Дженсен Хуанг, бессменный CEO компании Nvidia и человек года 2025 по версии Financial Times, выступил перед инвесторами. Он рассказал, почему классические дата-центры уже прошлый век, как геймеры профинансировали научную революцию и почему компании скоро будут нанимать нейросети в штат.

Ниже главные мысли о том, куда движется мир технологий и чего ждать от ИИ в ближайшее время. А в конце — лучшие книги и еда-антистресс по мнению главы Nvidia.

В начале 90-х Кремниевая долина верила в закон Мура, по которому центральные процессоры (CPU) будут всё меньше, мощнее и дешевле. Инвесторы вкладывались в Intel и клоны архитектуры x86 с уверенностью, что это масштабирование бесконечно. Но уже в 1993 году Дженсен Хуанг предвидел, в чему всё идет на самом деле.

Команда Хуанга заметила фундаментальную проблему универсальных процессоров, которые хороши в решении общих задач, но в сложных специфических вычислениях их универсальность становится тормозом. Бесконечно уменьшать транзисторы не получится — рано или поздно понадобится совершенно иной подход. Так родилась идея ускоренных вычислений: оставить CPU для рутины, а тяжелую математику переложить на отдельный мощный чип — GPU.

Но новый чип не покупали, потому что под него не было софта. А софт не писали, потому что железа ни у кого не было. Разорвать этот круг мог только новый рынок сбыта, которого на тот момент не существовало. Хуанг нашел killer app — 3D-видеоигры, которые большинство серьезных бизнесменов обходили стороной. При вероятности успеха в 0% расчет оказался гениальным. Потому что 3D-графика, по сути, — симуляция реальности. Чтобы в игре натурально падал свет или двигался персонаж, нужно в реальном времени решать сложнейшие задачи из линейной алгебры и физики. 

Так геймеры, сами того не зная, годами финансировали научную революцию. Деньги от продаж игровых видеокарт позволили Nvidia создать CUDA — платформу, которая превратила графический чип в доступный суперкомпьютер. Внезапно оказалось, что ученые по всему миру могут использовать обычные видеокарты для своих сложнейших расчетов. Хуанг даже запустил стратегию «CUDA Everywhere» и лично ездил по университетам, предлагая ученым свое железо. 

И вот в 2012 году исследователи нейросетей обнаружили, что архитектура Nvidia идеально подходит для обучения ИИ. Технологии, созданные для развлечения подростков, стали фундаментом для ChatGPT и всей современной ИИ-индустрии.

Дженсен Хуанг считает, что пора отказаться от понятия «дата-центр» как от безнадежно устаревшего гигантского холодильника файлов, который ничего не создает, а лишь позволяет загружать данные, хранить и доставать по запросу. Сегодняшняя инфраструктура работает не как склад, а как полноценный производственный цех — ИИ-фабрика.

Механика проста: на вход подаются гигаватты электричества и массивы сырых данных из которых генераторы круглосуточно производят новый продукт — токены интеллекта. Это и есть фундаментальный сдвиг от хранения к производству. Изменился и физический масштаб железа. Когда обычные люди слышат аббревиатуру GPU, они все еще представляют маленькую видеокарту в домашнем компьютере. Но реальность Nvidia выглядит иначе.

Nvidia проектирует системы как единый гигантский организм, где тысячи чипов работают синхронно. Это позволяет компании ежегодно увеличивать производительность в 10 раз, обгоняя классический закон Мура. Такая современная ИИ-фабрика может стоить и 50 млрд долларов, и занимать огромную территорию, превращаясь в самый сложный промышленный объект в истории человечества.

Пока мир спорит, заменит ли нейросеть человека, глава Nvidia уверен, что меняется парадигма. Эпоха использования софта как инструмента заканчивается — совсем скоро компании будут нанимать его в формате агентского ИИ. Разница принципиальная: вместо того чтобы открывать программу и нажимать кнопки, нужно поставить задачу цифровому агенту, который выполняет её от и до, принимая решения по ходу дела.

Изменится роль целых департаментов. Хуанг считает, что IT-отделы компаний неизбежно трансформируются в HR-отделы для цифровых сущностей. Их задачей станет не просто установка программ, а полноценный онбординг ИИ-агентов. Нужно будет обучать цифровых сотрудников специфике бизнеса и корпоративной культуре, а главное — оценивать их KPI в точности как и живых людей. Появятся смешанные команды, где рядом с людьми будут трудиться цифровые инженеры и маркетологи. Это уже реальность самой Nvidia.

Дженсен говорит, что в его компании все разработчики чипов и софта уже работают в паре с Cursor. Каждый инженер дополнен искусственным интеллектом, что кардинально меняет профессию. Вполне вероятно, что классическое программирование, когда человек пишет код руками символ за символом, уйдет в прошлое. И «писать код» будет означать постановку задачи ИИ-фабрике, которая мгновенно сгенерирует решение. А его нужно будет проверить и оценить.

Следующий рынок на 100 триллионов долларов в мировой экономике по мнению Дженсена Хуанга — физический и биологический ИИ. Если нейросеть вроде Sora может сгенерировать реалистичное видео, где человек берет со стола стакан воды, например, значит, она понимает физику этого мира: гравитацию, трение, инерцию, освещение.

Если модель понимает мир, она может управлять и телом в этом мире. Но есть проблема: учить робота в реальном мире дорого, долго и опасно. Поэтому Nvidia создала свою «матрицу» — платформу Omniverse с виртуальным миром, где законы физики идентичны земным, но время течет в тысячи раз быстрее.

В симуляции цифровой двойник робота учится ходить, брать предметы и ориентироваться в пространстве. Может прожить миллионы жизней за пару дней. И когда его «мозг»-нейросеть загружают в железное тело, разница между симуляцией и реальностью оказывается минимальной. Хуанг называет Omniverse одной из самых недооцененных технологий современности.

Следующий колоссальный прорыв — цифровая биология. Если нейросеть может выучить язык и понять физику мира, то способна понять и язык самой жизни — структуру белков и химических соединений.

Уже сейчас есть модели вроде Evo2, которые позволяют буквально «общаться» с клетками. Можно спросить у цифровой клетки о её свойствах и функциях, поставить задачу создать клетку с определенными характеристиками. Биология превращается в инженерную дисциплину, где с живой материей можно взаимодействовать почти как с чат-ботом.

Глава Nvidia говорит о суверенном ИИ, когда данные становятся национальным ресурсом, сравнимым с нефтью или золотом.

Каждое государство обязано строить свои собственные ИИ-фабрики, а не полагаться только на чужие модели. Использовать свои данные нужно для формирования национальной интеллектуальной базы, которая будет отражать культуру, язык и ценности конкретной страны. Хуанг отмечает, что этот тренд уже набирает обороты: стартапы и государственные инициативы по созданию суверенного ИИ появляются по всему миру.

Дженсен не скрывает разочарования текущей ситуацией с Китаем. Доля Nvidia на китайском рынке с 95% рухнула до 0% из-за санкций и ограничений.

Изоляция не останавливает Китай, а заставляет мобилизоваться: китайцы вынуждены создавать собственную, полностью независимую архитектуру. США теряют не просто рынок сбыта, а контроль над стандартами. В итоге Америка рискует получить мощного и полностью автономного конкурента, который больше не будет нуждаться в западных технологиях.

У создателя самой дорогой компании в мире есть своя философия. Хуанг всегда исходит из «первичных принципов», отказавшись от аналогий. То есть не смотрит, как делают другие, и не пытается сделать немного лучше, а разбивает проблему на фундаментальные истины и строит решение с нуля. Это позволяет заглянуть в будущее. Именно так появилась идея CUDA: не улучшать графику, а переосмыслить чип как универсальный вычислитель.

На вопрос о книгах, повлиявших на его философию, Хуанг дал конкретные рекомендации для любого, кто хочет понять технологии и бизнес:

• «Дилемма инноватора» Клейтона Кристенсена. О том, почему успешные компании терпят крах перед новыми технологиями.
• «Преодоление пропасти» Джеффри Мура. Библия хайтек-маркетинга о том, как превратить продукт для гиков в массовый товар.
• «Позиционирование» Эла Райса и бестселлер «Sapiens».

А любимая еда и способ борьбы со стрессом у Дженсена максимально простой и человечный — простая жареная курица.