Maszyna myśląca. Jensen Huang, Nvidia i najbardziej pożądany chip na świecie
Stephen Witt
Współczesny komputer coraz mniej przypomina narzędzie, które jeszcze kilkanaście lat temu kojarzyło się głównie z biurkiem, monitorem i procesorem wykonującym po kolei zadane mu instrukcje. Dzisiaj staje się raczej infrastrukturą dla nowych form przetwarzania świata: obrazów, języka, decyzji, modeli naukowych i całych procesów biznesowych. Sztuczna inteligencja nie pojawiła się przecież znikąd, jako abstrakcyjna chmura algorytmów unosząca się nad rzeczywistością. Za każdym modelem językowym, rozpoznawaniem obrazu czy generowaniem muzyki stoi bardzo materialna podstawa: energia, centra danych, architektury obliczeniowe i układy scalone, o które technologiczne koncerny potrafią dziś zabiegać z nie mniejszą determinacją niż dawniej państwa o złoża ropy. W tym kontekście historia Nvidii przestaje być opowieścią wyłącznie o kartach graficznych dla graczy. Staje się jednym z kluczy do zrozumienia tego, dlaczego akurat pewien producent układów GPU znalazł się w samym centrum rewolucji AI. W taką właśnie opowieść wprowadza nas Stephen Witt w książce „Maszyna myśląca. Jensen Huang, Nvidia i najbardziej pożądany chip na świecie”.
Na pierwszy rzut oka mogłoby się wydawać, że jest to po prostu biografia Jensena Huanga, współzałożyciela i wieloletniego szefa Nvidii. I rzeczywiście, postać Huanga jest tutaj osią narracji, ale byłoby sporym uproszczeniem zamknąć tę książkę wyłącznie w szufladce biografii technologicznego miliardera. Witt pokazuje bowiem jednocześnie historię człowieka, firmy, branży półprzewodników, Doliny Krzemowej oraz kilku kolejnych fal technologicznych, które doprowadziły do obecnego boomu na sztuczną inteligencję. Mamy tu więc dzieciństwo Huanga, emigracyjne doświadczenia, pierwsze zawodowe kroki w AMD i LSI Logic, założenie Nvidii w 1993 roku, bolesne początki firmy, ryzyko bankructwa, a później kolejne zwroty akcji prowadzące od akceleracji grafiki 3D do infrastruktury, bez której dzisiejsze uczenie maszynowe wyglądałoby zupełnie inaczej. Brzmi jak materiał na typową amerykańską opowieść o wizjonerze, który „wierzył bardziej niż inni”? Na szczęście nie tylko o to tutaj chodzi, choć trzeba przyznać, że autor momentami nie ucieka całkowicie od tego schematu.
Najciekawsza część książki dotyczy właśnie tego, jak pozornie wąska specjalizacja Nvidii okazała się fundamentem pod zupełnie nowy sposób myślenia o komputerach. Procesory graficzne, projektowane pierwotnie z myślą o renderowaniu obrazu i grach komputerowych, znakomicie nadawały się do równoległego wykonywania ogromnej liczby podobnych operacji. Tam, gdzie klasyczny CPU sprawdzał się jako wszechstronny, sekwencyjny wykonawca zadań, GPU zaczęło przypominać armię prostszych, ale działających jednocześnie pracowników. To właśnie ten rodzaj obliczeń okazał się bezcenny dla sieci neuronowych. Na łamach książki pojawiają się więc takie pojęcia jak CUDA, równoległe przetwarzanie, deep learning, backpropagation czy architektura transformerów, ale Witt stara się prowadzić czytelnika w taki sposób, aby nie zamienić historii Nvidii w wykład z inżynierii komputerowej. Nie zawsze metafory techniczne są idealne, ale zasadniczo autorowi udaje się uchwycić najważniejsze: sztuczna inteligencja nie rozwinęła się wyłącznie dzięki lepszym algorytmom, lecz także dzięki sprzętowi, który pozwolił te algorytmy trenować w praktycznej skali.
Warto docenić, że książka nie ogranicza się do prostego ciągu sukcesów. Nvidia wielokrotnie funkcjonowała w warunkach ogromnej presji, a jej pierwsze decyzje technologiczne nie zawsze były trafione. Opisy okresów, w których firma znajdowała się blisko upadku, należą do mocniejszych fragmentów książki, ponieważ pokazują, że dzisiejsza dominacja nie była ani oczywista, ani liniowa. Ciekawie wypada też wątek tworzenia rynków, których jeszcze nie było. Huang miał szukać nie tyle miejsca w istniejącej konkurencji, ile tak zwanych „zero-billion-dollar markets”, czyli obszarów pozornie bez wartości, których znaczenie ujawnia się dopiero po latach. Z perspektywy czasu brzmi to efektownie, ale w trakcie podejmowania decyzji oznaczało ryzyko, koszty, niezrozumienie i konieczność przekonywania ludzi do kierunku, którego nie dało się łatwo wpisać w arkusz kalkulacyjny. To chyba najważniejsza lekcja biznesowa płynąca z tej książki: przełomowe technologie bardzo często zaczynają jako coś nieoczywistego, niewygodnego i chwilowo nieopłacalnego.
Stephen Witt dobrze radzi sobie również z pokazaniem ekosystemu, w którym Nvidia rosła. Nie mamy tu tylko jednej firmy zamkniętej w próżni, ale szerokie tło obejmujące konkurencję z Intelem, rozwój rynku gier komputerowych, zapotrzebowanie naukowców na moc obliczeniową, eksplozję kryptowalut, a w końcu zapotrzebowanie laboratoriów AI i wielkich spółek technologicznych na układy zdolne trenować coraz większe modele. W tle przewijają się nazwiska badaczy i praktyków uczenia maszynowego, między innymi Geoffrey Hinton, Ilya Sutskever czy Alex Krizhevsky, których prace pomogły pokazać, że sieci neuronowe mogą wreszcie wyjść z akademickiej niszy. Dzięki temu „Maszyna myśląca…” ma wartość nie tylko jako książka o Nvidii, ale także jako zwięzłe wprowadzenie do tego, jak przez ostatnią dekadę zbiegły się ze sobą informatyka, biznes, sprzęt i ambicje największych graczy technologicznych.
Najbardziej problematyczny pozostaje sposób przedstawienia samego Huanga. Z jednej strony jest to niewątpliwie postać fascynująca: pracowita, wymagająca, wyjątkowo odporna na porażki i potrafiąca utrzymać w firmie bardzo silną kulturę techniczną. Z drugiej strony opisy jego wybuchowego stylu zarządzania, krzyków, presji i niemal religijnego skupienia na pracy mogą budzić ambiwalentne odczucia. Autor nie przemilcza tych elementów, ale czasami zbyt mocno zbliża się do dobrze znanej konwencji biografii „trudnego geniusza”, w której toksyczne zachowania zostają częściowo usprawiedliwione późniejszym sukcesem. Nie jest to wada przekreślająca książkę, bo Witt pokazuje również lojalność Huanga wobec pracowników i jego zdolność do przyciągania talentów, jednak bardziej krytyczna analiza kultury organizacyjnej Nvidii na pewno dodałaby całości jeszcze więcej głębi. Podobnie nieco więcej miejsca można było poświęcić zagadnieniu monopolizacji rynku chipów AI, zależności globalnej gospodarki od jednego dostawcy i politycznym konsekwencjom tak skoncentrowanej przewagi technologicznej.
Na osobną uwagę zasługuje część poświęcona sztucznej inteligencji i pytaniom o jej dalszy rozwój. Witt pokazuje różne stanowiska: od pragmatycznego optymizmu Huanga, przez sceptycyzm części badaczy, po bardziej filozoficzne obawy dotyczące tego, czy maszyny mogą kiedyś stać się zagrożeniem dla człowieka. Nie jest to jednak książka z zakresu filozofii umysłu ani etyki AI, dlatego czytelnik oczekujący pogłębionych rozważań o świadomości, intencjonalności czy ryzyku egzystencjalnym może poczuć pewien niedosyt. Mimo to te fragmenty dobrze pokazują atmosferę naszych czasów: fascynację połączoną z niepokojem. Mamy technologię, która potrafi pisać, rozpoznawać obrazy, wspierać diagnozy medyczne i automatyzować zadania intelektualne, ale wciąż nie do końca rozumiemy, jakie będą społeczne koszty jej upowszechnienia. I tutaj książka staje się czymś więcej niż historią firmy. Jest opowieścią o momencie, w którym infrastruktura techniczna zaczyna wyprzedzać społeczną wyobraźnię.
„Maszyna myśląca…” to bardzo sprawnie napisana, gęsta informacyjnie i przystępna książka dla osób, które chcą zrozumieć, dlaczego Nvidia znalazła się w centrum współczesnej rewolucji technologicznej. Nie trzeba być inżynierem elektroniki ani programistą CUDA, aby wynieść z tej lektury dużo wartościowej wiedzy, chociaż podstawowe zainteresowanie komputerami, biznesem lub sztuczną inteligencją zdecydowanie pomoże. Największą zaletą książki jest połączenie biografii, reportażu biznesowego i popularnonaukowego wyjaśnienia działania technologii, która coraz mocniej wpływa na nasze życie. Pewnym minusem jest miejscami zbyt duża koncentracja na osobowości Huanga oraz nie w pełni wykorzystany potencjał krytycznej refleksji nad monopolem, władzą technologiczną i kosztami kultury pracy opartej na nieustannej presji. Nie zmienia to jednak faktu, że jest to pozycja bardzo aktualna i potrzebna. Po jej przeczytaniu inaczej patrzy się nie tylko na karty graficzne, ale też na każdy wygenerowany przez AI tekst, obraz czy odpowiedź, za którą gdzieś w tle pracuje niezwykle pożądany kawałek krzemu.
