Nvidia imparatorluğundaki son saatler: Jensen Huang

Fethiye'de ✍️🖋 DYN د ي ن Life & Live E L L H ال ل ه Asist System. — Fethiye’de ✍️🖋 DYN د ي ن Life & Live E L L H ال ل ه Asist System | haberodasi.com ✍️🖋 Helal El Diyar Medya · Bilim-Teknoloji · Yapay Zekâ · DonanımHaber arşivi.

Nvidia’nın kurucusu ve CEO’su Jensen Huang, kendisiyle özdeşleşmiş olan şirketinin artık bir parçası değil. GPU'ları genel amaçlı işlemcilere dönüştürerek yapay zeka devriminin altyapısını hazırlayan Huang, Nvidia'yı da dünyanın en değerli şirketi haline getirerek büyük bir imparatorluk kurmuştu. Huang'ın inanılmaz hikayesi ise kurduğu imparatorluğun tepesinde son dere trajik ve skandal bir şekilde sona erdi. Son saatlerince Huang, eski hallerinden ve tavırlarından çok uzaktı.

Her şey üç kişinin bir restoranda aldığı kararla başladı

1992'nin sonlarında, Silikon Vadisi'nde çalışan üç mühendis sık sık San Jose'nin doğusundaki Capitol ve Berryessa caddelerinin kesişiminde bulunan bir Denny's restoranında buluşuyordu. Jensen Huang, Chris Malachowsky ve Curtis Priem'in bu toplantılarda henüz bir şirket kurma konusunda kesin bir planı yoktu. Üçü de yarı iletken ve bilgisayar mimarisi alanında deneyimliydi ancak çalıştıkları şirketlerdeki kariyerlerini geride bırakıp kendi işlerini kurup kurmamaları gerektiğini tartışıyorlardı.

Huang o sırada LSI Logic'te mühendis olarak çalışıyordu. Malachowsky ve Priem ise Sun Microsystems'ta görev yapıyordu. Üçlü daha önce bilgisayar iş istasyonları için grafik donanımları üzerinde çalışırken tanışmış ve birlikte çalışma deneyimi kazanmıştı. Sun'daki mimari değişikliklerin ardından Malachowsky ve Priem şirketten ayrılmayı düşünmeye başlamış, Huang'ı da kendi girişimlerine katılmaya ikna etmeye çalışmıştı.

Buluşmaların adresi olan Denny's ise Huang için sıradan bir restoran değildi. Henüz 15 yaşındayken Portland'da aynı restoran zincirinde bulaşıkçılık, komilik ve garsonluk yapmıştı. Bu nedenle Denny's, onun için ilk iş deneyimini kazandığı yerlerden biriydi. Ayrıca restoranın 24 saat açık olması ve uzun süre çalışmak için elverişli bir ortam sunması iş fikrini tartışmak için uygun bir yer olmasını sağlıyordu.

Üç mühendis burada saatlerce oturuyor, kahve içiyor ve nasıl bir teknoloji şirketi kurabileceklerini konuşuyordu. Chris Malachowsky'nin daha sonra anlattığına göre tek bir kahve sipariş edip yaklaşık dört saat boyunca çalıştıkları oluyordu. Huang ise arkadaşlarının şirket kurma teklifine hemen olumlu yanıt vermemişti. Mevcut işinden memnundu ve yeni girişimin gerçekten ticari bir fırsat sunup sunmadığından emin olmak istiyordu.

Tartışmaların merkezinde bilgisayarların grafik performansı vardı. O dönem üç boyutlu grafikler, güçlü ve oldukça pahalı iş istasyonları gerektiriyordu. Üçlü, bu teknolojiyi kişisel bilgisayarlara taşıyabilecek daha uygun maliyetli grafik işlemcileri geliştirmeyi hedefledi. Huang'ın özellikle video oyunlarına duyduğu ilgi de başlangıçta hangi pazara odaklanacakları konusunda belirleyici oldu.

Sonunda üç mühendis, kişisel bilgisayarlarda üç boyutlu grafiklerin gelecekte büyük bir pazara dönüşeceği konusunda uzlaştı. Böylece 1993 yılında Nvidia kuruldu. Şirketin ismi, Latince invidia (kıskançlık) kelimesinden esinlenerek oluşturuldu.

Elbette şirketin o dönemdeki hedefi büyük veri merkezlerine işlemci satmak veya yapay zeka modellerini eğitmek değildi. Amaç, bilgisayarların görsel dünyaları daha gerçekçi ve akıcı biçimde oluşturmasını sağlayacak grafik işlemcileri geliştirmekti.

Üstelik Nvidia, rekabetin oldukça yoğun olduğu bir pazara giriyordu. Şirketin kendi tarihçesine göre kuruluş döneminde iki düzineden fazla grafik yongası üreticisi bulunuyordu. Bu sayı üç yıl içinde 70'e kadar çıktı. Yani Huang, gelecekte milyarlarca dolarlık bir pazara dönüşecek sektöre girerken çok sayıda rakiple mücadele etmek zorundaydı.

Şirketin ilk ürünü NV1, 1995 yılında piyasaya çıktı. Ancak Nvidia'nın gelecekteki yönünü belirleyen asıl gelişme birkaç yıl sonra yaşandı. 1999'da GeForce 256'yı duyuran şirket, bu ürünü dünyanın ilk GPU'su olarak tanımladı ve grafik işlem birimini ayrı bir işlemci kategorisi olarak konumlandırdı.

Bu hamle, bilgisayarların hesaplama mimarisinde önemli bir değişimin başlangıcıydı. CPU'lar çok farklı türde görevleri yerine getirmek üzere tasarlanırken GPU'lar çok sayıda işlemi paralel olarak gerçekleştirebilecek şekilde geliştiriliyordu. Başlangıçta bu özellik, üç boyutlu grafiklerin oluşturulmasını hızlandırmak için kullanıldı. Ancak GPU'ların paralel hesaplama kapasitesi, ilerleyen yıllarda oyun sektörünün çok ötesine geçecekti.

Henüz 1990’larda atılan bu adım ve GeForce 256’nın neye dönüşeceği bilinmiyordu ancak Nvidia, yalnızca daha iyi grafik kartları üretmek yerine bilgisayarların işlem gücünü farklı bir yaklaşımla kullanmanın yolunu açmıştı.

CUDA

Huang'ın Nvidia'yı rakiplerinden ayıran en önemli kararlarından biri, GPU'ların kullanım alanını oyunlarla sınırlı tutmamaktı. Grafik işlemcilerinin çok sayıda matematiksel işlemi aynı anda gerçekleştirebilmesi bilimsel araştırmalardan mühendislik simülasyonlarına kadar pek çok alanda önemli avantajlar sunuyordu. Ancak bu gücü kullanabilmek için geliştiricilerin GPU'ları programlayabilmesi gerekiyordu.

O dönemde bu alandaki önemli isimlerden birisi bugün Nvidia'nın üst düzey yöneticileri arasında bulunan Ian Buck’tı. Stanford Üniversitesi'nde bilgisayar bilimi alanında doktora yapan Buck, GPU'ların genel amaçlı hesaplamalarda kullanılmasına yönelik araştırmalar yürüttü. Doktora çalışması, grafik işlemcilerinde akış tabanlı hesaplama yöntemleri üzerineydi. Geliştirdiği Brook isimli programlama dili de GPU'ların grafik dışındaki hesaplama görevlerinde kullanılmasına yönelik öncü çalışmalardan biriydi. Buck’ın çalışması Nvidia tarafından da desteklenmişti.

Nitekim bu desteğin neticesinde Buck, 2004 yılında Nvidia'ya katıldı ve şirketin GPU hesaplama yazılımlarının geliştirilmesinde görev aldı. 2006 yılında duyurulan CUDA'nın geliştirilmesinde kilit rol oynadı. Nvidia da Buck'ı CUDA'nın mucidi olarak tanımlıyor. Böylece Huang'ın GPU'ların geleceğine ilişkin teknoloji vizyonu, Buck gibi mühendislerin çalışmalarıyla kullanılabilir bir yazılım platformuna dönüştü.

CUDA, geliştiricilerin Nvidia GPU'larını grafik işleme dışındaki genel amaçlı hesaplamalarda kullanabilmesini sağlayan bir paralel hesaplama platformuydu. Böylece GPU'lar, yalnızca oyunlarda görüntü oluşturan bileşenler olmaktan çıkıp bilimsel araştırmaların ve yüksek performanslı hesaplamaların da önemli bir parçası haline gelmeye başladı.

CUDA sayesinde araştırmacılar, geliştiriciler ve şirketler Nvidia GPU'ları için uygulamalar geliştirmeye başladı. Zamanla bu platformun etrafında kütüphaneler, geliştirme araçları, eğitim kaynakları ve uzmanlık birikti.

Huang'ın uzun vadeli stratejisi burada kendini göstermeye başladı. Rakip bir şirket daha hızlı bir GPU üretebilirdi ancak Nvidia'nın yıllar içinde oluşturduğu yazılım ekosistemini aynı hızla geliştirmek çok daha zordu. Bir kuruluşun CUDA üzerinde geliştirdiği yazılımları başka bir platforma taşıması, yalnızca yeni donanım satın almak anlamına gelmiyordu. Kodların yeniden düzenlenmesi, performans optimizasyonları ve mühendislik kaynaklarının yeniden ayrılması gerekiyordu.

Dolayısıyla CUDA, Nvidia için yalnızca bir yazılım değildi. Başlı başına stratejik bir rekabet avantajıydı. Bununla birlikte tarihlere de dikkat etmek gerekiyor. CUDA’nın çıkışında yapay zeka hiç de popüler bir pazar değildi. Şirketin CUDA'ya ayırdığı kaynakların karşılığını kısa vadede alacağı da kesin değildi. Ancak Nvidia, GPU'ların gelecekte çok daha geniş bir hesaplama alanında kullanılacağına inanarak yatırımını sürdürdü. Bugün şirketin rakiplerinin önünde bulunmasının temel nedenlerinden biri de bu erken başlangıç oldu.

Ian Buck’ın hikayesi ise bitmiş değil. Kendisi halihazırda şirketin hyperscale ve yüksek performanslı hesaplama faaliyetlerinden sorumlu başkan yardımcısı konumunda. Buck'ın adı, Jensen Huang'ın ayrılmasının ardından Nvidia'nın yeni CEO'su için değerlendirilen isimler arasında da gündeme geldi. Gelecekte kendisini Nvidia CEO’su olarak görürsek şaşırmamak gerekiyor.

2012'deki kırılma anı

Nvidia'nın yıllar önce aldığı kararların ne kadar kritik olduğu ve potansiyelinin neler olabileceği ise 2012 yılında ortaya çıkmaya başladı. Derin öğrenme araştırmalarında yaşanan gelişmeler, GPU'ların yapay zeka modellerinin eğitilmesi için de kullanılabileceğini gösterdi.

Bu dönüşümün sembolü ise daha önce anlattığımız AlexNetoldu. Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever ve Geoffrey Hinton tarafından geliştirilen derin sinir ağı, 2012 yılında ImageNet görüntü tanıma yarışmasında elde ettiği başarıyla yapay zeka araştırmalarında yeni bir dönemin kapısını açtı.

AlexNet'in başarısının arkasında Nvidia GPU'ları ve CUDA da bulunuyordu. Modelin eğitimi, iki Nvidia grafik kartı bulunan bir bilgisayarda gerçekleştirildi. Krizhevsky, GPU'ların paralel işlem kapasitesinden yararlanarak çok büyük miktarda görüntüyü işleyebilen bir sinir ağı geliştirdi.

Bu gelişme, yapay zeka araştırmacılarının donanım tercihlerinde önemli bir değişim başlattı. Sinir ağlarının eğitilmesi için gereken yoğun hesaplamalar, GPU'ların sunduğu paralel işlem gücünden ciddi ölçüde faydalanabiliyordu. Böylece Nvidia'nın yıllardır geliştirdiği teknoloji, yeni bir pazarın temel bileşenlerinden biri haline geliyordu.

Burada Huang’ın başarısını iyi kavramak gerekiyor. Huang veya Nvidia, AlexNet’i geliştirmedi. Asıl başarı, böyle bir dönüşümün ihtiyaç duyduğu donanım ve yazılım altyapısını yıllar öncesinden hazırlanmış olmasıydı.

Bugün ChatGPT gibi üretken yapay zeka sistemlerinin arkasında bulunan büyük ölçekli hesaplama altyapısının temelleri tam da bu dönemde atıldı. Huang, yapay zeka devrimini başlatan kişi değildi ancak bu devrimin ihtiyaç duyduğu işlem gücünü sağlayan şirketin başındaydı

Nvidia artık sadece ekran kartı satmıyor

Nvidia'nın yapay zeka alanındaki yükselişi Huang'ın şirketi yalnızca GPU üreticisi olarak konumlandırmaktan vazgeçmesiyle hızlandı. Şirket, işlemcilerin yanında bu işlemcileri kullanacak sistemleri, yazılımları ve geliştirme araçlarını da sunmaya başladı.

Bu stratejinin en önemli örneklerinden biri 2016 yılında duyurulan DGX-1 oldu (küçük bir bilgi: DGX-1’i alan ilk kişi o dönem OpenAI’ın kurucu ortağı olan Elon Musk olmuştu). Nvidia, derin öğrenme araştırmaları için özel olarak tasarlanan bu sistemi, donanım ve yazılımın bir araya getirildiği bütünleşik bir çözüm olarak tanıttı.

DGX-1, sekiz adet Tesla P100 GPU içeriyordu. Sistem, GPU'lar arasında yüksek hızlı iletişim sağlayan NVLink teknolojisini kullanıyordu ve FP16 hesaplamalarında 170 teraflop seviyesine kadar teorik performans sunabiliyordu. Nvidia, sistemin işlem kapasitesini 250 adet x86 sunucuyla karşılaştırmıştı.

Bu ürünün önemi yalnızca yüksek performansından kaynaklanmıyordu. Nvidia, müşterilerine artık tek tek ekran kartı satmak yerine yapay zeka modellerini eğitmek için ihtiyaç duydukları bütünleşik altyapıyı sunuyordu. Araştırmacılar, farklı donanım ve yazılımları bir araya getirerek sistem kurmak yerine Nvidia'nın hazır çözümünü kullanabiliyordu.

Ancak Huang'ın hedefi zamanla daha da büyüdü. Yapay zeka modelleri karmaşıklaştıkça tek bir GPU'nun işlem kapasitesi yeterli olmayacaktı. Binlerce GPU'nun aynı sistem içerisinde birlikte çalışması gerekecekti.

Nvidia bu ihtiyacı karşılamak için yalnızca işlemci mimarisine yatırım yapmadı. Veri merkezlerinde GPU'ların birbiriyle iletişim kurmasını sağlayan ağ teknolojilerine de yöneldi. Şirketin 2020 yılında Mellanox'u 7 milyar dolara satın alması bu stratejinin önemli bir parçasıydı.

Mellanox, yüksek performanslı ağ bağlantıları ve veri merkezi teknolojileri geliştiriyordu. Satın alımla Nvidia, GPU ve yazılım alanındaki yetkinliklerini yüksek hızlı ağ teknolojileriyle birleştirdi. Böylece şirket, yapay zeka hesaplamasından veri aktarımına kadar uzanan daha geniş bir altyapı sunmaya başladı.

Bu hamle, Nvidia'nın bugün neden yalnızca bir çip üreticisi olarak değerlendirilmediğini açıklıyor. Şirket artık müşterilerine işlemci, ağ bağlantısı, sistem tasarımı ve yazılımı bir arada sunan bir teknoloji platformu inşa ediyordu.

ChatGPT geldiğinde Nvidia zaten hazırdı

Takvimler 2022’nin sonlarını gösterdiğinde teknoloji dünyasında bir başka devrimsel gelişme yaşanıyordu. ChaGPT’nın kullanıma sunulması yapay zekayı araştırma laboratuvarlarından çıkarıp milyonlarca insanın günlük hayatına taşıdı.

Üretken yapay zekaya yönelik ilgi kısa sürede teknoloji sektörünün en büyük yatırım alanlarından birine dönüştü. Microsoft, Google, Amazon ve Meta gibi şirketler kendi yapay zeka modellerini geliştirmek ve veri merkezlerini büyütmek için milyarlarca dolarlık yatırımlara yöneldi.

Bu gelişmelerin ortak bir ihtiyacı vardı: Çok büyük miktarda hesaplama gücü.

Büyük dil modellerinin eğitilmesi ve kullanıcılara yanıt üretmesi için binlerce GPU'nun birlikte çalışması gerekiyordu. Nvidia ise bu talep ortaya çıktığında gerekli donanım ve yazılım altyapısını zaten geliştirmişti. CUDA ekosistemi, Tensor Core mimarisi ve veri merkezi çözümleri şirketi rakiplerinin önüne taşıdı.

Huang'ın yıllar önce oyun grafiklerinin ötesine geçmek için başlattığı dönüşüm, üretken yapay zeka patlamasıyla devasa bir ticari fırsata dönüştü.

Bu ticari fırsatın büyüklüğünü tarif etmek çok zor. Nvidia’nın yıllık geliri 2005’te 2 milyar dolar, 2006’da 2,38 milyar dolar, 2012’de 4 milyar dolardı. 2019’da ise ilk kez 10 milyar dolar geliri aştı. 2022’de bu yaklaşık 27 milyar dolara çıktı. 2026 mali yılında ise gelir 215,9 milyar dolar oldu.

Finansal başarılar etkileyici olsa da Nvidia’nın konumu bundan daha fazlası. Çünkü şirketin donanımları diğer devasa teknoloji şirketleri tarafından da kullanılıyor. Microsoft, Amazon, Google ve Meta gibi dünya devleri de Nvidia için sıraya giriyor.

Dolayısıyla Huang sadece çok başarılı bir yarı iletken şirketi kurmakla kalmadı. Aynı zamanda onu teknoloji sektörünün geleceğini belirleyen yatırımların merkezinde bulunan bir şirket haline getirdi.

60 yöneticiyi doğrudan kendisine bağladı

Bu imparatorluğun arkasında ise Huang'ın alışılmışın dışındaki yönetim anlayışı bulunuyordu.

Huang'ın Nvidia'yı yönetme biçimi, geleneksel büyük şirketlerin organizasyon yapısından oldukça farklıydı. 2024 yılında Stripe CEO'su Patrick Collison ile yaptığı söyleşide, Nvidia'da 60 yöneticinin doğrudan kendisine bağlı çalıştığını açıkladı. Bu sayı, binlerce çalışana sahip küresel bir teknoloji şirketi için oldukça sıra dışıydı.

Huang, yöneticilerle bire bir toplantılar yapmak yerine geniş katılımlı toplantıları tercih ediyordu. Böylece bir yöneticinin karşılaştığı sorun veya aldığı karar, diğer yöneticiler tarafından da görülebiliyor ve tartışılabiliyordu.

Şirket içerisinde çalışanlardan en önemli beş önceliklerini düzenli olarak bildirmeleri isteniyordu. Huang da bu mesajları inceleyerek şirketin farklı bölümlerinde hangi çalışmaların yürütüldüğünü takip ediyordu.

Daha da etkileyici olanı Huang’ın bu e-postalara normal şartlarda günün her saatinde yanıt vermesi ve küçük ayrıntılara kadar müdahale etmesiydi.

Huang'ın şirket üzerindeki etkisi yalnızca karar alma süreçleriyle sınırlı değildi. Financial Times'ın haberine göre ailesinden bazı isimler de Nvidia'da üst düzey görevler üstlenmişti. Kızı Madison Huang ürün pazarlama biriminde kıdemli direktör olarak çalışırken oğlu Spencer Huang ürün yönetimi tarafında görev yapıyordu. Damadı Nico Caprez de iş geliştirme ekibinde yer alıyordu. Bazıları Huang'ın şirket üzerindeki kontrolünü "kendi hanedanlık siyasetine sahip feodal bir sistem" olarak tanılıyordu.

Bu yönetim biçimi ve yönetim yapısı Nvidia'nın hızlı hareket etmesine yardımcı olurken şirketin karar alma mekanizmasını da büyük ölçüde Huang'ın etrafında şekillendiriyordu.

Huang, şirketin teknolojik yönünü belirleyen kişi olmanın yanında yatırımcılarla, müşterilerle, hükümetlerle ve diğer teknoloji şirketlerinin yöneticileriyle ilişkileri de bizzat yürütüyordu. GTC gibi etkinliklerde Nvidia'nın yeni teknolojilerini tanıtıyor, yapay zekanın geleceğine ilişkin vizyonunu doğrudan kamuoyuna aktarıyordu.

Siyah deri ceketiyle özdeşleşen Huang, zamanla Nvidia'nın kurumsal kimliğinin de bir parçası haline geldi. Şirketin büyümesiyle birlikte kendisi de teknoloji dünyasının en tanınan ve etkili yöneticilerinden biri oldu.

Bu yapının en güçlü halkası olan Huang’ın aynı zamanda en zayıfı da olduğu sonradan açığa çıkacaktı. Çünkü Nvidia'nın karar alma süreçleri ve dış dünyayla kurduğu ilişkiler büyük ölçüde tek bir kişinin etrafında toplanmıştı.

İmparatorluğun son saatleri

Takvimler 2026 yılının kasım ayının sonlarına yaklaşırken Nvidia'nın yükseliş hikayesinde beklenmedik bir yön değişikliği yaşanmaa başladı. Onlarca yıl boyunca şirketin her ayrıntısını kontrol eden, yapay zeka devriminin en güçlü isimlerinden biri haline gelen Huang, özel hayatına ilişkin iddiaların ve ortaya çıkan gerçeklerin ardından kurduğu şirketten ayrılmak zorunda kaldı.

Süreç, ekim ayının sonlarında Huang'ın Çin istihbaratıyla bağlantılı olduğundan şüphelenilen Alice Huang ile yakın ilişkisine yönelik haberlerle başladı. İddialar sadece Nvidia'nın CEO'sunun özel hayatıyla ilgili değildi. Aynı zamanda şirketin güvenliğini ve ABD'nin teknoloji politikalarını da ilgilendiriyordu. Çünkü Alice Huang, Singapur merkezli veri merkezi şirketi MegaSpeed'de üst düzey bir yöneticiydi. Şirket, Nvidia'nın önemli müşterileri arasında yer alırken Çinli teknoloji şirketlerine de hesaplama kapasitesi sağlıyordu. Bu durum, ABD'nin Çin'e yönelik yapay zeka çipi ihracatına getirdiği kısıtlamalar nedeniyle Washington yönetiminin dikkatini çekmişti.

Huang başlangıçta Alice Huang ile ilişkisinin Çinli müşteriler ve yöneticilerle kurduğu olağan iş ilişkilerinden farklı olmadığını savundu. Evliliğine sadakatsizlik ettiği yönündeki iddiaları da yakın çevresine karşı reddetti.

Ancak 6 Kasım'da ABD'li yetkililerin söz konusu ilişkinin romantik bir ilişki olduğunu düşündüğü ortaya çıktı. Bunun ardından Nvidia'nın hukuk müşaviri Tim Teter, Huang ile evinde görüştü. Bloomberg'in kaynaklarına göre Huang bu görüşmede ilişkiyi kabul etti.

Şirket yönetimi, iddialar üzerine bağımsız bir inceleme başlatma kararı aldı.

Huang, 8 Kasım'da tüm çalışanlara gönderdiği e-postada ilişkiyi kabul ederek ailesinden özür diledi ve yönetim kurulunun soruşturmasıyla tam iş birliği yapacağını açıkladı.

Ancak tartışmalar burada da sona ermedi. 11 Kasım'da Huang'ın Nvidia'nın sağlık teknolojileri başkan yardımcısı Kimberly Powell ile de evlilik dışı ilişki yaşadığı gündeme geldi. Reuters ise Powell haricinde bir başka çalışanla daha ilişkinin yaşandığını bildirdi.

Böylece CEO'nun özel hayatına ilişkin tartışmalar şirketin yönetim kurulunun önündeki krizi daha da büyüttü.

Arka arkaya gelen bu skandallar ve soruşturmalar Huang'ın şirket içerisindeki günlük çalışmalarını da etkilemeye başlamıştı. Normal şartlarda çalışanların önceliklerine ilişkin e-postalarına günün her saatinde yanıt veren Huang'ın cevapları gecikmeye başlamıştı. Bu, yönetim düzenindeki aksamanın en somut işaretiydi.

Bu şartlar altında bile Huang, istifasından yalnızca bir gün önce çalışanlarına her şeyin yolunda olduğu izlenimini vermeye çalışıyordu. 10 Kasım'da ekibini Washington'da düzenlenecek yıllık sunumunun hazırlıkları için bir araya getiren Huang, çalışanlarına "Harika olacak, şimdiye kadarki en iyisi olacak" diyordu.

Son kırılma ise 11 Kasım Çarşamba günü yaşandı. Nvidia yönetim kurulu üyeleri uzaktan bir toplantı gerçekleştirdi. Gece geç saatlere kadar devam eden görüşmenin sonunda Huang'ın şirketten ayrılması kararlaştırıldı.

Huang'a istifa etmekten başka seçenek bırakılmadı.

33 yıldır yönettiği Nvidia'nın başındaki Huang, aynı zamanda yönetim kurulu üyeliğinden de ayrılarak kurduğu şirketle bütün resmi bağlarını kopardı.

Yaşananların ardından Huang'ın alışılmış enerjisinden ve kontrolcü tavrından uzaklaştığı aktarılıyor. Daha önce şirketin en küçük ayrıntılarıyla bile ilgilenen CEO'nun son saatlerinde artık ne olacağını önemsemediğini belirten ifadeler kullandığı öne sürülüyor.

Hatta yakın zamanda kendisiyle konuşan kişilerin aktardığına göre Huang, kendisini ağır ifadelerle eleştirmeye başlamıştı.

O ifadelerden birisi de “Ben bir pisliğim” oldu.

Nvidia’ya ne olacak?

Nvidia, 12 Kasım'da yaptığı resmi açıklamayla Huang'ın istifasını duyurdu. Şirketin 2013 yılından bu yana finans direktörlüğünü yürüten Colette Kress, geçici CEO olarak görevlendirildi. Kress, kalıcı bir CEO belirlenene kadar hem CEO hem de CFO görevini sürdürecek. Yönetim kurulu başkanlığına ise Harvey C. Jones getirildi.

Şirket, Huang'ın ayrılmasına rağmen operasyonların, müşteri taahhütlerinin ve ürün yol haritasının kesintisiz devam edeceğini açıkladı. Yönetim kurulu, kalıcı CEO için şirket içinden ve dışından adayları değerlendirecek.

Ancak Huang'ın yerini doldurmak kolay olmayacak. Çünkü Nvidia'nın eski CEO'su yalnızca şirketin yöneticisi değildi. Aynı zamanda baş teknoloji stratejisti, en önemli ürünlerin tanıtım yüzü, büyük müşterilerle ilişkilerin merkezindeki isim ve yapay zeka sektörünün en güçlü temsilcilerinden biriydi.

Üstelik Nvidia, Huang'ın ayrılabileceği ihtimaline karşı geleneksel bir haleflik planı hazırlamamıştı. Bu durum, şirketin geleceğinde önemli bir belirsizlik yaratıyor.

Huang'ın ayrılığı aynı zamanda yapay zeka sektörünün tamamı için önemli bir dönüm noktası. Bugünkü yapay zeka patlamasının arkasında bulunan donanım ve yazılım ekosisteminin oluşmasında onun aldığı kararların büyük payı var. Şirketin gelecekte aynı stratejik yönü ve karar alma hızını koruyup koruyamayacağı ise henüz bilinmiyor.

Daha Fazla Video

Sessiz Video Tercihleri

Otomatik yükle ve oynat

Video bitince sonrakine geç

donanimhabercom Instagram Takip Et

Ekranlı ve mikrofonlu akıllı yüzük

#fethiyede #haberodasi #HelalElDiyarMedya #kimkimdir #koseyazari #bilimteknolojiyapayzekdonanimhaber

nvidia, imparatorluğundaki, saatler, jensen, huang, yapay, zeka, özeti, 00:00, nvidia’yı, devine, dönüştüren, haberodasi.com, Fethiyede, Bilim-Teknoloji · Yapay Zekâ · DonanımHaber

Fethiye'de ✍️🖋 DYN د ي ن Life & Live E L L H ال ل ه Asist System.