Во время своей поездки в Пекин на днях его спросили:
«Представьте, что вам сейчас 22 года, вы только что закончили учёбу в 2025 году, но у вас всё та же амбиция. Чем бы вы занялись?»
Хуанг ответил, что в этом случае выбрал бы физические науки, а не программные. Он даже уточнил, что сам когда-то закончил колледж на два года раньше обычного — в 20 лет. Физические науки — это всё, что связано с неживой природой: физика, химия, астрономия, геология и так далее. Не путать с биологией.
Хуанг получил диплом по электротехнике в Университете штата Орегон в 1984 году, а потом окончил магистратуру в Стэнфорде. Уже в 1993-м он вместе с двумя инженерами, Крисом Малачовски и Кертисом Приемом, основал Nvidia — за обычным столиком в ресторане Denny’s в Сан-Хосе. Сегодня под его руководством Nvidia — самая дорогая компания в мире, и недавно она первой в истории преодолела отметку в $4 триллиона рыночной стоимости.
Почему он теперь выбрал бы физические науки? Прямо он это не объяснил, но если послушать, о чём он говорит в последнее время, становится понятно — он настроен на так называемый "Physical AI", то есть физический искусственный интеллект. По его словам, это следующая большая волна после генеративного ИИ.
На одном из форумов в Вашингтоне он рассказал, как ИИ развивался за последние 15 лет. Всё началось с «ИИ восприятия» — это когда алгоритмы научились видеть и распознавать, например, на изображениях. Вспомните AlexNet, ту самую модель, которая в 2012 году стала прорывом в компьютерном зрении.
Потом появилась вторая волна — «генеративный ИИ». Это когда нейросети уже могут не просто понимать, но и создавать — переводить текст, писать код, генерировать изображения.
А сейчас, по мнению Хуанга, мы входим в третью фазу — «ИИ рассуждений». Такой ИИ уже способен анализировать, решать задачи, предсказывать последствия, даже если он раньше с такой ситуацией не сталкивался. Он может логически размышлять — и это то, на чём сейчас сосредоточено много крупных компаний, таких как Microsoft и Salesforce.
Но дальше нас ждёт ещё более сложный этап — «физический ИИ». Это системы, которые будут понимать физику: трение, силу, инерцию, причинно-следственные связи. Хуанг говорит, что такие ИИ будут, например, знать, куда покатится мяч, как удержать хрупкий предмет, не сломав его, или даже предсказать, что за машиной может быть пешеход.
А если этот ИИ встроить в робота — получится полноценная робототехника. И это, по мнению Хуанга, особенно важно сейчас, когда в США активно строятся новые заводы и фабрики. Он надеется, что в ближайшие 10 лет они станут высокоавтоматизированными — с умными роботами, которые помогут справиться с нехваткой рабочей силы по всему миру.
