama ini menangani cabaran berganda iaitu pertumbuhan eksponen penerimaan pelanggan dan permintaan pengkomputan bagi setiap pengguna dalam AI.

Benteng yang Kukuh: Reka Bentuk Bersama Ekstrem dan Kelajuan Tahunan

Penganalisis Wall Street pada masa ini meramalkan pertumbuhan Nvidia akan mendatar sekitar 2027-2030, perspektif yang Huang dapati tidak konsisten dengan anjakan asas. Beliau membentangkan tiga perkara asas: Pertama, "pengkomputan tujuan umum sudah berakhir," dan infrastruktur pengkomputan bernilai trilion dolar dunia mesti disegarkan semula dengan pengkomputan AI dipercepat. Kedua, beban kerja hyperscale sedia ada (enjin carian, enjin cadangan) beralih dengan pantas daripada CPU kepada GPU, satu anjakan "bernilai ratusan bilion dolar". Akhir sekali, dan yang paling mendalam, AI akan memperkukuh kecerdasan manusia, mempengaruhi 50-65% daripada KDNK global.

Untuk memenuhi "eksponen eksponen" yang didorong oleh penjanaan token dan penggunaan pelanggan, Nvidia telah mengamalkan kitaran keluaran tahunan yang agresif untuk seni bina mereka (Hopper, Blackwell, Rubin, Fineman). Dengan Undang-undang Moore untuk prestasi sebahagian besarnya sudah tidak relevan, kelebihan daya saing Nvidia datang daripada "reka bentuk kod ekstrem." Ini bukan sekadar tentang cip yang lebih pantas; ia adalah tentang mengoptimumkan model, algoritma, sistem, dan cip secara serentak, berinovasi "di luar kotak pemikiran biasa." Seperti yang Huang jelaskan, pendekatan menyeluruh (full-stack) ini—meliputi CPU, GPU, cip rangkaian, MVLink, dan Spectrum-X Ethernet—membolehkan Nvidia mencapai peningkatan prestasi 30x antara generasi (seperti Hopper kepada Blackwell) yang tidak mungkin dapat disampaikan oleh kemajuan silikon konvensional. Inovasi sistemik ini, digabungkan dengan skala pelaburan yang besar yang diperlukan dari kedua-dua Nvidia dan pelanggannya, mewujudkan benteng yang kukuh yang "lebih sukar berbanding sebelum ini" untuk ditiru oleh pesaing.

Amalan Utama:

• Nvidia mengekalkan kitaran keluaran tahunan yang agresif untuk seni bina mereka bagi bersaing dengan peningkatan eksponen dalam penjanaan token dan penggunaan AI.
• "Reka bentuk bersama ekstrem" melibatkan pengoptimuman serentak merentasi keseluruhan "AI factory stack": model, algoritma, sistem, cip, rangkaian, dan perisian.
• Syarikat ini telah beralih daripada inovasi cip individu kepada membina sistem AI bersepadu, menyeluruh (full-stack) yang menyampaikan peningkatan prestasi yang belum pernah berlaku.
• Skala penggunaan pelanggan (cth., satu gigawatt memerlukan 500,000 GPU) dan kapasiti rantaian bekalan Nvidia mewujudkan halangan kemasukan yang besar.

Memperkukuh Kemanusiaan: Anjakan Ekonomi Berbilion-Trilion Dolar

Kesan jangka panjang AI yang sebenar, Huang berhujah, terletak pada keupayaannya untuk memperkukuh kecerdasan manusia. Merujuk analogi, beliau berpendapat bahawa sama seperti motor menggantikan kerja fizikal, "komputer raya AI ini, kilang AI ini yang saya bicarakan, mereka akan menjana token untuk memperkukuh kecerdasan manusia." Dengan kecerdasan manusia menyumbang kepada potensi $50 trilion KDNK global, walaupun peningkatan sederhana—seperti AI bernilai $10,000 menjadikan pekerja bergaji $100,000 dua kali lebih produktif—mewujudkan pasaran baharu yang besar.

Peningkatan ini, beliau percaya, mungkin menambah "10 trilion" kepada KDNK global, memerlukan perbelanjaan modal tahunan "5 trilion" untuk infrastruktur AI. Ini bukan tentang "poket udara" atau "lebihan bekalan"; ia adalah anjakan asas. Beliau menolak kebimbangan mengenai lebihan bekalan, menyatakan, "sehingga kita sepenuhnya menukar semua pengkomputan tujuan umum kepada pengkomputan dipercepat dan AI... kemungkinan [lebihan bekalan] adalah sangat rendah." Isyarat permintaan daripada pelanggan secara konsisten memandang rendah keperluan sebenar, menyebabkan Nvidia sentiasa dalam "mod tergesa-gesa." "Era pembaharuan (renaissance) untuk industri tenaga" dan seluruh ekosistem infrastruktur menandakan pecutan KDNK global, didorong oleh berbilion-bilion "rakan sekerja" AI baharu.

Wawasan Utama:

• Kesan ekonomi utama AI adalah memperkukuh kecerdasan manusia, menyebabkan pecutan pertumbuhan KDNK global.
• Peralihan daripada pengkomputan tujuan umum kepada pengkomputan dipercepat/AI, digabungkan dengan penghijrahan beban kerja hyperscale sedia ada ke AI, memastikan permintaan berterusan.
• Rantaian bekalan Nvidia didorong oleh permintaan, secara konsisten bertindak balas kepada ramalan pelanggan yang biasanya memandang rendah keperluan pengkomputan sebenar.

"Satu-satunya penyesalan saya ialah mereka menjemput kami untuk melabur pada peringkat awal... dan kami sangat miskin, anda tahu, kami sangat miskin, kami tidak melabur secukupnya, anda tahu, dan saya sepatutnya memberikan semua wang saya kepada mereka." - Jensen Huang