Resenha do livro: A Máquina Pensante: Jensen Huang, NVIDIA e o Microchip Mais Cobiçado do Mundo, de Stephen Witt

A Máquina Pensante: Jensen Huang, NVIDIA e o Microchip Mais Cobiçado do Mundo Este livro se destaca da maioria dos escritos sobre inteligência artificial porque aborda o assunto a partir de uma perspectiva que muitos leitores com conhecimento técnico, incluindo eu mesmo, historicamente subestimaram.

Como muitas pessoas que acompanham a IA há anos, meu entendimento da área foi moldado por marcos familiares. A história geralmente começa em 1956 com a oficina de Dartmouth, percorre os primeiros sistemas simbólicos e, em seguida, avança para momentos marcantes, como o da IBM. Deep Blue derrotando Garry Kasparov, DeepMind dominando o GoE, mais recentemente, a OpenAI demonstrou que grandes modelos de linguagem podem coordenar estratégias em ambientes multijogador complexos. Esses momentos são intelectualmente gratificantes e fáceis de lembrar porque se concentram em vitórias visíveis.

O que o livro de Stephen Witt faz excepcionalmente bem é desafiar essa perspectiva. Em vez de se concentrar nos momentos em que a IA impressionou o mundo, A Máquina Pensante O livro se concentra na camada menos visível por trás dessas conquistas. Argumenta, de forma convincente, que a era moderna da IA ​​não foi desbloqueada apenas por ideias brilhantes, mas por uma mudança fundamental na forma como a computação era realizada.

Ao centrar a narrativa na NVIDIA (NVDA -2.23%) Sob a direção de seu cofundador, Jensen Huang, a Witt reformula a revolução da IA ​​como uma história sobre arquitetura de computação, ecossistemas de desenvolvedores e convicção a longo prazo. O resultado não é apenas uma biografia corporativa, mas um capítulo que faltava na história mais ampla da inteligência artificial.

Dos videogames a um novo paradigma da computação

Os primórdios da NVIDIA estão muito distantes das ambições elevadas que hoje se associam à inteligência artificial. A empresa surgiu em 1993 Como fabricante de chips gráficos, a empresa focava em renderizar mundos de videogames cada vez mais realistas. O desafio na época não era a inteligência, mas a velocidade. Os jogos exigiam que um número enorme de cálculos fosse realizado instantaneamente para simular luz, movimento e profundidade.

A solução adotada pela NVIDIA foi computação paralela. Computação paralela significa realizar muitos cálculos ao mesmo tempo, em vez de executá-los sequencialmente. Em vez de depender de um único núcleo poderoso processando uma instrução após a outra, as GPUs usam milhares de núcleos menores que trabalham simultaneamente em operações matemáticas semelhantes. Essa abordagem é especialmente poderosa para cargas de trabalho que envolvem a repetição dos mesmos cálculos em grandes conjuntos de dados.

Originalmente, essa arquitetura foi construída para gráficos. No entanto, Witt mostra como essa decisão, discretamente, criou a base ideal para redes neurais décadas depois. O treinamento de modelos modernos de IA envolve um número massivo de operações matemáticas idênticas aplicadas a vastas quantidades de dados. As GPUs já eram otimizadas exatamente para esse tipo de trabalho.

O que torna esta parte do livro fascinante é a clareza com que Witt conecta as escolhas de design técnico à sobrevivência. A NVIDIA não optou pela computação paralela por prever a inteligência artificial. Ela a escolheu porque era a única maneira de competir em gráficos em tempo real. Essa necessidade forçou a empresa a dominar um modelo de computação que mais tarde se provaria transformador, muito além dos jogos.

Jensen Huang e o pensamento em sistemas, não em produtos.

No centro desta história está Jensen Huang, retratado não como um executivo convencional, mas como alguém que sempre pensou em termos de sistemas, e não de produtos individuais. Witt apresenta Huang como exigente, intenso e muitas vezes difícil, mas também notavelmente consistente em sua visão da tecnologia ao longo de extensos períodos.

Enquanto os concorrentes tratavam as GPUs como componentes descartáveis ​​atrelados a ciclos de jogos, Huang as considerava a base de uma plataforma de computação mais ampla. Essa distinção torna-se crucial. Os produtos são substituídos. As plataformas se multiplicam.

Internamente, a NVIDIA refletia essa mentalidade. Os engenheiros eram incentivados a pensar anos à frente. O software era tratado com a mesma importância estratégica que o silício. Investimentos em ferramentas e suporte a desenvolvedores eram feitos muito antes de haver uma demanda clara. Muitas dessas escolhas pareceram excessivas ou desnecessárias na época. Em retrospectiva, elas criaram uma vantagem competitiva que os concorrentes tiveram dificuldade em transpor.

Witt deixa claro que a ascensão da NVIDIA não era inevitável. A empresa esteve perto da falência mais de uma vez. O que a impulsionou não foi uma única inovação revolucionária, mas sim a crença persistente de que a computação acelerada acabaria por ter importância muito além de sua aplicação original.

CUDA e a história da origem da IA ​​que muitos perderam

Uma das contribuições mais importantes de A Máquina Pensante É assim que ela reformula o papel do CUDA na história da IA.

Antes de ler este livro, é fácil pensar em CUDA como uma ferramenta de desenvolvimento bem-sucedida, Witt demonstra por que ela merece muito mais atenção. O CUDA foi criado para tornar a computação paralela utilizável fora do contexto gráfico. Antes do CUDA, usar GPUs para computação geral exigia forçar a resolução de problemas por meio de interfaces gráficas específicas. Isso era frágil, ineficiente e limitado a especialistas.

O CUDA mudou isso ao permitir que os desenvolvedores programassem GPUs usando modelos de programação familiares. Milhares de núcleos de computação tornaram-se acessíveis como um recurso geral. Isso reduziu a barreira de entrada para a computação de alto desempenho de uma forma que poucas pessoas realmente perceberam na época.

Foi aqui que o livro ressoou fortemente com a minha própria experiência de aprendizado da história da IA. A narrativa que absorvi focou-se bastante em modelos e algoritmos. A Máquina Pensante O que fica claro é que muitas dessas ideias só se tornaram práticas quando os pesquisadores puderam, de fato, treiná-las em larga escala.

Os pesquisadores de IA rapidamente perceberam que as redes neurais eram uma combinação quase perfeita para computação paralela. O treinamento envolve a repetição das mesmas operações em grandes conjuntos de dados, ajustando milhões ou bilhões de parâmetros ao longo do tempo. O CUDA permitiu que esse processo acontecesse de forma mais rápida, barata e confiável do que as CPUs jamais conseguiram.

Isso se tornou especialmente importante com a aceleração do aprendizado profundo e, posteriormente, com o surgimento de modelos baseados em Transformers. Os Transformers prosperam em escala. Sem a aceleração por GPU, muitos dos modelos que definem o cenário atual da IA ​​teriam permanecido teóricos ou proibitivamente caros. O CUDA não inventou essas arquiteturas, mas tornou possível sua rápida evolução.

O que Witt destaca particularmente bem é que esse resultado não foi totalmente planejado. O CUDA foi desenvolvido para computação científica. Pesquisadores de IA descobriram seu poder e colocaram a NVIDIA no centro da corrida da IA.

Infraestrutura acima de algoritmos

Uma das ideias mais valiosas do livro é que o progresso da IA ​​é limitado tanto pela infraestrutura quanto pelas ideias. Muitas abordagens populares se concentram em algoritmos, técnicas de treinamento e conjuntos de dados. A Máquina Pensante Lembra ao leitor que nada disso importa sem poder computacional suficiente.

Dessa perspectiva, o boom da IA ​​moderna parece menos repentina e mais retardada. As redes neurais existem há décadas. O que mudou foi a disponibilidade de hardware capaz de treiná-las em uma escala significativa.

A NVIDIA não se limitou a fornecer chips mais rápidos. Ela construiu um ecossistema de hardware, bibliotecas de software e ferramentas de desenvolvimento que se reforçavam mutuamente ao longo do tempo. À medida que os pesquisadores otimizavam seu trabalho para as plataformas NVIDIA, a empresa aprimorava seus produtos para melhor atender às cargas de trabalho de IA. Esse ciclo de feedback criou uma vantagem duradoura que se estendeu muito além do desempenho bruto.

O livro destaca discretamente uma realidade que se torna cada vez mais evidente hoje em dia: a liderança em IA é moldada por cadeias de suprimentos, capacidade de produção, ecossistemas de software e controle de plataformas, e não apenas pela genialidade da pesquisa.

Visão, Risco e Consequências Acumuladas

Witt não se esquiva das implicações do domínio da NVIDIA. À medida que a empresa se torna fundamental para a infraestrutura global de IA, sua influência cresce proporcionalmente. A crença de Jensen Huang de que a computação acelerada definirá a próxima fase do progresso tecnológico permeia todo o livro.

Em vez de moralizar, A Máquina Pensante O foco está em como decisões estratégicas e de engenharia consistentes se acumularam ao longo do tempo. A NVIDIA não venceu seguindo tendências. Ela venceu ao se comprometer desde cedo com a computação paralela, perseverando em ciclos de mercado repetidos e investindo incansavelmente nas ferramentas que tornaram seu hardware indispensável.

Para leitores que desejam entender como a IA realmente se tornou escalável.

Para os leitores que já conhecem os principais momentos de história da IAEste livro preenche a lacuna existente. Explica por que essas inovações puderam ser ampliadas na época em que foram, e por que a NVIDIA se tornou uma força tão central nesse processo.

Este livro é para leitores que desejam compreender a inteligência artificial como um sistema industrial, e não apenas como uma coleção de modelos sofisticados. Ele certamente atrairá aqueles interessados ​​em chips, centros de dados e nas decisões de engenharia, muitas vezes invisíveis, que silenciosamente moldam o poder tecnológico.

A Máquina Pensante O livro é bem-sucedido porque reformula a história da IA ​​desde a sua base, mostrando como a computação paralela, as plataformas de desenvolvimento e a visão de longo prazo construíram a base sobre a qual a inteligência artificial moderna se apoia atualmente.