Генеральный директор NVIDIA заявил, что даже если бы ИИ не существовало, его компания все равно была бы огромной, но он рад тому факту, что ИИ является реальностью.
Гендиректор NVIDIA обсудил ИИ, конкуренцию, Китай и «ров» цепочки поставок в подкасте, назвав ускоренные вычисления своим «секретным соусом»
В подкасте с Дваркешем Пателем генеральный директор NVIDIA Дженсен Хуанг затронул несколько аспектов деятельности компании. Он подчеркнул стратегию NVIDIA по превращению в мировую сверхдержаву в области ИИ, а также обсудил различные аспекты, такие как ужесточение конкуренции со стороны ASIC, роль Китая и «ров» в цепочке поставок.
ИИ стал огромным фактором для NVIDIA в последние годы: это их главный источник дохода, и он продолжает бить рекорды. Графические процессоры NVIDIA и вся экосистема CUDA стали основой этого, превратив NVIDIA из производителя GPU в поставщика экосистемы, охватывающей множество чипов, беспрецедентную и массивную инфраструктуру, а также большие деньги. Каждое поколение GPU стоит несколько миллиардов долларов в виде затрат на НИОКР, и каждое поколение GPU окупается компании с беспрецедентным ростом и спросом.
Но что, если бы мы жили в мире без ИИ? Что ж, Дженсен говорит, что даже если бы ИИ не существовало, NVIDIA все равно была бы очень крупной компанией, но сам Дженсену грустно даже думать об этом аспекте. Но чем бы он тогда занимался? Ответ на это — Ускоренные вычисления (Accelerated Computing).
Понимаете, не все, что делает NVIDIA, связано с ИИ. Основной целью NVIDIA было и остается Ускоренное вычисление, сочетающее возможности GPU и CUDA с центральным процессором для ускорения рабочей нагрузки процессора. Поскольку GPU обладают массовым параллелизмом, пользователи могут переносить на них огромные объемы кода и алгоритмов, обеспечивая ускорение в 100–200 раз.
В-Мой последний вопрос: если бы революция глубокого обучения не произошла, чем бы занималась NVIDIA?
О-Ускоренными вычислениями. Тем же, чем мы занимались всегда. Предпосылка нашей компании в том, что закон Мура собирается… Вычисления общего назначения хороши для многих вещей, но для многих вычислений они не идеальны.
И поэтому мы объединили архитектуру под названием GPU, CUDA, с центральным процессором, чтобы мы могли ускорить рабочую нагрузку центрального процессора. И таким образом, различные ядра кода или алгоритмы могут быть выгружены на наш GPU. И в результате вы ускоряете приложение в 100, 200 раз. И где вы можете это использовать? Ну, очевидно, в инженерии, науке, физике, обработке данных, компьютерной графике, генерации изображений. Я имею в виду, всевозможные вещи. Даже если ИИ сегодня не существует, NVIDIA будет очень, очень крупной.
Дженсен Хуанг — генеральный директор NVIDIA
Когда его спросили о его отношении к продаже чипов Китаю, Дженсен подчеркнул растущие потребности в энергии для создания инфраструктуры ИИ. В США энергия ограничена, тогда как Китай, по сравнению с ним, обладает безграничными энергетическими ресурсами и электростанциями. А по вопросу о вычислительных мощностях Дженсен сказал, что вычислительные мощности Китая супермассивны, и на самом деле большая часть их центров обработки данных пустует.
Таким образом, несмотря на отсутствие доступа к новейшим EUV-инструментам от ASML, к которым имеют доступ США и другие страны, масштаб их инфраструктуры огромен, и что делает ситуацию еще более интересной, так это то, что даже с текущим поколением чипов, которое у них есть, они могут просто задействовать больше вычислительных мощностей, подключая больше чипов.
Объем вычислительных мощностей, имеющихся у них в Китае, огромен. Я имею в виду, вы говорите о стране, которая является вторым по величине вычислительным рынком в мире. Если они захотят развернуть, агрегировать свои вычислительные мощности, у них более чем достаточно вычислительных мощностей для агрегации. Но так ли это на самом деле? Я имею в виду, люди делают эти оценки, и они говорят: ну, на самом деле они отстают по техпроцессу.
Нет, это прямое. Я собираюсь сказать вам, что количество энергии, которым они обладают, невероятно, не так ли? ИИ — это задача параллельных вычислений, не так ли? Почему бы им просто не собрать в четыре раза, в десять раз больше чипов вместе?
Потому что энергия бесплатна. У них так много энергии. У них есть центры обработки данных, которые стоят совершенно пустые, полностью запитанные. Знаете, у них есть города-призраки, у них есть центры обработки данных-призраки. У них так много инфраструктурных мощностей. Если бы они захотели, они бы просто объединили больше чипов, даже несмотря на то, что там есть какие-то нанометры. И их мощности по производству чипов — одни из крупнейших в мире. Полупроводниковая промышленность знает, что они монополизировали мейнстримные чипы. У них избыточные мощности, у них слишком много мощностей.
И поэтому идея о том, что Китай не сможет получить чипы для ИИ, совершенно абсурдна. Конечно, если вы спросите меня, были бы Соединенные Штаты впереди, если бы во всем мире вообще не было вычислительных мощностей? Но это просто не тот результат. Это не тот сценарий, который соответствует действительности. У них уже достаточно вычислительных мощностей. Уровень порога, необходимый для беспокойства, о котором вы говорите, они уже достигли этого порога и превзошли его. И поэтому я думаю, вы неправильно понимаете, что ИИ — это торт из пяти слоев. И самый нижний слой — это энергия. Когда у вас в избытке энергия, это компенсирует нехватку чипов.
Дженсен Хуанг — генеральный директор NVIDIA
Дженсен также немного рассказал о своих мыслях по поводу упущенных первоначальных сделок с OpenAI и Anthropic, заявив, что это был первый раз, когда они собирались инвестировать за пределами компании, и они думали, что это то, с чем компании обратятся к венчурным фондам, но в итоге эти передовые лаборатории обратились к таким гиперскейлерам, как Microsoft, Google и Amazon.
Несмотря на это, Дженсен признал, что это лишь демонстрирует, что люди, заключившие эти сделки, были такими же великими умами, и ИИ не был бы таким, если бы такие вещи не произошли. Но в следующий раз, говорит Дженсен, он будет готов и больше не совершит таких ошибок.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Hassan Mujtaba
