Wywiad z Jensen Huang

Słuchanie, jak prowadzący Acquired, Ben Gilbert i David Rosenthal, opowiadają o ponad 500 godzinach swoich badań nad Nvidią, a następnie spotykają się z CEO Jensenem Huangiem i odkrywają zupełnie nowy wymiar zrozumienia, jest świadectwem niezwykłości samego człowieka. W rozmowie, która była zarówno mistrzowską lekcją budowania firmy, jak i głębokim zanurzeniem w przyszłość komputerów, Huang odkrywał kolejne warstwy podróży Nvidii, ujawniając filozofię odważnych zakładów, nieustającej dalekowzroczności i architektury organizacyjnej równie innowacyjnej jak ich układy.

Odwaga Perfekcji: Stawianie Firmy na „Idealny Chip”

Podróż Nvidii, podobnie jak wielu tytanów, rozpoczęła się od doświadczenia bliskiego śmierci. Wyobraźmy sobie startup w 1997 roku, któremu zostało zaledwie sześć miesięcy gotówki, i który mierzy się z 30 konkurentami. Ich poprzednie decyzje architektoniczne okazały się błędne, a DirectX Microsoftu był fundamentalnie niekompatybilny z ich istniejącym projektem. Był to kluczowy moment dla Reva 128, chipa zaprojektowanego jako pierwszy na świecie potok graficzny z pełnym przyspieszeniem 3D. W obliczu kryzysu egzystencjalnego, Jensen Huang podjął niewyobrażalną decyzję: zrezygnować z fizycznego prototypowania i zlecić całą serię produkcyjną, opierając się wyłącznie na symulacji.

Zespół wirtualnie prototypował chip, uruchamiając każdą część oprogramowania i gry na emulatorze, którego wyrenderowanie pojedynczej klatki zajmowało godzinę. Ten żmudny proces doprowadził do niemal irracjonalnego przekonania. Jak wspominał Huang, zapytany, skąd wiedział, że chip będzie idealny, po prostu stwierdził: „Wiem, że będzie idealny, bo jeśli nie, to zbankrutujemy”. To podejście wysokiego ryzyka, napędzane wyczerpującą symulacją przyszłych zagrożeń, pozwoliło im sfinalizować projekt chipa i natychmiast rozpocząć blitz marketingowy i produkcyjny. Ryzyko opłaciło się, nie dzięki szczęściu, ale dlatego, że przyszłość została rygorystycznie zasymulowana z wyprzedzeniem.

Kluczowe wnioski:

• Symuluj Przyszłość: Proaktywnie identyfikuj i rozwiązuj wszystkie potencjalne przyszłe ryzyka i niewiadome zanim podejmiesz zobowiązanie.
• Jedna Szansa, Uczyń ją Perfekcyjną: Kiedy stawka jest najwyższa, skrupulatne przygotowanie się na „idealny wynik” zmniejsza rzeczywiste ryzyko zakładu.
• Rynki Entuzjastów: Identyfikuj segmenty, w których technologia „nigdy nie jest wystarczająco dobra”, aby zapewnić trwałą szansę na ciągłe innowacje.

Przewidywanie Przyszłości: Od Grafiki do Uniwersalnego Aproksymatora Funkcji

Przenieśmy się do wczesnych lat 2010, kiedy Nvidia, lider w grafice konsumenckiej, znalazła się w kolejnym przełomowym momencie wraz z pojawieniem się głębokiego uczenia. Podczas gdy wielu w głównym nurcie świata technologii postrzegało przełomy takie jak AlexNet jako „projekty naukowe”, Jensen Huang dostrzegł sejsmiczną zmianę. Nvidia już wcześniej intensywnie inwestowała w CUDA, platformę demokratyzującą superkomputeryzację dla badaczy z różnych dziedzin nauki. Ta istniejąca relacja ze środowiskiem akademickim stała się kluczową pętlą sprzężenia zwrotnego.

Huang i jego zespół mieli dalekowzroczność, aby zapytać: „Co takiego sprawiło, że to rozwiązanie odniosło taki sukces?” i „czy to jest skalowalne?” Ich rozumowanie doprowadziło do głębokiego uświadomienia: głębokie uczenie natrafiło na „uniwersalny aproksymator funkcji”. Oznaczało to, że wiele problemów w świecie rzeczywistym, od przewidywania preferencji konsumentów po wzorce pogodowe, nie wymagało zrozumienia przyczynowości, a jedynie przewidywalności. Jeśli system mógł uczyć się na przykładach i dokonywać prognoz, zastosowania były „całkiem ogromne”. To przekonanie, zrodzone z głębokiego zaangażowania we współpracę z badaczami takimi jak Ilya Sutskever i Andrew Ng, napędzało niezachwianą inwestycję w AI, lata przed jej masowym wybuchem.

Kluczowe Zmiany:

• Zmiana Paradygmatu z Przyczynowości na Przewidywalność: Uznanie, że wiele problemów czerpie korzyści z rozpoznawania wzorców, a nie z rozumienia podstawowych przyczyn.
• Demokratyzacja Superkomputerów: Budowa platformy CUDA stworzyła społeczność, która naturalnie skłaniała się ku nowym paradygmatom obliczeniowym, takim jak głębokie uczenie.
• Angażowanie Wczesnych Adopterów: Ścisła współpraca z pionierskimi badaczami dostarczyła kluczowych spostrzeżeń i walidacji dla długoterminowych inwestycji.

Niewidzialna Infrastruktura: Budowanie Centrum Danych Jutra

Droga Nvidii do napędzania dzisiejszej eksplozji AI nie była bezpośrednim skokiem z gamingowych GPU do masowych centrów danych. Był to strategiczny, wielodekadowy zwrot, który rozpoczął się prawie 17 lat temu od prostego pytania: Co ogranicza nasze możliwości? Odpowiedź: fizyczne uwiązanie GPU do komputera stacjonarnego. Jensen wyobrażał sobie przyszłość, w której przetwarzanie danych będzie oddzielone od urządzenia wyświetlającego. Doprowadziło to do ich pierwszego produktu chmurowego, GeForce Now (GFN), a następnie zdalnej grafiki dla przedsiębiorstw.

Ta stopniowa, celowa ekspansja w centra danych, nauka niuansów przetwarzania rozproszonego i pokonywanie wyzwań związanych z opóźnieniami, położyła podwaliny pod AI. „Chcesz torować drogę przyszłym możliwościom; nie możesz czekać, aż okazja znajdzie się tuż przed tobą, abyś mógł po nią sięgnąć”. Ta zasada zaowocowała odważnym przejęciem Mellanox, firmy zajmującej się wysokowydajnymi sieciami, co było wówczas „zaskoczeniem dla wszystkich”. Huang zdał sobie sprawę, że centra danych dla AI fundamentalnie różnią się od chmury hiperskalowej, wymagając sieci „odwrotności hiperskalowości” do rozbijania modeli na miliony procesorów. Mellanox dostarczył kluczową technologię InfiniBand, czyniąc przejęcie „jedną z najlepszych strategicznych decyzji, jakie kiedykolwiek podjąłem”.

Kluczowe Praktyki:

• Przewiduj Długoterminowe Ograniczenia: Identyfikuj i systematycznie usuwaj wąskie gardła, które mogłyby ograniczać przyszły wzrost i możliwości rynkowe.
• Strategiczne Prepozycjonowanie: Inwestuj w podstawowe technologie i zdolności, które „pozycjonują firmę w pobliżu okazji”, nawet jeśli ich dokładna forma jest niejasna.
• Myślenie Odwrotne: Rozpoznaj, kiedy nowy rynek (jak centra danych AI) wymaga zupełnie innego podejścia architektonicznego niż istniejące modele (jak chmura hiperskalowa).

Architektura jako Strategia: Organizacja „Misja jest Szefem”

Unikalny styl przywództwa Jensena Huanga rozciąga się na strukturę organizacyjną Nvidii. Działa z ponad 40 osobami raportującymi bezpośrednio, odrzucając tradycyjne modele hierarchiczne przypominające „wojsko”. Zamiast tego, postrzega Nvidię jako „stos obliczeniowy”, gdzie poszczególne osoby zarządzają różnymi „modułami” lub funkcjami. Tytuł jest drugorzędny w stosunku do wiedzy eksperckiej, a osoba „najlepsza w zarządzaniu danym modułem” jest „dowódcą”.

Ta bardziej płaska, rozproszona architektura informacyjna, gdzie „misja jest szefem”, oznacza, że krytyczne informacje są rozpowszechniane „dość szybko do wielu różnych osób”, często na poziomie zespołu, nawet wśród świeżo upieczonych absolwentów. Zapewnia to, że wszyscy uczą się jednocześnie, wzmacniając pozycję jednostek w oparciu o ich zdolność do rozumowania i wnoszenia wkładu, a nie uprzywilejowany dostęp do informacji. To organiczne, przypominające sieć neuronową podejście, gdzie zespoły łączą się wokół misji, pozwala na ekstremalną zwinność i szybką realizację, na przykład dostarczanie dwóch głównych cykli produktowych w ciągu roku – wyczyn niemal niewyobrażalny dla innych dużych firm technologicznych.

Kluczowe Spostrzeżenia:

• Firma jako Stos Obliczeniowy: Projektuj architekturę organizacji tak, aby odzwierciedlała tworzony produkt, a nie ogólny model hierarchiczny.
• Misja jako Zasada Przewodnia: Umożliwiaj interdyscyplinarnym zespołom łączenie się wokół konkretnych misji, wspierając współpracę poza sztywnymi silosami departamentów.
• Zdemokratyzowane Informacje: Rozpowszechniaj krytyczne informacje szeroko i szybko, aby zmniejszyć nierówności w dostępie do władzy i umożliwić szybsze, zbiorowe podejmowanie decyzji.

„Chcesz pozycjonować się blisko okazji, nie musisz być aż tak perfekcyjny, wiesz, chcesz pozycjonować się blisko drzewa i nawet jeśli nie złapiesz jabłka, zanim uderzy w ziemię, dopóki jesteś pierwszym, który je podniesie, chcesz pozycjonować się blisko okazji teraz.” – Jensen Huang