Интервью с Jensen Huang

Стэнфордский институт исследований экономической политики (SIEPR) недавно провел увлекательную дискуссию с Дженсеном Хуангом, CEO NVIDIA, в рамках своего Экономического саммита 2024 года. То, что развернулось на сцене, было не просто основным докладом; это было повествовательное исследование инноваций, амбиций и глубокого влияния искусственного интеллекта, возглавляемое свойственным Хуангу сочетанием откровенности и дальновидности.

Путь визионера: от домашней работы до доминирования в ИИ

Вступление сделал Джон Шовен, бывший директор SIEPR, который ярко обрисовал Хуанга как живое воплощение "американской мечты". От его прибытия в США в возрасте девяти лет с братом, когда он пробивался через "суровую, тяжелую школу в Кентукки", до соучредительства NVIDIA в 30 лет и превращения ее в четвертую по величине компанию в мире – траектория Хуанга, несомненно, впечатляет. Шовен даже в шутку рассказал об уникальной "фразе для знакомства" Хуанга – "Хочешь посмотреть мою домашнюю работу?" – стратегия, которая привела к крепкому браку и двум детям. Хуанг, всегда скромный, легкомысленно отшутился, заявив: "для меня умнее всего не делать никаких вступительных замечаний, чтобы не рисковать испортить все хорошее, что вы сказали". Тем не менее, его рассказ быстро перешел к основной миссии NVIDIA: созданию ускоренных вычислений – новой парадигмы, разработанной для решения проблем, недоступных для компьютеров общего назначения.

Ключевые уроки:

• Устойчивость формируется в борьбе: Ранний жизненный опыт Хуанга, как рассказал Шовен, подчеркивает важность преодоления трудностей.
• Личные связи могут способствовать профессиональному успеху: Его уникальный подход к построению отношений с будущей женой демонстрирует неожиданные пути к партнерству.
• Долгосрочное видение окупается: Занимаясь ускоренными вычислениями более трех десятилетий, NVIDIA фундаментально изменила технологии.

ИИ: Определяющая технология XXI века

Шовен задал провокационный вопрос: превзошел ли ИИ транзистор как величайший технологический прорыв последних 76 лет? Ответ Хуанга был категоричным: он назвал величайшим подарком транзистора программное обеспечение, но объявил ИИ определяющим изобретением XXI века. NVIDIA, объяснил он, три десятилетия работала над тем, чтобы "свести вычислительные затраты компьютеров практически к нулю" для определенных алгоритмических областей. Это снижение, "в миллион раз" для глубокого обучения за последнее десятилетие, открыло революционную возможность: компьютеры, пишущие программное обеспечение. Этот глубокий сдвиг позволяет системам "собрать весь интернет, загрузить его в компьютер и позволить ему понять, в чем заключается мудрость, в чем заключается знание", – концепция, которую Хуанг описывает как "безумную", если только вычислительные затраты не будут пренебрежимо малы. Способность понимать "смысл" цифровой информации, от генов до белков, – это истинное чудо, предвещающее эру, когда с биологией можно "общаться", как с PDF-файлом.

Ключевые изменения:

• Переход от программного обеспечения, написанного человеком, к программному обеспечению, написанному компьютером: Радикальное снижение вычислительных затрат позволяет ИИ генерировать свои собственные программы.
• Понимание "смысла" цифровой информации: ИИ теперь может интерпретировать сложные данные, такие как гены и белки, а не просто шаблоны.
• Радикальное снижение затрат как катализатор: Уменьшение вычислительных затрат в миллион раз создает совершенно новые возможности для применения.

Будущее разворачивается: AGI, генеративный контент и суверенный ИИ

Заглядывая вперед, Хуанг представил будущее, в котором чудовищный чип H100 весом "70 фунтов и стоимостью четверть миллиона долларов", уже являющийся чудом, будет развиваться, чтобы обеспечить непрерывное обучение, где ИИ постоянно совершенствуется, просматривая видео, обрабатывая текст и генерируя синтетические данные. Этот "цикл обучения с подкреплением будет непрерывным", позволяя ИИ "представлять некоторые вещи, проверять их с помощью реального опыта". Когда его спросили об искусственном общем интеллекте (AGI), Хуанг предложил инженерный взгляд: "Если бы я дал ИИ множество тестов по математике и логике, по истории и биологии, медицинские экзамены и экзамены на адвоката... Я предполагаю, что через 5 лет мы будем хорошо справляться с каждым из них". Он также предсказал мир, где "100% контента будет генеративным", переходя от сегодняшних заранее записанных, основанных на поиске взаимодействий к ИИ, генерирующему контекстно-специфическую информацию по запросу. Этот сдвиг, в сочетании с геополитическими реалиями, стимулирует "пробуждение каждой страны" к контролю над своим "Суверенным ИИ" для защиты языка, культуры и промышленности.

Ключевые идеи:

• Непрерывное обучение как следующий рубеж: Системы ИИ перейдут от дискретного обучения к постоянному самосовершенствованию через реальные и синтетические данные.
• AGI, определяемый прохождением тестов: Если AGI измеряется производительностью на уровне человека в тестах, то это потенциально произойдет через пять лет, но истинный человеческий интеллект сложнее определить и достичь.
• Генеративные вычисления – это будущее контента: Весь цифровой контент в конечном итоге будет генерироваться ИИ, а не быть заранее записанным, что создает огромные новые требования к инфраструктуре.
• Геополитика как движущая сила "суверенного ИИ": Нации осознают необходимость развивать и контролировать свои собственные возможности ИИ, создавая новые возможности, несмотря на ограничения.

Преимущество NVIDIA: TCO, конкуренция и развитие устойчивости

Отвечая на вопросы о конкуренции, особенно на рынке инференса, Хуанг уверенно заявил об уникальном положении NVIDIA. В то время как конкуренты могут стремиться к "достаточно хорошим" чипам, преимущество NVIDIA заключается в ее цельной "платформе ускоренных вычислений" – стандарте, разработанном за три десятилетия, интегрирующем не только GPU, но и CPU, сетевые решения и "горы программного обеспечения". Эта всеобъемлющая экосистема означает, что совокупная стоимость владения (TCO) NVIDIA для клиентов настолько превосходит аналоги, что "даже когда чипы конкурентов бесплатны, этого недостаточно дешево". Он даже приветствует конкуренцию с клиентами, открыто делясь будущими дорожными картами, полагая, что "если вы не попытаетесь объяснить, почему вы в чем-то хороши, у них никогда не будет шанса купить вашу продукцию". Начинающим предпринимателям Хуанг дал провокационный совет: принять "низкие ожидания" и "боль и страдания", которые формируют устойчивость. "Величие — это не интеллект, как вы знаете, — заявил он, — величие исходит из характера, а характер формируется не из умных людей, а из людей, которые страдали". Его собственное лидерство, отмеченное плоской иерархией, прозрачностью и постоянной обратной связью, призвано привить эту культуру характера и гибкости.

Ключевые практики:

• Фокус на совокупной стоимости владения (TCO): Стратегия NVIDIA подчеркивает общую ценность и операционную экономию, делая их премиальное оборудование более экономичным.
• Принять "со-конкуренцию": Открытость с клиентами, даже с теми, кто создает свои собственные чипы, является частью стратегии NVIDIA по поддержанию лидерства через превосходные инновации.
• Развивать устойчивость через невзгоды: Хуанг выступает за столкновение с трудностями и "страданиями" как за основу для развития характера и достижения величия.
• Прозрачное и гибкое лидерство: Плоская структура управления с постоянной, открытой обратной связью и расширением полномочий способствует культуре гибкости и инноваций.

"Компьютерная индустрия дала миру то, что мы сократили технологический разрыв, и это вдохновляет." - Jensen Huang