CEO NVIDIA Jensen Huang baru-baru ini diundang untuk berdiskusi tentang perkembangan AI di masa depan bersama CEO Goldman Sachs David Solomon. Selain berbagi sejarah dan prospek pengembangan NVIDIA, Huang juga mendiskusikan tantangan dan peluang yang dihadapi oleh AI generatif, pusat data, dan rantai pasok global.

Dari kartu grafis game hingga inti kecerdasan buatan, perjalanan pertumbuhan NVIDIA

Huang Renxun mengulas sejarah perkembangan NVIDIA sejak didirikan pada tahun 1993, visi awalnya adalah untuk mengatasi masalah kompleks yang tidak dapat dipecahkan oleh CPU tradisional melalui 'percepatan komputasi'. Awalnya dimulai dengan merancang kartu grafis untuk komputer pribadi dan permainan TV, kemudian berkembang ke bidang perhitungan ilmiah, AI, dan pengolahan data. Huang Renxun menekankan bahwa menjaga 'konsistensi arsitektur teknologi' dan 'melindungi investasi pengembang' adalah dasar keberhasilan perusahaan dan membuat teknologi seperti CUDA menjadi salah satu ekosistem pengembangan terbesar di dunia.

(Catatan: CUDA adalah teknologi integrasi perangkat lunak dan perangkat keras yang bertujuan untuk menggunakan unit pemrosesan grafis (GPU) untuk komputasi umum. Pengembang dapat menggunakan bahasa pemrograman tingkat tinggi seperti C untuk menulis program yang mengalihkan tugas komputasi yang sebelumnya dilakukan oleh unit pemrosesan pusat (CPU) ke GPU, sehingga meningkatkan efisiensi komputasi.)

Efisiensi pusat data tradisional rendah, Spark meningkatkan pengolahan data hingga 20 kali

Huang Renxun menyatakan bahwa pusat data tradisional mengalami efisiensi yang rendah karena perangkat keras yang tersebar, koneksi yang rumit, dan konsumsi energi. Dia menyebutkan bahwa solusi NVIDIA adalah 'pemusatan' dan teknologi pendingin cair untuk menurunkan biaya operasional dan meningkatkan efisiensi energi.

Huang Renxun memberi contoh, satu rak server NVIDIA tunggal dapat menggantikan ribuan Node tradisional, secara signifikan mengurangi biaya perangkat keras dan koneksi. Selain itu, teknologi solusi akselerasi GPU seperti Spark dapat meningkatkan kinerja pemrosesan data hingga 20 kali lipat, sehingga pelanggan dapat mencapai pengembalian investasi lebih dari 10 kali lipat.

Revolusi AI Generatif, asisten digital bekerja 24/7 sepanjang hari

Huang Renxun menekankan bahwa AI generatif bukan hanya alat, tetapi juga keterampilan. AI dapat menghasilkan berbagai konten melalui pembelajaran data, seperti gambar, teks, dan struktur protein, sehingga AI dapat berpartisipasi dalam pekerjaan seperti 'karyawan digital'. Contohnya adalah pengemudi otomatis, layanan pelanggan digital, dan robot, yang merupakan contoh konkrit dari keterampilan AI dalam kehidupan nyata. Huang Renxun juga menyebutkan bahwa hampir setiap insinyur NVIDIA sekarang memiliki seorang 'asisten digital' yang bekerja 24/7, ini adalah tonggak perubahan industri di masa depan.

Aplikasi AI lintas disiplin terus berkembang, menggabungkan inovasi pengembangan obat

黄仁勋 juga menyatakan bahwa kemampuan aplikasi AI lintas disiplin juga merupakan salah satu keunggulan inti. Seperti AI dapat mengubah teks menjadi gambar, gambar kemudian diubah menjadi molekul kimia, bahkan menangani pengembangan obat yang kompleks dan penyaringan virtual, ini memberikan kemungkinan bagi penemuan obat berbantu komputer (CADD) untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi inovasi medis secara signifikan.

(Note: Pengembangan obat bantu perhitungan merujuk pada penggabungan kimia, biologi, farmasi, dan teknologi informasi untuk menemukan obat baru yang berpotensi melalui simulasi, analisis, dan prediksi interaksi molekul kimia dengan target biologis.)

Kemampuan integrasi perangkat lunak dan keras adalah keunggulan utama, dengan arsitektur teknologi yang seragam untuk pengembangan yang lebih mudah.

Dalam menghadapi persaingan di bidang kecerdasan buatan, Huang Renxun menekankan bahwa keunggulan utama NVIDIA terletak pada kemampuannya untuk 'mengintegrasikan perangkat keras, perangkat lunak, dan infrastruktur secara keseluruhan', bukan hanya pada perangkat keras semata. Dia menegaskan bahwa superkomputer yang dirancang oleh NVIDIA terdiri dari berbagai jenis chip, yang kemudian dioptimalkan dengan perangkat lunak yang disesuaikan secara khusus, untuk memberikan kemampuan komputasi yang lebih efisien dan hemat energi.

Selain itu, desain 'arsitektur teknologi seragam' NVIDIA memastikan bahwa pengembang dapat menggunakannya dengan mulus pada berbagai perangkat (seperti komputer, server cloud, dll.), Ini juga menjadi alasan mengapa NVIDIA dapat unggul dalam bidang AI.

Menghadapi tantangan rantai pasokan dengan responsif, memuji berat TSMC

Dalam menghadapi meningkatnya ketegangan geopolitik, Huang Renxun mengatakan bahwa NVIDIA telah melakukan 'pencatatan' dalam desainnya, yaitu meningkatkan fleksibilitas pada rantai blok untuk menghindari pengaruh dari satu sumber tunggal. Ia juga menekankan bahwa meskipun NVIDIA bergantung pada Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) sebagai produsen chip utama, perusahaan ini memiliki kemampuan untuk memindahkan sebagian produksi ke pabrikan lain jika diperlukan. Huang Renxun juga sangat menghargai kemampuan adaptasi TSMC dan menganggapnya sebagai pendorong penting dalam pertumbuhan cepat NVIDIA.

Mengemban kebutuhan teknologi global, menuju era komputer yang baru

Huang Renxun mengakui bahwa NVIDIA saat ini menghadapi tekanan dari pelanggan karena teknologi internalnya langsung memengaruhi pendapatan dan daya saing perusahaan. Namun, dia melihat ini sebagai kesempatan langka karena NVIDIA sedang membentuk era komputer berikutnya dan mendorong integrasi teknologi kecerdasan buatan ke berbagai industri. Huang Renxun menyatakan: 'Terlibat dalam perubahan global ini dan menyaksikan lahirnya aplikasi revolusioner ini, meskipun memiliki tanggung jawab besar, juga merupakan tantangan yang mendebarkan'.

(Forum Siggraph | CEO Nvidia, Huang Renxun, dan CEO Meta, Mark Zuckerberg, membahas masa depan AI)

Artikel ini NVIDIA CEO Jensen Huang: Membawa Era Komputer AI Selanjutnya, Menghadapi Tantangan Rantai Pasok dengan Fleksibilitas