Кто больше всех зарабатывает на «ИИ-хайпе»: CEO Nvidia
Дженсен Хуанг — один из самых влиятельных людей в мире технологий и искусственного интеллекта. Его называют «Тейлор Свифт» в технологическом сообществе за невероятную популярность и способность привлекать внимание инвесторов и широкой аудитории. От Nvidia в буквальном смысле зависит будущее ИИ: на ее чипах работают крупнейшие языковые модели, включая ChatGPT. Компания занимает 90% рынка нейросетей и меняет представление о возможностях технологий. В статье расскажем, как Хуанг и его команда сделали Nvidia ядром ИИ-революции.
Дженсен Хуанг родился в Тайване в 1963 году. В родной стране он прожил недолго: когда Дженсену исполнилось пять, родители решили переехать сначала в Таиланд, а затем в США. Они искали стабильности и хотели дать детям качественное образование.
Жизнь в новой стране началась с языкового барьера. Дженсен и его младший брат в одиночку приехали к родственникам в Техас, пока родители решали финансовые вопросы. Не зная языка, мальчики учились говорить по-английски с помощью простой, но упорной практики — каждый день выбирали десять слов из словаря и повторяли их с утра до ночи.
После Техаса братья переехали в Кентукки. Школьные годы не были простыми. Дженсен жил в общежитии вместе с подростками из «вечерней» школы. Он столкнулся с издевательствами, но сумел справиться с ними, а также научился видеть возможности в любой ситуации. Один из таких моментов — его дружба с соседом по комнате, который в обмен на помощь с домашними заданиями обучил Дженсена жиму штанги и единоборствам.
Семья воссоединилась уже в Орегоне, где Дженсен и окончил школу. Сразу после этого он устроился в сеть ресторанов Denny’s. Работа там была напряженная. Сначала парню доверили мытье посуды, позже он вырос до официанта. За 5 лет в общепите Хуанг усвоил важные уроки о работе в условиях стресса и о том, как обращаться с клиентами.
Позже Дженсен поступил в Орегонский государственный университет, где изучал электротехнику. Именно там он встретил свою будущую жену, которая была его партнером по лабораторным работам. После окончания университета он начал профессиональный путь в AMD. Здесь Дженсен изучал основы проектирования микропроцессоров, что стало важной отправной точкой для его будущей работы.
После года в AMD Хуанг перешел в LSI Logic. В ней он занимался разработкой и маркетингом, а также руководил несколькими крупными проектами. Этот опыт сформировал его понимание бизнеса: как совмещать технологические разработки с управлением и стратегией.
Работа в этих компаниях стала платформой для создания Nvidia. Каждый шаг, от школьных лет до первых профессиональных достижений, готовил его к роли лидера, который сможет превратить рискованные идеи в успешный бизнес.
Основание Nvidia
Nvidia появилась в 1993 году. У истоков стояли три партнера: Дженсен Хуанг, Крис Малачовски и Кертис Прием. Первую встречу они провели в кафе Denny’s неподалеку от Сан-Хосе. Стартовый капитал составил 40 000 долларов. Дженсен был уверен, что Nvidia сможет создать новый стандарт вычислительных мощностей для персональных компьютеров. Но на тот момент у компании не было ни офиса, ни реальной бизнес-модели.
Первая цель — разработка графического процессора, который будет способен поддерживать трехмерную графику. Тогда это был рискованный рынок: спрос на такие продукты только зарождался. Nvidia решила сделать ставку на разработку уникальных технологий. Но первый крупный проект компании, который был ориентирован на формат работы графики с четырехугольниками, столкнулся с неожиданной проблемой. Microsoft выбрала другой стандарт обработки графики — треугольники. Это поставило Nvidia на грань краха.
Дженсен Хуанг быстро отреагировал на ситуацию. Вместо того чтобы распустить команду, он сократил штат вдвое и вложил оставшиеся средства в выпуск нового продукта. Компания сделала ставку на серию видеокарт RIVA 128, которые строились по стандарту Microsoft. Это был рискованный шаг. На момент запуска компания могла покрыть зарплаты сотрудников только на один месяц, а дальше — уже банкротство.
RIVA 128 стала первым коммерчески успешным продуктом Nvidia. За четыре месяца было продано более миллиона карт. Этот успех обеспечил компании необходимую ликвидность и доверие инвесторов. Nvidia закрепилась на рынке графических процессоров и начала привлекать новые инвестиции.
Для Дженсена Хуанга этот кризис стал уроком. Он понял, что стратегия компании должна учитывать быстро меняющиеся рыночные условия и технологические стандарты. Хуанг использовал это понимание для создания культуры внутри компании: готовность к сложным вызовам и ориентация на результат, даже в условиях ограниченных ресурсов.
Путь к мировой славе
Компания начала революцию в вычислениях с разработки графических процессоров (GPU). Эти устройства позволяли обрабатывать миллионы операций одновременно, что сделало их основным инструментом для трехмерной графики и игр. Однако Дженсен Хуанг видел их потенциал гораздо шире. В 2007 году компания представила CUDA — программную платформу, которая позволила использовать GPU для сложных вычислений, таких как моделирование, анализ данных и искусственный интеллект.
«Мы были уверены, что этот процессор сможет решить проблемы, которые другие в принципе не смогли бы», — сказал Хуанг журналу Fortune в 2017 году. «Мы также заметили, что видеоигры одновременно одна из самых сложных вычислительных задач и одна из самых выгодных инвестиций. Эти два условия встречаются нечасто. Видеоигры были нашим убийственным приложением — маховиком для выхода на большие рынки, который финансировал бы огромные НИОКР для решения масштабных вычислительных задач».
CUDA стала ключевым элементом стратегии Nvidia. Она открыла доступ к новой аудитории: ученым, разработчикам и инженерам. Теперь GPU использовали не только для визуализации, но и для обработки данных в разы быстрее традиционных процессоров. Nvidia стала лидером в создании экосистемы, которая объединила оборудование, программное обеспечение и пользователей.
Следующий шаг в развитии компании произошел в 2010-х годах, когда ИИ стал набирать популярность. Хуанг и его команда поняли, что нейронные сети, которые тренируются на больших объемах данных, требуют огромной вычислительной мощности. GPU оказались идеальным решением. Nvidia изменила направление и сосредоточилась на разработке чипов для искусственного интеллекта.
Компания начала работать с ведущими игроками индустрии, включая OpenAI, Google и Microsoft. В 2016 году Nvidia поставила свой первый суперкомпьютер для ИИ. Это стало важной вехой в превращении компании из производителя графических карт в одного из ключевых поставщиков технологий для ИИ.
Инновации сопровождались стратегическими покупками. В 2019 году Nvidia приобрела Mellanox за 7 млрд долларов. Эта сделка дала компании технологии для оптимизации сетей GPU в дата-центрах. Mellanox стал основой для создания кластеров, которые необходимы для работы с большими моделями, такими как ChatGPT.
Задумка Дженсена Хуанга была не в том, чтобы создать продукт, а в построении полной экосистемы. Nvidia разработала программное обеспечение, поддерживала разработчиков и инвестировала в передовые технологии. Это позволило компании выйти за рамки графических решений и занять выгодное место у истоков ИИ-тренда.
Nvidia — лидер эпохи ИИ
Сейчас невозможно переоценить вклад Nvidia в инфраструктуру для искусственного интеллекта. На ее технологиях построено большинство крупнейших моделей, включая ChatGPT. Компания была первым поставщиком оборудования для OpenAI и продолжает играть ключевую роль в разработке и масштабировании проекта. Партнерство с Microsoft и Google усилило позиции Nvidia, компания стала основным поставщиком решений для ведущих облачных платформ.
Nvidia доминирует на рынке ИИ-чипов с долей около 90%. Компания разработала полный стек технологий, а также объединила чипы, программное обеспечение и инфраструктуру. Рынок оценил эти усилия: в 2024 году Nvidia достигла капитализации в 3 трлн долларов. Это сделало ее не только самой дорогой в полупроводниковом сегменте, но и одной из крупнейших компаний мира. Более того, ненадолго компания становилась номер один в мире.
Рост Nvidia основан на ее способности быстро адаптироваться к потребностям рынка. Однако доминирование компании влечет и риски. AMD активно развивает свои продукты и предлагает более дешевые решения для облачных клиентов. Дополнительно крупные игроки, такие как Google и AWS, разрабатывают собственные чипы и снижают зависимость от внешних поставщиков.
Геополитические факторы также добавляют сложности. Экспортные ограничения США мешают поставкам Nvidia в Китай. Чтобы смягчить это воздействие, компания адаптировала свои продукты под новые стандарты, но риски остались. Поскольку большая часть производства связана с Тайванем, любые изменения в регионе могут повлиять на цепочки поставок.
Несмотря на вызовы, стратегия Nvidia сосредоточена на расширении возможностей своих технологий. Компания продолжает лидировать в разработке решений для ИИ и укреплять отношения с клиентами. Подход Дженсена Хуанга, который основан на скорости принятия решений и инновациях, обеспечивает Nvidia конкурентное преимущество.
«То, что нас отличало, — это взгляд на вещи. Кто-то назвал бы это даром предвидения, но правильнее сказать, что это понимание перспективы. Мы смотрим на мир иначе. Наша цель — сделать возможным то, что раньше было недоступным. Мы называем это ускоренными вычислениями» — сказал Дженсен на TiEcon 2024.
С самого начала у нас были не только разработчики графических чипов. Мы всегда привлекали специалистов, которые сотрудничали с индустрией приложений, вдохновляли их использовать наши технологии и помогали им адаптировать решения, чтобы максимально раскрыть потенциал наших разработок.
Дженсен Хуанг
Лидерство и философия Хуанга
Дженсен Хуанг выбрал стиль управления, который не вписывается в традиционные корпоративные модели. В Nvidia почти отсутствуют сложные иерархии. Сотрудники сообщают о своих задачах напрямую, через короткие письма. Личных встреч один на один нет совсем, только общие совещания, где обсуждаются ключевые проблемы. Этот подход позволяет каждому сотруднику быть в курсе происходящего и учиться на чужих ошибках.
В основе управления лежит скорость. Перед началом работы команды ищут самый быстрый способ решения задачи без учета ограничений. Затем проект анализируют еще раз со всеми тормозящими факторами и адаптируют его. Этот метод снижает время разработки и дает преимущество в конкурентной среде.
Хуанг всегда поддерживал экспериментальные проекты, даже если их успех неочевиден. Например, CUDA изначально выглядела как рискованный проект, который требовал значительных затрат. Однако стратегия оказалась верной: платформа дала Nvidia новый сегмент рынка и обеспечила рост. В компании провалы рассматриваются не как ошибки, а как уроки. Каждое неудачное решение анализируется, а его выводы передаются всей команде через регламенты.
Такой подход формирует культуру, которая привлекает талантливых сотрудников. Nvidia ценит тех, кто готов работать над сложными задачами, создавать новые продукты и брать на себя ответственность. Это помогает удерживать ключевых специалистов и снижает текучесть кадров.
Корпоративная культура Nvidia усиливает лояльность сотрудников. Люди знают, что их идеи ценят, а неудачи не карают. Это мотивирует разрабатывать технологии, которых еще не существовало.
Секреты успеха от Дженсена Хуанга
Дженсен Хуанг уверен, что кризисы делают компании сильнее. Один из первых уроков он получил в 1996 году, когда Nvidia находилась на грани банкротства. Запасов средств хватало лишь на месяц, но команда сделала рискованную ставку — разработала серию видеокарт RIVA 128. Успех этого продукта не только спас компанию, но и заложил основу для будущего подхода: рисковать осознанно и использовать любую возможность для роста.
В Nvidia риски рассматриваются как часть процесса. Хуанг считает, что работа над сложными задачами, которые кажутся невозможными, позволяет компании идти на шаг впереди конкурентов. Например, решение инвестировать в CUDA в начале 2000-х выглядело спорным, но позже платформа стала ключевым продуктом.
Инновации в компании часто начинаются с вопросов: «Что еще никто не делает?» и «Как это изменить?» Подход помогает Nvidia находить нестандартные решения. Однако Хуанг понимает, что инновации требуют времени и усилий. Проекты могут терпеть неудачи, но это часть пути к созданию продуктов, которые меняют рынок.
Привлечение талантов играет центральную роль в стратегии Хуанга. Он уверен, что лучшие специалисты выбирают сложные и интересные задачи. Nvidia создает условия, в которых сотрудники могут реализовать амбициозные проекты и развивать свои навыки. Примеры успешных продуктов компании показывают, что такие подходы работают.
Хуанг фокусируется на создании особой среды: инновации и риск — естественные элементы работы. Благодаря этому Nvidia не просто адаптируется к изменениям на рынке, а формирует новые стандарты. Такой стиль управления делает компанию привлекательной для талантов и укрепляет ее лидерство в индустрии технологий.
Подводим итоги: тезисы статьи
Видение и адаптация — основа лидерства. Nvidia изначально конкурировала с десятками производителей графических чипов, но успех обеспечил уникальный подход. Хуанг фокусировался не на создании чипов как таковых, а на том, как их использование меняет приложения. Он учит: ищите не продукт, а проблему, которую сможете решить эффективнее других.
Дженсен подчеркивает важность разработки полного стека технологий: от оборудования до программных инструментов. Это позволяет компании не зависеть от других и формировать вокруг себя комьюнити разработчиков и партнеров, что укрепляет рыночные позиции.
Также CEO Nvidia всегда делает ставку на скорость, как на конкурентное преимущество. Быстрая адаптация — ключевая стратегия компании. В бизнесе замедление стоит дорого. Чем быстрее вы принимаете решения, тем выше ваши шансы на успех.
А как вы относитесь к экосистеме вокруг продукта? Выстраиваете ее в своем бизнесе или полагаетесь на партнеров? И какие еще «секреты» Хуанга вам откликаются?
Просто о сложном
Неделя рекламы 
Новости 
Кейсы 
How to 
Интервью и дискуссии 
Маркетинговые исследования 
Энциклопедия обмана 
Проверено ADPASS 
Рекламные кампании