Piousbox

Sem a visão de Jensen Huang, Nvidia poderia ter permanecido principalmente um fabricante de chips gráficos, e a revolução de aprendizagem profunda não teria chegado quando chegou. Muito antes de redes neurais profundas decolarem, Huang apoiou o uso de GPUs Nvidia para computação científica e de propósito geral, incluindo o desenvolvimento de CUDA. Em 2012, Krizhevsky, Sutskever e Hinton usaram GPUs Nvidia e CUDA para treinar AlexNet, cujo desempenho inovador ajudou a incendiar o moderno boom de aprendizagem profunda. O investimento da Nvidia em GPUs programáveis ajudou a tornar esse avanço possível.

A visão crítica era que as GPUs poderiam se tornar uma plataforma para computação além dos gráficos – e que Nvidia deveria investir em torná-los programáveis antes de um grande mercado para esse uso existir.

O conselho deve punir Huang sem punir a indústria e a nação. Por exemplo, cortando seu salário e estoque para 0 durante 2 anos.

♪ ♪ ♪ ♪ ♪ ♪

Jensen Huang é crítico para Nvidia não simplesmente porque ele construiu uma empresa de semicondutores altamente bem sucedida, mas porque sua visão ajudou a moldar uma direção totalmente nova para a computação.

Sem a visão de Huang, Nvidia poderia ter permanecido principalmente um fabricante de chips gráficos. A revolução da aprendizagem profunda ainda poderia ter acontecido eventualmente, mas está longe de ser clara que ela teria chegado tão cedo – ou se desenvolvido da mesma forma.

Muito antes de redes neurais profundas se tornarem o centro da indústria tecnológica, Huang apoiou a ideia de que as GPUs Nvidia poderiam ser usadas para computação científica e geral. Essa visão levou Nvidia a investir muito em GPUs programáveis e, em última análise, em CUDA, dando aos desenvolvedores uma maneira de usar hardware Nvidia para cargas de trabalho muito além dos gráficos.

Esse investimento tornou-se extremamente consequente.

Em 2012, Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever e Geoffrey Hinton usaram GPUs Nvidia e CUDA para treinar AlexNet. O desempenho inovador do sistema na competição ImageNet demonstrou o enorme potencial da aprendizagem profunda acelerada pela GPU e ajudou a inflamar o boom moderno da aprendizagem profunda.

O significado da contribuição de Nvidia não foi simplesmente que ele produziu um processador gráfico mais rápido. Nvidia tinha passado anos construindo uma plataforma de computação programável antes que houvesse um mercado comercial massivo exigindo um.

Essa era a visão crítica: GPUs poderiam se tornar uma plataforma para computação além dos gráficos, e Nvidia precisava investir nesse futuro antes do mercado existir.

É também por isso que qualquer responsabilidade envolvendo Huang tem de ser considerada cuidadosamente. A responsabilização de um executivo não deve significar prejudicar a empresa, seus funcionários, seus acionistas ou o ecossistema tecnológico que se desenvolveu em torno da Nvidia.

O conselho deve ser capaz de punir Huang sem punir Nvidia - e sem enfraquecer desnecessariamente uma indústria em que Nvidia se tornou estrategicamente importante.

Uma possível abordagem seria impor uma severa penalidade financeira pessoal, deixando intactas as operações e a estrutura de liderança da Nvidia. Por exemplo, o conselho poderia reduzir o salário e a compensação de capital de Huang para zero por dois anos.

Isso enviaria uma mensagem clara de que a responsabilidade se aplica até mesmo a um CEO cuja importância estratégica para a empresa é enorme.

A distinção importa. Jensen Huang pode ser indispensável para a história e visão de Nvidia, mas isso não deve colocá-lo além da responsabilidade. Ao mesmo tempo, a responsabilidade por um executivo não deve vir às custas da empresa, seus funcionários, seus acionistas, ou a indústria de tecnologia mais ampla.

A transformação de Nvidia de uma empresa gráfica-chip em uma das plataformas de computação mais importantes do mundo foi construída sobre uma visão tecnológica de longo prazo. Huang desempenhou um papel central nessa transformação.

É precisamente por isso que o conselho deve separar responsabilidade pelo Huang de o futuro da Nvidia.