Huang 氏の最新インタビュー: 30 年前に戻れるなら、私は NVIDIA を立ち上げることはなかったでしょう!

ベルサイユの中国人起業家サークルに、ジェンセン・フアンというもう一人の大物が加わった。

最近の公開インタビューで、黄氏は「もし30歳のときに戻って、NVIDIAを立ち上げようと決めたレストランに入ったら、同じ選択をするでしょうか？」と質問された。

黄さんはきっぱりと「だめですよ！」と言いました。

黄氏の予想外の答えを聞いた司会者は、黄氏がいつものようにみんなと冗談を言っているのだと思い、すぐに冷静さを失った。

2つの電子商取引大手に続いて、もう1人の「チップを作らないジェンセン・フアン」がいる。

しかし、黄社長が話を終えると、その場にいた二人の司会者の表情が突然変わった。

なぜなら、黄社長はすでに「ハートモード」を開始しており、この質問について真剣に考え、答えていることがわかったからです。

黄氏は「エヌビディアを設立した後に直面する困難がこれほど大きく、当時想像していたよりも百万倍も大変な拷問と屈辱に耐えなければならないと知っていたら、正常な精神を持った人なら誰もこの会社を設立しようとは思わなかっただろう」と語った。

「しかし、起業家のスーパーパワーは、物事がどれほど難しいかを尋ねたり恐れたりするのではなく、物事はそれほど難しいことではないと常に感じることです。自分の脳をだます必要があります。」

1時間以上に及ぶインタビューの中で、黄氏はチキンスープを振る舞うだけでなく、NVIDIAを設立してからの30年間で直面したさまざまな問題について語り、自身のビジョンを共有しました。

彼は、NVIDIA がなぜここまで成長できたのか、そして NVIDIA の将来はどこにあるのかを皆に理解してもらいたいと考えています。

インタビューハイライト

ボス・フアンは、NVIDIA を常にプラットフォーム企業とみなしており、当初から開発者コミュニティへの貢献に尽力してきました。これは会社の長期的な成功にとって非常に重要です。

彼の見解では、テクノロジー業界の企業の規模は従来の概念に制約されるべきではなく、企業が直面する市場機会の規模が鍵となる。 AI市場は巨大であり、Nvidiaには新たなテクノロジーの巨人へと成長するチャンスがある。

黄社長は、スタートアップ企業はまだ現れていない巨大な市場チャンスを選択し、プラットフォーム構築の推進に粘り強く取り組み、重要な瞬間に重要な分野に全力で取り組む決心を固めるべきだと考えています。

起業家にとって、家族、友人、投資家からのサポートは非​​常に重要です。 NVIDIA も彼自身も、このような複雑な「サポート システム」のサポートによって、これまで頑張ってこられたのです。

Nvidia は株価が 80% 以上下落する事態を何度も経験していますが、彼と同社のほとんどの従業員は楽観的かつ粘り強く努力を続けており、それが最終的に AI のブルーオーシャンに進出する鍵となっています。

将来を見据えて、NVIDIA はデータセンター企業になることを目指しています。この目標に向けて、NVIDIA は高性能 GPU を開発し、データフローのための新しいネットワーク接続を確立します。

Nvidiaの最も暗い時

黄氏は時計の針を1997年に戻した。当時、NvidiaはRIVA 128を出荷する準備を整えていた。RIVA 128は、当時のコンピュータ史上最大級のグラフィックチップであり、初の完全な3Dアクセラレーションを備えたコンピュータグラフィックチップだった。

当時、口座にはまだ会社を6か月間運営するのに十分な現金が残っていました。

突然、Nvidia が間違った方向に進んでいることに気づき、Microsoft は DirectX を立ち上げました。 Microsoft は市場のリーダーですが、Nvidia のアーキテクチャとはまったく互換性がありません。

Nvidia は設立当時は業界初の企業でしたが、その時点ですでに競合企業が 30 社存在し、世界はまったく異なる状況でした。

幸いなことに、当時の賢明な判断が会社を救った。

当時、Nvidia は Microsoft と戦わず、DX をサポートすることを決定しました。彼らは、DXをサポートするコンテンツを構築するために全力を尽くし始めました。

RIVA 128 は、3D コンテンツをレンダリングするための世界初の完全ハードウェア アクセラレーション チップです。影からアニメーションまで、すべての要素はハードウェアで高速化されます。

Nvidia はテクスチャ キャッシュを実装し、バス制限とフレーム バッファー制限を当時の物理が耐えられる最大値に設定しました。

彼らは当時考えられ得る最も強力なチップを製造し、最速のメモリと最高のテクノロジーを使用し、業界の限界を常に押し広げてきました。

Nvidia はまた、競合他社が受け入れるよりもはるかに高い最大コスト ラインを選択し、DirectX で可能なすべてを実装し、可能な限り野心的に構築しました。そのため、Nvidia の製品よりも優れた、または高速な製品は他にありませんでした。

そして30年が経過しましたが、現在に至るまで、Nvidia は相変わらず同じことを続けています。最高のチップを作り続けているのです。

NVIDIA が生き残り、発展することができた最も重要な理由は、ニッチ市場、つまりコンピューター ハードウェア愛好家市場を見つけたことです。

黄社長は、製品が十分に優れていて、ターゲット層を見つけることができれば、人々は必ずそれを購入すると信じています。

だから、一見普通の人々の生活とは関係ないように見える業界の最先端の技術を追求しているにもかかわらず、その製品にお金を払うユーザーは常に存在するのです。

このように、NVIDIA は次から次へと暗い時期を乗り越えながら、今日まで発展を遂げてきました。

重要な瞬間に主要技術を総動員

NVIDIA は開発の過程で数え切れないほどの危機に直面し、生き残るために全財産を賭けなければなりませんでした。幸いなことに、黄社長と NVIDIA はどちらも正しい賭けをしました。

たとえば、昔、NVIDIA は「エミュレータ」と呼ばれる技術を採用することを決定しました。

チップが製造される前にチップのハードウェアおよび関連ソフトウェア レベルをシミュレートできるため、テープアウトなしでドライバーおよび関連するすべてのソフトウェアの問題を調整し、チップの潜在能力を最大限に引き出すことができます。

この技術を開発した会社はICOSと呼ばれていましたが、開発した製品は市場を見つけることができず、最終的に倒産しました。

会社が閉鎖される日に、黄さんは会社に電話をかけて、「倉庫にある在庫を全部買いたい」と言いました。

当時、NVIDIA がこのテクノロジを必要とした理由は、テープアウト前にドライバの書き込みを可能な限り完了するのに役立つためでした。

それがなければ、NVIDIA はまずチップをテープアウトし、次にドライバーを書き、バグを修正し、そして再びチップをテープアウトしなければなりません。しかし、追加のテープアウトプロセスにかかるコストの増加は、Nvidia の破産に直接つながるでしょう。

そこで彼らは技術を購入し、テープアウト前にシミュレーションを実行し、ドライバーを書き、そしてテープアウトして市場に送り出しました。

上場前に、黄氏と技術ディレクターは、チップとドライバーの両方を一度に作らなければならないと話していた。それができなければ、テープアウトを続ける資金がなくなり、倒産してしまうだろう。

このような大きなプレッシャーの下、「エミュレータ」技術を購入した後、黄氏は完璧なチップを一発で生産できると確信しました。

テープアウトの前に、Nvidia はチップ全体を「シミュレート」し、ソフトウェア スタック全体を開発し、すべてのドライバーとすべてのソフトウェアをチェックし、すべてのゲームを実行し、すべての VGA アプリケーションをテストしました。

その後、Nvidia が完璧なチップを作り、それを市場に投入し、会社は救われました。

会社と製品のための堀を築く方法

Nvidia の現在の成功は、GPU のコンピューティング能力だけによるものではありませんが、より重要な理由は、10 年前に Nvidia が CUDA への投資を開始し、ディープラーニングの可能性に楽観的になり、関連するエコシステムを構築したことです。

黄氏がそのような決断を下した理由は、GPU が使用する並列コンピューティング方式が最良のコンピューティング方式であると信じていたからです。

Nvidia が現在優位に立っているのは、同社がほぼ市場全体を創造し、製品を適切な方法で構築し、その周囲のエコシステム全体を支援して製品が最終市場に役立つようにしたからです。

このようにして、黄社長はNVIDIAをプラットフォーム企業として成功裏に築き上げました。

黄氏の目には、NVIDIA は製品プラットフォームであり、サービス プラットフォームであり、テクノロジー プラットフォームでもある。

早い段階で参加し、意図的にエコシステム全体の成功に貢献すれば、最終的にはこのネットワークと、周囲に構築されたすべての開発者や顧客を所有することになるでしょう。

このネットワークは本質的には Nvidia の堀です。

NVIDIAの経営理念

黄氏はインタビューの中で自身の経営哲学についてさらに詳しく語った。

彼は過去30年間にわたり、かなりの量の経営管理に関する本を読んできました。彼は、まず本の内容を楽しみ、そこからインスピレーションを受けるべきだが、何も考えずにそれを完全に受け入れてはいけないと信じています。

これらの本の目的は経験を共有することです。本を読んだ後に問うべき質問は、「これは私の世界にとって何を意味するのか？」です。私が経験していることを考えると、これは私にとって何を意味するのでしょうか?これは私と私の環境にとって何を意味するのでしょうか?

私が達成したいことにとって、これは何を意味するのでしょうか?これは Nvidia の現在と能力にとって何を意味するのでしょうか?

彼の見解では、Nvidia のアーキテクチャは、将軍や大佐のいない軍隊のようなものではない。黄氏はNvidiaの組織構造について次のように説明した。

私たちはそういう風には設定されていません。私たちはトップダウンの指揮統制と情報伝達システムを確立していませんでした。

私たちが構築しているのは、実際にはコンピューティング スタックのようなものです。一番下にはアーキテクチャがあり、その次にチップ、その次にソフトウェアがあり、その上にさまざまなモジュールがあります。これらのモジュールの各層は人です。

企業のアーキテクチャは（私にとって）コンピューティング スタックを備えたコンピューターと、システムのさまざまな部分を管理する人々です。

誰が誰に報告するか、あなたの役職はスタック内のどこにいてもあなたの位置には影響しません。

特定のレイヤーの特定の機能でそのモジュールを実行するのが最も得意な人が、そのモジュールの責任者になることになります。その人がモジュールのリーダーです。これは、NVIDIA アーキテクチャの最も重要な機能の 1 つです。

組織は、製品を構築するための最適な機械アーキテクチャである必要があります。それが会社です。

しかし、どの会社も見た目はまったく同じですが、構築しているものはすべて異なります。これはちょっとおかしい気がします。

フライドチキンの作り方は、ハンバーガーをひっくり返す方法や中華チャーハンの作り方とは異なります。しかし、なぜ機械とプロセスはまったく同じなのでしょうか?

ほとんどの会社の組織図を見ると、すべてが非常に似ているので、私にとっては賢明ではありません。

NVIDIA では、各グループが 1 つのビジネスを担当し、別のグループが別のビジネスを担当しており、それらはすべて高度な自律性を備えている必要があります。

従来の企業統治の枠組みは私にとって意味がありませんでした。

会社の構造は、何を構築したいかによって決まります。そして、会社がそれを構築するのに最適な構造は何でしょうか?これが常に最優先です。

Nvidia は、情報システムとその連携の仕方に関して、ニューラル ネットワークのように配線されています。

なぜなら、社内には「使命こそがボス」という言葉があるからです。

私たちはミッションが何であるかを理解し、そのミッションを達成するために最高のスキル、最高のチーム、最高のグループ、最高のリソースを結び付けます。

これは、まったくルールのない方法で組織全体に実行され、ニューラル ネットワークのように見えます。

このように会社を構成することの欠点は、リーダーに対するプレッシャーが非常に高くなることです。

その理由は、指揮統制システムでは、あなたが報告する人のほうがあなたよりも権力を持っているからです。彼らがあなたよりも力を持っている理由は、彼らがあなたよりも情報源に近いからです。

NVIDIA では、情報がさまざまな人々に素早く広まります。

チームレベルで。たとえば、つい先ほど私はロボット工学の会議に出席していました。私たちはいくつかの事柄について話し合い、いくつかの重要な決定を下していました。

部屋には最近大学を卒業した人、副社長 3 人、E スタッフ 2 人がいました。一緒に決断を下すその瞬間、私たちはいくつかの事実を検討し、そして決断を下し、全員が同時にそれを聞きました。

誰か一人が他の人よりも大きな力を持つことはありません。それは意味が分かりますか? NVIDIA では、新卒者は他の従業員とまったく同じ時間で学習し、成長します。

NVIDIAの開発展望

黄仁勲氏の見解では、将来的にはデータセンターがコンピューターの新しい形になるため、Nvidia は将来データセンター企業になるだろう。この目標に向けて、さまざまな分野のスタートアップ企業の買収など、さまざまなリソースを蓄積しています。

黄氏は次のように語った。「データセンター企業になりたいのであれば、処理チップを作るだけではその目標を達成できません。」データセンターとデスクトップ コンピューターや携帯電話との違いは、内部のプロセッサではありません。

当然のことながら、データセンターのデスクトップ コンピューターは同じ CPU と GPU を使用します (少なくともそれに近いもの)。

それらの違いを決定づけるのは、処理チップではなく、そのネットワークとインフラストラクチャです。それは、コンピューティングがどのように分散されるか、セキュリティがどのように提供されるか、ネットワークがどのように実現されるか、などです。これらの特性は Nvidia ではなく、Melanox に関連しています。

つまり、Nvidia は未来のコンピューターを構築したいと考えており、その未来のコンピューターはデータセンターになるだろうという結論になります。

次に、ネットワーク業界に参入する必要があります。したがって、InfiniBand の重要性は人々が認識しているよりもはるかに大きいと私たちは考えています。

当社が Mellanox を買収したとき、同社の技術と製品は大規模な言語モデルのトレーニングに必要だとわかり、同社買収に非常に積極的でした。

また、将来的には、クラウド コンピューティングはハイパースケールから始まり、コモディティ コンポーネント、多数のユーザーを使用し、1 台のコンピューター上で多数のユーザーを仮想化すると考えられます。

人工知能は実際には分散コンピューティングに関するものであり、トレーニング作業ではドメイン間の調整が必要であり、数百万のプロセッサの動作を調整する必要があります。

つまり、AI とクラウド コンピューティングのロジックはまったく異なります。

既製のハイパースケール コンピューターを使用して AI を実行する方法は、従来のクラウド ビジネスにも、検索クエリにも、これらすべての目的に最適です。しかし、モデルのトレーニングやモデル機能の共有に関してはそうではありません。

検討の結果、NVIDIA がスーパーコンピューティングに最適なネットワークを構築すべきだと判断しました。

これら 2 つのアイデアの組み合わせにより、世界をリードする高性能ネットワーク企業である Mellanox こそが、まさに協力すべき最適な企業であると確信しました。

メラノックスの買収は、おそらくテクノロジー企業による史上最高の取引の一つ、あるいは最高の取引の一つだ。