Sequoia спілкується з Джоном Ху: обчислювальний режим переживає величезні зміни за 60 років, вас не замінить ШІ, але вас знизять у рівні ті, хто «гарно використовує ШІ»

нуль

Джерело: Sequoia Capital

Переклад: Юлія, PANews

Редакторський вступ: Раніше наші дата-центри були лише для зберігання файлів для пошуку людьми; а тепер обчислення йдуть у напрямку генерації, кожне слово, кожне зображення, кожен відеокліп створюється в реальному часі та високоточно налаштовується відповідно до контексту запитувача. У цій хвилі, що охопила весь світ, партнер Sequoia Capital Константін Бюлер (Konstantine Buhler) та засновник і CEO NVIDIA Дженсен Хуанг (Jensen Huang) провели глибоку дискусію, досліджуючи значущі зміни у технологіях обчислень. Хуанг вважає, що автоматизація не призводить до безробіття, а до повного підвищення попиту на робочу силу та підвищення рівня професій. Люди не втратять роботу через AI, але їх можуть замінити ті, хто вміє ефективно використовувати AI.

Поколінський перехід у моделях AI-завдань та обчислень: від пошуку до генерації

Константін: Щиро дякую за вашу присутність, Хуанг. Ми зараз перебуваємо у масштабній революції AI, її масштаб і швидкість можуть перевищувати навіть промислову революцію. Ви раніше казали, що те, що відбувається зараз, — це найбільше інфраструктурне будівництво в історії людства. У центрі цієї будівлі — AI-завод, а компанії, що його підтримують, — це NVIDIA. Можете пояснити, що таке AI-завод? Чому він є найціннішою інвестицією для всіх компаній у найближчі десять років?

Хуанг: Ви можете по-різному зрозуміти AI. Найбільш знайомий широкому загалу спосіб — через веб-браузер і чат-боти: ви даєте їм підказку (Prompt), і вони відповідають вам текстом. Навіть якщо ви вже користуєтеся AI деякий час, ви помітите, що за останні два-три роки його здатності значно покращилися.

Два роки тому всі почули про ChatGPT. Це по суті комп’ютерне програмне забезпечення, яке може розуміти введену вами інформацію. Воно сприймає, розуміє і перетворює її у створення інших контентів. Наприклад, ви можете дати йому PDF-файл і попросити його підсумувати — це текст у текст; або створити з історії зображення — текст у зображення; або дати йому фотографію і попросити описати сцену — зображення у текст. Цю здатність два роки тому називали генеративним AI.

Але важливішою за розуміння і генерацію є здатність мислити. Базова платформа генеративного AI надає йому внутрішню здатність до мислення, поступового логічного висновку і розв’язання проблем. Більше того, тепер він може генерувати керівні команди для використання інструментів — будь то браузери, електронні таблиці, Photoshop, AutoCAD або майбутні механічні системи (тобто робототехніка і автопілоти).

Два роки тому всі вважали ChatGPT цікавим, він міг писати вірші і пісні, але іноді говорив нісенітниці; а сьогодні ми маємо системи агентів (Agentic systems). AI більше не просто розуміє інформацію — він може робити логічні висновки і виконувати корисну роботу. Саме тому AI отримав справжню комерційну цінність. Ми не платимо за тих, хто лише хвалиться, але платимо тим, хто реально працює. Щодня хтось наймає AI за годину — наприклад, по 20-30 доларів за годину. Це і є причина, чому це найшвидше зростаючий сегмент програмного забезпечення в історії людства.

З точки зору верхнього рівня індустрії, потрібно повернутися до перших принципів. Основна концепція комп’ютерної індустрії, яку ми знаємо сьогодні, була закладена приблизно 64 роки тому. Тоді IBM випустила System/360, і саме через це IBM стала найціннішою компанією світу того часу.

За останні 60 років суть обчислень полягала у попередньому записі та пошуку: ви писали історію, фотографували, записували відео, зберігали у файлах на жорсткому диску; коли потрібно — витягували їх звідти. Саме тому ці об’єкти називають дата-центрами. Вони просто зберігають дані і не виконують багато обчислень.

Але тепер ситуація змінилася. У епоху AI кожен раз, коли ви вводите новий контекст і новий запит, AI виконує реальне розуміння, логіку і створює новий результат. Наприклад, моя сьогоднішня промова — це реальне створення на основі різних контекстів присутніх, а не заздалегідь підготовлений текст. Це називається інтелектом.

Майбутні кожен піксель, кожен звук, кожен відеокліп, навіть кожна реклама і новина будуть повністю створені для вас і згенеровані, а не просто збережені і знайдені. Це означає, що нам потрібні великі генератори — великі обчислювальні машини, які ми будуємо, — і це і є AI-завод.

Інтелектуальна мережа, що обгортає Землю, і генератор цифрової епохи

Константін: Який масштаб цього генератора?

Хуанг: Зараз ми забезпечуємо інформацією і розумовою генерацією близько 1 мільярда людей по всьому світу. Але оскільки AI вже став агентами (Agents), вони можуть самі виконувати роботу, і навіть один агент може спілкуватися і співпрацювати з іншим. Внутрішньо у NVIDIA можливо сотні або тисячі агентів, що спілкуються і вирішують проблеми (звісно, у безпечних пісочницях і ізоляторах).

Це означає, що у майбутньому не лише люди користуватимуться інтернетом, а й трильйони агентів цілодобово працюватимуть у мережі. Бізнес-агенти, автопілоти, роботи, навіть системи у кожній будівлі — все спілкується між собою. Всі команди і всі думки генеруються у реальному часі.

Це нагадує товсту мережу обчислень, що обгортає всю Землю, — як кокон. Це звучить неймовірно, але у історії вже було так двічі:

Перший раз — 300 років тому, коли німецька компанія Siemens створила машину, що при запалюванні видає невидиму потужну силу — електрику. Зараз електромережі (енергетичні мережі) охоплюють весь світ.

Другий — 35 років тому з’явився Інтернет у США, і він також охопив усю глобальну комунікацію.

Зараз ми маємо третю мережу — інтелектуальну мережу. NVIDIA створює цю нову генераторну машину (Dynamo). 300 років тому генератор — це рух води, вітру або вугілля (атом), що виробляє електроенергію; наші машини — це вхід електронів (електроенергія), що перетворюється у цифровий світ. Ці цифри у поєднанні стають мовою — мовою людської мови, математики, білків і біології, фізичних законів, кліматичних прогнозів, 3D світу, робототехніки і автопілотів.

Обидві машини — з різницею у 300 років — працюють за принципом: атом входить, електрон виходить; електрон входить, цифра виходить. Ці цифри — це наші Tokens, або інтелект. Ми масово виробляємо ці Tokens у фабриках — і це і є сенс AI-заводу.

Константін: Ми зараз перебуваємо у перехресті кількох революцій. Від енергетичного переходу і глобальних телеком-мереж до ядра інтелектуальної революції — GPU і AI-заводів, таких як H100 або новий архітектурний Vera Rubin. Все це об’єднується.

Хуанг: Так, наш обчислювальний блок називається «стійка». У ній 72 чіпи. Цього року ми плануємо зробити близько 8 мільйонів таких модулів. Одна стійка важить 2 тонни, коштує 4 мільйони доларів, і містить 1,5 мільйона деталей. Це найкоштовніше обладнання у світі, але ми виробляємо їх масово, як телефони, і відправляємо у дата-центри по всьому світу. Це дуже велика річ, і її транспортування — це справжня фізична праця.

Інвестиційна логіка п’яти рівнів у епоху AI

Константін: Це дуже захоплююча картина. Як великий бізнес, так і приватні особи, як можна долучитися до цієї революції?

Хуанг: Інвестуючи у AI, можна уявити його індустріальну структуру у вигляді п’ятишарового торта. Ви знаєте, що AI-завод вартістю 50 мільярдів доларів може створити інтелекту на 3-4 трильйони доларів, і повернення інвестицій тут дуже високі. А що ж це за п’ять шарів?

Перший — енергетика (Energy): найнижчий рівень — генератор. Це найбільший потенціал зростання для енергетичної галузі за багато поколінь. Щоб підтримувати обчислення, потрібно інвестувати у сталу енергетику (ядерну, вітрову, сонячну, водневу). Там, де виробляється енергія, туди й інвестиції. Саме тому Siemens, Mitsubishi, GE Vernova зараз показують високі результати.

Другий — чіпи і обчислювальні системи (Chips/Computers): включає мікросхеми, комп’ютери, мережеве обладнання, комутатори і фотоніку.

Третій — інфраструктура (Infrastructure): земля, електрика, будівлі, капітал і щоденне функціонування дата-центрів. Зараз ці ресурси дуже обмежені.

Четвертий — моделі (Models): великі моделі, побудовані на хмарній інфраструктурі. Це найінтенсивніша інвестиційна сфера у світі, що рухається ринком. Відомі приклади — OpenAI і Anthropic. Але пам’ятайте, AI може вчитися не лише природній мові, а будь-якій структурованій системі. Ми вивчаємо закони фізичного світу — наприклад, я не сумнівався, що не впаду з крісла, бо фізика працює на 100%. AI може вивчати і білки, і гени, і клітини. Індустрія фізичного світу — це 80 трильйонів доларів, і вона ще менш досліджена, але дуже важлива.

П’ятий — застосунки (Applications): на основі базових технологій безліч стартапів змінюють фінанси, право, бухгалтерію, транспорт, логістику. Минулого року венчурні інвестиції у цю верхню частину склали 100 мільярдів доларів — рекорд у історії венчурного капіталу.

Це майбутнє — неймовірно велике. Ми лише на початку. Цього року у цю екосистему вкладено близько 1 трильйона доларів. Але я вважаю, що у майбутньому AI стане галуззю з річним обсягом виробництва у 20 трильйонів доларів. Наскільки важливий інтелект? Хто його потребує? Скільки потрібно? Зрозумівши це, ви зможете правильно інвестувати.

AI не для того, щоб забрати роботу — а щоб підвищити її рівень

Константін: Це не лише можливість для багатомільярдних ринків, а й великий прорив у створенні реальних робочих місць.

Хуанг: Абсолютно вірно, і це потрібно підкреслити. Зараз ставлення до AI у різних країнах і культурах різне. Але я щиро раджу: остерігайтеся сценаріїв із голлівудських фантастичних фільмів. Не вірте у казки про “Термінатора”, “сингулярність” або “20% ймовірності, що AI знищить людство”. Це повна нісенітниця.

Дехто навіть лякає, що “ми й досі не розуміємо, як працює AI, він такий таємничий, можливо, завтра він сам піде”. Це ще більш безглуздо. AI — це просто комп’ютер і софт. Інженери знають, як він працює, інакше як вони зробили його безпечнішим і розумнішим щороку?

Зараз у AI вже значно менше ілюзій, він генерує точні знання, що відповідають контексту, і навіть може шукати інформацію. Перед відповіддю він може сам себе перевірити і запропонувати кілька варіантів. Так само, як сучасні автомобілі безпечніші за 100 років тому, індустрія працює над тим, щоб зробити AI максимально безпечним.

Тому зосередьтеся на тому, що точно відомо. Я впевнений у одному: ви не втратите роботу через AI, але її може отримати той, хто вміє використовувати AI.

Якщо ця технологія дає людині суперсили, то чому б не почати її використовувати? Скажіть своїм близьким, дітям, компанії або країні: обійміть AI.

Константін: Але щодо роботи — багато хто справді відчуває тривогу.

Хуанг: Коли я чую, що хтось панікує через роботу, мене це дратує. Цього року ми інвестували у цю екосистему 1 трильйон доларів — у енергетику, чіпи, інфраструктуру, моделі і застосунки — і створюємо набагато більше робочих місць, ніж раніше.

Хтось скаже: а що з традиційними професіями? Тут є поширена помилка — вони плутають “роботу” і “завдання”.

Наприклад, я — CEO. Мої щоденні “завдання” — друкувати і говорити. Тепер AI краще за мене друкує і говорить, і це вже надлюдський рівень, але я став більш зайнятим.

Ще один приклад. Близько 12 років тому один провідний вчений у галузі комп’ютерних наук попереджав: “Комп’ютерне зір у медичних знімках ніколи не втомиться і не пропустить дрібниць — це вже суперлюдина”. Він прогнозував, що перша професія, яку знищить AI, — це радіологія. Радив не йти в цю галузь.

Він був правий у технічному плані. Зараз у всіх системах радіології використовують комп’ютерне зір, і всі радіологи працюють з AI-помічниками. Але результат — попит на радіологів зріс!

Чому? Тому що мета радіолога — не просто дивитися знімки, а разом з клініцистами ставити діагнози. Завдяки автоматизації їхня ефективність зросла, і лікарні можуть приймати більше пацієнтів. Вони отримують більше прибутку і наймають ще більше радіологів! Ті, хто боявся, що AI знищить їхню професію, — втратили можливість.

Ще один приклад. Недавно говорили, що AI може писати код і що 90% програмування зникне. Але зараз у світі наймають більше програмістів, ніж будь-коли! Адже їхня мета — вирішувати проблеми і створювати нове, а не просто швидко друкувати. Написання коду — це завдання, а вирішення проблем — головне.

AI не знищить роботу, а підвищить її цінність. Якщо я сьогодні сантехнік, можливо, просто слідував кресленням. А завтра з AI — я можу бути й дизайнером кухонь. Якщо я продавець меблів або столяр, раніше я просто скріплював деревину, а тепер можу створити повний дизайн інтер’єру для вашого будинку. Мої навички підвищуються!

Тому я вважаю, що ідея про те, що AI знищить роботу, — це повна помилка, це просто спосіб налякати людей і отримати вигоду. За всю кар’єру я бачив, як технології ускладнювалися, і ті, хто володів C++ 20 років тому, становили 2% — можливо, у вашому венчурному колі у Кремнієвій долині їх більше. А зараз, якщо ви знаєте людську мову, ви можете програмувати. Ми вперше закрили технологічний розрив, і тепер потрібно вести всіх у цей новий світ.