Jensen Huang

Isang Buhay sa Inhenyering Pang-entreprenyur at Artipisyal na Katalinuhan

Mula sa pagkabata sa Asya hanggang sa pamumuno ng NVIDIA Isang talambuhay na batay sa ebidensya at isang mapanuring paghahambing kay Steve Jobs

Edisyong Filipino Saklaw ng pananaliksik 11 Nobyembre 2026

Mga nilalaman

Panimula

Pag-unawa sa tao sa likod ng plataporma

Ang kahalagahan ni Jensen Huang ay nakasalalay sa pagbabagong tinulungan niyang mangyari: ang mga computer na dinisenyo upang gumuhit ng mga larawan ay naging mga makina na makakatulong sa mga mananaliksik na sanayin ang artipisyal na katalinuhan. Ang kompanyang kanyang itinatag noong 1993 ay lumaki mula sa isang hindi tiyak na graphics startup patungo sa pangunahing tagapagbigay ng imprastraktura sa likod ng modernong AI. Ang tagumpay na iyon ay nararapat ng masusing pagsusuri. Hindi ito nangangailangan ng isang kuwentong alam niya ang hinaharap, kumilos nang nag-iisa, o hindi kailanman nagkamali.

Sinusunod ng librong ito ang kanyang buhay mula sa pagkabata sa Asya sa pamamagitan ng migrasyon, edukasyon, trabaho sa inhenyeria, pagiging entreprenyur, at ang paglaki ng NVIDIA. Tinitingnan nito ang pamilya at mga institusyon na humubog sa kanyang mga oportunidad, ang mga kasamahan at kasosyo na gumawa ng kompanya posible, at ang mahihirap na desisyon na muling nagbago ng direksyon nito. Itinatanong din nito ang isang mas kaakit-akit na tanong habang lumalaki ang kanyang pampublikong profile: maaari bang makatwirang tawagin si Jensen Huang na isang buhay na Steve Jobs?

Ang sagot na binubuo dito ay may kondisyon. Parehong pinagsama ng dalawang lalaki ang teknolohiya, pangmatagalang paniniwala, at isang pambihirang kakayahang ipaliwanag ang isang hinaharap na hindi pa malinaw na nakikita ng iba. Parehong naging malapit na nauugnay sa kanilang mga kompanya. Ngunit si Huang ay hindi kapalit ni Jobs. Ang kanyang edukasyon sa inhenyeria, pagpapatuloy ng pamumuno, mga kliyenteng pang-enterprise, at pagtuon sa pagbuo ng isang plataporma ng computing ay naghihiwalay sa kanya sa co-founder ng Apple. Ang paghahambing ay kapaki-pakinabang kapag tumutukoy ito sa mga partikular na pag-uugali. Nagiging nakakalito ito kapag pinalitan nito ang dalawang kumplikadong tao ng mga palitan na simbolo.

Ang isang buhay na nagpapatuloy pa ay hindi maaaring magkaroon ng isang pangwakas na kabanata. Ang edisyong ito ay nagtatapos noong 11 Nobyembre 2026. Ang mga numerong pinansyal, mga titulo ng trabaho, mga pahayag ng board, at mga anunsyo ng produkto ay may petsa sa halip na ituring na mga permanenteng katotohanan. Ang mga retrospektibong pagsasalaysay ay kinikilala bilang mga alaala kung naaangkop. Ang mga paliwanag ng kompanya tungkol sa sariling teknolohiya nito ay mahalagang ebidensya ng kung ano ang inanunsyo, ngunit hindi ito independiyenteng ebidensya ng bawat pag-aangkin ng pagganap.

Hindi rin ito isang fictionalized na talambuhay. Walang mga imbentong diyalogo, pribadong iniisip, o muling itinayong mga eksena na ipinakita bilang katotohanan. Ang nakadokumentong pampublikong impormasyon ng pamilya ay kasama kapag nakakatulong itong ipaliwanag ang buhay. Ang mga hindi nakumpirmang edad, mga spekulatibong motibasyon, at mga sensational na detalye ay hindi nagiging totoo sa pamamagitan ng pag-uulit. Ang layunin ay isang nababasang salaysay na maaaring gamitin ng isang entreprenyur, mag-aaral, o propesyonal sa teknolohiya nang hindi kailangang paghiwalayin ang paghanga sa hype sa bawat pahina.

1 Isang pagkabata sa ibayo ng mga hangganan

Taiwan Thailand at isang desisyon ng pamilya

Ipinanganak si Jen-Hsun Huang, na kilala bilang Jensen Huang, noong 17 Pebrero 1963 sa Taiwan. Nagkakaiba ang mga ulat sa lungsod ng kapanganakan, na ang ilang mas naunang mga profile ay nagtukoy ng Tainan at ang mas huling pag-uulat ay nagtukoy ng Taipei. Ang Taiwan ang ligtas na heograpikal na panimulang punto. Mahalaga ang pagkakaiba dahil ang isang talambuhay ay hindi dapat tahimik na nagpapalit ng isang paulit-ulit na detalye sa isang katiyakan. [1]

Ang kanyang pagkabata ay tumawid sa mga hangganan ng bansa bago pa man gawin ito ng kanyang karera. Nanirahan ang pamilya sa Taiwan at pagkatapos sa Thailand. Sa kanyang panayam kay Condoleezza Rice, inalala ni Huang na lumipat ang kanyang ama sa Thailand upang tumulong magtatag ng isang oil refinery. Inilarawan niya ang kanyang ama bilang isang inhinyero at ang kanyang ina bilang nagtrabaho bilang katulong sa isang Katolikong paaralan matapos lumipat ang pamilya sa Amerika. Ito ang kanyang mga pampublikong alaala, sa halip na isang independiyenteng muling itinayong rekord ng trabaho. Nais ng kanyang mga magulang ng mga oportunidad sa edukasyon para sa kanilang mga anak na lalaki, at pumunta ang mga lalaki sa Estados Unidos bago nakumpleto ng kanilang mga magulang ang paglipat. Sa mga huling panayam, ikinonekta ni Huang ang paghihiwalay na iyon sa mga pag-asa ng kanyang mga magulang para sa kanilang mga anak. [2]

Ang kuwento ng migrasyon ay madalas na ibinabawas sa isang maikling motibasyonal na pagkakasunod-sunod: isang mahirap na imigranteng bata ay dumating, nagtrabaho nang husto at naging bilyonaryo. Ang gayong pagkakasunod-sunod ay nagtatago ng halos lahat ng ginawang posible ang paglalakbay. Ang mga bata ay hindi pumipili ng mga sistema ng imigrasyon, mga palitan ng pera, mga pagpasok sa paaralan o ang kagustuhan ng mga kamag-anak na tanggapin sila. Ang mga magulang ay gumagawa ng mga mahahalagang desisyon na may hindi kumpletong impormasyon. Ang isang bata ay nagmamana ng kapwa oportunidad at kawalang-katiyakan na nilikha ng mga desisyong iyon.

Para kay Huang, ang paglipat sa pagitan ng mga bansa ay nangangahulugan ding paglipat sa pagitan ng mga wika at mga inaasahan. Ang praktikal na hamon ay hindi lamang pag-aaral ng bokabularyo. Kasama rito ang pagkilala kung paano nakikipag-usap ang mga tao sa mga guro, nakikipagnegosasyon ng mga pagkakaibigan, tumutugon sa hidwaan at humuhusga ng kakayahan. Ang isang mag-aaral ay maaaring maunawaan ang matematika bago niya maunawaan ang mga panlipunang tuntunin ng isang silid-aralan. Ang mga magkakaibang uri ng pagkatuto na ito ay hindi kinakailangang umuusad sa parehong bilis.

Magiging spekulasyon na sabihing ang migrasyon ay direktang nagdulot ng isang partikular na gawi sa pamamahala pagkalipas ng maraming dekada. Ang mas maingat na konklusyon ay ang pag-aangkop ay naging maagang katotohanan ng kanyang buhay. Ang kanyang huling karera ay paulit-ulit na nagsasangkot ng pagpasok sa hindi pamilyar na teritoryo, pagtukoy ng mga tuntunin nito at pagpapasya kung aling mga palagay ang maaaring hamunin. Ang pagkakahawig ay nagpapahiwatig, hindi isang sikolohikal na diyagnosis.

Ang papel ng kanyang mga magulang ay dapat ding maunawaan nang hindi nag-iimbento ng isang kumpletong archive ng pamilya. Ang mga pampublikong ulat ng kanilang mga trabaho at pangalan ay hindi pantay sa kalidad. Ang pinakamalakas na paulit-ulit na ebidensya ay tumutukoy sa kanilang pangako sa edukasyon at sa kaguluhan na tinanggap nila upang ito ay habulin. Ang kanilang kahalagahan ay hindi nakadepende sa pagpuno ng bawat puwang ng isang makatwirang detalye. Ang kanilang desisyon ay nagbigay kay Huang ng access sa mga institusyon at mga network na naging sentral sa kanyang teknikal na pag-unlad.

Ang panganib ng hindi maiiwasang kuwento ng tagumpay

Ang pag-alam sa wakas ay nagbabago sa paraan ng pag-interpret ng mga mambabasa sa pagkabata. Ang isang ordinaryong tagumpay sa silid-aralan ay maaaring maging palatandaan ng henyo; ang isang hindi komportableng karanasan ay maaaring maging mahalagang paghahanda para sa pamumuno. Walang alinmang konklusyon ang awtomatikong sumusunod. Maraming talentadong migranteng nagtitiis ng hirap nang hindi nagtatayo ng mga malalaking kompanya. Maraming matagumpay na entreprenyur ang may ibang-ibang pagkabata.

Ang kapaki-pakinabang na tanong samakatuwid ay hindi kung ang batang Huang ay nakatakda nang lumikha ng NVIDIA. Ito ay kung paano lumawak ang mga oportunidad na magagamit sa kanya, at kung ano ang ginawa niya sa mga ito sa hinaharap. Ang diskarteng iyon ay nagbibigay ng wastong timbang sa pagsisikap nang hindi binabalewala ang mga desisyon ng pamilya, pampublikong edukasyon at mga makasaysayang pangyayari na nagpadali sa pagsisikap.

2 Kentucky at ang karanasan ng pagiging iba

Paninirahan sa Oneida

Ang isang partikular na mahalagang pagwawasto ay tumutukoy sa panahon ni Huang sa Kentucky. Sinasabi ng Oneida Baptist Institute na siya at ang kanyang kapatid ay nanirahan sa dormitoryo nito habang pumasok sa pampublikong Oneida Elementary School sa kabilang ibayo ng South Fork ng Kentucky River. Dahil ang institusyon noon ay isang high school, tumawid ang mga lalaki sa isang gumagalaw na tulay upang maabot ang kanilang mga klase. Hindi tama na ituring ang boarding arrangement at ang pagpapatala sa silid-aralan bilang iisang bagay. [3]

Ang kuwento ay nagkaroon ng mga dramatikong bersyon sa paglipas ng panahon. Inalala ni Huang ang isang magaspang na pagpapakilala sa Estados Unidos at ang pagkakalagay sa kanya kasama ang mga nakatatandang lalaki sa mga pangyayaring hindi ganap na inasahan ng kanyang pamilya. Ang profile ng Oregon State ay nagtatala ng kanyang paglalarawan sa mahirap na pagpapakilala na iyon habang nagtatala rin ng kanyang pagmamahal sa karanasan sa paaralan. Parehong elemento ang kabilang sa ulat: ang hindi kaginhawahan at pasasalamat ay hindi nagtatanggihan. [4]

Ang mga label ng institusyon ay nararapat ng pag-iingat. Ang isang pariralang tulad ng reform school ay maaaring magpahatid ng alaala ng tagapagsalita tungkol sa kapaligiran, ngunit maaaring hindi ito sapat na naglalarawan sa buong kasaysayan ng institusyon o bawat mag-aaral. Ang mas ligtas na mga katotohanan ay ang boarding arrangement, ang pagpasok sa elementary school at ang makabuluhang pag-aangkop sa kultura na naranasan ng isang batang malayo sa kanyang mga magulang.

Ang isang institusyon sa pagkabata ay maaaring maalala sa hinaharap sa pamamagitan ng isang matingkad na detalye. Ang gumagalaw na tulay ay gayong detalye: konkreto, hindi malilimutan at independiyenteng nakadokumento. Mas kapaki-pakinabang ito kaysa sa isang imbentong paglalarawan ng kung ano ang iniisip ni Huang habang tinatawid ito. Ang pisikal na ayos ay nagsasabi sa mga mambabasa ng sapat tungkol sa distansya sa pagitan ng tahanan, paaralan at ang hindi pamilyar na mundo sa paligid niya.

Pagkalipas ng maraming taon, sinuportahan nina Jensen at Lori Huang ang isang bagong pasilidad sa Oneida. Ang institusyon ay nagtatala ng isang US$2 milyong matching grant, at ang nagresultang Huang Hall ay italaga noong 2019. Ang regalo ay nag-uugnay sa hinog na entreprenyur sa isang lugar na naging bahagi ng kanyang pagkabata, nang hindi hinihinging ipalagay na bawat aspeto ng pagkabatang iyon ay masaya. [3]

Katatagan nang hindi niroromantisize ang hirap

Ang mga ulat ng mga matagumpay na tao ay madalas na ginagawang reseta ang hirap: dahil ang hirap ay nauna sa tagumpay, ang mga hinaharap na lider ay dapat ding maranasan ang hirap. Ito ay mahinang pangangatwiran. Ang kahirapan ay maaaring magdulot ng kakayahang makahanap ng paraan, ngunit maaari rin itong maglimita ng oportunidad at magdulot ng pangmatagalang pinsala. Ang resulta ay nakadepende sa suporta, mga pangyayari at ang taong kasangkot.

Ang huling pampublikong diin ni Huang sa pagtitiyaga ay kaugnay sa kanyang pamumuno. Hindi ito dapat gamitin upang ipagdiwang ang panliligalig, kakulangan o maiiwasang pagdurusa. Ang makabuluhang aral ay mas makitid: ang mga tao ay maaaring matutong tumugon sa mahihirap na kondisyon, at ang mga institusyon ay makakatulong sa kanila na makabawi, magkaroon ng kumpiyansa at makahanap ng kapaki-pakinabang na trabaho.

Ang isang hinog na ulat ng katatagan ay kasama rin ang tulong. Ang kabataang umaangkop ay nangangailangan pa rin ng mga guro, kamag-anak, pagkain, tirahan at isang ruta patungo sa karagdagang edukasyon. Ang hinaharap na executive na naglalakbay sa isang krisis ay nangangailangan pa rin ng mga inhinyero, kliyente at pananalapi. Ang pag-alala sa pagpapatuloy na ito ay nakakatulong na pigilan ang talambuhay na maging kuwento ng nakahiwalay na lakas ng loob.

3 Oregon paaralan trabaho at ambisyon

Isang mas panatag na landas ng edukasyon

Ang pamilya ay kalaunan nanirahan sa Oregon, kung saan pumasok si Huang sa high school sa lugar ng Beaverton. Ang ulat ng Oregon State ay nagtatala rin sa kanya bilang isang pambansang ranggo na junior table-tennis player. Ang mga detalyeng ito ay nagpapakita ng isang kabataang nagtatayo ng parehong akademiko at mapagkumpitensyang kasanayan, bagaman hindi sila nagbibigay ng kumpletong taunang rekord ng paaralan. [4]

Ang ilang popular na buod ay nagsasaad ng eksaktong mga pagkakasunod-sunod ng paglaktaw ng grado o nagbibigay ng taon ng pagpasok sa unibersidad na salungat sa ibang impormasyon. Ang gayong katumpakan ay hindi kinakailangan upang maunawaan ang landas. Ang ligtas na mahalaga ay na umuusad siya sa paaralan, pumasok sa electrical engineering sa Oregon State University at natapos ang kanyang bachelor's degree noong 1984. Ang nakadokumentong petsa ng degree ay isang mas matibay na angkla kaysa sa isang spekulatibong muling pagtatayo ng bawat taon ng middle school.

Ang mapagkumpitensyang isport ay nagbibigay ng isang kapaki-pakinabang na paghahambing para sa inhenyeria, ngunit ang isang paghahambing ay hindi dapat ipagkamali bilang isang patunay ng sanhi. Ang isang table-tennis player ay paulit-ulit na nag-aangkop sa isang kalaban, tumatanggap ng agarang feedback at nagsasanay ng mga galaw hanggang sa maging maaasahan ang mga ito. Ang isang inhinyero ay natututo rin sa pamamagitan ng feedback. Kung si Huang ay may kamalayang nagdala ng mga partikular na gawi sa isport sa pamamahala ay hindi maaaring matukoy lamang mula sa pag-alam na naglaro siya.

Ang kanyang maagang trabaho sa serbisyo sa Denny's ay isa pang paulit-ulit na bahagi ng kanyang pampublikong kuwento. Nagsalita siya tungkol sa paghuhugas ng mga plato at paglilingkod sa mga kliyente, at tungkol sa mga aral ng ordinaryong trabaho. Ang trabaho sa restawran ay mahalaga dahil inilalagay nito ang kanyang pag-unlad sa labas ng eksklusibong mundo ng elite na teknolohiya. Bago pamahalaan ang mga inhinyero, mayroon siyang karanasan sa isang lugar ng trabaho kung saan ang serbisyo, bilis at ang koordinasyon ng maraming maliliit na gawain ay nakikita araw-araw. [2]

Ano ang maaaring ituro ng trabaho sa serbisyo

Ang isang restawran ay isang sistema. Nakikita ng isang kliyente ang isang pagkain, ngunit ang paghahatid ay nakadepende sa paghahanda, paghuhugas, pag-order, pagluluto, pagbabayad at komunikasyon. Ang isang kabiguan sa isang bahagi ay umaabot sa kliyente kahit mahusay ang ibang mga bahagi. Ito ay isang kapaki-pakinabang na paraan upang maunawaan kung bakit ang isang teknikal na mahusay na sangkap ay hindi lamang naglilikha ng isang matagumpay na produkto.

Ang parehong prinsipyo ay lumitaw kalaunan sa mas malaking sukat sa negosyo ng NVIDIA. Ang isang processor ay maaaring malakas habang nananatiling mahirap i-program. Ang software ay maaaring eleganteng habang walang distribution channel. Ang isang data center ay maaaring magkaroon ng sapat na mga processor ngunit kulang na networking, kuryente o paglamig. Ito ay mga analytical na paghahambing, hindi mga pag-aangkin na ang isang partikular na shift sa restawran ay nagbigay kay Huang ng blueprint para sa isang computing company.

Mayroon ding aral tungkol sa visibility ng trabaho. Ang isang senior executive ay maaaring maging insulated mula sa mga taong gumagawa ng produkto na magagamit. Ang trabaho sa serbisyo ay naglalantad ng mga kahihinatnan ng maliliit na operational na kabiguan nang mabilis. Ang halaga ng pamumuno ay nakasalalay sa pagpapanatili ng pagkausyoso tungkol sa mga kahihinatnan na iyon matapos ang status at yaman na ginagawang posible na iwasan ang mga ito.

4 Unibersidad inhenyeria at ang pagkikita kay Lori

Oregon State at ang mga pundasyon ng isang propesyon

Nakakuha si Huang ng kanyang Bachelor of Science in Electrical Engineering mula sa Oregon State University noong 1984. Itinatala ng unibersidad na si Lori Mills ang kanyang lab partner sa isang introductory na kursong electrical engineering at sila ay nagpakasal limang taon matapos magkakilala. Ang kanilang relasyon ay nagsimula sa loob ng teknikal na edukasyon na humuhubog din sa kanyang karera. [4]

Ang electrical engineering ay nag-alok ng higit pa sa isang kredensyal. Sinanay nito siya na mag-isip tungkol sa mga pisikal na sistema na nasa ilalim ng mga restriksyon. Ang isang circuit ay dapat tuparin ang mga kinakailangan sa timing, kuryente, gastos at pagiging maaasahan nang sabay-sabay. Ang isang disenyo na nagtatagumpay sa isang sukat ay maaaring mabigo sa iba. Ang disiplinang ito ay naiiba sa imahe ng inobasyon bilang isang biglang ideya na sinusundan ng walang kahirap-hirap na pagpapatupad.

Ang isang laboratoryo ng unibersidad ay ginagawang konkreto ang mga trade-off na iyon. Ang isang kalkulasyon ay dapat sa huli ay tumutugma sa isang gumaganang ayos ng mga sangkap. Ang hindi inaasahang pag-uugali ay dapat imbestigahan sa halip na ipaliwanag nang basta-basta. Ito ay mga pangkalahatang katangian ng edukasyon sa inhenyeria, hindi isang muling itinayong listahan ng mga partikular na assignment ni Huang. Nakakatulong ang mga ito na ipaliwanag ang uri ng propesyonal na paghubog na kinakatawan ng kanyang degree.

Si Lori ay hindi dapat ibaba sa isang supporting character na nagkataong nakilala ang isang hinaharap na bilyonaryo. Nag-aral siya ng inhenyeria at kalaunan ay naging co-donor sa mga makabuluhang proyektong pang-edukasyon. Ang pampublikong impormasyon ay sumusuporta sa papel na iyon. Hindi nito pinapawalang-bisa ang pag-uugnay sa kanya ng bawat pribadong desisyon na ginawa ng pamilya, ni pinapawalang-bisa nito ang pag-aangkin na siya ay may pormal na posisyon sa NVIDIA maliban kung itatatag ito ng isang maaasahang rekord.

Stanford habang nagtatrabaho

Natapos ni Huang ang isang master's degree sa electrical engineering sa Stanford University noong 1992 habang nagtatrabaho nang buong oras. Ang sariling talambuhay ng Stanford ay nagkukumpirma ng degree, habang inilalarawan ng Oregon State ang kombinasyon ng trabaho at graduate na pag-aaral. Inilalagay nito ang kanyang advanced na edukasyon sa loob ng kanyang propesyonal na pag-unlad sa halip na ganap na bago ito. [4, 5]

Mahalaga ang pagkakaibang iyon. Ang isang taong nag-aaral habang empleyado ay maaaring maghambing ng mga teoretikal na kasangkapan sa mga komersyal na problema. Ang akademikong trabaho ay maaaring maglinaw kung bakit ang isang disenyo ay kumikilos tulad ng ginagawa nito; ang trabaho ay maaaring maglalantad ng mga restriksyon na nilalaktawan ng isang ehersisyo sa silid-aralan. Walang alinmang setting ang pumapalit sa isa. Ang kanilang halaga ay maaaring mula sa paglipat sa pagitan ng mga ito.

Ang mga petsa ay humahamon din sa isang uso ngunit nakakalitong entreprenyur na salaysay. Si Huang ay hindi isang university dropout na tumanggi sa pormal na edukasyon upang agad magtayo ng kompanya. Sa panahon ng pagkakatatag ng NVIDIA, mayroon siyang mga kuwalipikasyon sa inhenyeria sa undergraduate at graduate at makabuluhang karanasan sa industriya ng semiconductor. Ang kanyang kuwento ay sumusuporta sa kahalagahan ng pag-aaral at propesyonal na paghahanda hindi bababa sa kasinglakas ng pagsuporta nito sa matapang na pagkuha ng panganib.

Ang pormal na edukasyon ay hindi nagbigay ng kumpletong reseta para sa pagiging entreprenyur. Hindi nito magagarantiyahan na bibili ang mga kliyente ng isang graphics chip, na magbibigay ang mga mamumuhunan ng kapital o na ang isang bagong software platform ay akitin ang mga developer. Nagbigay ito ng mga kasangkapan upang imbestigahan ang mga problemang iyon. Ang huling tagumpay ay nakadepende sa paglalapat at pagpapalawak ng mga kasangkapang iyon sa ilalim ng kawalang-katiyakan.

5 Pag-aaral ng negosyo ng semiconductor

AMD at LSI Logic

Ang regulatibong talambuhay ng NVIDIA ay nagtatala ng trabaho ni Huang sa Advanced Micro Devices mula 1983 hanggang 1985 at sa LSI Logic mula 1985 hanggang 1993. Ang petsa ng pagsisimula sa AMD ay nararapat panatilihin dahil ang ilang popular na ulat ay pinasimple ito sa 1984, ang taon ng kanyang bachelor's degree. Ang mga opisyal na rekord ng karera ay nagbibigay ng mas mahusay na kronolohikal na batayan kaysa sa isang maayos na pagkakasunod-sunod na hinuha mula sa pagtatapos. [6]

Sa AMD nagtrabaho siya sa disenyo ng microprocessor. Sa LSI Logic humawak siya ng mga responsibilidad sa inhenyeria, marketing at pamamahala, kabilang ang trabahong kaugnay ng negosyo nitong CoreWare. Ang mga papel na ito ay nagpalawak ng kanyang karanasan lampas sa disenyo ng isang indibidwal na circuit. Inilantad nila siya sa ugnayan sa pagitan ng teknikal na kakayahan, mga kinakailangan ng kliyente at komersyal na estratehiya. [6]

Ang mga semiconductor ay nagpapataw ng hindi karaniwang mga hinihingi sa isang bagong kompanya. Ang pagdidisenyo ng isang chip ay mahal; ang pagmamanupaktura ay nakadepende sa mga espesyalistang pasilidad; ang mga pagkakamali ay maaaring mangailangan ng mga mamahaling muling disenyo; at ang isang produkto ay maaaring dumating matapos na lumipat na ang isang merkado. Ang agwat sa pagitan ng isang desisyon sa inhenyeria at feedback ng merkado ay maaaring mahaba. Ang isang tagapagtatag sa industriyang ito ay nangangailangan ng parehong teknikal na paghuhusga at isang paraan upang pondohan ang kawalang-katiyakan.

Ang trabaho ng LSI Logic sa mga custom chip ay kaugnay na paghahanda para sa pag-unawa kung paano isinasalin ng mga kliyente ang isang kinakailangan ng sistema sa silicon. Ipinakita rin nito ang isang pagkakaiba na nanatiling sentral sa NVIDIA: ang mga kliyente ay bihirang gustuhin ang isang chip dahil lamang teknikal itong kawili-wili. Gusto nila ng isang resulta, tulad ng mas mahusay na graphics, mas mababang gastos, mas maikling oras ng computation o isang mas may kakayahang produkto ng kanilang sarili.

Pagiging higit pa sa isang espesyalista

Ang paglipat mula inhinyero patungong entreprenyur ay minsang inilalarawan bilang pag-iwan ng teknikal na trabaho. Ang karera ni Huang ay nagpapahiwatig ng ibang pattern. Ang teknikal na pag-unawa ay nanatiling sentral, habang ang bilog ng mga desisyon ay lumawak upang isama ang mga tao, pagpepresyo, pananalapi at pagpili ng merkado.

Ang isang entreprenyur ay dapat magpasya kung aling mga problema ang nararapat ng pansin ng organisasyon. Ang isang inhinyero ay maaaring mag-optimize ng isang tinukoy na disenyo; ang isang tagapagtatag ay dapat ding magpasya kung ang disenyong iyon ay dapat na umiiral. Ang tanong ay nagbabago mula sa kung ang isang bagay ay maaaring itayo patungo sa kung sapat ang mga tao na pahahalagahan ito, kung ang kompanya ay makapaghahatid nito at kung ang isang kakumpitensya ay makakapagtugon nang mas mabilis.

Ang paglipat na ito ay mas madaling ilarawan kalaunan kaysa isakatuparan. Ang teknikal na kadalubhasaan ay maaaring maging bitag kapag ang may-ari nito ay nagpupumilit na ang isang mas mataas na disenyo ay dapat manalo. Ang mga kliyente ay maaaring paboran ang compatibility, availability o kadalian ng paggamit. Ang isang tagapagtatag ay dapat na handang tuklasin na ang mga priyoridad ng merkado ay naiiba sa mga orihinal na palagay ng engineering team.

Ang mga taon ni Huang bago ang NVIDIA ay samakatuwid kabilang sa sentro ng talambuhay. Hindi sila isang waiting room lamang bago magsimula ang mahalagang kuwento. Nagbigay sila ng karanasan sa isang sektor kung saan ang mga desisyon sa produkto, mga relasyon sa pagmamanupaktura at tiwala ng kliyente ay hindi mapaghihiwalay.

6 Ang pagtatatag ng NVIDIA

Tatlong tagapagtatag at isang mahirap na merkado

Ang NVIDIA ay itinatag noong 1993 nina Jensen Huang, Chris Malachowsky at Curtis Priem. Si Huang ay naging punong ehekutibo nito at nanatili sa papel na iyon habang umunlad ang kompanya. Ang mga sikat na pagpupulong sa Denny's ay bahagi ng kuwento ng pagkakatatag nito, ngunit ang diner ay hindi dapat magtago ng naipong kadalubhasaan ng mga taong nakaupo dito. [7, 8]

Ang paunang oportunidad ay nasa graphics para sa mga personal computer. Ang mga laro ay nag-alok ng isang hinihinging aplikasyon: ang mga konsyumer ay gusto ng mas mayamang biswal na mundo, habang ang mga general-purpose processor ay nahihirapang maghatid ng lalong kumplikadong graphics nang mahusay. Ang isang espesyalistang processor ay maaaring magpabuti ng karanasan sa pamamagitan ng pagsasagawa ng mga napiling operasyon nang mas mabilis.

Ito ay isang komersyal na entry point, hindi isang ganap na nabuuong plano para sa ekonomiya ng generative AI ngayon. Madaling i-project ang kasalukuyang tagumpay pabalik at isipin na nakita na ng mga tagapagtatag ang bawat huling gamit. Ang mas malakas na interpretasyon ay natukoy nila ang isang malawak na problema sa computing at pumasok sa pamamagitan ng isang merkado na makapagsusuporta sa isang negosyo.

Mahalaga ang pagkakaiba sa pagitan ng isang malawak na tesis at isang unang produkto. Ang tesis ay maaaring manatiling produktibo kahit mabigo ang isang implementasyon. Ang isang kompanya ay maaaring maniwala na ang espesyalizadong computation ay magiging mahalaga habang mali tungkol sa arkitektura, kliyente o timing ng unang pagtatangka nito. Ang kanyang kaligtasan ay nakadepende sa pagbabago ng pagtatangka nang hindi iniiwan ang bawat kapaki-pakinabang na bahagi ng saligang pananaw.

Bakit mahalaga ang mga co-founder

Ang isang talambuhay na nakasentro sa isang punong ehekutibo ay maaaring aksidental na burahin ang kompanya sa paligid niya. Sina Malachowsky at Priem ay mga co-founder, hindi mga aksesorya sa isang tapos nang pananaw. Ang mga inhinyero, mamumuhunan at mga unang kliyente ay tumulong din na gawing organisasyon ang isang ideya. Ang pamumuno ni Huang ay mas madaling tasahin nang tama kapag nananatiling nakikita ang kanilang mga ambag.

Nagdala si Malachowsky ng karanasan sa inhenyeria at teknikal na pamumuno mula sa Hewlett-Packard at Sun Microsystems. Ang kanyang background sa mga graphics system ay ginawa siyang bahagi ng teknikal na pundasyon ng kompanya, at nanatili siyang kaugnay ng NVIDIA bilang tagapagtatag at fellow. Ang kompanya ay hindi isang kaso ng isang hindi teknikal na entreprenyur na umuupa lamang ng mga inhinyero upang isakatuparan ang isang tapos nang plano. [32]

Si Priem ay nagtrabaho rin sa Sun, kung saan siya ay nag-arkitekto ng mga produktong GX graphics. Itinatala ng Rensselaer Polytechnic Institute na naglingkod siya bilang chief technical officer ng NVIDIA mula 1993 hanggang 2003. Ang kanyang mas naunang trabaho ay kabilang ang IBM Professional Graphics Adapter. Ang mga karanasang ito ay naglalagay sa mga tagapagtatag sa loob ng isang lahi ng graphics engineering na nauna sa NVIDIA at nakakatulong na ipaliwanag kung bakit ang unang GPU marketing nito ay hindi dapat ipagkamali sa pinagmulan ng buong larangan. [33]

Ang ambag ni Huang ay nakaupo kasabay ng kadalubhasaang ito. Nagtrabaho siya sa disenyo ng semiconductor at komersyal na pamamahala sa AMD at LSI Logic. Ang kombinasyon ay nagbigay sa founding team ng mga pananaw sa parehong implementasyon ng graphics at ang trabaho ng pagtatayo ng isang negosyo ng semiconductor. Hindi sila nito protektado mula sa pagkakamali, ngunit binigyan sila nito ng mga mapagkukunan upang makilala at tumugon sa mga pagkakamali.

Ang natatanging gawain ng punong ehekutibo ay ang pagsasama ng mga desisyon. Ang mga teknikal na posibilidad ay dapat maging isang plano ng produkto; ang plano ng produkto ay nangangailangan ng pondo; ang pondo ay nangangailangan ng kredibilidad; at ang kredibilidad ay dapat mabuhay sa mga kabiguan. Walang iisang tao ang maaaring magsagawa ng bawat gawaing inhenyeria o komersyal. Ang pamumuno ay nagsasangkot ng pagpapanatili ng isang magkakasunod na direksyon sa lahat ng ito.

Ang maagang kompanya ay nag-operate din sa loob ng isang ecosystem na hindi nito kontrolado. Ang mga operating system, mga pamantayan ng graphics, mga software developer at mga kasosyo sa pagmamanupaktura ay maaaring magbago ng halaga ng disenyo nito. Ang pagtitiwalang ito ay hindi isang kahinaan na natatangi sa NVIDIA. Ito ay isang kondisyon ng pagtatayo ng isang bagong sangkap para sa isang mas malaking computing system.

Ang aral ng pagkakatatag ay samakatuwid mas hinihingi kaysa sa pagsisimula lamang nang may tapang. Ito ay ang pagpili ng isang problemang sulit lutasin, pagtitipon ng mga komplementaryong kadalubhasaan at paglikha ng isang negosyo na may kakayahang matuto bago maubos ang pera nito. Mahalaga ang tapang, ngunit hindi nito maaaring palitan ang mga ayos na iyon.

7 Nang muntik mabigo ang kompanya

Ang problema ng NV1 at Sega

Ang mga maagang produkto ng NVIDIA ay hindi nagdulot ng makinis na landas patungo sa tagumpay. Ang NV1, na inilabas noong 1995, ay nahirapan sa komersyo. Ang kasunod na trabaho ng kompanya sa Sega ay naglalantad ng isang mas malalim na problema: ang teknikal na direksyon nito ay nagiging hindi nakahanay sa mga pamantayan kung saan nag-oorganisa ang mas malawak na graphics market. [7, 9]

Ang problema sa arkitektura ay konkreto. Gumamit ang NV1 ng quadratic texture mapping, habang ang umuusbong na Direct3D ecosystem ay nakasentro sa mga tatsulok. Ang pagsuporta sa ibang diskarte ay lumilikha ng dagdag na trabaho para sa mga game developer at nililimitahan ang bentaha ng hardware ng NVIDIA. Ang RIVA 128 ay nag-ampon ng mas compatible na direksyon. Ang aral ay bahagyang tungkol sa mga pamantayan: ang isang eleganteng implementasyon ay maaaring matalo kung ang nakapalibot na industriya ng software ay hindi ito magagamit nang maginhawa. [34]

Ito ay hindi lamang isang paligsahan kung aling hugis ang mathematically superior. Ang isang graphics architecture ay dapat gumana sa mga authoring tool, mga programming interface at mga teknik na nauunawaan na ng mga developer. Ang isang supplier na humihiling sa mga kliyente na mag-ampon ng ibang diskarte ay dapat mag-alok ng mga benepisyong sapat na malaki upang bigyang-katwiran ang dagdag na trabahong iyon. Ang kaligtasan ng NVIDIA ay nakadepende sa pagtanggap ng direksyon ng ecosystem sa halip na asahan na mag-oorganisa muli ang ecosystem sa paligid ng unang disenyo nito.

Sa kanyang huling ulat ng krisis, inilarawan ni Huang ang pagkilala na ang pagpapatuloy ng kontrata ay maaaring mag-iwan sa NVIDIA ng isang produktong hindi susuporta sa hinaharap nito, habang ang pag-iwan nito ay maaaring mag-iwan sa kompanya nang walang perang kailangan upang mabuhay. Nilapitan niya ang pamunuan ng Sega at humingi ng tulong. Ang nagresultang suporta ay nagbigay-daan sa NVIDIA na magbago ng direksyon. [9]

Ang mga ulat ng ayos ay nagkakaiba sa kung paano nila inilalarawan ang mga mekanismo ng pagbabayad at pamumuhunan. Ang ligtas na konklusyon ay nagbigay ang Sega ng mahalagang suportang pinansyal, na karaniwang iniulat sa humigit-kumulang US$5 milyon, at na si Shoichiro Irimajiri ay gumanap ng mahalagang papel. Hindi ito dapat pasimplehin sa isang kuwento na ang isang hindi kaugnay na executive ng Nintendo ang nagligtas sa kompanya, o na ang pera ay kinakailangang isang walang kondisyong personal na regalo. [8, 10]

Ang moral na kahalagahan ay tiyak. Kinailangan ni Huang na aminin ang isang malaking pagkakamali sa isang mahalagang kasosyo. Iyon ay naiiba sa pagpapakita ng sarili bilang ang visionary na tama mula noon. Ang isang kredibleng pagliligtas ay nangangailangan ng ilang kombinasyon ng katapatan, tiwala at ang kagustuhan ng kasosyo na tanggapin ang isang hindi karaniwang resulta.

RIVA 128 at ang pagbabalik ng komersyal na pag-asa

Ang RIVA 128, na ipinakilala noong 1997, ay naging isang desididong turnaround product. Ang corporate timeline ng NVIDIA ay nagtatala ng mga benta ng isang milyong unit sa loob ng apat na buwan. Ang numerong iyon ay nagpapakita kung gaano kabilis mababago ng isang produkto ang posisyon ng isang batang kompanya kapag mas tumugma ito sa mga pangangailangan ng merkado. [7]

Ang suporta ng Sega at ang tagumpay ng RIVA 128 ay kabilang sa isang magkakaugnay na kuwento ng kaligtasan. Ang pagtrato sa bawat hakbang bilang hiwalay na pagkalugi ay nagpapalaki ng rekord. Ang isa ay nagbigay ng espasyo upang kumilos; ang isa ay tumulong na gawing kita ang bagong direksyon. Parehong nakadepende sa gawaing inhenyeria at komersyal na pagpapatupad ng isang mas malawak na koponan.

Ang isang apurahang deadline ay maaaring mag-focus sa isang organisasyon, ngunit lumilikha rin ito ng panganib. Ang isang chip na itinayo sa ilalim ng malubhang restriksyon sa oras at pera ay dapat subukan nang may pambihirang pag-iingat dahil maaaring maliit ang kapasidad para sa isang pangalawang pagtatangka. Ang aral ay hindi na maaaring laktawan ang pagsusuri kapag ang isang tagapagtatag ay naniniwala nang sapat na malakas. Ito ay na ang mga limitadong organisasyon ay nangangailangan ng mga pamamaraang naglalantad ng mga pagkakamali bago ang gastos ng pagwawasto ay maging nakamamatay.

Niligtas ba ni Huang ang NVIDIA mula sa pagkalugi nang ilang beses

May kredibleng ebidensya ng paulit-ulit na halos-pagkabigo, lalo na sa kalagitnaan ng 1990s. Inilarawan ng longtime director na si Mark Stevens ang kompanya bilang mga tatlumpung araw mula sa pagkabigo sa ilang okasyon sa panahong iyon. Sinusuportahan nito ang pariralang ilang pagtakas mula sa pagbagsak. Hindi nito itinatatag na ang NVIDIA ay paulit-ulit na pumasok sa pormal na paglilitis sa pagkalugi. [8]

Ang mga huling estratehikong kabiguan ay dapat ding i-classify nang tama. Ang CUDA ay nagsasangkot ng isang mahal na pangako na ang mga benepisyo ay tumagal bago lumitaw. Ang pagsisikap sa mobile phone ay nagsasangkot ng pag-urong mula sa isang mahirap na merkado. Ang bumabagsak na presyo ng bahagi, isang mamahaling proyekto at isang agarang kawalan ng kakayahang magbayad ng mga bill ay magkakaibang kondisyon. Ang pagtawag sa lahat ng ito na pagkalugi ay ginagawang mas dramatiko ang kuwento at mas kaunti ang kapaki-pakinabang.

Ang pinakamalakas na maipagtatanggol na pahayag ay tinulungan ni Huang ang NVIDIA na mabuhay sa ilang mapanganib na panahon, na ang pinakamalinaw na mga emergency sa pagkaubos ng pera ay nakatuon sa mga unang taon nito. Ang kanyang mga desisyon ay mahalaga, ngunit ganoon din ang suporta ng Sega, ang trabaho ng mga kasamahan, ang pasensya ng mamumuhunan at ang komersyal na tagumpay ng mga muling dinisenyong produkto.

8 Mula sa mga produktong graphics patungo sa isang plataporma ng computing

Pagpasok sa publiko at pagtukoy ng isang kategorya

Ang 1999 initial public offering ng NVIDIA ay nagmarka ng isang bagong yugto sa pag-unlad nito. Ang kompanya ay nagpakilala rin ng GeForce 256 sa taong iyon, na ini-market bilang ang unang graphics processing unit. Mahalaga ang makasaysayang kuwalipikasyon: may mga graphics accelerator bago ito. Ang pag-aangkin ng NVIDIA ay tumutukoy sa isang partikular na integrated na konsepto ng GPU, hindi sa imbensyon ng lahat ng computer graphics hardware. [7]

Ang pampublikong pagkakakilanlan ng kompanya ay nanatiling malapit na kaugnay sa gaming. Iyon ay hindi isang maliit na paunang salita sa isang mas kagalang-galang na negosyo. Ang gaming ay lumilikha ng mga hinihinging kliyente, mabilis na mga siklo ng produkto at isang merkado na sapat na malaki upang suportahan ang makabuluhang pamumuhunan sa inhenyeria. Inilagay rin nito ang mga may kakayahang parallel processor sa mga kamay ng mga mananaliksik na maaaring mag-eksperimento sa mga ito.

Ang isang plataporma ay umuunlad kapag ang ibang tao ay makapagtatayo ng pangmatagalang trabaho sa ibabaw ng isang produkto. Ang isang mabilis na graphics card ay maaaring manalo ng isang pagbili. Ang isang matatag na programming environment, mga kapaki-pakinabang na library at naipong kaalaman ng developer ay maaaring makaapekto sa maraming hinaharap na pagbili. Ito ay ibang komersyal na relasyon, dahil ang pagpapalit ng supplier ay maaaring mangailangan ng pagpapalit ng software at muling pagsasanay ng mga tao.

Ang kilusang patungo sa isang plataporma ay nagbabago rin sa kahulugan ng kalidad. Ang bilis ng hardware ay mahalaga pa rin, ngunit ganoon din ang dokumentasyon, backward compatibility, debugging, deployment at suporta. Ang isang benchmark advantage ay maaaring mawala kung ang mga user ay hindi ito makukuha nang maaasahan sa kanilang sariling mga aplikasyon.

Ang kompetisyon ay hindi nawala

Ang industriya ng graphics ay nagpatuloy na magbago sa pamamagitan ng kompetisyon at consolidation. Ang NVIDIA ay pumayag na bilhin ang ilang graphics asset mula sa 3dfx noong Disyembre 2000, na ang transaksyon ay nagsara noong Abril 2001. Ang pagbili ng mga napiling asset ay hindi dapat ilarawan bilang simpleng pagkuha ng bawat bahagi ng negosyo ng isang kakumpitensya. Mahalaga ang pagkakaiba kapwa legal at makasaysayan. [35]

Ang graphics ng gaming ay nagpatuloy ring umunlad matapos makuha ng deep learning ang katanyagan. Noong Agosto 2018, ipinakilala ng NVIDIA ang mga produktong GeForce RTX na batay sa arkitekturang Turing, na pinagsasama ang conventional na shading sa mga dedikadong kakayahan sa ray-tracing at AI. Ito ay karagdagang pagtatangka na gawing praktikal ang mga dati'y mamahaling biswal na teknik sa mga interactive na produkto. [36]

Ang ray tracing ay nagmomodelo ng mga landas ng liwanag upang makagawa ng mga epekto tulad ng mga repleksyon at anino. Ang mga real-time na aplikasyon ay humaharap sa mahigpit na limitasyon sa oras: ang isang larawan na tumatagal ng ilang minuto upang i-render ay maaaring kapaki-pakinabang para sa isang offline na produksyon ngunit hindi maaaring direktang suportahan ang isang tumutugon na laro. Ang hamon samakatuwid ay hindi lamang ang kalkulahin ang isang kapani-paniwalang larawan, kundi gawin ito sa loob ng isang kapaki-pakinabang na budget ng pagganap.

Ang mga pag-unlad na ito ay nagpapakomplika sa ideya na ang NVIDIA ay simpleng iniwan ang gaming upang maging isang AI company. Ang graphics ay nanatiling aktibong teknikal na larangan, at ang ugnayan sa pagitan ng graphics, simulation at AI ay nagpatuloy na bumubuo ng mga oportunidad. Ang kasaysayan ng kompanya ay mas mahusay na nauunawaan bilang isang pagpapalawak ng mga kakayahan kaysa sa isang kumpletong pagpapalit ng isang pagkakakilanlan ng iba.

Paano naiiba ang GPU sa CPU

Ang isang central processing unit ay dinisenyo upang humawak ng malawak na uri ng mga gawain, kabilang ang kumplikadong control flow at mga operasyon na dapat mangyari sa pagkakasunod-sunod. Ang isang graphics processing unit ay naglalaan ng malaking bahagi ng disenyo nito sa pagsasagawa ng maraming magkakaugnay na operasyon nang sabay-sabay. Ang paghahambing ay hindi na ang isa ay matalino at ang isa ay simple, o na ang GPU ay laging mas mabilis. Ang kanilang mga lakas ay nakadepende sa workload.

Isaalang-alang ang paglalapat ng parehong transformation sa milyun-milyong pixel. Malaking bahagi ng trabahong iyon ay maaaring hatiin sa mga katulad na operasyon. Ang parallel hardware ay maaaring magproseso ng marami sa mga ito nang magkasama. Sa kabaligtaran, ang isang gawain kung saan ang bawat desisyon ay nakadepende sa resulta ng nauna ay maaaring makakuha ng mas kaunti mula sa isang GPU. Ang paglipat ng data sa pagitan ng mga processor ay maaari ring kumonsumo ng oras at enerhiya.

Ang modernong AI ay lubos na umaasa sa mga numerical na operasyon na maaaring i-organisa sa parallel na trabaho, kabilang ang malalaking matrix multiplication. Ginagawa nitong kapaki-pakinabang ang mga GPU, ngunit hindi ginagawang magkakapareho ang bawat gawaing AI o ekonomiko ang bawat deployment ng GPU. Ang kapasidad ng memorya, komunikasyon, numerical precision at implementasyon ng software ay nakakaapekto lahat sa resulta.

Ang estratehikong oportunidad ni Huang ay ang ikonekta ang mga kakayahang ito sa mga problema lampas sa pagguhit ng graphics. Nangangailangan iyon ng higit pa sa pag-anunsyo na ang isang graphics chip ay malakas. Nangangailangan ito ng paggawa ng hardware na maa-access ng mga taong ang trabaho ay may kaunting kinalaman sa pag-render ng isang laro.

9 CUDA at ang matiyagang pagbuo ng isang ecosystem

Ginagawang magagamit ang parallel computing

Ang CUDA ay ang parallel-computing platform at programming model ng NVIDIA. Ang pag-unlad nito ay ginawang posible para sa mga programmer na gamitin ang mga sinusuportahang NVIDIA GPU para sa general-purpose na numerical na trabaho sa halip na ipahayag ang bawat problema sa pamamagitan ng isang graphics interface. Ipinakilala ng NVIDIA ang arkitektura noong 2006, na sumunod ang pampublikong software toolkit noong 2007. [7, 11]

Ang pagkakaiba sa pagitan ng arkitektura at toolkit ay nagpapaliwanag kung bakit parehong lumilitaw ang dalawang petsa sa mga kasaysayan. Ang isang solong petsa ay maaaring magtago ng pagkakasunod-sunod kung saan ang kakayahan ng hardware, mga kasangkapang pampagprograma at pag-angkop ng developer ay naging magagamit. Ang komersyal na kahalagahan ay mula sa kanilang kombinasyon.

Ang isang siyentista ay hindi kailangang maging espesyalista sa graphics upang makinabang sa parallel hardware. Ang mga library ay maaaring maglalantad ng mga pamilyar na matematikal na operasyon, habang ang isang compiler at runtime ay nakakatulong na isalin ang code sa trabahong maipapatupad ng GPU. Sa paglipas ng panahon, ang mga higher-level na framework ay maaaring umasa sa mga library na iyon, na naglalagay ng mga layer ng abstraction sa pagitan ng mananaliksik at ng processor.

Ang paglayer na iyon ay isang dahilan kung bakit ang posisyon ng NVIDIA ay hindi maaaring maunawaan lamang sa pamamagitan ng pagbibilang ng mga spec ng chip. Ang mga developer ay bumubuo ng mga gawi, ang mga organisasyon ay nag-iipon ng nasubok na code, at ang mga komunidad ng pananaliksik ay nagbabahagi ng mga halimbawa. Ang mga pamumuhunang ito ay lumilikha ng kapaki-pakinabang na pagpapatuloy, ngunit maaari rin silang lumikha ng mga switching cost. Ang parehong ecosystem ay maaaring maranasan bilang kaginhawahan ng isang user at pagtitiwala ng iba.

Pamumuhunan bago ang halaga ay halata

Inilarawan ni Huang ang CUDA bilang isang mahal na pangmatagalang pangako na sa una ay nakakit ng pag-aalinlangan. Ang desisyon ay nagpataw ng mga gastos bago ang huling merkado ng AI ay ginawang halata ang komersyal na kabayaran. Ang kanyang sariling retrospektibong ulat ay nag-uugnay sa pamumuhunan sa isang panahon ng mahinang tiwala ng financial market. [9]

Magiging pagkakamali na ipalagay na ang anumang mamahaling proyekto ay nararapat ng walang katapusang pondo dahil sa huli ay nagtagumpay ang CUDA. Ang isang makatwirang pangmatagalang pamumuhunan ay nangangailangan ng ebidensya na ang teknikal na pundasyon nito ay bumubuti at na ang mga user ay maaaring gumawa ng isang bagay na mahalaga dito. Ang pasensya na walang pagkatuto ay maaaring magpanatili ng kabiguan kasingdali ng pagpapanatili nito ng isang tagumpay.

Ang estratehikong hamon ay ang suportahan ang isang posibilidad nang hindi hinihingi ang isang agarang merkado ng napakalaking sukat. Ang mga mananaliksik na gumagamit ng mga GPU para sa mga hindi inaasahang layunin ay nagbigay ng impormasyon. Ang kanilang trabaho ay nagpapahiwatig na ang hardware ay maaaring makapaglutas ng mga problema lampas sa customer base na orihinal na nagpondo dito. Ang NVIDIA ay maaaring matuto mula sa mga gamit na iyon habang nagpapatuloy na nagbebenta ng mga produkto sa mga umiiral na merkado.

Ang mga limitasyon ng isang bentahe ng ecosystem

Ang isang malakas na software ecosystem ay hindi inaalis ang kompetisyon. Ang mga alternatibong accelerator, mga proyekto ng compiler at mga portable na framework ay maaaring magbawas ng pagtitiwala sa isang partikular na vendor. Ang mga malalaking kliyente ay maaaring magkaroon ng sapat na sukat upang bigyang-katwiran ang espesyalizadong hardware. Ang ilang workload ay maaaring makinabang sa isang mas simple o mas murang sistema sa halip na ang pinaka-flexible na GPU platform.

Ang pangmatagalang pagsubok ay kung ang kumpletong sistema ng NVIDIA ay nagpapatuloy na naghahatid ng kapaki-pakinabang na pagganap sa isang katanggap-tanggap na gastos. Ang pamilyaridad sa software ay maaaring magpabagal ng isang paglipat, ngunit hindi nito magagarantiyahan ang katapatan ng kliyente magpakailanman. Ito ang dahilan kung bakit ang isang ecosystem ay dapat patuloy na lumilikha ng halaga sa halip na umasa lamang sa abala ng pag-alis dito.

Para sa mga entreprenyur, ang CUDA ay nag-aalok ng isang hinihinging aral: minsan ang pinakamahalagang produkto ay ang kasangkapang nagbibigay-daan sa mga kliyente na tuklasin ang mga gamit na hindi orihinal na tinukoy ng supplier. Ang pagbuo ng gayong kasangkapan ay nangangailangan ng tuloy-tuloy na suporta. Nangangailangan din ito ng pagtanggap na ang halaga ay maaaring unang lumitaw sa maliliit na eksperimento sa halip na sa isang malaki, mahuhulaang order book.

10 Ang tulay ng deep learning

AlexNet at isang bagong signal mula sa pananaliksik

Noong 2012, inilathala nina Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever at Geoffrey Hinton ang gawaing karaniwang kilala bilang AlexNet. Ang kanilang convolutional neural network ay nakamit ang isang malaking resulta sa ImageNet competition, gamit ang GPU computation upang gawing praktikal ang malawakang pagsasanay. Mahalaga ang papel dahil dinodokumento nito ang isang tagumpay sa pananaliksik sa halip na isang huling korporatibong interpretasyon nito. [12]

Hindi nilikha ng NVIDIA ang neural network na iyon, ang ImageNet dataset o ang buong larangan ng machine learning. Ang hardware at programming ecosystem nito ay bahagi ng nagpapagana ng imprastraktura. Ang isang balanseng kasaysayan ay pinananatili ang mga mananaliksik at mga tagalikha ng data sa paningin kasabay ng kompanyang nagbibigay ng computation.

Ang kahalagahan ng pangyayari ay hindi na ang isang benchmark ay nagpatunay ng bawat hinaharap na aplikasyon ng AI. Ipinakita nito na ang isang kombinasyon ng data, disenyo ng modelo at magagamit na computing power ay maaaring makagawa ng isang kapansin-pansing pagpapabuti sa isang mahalagang gawain. Hinikayat nito ang karagdagang pamumuhunan at eksperimentasyon. Ang resulta ay isang signal na may mga kahihinatnan, hindi isang kumpletong hula ng hinaharap.

Para kay Huang, ang estratehikong isyu ay kung paano tumugon sa signal na iyon. Ang isang kompanya ay maaaring mapansin ang isang promising na resulta ng pananaliksik nang hindi nag-oorganisa ng sarili upang paglingkuran ang umuusbong na larangan. Ang pagsuporta sa deep learning ay nangangailangan ng mga pagpili sa hardware, mga software library, mga sistema at mga relasyon sa mga mananaliksik. Nangangahulugan ito ng pagtrato sa workload bilang isang direksyon kung saan maaaring itayo ng kompanya.

Pagsasanay at inference

Ang pagsasanay ay nag-aayos ng mga parameter ng modelo gamit ang data at isang proseso ng optimization. Ang inference ay gumagamit ng sinanay na modelo upang makagawa ng isang output. Pareho ay maaaring mangailangan ng makabuluhang computation, ngunit naiiba ang kanilang operational na hinihingi. Ang pagsasanay ay maaaring magpatakbo ng malalaking trabaho sa mahabang panahon; ang inference ay maaaring kailangang tumugon nang mabilis sa maraming user habang kinokontrol ang gastos at latency.

Ang pagkakaibang ito ay nakakatulong na ipaliwanag kung bakit ang imprastraktura ng AI ay hindi isang hindi-naiibang merkado. Ang isang laboratoryo ng pananaliksik na nagsasanay ng isang malaking modelo, isang ospital na nagpapatakbo ng isang maliit na imaging model at isang mobile application na bumubuo ng teksto ay maaaring mangailangan ng magkakaibang ayos. Ang pinakamahusay na sistema ay nakadepende sa sukat, privacy, pagiging maaasahan, oras ng pagtugon at ang dami ng trabahong isasagawa.

Habang lumalaki ang mga modelo, ang komunikasyon sa pagitan ng mga processor ay naging lalong mahalaga. Ang isang koleksyon ng mabilis na mga chip ay hindi awtomatikong isang mabilis na computer. Ang data ay dapat dumaloy sa memorya at mga network, at ang mga kabiguan ay dapat matukoy at pamahalaan. Ang bottleneck ay maaaring nasa labas ng mga arithmetic unit na nakakakuha ng pinakamaraming publisidad.

Ang pagpapalawak ng NVIDIA sa mga sistema at networking ay maaaring maunawaan sa likod ng background na ito. Ang yunit ng kompetisyon ay lumipat lampas sa indibidwal na graphics card patungo sa pagganap ng isang mas malaking computing installation. Ang papel ni Huang ay naging lalong isang tagapagtayo ng sistema at tagapag-organisa ng isang ecosystem sa halip na simpleng pinuno ng isang chip supplier.

Pagpapalit ng demand ng pananaliksik sa mga produkto

Noong 2016, ipinakilala ng NVIDIA ang DGX-1 bilang isang integrated na deep-learning system. Sa halip na hilingin sa bawat laboratoryo na mag-assemble ng isang makina mula sa magkakahiwalay na bahagi, nag-alok ito ng isang naka-configure na kombinasyon ng mga GPU at software. Ang komersyal na ideya ay bawasan ang distansya sa pagitan ng pagkuha ng hardware at paggawa ng kapaki-pakinabang na pananaliksik. Ang paglalarawan ng NVIDIA dito bilang ang unang deep-learning supercomputer ay isang marketing claim, hindi isang pag-aangkin na walang mas naunang computer ang nagsanay ng isang neural network. [28]

Sa sumunod na taon, ang arkitekturang Volta ay nagpakilala ng mga Tensor Core, mga espesyalizadong yunit para sa mga operasyong mahalaga sa deep learning. Kinatawan nito ang isang karagdagang hakbang mula sa muling paggamit ng kakayahan ng graphics patungo sa pagdidisenyo ng hardware sa paligid ng computation na kaugnay ng AI. Ipinakita rin nito kung bakit ang isang plataporma ay maaaring magpanatili ng pagpapatuloy habang ang panloob na makina nito ay nagbabago nang malaki. Ang mga developer ay makikinabang sa bagong hardware sa pamamagitan ng mga na-update na library nang hindi muling isinusulat ang bawat layer ng isang aplikasyon. [29]

Ang Hopper, na inanunsyo noong 2022, ay may kasamang Transformer Engine na naglalayong pabilisin ang mga workload na kaugnay ng mga transformer model. Ang Blackwell, na inanunsyo noong Marso 2024, ay nagpalawak ng diskarte ng NVIDIA sa antas ng sistema patungo sa generative AI. Ang mga anunsyong ito ay nagmamarka ng mga pagbabago sa direksyon at kakayahan ng produkto; ang mga headline performance multiplier ay nakadepende sa workload, precision at ang sistema ng paghahambing, at hindi dapat ituring na mga unibersal na resulta. [30, 31]

Ang pagkakasunod-sunod ay mas mahalaga kaysa sa isang listahan ng mga pangalan ng modelo. Ang NVIDIA ay paulit-ulit na nag-aayos ng hardware at software sa nagbabagong trabahong gusto gawin ng mga kliyente. Ang kompanya ay kailangang magpanatili ng sapat na compatibility upang protektahan ang umiiral na pamumuhunan habang nagpapakilala ng mga tampok na maaaring magpabuti ng hinaharap na pagganap. Ang tensyon na iyon ay sentral sa pamumuno ng plataporma: ang labis na pagbabago ay maaaring magpabiyak sa isang ecosystem, habang ang hindi sapat na pagbabago ay maaaring gawing lipas ito.

11 Mga kabiguan matapos ang pagsasalba

Kalidad ng produkto at ang 2008 downturn

Ang pagsasalba sa mga taon ng start-up ay hindi ginawang immune ang NVIDIA sa mga pagkakamali. Noong Agosto 2008, iniulat nito ang isang US$196 milyong charge na kaugnay ng mga inaasahang gastos sa warranty, pagkukumpuni, pagbabalik at pagpapalit para sa ilang notebook product na apektado ng isang mahinang kombinasyon ng materyal. Ang parehong anunsyo ay nag-ulat ng isang quarterly loss at kumilala ng mga kompetitibong pagkakamali sa pagpepresyo. [13]

Ito ay ibang uri ng krisis mula sa maagang kakulangan ng pera. Ito ay tumutukoy sa kalidad ng produkto, mga gastos ng kliyente at ang kredibilidad ng pagpapatupad. Ang isang talambuhay na nagtuon lamang sa makinang na estratehiya ay nakakaligtaan ang bahaging ito ng pamumuno. Ang mga kliyente ay umaasa sa mga produktong gumagana matapos ang paghahatid, at ang isang matagumpay na executive ay nananatiling accountable para sa mga depekto na maaaring malayo sa isang keynote stage.

Ang fiscal 2009 annual filing ng kompanya ay nag-ulat ng humigit-kumulang US$1.26 bilyon sa cash, cash equivalents at marketable securities sa katapusan ng taon. Ang posisyon pinansyal na iyon ay hindi sumusuporta sa isang basta-basta na pag-aangkin na bawat hirap noong 2008 ay isa pang agarang pagkalugi. Ang pagkalugi, charge at mas malawak na downturn ay seryoso nang hindi nangangailangan ng label na iyon. [14]

Ang pag-urong sa mobile

Ang NVIDIA ay naghangad din ng mga mobile phone at kalaunan ay umatras sa pagsisikap na iyon. Ang sariling ulat ni Huang ay nagpapakita ng pag-urong bilang isang desisyong nagpalaya ng pansin para sa ibang mga oportunidad, kabilang ang robotics at autonomous na sasakyan. Ito ay ebidensya ng kung paano niya ininterpreta ang karanasan, sa halip na patunay na ang mga alternatibong oportunidad ay garantisadong magtagumpay. [9]

May pagkakaiba sa pagitan ng pagbabago ng isang plano dahil mahirap ito at pagbabago nito dahil ang saligang ekonomiks nito ay naging hindi kaakit-akit. Ang mga lider ay nangangailangan ng sapat na paniniwala upang mabuhay sa normal na pagtutol at sapat na flexibility upang makilala kung kailan ang pagtitiyaga ay naging aksaya. Walang slogan ang maaaring mapagkakatiwalaang makapaghiwalay ng mga sitwasyong iyon nang maaga.

Ang kapaki-pakinabang na disiplina ay ang gawing tahasan ang mga palagay. Anong pangangailangan ng kliyente ang pinagsisilbihan? Aling teknikal na bentaha ang nananatiling maipagtatanggol? Gaano karaming karagdagang pamumuhunan ang kinakailangan? Anong ebidensya ang magpapatigil sa kompanya? Ang mga tanong na ito ay nagpapagaw ng pag-urong sa isang may katwirang alokasyon ng mga mapagkukunan sa halip na isang kuwentong ikinukuwento pagkatapos upang gawing tuso ang bawat desisyon.

Ang akusisyon na hindi nangyari

Noong Pebrero 2022, tinapos ng NVIDIA at SoftBank ang iminungkahing akusisyon ng Arm, na binanggit ang mga makabuluhang regulatibong hamon. Sinabi ng anunsyo na pananatilihin ng SoftBank ang US$1.25 bilyon na prepaid ng NVIDIA at na pananatilihin ng NVIDIA ang isang dalawampung-taong lisensya sa Arm. Ang nabigong transaksyon ay isang malaking estratehikong kabiguan, bagaman hindi ito isang kabiguan ng chip engineering. [15]

Ang episodyong ito ay nagpapakita ng mga limitasyon ng awtoridad ng isang tagapagtatag. Ang isang transaksyon ay maaaring makatwiran sa mga tagapagtaguyod nito habang nagtataas ng mga alalahanin para sa mga regulator, kliyente o kakumpitensya. Ang teknikal na ambisyon ay nag-ooperate sa loob ng mga legal at pampulitikang institusyon. Ang isang punong ehekutibo ay hindi maaaring ituring ang mga institusyong iyon bilang mga restriksyon sa inhenyeria na aalisin ng determinasyon lamang.

Ang naaangkop na tugon ay hindi ang muling isulat ang nabigong akusisyon bilang isang walang kondisyong tagumpay. Ito ay ang kilalanin ang mga gastos, maunawaan kung bakit nabigo ang transaksyon at tasahin ang mga kasunod na opsyon ng kompanya sa kanilang sariling merito. Ang kredibilidad ng isang ulat ng pamumuno ay tumataas kapag maaari nitong ilarawan ang isang hindi matagumpay na desisyon nang hindi pinipilit ang isang matagumpay na wakas dito.

12 Pagbuo ng kompanya ng imprastraktura ng AI

Lampas sa indibidwal na chip

Habang lumalawak ang mga workload ng AI, ang mga produkto ng NVIDIA ay lalong bumubuo ng mga bahagi ng mas malalaking sistema. Ang mga GPU ay nangangailangan ng high-bandwidth na memorya, mabilis na mga koneksyon, networking, mga server, software ng pamamahala at suporta. Ang akusisyon nito ng Mellanox, na nakumpleto noong 2020, ay isang mahalagang hakbang sa pagpapalakas ng panig ng networking ng sistemang iyon. [16]

Ang isang malaking training job ay nagpapakita ng problema. Kung ang isang processor ay naghihintay ng data mula sa iba, ang mamahaling hardware ay maaaring nakaupo nang walang ginagawa. Kung ang isang network ay hindi maaasahan, ang isang matagal na tumatakbong trabaho ay maaaring mawalan ng kapaki-pakinabang na trabaho. Kung ang paglamig ay hindi sapat, ang sistema ay hindi makapagpapanatili ng pagganap na ipinangako ng mga sangkap nito. Ang resulta ng kliyente ay nakadepende sa koordinasyon sa buong installation.

Nakakatulong ito na ipaliwanag ang apela ng mga integrated na sistema. Binabawasan nila ang pasanin sa isang kliyente ng pag-assemble at pag-validate ng bawat sangkap nang nakapag-iisa. Maaari rin nilang dagdagan ang pagtitiwala sa isang supplier. Ang isang kliyente ay nakakakuha ng isang mas kumpletong solusyon habang potensyal na tumatanggap ng isang mas makitid na hanay ng mga pagpipilian tungkol sa kung paano umuunlad ang solusyong iyon.

Ang pampublikong salaysay ni Huang ng accelerated computing ay umaangkop sa paglipat na ito. Ang kaugnay na tanong ay nagiging kung gaano karaming kapaki-pakinabang na trabaho ang makukumpleto ng isang sistema para sa isang naibigay na dami ng oras, enerhiya at pera. Ang isang mas murang chip ay maaaring maging mas mahal sa praktika kung nangangailangan ito ng mas maraming makina o nagpapabagal ng isang mahalagang resulta. Sa kabaligtaran, ang isang advanced na sistema ay maaaring isang hindi kinakailangang gastos kapag ang isang mas simple ay sapat na.

Ano ang pinatunayan at hindi pinatunayan ng AI boom

Ang mabilis na pag-angkop ng generative AI ay nagdami ng demand para sa computing infrastructure. Ang NVIDIA ay nakinabang dahil ginugol na nito ang mga taon sa pagbuo ng hardware at software na kaugnay sa mga workload na iyon. Ang timing na iyon ay komersyal na malakas. Hindi ito dapat ipagkamali sa solong pagkakatha ng AI boom.

Ang modernong AI ay nakasalalay din sa pananaliksik ng unibersidad, mga pampublikong dataset, open-source software, cloud infrastructure, pagmamanupaktura ng semiconductor at ang trabaho ng mga kakumpitensyang laboratoryo. Ang mga nag-develop ng modelo ay gumawa ng mga desisyon sa arkitektura at pagsasanay; ang mga kompanya ng hardware ay nagbigay ng mga kasangkapan; ang mga user at mamumuhunan ay humubog ng demand. Ang ambag ni Huang ay makabuluhan sa loob ng network na ito sa halip na independiyente dito.

Ang resultang pinansyal ay kapansin-pansin. Ang release ng NVIDIA na may petsang 26 Agosto 2026 ay nag-ulat ng US$96.2 bilyon sa kita para sa ikalawang quarter ng fiscal 2027 nito, na nagtapos noong 26 Hulyo 2026, kabilang ang US$89.0 bilyon mula sa Data Center. Ang mga iyon ay iniulat na mga quarterly figure, hindi isang kabuuan ng calendar year o isang forecast. [17]

Ang parehong release ay naglalarawan ng Vera Rubin bilang pumapasok sa buong produksyon. Ang mga pahayag ng kompanya na tulad nito ay dapat basahin sa kanilang may petsang konteksto. Itinatatag nila ang inanunsyo ng NVIDIA, habang ang pagganap, deployment at ekonomikong balik ng mga indibidwal na installation ay nangangailangan ng kanilang sariling ebidensya. Ang isang product roadmap at ang natamung benepisyo ng isang kliyente ay magkakaugnay ngunit magkahiwalay na paksa.

Ang panganib sa loob ng pambihirang paglago

Ang mabilis na paglago ay maaaring magtago ng mga marupok na palagay. Ang mga kliyente ay maaaring bumibili nang maaga sa hinaharap na demand. Ang imprastraktura ay maaaring tumagal nang mas mahaba upang kumonekta sa kuryente kaysa sa plano. Ang mga bagong modelo ay maaaring mangailangan ng ibang hardware, o maging mas mahusay. Ang isang pamumuhunan na mukhang kaakit-akit sa mataas na paggamit ay maaaring maging mahal kapag ang mga makina ay nakaupo nang walang ginagawa.

Sa dahilang iyon, ang paglago ng kita ay dapat pag-aralan kasabay ng konsentrasyon ng kliyente, mga pangako, kapasidad ng supply at ang ekonomiks ng mga negosyo ng mga kliyente. Ang isang supplier ay maaaring matagumpay na magbenta sa isang boom habang ang ilang bahagi ng nakapalibot na industriya ay nahihirapang kumita ng sapat na balik. Ang posibilidad na iyon ay hindi nagpapatunay ng isang bula. Ito ay isang dahilan upang subukan ang ekonomikong kadena sa halip na humanga lamang sa pinakamabilis na lumalagong kalahok nito.

13 Ang sistema ng pamumuno

Tuplak na impormasyon at mga hinihinging pamantayan

Ang mga pampublikong talakayan ni Huang tungkol sa pamamahala ay nagbibigay-diin sa access sa impormasyon, nakabahaging konteksto at pakikilahok sa mahihirap na teknikal na problema. Sa isang 2024 na pag-uusap sa Stripe Sessions, inilarawan niya ang mga aspeto ng organisasyon ng NVIDIA at ang paraan ng paggamit niya ng tuplak na feedback. Ang mga komentong ito ay kapaki-pakinabang na ebidensya ng kanyang sinadyang pilosopiya, habang nananatiling ang ulat ng taong namumuno sa kompanya. [18]

Ang isang mas patag na organisasyon ay maaaring magbawas ng pagkaantala sa pagitan ng isang problema at ng mga taong kayang tugunan ito. Maaari rin itong maglagay ng napakalaking pasanin ng impormasyon sa punong ehekutibo. Ang pagiging epektibo ng gayong istruktura ay nakadepende sa kalidad ng mga tao, ang kalinawan ng mga karapatan sa desisyon at ang kapasidad na lutasin ang mga nag-aagawang priyoridad.

Samakatuwid ay napakasimple na irekomenda na kopyahin ng bawat kompanya ang isang malaking bilang ng mga tuwirang ulat. Ang isang organizational chart ay tanging ang nakikitang outline ng isang gumaganang sistema. Ang dalawang kompanya ay maaaring magkaroon ng mga katulad na chart at lubos na magkakaibang kultura. Ang mahalaga ay kung ang mahalagang impormasyon ay naglalakbay, kung nauunawaan ang mga desisyon at kung ang mga tao ay maaaring kumilos nang hindi hinihintay nang hindi kinakailangan ang tuktok.

Ang mataas na pamantayan ay isa pang paulit-ulit na tampok ng mga ulat tungkol kay Huang. Gayunpaman, ang paghingi ng pagganap ay hindi awtomatikong mabuting pamamahala. Ang tanong ay kung paano ipinararating ang mga pamantayan, kung ang mga inaasahan ay makakamit, kung ang hindi pagsang-ayon ay ligtas at kung ang mga pagkakamali ay humahantong sa pagkatuto. Ang isang lider ay maaaring maging mahigpit nang hindi ginagawang mekanismo ng pagpapabuti ang kahihiyan.

Pagpapaliwanag ng isang hinaharap bago ito maging pamilyar

Ang isang teknikal na tagapagtatag ay dapat manghikayat ng mga tagapakinig na may magkakaibang pangangailangan. Gusto ng isang inhinyero na malaman kung gumagana ang isang arkitektura. Gusto ng isang kliyente na malaman kung nalulutas nito ang isang problema. Nagtatanong ang isang mamumuhunan kung ang negosyo ay maaaring kumita ng balik. Ang isang gobyerno ay maaaring magmalasakit sa seguridad, kakayahang panloob at access.

Ang mga pampublikong presentasyon ni Huang ay madalas na nag-uugnay ng isang teknikal na pag-unlad sa isang mas malaking pang-industriyang pagbabago. Ang kakayahang iyon ay may estratehikong halaga dahil ang mga kliyente ay hindi makakabili o makakapagtayo sa paligid ng isang hinaharap na hindi nila nauunawaan. Ang isang mahusay na paliwanag ay maaaring maghanay ng pamumuhunan sa maraming organisasyon.

Ang parehong kakayahan ay lumilikha ng isang pananagutan. Ang mga mapanuyong salaysay ay maaaring unahan ang ebidensya. Ang isang demonstrasyon ay maaaring gumana sa ilalim ng maingat na piniling mga kondisyon. Ang isang paghahambing ng pagganap ay maaaring nakadepende sa isang partikular na workload o bersyon ng software. Ang isang pangako tungkol sa hinaharap na kakayahan ay maaaring ipagkamali bilang isang produktong magagamit ngayon. Kung mas mahusay ang tagapagsalaysay, mas mahalagang maging mahigpit sa paghihiwalay ng mga kategoryang ito.

Konsentrasyon ng paghuhusga

Ang mahabang panunungkulan ng tagapagtatag ay maaaring magpanatili ng teknikal na pagpapatuloy at protektahan ang mga pamumuhunan na hindi mabubuhay sa isang maikling managerial na horizon. Maaari rin nitong ikonsentra ang paghuhusga sa isang tao. Ang mga kasamahan ay maaaring maging bihasa sa pag-asa ng gusto ng tagapagtatag sa halip na subukan kung tama ito.

Ang isang matatag na kompanya ay nangangailangan ng parehong malakas na sentro at mga mekanismo na makakapagwasto dito. Ang mga board, mga teknikal na pagsusuri, feedback ng kliyente at independiyenteng katiyakan ay nag-aambag lahat. Ang kanilang halaga ay pinakamataas kapag maaari nilang hamunin ang isang matagumpay na lider nang hindi tinatakbuhan bilang mga hadlang sa pananaw.

Ang pamumuno ni Huang ay dapat sa huli husgahan hindi lamang kung gaano kahusay ang NVIDIA habang personal niyang idinidirekta ito, kundi kung gaano kahusay ang organisasyon na makapagpanatili ng kapaki-pakinabang na paghuhusga, pananagutan at imbensyon lampas sa kanya. Iyon ay mas mahirap na pagsubok kaysa sa karisma, at mas mahalaga ito habang nagiging mahalaga ang kompanya sa ekonomiya.

14 Motibasyon ambisyon at ang kahulugan ng kabiguan

Ano ang maaaring itatag ng mga pampublikong pahayag

Paulit-ulit na nagsalita si Huang tungkol sa kawalang-katiyakan, masipag na trabaho at pagkatuto mula sa mga pagkakamali. Ang kanyang 2023 commencement address sa National Taiwan University ay gumamit ng mga halimbawa ng kabiguan at estratehikong pag-urong upang ipaliwanag ang pag-unlad ng kompanya. Ang mga pahayag na ito ay sumusuporta sa isang larawan ng isang lider na publikong itinuturing ang mga kabiguan bilang bahagi ng inobasyon. Hindi sila nagbibigay ng walang limitasyong access sa kanyang mga pribadong motibo. [9]

Ang mga talambuhay ay madalas na nag-uugnay ng isang solong emosyonal na makina sa isang tao: takot sa kahirapan, isang pangangailangan ng pagkilala o isang hangaring patunayan na mali ang mga kritiko. Ang mga paliwanag na iyon ay maaaring kaakit-akit dahil ginagawa nilang madaling tandaan ang isang kumplikadong buhay. Kung walang malakas na ebidensya, ang mga ito ay spekulasyon.

Ang isang mas disiplinadong ulat ay maaaring magsuri ng mga obserbableng pagpili. Si Huang ay nanatili sa isang kompanya sa loob ng mga dekada. Ang NVIDIA ay nagpatuloy na namumuhunan sa isang programming ecosystem bago ang huling merkado nito ay naging halata. Ang kompanya ay iniiwan ang ilang proyekto habang pinapalalim ang iba. Ang mga desisyong ito ay naglalantad ng mga priyoridad nang hindi nangangailangan ng isang imbentong ulat ng kung ano ang naramdaman niya tuwing umaga.

Produktibong pagkabalisa at ang mga limitasyon nito

Ang pamilyar na ideya na ang isang kompanya ay laging malapit sa kabiguan ay maaaring maghikayat ng pagbabantay. Ipinapaalala nito sa mga tao na ang mga kliyente ay may mga alternatibo at na ang mga teknikal na bentaha ay humihina. Ngunit ang isang permanenteng emergency ay maaari ring magpagod sa isang organisasyon o gawing mahirap ang maingat na hindi pagsang-ayon.

Ang pagkakaiba ay nakasalalay sa kung ano ang nililikha ng babala. Humahantong ba ito sa mas mahusay na pagsusuri, mas mabilis na pagkilala ng mga problema ng kliyente at mas tapat na pagpaplano? O hinihikayat ba nito ang mga minadaling desisyon at ang pagtatago ng masamang balita? Ang isang talambuhay ay maaaring tukuyin ang tensyon nang hindi nag-aangkin na bawat empleyado ay nakaranas ng kultura sa parehong paraan.

Sa katulad na paraan, ang kabiguan ay kapaki-pakinabang lamang kapag ang organisasyon ay natututo ng isang bagay na maaaksyunan. Ang pag-uulit ng isang hindi matagumpay na eksperimento nang hindi binabago ang mga palagay nito ay hindi katatagan. Ang isang mahusay na dinisenyong eksperimento ay nagbibigay ng impormasyon kahit na ang komersyal na resulta nito ay nakakadismaya. Ang isang mahinang dinisenyo ay maaaring ubusin ang pera habang iniiwang walang sagot ang sentral na tanong.

Ang disiplina ng pagbabago ng isip

Ang maagang episodyo ng Sega ay partikular na nagtuturo dahil hinihingi nito kay Huang na paghiwalayin ang pagkakakilanlan mula sa isang teknikal na pagpili. Ang isang tagapagtatag ay maaaring naglagak ng reputasyon, pera at mga taon ng trabaho sa isang disenyo. Ang pag-amin na mali ito ay maaaring maramdaman tulad ng pag-amin na ang kompanya mismo ay mali. Gayunpaman, ang kaligtasan ay maaaring nakadepende sa paggawa ng mismong pagkakaibang iyon.

Ang mas malawak na aral ay ang panatilihin ang pangako sa problema habang pinahihintulutan ang iminungkahing solusyon na magbago. Ang kasaysayan ng NVIDIA ay nag-aalok ng ilang bersyon ng pattern na ito: ang mga graphics architecture ay umunlad, ang software ay naging sentral, ang AI ay nakakuha ng kahalagahan at ang ilang merkado ay iniiwan. Ang pattern ay dapat pag-aralan bilang isang pagkakasunod-sunod ng mga desisyon, hindi itaas sa isang garantiya na bawat hinaharap na pagliko ay magtatagumpay.

15 Lori Spencer at Madison

Isang pamilya sa pampublikong kuwento

Nagkakilala sina Jensen at Lori Huang bilang mga estudyante ng inhenyeria sa Oregon State at nagpakasal noong 1985. Mayroon silang dalawang adultong anak, sina Spencer at Madison. Ang kanilang nakabahaging educational philanthropy ay mahusay na nakadokumento. Lampas sa pampublikong rekord na iyon, ang isang talambuhay ay dapat igalang ang pagkakaiba sa pagitan ng mga pampublikong aktibidad ng isang pamilya at ng pribadong buhay nito. [1, 4]

Makatwiran na kilalanin na ang pagtatayo ng isang kompanya sa loob ng mga dekada ay nakakaapekto sa isang sambahayan. Hindi makatwiran na imbentuhin ang mga pag-uusap, mga kompromiso o mga emosyonal na karanasan ng mga miyembro ng pamilya na hindi publikong naglalarawan sa mga ito. Ang pagtawag sa isang asawa bilang ang lihim sa likod ng bawat tagumpay sa negosyo ay maaaring mukhang papuri habang binubura ang kanyang sariling agency.

Ang parehong pag-iingat ay naaangkop sa mga pag-aangkin tungkol sa kasalukuyang pormal na titulo ni Lori, mga ari-arian ng foundation o mga eksaktong propesyonal na petsa. Ang mga detalyeng ito ay nangangailangan ng mga may petsang rekord. Hindi sila dapat ipalagay mula sa sukat ng yaman ng pamilya o kopyahin mula sa isang walang pinagmulang buod.

Madison Huang

Ang kasalukuyang pampublikong talambuhay ng NVIDIA ay nagtukoy kay Madison Huang bilang senior director ng product at technical marketing para sa mga physical AI platform. Inilalarawan nito ang mga responsibilidad sa Omniverse, Cosmos at Isaac, at nagtatala ng mas naunang trabaho sa marketing sa Louis Vuitton Moët Hennessy group at isang MBA sa Marketing at Strategy mula sa London Business School. [19]

Ang mga ito ay makabuluhang propesyonal na detalye. Ipinakikita nila ang isang ruta patungo sa teknolohiya sa pamamagitan ng marketing at edukasyon sa negosyo sa halip na isang simpleng reproduksyon ng karera ng kanyang ama sa chip design. Ang mga pag-aangkin tungkol sa eksaktong edad o isang kumpletong kronolohiya ng culinary training ay hindi kinakailangan upang ipaliwanag ang kanyang kasalukuyang papel.

Ang pag-market ng isang teknikal na plataporma ay hindi lamang paglikha ng publisidad. Nagsasangkot ito ng pagpapaliwanag ng mga kakayahan sa mga developer at kliyente, pag-unawa sa mga hadlang sa pag-angkop at pag-uugnay ng gawaing inhenyeria sa isang merkado. Ang kalidad ng trabahong iyon ay dapat tasahin sa pamamagitan ng mga resulta nito, hindi ipalagay mula sa isang relasyon ng pamilya.

Spencer Huang

Ang teknikal na talambuhay ng NVIDIA ay nagtukoy kay Spencer Huang bilang director ng product para sa robotics. Inilalarawan nito ang trabaho sa simulation, robot learning, synthetic data at ang imprastraktura na ginagamit upang sanayin at i-deploy ang mga autonomous na makina. Nagtatala rin ito ng isang technical MBA mula sa New York University na nakafocus sa artipisyal na katalinuhan. [20]

Ang propesyonal na landas na inilarawan sa mga pampublikong ulat ay naiiba sa maagang karera ng kanyang ama. Mahalaga ang pagkakaibang iyon dahil ang isang pamilya ay maaaring magbahagi ng isang kompanya nang hindi nagbabahagi ng magkakaparehong pagsasanay o mga responsibilidad. Ang isang titulo lamang ay hindi nagtatatag ng lalim ng teknikal na ambag ng isang indibidwal, ngunit hindi rin ang pagiging magulang ang nagbibigay-katwiran sa pagtatanggol sa ambag na iyon.

Trabaho ng pamilya at pamamahala

Kapag ang mga kamag-anak ng isang tagapagtatag ay nagtatrabaho sa isang pampublikong kompanya, ang mga ordinaryong tanong sa pamamahala ay sumusunod. Ang mga papel at kompensasyon ba ay sinusuri nang naaangkop? Malinaw ba ang mga ugnayan ng pag-uulat? Ang ibang mga empleyado ba ay maaaring makipagkumpitensya nang patas? Ang anumang mga transaksyon ng kaugnay na panig ba ay maayos na naibunyag?

Ang mga tanong na ito ay hindi nagtatatag ng maling gawain. Bahagi sila ng institusyonal na disiplina na nagiging mas mahalaga habang lumalaki ang isang kompanya. Gayundin, ang reputasyon ng isang magulang ay hindi maaaring pumalit sa independiyenteng pagtatasa ng trabaho ng isang anak.

Ang trabaho ay hindi rin isang anunsyo ng pagpapalit. Ang presensya nina Spencer at Madison sa NVIDIA ay hindi nagtatatag na ang alinman sa kanila ay napili upang maging punong ehekutibo. Ang spekulasyon tungkol sa isang dinastiya ng teknolohiya ay maaaring bumuo ng pansin, ngunit ang isang seryosong talambuhay ay dapat maghiwalay ng isang kasalukuyang trabaho mula sa isang hinaharap na appointment na hindi pa publikong nakumpirma.

16 Pagbibigay-balik sa pamamagitan ng edukasyon

Ang mga institusyong nananatiling mahalaga

Ang pampublikong philanthropy ng mga Huang ay may malakas na ugnayan sa edukasyon. Inanunsyo ng Oregon State ang kanilang US$50 milyong regalo noong 2022 para sa Jen-Hsun and Lori Huang Collaborative Innovation Complex. Ang proyekto ay nag-uugnay ng inhenyeria, computation at pananaliksik sa mga disiplina. [21]

Ang ulat ng Stanford tungkol sa Huang Engineering Center ay nagtatala ng US$30 milyong pangako ng mag-asawa. Ang ulat ng Oneida ay nagtatala ng kanilang US$2 milyong matching grant para sa pasilidad na italaga noong 2019. Ang mga regalong ito ay nag-uugnay ng magkakaibang yugto ng buhay ni Huang: pagkabata, undergraduate na edukasyon at graduate na pag-aaral. [22, 3]

Ang mga halaga ay dapat basahin bilang mga pangako na inilarawan sa mga kaugnay na anunsyo ng institusyon. Ang isang pangako, isang pagpapahalaga ng ari-arian at pera na naibayad na ay hindi palitan. Ni ang philanthropy ng pamilya ay hindi dapat ipagkamali sa corporate foundation ng NVIDIA o sa mga komersyal na pamumuhunan ng kompanya.

Ano ang maaaring makamit ng educational philanthropy

Ang isang gusali ng unibersidad ay hindi isang resultang pang-edukasyon sa sarili nito. Ang halaga nito ay nakadepende sa mga tao, kagamitan at mga programang sinusuportahan nito. Ang mga mahusay na dinisenyong pasilidad ay maaaring paganahin ang kolaborasyon na dating mahirap, bigyan ang mga mag-aaral ng access sa mga advanced na kasangkapan at akitin ang mga mananaliksik na nagtatrabaho sa mahahalagang problema.

Ang ugnayan sa pagitan ng isang donor ng teknolohiya at isang unibersidad ay nararapat din ng maingat na pagsusuri. Ang mga donasyon ay maaaring magpalawak ng oportunidad habang nakakaapekto sa mga priyoridad. Ang mga institusyon ay nangangailangan ng akademikong independensya, transparent na pamamahala at isang malinaw na pag-unawa sa kung anong mga obligasyon ang kasama ng isang regalo.

Ang pinakamalakas na ulat ng philanthropy samakatuwid ay umiiwas sa dalawang sukdulan. Hindi nito tinuturing ang yamang ibinigay bilang awtomatikong patunay ng moral na kahusayan, at hindi rin nito ipinapalagay na bawat regalo ay isang pagpapakilala lamang ng sarili. Sinusuri nito ang nakadokumentong pangako, ang layunin ng tatanggap at, kapag nagiging magagamit ang ebidensya, ang mga resulta.

Para sa talambuhay na ito, ang paulit-ulit na ugnayan sa edukasyon ay makabuluhan. Ang sariling karera ni Huang ay nakadepende sa teknikal na pagsasanay at mga institusyong nagbigay sa kanya ng espasyo upang umunlad. Ang pagsuporta sa mga institusyong iyon ay lumilikha ng isang nakikitang ugnayan sa pagitan ng pribadong tagumpay at mga oportunidad para sa iba. Kung gaano karami ang sa huli ay makakamit ng ugnayang iyon ay isang tanong para sa ebidensya sa paglipas ng panahon.

17 Ang kaso para sa paghahambing kay Huang kay Steve Jobs

Ang isang kapaki-pakinabang na paghahambing ay nagsisimula sa isang kahulugan

Ang pagtawag kay Huang na isang buhay na Steve Jobs ay maaaring mangahulugan ng ilang magkakaibang bagay. Maaaring mangahulugan ito na siya ay isang karismatikong lider ng teknolohiya, isang tagapagtatag na ang kompanya ay nagbabago ng isang industriya, o isang pampublikong pigura na kayang gawing kapana-panabik ang mga kumplikadong produkto. Ang mga iyon ay mga nasusubukang paghahambing. Hindi ito maaaring literal na mangahulugan na siya ay may parehong pagkatao, karera o makasaysayang papel.

Ang pinakamalakas na kaso ay nagsisimula sa kakayahang ikonekta ang teknolohiya sa isang mas malaking posibilidad. Tinulungan ni Jobs na gawing nauunawaan ang personal computing at mga mobile device bilang mga karanasan na maaaring gustuhin ng mga tao. Tinulungan ni Huang na gawing nauunawaan ang accelerated computing bilang imprastraktura kung saan ang mga mananaliksik at negosyo ay makakapagtrabaho ng dati'y hindi praktikal.

Ang paghahambing ay nakasalalay din sa integration. Ang 2007 iPhone announcement ng Apple ay nagpakita ng isang device na pinagsama ang komunikasyon, media at mga function ng internet sa pamamagitan ng isang mahigpit na kontroladong interface. Ang estratehiya ng NVIDIA ay nag-uugnay ng mga processor, networking at software sa mga plataporma para sa mga developer at organisasyon. Sa parehong kaso, ang benepisyo ng kliyente ay nakadepende sa kung paano magkakasamang gumagana ang mga bahagi. [23]

Paniniwala bago ang konsensus

Parehong karera ay naglalaman ng mga desisyong mukhang hindi tiyak bago sila naging ipinagdiwang. Ang sariling address ng Stanford ni Jobs ay naglalarawan ng halagang natagpuan niya kalaunan sa mga karanasang hindi bumubuo ng isang halatang plano ng karera sa una, at ang kanyang pagbabalik sa Apple ay sumunod sa isang panahong malayo sa kompanya. Ang tuloy-tuloy na pamumuhunan ni Huang sa CUDA ay nauna sa malawakang komersyal na katanyagan ng deep learning. [24, 9]

Ang pagkakahawig ay hindi na ang alinmang lalaki ay nakakita ng hinaharap nang perpekto. Ito ay na parehong handa silang mag-organisa ng makabuluhang pagsisikap sa paligid ng isang pananaw kung paano ang teknolohiya ay maaaring maging mas kapaki-pakinabang. Ang isang pananaw ay nakakakuha ng praktikal na kahalagahan lamang kapag binabago nito ang mga desisyon sa produkto, pamumuhunan at ang trabaho ng ibang tao.

Pampublikong pagsasalaysay bilang isang operating asset

Ang mga presentasyon ng produkto ni Jobs ay naging bahagi ng komersyal na pagkakakilanlan ng Apple. Ang mga presentasyon ni Huang ay katulad na ginawa siyang pampublikong interpreter ng estratehiya ng NVIDIA. Ang damit na kaugnay ng bawat lalaki ay hindi malilimutan, ngunit ito ay isang mahinang batayan para sa paghahambing. Ang mas malakas na pagkakahawig ay ang kanilang papel sa pagsasalin ng mga teknikal na pagpili sa isang magkakasunod na kuwento.

Makakatulong ito sa isang organisasyon na mag-coordinate sa paligid ng isang direksyon. Nauunawaan ng mga empleyado kung ano ang layuning makamit ng produkto. Nakikita ng mga kliyente kung paano ito maaaring umangkop sa kanilang mga plano. Ang mga kasosyo ay may dahilan upang mamuhunan sa komplementaryong trabaho. Ang pagsasalaysay samakatuwid ay maaaring mag-ambag sa pagpapatupad sa halip na palamutihin lamang ito.

Ngunit ang kapangyarihang manghikayat ay lumilikha rin ng mga panganib. Ang mga tagapakinig ay maaaring magsimulang ituring ang kumpiyansa ng isang lider bilang ebidensya. Ang isang mahusay na inihatid na anunsyo ay maaaring magtago ng mga hindi nalutas na tanong sa inhenyeria o komersyo. Ang paghanga ay dapat gawing mas mapagmasid ang mga mambabasa sa mga tanong na iyon, hindi mas kaunti.

Isang maipagtatanggol na interpretasyon

Ang pariralang ang Steve Jobs ng AI era ay maaaring ipagtanggol bilang isang editoryal na metapora para sa isang maimpluwensyang tagapagtatag na pinagsasama ang estratehikong paniniwala, integration at pampublikong komunikasyon. Ito ay nagiging pinakamalakas kapag ang mga dimensyong iyon ay tahasang sinabi.

Ang pormulasyong iyon ay nangangailangan pa rin ng mga limitasyon. Ang AI ay may maraming tagapagtayo at walang iisang may-ari. Ang kahalagahan ni Huang ay hindi ginagawang bawat nag-develop ng modelo, mananaliksik o kakumpitensyang tagadisenyo ng hardware ay isang supporting actor sa kanyang kuwento. Ni ang paghahambing ay nagtatatag na ang kanyang mga produkto o mga desisyon ay magtatamasa ng parehong pangmatagalang posisyon sa kultura tulad ng Apple.

Ang positibong kaso samakatuwid ay makabuluhan ngunit makitid. Si Huang ay maaaring ihambing kay Jobs bilang isang lider na tumulong sa ibang tao na makilala at i-adopt ang isang bagong direksyong teknolohikal. Ang paghahambing ay hindi isang sertipiko ng katumbas na pagkatao o isang hula ng isang magkatulad na pamana.

18 Ang kaso laban sa label na buhay na Steve Jobs

Magkakaibang ruta patungo sa teknolohiya

Sina Jobs at Huang ay umabot sa pamumuno sa pamamagitan ng magkakaibang anyo ng paghahanda. Umalis si Jobs sa Reed College at kalaunan ay inilarawan ang impluwensya ng mga paksa na sinuri niya sa labas ng isang conventional na landas ng degree. Natapos ni Huang ang parehong undergraduate at graduate na mga degree sa electrical engineering habang nagtatayo ng karanasan sa semiconductor. [24, 4]

Ang pagkakaibang ito ay hindi dapat maging isang paligsahan sa pagitan ng intwisyon at edukasyon. Si Jobs ay nagtrabaho sa mga lubos na may kakayahang inhinyero at nauunawaan ang kahalagahan ng implementasyon. Ang tagumpay ni Huang ay nangangailangan din ng paghuhusga, komunikasyon at imahinasyon na hindi maaaring ibaba sa mga kuwalipikasyon. Ang punto ay walang iisang template ng edukasyon para sa pamumuno sa teknolohiya.

Magkakaibang kliyente at magkakaibang visibility

Ang mga pinakasikat na produkto ng Apple ay naglagay ng mga desisyon ng kompanya nang direkta sa mga kamay ng mga konsyumer. Ang karanasan ng paggamit ng isang device ay sentral sa value proposition. Malaking bahagi ng negosyo ng AI ng NVIDIA ay nagbibigay ng imprastraktura sa ibang mga organisasyon, na ang mga produkto ay maaaring magdala ng lubos na magkakaibang tatak.

Ang pagkakaibang iyon ay nakakaapekto sa proseso ng pagbebenta, mga priyoridad sa inhenyeria at kahulugan ng tagumpay. Ang isang konsyumer ay maaaring magpasya na ang isang interface ay mas maganda sa loob ng ilang minuto. Ang isang enterprise ay maaaring kailangang suriin ang throughput, compatibility ng software, panganib ng deployment at kabuuang gastos sa loob ng mga buwan. Si Huang ay dapat manghikayat ng parehong mga teknikal na tagasuri at mga institusyonal na tagapagpasya.

Ang pagkakaiba ay hindi ganap. Ang NVIDIA ay may malaking kasaysayan ng consumer gaming, at ang Apple ay nakadepende sa mga developer at imprastraktura. Gayunpaman, ang mga nangingibabaw na sentro ng grabidad ay naiiba nang sapat na ang pagtawag kay Huang bilang isa pang Jobs ay maaaring magtago ng higit sa ipinapaliwanag nito.

Magkakaibang anyo ng kontrol

Ang mga integrated na produkto ng Apple ay madalas na nagsasangkot ng malapit na kontrol sa karanasan ng end-user. Ang plataporma ng NVIDIA ay dapat ding mag-accommodate ng isang malawak na network ng mga developer, tagagawa ng kagamitan, mga cloud provider at mga komunidad ng pananaliksik. Ang tagumpay nito ay nakadepende sa iba na nagtatayo ng maraming bagay na hindi dinisenyo ng NVIDIA mismo.

Hindi tama na gawin itong isang simpleng paghahambing ng sarado laban sa bukas. Ang NVIDIA ay may mga proprietary na interface ng software at hardware pati na rin ang mga bukas na proyekto. Ang Apple ay nagbigay-daan sa malawakang third-party na pag-develop habang pinananatili ang mahahalagang punto ng kontrol. Ang mas kapaki-pakinabang na paghahambing ay tumutukoy sa kung saan iginuhit ng bawat negosyo ang mga hangganan nito at bakit.

Magkakaibang relasyon sa itinatag na kompanya

Umalis si Jobs sa Apple noong 1985 at bumalik kasunod ng akusisyon nito ng NeXT noong 1990s. Ang kanyang karera ay may kasamang mahahalagang trabaho sa labas ng Apple, kabilang ang Pixar. Si Huang ay pinangunahan ang NVIDIA nang tuloy-tuloy mula sa pagkakatatag nito. [24, 25]

Ang pagpapatuloy ay maaaring magpanatili ng institusyonal na memorya at mga pangmatagalang pangako. Ang isang pagbabalik matapos ang pagliban ay maaaring magdala ng isang mas radikal na muling pagtatasa ng isang organisasyon. Walang alinmang ruta ang awtomatikong gumagawa ng mas mahusay na pamumuno. Lumilikha sila ng magkakaibang kondisyon kung saan ang isang tagapagtatag ay natututo, nakakakuha ng awtoridad at nagbabago ng estratehiya.

Ang pagkatao ay hindi maaaring ipalagay mula sa isang pagtatanghal sa entablado

Nakakatukso na ilarawan si Jobs bilang mahigpit at si Huang bilang mabait, o si Jobs bilang artistiko at si Huang bilang analytical. Ang gayong maayos na mga pagtututol ay hindi maaasahan. Ang mga pampublikong panayam, mga ulat ng empleyado at mga talambuhay ay nag-aalok ng mga bahagyang pananaw na hinubog ng oras, konteksto at ang relasyon ng tagapagmasid sa paksa.

Ang responsableng pamamaraan ay ang ihambing ang mga nakadokumentong pag-uugali: kung paano ginawa ang isang desisyon, kung paano binago ang isang produkto, kung paano kinilala ang isang pagkakamali, o kung paano gumalaw ang impormasyon sa organisasyon. Ang mga malawak na pag-aangkin tungkol sa panloob na pagkatao ay nangangailangan ng mas maraming ebidensya kaysa sa ilang sipi o isang matagumpay na keynote.

Mayroon ding isang moral na bitag sa pagtrato sa komersyal na tagumpay bilang patunay na bawat hinihinging pag-uugali ay makatwiran. Ang isang produkto ay maaaring magtagumpay sa kabila ng masamang pagtrato sa mga tao, hindi dahil dito. Ang isang naghahangad na tagapagtatag ay hindi dapat tularan ang pinaka-dramatikong anekdota tungkol sa isang sikat na executive at asahan ang parehong komersyal na resulta.

Ang hatol

Si Huang ay pinaka-nagpapakita sa tabi ni Jobs kapag ang paghahambing ay naglalantad ng kanilang mga pagkakaiba sa halip na gawin ang isa sa iba. Ang label na buhay na Steve Jobs ay maipagtatanggol bilang isang malinaw na sinenyasan na metapora, ngunit mahina bilang isang factual na paglalarawan. Lalo itong nakakalito kung ipinahihiwatig nito na ang industriya ng teknolohiya ay nangangailangan ng isang solong kahalili ni Jobs.

Ang isang mas tumpak na konklusyon ay si Jensen Huang ay isang natatanging visionary na lider na ang impluwensya ay nag-aanyaya ng paghahambing kay Steve Jobs. Tinulungan ni Jobs na baguhin ang relasyon sa pagitan ng mga tao at personal na teknolohiya. Tinulungan ni Huang na itayo ang computing platform kung saan maraming organisasyon ang nag-develop ng AI. Ang kanilang mga tagumpay ay nag-ooverlap sa pamamaraan ng pamumuno habang nagkakaiba sa mga produkto, mga merkado at institusyonal na kasaysayan.

Para sa titulo ng isang kabanata o isang sanaysay, ang A Living Steve Jobs ay maaaring gumana bilang isang tanong. Para sa konklusyon ng isang seryosong talambuhay, si Huang ay nararapat na maunawaan sa kanyang sariling pangalan.

19 Kapangyarihan pagtitiwala at pananagutan

Ang isang sentral na supplier ay hindi isang sentral na bangko

Ang NVIDIA ay minsang inilalarawan nang metaporiko bilang isang sentral na bangko ng AI dahil ang access sa mga produktong computing nito ay naging estratehikong mahalaga. Ang metapora ay kumukuha ng pagtitiwala at impluwensya, ngunit hindi ito isang literal na ulat ng kung paano gumagana ang industriya.

Ang isang sentral na bangko ay may mga pampublikong responsibilidad at mga kapangyarihang monetario na hindi taglay ng NVIDIA. Ang NVIDIA ay isang komersyal na kompanya na nag-ooperate sa gitna ng mga kliyente, kakumpitensya, supplier at gobyerno. Hindi nito inilalabas ang pera ng AI, ginagarantiyahan ang liquidity sa sektor o nagtataglay ng walang limitasyong kapasidad upang patatagin ito.

Ang isang malubhang kaguluhan sa NVIDIA ay maaaring lumikha ng mga makabuluhang kahihinatnan para sa mga kliyente at ang mas malawak na merkado. Hindi sumusunod na bawat kompanya ng AI ay awtomatikong babagsak. Ang umiiral na kagamitan ay magpapatuloy na umiiral, ang mga alternatibong supplier ay mananatili, at ang mga organisasyon ay tutugon sa magkakaibang paraan. Ang sukat at timing ng anumang pinsala ay nakadepende sa kalikasan ng kaguluhan.

Mahalaga ang pagkakaibang ito dahil ang isang dramatikong metapora ay maaaring maging isang maling modelo para sa paggawa ng desisyon. Ang isang kompanyang nagpaplano ng imprastraktura ay dapat tasahin ang panganib ng konsentrasyon, mga obligasyon sa kontrata, portability ng software at mga opsyon sa contingency. Ang mga tanong na iyon ay mas kapaki-pakinabang kaysa sa pagpapalagay ng alinmang perpektong seguridad o hindi maiiwasang systemic collapse.

Mga supply chain at geopolitika

Ang mga advanced na chip ay nakadepende sa isang espesyalizadong internasyonal na supply chain. Ang disenyo, fabrication, memorya, packaging, kagamitan at konstruksyon ng data center ay ipinamamahagi sa mga organisasyon at hurisdiksyon. Ang tagumpay ng NVIDIA ay hindi nag-aalis ng mga pagtitiwalang iyon. Ang mga taunang filing nito ay naglalarawan ng mga panganib na kaugnay ng supply, mga kliyente, regulasyon at mga kontrol sa export. [6]

Ang mga restriksyon sa export ay maaaring magbago kung aling mga produkto ang maaaring ibenta sa isang merkado. Ang mga restriksyon sa pagmamanupaktura o packaging ay maaaring maglimita ng mga paghahatid. Ang availability ng enerhiya ay maaaring magpabagal ng mga installation kahit handa na ang hardware. Ang mga ito ay hindi mga peripheral na isyu: maaari nilang hubugin ang kapwa komersyal na oportunidad at ang mga estratehikong pagpili ng kompanya.

Ang implikasyon para sa pamumuno ay ang teknikal na pananaw ay dapat sabay na umiiral sa institusyonal na paghuhusga. Ang isang pangako na magtayo ng mas maraming kapasidad ng computing ay nangangailangan ng mga kredibleng plano para sa mga supplier, kuryente, pananalapi at pagsunod. Nangangailangan din ito ng pagkilala na ang ibang mga stakeholder ay maaaring husgahan ang proyekto sa pamamagitan ng mga alalahanin sa seguridad o kapaligiran sa halip na sa pamamagitan lamang ng pagganap.

Ang hindi nalutas na pagsubok sa pamamahala noong Nobyembre 2026

Noong 8 Nobyembre 2026, inanunsyo ng board ng NVIDIA ang isang independiyenteng imbestigasyon kasunod ng pag-uulat na si Huang ay naging target ng isang dayuhang intelligence effort. Sinabi ng board na wala itong dahilan sa panahong iyon upang maniwala na ang pambansang seguridad o mga lihim ng NVIDIA ay nakompromiso, nagpahayag ng kumpiyansa kay Huang at sa kanyang leadership team, at sinabi na sinusuportahan niya at makikipagtulungan sa pagsusuri. [26]

Noong 10 Nobyembre, inanunsyo ng mga independiyenteng direktor na kanilang itinalaga ang dating acting US Attorney na si Joon H. Kim at Wachtell, Lipton, Rosen & Katz upang magsagawa ng imbestigasyon. Sa cut-off ng edisyong ito, ang mga pahayag na ito ay nagtatatag ng isang imbestigasyon at ang mga ayos ng pangangasiwa nito, hindi isang nakumpletong paghahanap ng maling gawain o pagpawalang-sala. [27]

Ang isyu ng pampublikong interes ay pamamahala at proteksyon ng isang mahalagang kompanya. Ang isang maingat na talambuhay ay hindi kailangang ulitin ang mga hindi nakaberipikang matatalik na paratang upang ipaliwanag ang isyung iyon. Ang imbestigasyon ng board ay dapat tasahin sa pamamagitan ng kanyang independensya, saklaw, ebidensya at mga pangwakas na paghahanap, sa halip na sa pamamagitan ng spekulasyon tungkol sa kung ano ang dapat maging resulta nito.

Ang episodyo ay nagbibigay-diin din sa isang pangkalahatang prinsipyo: ang isang visionary na tagapagtatag ay nananatiling accountable. Ang teknikal na tagumpay, yaman ng shareholder at pampublikong paghanga ay hindi naglalagay sa isang lider lampas sa pagsusuri. Kasabay nito, ang isang paratang ay hindi isang hatol. Ang pagiging patas ay nangangailangan ng pagpapanatili ng parehong proposisyon.

20 Ang susunod na kabanata ay hindi pa nasusulat

Physical AI at ang hangganan sa tunay na mundo

Ang mga pampublikong plataporma ng NVIDIA ay lalong tumutugon sa robotics, simulation at physical AI. Ang Omniverse ay sumusuporta sa mga workflow na kaugnay ng simulation; ang Isaac ay tumutukoy sa robotics; at ang mga kaugnay na kasangkapan ng modelo at data ay naglalayong tulungan ang mga developer na sanayin at suriin ang mga sistemang nakikipag-ugnay sa pisikal na mundo. Ang mga kasalukuyang talambuhay ng produkto at mga anunsyo ng kompanya ay sumasalamin sa direksyong ito. [19, 20]

Ang paglipat mula sa pagbuo ng isang sagot patungo sa pagkontrol ng isang makina ay nagbabago ng mga kahihinatnan ng pagkakamali. Ang isang maling talata ay maaaring magligaw; ang isang maling galaw ng robot ay maaaring makapinsala sa kagamitan o makasakit sa isang tao. Ang simulation ay mahalaga, ngunit hindi nito magagawa ng mag-isa ang ligtas na pag-uugali sa bawat tunay na kapaligiran.

Ang komersyal na oportunidad samakatuwid ay kasama ng mga hinihingi para sa pagsusuri, pagmamanman, seguridad at malinaw na pananagutan. Ang pinaka-may kakayahang modelo ay hindi awtomatikong ang pinaka-ligtas na operational na sistema. Ang mga sensor, actuator, mga pamamaraan ng tao at mga fallback mechanism ay nag-aambag lahat sa resulta.

Ang matagal nang diin ni Huang sa pagbuo ng mga plataporma ay maaaring kaugnay dito. Kung ang mga developer ay nangangailangan ng maaasahang mga kasangkapan sa simulation, pagsasanay at deployment, ang isang supplier na nag-uugnay ng mga layer na iyon ay maaaring mahalaga. Kung ang mga nagresultang aplikasyon ay naghahatid ng kanilang mga ipinangakong benepisyo ay nananatiling isang usapin para sa ebidensya, hindi isang kahihinatnan ng ambisyon ng plataporma.

Ano ang makukuha ng mga entreprenyur mula sa buhay

Ang unang aral ay ang magtayo ng kadalubhasaan bago ituring ang kumpiyansa bilang kapalit nito. Ang karera ni Huang ay nakasalalay sa edukasyon at mga taon ng trabaho sa industriya. Mahalaga ang katapangan, ngunit ito ay sinusuportahan ng teknikal na kaalaman at mga propesyonal na relasyon.

Ang pangalawa ay ang paghiwalayin ang isang problema mula sa isang partikular na solusyon. Ang maagang arkitektura ng NVIDIA ay maaaring mali habang ang accelerated computing ay nananatiling isang mahalagang oportunidad. Ang isang tagapagtatag na hindi makagawa ng pagkakaibang iyon ay nanganganib na ipagtanggol ang isang disenyo matapos na lumipat na ang mga kliyente at mga pamantayan sa ibang lugar.

Ang pangatlo ay ang gawing mas madali para sa ibang tao na lumikha ng halaga. Ang kahalagahan ng CUDA ay bahagyang nakasalalay sa trabahong pinagana nito lampas sa mga sariling produkto ng NVIDIA. Ang mga plataporma ay maaaring lumago kapag binabawasan nila ang hirap ng eksperimentasyon at ginagawang magagamit muli ang matagumpay na trabaho.

Ang pang-apat ay ang panatilihin ang pinansyal na espasyo upang matuto. Ang isang promising na ideya ay hindi maaaring mabuhay nang walang katapusan nang walang pera. Ang pagliligtas ng Sega ay nagpapakita kung gaano kalapit ang isang mahalagang kompanya sa pagkawala bago ang huling halaga nito ay maging nakikita. Ipinakikita rin nito na ang tulong mula sa iba ay maaaring maging desidido.

Ang ikalima ay ang gawing naililipat ang pamumuno. Ang isang kompanyang nakadepende sa paghuhusga ng isang tagapagtatag ay nangangailangan ng mga mekanismo para sa pagbuo ng ibang paghuhusga, pagpapanatili ng kaalaman at paghamon sa mga desisyon. Ang isang pangmatagalang institusyon ay isang mas malaking tagumpay kaysa sa isang hindi maaaring palitan na pagkatao.

Isang buhay na nauunawaan sa pamamagitan ng mga desisyon

Ang kuwento ni Jensen Huang ay nakakahimok dahil naglalaman ito ng tunay na kawalang-katiyakan. Isang bata ang tumawid ng mga bansa. Isang mag-aaral ang naging inhinyero. Isang inhinyero ang naging tagapagtatag. Ang tagapagtatag ay nagpamatnugot ng isang kompanya sa pamamagitan ng mga nabigong palagay, mga komersyal na tagumpay at isang mahabang pamumuhunan sa isang programming platform na tumulong na ilagay ang NVIDIA sa sentro ng AI.

Ang pagkakasunod-sunod ay maaaring hangaan nang hindi ginagawang hindi maiiwasan. Maaari itong pag-aralan nang hindi ginagawang bawat kabiguan ay isang pagkalugi o bawat tagumpay ay ebidensya ng nag-iisang henyo. Ang pinakakapaki-pakinabang na mga aral nito ay nagmumula sa interaksyon ng paghuhusga, paghahanda, mga kasamahan, mga institusyon at mga pangyayari.

Ang paghahambing kay Steve Jobs ay nakakatulong na ilawan ang bahagi ng tagumpay na iyon. Parehong lider ay nagbigay ng pampublikong boses sa pagbabagong teknolohikal at nag-organisa ng mga kompanya sa paligid ng mga ambisyosong pananaw ng kung ano ang maaaring itayo. Gayunpaman, ang natatanging ambag ni Huang ay mas malinaw kapag ang paghahambing ay humihinto bago palitan ang kanyang pagkakakilanlan.

Hindi siya mahalaga dahil nakakita ang mundo ng isa pang Steve Jobs. Mahalaga siya dahil ang trabahong tinulungan niyang i-organisa ay nagbago ng kung ano ang makakalkula, makapagsasaliksik at makakapagtayo ng maraming ibang tao. Ang pangwakas na pagtatasa ng ambag na iyon ay nakadepende sa mga pag-unlad na nasa hinaharap pa: ang halaga ng mga aplikasyon ng AI, ang katatagan ng kompanya, ang pag-uugali ng pamumuno nito at ang kakayahan ng teknolohiya nito na maglingkod sa mga layuning lampas sa sariling paglago nito.

Kronolohiya

Teknikal na talahuluganan

Accelerated computing. Ang paggamit ng mga espesyalizadong processor kasabay ng general-purpose computing upang isagawa ang mga angkop na workload nang mas mahusay.

AI model. Isang computational na sistema na ang mga parameter at istruktura ay ginagamit upang makagawa ng mga hula, klasipikasyon o mga nabubuong output.

ASIC. Isang application-specific integrated circuit na dinisenyo para sa isang partikular na klase ng gawain.

CPU. Central processing unit. Isang general-purpose processor na angkop sa isang malawak na hanay ng mga operasyon at gawain sa kontrol.

CUDA. Ang plataporma at programming model ng NVIDIA para sa accelerated computing sa mga sinusuportahang NVIDIA GPU.

Data center. Isang pasilidad na naglalaman ng computing, storage at networking equipment, na may kuryente, paglamig at mga operational na sistema na kailangan upang patakbuhin ito.

Deep learning. Machine learning na gumagamit ng mga neural network na may maraming processing layer.

Digital twin. Isang digital na representasyon ng isang pisikal na sistema na ginagamit para sa pagsusuri, pagmamanman o simulation. Ang kapakinabangan nito ay nakadepende sa kung gaano katumpak ang pagkatawan nito sa kaugnay na pag-uugali sa tunay na mundo.

GPU. Graphics processing unit. Isang processor na dinisenyo para sa lubos na parallel na trabaho, ginagamit sa graphics at maraming numerical computing application.

Inference. Ang pagpapatakbo ng isang sinanay na modelo upang makagawa ng isang output mula sa bagong input.

Interconnect. Isang communication link sa pagitan ng mga sangkap o sistema. Ang bandwidth at latency nito ay maaaring malakas na makaapekto sa pagganap ng parallel computing.

Large language model. Isang modelo na sinanay sa makabuluhang teksto at kaugnay na data upang iproseso o bumuo ng wika. Ang kahusayan ay hindi nagagarantiyahan ang factual na katumpakan.

Parallel computing. Ang paghahati ng trabaho sa mga operasyon na maaaring isagawa nang sabay-sabay.

Plataporma. Isang hanay ng mga teknolohiya at interface kung saan ang ibang tao ay maaaring magtayo ng mga aplikasyon o serbisyo.

Tensor Core. Ang pangalan ng NVIDIA para sa mga espesyalizadong hardware unit na nagpapabilis ng mga napiling matrix operation na mahalaga sa AI at iba pang numerical na workload.

Pagsasanay. Ang proseso ng pag-aayos ng mga parameter ng isang modelo gamit ang data at isang layunin ng optimization.

Transformer. Isang neural-network architecture na batay sa mga attention mechanism, na malawakang ginagamit sa wika at iba pang modelo.

Pagbasa ng ebidensya

Ang mga may numerong sanggunian ay nagtutukoy ng mga pinagmulan para sa mga factual na pag-aangkin. Ang nakapalibot na talakayan ng pamumuno, estratehiya at paghahambing ay pagsusuri sa halip na isang sipi mula sa mga paksa. Ang mga institusyonal na kasaysayan ay nagtatatag ng mga degree, regalo at opisyal na papel. Ang mga regulatibong filing ay nagtatatag ng mga iniulat na pagbubunyag ng kompanya. Ang mga panayam ay nagpapanatili ng mga alaala at pananaw ng mga tagapagsalita. Ang mga release ng produkto ay nagtatatag ng mga anunsyo, na ang mga pag-aangkin ng pagganap ay nagpapanatili ng kanilang mga orihinal na kondisyon.

Ang halos-pagkabigo ay hindi katulad ng pormal na pagkalugi. Ang isang anunsyo ng produkto ay hindi katulad ng nakumpletong deployment ng kliyente. Ang trabaho ng isang miyembro ng pamilya ay hindi isang appointment ng pagpapalit. Ang isang imbestigasyon ay hindi isang paghahanap. Ang mga pagkakaibang ito ay mahalaga sa pag-unawa sa buhay na ito nang tama.

Ang Wikipedia at ang ibinigay na mga tala ng pamilya at karera ay tumulong na tukuyin ang mga paksa para sa pananaliksik. Ang bibliography ay nagbibigay sa mga mambabasa ng mga saligang pampublikong pinagmulan na ginamit para sa ulat. Ang petsang nakakabit sa edisyong ito ay isang hangganan sa kanyang kaalaman, hindi isang hula na ang mga huling pangyayari ay magkukumpirma ng mga konklusyon nito.

Sources and further reading

References are numbered in the text. Links lead to the source publisher. Unless a publication date is stated below, the reference was consulted on 11 November 2026.

1. Jensen Huang

Wikipedia. Living reference page consulted 11 November 2026; used as an orientation source, not sole authority for disputed details.

Read source

2. Only In America Jensen Huang on Vision Risk and the GPU

Hoover Institution. Interview with Condoleezza Rice; first-person recollections of family, migration, education and work.

Read source

3. Former Student Gift Paves the Way for New Facility

Oneida Baptist Institute. Institutional account of boarding, elementary-school attendance and the Huang Hall gift.

Read source

4. Jen Hsun Huang Engineering Hall of Fame 2013

Oregon State University. Degree dates, early education, table tennis and meeting Lori Mills.

Read source

5. Jensen Huang

Stanford University School of Engineering. Institutional biography confirming the 1992 electrical-engineering master’s degree.

Read source

6. NVIDIA Form 10 K for the fiscal year ended 26 January 2025

US Securities and Exchange Commission. Executive employment chronology and company risk disclosures.

Read source

7. Our History Innovations Over the Years

NVIDIA. Corporate chronology; product claims are treated as company descriptions.

Read source

8. Nvidia An Overnight Success Story 30 Years in the Making

Sequoia Capital. Crucible Moments interview with Huang, Mark Stevens and others; retrospective survival and platform accounts.

Read source

9. NVIDIA CEO Tells NTU Grads to Run Not Walk But Be Prepared to Stumble

NVIDIA Blog. 26 May 2023; company account of Huang’s commencement address and three strategic setbacks.

Read source

10. Nvidia nearly went out of business in 1996 trying to make Sega’s Dreamcast GPU

Tom’s Hardware. Reporting on Sega support and Shoichiro Irimajiri’s role; financial arrangement should not be described as a personal gift.

Read source

11. CUDA Platform for Accelerated Computing

NVIDIA Developer. Technical overview of the toolkit, compiler, libraries and programming environment.

Read source

12. ImageNet Classification with Deep Convolutional Neural Networks

Alex Krizhevsky Ilya Sutskever and Geoffrey Hinton. 2012 original research paper; the AlexNet result.

Read source

13. NVIDIA Reports Results for Second Quarter of Fiscal 2009

US Securities and Exchange Commission. 12 August 2008; US$196 million product-quality charge and quarterly results.

Read source

14. NVIDIA Fiscal 2009 Form 10 K

US Securities and Exchange Commission. Year ended 25 January 2009; cash, equivalents and marketable securities position.

Read source

15. NVIDIA and SoftBank Group Announce Termination of NVIDIA Acquisition of Arm Limited

NVIDIA and SoftBank. 7 February 2022; regulatory obstacles, prepaid amount and retained licence.

Read source

16. NVIDIA Completes Acquisition of Mellanox

NVIDIA. 27 April 2020; completion and networking rationale.

Read source

17. NVIDIA Announces Financial Results for Second Quarter Fiscal 2027

NVIDIA. 26 August 2026; results for quarter ended 26 July 2026 and dated product statements.

Read source

18. A conversation with NVIDIA Jensen Huang

Stripe Sessions. 2024 interview; leadership, information flow and strategic thinking.

Read source

19. Madison Huang Author Page

NVIDIA Blog. Current public role, prior LVMH work and London Business School MBA; consulted 11 November 2026.

Read source

20. Spencer Huang Author Page

NVIDIA Technical Blog. Current robotics role and NYU technical MBA; consulted 11 November 2026.

Read source

21. 50 Million Gift by NVIDIA Founder and Spouse Helps Launch Oregon State University Research Center

Oregon State University. 14 October 2022; institutional announcement of the Huangs’ gift.

Read source

22. Designing for the future

Stanford Engineering. Institutional history of the Huang Center and US$30 million commitment.

Read source

23. Apple Reinvents the Phone with iPhone

Apple. 9 January 2007; launch announcement and description of the integrated product.

Read source

24. You have got to find what you love Jobs says

Stanford University. 12 June 2005; prepared text of Steve Jobs’s commencement address.

Read source

25. Apple Timeline

Computer History Museum. Historical chronology of Apple, including Jobs’s departure and return.

Read source

26. Statement From NVIDIA Board of Directors

NVIDIA. 8 November 2026; independent investigation, stated confidence and the board’s position at that date.

Read source

27. Statement From the Independent Members of the NVIDIA Board

NVIDIA. 10 November 2026; appointment of Joon H. Kim and Wachtell Lipton Rosen and Katz.

Read source

28. NVIDIA Launches World First Deep Learning Supercomputer

NVIDIA. 5 April 2016; DGX-1 announcement; first claims are attributed to the company.

Read source

29. NVIDIA Launches Revolutionary Volta GPU Platform

NVIDIA. 2017; Volta and Tensor Core announcement.

Read source

30. NVIDIA Announces Hopper Architecture

NVIDIA. 22 March 2022; Hopper architecture and Transformer Engine announcement.

Read source

31. NVIDIA Blackwell Platform Arrives to Power a New Era of Computing

NVIDIA. 18 March 2024; Blackwell announcement, with performance claims dependent on stated comparisons.

Read source

32. Chris Malachowsky

Computer History Museum. Professional background at HP and Sun and co-founding of NVIDIA.

Read source

33. Curtis R Priem

Rensselaer Polytechnic Institute. Graphics engineering history and service as NVIDIA CTO from 1993 to 2003.

Read source

34. Famous Graphics Chips Nvidia RIVA 128

IEEE Computer Society. Jon Peddie historical account of NV1, graphics standards and the RIVA turnaround.

Read source

35. NVIDIA Fiscal 2014 Third Quarter Form 10 Q

US Securities and Exchange Commission. Historical disclosure of the 3dfx asset-purchase agreement and closing date.

Read source

36. NVIDIA Brings Real Time Ray Tracing to Gamers with GeForce RTX

NVIDIA. 20 August 2018; Turing and GeForce RTX announcement.

Read source