สัมภาษณ์กับ Jensen Huang

The Stanford Institute for Economic Policy Research (SIEPR) ได้จัดงาน 2024 Economic Summit เมื่อเร็วๆ นี้ ซึ่งมีการเสวนาอันน่าสนใจกับ Jensen Huang ซีอีโอของ NVIDIA สิ่งที่เกิดขึ้นนั้นเป็นมากกว่าแค่การกล่าวปาฐกถาหลัก แต่มันคือการสำรวจนวัตกรรม, ความทะเยอทะยาน และผลกระทบอันลึกซึ้งของปัญญาประดิษฐ์ ที่เล่าเรื่องราวอย่างมีชีวิตชีวา โดยมีคุณ Huang เป็นผู้นำ ด้วยการผสมผสานระหว่างความตรงไปตรงมาและวิสัยทัศน์ที่เฉียบแหลมอันเป็นเอกลักษณ์ของเขา

เส้นทางของผู้มีวิสัยทัศน์: จากการบ้านสู่การครองโลก AI

คุณ John Shoven อดีตผู้อำนวยการ SIEPR ได้กล่าวเปิดเวที โดยได้บรรยายภาพของคุณ Huang อย่างมีชีวิตชีวา ว่าเป็นตัวแทนที่แท้จริงของ "American Dream" ตั้งแต่เขาเดินทางมาถึงสหรัฐอเมริกาพร้อมพี่ชายเมื่ออายุ 9 ขวบ ต้องเผชิญกับโรงเรียนที่ "ลำบากและยากลำบากในรัฐ Kentucky" จนกระทั่งร่วมก่อตั้ง NVIDIA เมื่ออายุ 30 และนำพาบริษัทให้กลายเป็นบริษัทที่ใหญ่เป็นอันดับสี่ของโลก เส้นทางของคุณ Huang นั้นน่าทึ่งอย่างปฏิเสธไม่ได้ คุณ Shoven ยังเล่าติดตลกถึง "มุกจีบสาว" ที่ไม่เหมือนใครของคุณ Huang — "อยากดูการบ้านของผมไหม?" — กลยุทธ์ที่นำไปสู่ชีวิตสมรสที่ยั่งยืนและมีลูกสองคน คุณ Huang ผู้ถ่อมตนเสมอ ได้ตอบกลับอย่างอารมณ์ดีว่า "ฉลาดที่สุดสำหรับผมคือการไม่กล่าวเปิดใดๆ เพื่อหลีกเลี่ยงความเสี่ยงที่จะทำลายสิ่งดีๆ ทั้งหมดที่คุณพูดมา" อย่างไรก็ตาม เรื่องราวของเขาได้หันมาสู่ภารกิจหลักของ NVIDIA อย่างรวดเร็ว นั่นคือการสร้าง accelerated computing ซึ่งเป็นกระบวนทัศน์ใหม่ที่ออกแบบมาเพื่อแก้ปัญหาที่เกินขีดความสามารถของคอมพิวเตอร์ทั่วไป

Key Learnings:

• ความยืดหยุ่นเกิดจากการต่อสู้: ประสบการณ์ในวัยเด็กของคุณ Huang ตามที่คุณ Shoven เล่า เน้นย้ำถึงความสำคัญของการเอาชนะความยากลำบาก
• การเชื่อมโยงส่วนบุคคลสามารถขับเคลื่อนความสำเร็จทางอาชีพได้: วิธีการสร้างความสัมพันธ์ที่ไม่เหมือนใครกับภรรยาในอนาคตของเขา ชี้ให้เห็นถึงเส้นทางที่ไม่คาดคิดสู่การเป็นหุ้นส่วน
• วิสัยทัศน์ระยะยาวให้ผลตอบแทน: NVIDIA ทุ่มเทมากว่าสามทศวรรษ ความมุ่งมั่นใน accelerated computing ได้เปลี่ยนแปลงเทคโนโลยีโดยพื้นฐาน

AI: เทคโนโลยีที่กำหนดนิยามแห่งศตวรรษที่ 21

คุณ Shoven ตั้งคำถามที่ท้าทายว่า: AI ได้ก้าวข้ามทรานซิสเตอร์ในฐานะความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีที่ยิ่งใหญ่ที่สุดในรอบ 76 ปีที่ผ่านมาแล้วหรือไม่? คุณ Huang ตอบอย่างหนักแน่น โดยยกย่องว่าของขวัญที่ยิ่งใหญ่ที่สุดของทรานซิสเตอร์คือซอฟต์แวร์ แต่ประกาศว่า AI คือสิ่งประดิษฐ์ที่กำหนดนิยามของศตวรรษที่ 21 เขาอธิบายว่า NVIDIA ใช้เวลาสามทศวรรษ "ลดต้นทุนการประมวลผลของคอมพิวเตอร์ให้ใกล้เคียงศูนย์" สำหรับโดเมนอัลกอริทึมเฉพาะ การลดลงนี้ถึง "หนึ่งล้านเท่า" สำหรับ deep learning ในทศวรรษที่ผ่านมา ได้ปลดล็อกขีดความสามารถที่ปฏิวัติวงการ: คอมพิวเตอร์เขียนซอฟต์แวร์ การเปลี่ยนแปลงที่ลึกซึ้งนี้ทำให้ระบบสามารถ "ดึงข้อมูลจากอินเทอร์เน็ตทั้งหมดและใส่ลงในคอมพิวเตอร์ และปล่อยให้มันค้นหาว่าภูมิปัญญาและความรู้คืออะไร" ซึ่งเป็นแนวคิดที่คุณ Huang อธิบายว่า "บ้าคลั่ง" เว้นแต่ว่าต้นทุนการประมวลผลจะน้อยมาก ความสามารถในการเข้าใจ "ความหมาย" ของข้อมูลดิจิทัล ตั้งแต่ยีนไปจนถึงโปรตีน คือปาฏิหาริย์ที่แท้จริง ซึ่งนำไปสู่ยุคที่ชีววิทยาสามารถ "พูดคุย" ได้เหมือนไฟล์ PDF

Key Changes:

• การเปลี่ยนจากซอฟต์แวร์ที่มนุษย์เขียนไปสู่ซอฟต์แวร์ที่คอมพิวเตอร์เขียน: การลดต้นทุนการประมวลผลส่วนเพิ่มทำให้ AI สามารถสร้างโปรแกรมของตัวเองได้
• การเข้าใจ "ความหมาย" ของข้อมูลดิจิทัล: AI สามารถตีความข้อมูลที่ซับซ้อน เช่น ยีนและโปรตีนได้แล้ว ไม่ใช่แค่รูปแบบ
• การลดต้นทุนอย่างรุนแรงเป็นปัจจัยขับเคลื่อน: การลดต้นทุนการประมวลผลลงหนึ่งล้านเท่า สร้างความเป็นไปได้ใหม่ๆ ในการใช้งานได้อย่างสิ้นเชิง

อนาคตที่กำลังจะมาถึง: AGI, เนื้อหา Generative และ Sovereign AI

เมื่อมองไปข้างหน้า คุณ Huang ได้จินตนาการถึงอนาคตที่ชิป H100 ขนาด "70 ปอนด์ ราคา 250,000 ดอลลาร์" ซึ่งเป็นสิ่งมหัศจรรย์อยู่แล้ว จะพัฒนาไปสู่การเรียนรู้แบบต่อเนื่อง ที่ซึ่ง AI จะปรับปรุงตัวเองอย่างไม่หยุดยั้งด้วยการดูวิดีโอ ประมวลผลข้อความ และสร้างข้อมูลสังเคราะห์ "วงจรการเรียนรู้แบบเสริมแรง" นี้จะ "ต่อเนื่อง" ทำให้ AI สามารถ "จินตนาการสิ่งต่างๆ และทดสอบมันด้วยประสบการณ์จริง" เมื่อถูกถามถึง Artificial General Intelligence (AGI) คุณ Huang ได้ให้มุมมองของวิศวกรว่า: "ถ้าผมให้ AI ทำแบบทดสอบคณิตศาสตร์จำนวนมาก แบบทดสอบการให้เหตุผล แบบทดสอบประวัติศาสตร์ แบบทดสอบชีววิทยา การสอบทางการแพทย์ และการสอบเนติบัณฑิต... ผมเดาว่าภายใน 5 ปี เราจะทำได้ดีในทุกๆ การสอบเหล่านั้น" เขาคาดการณ์ต่อไปถึงโลกที่ "เนื้อหา 100% จะเป็นแบบ generative" โดยเปลี่ยนจากการโต้ตอบแบบบันทึกไว้ล่วงหน้าและอิงการดึงข้อมูลในปัจจุบัน ไปสู่ AI ที่สร้างข้อมูลเฉพาะบริบทตามความต้องการ การเปลี่ยนแปลงนี้ ควบคู่ไปกับความเป็นจริงทางภูมิรัฐศาสตร์ กำลังขับเคลื่อน "การตื่นตัวของทุกประเทศ" ในการควบคุม "Sovereign AI" ของตนเอง เพื่อปกป้องภาษา วัฒนธรรม และอุตสาหกรรม

Key Insights:

• การเรียนรู้แบบต่อเนื่องคือพรมแดนถัดไป: ระบบ AI จะก้าวข้ามการฝึกฝนแบบแยกส่วน ไปสู่การพัฒนาตนเองอย่างต่อเนื่องผ่านข้อมูลจริงและข้อมูลสังเคราะห์
• AGI ถูกนิยามด้วยการผ่านการทดสอบ: หาก AGI ถูกวัดด้วยประสิทธิภาพการทดสอบในระดับมนุษย์ มันอาจจะอยู่ห่างออกไปห้าปี แต่สติปัญญาของมนุษย์ที่แท้จริงนั้นยากที่จะนิยามและบรรลุผล
• การประมวลผลแบบ Generative คืออนาคตของเนื้อหา: เนื้อหาดิจิทัลทั้งหมดในที่สุดจะถูกสร้างโดย AI แทนที่จะเป็นแบบบันทึกไว้ล่วงหน้า ซึ่งสร้างความต้องการโครงสร้างพื้นฐานใหม่ๆ อย่างมหาศาล
• ภูมิรัฐศาสตร์ขับเคลื่อน "Sovereign AI": ชาติต่างๆ ตระหนักถึงความจำเป็นในการพัฒนาและควบคุมความสามารถด้าน AI ของตนเอง สร้างโอกาสใหม่ๆ แม้จะมีข้อจำกัด

NVIDIA's Edge: TCO, การแข่งขัน และการสร้างความยืดหยุ่น

เมื่อกล่าวถึงข้อกังวลเกี่ยวกับการแข่งขัน โดยเฉพาะในตลาด inference คุณ Huang ยืนยันอย่างมั่นใจถึงตำแหน่งที่โดดเด่นของ NVIDIA ในขณะที่คู่แข่งอาจมุ่งเป้าไปที่ชิปที่ "ดีพอ" แต่ข้อได้เปรียบของ NVIDIA อยู่ที่ "accelerated computing platform" ทั้งหมดของบริษัท ซึ่งเป็นมาตรฐานที่พัฒนามานานกว่าสามทศวรรษ โดยผสานรวมไม่ใช่แค่ GPU เท่านั้น แต่ยังรวมถึง CPU, การเชื่อมต่อเครือข่าย และ "กองซอฟต์แวร์มหาศาล" ระบบนิเวศที่ครอบคลุมนี้หมายความว่า Total Cost of Operations (TCO) ของ NVIDIA สำหรับลูกค้ามีความเหนือกว่ามากถึงขั้นที่ว่า "แม้แต่ชิปของคู่แข่งจะฟรี ก็ยังไม่ถูกพอ" เขายังยอมรับการแข่งขันกับลูกค้า โดยการแบ่งปันโรดแมปในอนาคตอย่างเปิดเผย เชื่อว่า "ถ้าคุณไม่พยายามอธิบายว่าทำไมคุณถึงเก่งในบางสิ่ง พวกเขาก็จะไม่มีโอกาสซื้อผลิตภัณฑ์ของคุณ" สำหรับผู้ประกอบการหน้าใหม่ คุณ Huang ได้ให้คำแนะนำที่กระตุ้นความคิด: ยอมรับ "ความคาดหวังที่ต่ำ" และ "ความเจ็บปวดและความทุกข์ทรมาน" ที่สร้างความยืดหยุ่น "ความยิ่งใหญ่ไม่ใช่ความฉลาดอย่างที่คุณรู้" เขากล่าว "ความยิ่งใหญ่มาจากคุณสมบัติส่วนบุคคล และคุณสมบัติส่วนบุคคลไม่ได้มาจากคนฉลาด แต่มาจากคนที่ผ่านความยากลำบาก" รูปแบบการเป็นผู้นำของเขา ซึ่งโดดเด่นด้วยลำดับชั้นที่ราบเรียบ ความโปร่งใส และการตอบรับอย่างต่อเนื่อง ถูกออกแบบมาเพื่อปลูกฝังวัฒนธรรมแห่งคุณสมบัติส่วนบุคคลและความคล่องตัวนี้

Key Practices:

• การมุ่งเน้นที่ Total Cost of Operations (TCO): กลยุทธ์ของ NVIDIA เน้นคุณค่าโดยรวมและการประหยัดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน ทำให้ฮาร์ดแวร์ระดับพรีเมียมของพวกเขามีความคุ้มค่าทางเศรษฐกิจมากขึ้น
• ยอมรับ "co-opetition": ความเปิดเผยกับลูกค้า แม้กระทั่งผู้ที่สร้างชิปของตนเอง เป็นส่วนหนึ่งของกลยุทธ์ของ NVIDIA ในการรักษาความเป็นผู้นำผ่านนวัตกรรมที่เหนือกว่า
• สร้างความยืดหยุ่นผ่านความยากลำบาก: คุณ Huang สนับสนุนการเผชิญหน้ากับความท้าทายและ "ความทุกข์ทรมาน" ว่าเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการพัฒนาคุณสมบัติส่วนบุคคลและการบรรลุความยิ่งใหญ่
• การเป็นผู้นำที่โปร่งใสและคล่องตัว: โครงสร้างการจัดการที่ราบเรียบพร้อมการตอบรับที่เปิดเผยและต่อเนื่อง รวมถึงการให้อำนาจ ช่วยส่งเสริมวัฒนธรรมแห่งความคล่องตัวและนวัตกรรม

"อุตสาหกรรมวิทยาการคอมพิวเตอร์ได้ทำสิ่งดีๆ ให้กับโลก เราได้ปิดช่องว่างทางเทคโนโลยี นั่นเป็นแรงบันดาลใจอย่างแท้จริง" - Jensen Huang