Li (ou melhor, ouvi) o livro “The Nvidia Way: Jensen Huang and the Making of a Tech Giant”, de Tae Kim. Seguem algumas reflexões.

O livro conta a história da Nvidia desde o começo, inclusive com curiosidades como o nome. Após várias tentativas de encontrar algo que começasse com NV (de Next Version) eles encontraram “Invidia”, inveja em latim. Seria uma empresa invejada futuramente. O verde do logotipo também remete a olhos verdes de inveja…

A Nvidia começou com placas para processamento gráfico, um mercado superconcorrido onde várias outras empresas tinham falhado. E ela mesma quase faliu um par de vezes.

Desde sempre, a cultura de trabalho era extremamente pesada. Jensen trabalha sem parar e exige tanto quanto dos seus colaboradores.

Um grande sucesso foi a placa GeForce, placa extremamente avançada para a época.

Jensen Huang é um CEO técnico, um dos que está há mais tempo no cargo no Vale do Silício. Ele é fã do livro “O dilema do inovador”, e disposto a não cometer o erro das grandes empresas que se acomodam, nunca para de investir em novas ideias.

Uma grande inovação foi a criação de placas de vídeo programáveis, a GPU. Isto abriu espaço para o uso além de processamento gráfico.

A CPU é como um velocista de elite, ela resolve tarefas complexas de forma sequencial. Já a GPU é como um exército de trabalhadores coordenados: individualmente mais simples, mas capazes de realizar milhões de operações matemáticas idênticas ao mesmo tempo. É como táxi x trem, vão ter aplicações em que uma ou outra é mais eficaz.

A GPU programável abriu espaço para o CUDA, a interface de programação.

A seguir, a comunidade científica notou que GPU + CUDA eram perfeitos para o deep learning, mais especificamente para treinar os complicados modelos de machine learning com uma torrente inimaginável de dados.

Lá por volta de 2013, vendo a oportunidade, a Nvidia decidiu ir “all-in” em AI: adaptou todas as suas placas para serem compatíveis com CUDA e investiu pesado para tornar sua solução a mais amigável possível para adoção com a AI. Apesar de todas as dúvidas, Jensen foi defensor ferrenho desta estratégia.

A Nvidia, hoje, tem hardware + software especializados, juntos. Não é apenas chip ou software, é um ecossistema todo: milhões de desenvolvedores mundo afora, bibliotecas maduras, frameworks otimizados nativamente.

O resultado?
Está anos à frente dos concorrentes, seja em know-how técnico para o projeto dos chips, seja no aperfeiçoamento das ferramentas para utilizar o hardware.

Os diferenciais competitivos reais da NVIDIA são estruturais, acumulativos e difíceis de copiar.

Há no livro a provocação de que a Intel apresentou vários sintomas clássicos do Dilema do Inovador, ao ter CEOs mais financeiros/políticos do que técnicos e priorizar resultados de curto prazo a investimento pesado e arriscado em inovação.

O cuidado. Como é um mercado trilionário e estratégico, há inúmeros concorrentes tentando correr atrás da líder atual, como outras fabricantes de chips (AMD/Intel), além dos seus próprios clientes (Google, Amazon, Microsoft) desenvolvendo chips internos (TPUs, Inferentia).

Vejamos as cenas dos próximos capítulos, com os meus olhos verdes de inveja!