В этом выпуске подкаста Acquired ведущие Бен Гилберт и Дэвид Розенталь встречаются с основателем и CEO NVIDIA Дженсеном Хуангом (Jensen Huang) в штаб-квартире компании. На момент записи NVIDIA оценивается в 1,1 триллиона долларов, занимая шестую строчку в списке самых дорогих компаний мира и находясь в эпицентре революции искусственного интеллекта. Разговор посвящен истории выживания компании, стратегическим решениям, которые привели к созданию CUDA, и философии управления, позволяющей NVIDIA сохранять лидерство на протяжении десятилетий.
🎲 Ва-банк 1997 года: Как ошибка в архитектуре едва не погубила NVIDIA 2:48
В 1997 году NVIDIA находилась в критической точке: у компании оставалось денег всего на несколько месяцев работы . После неудачных архитектурных решений в первых чипах NV1 и NV2, которые использовали кривые и текстурные карты вместо треугольников, компания была вынуждена пойти на радикальный шаг .
Дженсен Хуанг (Jensen Huang) вспоминает ключевые моменты этого кризиса:
- Технологический тупик: К моменту осознания ошибки Microsoft уже выпустила DirectX, который был фундаментально несовместим с архитектурой NVIDIA .
- Решение о симуляции: Из-за нехватки времени и средств NVIDIA отказалась от физических прототипов. Вся проверка чипа Riva 128 проводилась в симуляции на эмуляторах, купленных у закрывающейся компании IKOS .
- Риск «одного выстрела»: У компании была возможность отправить проект в производство (tape-out) только один раз. Хуанг утверждает, что уверенность в идеальности чипа проистекала из отсутствия альтернативы: если бы он не был идеальным, компания просто перестала бы существовать .
Несмотря на то что Riva 128 поддерживала лишь 8 из 32 режимов смешивания DirectX, она стала хитом благодаря беспрецедентной скорости. NVIDIA сделала ставку на сегмент энтузиастов, понимая, что для 3D-графики производительность никогда не бывает избыточной .
🧠 Эволюция CUDA: Ставка на «универсальный аппроксиматор функций» 12:03
Путь NVIDIA к ИИ начался задолго до бума нейросетей. По словам Хуанга, создание CUDA (Compute Unified Device Architecture) было логическим продолжением идеи программируемых шейдеров .
Ключевые этапы развития платформы:
- Инвестиции вопреки рынку: Компания вложила около 10 000 человеко-лет в платформу еще до того, как возник массовый спрос на ускоренные вычисления .
- Эффект AlexNet: В 2012 году нейросеть AlexNet показала невероятную эффективность в компьютерном зрении. Хуанг отмечает, что это заставило его вернуться к первым принципам и осознать: глубокое обучение — это «универсальный аппроксиматор функций» .
- Демократизация суперкомпьютинга: CUDA нашла первых сторонников среди исследователей (Ян Лекун, Эндрю Ын, Джеффри Хинтон), так как позволила превратить обычные ПК в мощные вычислительные узлы .
Хуанг полагает, что успех глубокого обучения был предсказуем, если подходить к нему с позиции масштабируемости: если модель работает на малых данных, она станет только лучше при увеличении параметров и наборов данных .
⚡ Путь в дата-центры: Почему NVIDIA — это больше не видеокарты 34:35
Переход NVIDIA в сегмент дата-центров начался примерно 17 лет назад с попытки отделить вычисления от устройства отображения .
Дженсен Хуанг (Jensen Huang) выделяет три продукта, которые сформировали это направление:
- GeForce NOW (gfn): Первый облачный продукт, заставивший компанию решать проблемы задержек и скорости света .
- Удаленная графика (Remote Graphics): Внедрение GPU в корпоративные дата-центры .
- Суперкомпьютеры на базе CUDA: Объединение GPU и программного стека для научных вычислений .
По мнению Хуанга, роль CEO заключается в том, чтобы «заглядывать за угол» и позиционировать компанию рядом с возможностями, даже если их точное время появления неизвестно . Он сравнивает это с ожиданием под деревом: нужно быть достаточно близко, чтобы поймать падающее яблоко .
🤝 Покупка Mellanox: Как сетевые технологии стали ключом к большим языковым моделям 39:35
Одной из самых успешных сделок в истории технологий ведущие и гость называют приобретение Mellanox за 6,9 млрд долларов . Хуанг утверждает, что дата-центр отличается от обычного компьютера не процессором, а именно сетевой инфраструктурой .
Аргументы в пользу сделки:
- Смена парадигмы: В то время как традиционные облака (hyperscale) виртуализируют многих пользователей на одной машине, ИИ-задачи требуют распределения одной задачи (обучения) между миллионами процессоров .
- Infiniband vs Ethernet: Для обучения LLM стандартный Ethernet недостаточно эффективен; здесь требуются высокопроизводительные решения Mellanox .
- Стратегическое предвидение: NVIDIA осознала необходимость владения сетевым стеком для построения «компьютеров будущего», которыми по сути являются современные дата-центры .
🏢 Управление по-хуанговски: 40 прямых подчиненных и «миссия как босс» 27:18
Организационная структура NVIDIA вызывает удивление у бизнес-аналитиков: у Дженсена Хуанга более 40 прямых подчиненных . Он объясняет это сознательным отказом от военной иерархии в пользу архитектуры «вычислительного стека» .
Особенности управления в NVIDIA:
- Отсутствие информационных привилегий: Информация распространяется мгновенно. На совещаниях присутствуют и вице-президенты, и недавние выпускники вузов; все слышат новости одновременно .
- Миссия — это босс: Вместо выполнения приказов сверху вниз, команды формируются вокруг конкретных миссий (например, выпуск Hopper или создание библиотеки cuDNN) .
- Отказ от классических бизнес-юнитов: Хуанг считает бессмысленным копирование стандартных оргсхем, так как структура компании должна отражать архитектуру продукта, который она создает .
Хуанг подчеркивает, что лидеры в его компании удерживают свои позиции благодаря способности рассуждать и помогать другим, а не за счет доступа к секретным данным .
📈 Рынки с нулевой выручкой и стратегия «Сети сетей» 46:36
NVIDIA предпочитает работать на рынках, которых еще не существует — Хуанг называет их «Zero billion dollar markets» .
Примеры таких рынков:
- Автономное вождение: 15 лет назад Хуанг предсказал, что автомобиль станет программно-определяемым устройством, требующим мощного компьютера, несмотря на скептицизм автопроизводителей .
- Omniverse: Текущая ставка компании на симуляцию миров и промышленные метавселенные .
- Демократизация суперкомпьютеров: Перевод высокопроизводительных вычислений из закрытых лабораторий в массовый сегмент через CUDA .
Стратегическое преимущество NVIDIA, по мнению CEO, заключается в создании «сети сетей». Это не просто «ров» (moat) вокруг замка, а экосистема разработчиков и клиентов, которые достигают успеха вместе с платформой . Хуанг подчеркивает, что NVIDIA всегда была ориентирована на разработчиков: даже в 1993 году одним из первых сотрудников был специалист по связям с девелоперами .
🛡️ Будущее ИИ: Безопасность, рабочие места и бесконечные амбиции 1:00:28
Обсуждая риски ИИ, Хуанг выделяет три уровня безопасности: функциональную (в робототехнике и автопилотах), информационную (борьба с предвзятостью и ложью) и агентную (контроль над самостоятельно обучающимися системами) .
Позиция Хуанга по ключевым вопросам:
- Человек в контуре (Human in the loop): ИИ не должен обучаться и меняться бесконтрольно «в дикой природе». Модели должны проходить валидацию перед выпуском .
- Создание рабочих мест: Хуанг полагает, что ИИ создаст больше рабочих мест, чем уничтожит . По его мнению, рост продуктивности ведет к процветанию компании, что позволяет ей нанимать больше людей для реализации новых идей .
- Трансформация профессий: Работу потеряет не тот, кого заменит ИИ, а тот, кто не умеет пользоваться ИИ в конкуренции с другими людьми .
Хуанг проводит аналогию с законом Мура в интерпретации Майка Морица: удешевление вычислений открывает новые области экономики, делая рынок только больше .
🏔️ Обратная сторона успеха: Почему Дженсен Хуанг не стал бы основывать NVIDIA снова 1:20:11
В финале беседы Дженсен Хуанг (Jensen Huang) делает неожиданное признание: если бы он мог вернуться в 1993 год со всеми текущими знаниями, он не стал бы основывать компанию .
Его аргументы:
- Невыносимая тяжесть пути: Создание NVIDIA оказалось в миллион раз сложнее, чем ожидалось. Хуанг упоминает боль, страдания, чувство уязвимости, позор и унижение, через которые пришлось пройти .
- Суперсила предпринимателя: Она заключается в «незнании того, насколько это трудно», и способности постоянно спрашивать себя: «Насколько сложным это может быть?» .
- Система поддержки: Хуанга окружают люди, работающие в компании по 30 лет, и семья, чья непоколебимая вера позволила пережить падения акций на 80% [1:22:07, 1:23:33].
Несмотря на эти слова, Хуанг не собирается уходить на покой, утверждая, что по-прежнему получает огромное удовольствие от процесса и считает NVIDIA не просто чип-компанией, а «фабрикой по производству интеллекта» .
