私はNvidiaの進化についてのいくつかの議論を再読していて、ジェンセン・黄が会社の戦略的決定をどのように説明しているかが非常に興味深いと感じました。彼は文字通り1999年にGPUを発明し、Nvidiaをゲームに焦点を当てた企業から、今日のほぼ世界のAI工場へと変貌させました。

最も注目すべきは、彼が極端な共同設計について語る方法です。基本的に、現代の計算問題はもはや一台のコンピュータに収まりません。アルゴリズムを分散させ、問題を断片化する必要があり、そこがすべて複雑になる部分です。単純に以前のように線形スケーリングするだけではありません。

ここで、多くの人が考えないことが入ってきます：ムーアの法則はかなり減速しています。あのトランジスタの密度が2年ごとに倍になるパターンを知っていますか？そうです、電圧を下げつつ周波数を維持できたDennardスケーリング(が失敗し始めたのです。これにより、技術進歩の期待は完全に変わりました。もはや性能向上のためにムーアの法則だけに頼ることはできません。

ジェンセンは、コンピュータを設計するときにはハードウェアだけを見ることはできないと述べています。オペレーティングシステムが必要であり、ソフトウェアやコンパイラなど、全スタックを考える必要があります。これは異なる分野の専門家間での激しい議論を必要とします。

私が素晴らしいと思うのは、Nvidiaがこの移行をどのように乗り越えたかです。最初はアクセラレーション企業として始まり、その後汎用計算に変わり、今ではほぼAIの代名詞となっています。しかし、彼は専門化と汎用性の間のトレードオフが存在することを明確にしています。すべてのことをすべての人に提供できるわけではありません。

もう一つ重要なのは、市場の規模が文字通り研究開発の能力を決定し、その研究開発があなたの影響力を決めるということです。だからこそ、大手テック企業はスタートアップにはできない研究を行えるのです。

技術的なディテールもゲームチェンジャーでした。シェーダーにおける32ビットの浮動小数点)fp32(の導入はプログラマビリティにとって重要でした。そして、その後CUDAをGeForceに搭載した決定は、当時ジェンセンが「存在の脅威」と呼んだものでしたが、最終的には最良の決定の一つとなりました。

また、彼はインストール済みの基盤がアーキテクチャの最も重要な部分だとも述べています。成功を決めるのは技術そのものではなく、何人の開発者が使っているかです。だからこそ、x86は常に批判を受けながらも支配的なアーキテクチャであり続けています。

これらすべては、戦略的な意思決定がリスクを伴っていても、産業全体を形成できることを示しています。Nvidiaはビジネスモデルに縛られることなく、市場の要求に応じて適応しました。一方、計算はムーアの法則が約束した以上に進化し続けており、共同設計、処理の分散、そしてインテリジェントな専門化がその鍵となっています。