Interview met Jensen Huang

In een boeiend gesprek bood Jensen Huang, de visionaire CEO van Nvidia, een zeldzame blik in de toekomst van computing, AI, en zelfs de wereldeconomie. In gesprek met Bill Gurley en Brad Gerstner van Bg2 Pod, zette Huang met opvallende helderheid uiteen hoe een over het hoofd geziene aspect van kunstmatige intelligentie op het punt staat industrieën te herdefiniëren en ongekende groei te ontketenen, en daarbij de conventionele wijsheid van Wall Street uit te dagen.

De Miljarden-X Boom: Het herdefiniëren van AI's computationele eisen

Een jaar geleden voorspelde Jensen Huang stoutmoedig dat AI-inferentie niet slechts met een factor 100 of 1000, maar met een verbijsterende factor één miljard zou toenemen. Terugkijkend op deze projectie geeft hij toe: "Ik heb het onderschat. Laat ik dat maar even gezegd hebben." Zijn vertrouwen is alleen maar toegenomen, gevoed door de snelle evolutie van AI. Wat eens werd gezien als een enkele 'pre-training' schaalwet, is uiteengevallen in drie afzonderlijke, exponentieel groeiende krachten: pre-training, post-training (waar AI vaardigheden 'oefent'), en cruciaal: 'denkende' inferentie.

Deze 'denkende' inferentie is de game-changer. In tegenstelling tot het oude one-shot inferentiemodel, is moderne AI nu ontworpen om 'na te denken voordat je antwoordt', onderzoek te doen, grondwaarheden te controleren en te itereren. Dit complexe cognitieve proces vraagt exponentieel meer rekenkracht. Zoals Huang het verwoordt: "AI is niet langer één taalmodel; AI is een systeem van taalmodellen, en ze draaien allemaal tegelijkertijd, misschien met behulp van tools... en het is allemaal multimodaliteit." Deze diepgaande verschuiving betekent dat de computationele honger van AI niet alleen groot is, maar onverzadigbaar en snel groeiend, ver voorbij wat velen momenteel begrijpen.

Belangrijke inzichten:

• AI-inferentie ondergaat een 'miljarden-X' computationele toename dankzij de opkomst van 'denkende' en keten-van-redenering functionaliteiten.
• Het AI-landschap wordt nu beheerst door drie afzonderlijke schaalwetten: pre-training, post-training (AI die oefent), en complexe inferentie.
• Multi-agent systemen, multimodale AI en uitgebreid toolgebruik doen de rekenbehoeften dramatisch toenemen, voorbij de eenvoudige taalmodellen.

OpenAI: De volgende Trillion-Dollar Hyperscaler en Nvidia's Strategische Zet

Centraal in Huangs visie staat Nvidia's strategische samenwerking met OpenAI, die een investering en ondersteuning voor het bouwen van hun eigen kolossale AI-infrastructuur omvat. Hij ziet OpenAI niet alleen als een klant, maar als "waarschijnlijk het volgende multi-trillion dollar hyperscale bedrijf." Deze stoutmoedige voorspelling onderbouwt Nvidia's beslissing om vooruit te investeren op de verwachte meteoorachtige opkomst van OpenAI, een kans die Huang "enkele van de slimste investeringen die we ons maar kunnen voorstellen" noemt.

Dit partnerschap signaleert ook een belangrijke verschuiving in het AI-landschap. OpenAI, traditioneel gebruikmakend van hyperscalers zoals Microsoft Azure, bouwt nu zijn eigen "zelfgebouwde AI-infrastructuur" – en wordt daarmee feitelijk zelf een hyperscaler. Dit weerspiegelt de directe relaties die Nvidia heeft met giganten als Meta en Google, waar ze direct werken op chip-, software- en systeemniveau. OpenAI navigeert tegelijkertijd door "twee exponenten": een exponentiële groei in klantgebruik en een exponentiële toename van de rekenbehoeften per use case (dankzij 'denkende' AI). Nvidia's veelzijdige ondersteuning over Azure, OCI, CoreWeave, en nu de directe opbouw door OpenAI, is ontworpen om aan deze samengestelde vraag te voldoen, waardoor Nvidia's onmisbare rol verder wordt verstevigd.

Belangrijke beslissingen:

• Nvidia's investering in OpenAI is een strategische zet, waarbij wordt ingezet op het potentieel om een multi-trillion dollar hyperscale entiteit te worden.
• Door OpenAI te ondersteunen bij het zelf bouwen van zijn AI-infrastructuur, worden directe, full-stack relaties bevorderd, vergelijkbaar met Nvidia's samenwerkingen met andere techgiganten.
• Het partnerschap pakt de samengestelde uitdaging aan van exponentieel groeiende klantadoptie en per-gebruiker computationele vraag in AI.

De Onneembare Voorsprong: Extreme Co-Design en Jaarlijkse Snelheid

Wall Street-analisten voorspellen momenteel een afvlakking van Nvidia's groei rond 2027-2030, een perspectief dat Huang inconsistent vindt met de onderliggende verschuivingen. Hij presenteert drie fundamentele punten: Ten eerste: "general purpose computing is voorbij," en de biljoenen dollars aan computerinfrastructuur in de wereld moeten worden vernieuwd met versnelde AI-computing. Ten tweede: bestaande hyperscale workloads (zoekmachines, aanbevelingssystemen) migreren snel van CPU's naar GPU's, een verschuiving van "honderden miljarden dollars." Ten slotte, en het meest ingrijpend: AI zal de menselijke intelligentie aanvullen, met een impact op 50-65% van het wereldwijde BBP.

Om te voldoen aan de "exponent van exponenten", gedreven door token-generatie en klantgebruik, heeft Nvidia een agressieve jaarlijkse releasecyclus voor zijn architecturen (Hopper, Blackwell, Rubin, Fineman) aangenomen. Nu de Wet van Moore voor prestaties grotendeels is uitgestorven, komt Nvidia's concurrentievoordeel voort uit "extreme co-design." Dit gaat niet alleen over snellere chips; het gaat over het gelijktijdig optimaliseren van het model, algoritme, systeem en de chip, en 'out of the box' innoveren. Zoals Huang uitlegt, stelt deze full-stack benadering – die CPU's, GPU's, netwerkchips, MVLink en Spectrum-X Ethernet omvat – Nvidia in staat om prestatieverbeteringen van 30x te realiseren tussen generaties (zoals van Hopper naar Blackwell) die geen enkele conventionele siliciumvooruitgang zou kunnen leveren. Deze systemische innovatie, gecombineerd met de enorme schaal van de investeringen die zowel van Nvidia als zijn klanten worden vereist, creëert een formidabele voorsprong die voor concurrenten "moeilijker dan ooit" te repliceren is.

Belangrijke praktijken:

• Nvidia hanteert een agressieve jaarlijkse releasecyclus voor zijn architecturen om gelijke tred te houden met exponentiële toenames in token-generatie en AI-gebruik.
• 'Extreme co-design' omvat gelijktijdige optimalisatie over de gehele AI-fabrieksstack: modellen, algoritmen, systemen, chips, netwerken en software.
• Het bedrijf is verder gegaan dan individuele chipinnovatie naar het bouwen van geïntegreerde, full-stack AI-systemen die ongekende prestatiewinsten opleveren.
• De schaal van klantimplementaties (bijv. een gigawatt die 500.000 GPU's vereist) en Nvidia's supply chain capaciteit creëert een enorme toetredingsdrempel.

De Mensheid Versterken: De Trillion-Dollar Economische Verschuiving

De echte langetermijnimpact van AI, zo stelt Huang, ligt in het vermogen om de menselijke intelligentie te versterken. Met een analogie stelt hij dat, net zoals motoren fysieke arbeid vervingen, "deze AI-supercomputers, deze AI-fabrieken waarover ik spreek, zullen tokens genereren om de menselijke intelligentie te versterken." Aangezien menselijke intelligentie potentieel $50 biljoen van het wereldwijde BBP voor zijn rekening neemt, creëert zelfs een bescheiden versterking – zoals een AI van $10.000 die een werknemer van $100.000 twee keer zo productief maakt – een enorme nieuwe markt.

Deze versterking, zo gelooft hij, zou "10 biljoen" aan het wereldwijde BBP kunnen toevoegen en een jaarlijkse kapitaalinvestering van "5 biljoen" in AI-infrastructuur vereisen. Dit gaat niet over een "luchtbel" of "overaanbod"; het is een fundamentele verschuiving. Hij wuift zorgen over overaanbod weg en stelt: "totdat we alle general purpose computing volledig hebben omgezet naar versnelde computing en AI... zijn de kansen [op een overaanbod] extreem klein." De vraagtekens van klanten onderschatten consistent de werkelijke behoefte, waardoor Nvidia zich in een constante "haastmodus" bevindt. Deze "renaissance voor de energiesector" en het gehele infrastructuurecosysteem duidt op een wereldwijde versnelling van het BBP, aangedreven door miljarden nieuwe AI-'collega's'.

Belangrijke inzichten:

• AI's primaire economische impact zal het versterken van de menselijke intelligentie zijn, wat leidt tot een versnelling van de wereldwijde BBP-groei.
• De overgang van general-purpose naar versnelde/AI-computing, gekoppeld aan de migratie van bestaande hyperscale workloads naar AI, zorgt voor continue vraag.
• Nvidia's supply chain is vraaggestuurd en reageert consistent op klantprognoses die routinematig de werkelijke rekenbehoeften onderschatten.

"Mijn enige spijt is dat ze ons in een vroeg stadium uitnodigden om te investeren... en we waren zo arm, weet je, zo arm dat we niet genoeg hebben geïnvesteerd, weet je, en ik had ze al mijn geld moeten geven." - Jensen Huang