Как Nvidia стала мозгом ChatGPT и присоединилась к клубу $1 трлн

Статья написана обозревателями Bloomberg Business.

В первый раз, когда Дженсен Хуанг (гендир NVidia) попробовал ChatGPT, он попросил его написать стихотворение о его компании. Хуанг, который более десяти лет назад сделал ставку на то, что компьютерные чипы Nvidia Corp. могут служить мозгом для искусственного интеллекта, был доволен результатом: «NVIDIA принимает вызов.

С их мощными графическими процессорами и искусственным интеллектом. Они раздвигают границы технологий». Роботизированное стихотворение было доказательством, во всяком случае, по его литературным меркам, того, что пари, наконец, окупилось.

Для большей части за последние 30 лет чипы Nvidia были основным двигателем для ультрареалистичных взрывов и пышной листвы в видеоиграх, таких как Call of Duty и Counter-Strike, но Хуан сильно подозревал, что они также уникально подходят для просеивания массивных наборов данных, которые требуются искусственному интеллекту. Чтобы проверить эту теорию, он поручил своей команде создать сервер, предназначенный для ИИ, и в 2016 году передал первый из них Илону Маску и Сэму Альтману, основателям OpenAI. Заявленный как суперкомпьютер с искусственным интеллектом, буровая установка стоимостью 129 000 долларов была размером с портфель и содержала восемь взаимосвязанных графических процессоров, которые могли переварить за два часа то, что традиционному компьютерному процессору потребовалось бы более шести дней. Хуан лично принес его в офис стартапа в качестве подарка, и, указывая на компоненты, Маск сиял на серебристую коробку, как гордый отец.

С тех пор у Маска и Альтмана произошел резкий раскол, но они объединены в одном: каждый из них искал доступ к чипам Nvidia для Различные проекты. OpenAI выпустила ChatGPT в конце прошлого года с мозгом, состоящим из более 20 000 графических процессоров Nvidia. В феврале, по данным исследовательской фирмы Similarweb Ltd., чат-бот попал 100 миллионов пользователей, что стало бы триумфом для OpenAI, если бы он не был таким дорогим в запуске. Корпорация Майкрософт Имеет объявил о выделении более 10 млрд. в финансировании, которое поможет покрыть растущие вычислительные расходы, и Альтману, главному исполнительному директору стартапа, потребуется еще много чипов от Nvidia, чтобы не отставать от спроса. По его словам, Хуан мало использует ChatGPT, но подписался на версию за 20 долларов в месяц, которую предлагает компания Альтмана. «Ему нужны деньги», — шутит Хуан.

То же самое произойдет практически с любой компанией, которая хочет получить кусочек бума ИИ. Чипы Nvidia являются критически важным компонентом облачной инфраструктуры, которую используют Alphabet, Amazon и Microsoft. Операторы центров обработки данных в прошлом году коллективно потратили 15 миллиардов долларов на оптовые заказы у Nvidia. «Вы увидите тонны и тонны вещей, похожих на ChatGPT», — говорит Хуан в интервью 17 мая в штаб-квартире Nvidia в Санта-Кларе, штат Калифорния. «По сути, это возрождение, переосмысление вычислительной техники в том виде, в каком мы ее знаем».

Через неделю Хуан показал инвесторам что это возрождение означает для бизнеса Nvidia. Квартальная выручка от центров обработки данных, которые Nvidia теперь называет «фабриками искусственного интеллекта», подскочила на 14% до рекордных 4,28 миллиарда долларов. Прогноз летних продаж оказался на 53% выше, чем ожидали аналитики. Оценка за 1 триллион долларов. Это была всего лишь девятая компания, когда-либо достигшая этой отметки. В одночасье Nvidia выросла почти на всю рыночную капитализацию одного давнего конкурента, Advanced Micro Devices Inc. (AMD), и теперь стоит в семь раз больше, Intel Corp. По крайней мере, три аналитика с Уолл-стрит использовали одно и то же слово в заголовках своих отчетов: «Вау».

То, как Хуан организовал эту трансформацию от производителя чипов для видеоигр до пионера искусственного интеллекта, часто приписывается его волшебной способности заглядывать в будущее. Его заместители объяснят это только успокоительными корпоративными банальностями. Ян Бак (Ian Buck), вице-президент по высокопроизводительным вычислениям, говорит, что Nvidia — это стартап, который действует как одна команда без корпоративной политики, декламируя версии фраз 11 своих коллег, использованных в интервью Bloomberg Businessweek. Это звучало так, как будто их насильно кормили теми же общими тренировочными данными, что и ChatGPT.

Реальность такова, что Хуан ошибался почти так же, как и был прав. Nvidia ошиблась в своем подходе к смартфонам, выпустила несколько компьютерных видеокарт, которые бомбили, проповедовала недолговечные причуды («Крипто-майнинг никуда не денется») и был переигран

регуляторами и конкурентами на своем Попытка на 40 миллиардов долларов чтобы приобрести разработчика чипов Arm Ltd., Хуан демонстрирует глубоко запрограммированное чувство выживания. Это может включать в себя хладнокровное убийство проекта за миллисекунду, когда он понимает, что Nvidia не может победить, или унижение старших сотрудников, чтобы доказать свою точку зрения. Он с гордостью говорит о том, что семь раз чуть не вышел из бизнеса, и был готов идти на этот риск снова и снова, потому что они могут в конечном итоге помочь ему владеть будущим вычислительной техники.

Nvidia внезапно оказалась в центре самой важной технологии в мире. Ей принадлежит 80% рынка для определенного типа чипов, называемых ускорителями центров обработки данных, и текущее время ожидания одного из ее процессоров искусственного интеллекта составляет восемь месяцев. Многие крупные технологические компании находятся в отставании Nvidia. Но некоторые из крупнейших клиентов Huang уже много лет разрабатывают свои собственные чипы, направленные на снижение зависимости от таких поставщиков, как Nvidia. На данный момент они на крючке. «Nvidia по какой-то причине приходится спотыкаться, чтобы дать шанс конкуренту», — говорит Крис Мак, аналитик Harding Loevner LP, инвестиционной компании, владеющей акциями Nvidia на сумму около 160 миллионов долларов. «Жизнеспособной альтернативы нет».

То, что делает возможным ИИ — «поэзия» ChatGPT, программное обеспечение для автомобилей, которые как бы ездят сами по себе, сгенерированная компьютером фотография Папа в пуховом пиджаке— это Ампер 100. Названный в честь французского физика 19-го века Андре-Мари Ампера, чип размером со спичечный коробок. Его поверхность кажется гладкой, пока не просматривается под микроскопом, обнаруживая около 54 миллиардов крошечных компонентов, расположенных в том, что выглядит как карта системы токийского метро.

Архитекторы чипов Nvidia потратили четыре года на доработку цифрового чертежа A100, прежде чем отправить дизайн в Тайваньская полупроводниковая производственная компания. (TSMC) или Самсунг Электроникс Ко. для производства. Когда прототип готов, его отправляют в США, а затем, как VIP-персона, доставляют с водителем из аэропорта в кампус Nvidia. Там он ведет в лабораторию без окон, выложенную экранамии охлаждающими трубами, свисающими с потолка. (Без адекватных мер предосторожности чипсы могут нагреться настолько, что загорятся.)

Инженеры, чья работа заключается в том, чтобы оживить этих крошечных огненных жуков, обычно выглядят так, как будто они напуганы до тошноты, когда подключают прототип к испытательному стенду. Они молятся, чтобы он включился и пошел так быстро, как должен. Любой сбой может потребовать коррекции кремния или «повторного вращения», что может занять месяцы и стоить сотни миллионов долларов потерянных продаж. Джона Албен, старший вице-президент Nvidia по разработке графических процессоров, говорит, что нет момента триумфа, есть только «снижение чувства беспокойства».

Когда Хуан основал Nvidia, опасения только росли. Ему было 30 лет, он получил степень магистра в области электротехники в Стэнфордском университете и работал в различных производителях микросхем, включая AMD. Он решил основать компанию с двумя коллегами-инженерами в 1993 году после того, как осознал необходимость специализированных процессоров для улучшения видеоигр, которые он любил. «Его волнение по поводу Flight Simulator было ощутимым», — вспоминает член совета директоров Тенч Кокс. Но их первоначальные чипы, в том числе предназначенный для игровой консоли Sega Dreamcast, потерпели неудачу, потому что они сделали ставку на новую архитектуру, которая была непопулярна среди разработчиков игр. У Nvidia заканчивались деньги (одно из его банкротств), поэтому Хуан отказался от сделки с Sega и резко изменил курс.

Вместо этого он сосредоточился на новом чипе, предназначенном для компьютеров под управлением Microsoft Windows, и подписал контракты с Dell и Gateway в качестве клиентов. В 4 финансовом году Nvidia получила прибыль в размере 1,1998 миллиона долларов, что стало золотым веком для компьютерных игр, включая выпуски Half-Life и StarCraft. Компания стала публичной в следующем году. «Мне сказали, что я Труднее всего убить генерального директора», — сказал тогда Хуан. К 2006 году Nvidia поставила 500 миллионов графических процессоров и интегрировала свою технологию в Sony PlayStation 3 и первую консоль Microsoft Xbox.

Большую часть этого времени Хуан одевался как сотрудник Best Buy — «пропеллерная головка», как Эппл Инк. Тогда еще глава отдела аппаратной инженерии Джон Рубинштейн описывает его. Затем однажды он начал носить полностью черные рубашки, брюки и кожаную куртку и, казалось, никогда не менялся. Он чередует мозговые откровения и обезоруживающий юмор в интервью и на публичных мероприятиях, но в офисе он может быть разъяренным боссом, склонным ругаться, скажем, с тремя людьми, которые были на принимающей стороне и попросили не называть их имена, опасаясь повторной присяги. Один из них вспоминает, как Хуан, если он не слышал правильного ответа, требовал — часто между ругательствами — чтобы руководитель вернул подчиненного, который может его предоставить. Затем он будет ждать в тихой истерике, проверяя свой почтовый ящик, пока этот человек не придет или не позвонит. Боб Шербин, представитель Nvidia, говорит, что удержание среди руководителей компании велико, и они «яростно лояльны» к Хуану. «Они ценят его юмор и страсть к компании», — говорит он. «И они знают, что он тяжелее всего к себе». Почти каждый сотрудник должен отправить по электронной почте свои «Пять лучших вещей» с точной темой, и многие из них идут прямо к Хуану. Он должен содержать краткое изложение их насущных целей, чтобы его можно было отслеживать.

Главное для Nvidia на протяжении большей части ее существования - не быть уничтоженной Intel. Игры помогли Nvidia занять нишу для своих графических процессоров, известных как графические процессоры. Но центральные процессоры Intel, или процессоры, предназначались практически для всего остального. На протяжении десятилетий Intel была крупнейшим в мире производителем чипов. Его процессоры были в большинстве компьютеров, начиная с 1980-х годов, и поглотили смехотворные 99% рынка процессоров для центров обработки данных. Чипы Intel тоже могут делать игры, но не так хорошо, как у Nvidia.

Вот в чем разница: допустим, вы идете в продуктовый магазин. Ваша корзина покупок - это процессор. Вы идете по проходам, загружаете то, что вам нужно, и направляетесь к кассе. Это совершенно нормальный способ купить продукты. Однако графический процессор похож на наем десятков людей с ручными корзинами. Один получает твою кашу, другой фрукты, другой туалетную бумагу. Каждый покупатель не может нести столько, сколько тележка, но вы, вероятно, можете догадаться, какой подход победит в Supermarket Sweep.

На протяжении почти всей истории компьютеров это никогда не имело значения, если только вы не увлекались видеоиграми или монтажом фильмов. Графический процессор Nvidia может выполнять специфические и повторяющиеся задачи, необходимые для одновременной загрузки миллионов пикселей для игры Grand Theft Auto. Процессор Intel, тем временем, может вызывать электронную таблицу Excel, запускать веб-браузер, воспроизводить видео на YouTube и так далее.

Способ работы GPU известен как параллельные вычисления, и Хуан подумал, что он может оказать глубокое влияние на самые сложные технические проблемы. Теоретически объединение большего количества графических процессоров может значительно увеличить объем данных, с которыми система может работать в любой заданный период времени. Он рассудил, что это может решить то, что, по его словам, было концом закона Мура. Задумано Соучредитель Intel Гордон Мур в 1960-х годах, этот закон гласит, что количество транзисторов на чипе будет удваиваться примерно каждые два года. Этот удивительно точный прогноз обеспечил значительный рост производительности процессора в течение полувека, пока все не остановилось около десяти лет назад. Добавление большего количества процессоров Intel в центры обработки данных лишь метафорически забивало продуктовые ряды тележками для покупок.

В 2010-х годах клиенты начали искать другие варианты, создав возможность для Huang, чьи графические процессоры, работающие параллельно, могли бы стать идеальной заменой всей этой обработке данных. Но огромным препятствием для Nvidia было то, что почти весь код, работающий на серверах в то время, был написан для процессоров — для Intel. К счастью для Nvidia, у Хуана было решение, которое только начинало воплощаться в жизнь. В 2006 году он сплотил свою компанию для создания нового языка программирования под названием Cuda, аббревиатура от «архитектура вычислительных унифицированных устройств», который мог бы расширить типы программного обеспечения, на котором могут работать процессоры Nvidia.

Эта идея была довольно сумасшедшей. Команде Cuda пришлось воссоздать базовые вычислительные процессы, которые уже давно существуют для процессоров (математические библиотеки, инструменты отладки и т. д.), что позволило бы разработчикам создавать программное обеспечение для возможностей параллельной обработки графического процессора. Вскоре Хуан распорядился, чтобы все новые чипы Nvidia были совместимы с Cuda, что потребовало огромных затрат. Он расхваливал количество университетов, которые преподают Cuda, к замешательству финансовых аналитиков и даже некоторых сотрудников, которые не могли понять, какое отношение все это

имеет к играм. «Это была дойная корова», — говорит бывший вице-президент Nvidia, который, как и несколько других, цитируемых в этой статье, попросил остаться анонимным, чтобы не оттолкнуть Хуана. «И мир не собирался исчерпывать мальчиков-подростков, играющих в видеоигры».

Ранний эксперимент с Cuda проводился на дне океана. WesternGeco, дочерняя компания нефтяной компании Шлюмберже Н.В., работал с сотрудниками Nvidia над оптимизацией алгоритма электронного сканирования под морским дном на наличие признаков нефтяных отложений, вспоминает бывший инженер Nvidia высокого уровня. «У них было так много данных, что они использовали вертолеты, чтобы передать их с кораблей туда, где они их вычисляли», — говорит этот человек. «Все эти данные должны были быть обработаны и превращены в «Drill here. Посмотри сюда». В буквальном смысле, решения на 100 миллионов долларов». Используя графические процессоры, первоначальные тесты полученного программного обеспечения смогли добывать данные более чем в шесть раз быстрее, чем компьютеры, которые WesternGeco использовала раньше.

Решение такой сложной проблемы доказало, что технология Nvidia может делать больше, чем игры, но только после того, как в 2012 году на академическом конкурсе произошел еще больший прорыв, ее полный потенциал стал очевиден. Проект под названием АлексНет Устанавливайте рекорды по своей способности точно распознавать содержимое изображений. Его уровень ошибок в 15,3% был более чем на 10 процентных пунктов лучше, чем у следующего ближайшего соперника. Нейронная сеть была обучена с помощью Cuda и двух графических процессоров Nvidia. AlexNet продемонстрировал, что ИИ, работающий на графических процессорах, может выполнять некоторые задачи на уровне, близком к человеческому.

Когда Хуан вышел на сцену на конференции разработчиков Nvidia в 2014 году, мероприятии, объявленном как «Вудсток для вычислительных математиков», он провел большую часть своего выступления, объясняя будущее ИИ. «Люди шли туда, ожидая увидеть взрывы и физические симуляции, как это обычно было в выступлениях Дженсена», — говорит Брайан Катандзаро, вице-президент Nvidia по прикладным исследованиям в области глубокого обучения. «Это полностью взорвало разум всех». В частном порядке Хуан говорил, что его компания когда-нибудь обгонит Intel.

Графические процессоры Cuda и AI-gear были лишь некоторыми из многих ставок, которые Хуан сделал примерно в это время, и многие из них были плохими. Он снова боролся с Intel, чтобы проникнуть в мобильные устройства, битву, в которой они оба проиграли Qualcomm Inc. Nvidia также пыталась сделать планшетные компьютеры, телевизионные приставки и Умная колонка. Ни один из них не взлетел.

Те, кто близок к Хуану, говорят, что он обладает замечательной способностью стирать плохие решения из коллективной памяти своей компании. Этот маневр «Люди в черном» помогает его командам быстро переходить к следующему проекту. На собраниях «выравнивания» перед аудиторией в 400 человек Хуан просит генеральных менеджеров представить бизнес-стратегию, наблюдая за происходящим из первого ряда, и дает оценку, подобную оценке Саймона Коуэлла. Его критика может быть злобной, по словам трех человек, присутствовавших на этих встречах. Эти люди говорят, что публичная речь предназначена не для человека на сцене, а для сотен людей, стоящих за Хуаном. Предполагается, что они усваивают его инструкции и соответствующим образом корректируют свои действия — стиль управления, похожий на параллельные вычисления.

«Никто на самом деле не знает, как работает черный ящик, но он работает с большим количеством данных, и время от времени вы будете получать от него эмоции», — говорит бывший давний руководитель Nvidia, который тесно сотрудничал с Хуангом. «Он почти идеальный ИИ».

Во время пандемии Covid-19, когда акции технологических компаний стремительно развивались, Nvidia преодолела две вехи, которые изменили представление о компании. В июле 2020 года он был признан самым дорогим производителем чипов в Америке. В следующем месяце Nvidia заявила, что ее квартальная выручка от центров обработки данных впервые превзошла игры. «Я поверил ему 10 лет назад, когда он сказал, что Nvidia будет больше, чем Intel», — говорит Моррис Чанг, основатель контрактного производителя полупроводников TSMC.

В то время на Уолл-стрит находил отклик не столько прозелитизм Хуана об искусственном интеллекте. Люди были Играя в другие видеоигры и ставил огромные суммы на биткойны и другие цифровые валюты, стимулируя спрос на графические процессоры Nvidia, которые преуспели в майнинге криптовалют. Хуан безуспешно пытался воспользоваться этим импульсом и купить разработчика микросхем Arm, ответственного за наиболее широко используемый стандарт проектирования в полупроводниковой промышленности. Предложение в размере 40 миллиардов долларов, наконец, обеспечит Nvidia место в мобильной связи и расширит ее охват на многие другие виды продуктов. Но компании, которые полагались на дизайн чипов Arm, уже опасались растущей мощи Nvidia, и регулирующие органы США подали в суд, чтобы заблокировать слияние. Хуан уступил в феврале 2022 года.

Все это время ИИ оставался в центре внимания руководителей Nvidia. Финансовый директор Колетт Кресс говорит, что акционеры изо всех сил пытались понять подачу. «Вы говорите в свой телефон и спрашиваете, где находится ближайший Starbucks — это ИИ», — вспоминает она. «За кулисами этот графический процессор работает, чтобы решить эту проблему для вас с данными». Я даже не могу сказать вам, сколько раз я это говорил». Сегодня разговоры стали проще: «Супер просто: ChatGPT», — говорит она.

Спросите клиентов Nvidia, каково это работать с компанией, и они скажут вам, что это похоже на работу с Intel на пике ее развития: никаких скидок, никаких переговоров, никаких пропусков очереди. Это объясняет, почему некоторые из крупнейших покупателей Nvidia пытаются создать свои собственные чипы. Тем не менее, ни один из них не смог сравниться с пакетом дизайна чипов и сложным программированием Nvidia, что требует обширных и постоянных инвестиций и опыта. «Хотелось бы, чтобы многие другие поставщики работали с такой же скоростью и производительностью, создавали рынки и создавали рабочие нагрузки, как Nvidia», — говорит Нафеа Бшара, вице-президент Amazon Web Services. «Мы все были бы в лучшей форме».

Маск пытался отучить Tesla от технологии Nvidia в 2018 году. Он обнародовал чип, разработанный Tesla который в конечном итоге заменил платформу автономного вождения Nvidia в автомобилях компании. «Для них это стратегически важно — создать свой собственный чип и владеть им от начала до конца», — говорит Сара Тарик, вице-президент Nvidia по программному обеспечению для автономного вождения. Она говорит, что Tesla остается крупным клиентом графических процессоров Nvidia для обучения центров обработки данных. А Маск недавно заказал тысячи графических процессоров Nvidia для другого проекта ИИ, согласно сообщениям в новостях. Ему повезет, если он получит их до Дня труда (не потому, что Хуан затаил обиду, а потому, что никто не получает особого отношения). Маск не ответил на запросы о комментариях.

Alphabet, Amazon и Microsoft также инвестировали миллиарды долларов в Конструкция чипа. Google добился значительных успехов со своими тензорными процессорами. Midjourney, популярное приложение для создания изображений с искусственным интеллектом, заявило в марте, что использует процессоры Google для обучения моделей наряду с графическими процессорами Nvidia. Анализ, проведенный New Street Research LLP, показал, что чип Google обеспечивает в шесть раз большую производительность на доллар, чем Nvidia A100. Но это связано с компромиссами — Google менее гибки в том, как они обрабатывают данные, — и преимущество не обязательно будет сохраняться более года или двух.

Преемник A100 — Hopper 100, названный в честь программиста-новатора Грейс Хоппер— сейчас находится в производстве и уже соответствует производительности чипа Google. Даже самые влиятельные люди в отрасли ведут себя «очень, очень вежливо» по отношению к Хуану, по словам Пьера Феррагу, аналитика New Street. «Все боятся разозлить Nvidia». (Представитель Google говорит, что компания ценит свое партнерство с Nvidia и что ее чипы дополняют графические процессоры.)

Хуан возражает, когда его спрашивают об угрозах его бизнесу. Он недоволен жалобами на цены графических процессоров Nvidia и утверждает, что клиент тратит меньше на питание своих машин в долгосрочной перспективе, потому что они очень эффективны. «Мы — компания, которая экономит ваши деньги», — говорит он. Он отказывается говорить о Маске и говорит, что не знал, что лояльность Midjourney пошатнулась. Он говорит, что его не волнует, станут ли его клиенты конкурентами, и он будет продолжать относиться к Google как к одному из своих лучших клиентов, потому что это действительно один из его лучших клиентов. (Alphabet Inc. является третьим по величине клиентом Nvidia, согласно данным, собранным Bloomberg.) «Мы в значительной степени убегаем от конкуренции», — невозмутимо говорит Хуан. «Я трус. Я ненавижу бороться за что-то».

Хуан говорит, что хотел бы, чтобы США и Китай тоже прекратили воевать. В августе прошлого года Nvidia стала мишенью правительственных ограничений на распространение ИИ. Администрация Байдена сейчас требует лицензии экспортировать самые передовые чипы Nvidia, включая A100 и H100, в Китай. Таким образом, Nvidia быстро развернула версию A100, которая не вызовет ограничений, потому что она получает доступ к данным медленнее.

США не хотят, чтобы Китай достиг паритета в производстве чипов; Хуан утверждает, что ограничения президента Джо Байдена сделают обратное. По его словам, они стимулируют Китай развивать отечественную индустрию, и у него уже есть более 50 компаний, производящих графические процессоры. Хуан ставит ставки еще выше и предполагает, что ограничения могут спровоцировать международный инцидент, в частности, вторжение на близлежащий остров, где производится большая часть полупроводников в мире, включая Nvidia. «Китай не собирается сидеть сложа руки и регулироваться», — говорит Хуан. «Вы должны спросить себя, в какой момент они просто говорят: «Черт возьми. Поехали на Тайвань. Нам нечего терять». В какой-то момент им будет нечего терять».

Хуан рассматривает появление ChatGPT как «момент iPhone» для ИИ. Это уже привело к возрождение поисковой системы Microsoft BingЗавораживает Новые возможности преобразования текста в изображение в Adobe Inc.Photoshop и ошеломляющие достижения в области медицинских исследований. Графические процессоры Nvidia, конечно же, являются основой для всего этого.

Поэтому Хуан путешествовал по планете, проповедуя роль своей компании в революции искусственного интеллекта на бесконечной серии конференций. Он лично настраивает слайды своих презентаций, следя за тем, чтобы ракурсы фотографий его графических процессоров выглядели как можно более эффектно, и тщательно упорядочивая и изменяя размер логотипов клиентов Nvidia. Однако в последнее время на его слайдах появилось так много клиентов ИИ — Baidu, ExxonMobil, JPMorgan Chase, McDonald's, Pfizer — что логотипы теперь представляют собой крошечные, почти неразличимые пиксели на экране.

Недавним солнечным днем в штаб-квартире Nvidia в Калифорнии Хуан, пошатываясь, входит в конференц-зал, названный в честь «Мира Дикого Запада» Майкла Крайтона. В то утро Хуан прилетел на другую техническую конференцию — на этот раз в Лас-Вегасе, — выступил с основным докладом, порадовал клиентов, сделал телевизионный хит и вернулся в Кремниевую долину для этого интервью. Хуан падает на серый диван. Он имеет полное право быть уставшим, но, похоже, он симулирует усталость как кляп.

Даже в возрасте 60 лет Хуан не проявлял никаких признаков желания передать ключи от машины. «Наша компания была построена так, чтобы я знал, как ею управлять», — говорит он. «Так что, пока я им управляю, это все, что имеет значение». (Однажды он высмеял целую комнату своих сверстников на гала-вечере, сказав: «Вы, ребята, знаете, что все вы отбываете срок. Я служу жизни. Когда твои дети будут управлять твоими компаниями, я буду здесь».)

Несколько месяцев назад Хуану исполнилось 30 лет на посту главы Nvidia, что сделало его самым долгоживущим генеральным директором в полупроводниковой промышленности. Но он говорит, что те, кто находится на его орбите, знают, что он ненавидит празднования. Они даже не упоминают о его дне рождения. «Единственное электронное письмо, которое я получил, было автоматическим электронным письмом от ИТ-системы HR, в котором говорилось: «Дорогой Дженсен, у вас есть сотрудник, которому исполнилось 30 лет». И этого сотрудника звали я», — говорит Хуан с самоудовлетворением. «Ни один человек не поздравил с 30-летием, ничего».

Кремниевая долина гордится своей историей руководителей, которые наводят ужас на сотрудников. Но Хуан сейчас возглавляет одну из самых важных компаний, формирующих траекторию развития ИИ, и значительная часть населения боится того, что может сделать ИИ. Они хотят знать, во что верят лидеры ИИ. Этичны ли они? Хватит ли у их сотрудников смелости выдвинуть возражения? Можно ли им доверять?

Когда в 2016 году Хуан передал этот суперкомпьютер с графическим процессором OpenAI, он подписал коробку маркером: «Илону и команде OpenAI! К будущему вычислительной техники и человечества». С тех пор Маск стал, пожалуй, самым громким критик ИИ, назвав это угрозой для общества, и сказал, что его разрыв с OpenAI был вызван этическими соображениями. Его соучредитель Альтман предупредил, что ИИ представляет собой «риск вымирания» наравне с ядерной войной. Джеффри Хинтон, исследователь ИИ, который внес свой вклад в прорыв AlexNet, сказал, что ИИ представляет собой более серьезную угрозу для человечества, чем изменение климата.

Тем не менее, когда на него неоднократно давят по этому поводу, Хуан отвечает: «Меня не волнует Сэм. Меня не волнует, что сказал Илон. Меня не волнует, что сказал Хинтон. Просто спроси меня». Хуан говорит, что у Nvidia есть программные ограничения, чтобы ИИ был ограничен назначенными ему задачами. Он склонен смотреть на вещи в техноутопических терминах.

Хуан признает, что ИИ может нанести реальный вред, но говорит, что он ничем не отличается от опасности «химической войны, фальшивых новостей и так далее». Он хочет целенаправленного государственного регулирования — для хирургических роботов, для полетов с помощью искусственного интеллекта — но говорит, что идея обязательного пауза в разработке ИИ «глупо», и способ сделать ИИ безопасным — это продвигать ИИ. Хуан говорит, что двое его взрослых детей никогда не выражали ему никаких опасений по поводу ИИ, только изумлялись его потенциалу. «Мы боимся социальных сетей, но нас не пугает ИИ», — говорит Хуан. (Мгновение спустя он уточняет, что оба его ребенка работают в Nvidia.)

Несколько недель спустя Хуан вылетел на Тайвань, где он родился, чтобы выступить с еще одной речью о будущем ИИ. На сцене перед громогласной толпой он показал новейший суперкомпьютер Nvidia с искусственным интеллектом, систему шириной 55 футов и глубиной 4 фута, которую он описал как «один гигантский графический процессор» весом 40 000 фунтов. По его словам, машина может работать настолько горячей, что оснащена 2 вентиляторами, способными в течение нескольких минут вытеснить весь воздух в обширном зале, в котором он находился. Хуан шагнул под изображение машины в натуральную величину, выставленное позади него, чтобы показать ее устрашающие масштабы; Он сравнил его с четырьмя слонами. Э-э-э, да, ничего страшного в этом нет. —С Дебби Ву

PS. лайк, пожалуйста, он помогает продвижению статьи.

Ну и как положено на VC, канал телеграм))) Канал и чатик

Туда выкладываю статьи VC и то, что нет в VC. Мысли, идеи, опыт.

В закрепленных канале всегда телеграм боты Kolersky для доступа в ChatGPT, GPT-4 без VPN, а так же генераторы изображений Midjourney, Dall-e, Stable Diffusion+ (все проекты: KolerskyAI).