Большая ставка Джен-Сюня Хуанга из Nvidia: идти на грань банкротства, чтобы построить «торговца оружием» с искусственным интеллектом стоимостью в триллион долларов

Выручка утроилась до $18,1 млрд, а прибыль взлетела до $9,2 млрд с $680 млн за тот же период прошлого года.

Под волной искусственного интеллекта в последнем квартале Nvidia превзошла все ожидания, отобрав корону у TSMC и став «королем чипов» благодаря своей «взрывной» производительности.

Идет война в сфере искусственного интеллекта, а Nvidia — единственный торговец оружием.

Один аналитик с Уолл-стрит однажды прокомментировал ситуацию.

«Дивиденды искусственного интеллекта», которыми сегодня наслаждается Nvidia, являются результатом «большой игры» Хуан Ренсюня, сделанной более десяти лет назад. Благодаря недавнему подробному репортажу в The New Yorker мы можем увидеть более подробную информацию об этой решающей «авантюре».

Успех никогда не гарантирован, а банкротство всегда на грани.

Момент «большого взрыва», который положил начало искусственному интеллекту

Это была первая игровая консоль с разрешением 8K, она занимала всю стену и была такой красивой.

В 2000 году студент Стэнфорда Ян Бак построил свою собственную игровую консоль высокого разрешения, соединив вместе 32 видеокарты Nvidia GeForce и добавив 8 проекторов для игры в Quake.

Первоначально успех NVIDIA GeForce пришелся на игру Quake. В игровом режиме Deathmatch параллельные вычисления графического процессора дают игрокам преимущество в скорости, поэтому каждый раз, когда GeForce выпускает новый продукт, игроки не отстают.

Баку также было любопытно, что может сделать GeForce, кроме того, что он заставит себя быстрее бросать гранаты.

Позже Бак успешно взломал оригинальный инструмент программирования видеокарты «шейдер» и использовал его параллельные вычисления, чтобы превратить GeForce в недорогой суперкомпьютер.

Баку не потребовалось много времени, чтобы стать сотрудником NVIDIA.

Хуан Ренсюнь хотел, чтобы Бак создал набор программного обеспечения, который превратил бы любой GeForce в суперкомпьютер. В то же время команде аппаратного обеспечения также разрешено вносить соответствующие изменения в структуру чипа.

В 2006 году был официально запущен CUDA Бака для NVIDIA, позволяющий исследователям и программистам использовать языки программирования для более индивидуального и эффективного использования вычислительной мощности графических процессоров.

Однако потребители мало интересуются суперкомпьютером, который Хуан Жэньсюнь хочет популяризировать. «Acquired», популярный технологический подкаст в Кремниевой долине, прокомментировал:

Они потратили огромные суммы денег на эту новую архитектуру чипов.

Они потратили миллиарды долларов с целью обслуживания нишевой области академических и научных вычислений, которая в то время была небольшим рынком — определенно меньшим, чем те миллиарды, которые они вложили.

В то время NVIDIA также использовала широкую сеть и пыталась найти целевых клиентов. Я пробовал торговать акциями, нефтедобывающими компаниями, молекулярными биологами и т. д., но не рассматривал сферу искусственного интеллекта.

Даже не было ощущения, что «Крестный отец ИИ» взял на себя инициативу «прийти к вашей двери».

Неудивительно.

Сегодня мы бы назвали Джеффри Хинтона «Крестным отцом искусственного интеллекта».

Однако в 2009 году Хинтон занимался нелюбимой капиталом областью ИИ, а его исследования в этой области по-прежнему считались нишевой «нейронной сетью».

В том же году Хинтон написал письмо Nvidia:

Я только что сказал тысячам исследователей машинного обучения, что им всем следует купить видеокарты NVIDIA. Можете ли вы отправить мне один бесплатно?

результат? Конечно, оно было отклонено.

До этого Хинтон пытался использовать платформу NVIDIA CUDA для обучения нейронной сети распознаванию человеческого языка, но обнаружил, что качество результатов оказалось намного лучше, чем ожидалось, поэтому решил представить ее на отраслевой конференции.

Хотя Nvidia отказалась прислать Хинтону видеокарту, Хинтон по-прежнему призывал студентов использовать ее.

Наиболее критичными среди них являются два его выдающихся программиста Алекс Крижевский и Илья Суцкевер.

Внимательные читатели должны были обнаружить, что последний является главным научным сотрудником OpenAI, человеком, который возглавляет технологию ChatGPT.

В 2012 году Суцкевер и Крижевский купили две видеокарты NVIDIA GeForce, за неделю загрузили в нейронную сеть миллионы данных изображений и обучили AlexNet. Суцкевер вспоминал впоследствии:

Появился графический процессор, и это было похоже на чудо.

Его вздох был не без причины.

Также в том же году Google приобрела более 16 000 процессоров для обучения своей нейронной сети распознаванию видео с кошками.

Однако AlexNet может правильно идентифицировать изображения электромобилей, гепардов, грузовых кораблей и т. д., используя всего два графических процессора.

В 2012 году в турнире ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, который в тот год был еще весьма авторитетен, AlexNet выиграл чемпионат с ошибкой топ-5 в 15,3%, что было намного лучше, чем второе место и предыдущие участники. что его когда-то подозревали в мошенничестве. Хинтон прокомментировал:

Это был своего рода момент большого взрыва. Смена парадигмы.

Хотя это и не было намеренно, NVIDIA зажгла момент «большого взрыва» искусственного интеллекта.

Станьте компанией, занимающейся искусственным интеллектом

(Хуан Ренсюнь) В пятницу вечером он отправил электронное письмо, в котором сообщил, что все в компании будет вращаться вокруг глубокого обучения и что мы больше не являемся компанией, занимающейся созданием изображений.

Рано утром следующего понедельника мы стали компанией, занимающейся искусственным интеллектом.

Действительно, это так быстро.

Об этом The New Yorker рассказал вице-президент Nvidia Грег Эстес.

После дебюта AlexNet в течение нескольких лет практически все участники масштабных задач по визуальному распознаванию выбрали форму нейронных сетей.

К середине 2010-х годов точность распознавания изображений нейронных сетей, обученных с помощью графических процессоров, достигла 96% — уровень точности, который даже превысил человеческий.

Мечта Хуан Жэньсюня о суперкомпьютере сбылась, и он начал искать свою следующую цель:

Тот факт, что мы можем решить задачу компьютерного зрения, совершенно неструктурированную задачу, указывает на вопрос: «Чему еще можно этому научить?»

Внутренний ответ Хуан Жэньсюня, кажется, был – всё.

Он считает, что нейронные сети изменят общество, и он также может использовать CUDA, чтобы монополизировать рынок необходимого для них оборудования.

Он совершил рывок и начал путь Nvidia в области искусственного интеллекта.

На этот раз лидерам индустрии искусственного интеллекта больше не нужно писать электронные письма в Nvidia, чтобы подать заявку на бесплатные видеокарты.

В августе 2016 года Хуан Ренсюнь лично доставил первый в мире DGX-1 в офис OpenAI.

Маск, который на тот момент еще не порвал с OpenAI, лично распаковал продукт, на создание которого ушло 3000 человек в течение трех лет.

В официальном пресс-релизе Хуан в шутку сказал:

Если бы это был единственный поставляемый продукт, стоимость проекта составила бы 2 миллиарда долларов.

Кто бы мог подумать, что в следующем году Google анонсирует новую архитектуру обучения нейронных сетей Transformer.

Этот новый прорыв был зафиксирован Суцкевером, который возглавил OpenAI для создания первой модели GPT, построенной на суперкомпьютерах NVIDIA.

Ровно год назад OpenAI официально выпустила ChatGPT для широкой публики, изменив все, включая Nvidia.

Заказы бесконечны, а предложение превышает спрос.

В 2023 году цена акций Nvidia взлетела более чем на 200%, став первым в мире производителем чипов, рыночная стоимость которого превысила один триллион долларов США.

CUDA, которая когда-то не была оптимистичной, также собрала 4 миллиона разработчиков и стала для NVIDIA очередным «ровом» в сфере ИИ.

Будь то исследования в аэрокосмической, биологической, машиностроительной, энергетической и других областях, большинство из них проводится на CUDA.

Последний продукт NVIDIA для искусственного интеллекта, DGX H100, представляет собой металлическую коробку весом 370 фунтов и ценой 500 000 долларов.

По сравнению с DGX-1, отправленным в то время в офис OpenAI, новый продукт работает в пять раз быстрее.

Если вы хотите обучить AlexNet, вы можете сделать это за одну минуту.

Победитель, который всегда «на грани банкротства»

В сентябре этого года Хуана снова пригласили в ресторан Denny's в Сан-Хосе, Калифорния.

Тогда же он вместе со своими партнерами на стенде этого ресторана оформлял документы и учредил Nvidia.

Они хотели разработать чип, который заставил бы конкурентов «позеленеть от зависти». Джен-Сун Хуан придумал название «Nvidia», включив в него латинское слово «invidia».

Сейчас Nvidia, конечно, завидует своим конкурентам: даже генеральный директор сети ресторанов Denny's специально сделал для них памятную доску, чтобы свет Nvidia мог сиять в ресторане.

Однако успех Nvidia не является типичной историей «победителя».

Когда компания NVIDIA только была основана, Хуан Дженсен, который любил видеоигры, считал, что игровой рынок заслуживает лучших видеокарт, и выпустил свой первый продукт, NV1, в 1995 году.

Однако NV1 на самом деле не был принят основным рынком.Одна из причин заключается в том, что Microsoft запустила D3D API в том же году, но NV1 не поддерживает D3D. Продукт следующего поколения, NV2, также потерпел неудачу.

Хуан Жэньсюнь, который однажды проиграл свою «ставку», не был убежден. В 1996 году он уволил половину своих сотрудников, сократил финансирование и сделал ставку на непроверенные новые продукты:

Шансы 50/50, но в любом случае мы уже на грани банкротства.

Когда RIVA 128 был официально выпущен, у NVIDIA оставалось достаточно денег только для покрытия месячных расходов. К счастью, RIVA 128 имела успех: за 4 месяца было продано миллионы единиц.

С тех пор Хуан призвал сотрудников работать с таким «отчаянием».

Для Джен-Сюня Хуана трудности и неудачи не чужды:

Я обнаружил, что яснее всего думаю, когда нахожусь в трудной ситуации.

Мой пульс даже снизился.

Он даже настаивал на том, что «неудачами необходимо делиться».

Ранее Nvidia прислала проблемную видеокарту с очень громким вентилятором.

Хуан Жэньсюнь не уволил менеджера, отвечавшего за этот продукт, а вместо этого провел собрание, собрал сотни людей и попросил менеджера описать каждое решение, которое в конечном итоге привело к этому фарсу.

Демонстрация «неудачи» стала «привычкой» внутри NVIDIA.

По этому также можно быстро определить, кто может здесь оставаться, а кто нет.

Если кто-то начнет обороняться, я знаю, что он долго не продержится.

— сказал Дуайт Диркс, руководитель отдела программного обеспечения Nvidia.

Хуан также любит поощрять сотрудников выходить на «рынки с нулевым миллиардным оборотом» — экспериментальные области, где нет ни конкурентов, ни явных клиентов.

В конце концов, как сказал Хуан Жэньсюнь:

Я всегда думал, что до банкротства осталось всего 30 дней. Это никогда не менялось.

Нет причин не попробовать.

# Добро пожаловать на официальную общедоступную учетную запись aifaner в WeChat: aifaner (идентификатор WeChat: ifanr). Более интересный контент будет предоставлен вам как можно скорее.

Ай Фанер | Исходная ссылка · Посмотреть комментарии · Sina Weibo