Entrevista com Jensen Huang

Ouvir os anfitriões do Acquired, Ben Gilbert e David Rosenthal, recontarem suas mais de 500 horas de pesquisa sobre a Nvidia, apenas para depois se sentarem com o CEO Jensen Huang e descobrirem uma dimensão inteiramente nova de compreensão, é um testemunho do próprio homem. Numa conversa que foi, em partes iguais, uma masterclass na construção de empresas e um mergulho profundo no futuro da computação, Huang desvendou as camadas da jornada da Nvidia, revelando uma filosofia de apostas audaciosas, perspicácia implacável e uma arquitetura organizacional tão inovadora quanto os seus chips.

A Audácia da Perfeição: Apostar a Empresa num "Chip Perfeito"

A jornada da Nvidia, como a de muitos titãs, começou com uma experiência de quase-morte. Imagine uma startup em 1997, com apenas seis meses de capital restante, enfrentando 30 concorrentes. As suas apostas arquitetónicas anteriores tinham-se revelado erradas, e o DirectX da Microsoft era fundamentalmente incompatível com o seu design existente. Este foi o momento crucial para o Reva 128, um chip projetado para ser o primeiro pipeline gráfico 3D totalmente acelerado do mundo. Confrontado com uma crise existencial, Jensen Huang tomou uma decisão impensável: abdicar da prototipagem física e encomendar toda a produção com base apenas em simulação.

A equipa prototipou virtualmente o chip, executando cada peça de software e jogo num emulador que levava uma hora para renderizar um único frame. Este processo meticuloso levou a uma convicção quase irracional. Como Huang recordou, quando questionado sobre como sabia que o chip seria perfeito, ele simplesmente afirmou: "Eu sei que vai ser perfeito porque se não for, estaremos fora do negócio." Esta abordagem de alto risco, impulsionada por uma simulação exaustiva de riscos futuros, permitiu-lhes finalizar o design do chip e iniciar imediatamente uma campanha intensiva de marketing e produção. A aposta valeu a pena, não por sorte, mas porque o futuro foi rigorosamente simulado com antecedência.

Principais Aprendizagens:

• Simular o Futuro: Identificar e resolver proativamente todos os potenciais riscos e incógnitas futuros antes de se comprometer.
• Uma Oportunidade, Torne-a Perfeita: Quando as apostas são as mais altas, preparar-se meticulosamente para um "resultado perfeito" reduz o risco real da aposta.
• Mercados Entusiastas: Identificar segmentos onde a tecnologia "nunca é boa o suficiente" para garantir uma oportunidade sustentável para a inovação contínua.

Antecipar o Futuro: De Gráficos a um Aproximador Universal de Funções

Avançando para o início da década de 2010, a Nvidia, líder em gráficos de consumo, encontrou-se noutro momento crucial com o surgimento do deep learning. Enquanto muitos no mundo da tecnologia mainstream viam avanços como o AlexNet como "projetos científicos", Jensen Huang viu uma mudança sísmica. A Nvidia já tinha investido pesadamente na CUDA, uma plataforma que democratizava a supercomputação para investigadores em várias áreas científicas. Esta relação existente com a comunidade académica tornou-se um feedback loop crucial.

Huang e a sua equipa tiveram a perspicácia de perguntar: "O que é que isto tem que o tornou tão bem-sucedido?" e "É escalável?" O seu raciocínio levou a uma profunda realização: o deep learning tinha tropeçado num "aproximador universal de funções". Isto significava que muitos problemas do mundo real, desde a previsão de preferências do consumidor a padrões climáticos, não exigiam a compreensão da causalidade, apenas a previsibilidade. Se um sistema pudesse aprender com exemplos e fazer previsões, as aplicações eram "bastante enormes". Esta convicção, nascida do profundo envolvimento com investigadores como Ilya Sutskever e Andrew Ng, impulsionou um investimento inabalável em IA, anos antes da sua explosão mainstream.

Principais Mudanças:

• Mudança de Paradigma da Causalidade para a Previsibilidade: Reconhecer que muitos problemas beneficiam do reconhecimento de padrões em detrimento da compreensão das causas subjacentes.
• Democratização da Supercomputação: A construção da plataforma CUDA fomentou uma comunidade que naturalmente gravitou para novos paradigmas computacionais como o deep learning.
• Envolvimento dos Early Adopters: Trabalhar lado a lado com investigadores pioneiros forneceu insights críticos e validação para investimentos de longo prazo.

A Infraestrutura Invisível: Construindo o Data Center do Amanhã

A jornada da Nvidia para impulsionar a explosão atual da IA não foi um salto direto de GPUs de jogos para data centers massivos. Foi uma mudança estratégica e multi-décadas que começou há quase 17 anos com uma pergunta simples: O que limita a nossa oportunidade? A resposta: a ligação física das GPUs a um PC de secretária. Jensen previu um futuro onde a computação seria separada do dispositivo de visualização. Isto levou ao seu primeiro produto cloud, o GeForce Now (GFN), e depois aos gráficos remotos empresariais.

Esta expansão gradual e deliberada para os data centers, aprendendo as nuances da computação distribuída e superando desafios de latência, lançou as bases para a IA. "É preciso preparar o caminho para futuras oportunidades; não se pode esperar que a oportunidade esteja à sua frente para a agarrar." Este princípio culminou na aquisição audaciosa da Mellanox, uma empresa de networking de alto desempenho, que foi uma "surpresa para todos" na altura. Huang reconheceu que os data centers para IA eram fundamentalmente diferentes da cloud hyperscale, exigindo uma networking "inversa da hyperscale" para fragmentar modelos por milhões de processadores. A Mellanox forneceu a crucial tecnologia InfiniBand, tornando a aquisição "uma das melhores decisões estratégicas que já tomei."

Principais Práticas:

• Antecipar Restrições de Longo Prazo: Identificar e remover sistematicamente os gargalos que poderiam limitar o crescimento futuro e a oportunidade de mercado.
• Pré-posicionamento Estratégico: Investir em tecnologias e capacidades fundamentais que "posicionam a empresa perto de oportunidades", mesmo que a sua forma exata não seja clara.
• Pensamento Inverso: Reconhecer quando um novo mercado (como data centers de IA) exige uma abordagem arquitetónica totalmente diferente dos modelos existentes (como cloud hyperscale).

Arquitetura como Estratégia: A Organização "A Missão é o Chefe"

O estilo de liderança único de Jensen Huang estende-se à estrutura organizacional da Nvidia. Ele opera com mais de 40 colaboradores diretos, evitando modelos hierárquicos tradicionais que se assemelham a "um militar". Em vez disso, ele vê a Nvidia como "uma stack de computação" onde os indivíduos gerem diferentes "módulos" ou funções. O título é secundário em relação à experiência, e a pessoa "melhor a gerir esse módulo" é o "piloto no comando".

Esta arquitetura de informação mais plana e distribuída, onde "a missão é o chefe", significa que a informação crítica é disseminada "muito rapidamente a muitas pessoas diferentes", muitas vezes ao nível da equipa, mesmo para recém-licenciados. Isto garante que todos aprendem ao mesmo tempo, capacitando os indivíduos com base na sua capacidade de raciocinar e contribuir, em vez do acesso privilegiado à informação. Esta abordagem orgânica, semelhante a uma rede neural, onde as equipas se conectam com base na missão, permite uma agilidade extrema e execução rápida, como lançar dois grandes ciclos de produto num ano – um feito quase inimaginável para outras grandes empresas de tecnologia.

Principais Insights:

• Empresa como uma Stack de Computação: Projetar a arquitetura da organização para espelhar o produto que está a ser construído, e não um modelo hierárquico genérico.
• Missão como Princípio Orientador: Capacitar equipas multifuncionais para se conectarem em torno de missões específicas, promovendo a colaboração fora dos silos departamentais rígidos.
• Informação Democratizada: Disseminar informação crítica de forma ampla e rápida para reduzir desequilíbrios de poder e permitir uma tomada de decisão coletiva mais rápida.

"Quer posicionar-se perto das oportunidades, não precisa de ser assim tão perfeito, sabe, quer posicionar-se perto da árvore e mesmo que não apanhe a maçã antes que ela caia no chão, desde que seja o primeiro a apanhá-la, quer posicionar-se perto das oportunidades agora." - Jensen Huang