Mahojiano na Jensen Huang

Katika mjadala wa kuvutia, Jensen Huang, CEO mwenye maono makuu wa Nvidia, alitoa mtazamo adimu katika mustakabali wa kompyuta, AI, na hata uchumi wa dunia. Akizungumza na Bill Gurley na Brad Gerstner wa Bg2 Pod, Huang alieleza kwa uwazi wa kushangaza jinsi kipengele cha akili bandia (AI) kilichopuuzwa kipo tayari kufafanua upya viwanda na kuleta ukuaji usio na kifani, akipinga hekima ya kawaida ya Wall Street njiani.

Mlipuko wa Bilionix: Kufafanua Upya Mahitaji ya Kompyuta ya AI

Mwaka mmoja uliopita, Jensen Huang alitabiri kwa ujasiri kwamba uhitimishaji wa AI (AI inference) haungeongezeka mara 100 au mara 1000 tu, bali bilioni mojax ya kushangaza. Akirejea utabiri huu, anakiri, "Nilidharau. Wacha ijulikane wazi." Ujasiri wake umeongezeka tu, ukichochewa na mageuzi ya haraka ya AI. Kile kilichokuwa kikitazamwa kama sheria moja ya kuongeza kiwango cha "mafunzo ya awali" (pre-training) sasa imegawanyika katika nguvu tatu tofauti, zinazokua kwa kasi ya kielelezo: mafunzo ya awali (pre-training), mafunzo ya baada (post-training) (ambapo AI "hufanya mazoezi" ya ujuzi), na muhimu zaidi, "fikra" ya kuhitimisha (thinking inference).

Uhitimishaji huu wa "kufikiri" ndio kigeuzi cha mchezo. Tofauti na mbinu ya zamani ya kuhitimisha mara moja (one-shot inference), AI ya kisasa sasa imeundwa "kufikiri kabla hujajibu," ikifanya utafiti, ikithibitisha ukweli wa msingi, na kurudia-rudia. Mchakato huu changamano wa utambuzi unahitaji nguvu za kompyuta zinazoongezeka kwa kasi ya kielelezo. Kama Huang anavyosema, "AI si tena mfumo wa lugha (language model) tu, bali ni mfumo wa mifumo ya lugha (system of language models) na zote zinaendeshwa kwa wakati mmoja labda zikitumia zana... na yote ni multimodality." Mabadiliko haya makuu yanamaanisha kuwa hamu ya AI ya nguvu za kompyuta si kubwa tu, bali haina kikomo na inakua kwa kasi, mbali zaidi ya kile wengi wanachokielewa sasa.

Ufahamu Muhimu:

• Uhitimishaji wa AI unashuhudia ongezeko la kompyuta la "bilionix" kutokana na ujio wa uwezo wa "kufikiri" na wa kufunga hoja (chain-of-reasoning).
• Mazingira ya AI sasa yanasimamiwa na sheria tatu tofauti za kuongeza kiwango: mafunzo ya awali (pre-training), mafunzo ya baada (AI ikifanya mazoezi), na uhitimishaji changamano.
• Mifumo ya mawakala wengi, AI ya multimodality, na matumizi makubwa ya zana huongeza kwa kiasi kikubwa mahitaji ya kompyuta zaidi ya mifumo rahisi ya lugha.

OpenAI: Hyperscaler Anayefuata wa Matrilioni ya Dola na Mbinu ya Kimkakati ya Nvidia

Kiini cha maono ya Huang ni ushirikiano wa kimkakati wa Nvidia na OpenAI, ambao unajumuisha uwekezaji na msaada katika kujenga miundombinu yao wenyewe mikubwa sana ya AI. Anaiangalia OpenAI sio tu kama mteja, bali kama "labda itakuwa kampuni inayofuata ya hyperscale yenye thamani ya matrilioni ya dola." Utabiri huu thabiti unasaidia uamuzi wa Nvidia kuwekeza kabla ya kupanda kwa kasi kwa OpenAI kunakotarajiwa, fursa ambayo Huang anaiita "baadhi ya uwekezaji wenye akili zaidi tunaoweza kuwazia."

Ushirikiano huu pia unaashiria mabadiliko makubwa katika mazingira ya AI. OpenAI, ambayo kwa kawaida ilitumia hyperscalers kama Microsoft Azure, sasa inajenga "miundombinu yake ya AI inayojijenga yenyewe" – kwa ufanisi inakuwa hyperscaler yenyewe. Hii inaakisi mahusiano ya moja kwa moja ambayo Nvidia ina nayo na makampuni makubwa kama Meta na Google, ambapo wanafanya kazi moja kwa moja katika viwango vya chip, programu, na mfumo. OpenAI inashughulika na "exponentials mbili" kwa wakati mmoja: ukuaji wa kielelezo katika matumizi ya wateja na ongezeko la kielelezo katika mahitaji ya kompyuta kwa kila matumizi (kutokana na AI ya "kufikiri"). Msaada wa pande nyingi wa Nvidia katika Azure, OCI, CoreWeave, na sasa ujenzi wa moja kwa moja wa OpenAI, umeundwa kukidhi mahitaji haya yanayokua, hivyo kuimarisha zaidi jukumu la lazima la Nvidia.

Maamuzi Muhimu:

• Uwekezaji wa Nvidia katika OpenAI ni hatua ya kimkakati, inayotegemea uwezo wake wa kuwa chombo cha hyperscale chenye thamani ya matrilioni ya dola.
• Kuisaidia OpenAI kujenga miundombinu yake ya AI yenyewe kulea mahusiano ya moja kwa moja, ya mfumo kamili (full-stack), yakiakisi ushirikiano wa Nvidia na makampuni mengine makubwa ya teknolojia.
• Ushirikiano huu unashughulikia changamoto iliyoongezeka ya ukuaji wa kielelezo wa matumizi ya wateja na mahitaji ya kompyuta kwa kila mtumiaji katika AI.

Handaki Isiyoshambuliwa: Ubuni wa Pamoja Uliokithiri na Kasi ya Mwaka

Wachambuzi wa Wall Street kwa sasa wanatabiri ukuaji wa Nvidia utatulia karibu na 2027-2030, mtazamo ambao Huang anauona hauendani na mabadiliko ya msingi. Anatoa hoja tatu za kimsingi: Kwanza, "kompyuta ya matumizi ya jumla imekamilika," na miundombinu ya kompyuta yenye thamani ya matrilioni ya dola duniani lazima iburudishwe na kompyuta ya AI iliyoharakishwa. Pili, mizigo ya kazi ya hyperscale iliyopo (utafutaji, injini za mapendekezo) inahama haraka kutoka CPUs kwenda GPUs, mabadiliko ya "mamia ya mabilioni ya dola." Mwisho, na muhimu zaidi, AI itaongeza akili ya binadamu, ikiathiri 50-65% ya Pato la Taifa (GDP) la dunia.

Ili kukidhi "kielelezo cha viongezi" kinachochochewa na uzalishaji wa tokeni na matumizi ya wateja, Nvidia imepitisha mzunguko mkali wa kutolewa kila mwaka kwa usanifu wake (Hopper, Blackwell, Rubin, Fineman). Pamoja na Sheria ya Moore kwa utendaji kazi kuwa imekufa kwa kiasi kikubwa, makali ya ushindani ya Nvidia yanatokana na "ubuni wa pamoja uliokithiri." Hii si tu kuhusu chips za haraka zaidi; ni kuhusu kuboresha mfumo (model), kanuni (algorithm), mfumo wa jumla (system), na chip kwa wakati mmoja, kubuni "nje ya sanduku." Kama Huang anavyoeleza, mbinu hii ya mfumo kamili (full-stack)—ikijumuisha CPUs, GPUs, chips za mtandao, MVLink, na Spectrum-X Ethernet—inaruhusu Nvidia kufikia ongezeko la utendaji wa mara 30 kati ya vizazi (kama Hopper hadi Blackwell) ambalo hakuna maendeleo ya kawaida ya silicon yangeweza kutoa. Ubunifu huu wa kimfumo, pamoja na kiwango kikubwa cha uwekezaji kinachohitajika kutoka kwa Nvidia na wateja wake, huunda handaki isiyoshindika ambayo ni "ngumu zaidi kuliko hapo awali" kwa washindani kuiga.

Mbinu Muhimu:

• Nvidia hudumisha mzunguko mkali wa kutolewa kila mwaka kwa usanifu wake ili kuendana na ongezeko la kielelezo katika uzalishaji wa tokeni na matumizi ya AI.
• "Ubuni wa pamoja uliokithiri" unajumuisha uboreshaji wa wakati mmoja katika mfumo mzima wa kiwanda cha AI: mifumo (models), kanuni (algorithms), mifumo ya jumla (systems), chips, mitandao, na programu.
• Kampuni imepita uvumbuzi wa chip binafsi na sasa inajenga mifumo ya AI iliyounganishwa, ya full-stack, inayotoa faida za utendaji kazi zisizo na kifani.
• Kiwango cha upelekaji wa wateja (k.m., gigawatt inayohitaji GPUs 500,000) na uwezo wa mnyororo wa ugavi wa Nvidia huunda kizuizi kikubwa cha kuingia sokoni.

Kuongeza Uwezo wa Binadamu: Mabadiliko ya Kiuchumi ya Trilioni Moja ya Dola

Athari halisi ya muda mrefu ya AI, Huang anadai, iko katika uwezo wake wa kuongeza akili ya binadamu. Akitoa mfano, anadai kwamba kama vile injini zilivyochukua nafasi ya kazi ya kimwili, "kompyuta kuu hizi za AI, viwanda hivi vya AI ninavyozungumzia, vitazalisha tokeni ili kuongeza akili ya binadamu." Huku akili ya binadamu ikihesabu uwezekano wa dola trilioni 50 za GDP ya dunia, hata ongezeko dogo—kama AI ya dola 10,000 ikifanya mfanyakazi wa dola 100,000 kuwa na tija mara mbili—huunda soko jipya kubwa sana.

Ongezeko hili, anaamini, linaweza kuongeza "trilioni 10" kwa GDP ya dunia, likihitaji matumizi ya mtaji ya kila mwaka ya "trilioni 5" kwenye miundombinu ya AI. Hili sio kuhusu "pengo la hewa" au "mkusanyiko wa ziada"; ni mabadiliko ya msingi. Anapuuza hofu kuhusu ugavi wa ziada, akisema, "mpaka tutakapobadilisha kikamilifu kompyuta zote za matumizi ya jumla kuwa kompyuta iliyoharakishwa na AI... nafasi [ya ugavi wa ziada] ni ndogo sana." Ishara za mahitaji kutoka kwa wateja kwa daima zinadumaza hitaji halisi, zikiweka Nvidia katika "hali ya kuhangaika" isiyoisha. "Ufufuaji huu kwa sekta ya nishati" na mfumo mzima wa ikolojia ya miundombinu unaashiria uharakishwaji wa kimataifa wa GDP, ukichochewa na mabilioni ya "wafanyakazi wenza" wapya wa AI.

Ufahamu Muhimu:

• Athari kuu ya kiuchumi ya AI itakuwa kuongeza akili ya binadamu, na kusababisha uharakishwaji wa ukuaji wa GDP ya dunia.
• Mabadiliko kutoka kompyuta ya matumizi ya jumla kwenda kompyuta iliyoharakishwa/AI, pamoja na uhamaji wa mizigo ya kazi ya hyperscale iliyopo kwenda AI, huhakikisha mahitaji endelevu.
• Mnyororo wa ugavi wa Nvidia unaendeshwa na mahitaji, ukijibu kwa daima utabiri wa wateja ambao kwa kawaida hudumaza mahitaji halisi ya kompyuta.

"Majuto yangu pekee ni kwamba walitualika kuwekeza mapema... na tulikuwa maskini sana, unajua, tulikuwa maskini sana, hatukuwekeza vya kutosha, unajua, na ngepaswa kuwapa pesa zangu zote." - Jensen Huang