Jen-Hsun Huang, CEO von NVIDIA, war Gast im Podcast von Dwarkesh Patel und sprach unter anderem über die Strategie des Unternehmens, den ASIC-Wettbewerb, den chinesischen Markt und Lieferkettengräben. Auf die Frage, was NVIDIA tun würde, wenn die Deep-Learning-Revolution nie stattfinden würde, gab Huang eine unerwartete Antwort.
„Computing beschleunigen. Das ist das Gleiche, was wir getan haben.“ Huang Renxun sagte:Das Kernkonzept von NVIDIA bestand schon immer darin, die Datenverarbeitung zu beschleunigen, indem die GPU- und CUDA-Architektur mit der CPU kombiniert und Codes und Algorithmen auf der GPU ausgeführt werden, wodurch eine 100- bis 200-fache Leistungssteigerung erreicht wird.
Huang Renxun wies darauf hin, dass Allzweck-Computing in vielen Szenarien nicht ideal sei und die groß angelegten parallelen Fähigkeiten der GPU ein breites Spektrum von Bereichen wie Ingenieurwesen, Naturwissenschaften, Physik, Datenverarbeitung, Computergrafik und Bilderzeugung abdecken könnten. „Selbst wenn es KI heute nicht gäbe, wäre NVIDIA sehr, sehr groß.“
Allerdings gab er auch zu, dass ihn der Gedanke an eine Welt ohne KI „traurig“ mache.
Huang Renxun sprach auch über den Wettbewerbsdruck durch ASIC. Mit dem Aufkommen maßgeschneiderter Chips wie Google TPU und Amazon Trainium steht NVIDIA vor Herausforderungen durch vom Kunden selbst entwickelte Chips im Bereich KI-Training und Argumentation.
Er betonte jedoch, dass der Burggraben von NVIDIA nicht nur im Chip selbst, sondern auch im CUDA-Ökosystem und der globalen Infrastruktur liege.
