Мыслящие машины Дженсена Хуанга: История Nvidia и мировой ИИ-революции - Стивен Витт

на штормовых Карибах, где своими глазами наблюдал разрушительное влияние глобального потепления. Дэлли утверждал, что занялся ИИ в числе прочего потому, что надеялся помочь человечеству избавиться от углеродного следа. «Если есть проблема, из-за которой стоит не спать ночами, то это изменение климата, – говорит он. – Выживание нашей планеты должно быть главным приоритетом».

Однако, несмотря на подобные заявления, продукция Nvidia фактически стала основным фактором повышения мирового потребления электроэнергии. По мере улучшения способности процессоров к матричному умножению росло и их энергопотребление. Процессор 2020 года A100 в стандартной конфигурации потреблял 250 ватт, выпущенный через два года H100 – 350 ватт, на 75% больше, новый B100 2024 года – 700 ватт, а еще более мощный B200 – целый киловатт. Первый компьютер DGX 2016 года расходовал энергии не больше, чем бытовая сушилка, а конфигурация 2024 года уже потребляла столько электричества, сколько нужно для питания семейного коттеджа.

Однако это был лишь один элемент в системе. DGX были модульными устройствами, которые клиенты объединяли в супермодули – основу современных центров обработки данных. Эти супермодули соединялись толстыми кабелями и оборудовались передовыми воздушными и жидкостными системами охлаждения. Самые большие центры обработки данных потребляли гигаватты энергии в год – этого с лихвой хватило бы городу вроде Миннеаполиса.

Постоянное совершенствование микросхем Nvidia привело к тому, что выбросы парниковых газов в Google увеличились в полтора раза за пять лет, несмотря на повышение эффективности энергосети и обязательства компании достичь углеродной нейтральности к 2030 году. (В 2024 году представитель Google подтвердил курс компании на нулевой уровень выбросов, но признал, что рост потребления энергии, связанный с искусственным интеллектом, может этому помешать.) Выбросы Microsoft, на чьих облачных сервисах обучаются и используются дорогостоящие модели OpenAI, увеличились почти на треть. Провайдеры даже начали задумываться о приобретении заброшенных майнинговых ферм.

Некоторые инвесторы сомневались в целесообразности такого масштабного расширения. Добиться прибыльности ИИ было непросто, а огромные затраты на микросхемы и электроэнергию усугубляла нехватка квалифицированных специалистов. Кудесников, способных творить чудеса при помощи прихотливой архитектуры ИИ, было крайне мало, и их услуги стоили больших денег. Не каждая компания могла, подобно OpenAI, похвастать, что у нее работают такие таланты, как Илья Суцкевер. Разочарование, которое испытал Фредрик Даль, пытаясь обучить нейросеть игре в покер, теперь преследовало IT-отделы многих компаний.

Несмотря на многократный рост вычислительной мощности, нейронные сети все равно рано или поздно достигали предела. Когда это случалось, найти способы дальнейшего их улучшения было непросто. У компаний, пытавшихся воспроизвести функционал GPT на собственных данных, часто получались лишь бестолковые «машины знаний», пользы от которых было ненамного больше, чем от пластмассовых игрушек.

Эти ИИ-системы обучались на стандартных датасетах больших языковых моделей, дополненных электронными письмами, «заявлениями о миссии», патентными заявками, юридическими меморандумами и прочими увлекательнейшими образцами из обязательной программы из сокровищницы корпоративной мудрости. По мере того как ажиотаж охватывал средний менеджмент, руководители в сфере маркетинга, медиа и здравоохранения запускали амбициозные инициативы, кое-где предупреждая сотрудников о грядущих массовых увольнениях и о том, что их заменит ИИ. Однако чаще всего ожидания не оправдывались. Многие из созданных продуктов оказывались пустышками, появлялись с огромным опозданием, стоили баснословных денег и едва работали. Часто пользователи приходили к выводу, что технология ИИ еще сырая.

Летом 2024 года руководство Elliott Management, одного из крупнейших в мире хедж-фондов, заявило инвесторам, что акции технологических компаний, в первую очередь Nvidia, это очередной пузырь. В их письме клиентам, опубликованном в газете The Financial Times, говорилось, что ИИ «чересчур переоценен и многочисленные приложения на его основе не готовы к выходу в свет», а многие обещанные возможности «никогда не станут экономически эффективными, не заработают должным образом, будут потреблять слишком большое количество энергии или окажутся ненадежными».

Главным риском для империи Nvidia теперь было разочарование в ИИ, а не конкуренция. Многие решения принимались из страха упустить возможность: ни одна компания не могла позволить себе не иметь стратегии, связанной с развитием ИИ. Топ-менеджеры, закупающие оборудование Nvidia, должны были обеспечить разработку продуктов, которые окупят вложения. Иначе компаниям пришлось бы сожалеть о принятых решениях, спрос сократился бы и акции Nvidia опять рухнули. Управляющие фондом Elliott считали, что одного неудачного квартала для Nvidia достаточно, чтобы весь технологический сектор сдулся, как пробитое колесо.

Однако резкий рост цен оборудования необязательно означает появление пузыря. Скептики сравнивали ажиотаж вокруг ИИ с бумом доткомов или ипотечным кризисом, но руководители, принимавшие решения о расходах на ИИ, отнюдь не были торговцами воздухом. Это были настоящие компьютерные гении с многолетним опытом работы. Компании, задействованные в процессе, были стабильны, а финансирование производилось за счет прибыли, а не займов или выпуска акций. В ИИ инвестировали энтузиасты, но вряд ли их поведение можно было назвать иррациональным. Все ученые, работавшие в области компьютерных наук, с которыми я беседовал, единодушно считали триумф нейронных сетей одним из важнейших свершений цивилизации. Многие называли их главным достижением в истории компьютерной техники. Технология действительно впечатляла, а доходы были вполне реальными.

Проблема, с которой инвесторы раньше сталкивались при оценке Nvidia, теперь распространилась на весь фондовый рынок. Анализ прошлых финансовых отчетов был бесполезен для оценки финансовых перспектив ИИ, а прогнозы не более надежны, чем гадание на кофейной гуще. Главный вопрос заключался в том, понимали ли вообще Хуанг, Цукерберг, Маск, Наделла, Пичаи и Альтман, что они делают. Эти лидеры вложили сотни миллиардов долларов в непроверенные технологии. Было ли это мудрым решением?

Глава 20

Самый важный капитал в мире

Судный день наступил 21 февраля 2024 года. Ажиотаж перед объявлением финансовых результатов Nvidia достиг абсурдных масштабов. CNBC в течение нескольких дней вела обратный отсчет до этого события. В FinTwit, сообществе финансовых аналитиков в социальных сетях, распространялся мем: Хуанг в неизменной кожаной куртке стоит перед картой избирательных округов США, на которой все пятьдесят штатов окрашены в ядовито-зеленый цвет. За несколько дней до объявления результатов Goldman Sachs назвал акции Nvidia «самым важным капиталом в мире».

Через пятнадцать минут после закрытия торгов Nvidia начала телеконференцию с инвесторами. Это был один из самых востребованных финансовых отчетов в истории Уолл-стрит. Первой выступила Колетт Кресс, финансовый директор Nvidia. Она сообщила, что годовой доход превзошел все ожидания, увеличившись более чем вдвое – до 60 миллиардов долларов. Более того, валовая прибыль по всем продуктам Nvidia превысила 70% (для сравнения: у Apple, любимицы Уолл-стрит, этот показатель составил 46%). Чистая прибыль за год достигла почти 30 миллиардов долларов – больше, чем компания заработала за все тридцать лет своего существования. При штате 30 000 сотрудников на каждого работника