Röportaj: Jensen Huang

Stanford Ekonomi Politikası Araştırma Enstitüsü (SIEPR) kısa süre önce 2024 Ekonomi Zirvesi'nde NVIDIA CEO'su Jensen Huang ile büyüleyici bir tartışmaya ev sahipliği yaptı. Ortaya çıkan şey sadece bir açılış konuşmasından ibaret değildi; Huang'ın kendine özgü dürüstlüğü ve vizyoner içgörüsüyle harmanlanmış, inovasyonun, hırsın ve yapay zekanın derin etkisinin anlatıya dayalı bir keşfiydi.

Vizyonerin Yolculuğu: Ödevden Yapay Zeka Hakimiyetine

Sahneyi eski SIEPR direktörü John Shoven hazırladı ve Huang'ı "Amerikan Rüyası"nın yaşayan bir vücut bulmuş hali olarak canlı bir şekilde tasvir etti. Dokuz yaşında kardeşiyle ABD'ye gelip "Kentucky'deki zorlu, çetin bir okulda" okumasından, 30 yaşında NVIDIA'yı kurup şirketi dünyanın dördüncü en büyük şirketi haline getirmesine kadar Huang'ın kariyer yolu tartışmasız olağanüstü. Shoven, Huang'ın kendine özgü "tanışma cümlesini" – "Ödevimi görmek ister misin?" – şakacı bir şekilde anlattı; bu strateji uzun süreli bir evliliğe ve iki çocuğa yol açtı. Huang, her zamanki mütevazılığıyla, "Söylediğiniz tüm güzel şeylere zarar verme riskini almamak için herhangi bir açılış konuşması yapmamam en akıllıcası," diyerek konuyu esprili bir şekilde değiştirdi. Ancak hikayesi hızla NVIDIA'nın temel misyonuna döndü: genel amaçlı bilgisayarların ulaşamayacağı sorunları çözmek için tasarlanmış yeni bir paradigma olan hızlandırılmış bilişim oluşturmak.

Temel Öğrenimler:

• Direnç mücadeleyle oluşur: Shoven'ın anlattığı Huang'ın erken yaşam deneyimleri, zorlukların üstesinden gelmenin önemini vurguluyor.
• Kişisel bağlantılar mesleki başarıyı tetikleyebilir: Müstakbel eşiyle bir ilişki kurma konusundaki eşsiz yaklaşımı, ortaklığa giden beklenmedik yolları öne çıkarıyor.
• Uzun vadeli vizyon karşılığını verir: Otuz yılı aşkın süredir adanmış olan NVIDIA'nın hızlandırılmış bilişime olan bağlılığı, teknolojiyi temelden yeniden şekillendirdi.

Yapay Zeka: 21. Yüzyılın Belirleyici Teknolojisi

Shoven kışkırtıcı bir soru yöneltti: Yapay zeka, son 76 yılın en büyük teknolojik buluşu olarak transistörü geride bıraktı mı? Huang'ın yanıtı kesindi; transistörün en büyük hediyesini yazılıma atfetti ancak yapay zekayı 21. yüzyılın belirleyici icadı ilan etti. NVIDIA, diye açıkladı, belirli algoritmik alanlar için "bilgisayarların işlem maliyetini yaklaşık sıfıra indirmek" için otuz yıl harcadı. Derin öğrenme için son on yılda "milyonlarca kat" olan bu azalma, devrim niteliğinde bir yeteneğin önünü açtı: bilgisayarların yazılım yazması. Bu derin değişim, sistemlerin "tüm interneti tarayarak bir bilgisayara koymasını ve bilgelik ile bilginin ne olduğunu kendi kendine keşfetmesini" sağlıyor; Huang bu konsepti, işlem maliyetleri önemsiz olmadığı sürece "çılgınca" olarak tanımlıyor. Genlerden proteinlere kadar dijital bilginin "anlamını" kavrayabilme yeteneği gerçek bir mucizedir ve biyolojiyle bir PDF gibi "sohbet edilebilen" bir dönemi başlatmaktadır.

Temel Değişiklikler:

• İnsan tarafından yazılan yazılımdan bilgisayar tarafından yazılan yazılıma geçiş: Marjinal işlem maliyeti azaltımı, yapay zekanın kendi programlarını oluşturmasını sağlıyor.
• Dijital bilginin "anlamını" anlama: Yapay zeka artık sadece kalıpları değil, genler ve proteinler gibi karmaşık verileri de yorumlayabiliyor.
• Katalizör olarak radikal maliyet azaltımı: İşlem maliyetini milyon kat azaltmak, uygulama için tamamen yeni olanaklar yaratıyor.

Gelecek Açılıyor: Yapay Genel Zeka (AGI), Üretken İçerik ve Ulusal Yapay Zeka

İleriye bakıldığında, Huang, halihazırda bir harika olan "70 pound ağırlığındaki, çeyrek milyon dolarlık" H100 çipinin, yapay zekanın sürekli olarak video izleyerek, metin işleyerek ve sentetik veri üreterek kendini geliştireceği sürekli öğrenmeyi mümkün kılacağı bir gelecek tasavvur etti. Bu "pekiştirmeli öğrenme döngüsü sürekli olacak", yapay zekanın "bazı şeyleri hayal etmesine ve bunları gerçek dünya deneyimiyle test etmesine" olanak tanıyacak. Yapay Genel Zeka (AGI) konusunda sıkıştırıldığında Huang, bir mühendis bakış açısı sundu: "Eğer bir yapay zekaya çok sayıda matematik testi, akıl yürütme testi, tarih testi, biyoloji testi, tıbbi sınav ve avukatlık sınavı versem... Sanırım 5 yıl içinde hepsinde iyi sonuçlar alacağız." Ayrıca "içeriğin %100'ünün üretken olacağı" bir dünya öngördü; bugünün önceden kaydedilmiş, geri çağırma tabanlı etkileşimlerinden, yapay zekanın talep üzerine bağlama özgü bilgileri üretmesine geçilecek. Bu değişim, jeopolitik gerçeklerle birleşerek, her ülkenin dilini, kültürünü ve endüstrilerini korumak için kendi "Ulusal Yapay Zekasını (Sovereign AI)" kontrol etme konusunda bir "uyanış" yaşamasına yol açıyor.

Temel İçgörüler:

• Sürekli öğrenme bir sonraki sınır: Yapay zeka sistemleri, ayrık eğitimden gerçek dünya ve sentetik veriler aracılığıyla sürekli kendi kendini geliştirmeye geçecek.
• Yapay Genel Zeka (AGI) testleri geçmeyle tanımlanıyor: Eğer AGI, insan düzeyinde test performansı ile ölçülüyorsa, potansiyel olarak beş yıl uzakta; ancak gerçek insan zekasını tanımlamak ve başarmak daha zordur.
• Üretken bilişim, içeriğin geleceği: Tüm dijital içerikler sonunda önceden kaydedilmek yerine yapay zeka tarafından üretilecek ve altyapı üzerinde muazzam yeni talepler yaratacak.
• Jeopolitik "Ulusal Yapay Zeka"yı tetikliyor: Ülkeler, kendi yapay zeka yeteneklerini geliştirme ve kontrol etme ihtiyacını fark ediyor, bu da sınırlamalara rağmen yeni fırsatlar yaratıyor.

NVIDIA'nın Avantajı: TCO, Rekabet ve Direnç Geliştirme

Özellikle çıkarım pazarındaki rekabet endişelerine değinen Huang, NVIDIA'nın benzersiz konumunu güvenle belirtti. Rakipler "yeterince iyi" çipleri hedefleyebilirken, NVIDIA'nın avantajı tüm "hızlandırılmış bilişim platformunda" yatıyor – otuz yılı aşkın süredir geliştirilen, sadece GPU'ları değil, aynı zamanda CPU'ları, ağ bağlantılarını ve bir "yazılım dağını" entegre eden bir standart. Bu kapsamlı ekosistem, NVIDIA'nın müşterileri için toplam sahip olma maliyetinin (TCO) o kadar üstün olduğu anlamına geliyor ki, "rakip çipler bedava olsa bile yeterince ucuz değil." Hatta müşterilerle rekabet etmeyi, gelecekteki yol haritalarını açıkça paylaşmayı benimsiyor ve "bir şeyde neden iyi olduğunuzu açıklamaya çalışmazsanız, ürünlerinizi satın alma şansları asla olmaz" diye inanıyor. Girişimci adaylarına Huang kışkırtıcı bir tavsiye verdi: "düşük beklentileri" ve direnci oluşturan "acı ve ıstırabı" kucaklayın. "'Büyüklük bildiğiniz gibi zeka değildir,' diye belirtti, 'büyüklük karakterden gelir ve karakter zeki insanlardan değil, acı çekmiş insanlardan oluşur.'" Düz hiyerarşi, şeffaflık ve sürekli geri bildirimle karakterize edilen kendi liderliği, bu karakter ve çeviklik kültürünü yerleştirmek üzere tasarlanmıştır.

Temel Uygulamalar:

• Toplam Sahip Olma Maliyeti'ne (TCO) odaklanma: NVIDIA'nın stratejisi, genel değeri ve operasyonel tasarrufları vurgulayarak, premium donanımlarını daha ekonomik hale getiriyor.
• "Rekabetçi işbirliğini" benimseme: Kendi çiplerini geliştirenler de dahil olmak üzere müşterilere karşı açıklık, NVIDIA'nın üstün inovasyon yoluyla liderliğini sürdürme stratejisinin bir parçasıdır.
• Zorluklar aracılığıyla direnç geliştirme: Huang, karakteri geliştirmek ve büyüklüğe ulaşmak için zorluklarla yüzleşmeyi ve "acı çekmeyi" şart koşuyor.
• Şeffaf ve çevik liderlik: Sürekli, açık geri bildirim ve yetkilendirme ile düz bir yönetim yapısı, çeviklik ve inovasyon kültürünü besler.

"Bilgisayar bilimi endüstrisi dünyaya kazandırdığı şeyle, teknoloji ayrımını kapattık, bu ilham verici." - Jensen Huang