Röportaj: Jensen Huang

Acquired sunucuları Ben Gilbert ve David Rosenthal'ın 500+ saatlik Nvidia araştırmalarını dinledikten sonra, CEO Jensen Huang ile bir araya gelip bambaşka bir anlayış boyutu keşfetmek, o adamın ta kendisinin bir kanıtı. Şirket kurma konusunda bir ustalık dersi ve bilişimin geleceğine derin bir dalış niteliğindeki bu sohbette Huang, Nvidia'nın yolculuğunun katmanlarını aralayarak cesur riskler alma, amansız öngörü ve çiplerinin kendisi kadar yenilikçi bir organizasyonel mimari felsefesini ortaya koydu.

Mükemmelliğin Cüreti: Şirketi "Mükemmel Bir Çip" Üzerine Bahse Girmek

Nvidia’nın yolculuğu, birçok titan gibi, ölümden dönme deneyimiyle başladı. 1997 yılında, sadece altı aylık nakit parası kalmış, 30 rakiple karşı karşıya olan bir startup hayal edin. Önceki mimari tercihleri yanlış çıkmış ve Microsoft'un DirectX'i mevcut tasarımlarıyla temelde uyumsuzdu. Bu, dünyanın ilk tamamen 3D hızlandırmalı grafik işlem hattı olmak üzere tasarlanmış bir çip olan Reva 128 için mihenk taşı anıydı. Varoluşsal bir krizle karşı karşıya kalan Jensen Huang, akıl almaz bir karar verdi: fiziksel prototiplemeyi bırakıp, tüm üretimi yalnızca simülasyona dayalı olarak başlatmak.

Ekip, çipin sanal olarak prototipini oluşturdu, her bir yazılım ve oyunu, tek bir kareyi oluşturması bir saat süren bir emülatör üzerinde çalıştırdı. Bu titiz süreç, neredeyse mantık dışı bir kanaate yol açtı. Huang'ın hatırladığı gibi, çipin mükemmel olacağını nasıl bildiği sorulduğunda, basitçe şöyle cevap verdi: "Mükemmel olacağını biliyorum, çünkü olmazsa işsiz kalırız." Gelecekteki risklerin kapsamlı bir simülasyonuyla desteklenen bu yüksek riskli yaklaşım, çipi tasarımdan üretime hazır hale getirmelerini ve hemen bir pazarlama ve üretim atağı başlatmalarını sağladı. Bu kumar işe yaradı, şans eseri değil, geleceğin önceden titizlikle simüle edildiği için.

Temel Öğrenimler:

• Geleceği Simüle Edin: Taahhütte bulunmadan önce tüm potansiyel gelecek riskleri ve bilinmezleri proaktif olarak belirleyin ve çözün.
• Tek Atış, Mükemmel Yapın: Riskler en yüksek olduğunda, "mükemmel bir sonuç" için titizlikle hazırlanmak, bahsin gerçek riskini azaltır.
• Meraklı Piyasalar: Sürekli inovasyon için sürdürülebilir bir fırsat sağlamak adına, teknolojinin "asla yeterince iyi olmadığı" segmentleri belirleyin.

Geleceği Tahmin Etmek: Grafikten Evrensel Bir Fonksiyon Yaklaştırıcıya

2010'lu yılların başlarına gelindiğinde, tüketici grafikleri alanında lider olan Nvidia, derin öğrenmenin ortaya çıkışıyla bir başka dönüm noktasında buldu kendini. Ana akım teknoloji dünyasındaki birçok kişi AlexNet gibi atılımları "bilimsel projeler" olarak görürken, Jensen Huang sismik bir değişim gördü. Nvidia, çeşitli bilimsel alanlardaki araştırmacılar için süper hesaplamayı demokratikleştiren bir platform olan CUDA'ya zaten yoğun yatırım yapmıştı. Akademik camia ile mevcut bu ilişki, hayati bir geri bildirim döngüsü haline geldi.

Huang ve ekibi, "Bu şeyi bu kadar başarılı kılan neydi?" ve "ölçeklenebilir miydi?" diye sorma öngörüsüne sahipti. Akıl yürütmeleri derin bir farkındalığa yol açtı: derin öğrenme "evrensel bir fonksiyon yaklaştırıcıya" rastlamıştı. Bu, tüketici tercihlerini tahmin etmekten hava durumuna kadar birçok gerçek dünya probleminin nedenselliği anlamayı değil, yalnızca öngörülebilirliği gerektirdiğini gösteriyordu. Bir sistem örneklerden öğrenebilir ve tahminler yapabilirse, uygulamaların "oldukça büyük" olduğunu gördüler. Ilya Sutskever ve Andrew Ng gibi araştırmacılarla derinlemesine etkileşimden doğan bu inanç, Yapay Zeka'nın ana akım patlamasından yıllar önce, bu alana sarsılmaz bir yatırım yapılmasına yol açtı.

Temel Değişimler:

• Nedensellikten Öngörülebilirliğe Paradigma Değişimi: Birçok problemin, temel nedenleri anlamaktan ziyade kalıp tanımadan faydalandığını fark etmek.
• Süper Hesaplamayı Demokratikleştirmek: CUDA platformunu inşa etmek, derin öğrenme gibi yeni hesaplama paradigmalarına doğal olarak yönelen bir topluluk oluşturdu.
• Erken Benimseyenlerle Etkileşim Kurmak: Öncü araştırmacılarla el ele çalışmak, uzun vadeli yatırımlar için kritik içgörüler ve doğrulama sağladı.

Görünmez Altyapı: Yarının Veri Merkezini İnşa Etmek

Nvidia'nın günümüzün yapay zeka patlamasına güç verme yolculuğu, oyun GPU'larından devasa veri merkezlerine doğrudan bir sıçrama değildi. Yaklaşık 17 yıl önce basit bir soruyla başlayan stratejik, onlarca yıl süren bir dönüşümdü: Fırsatımızı ne sınırlıyor? Cevap: GPU'ların masaüstü bilgisayara fiziksel bağı. Jensen, bilişimin görüntüleme cihazından ayrıldığı bir gelecek öngördü. Bu, ilk bulut ürünü olan GeForce Now (GFN)'a ve ardından kurumsal uzaktan grafiklere yol açtı.

Veri merkezlerine yönelik bu kademeli, kasıtlı genişleme, dağıtık bilişimin inceliklerini öğrenmek ve gecikme zorluklarını aşmak, Yapay Zeka için zemin hazırladı. "Gelecekteki fırsatların önünü açmak istersiniz; fırsatın önünüzde oturup da ona ulaşmayı bekleyemezsiniz." Bu prensip, o zamanlar "herkes için bir sürpriz" olan Mellanox'un, yüksek performanslı bir ağ şirketinin cesurca satın alınmasıyla sonuçlandı. Huang, Yapay Zeka için veri merkezlerinin hiperskal buluttan temelde farklı olduğunu, modelleri milyonlarca işlemciye bölmek için "hiperskalin tersi" bir ağa ihtiyaç duyduğunu fark etti. Mellanox, hayati InfiniBand teknolojisini sağladı ve bu satın alımı "şimdiye kadar verdiğim en iyi stratejik kararlardan biri" haline getirdi.

Temel Uygulamalar:

• Uzun Vadeli Kısıtlamaları Öngörün: Gelecekteki büyümeyi ve pazar fırsatını sınırlayabilecek darboğazları belirleyin ve sistematik olarak ortadan kaldırın.
• Stratejik Ön Konumlandırma: Tam biçimleri belirsiz olsa bile, "şirketi fırsatlara yaklaştıran" temel teknolojilere ve yeteneklere yatırım yapın.
• Tersine Düşünme: Yeni bir pazarın (Yapay Zeka veri merkezleri gibi) mevcut modellerden (hiperskal bulut gibi) tamamen farklı bir mimari yaklaşım gerektirdiğini fark edin.

Strateji Olarak Mimari: "Görev Patron Olur" Organizasyonu

Jensen Huang’ın benzersiz liderlik tarzı, Nvidia'nın organizasyon yapısına da yansır. "Bir orduya" benzeyen geleneksel hiyerarşik modellerden kaçınarak 40'tan fazla doğrudan raporuyla çalışır. Bunun yerine, Nvidia'yı bireylerin farklı "modülleri" veya işlevleri yönettiği "bir Hesaplama yığını" olarak görür. Unvan, uzmanlığın ikincilidir ve "o modülü yönetmede en iyi olan kişi" "komuta pilotudur."

"Görev patron olur" prensibiyle çalışan bu daha düz, daha dağıtık bilgi mimarisi, kritik bilgilerin "oldukça hızlı bir şekilde birçok farklı kişiye", genellikle ekip düzeyinde, hatta yeni mezunlara bile yayıldığı anlamına gelir. Bu, herkesin aynı anda öğrenmesini sağlar, ayrıcalıklı bilgi erişimi yerine, akıl yürütme ve katkıda bulunma yeteneklerine dayanarak bireyleri güçlendirir. Ekiplerin göreve göre organize olduğu bu organik, sinir ağı benzeri yaklaşım, yılda iki büyük ürün döngüsü çıkarmak gibi aşırı çeviklik ve hızlı yürütmeyi mümkün kılar – diğer büyük teknoloji şirketleri için neredeyse hayal bile edilemez bir başarı.

Temel İçgörüler:

• Şirket Bir Hesaplama Yığını Olarak: Organizasyonun mimarisini, genel bir hiyerarşik model yerine, inşa edilen ürünü yansıtacak şekilde tasarlayın.
• Görev Rehber İlke Olarak: Çapraz fonksiyonlu ekipleri belirli görevler etrafında organize olmaları için yetkilendirin, katı departmanel siloların dışında işbirliğini teşvik edin.
• Demokratikleşmiş Bilgi: Güç dengesizliklerini azaltmak ve daha hızlı, kolektif karar almayı sağlamak için kritik bilgileri geniş ve hızlı bir şekilde yayın.

"Fırsatlara yakın olmak istersiniz, o kadar kusursuz olmanız gerekmez. Bilirsiniz, ağacın yakınına konumlanmak istersiniz ve elmayı yere düşmeden yakalayamasanız bile, yeter ki onu ilk alan siz olun; fırsatlara şimdi yakın konumlanmak istersiniz." - Jensen Huang