În acest an financiar, veniturile gigantului american al tehnologiei Nvidia ar putea depasi pe cele ale întregii industrii americane de jocuri video combinate. Jensen Huang (foto), seful executiv laconic, cu camasa de piele al Nvidia, se bucura de o serie de triumfuri. Grupul tehnologic pe care l-a co-fondat si conduce este acum a sasea companie din lume ca valoare, iar cipurile si software-ul ei alimenteaza revolutia inteligentei artificiale. În acest an financiar, veniturile Nvidia le-ar putea depasi pe cele ale întregii industrii americane de jocuri video combinate. Ultima suna ca o simpla nota de subsol pentru o companie ale carei supercomputere AI antreneaza aplicatii precum ChatGPT de la OpenAI, scrie Financial Times. Dar totul a început prin furnizarea de hardware pentru jocuri video, facând chipuri grafice pentru computerele personale si consola Xbox Microsoft. Si-a schimbat directia în urma cu un deceniu, dar jocurile au ramas cea mai mare sursa de venit pâna anul trecut. Transformarea Nvidia este unul dintre cei mai ascutiti pivoti de afaceri, potrivind miscarea istorica a lui Nintendo de la carti de joc la console, iar Toyota de la razboiul de tesut la masini. Nu e de mirare ca Huang a fost atât de nerabdator de-a lungul anilor. „Îmi place sa traiesc în acel stat în care suntem pe cale sa pierim . . . „Îmi place aceasta conditie”, a declarat el pentru Summit-ul DealBook de saptamâna aceasta pentru New York Times. Dar pivotul este mai putin ciudat decât pare: jocurile video si inteligenta artificiala au multe în comun, iar jocurile au o lunga istorie de a fi la marginea tehnologiei computerelor personale. „Noi am fost primii care am recunoscut ca calculatorul nostru nu poate face altceva decât sa joace jocuri”, a declarat un executiv Nintendo pentru FT în anii 1980 al consolei „computerului de familie” pe care tocmai o lansase. Nintendo a urmat jocul Super Mario Bros si dispozitivul portabil Game Boy. Când Huang a cofondat Nvidia în 1993, cu un an înainte ca Sony sa lanseze primul sau PlayStation, gaming-ul a fost cea mai spectaculoasa forma de calcul grafic. Era piata naturala pentru unitatile de procesare grafica ale Nvidia (GPU-urilor), pe lânga faptul ca Huang era el însusi un gamer. Exista doua feluri de pivoti: unul natural si celalalt mai mult o întorsatura a sortii. Netflix a început cu închirieri de DVD-uri, asa ca trecerea în streaming a fost o evolutie intuitiva. Fondatorii lui Nokia au construit o fabrica de hârtie în 1865 si habar nu aveau ca va realiza în cele din urma echipament de telecomunicatii. Schimbarea Nvidia de la GPU-uri pentru jocuri la supercomputere AI cade undeva la mijloc. A fost clar la scurt timp dupa ce Nvidia a lansat primul sau GPU în 1999 ca utilizarea calculului paralel, care accelereaza sarcinile prin efectuarea simultan a multor calcule mici va avea aplicatii mai largi. Era mai putin evident care erau acelea: învatarea automata era în deplasare si Nvidia a depus mai mult efort în calculele mobile si simularea vizuala la scara larga. Huang a realizat potentialul AI în 2012, când un grup inclusiv Ilya Sutskever, acum omul de stiinta sef al OpenAI, a folosit tehnologia Nvidia pentru a instrui o retea neuronala numita AlexNet pentru a recunoaste imaginile. Patru ani mai târziu, Huang a livrat primul sau supercomputer AI la OpenAI, cele mai recente versiuni au 35.000 de piese, au un pret de 250.000 de dolari sau mai mult si stau la baza cresterii sale recente. Asemanarea dintre jocuri si AI este ca puterea pura câstiga. Faptul ca GPU-urile au manipulat informatiile atât de rapid a facut posibil ca grafica sa devina constant mai sofisticata. Este necesara o multime de forta bruta de calcul pentru a permite jucatorilor sa interactioneze cu altii în lumi virtuale bogat descrise, cu imagini redate în profunzime. Aceasta este si ceea ce se numeste „lectia amara” a AI: proiectarea retelelor neuronale este valoroasa, dar factorul decisiv în cât de bine pot procesa informatia si genera imagini este viteza de calcul. Retelele neuronale s-au trezit din „iarna IA” de la începutul anilor 2000 odata ce au fost instruite pe GPU-uri concepute pentru jocuri. “Grafica si AI împart o proprietate importanta. Cu cât sputerea de calcult cu atât rezultatele sunt mai bune”, spune Bryan Catanzaro, vicepresedintele Nvidia al cercetarii aplicate de învatare profunda. Deoarece ultima tehnologie a Nvidia este acum de mii (si prin unele masuri, de milioane) de ori mai puternica decât GPU-urile originale, a facut AI enervant de fluent. Exista o diferenta utila între jocuri si AI, din punctul de vedere al Nvidiei. Chiar si cel mai obsesiv gamer are o limita la pretul pe care îl vor plati pentru o noua placa grafica, dar companiile care au nevoie de supercomputere pentru a învinge OpenAI vor plati sute de mii de dolari. Nvidia ocupa o pozitie de negociere foarte profitabila, chiar daca nu va dura la nesfârsit. Tehnologiile din spatele jocurilor si AI ar putea converge din nou. Daca oamenii trebuie sa interactioneze constant cu agentii AI, ceea ce este în curând probabil, trebuie sa gasim modalitati de a ne raporta la ei dincolo de a dactilografia în cutii. Acestea vor trebui sa fie mai interactive fluid si sa semene cu jocurile si lumile virtuale. Jocurile nu au fost niciodata o activitate tehnologica banala, iar ascensiunea Nvidia este testamentul. IBM si-a construit supercomputerul Deep Blue pentru a-l învinge pe Garry Kasparov la sah în 1997, iar Nvidia a facut GPU-uri pentru jocuri. Erau cele mai exigente aplicatii ale epocilor lor, dar au facut loc altora. Nu confunda jocurile cu pierderea timpului. ❞ * Articol de opinie publicat de cotidianul Financial Times, semnat de John Gapper (Traducere realizata de ChatGPT)
