Jensen Huang'ın Çocukluk Günlerinden Dünyanın En Değerli Şirketine: Nvidia'nın Hikayesi
jen-hsun huang, 1993'teki kuruluşundan bu yana nvidia'nın ceo'sudur ve fikirlerini beyaz tahta kullanarak anlatmasıyla tanınır. bu yaklaşım, iş birliğini teşvik ederken teknik şemalara dönüşen ayrıntılı çizimleri nedeniyle ona 'profesör jen-hsun' lakabını kazandırmıştır. nvidia'da beyaz tahtalar, yeniliğin ve sürekli düşünsel evrimin sembolü olup, aktif düşünmeyi teşvik eder ve spontane, doğrudan bir iletişim ortamı sağlar.
nvidia, küçük bir grafik çipi şirketi olarak başlayıp yapay zeka işlemcilerinde küresel lider haline geldi. şirketin çipleri, aynı anda birçok hesaplamayı gerçekleştirebilme yetenekleri sayesinde yapay zeka görevlerinde büyük başarı gösterdi. özellikle grafik işlemcileri (gpu'lar), yüksek paralel işlem kapasitesiyle yapay zeka modellerinin eğitiminde ve veri analizinde kritik rol oynadı. nvidia’nın yapay zekaya erken odaklanması ve stratejik yatırımları, onu yapay zeka alanında avantajlı bir konuma yükseltti ve teknoloji dünyasında öncü olmasını sağladı
18 haziran 2024'te nvidia, yapay zeka çiplerine olan yüksek talep sayesinde dünyanın en değerli şirketi konumuna yükseldi. şirketin hisseleri, 1999’daki halka arzından bu yana yıllık bileşik getiri oranı %33'ün üzerinde bir performans göstererek yatırımcılar için olağanüstü kazançlar sağladı. jen-hsun huang’ın liderliği, nvidia'nın zorlukların üstesinden gelmesine ve benzersiz bir şirket kültürü inşa etmesine öncülük etti.
jen-hsun huang’ın hayatı
jen-hsun huang, 1963’te tayvan’da doğdu, sonra ailesiyle birlikte tayland’a taşındı. ülkedeki siyasi karışıklık yüzünden, o ve kardeşi küçük yaşta washington, tacoma’ya gönderildi. orada teyzesi ve amcası onlara göz kulak oldu, ta ki anne babaları da amerika’ya taşınana kadar. ailesi onların iyi bir eğitim almasını istediği için jen-hsun ve kardeşini kentucky’deki oneida baptist enstitüsü’ne yazdırdı.
birkaç yıl sonra ailesi oregon’a taşınınca, jen-hsun devlet okuluna başladı. o dönemde denny’s restoranında çalışarak hayatla ilgili önemli dersler aldı. lisedeyken programlama ve video oyunlarına ilgisi arttı. 16 yaşında mezun oldu ve oregon eyalet üniversitesi’nde elektrik mühendisliği okumaya başladı. üniversitede lori mills ile tanıştı ve ikili 1984’te mezun olduktan sonra evlendi. jen-hsun, amd’de çalışmaya başladı ve zamanla iki çocuk sahibi oldu. daha sonra lsı logic’e katıldı ve burada büyük projeler üzerinde çalışan yetenekli mühendislerle tanıştı.
nvidia’nın temellerini atan iki mühendis
curtis priem, lisede oyunlar kurarak programlamayı öğrendi. üniversite için, gelişmiş ibm 3033 ana bilgisayarına sahip olması nedeniyle rensselaer polytechnic ınstitute’u seçti. mezun olduktan sonra vermont microsystems’e katıldı ve ibm pc’ler için önemli bir yükseltme olan ibm professional graphics controller’ı tasarladı. ancak hisse senedi opsiyonu olmaması nedeniyle daha iyi fırsatlar arayarak silikon vadisi’ne yöneldi.
priem, o dönemde devre kartları ve mikroişlemciler için dünyanın önde gelen test ekipmanı üreticilerinden biri olan genrad’a katıldı. ancak şirket yönetim hataları nedeniyle zor zamanlar geçirdi. sun microsystems’ta çalışan wayne rosing, priem’in çalışmalarından etkilendi ve onu, sparcstation serisi adı verilen yeni bir bilgisayar serisi için gelişmiş grafikler tasarlaması amacıyla işe aldı. priem, burada özgürce tasarım yapma fırsatı buldu ve güçlü bir grafik hızlandırıcı geliştirdi.
chris malachowsky ise new jersey’de büyüdü ve başlangıçta farklı bir kariyer planlıyordu. ancak mcat sınavına girdiğinde asıl ilgisinin mühendislik olduğunu fark etti. florida üniversitesi’nden mezun olduktan sonra hewlett-packard’da çalışarak üretim ve çip tasarımı konusunda pratik deneyim kazandı. birkaç şirkette deneme amaçlı iş görüşmeleri yaptı ve bunlardan biri sun microsystems’ta priem ile oldu. bu şanslı görüşme ona iş teklifi getirdi ve priem ile birlikte grafik çipleri üzerinde çalışmaya başladı.
priem, grafik hızlandırıcısını iki özel entegre devre (asic) ile tasarladı: biri hızlı görüntü işleme için kare arabelleği denetleyicisi, diğeri ise nesne dönüşümleri için dönüşüm motoruydu. bu yapı sayesinde grafik çipleri, iş yükünün büyük kısmını üstlenerek cpu’nun diğer işlemler için serbest kalmasını sağladı. malachowsky ise bu tasarımı gerçeğe dönüştürmek için çalışıyordu. sun microsystems kendi çiplerini üretmediğinden, bu konuda uzmanlaşmış lsi logic ile iş birliği yaptı.
priem’in tasarımlarının sparcstation için daha fazla güce ihtiyacı vardı, bu yüzden lsi projeyi üstlendi ve yönetimi jen-hsun huang’a verdi. malachowsky, priem ve jen-hsun, sorunları çözmek ve çipi üretmek için birlikte çalıştılar. sonunda sun’un grafik hızlandırıcısı olan gx’i tamamladılar. bu çip, ekran hızını artırdı ve priem’in kendi uçuş simülasyonu oyunu olan aviator’ı tamamlamasına yardımcı oldu.
ancak zamanla sun microsystems’ta bürokratik bir yönetim hakim oldu ve yenilikçiliği engellemeye başladı. priem ve malachowsky, şirketten ayrılmaya karar verdiler. yeni bir grafik çipi geliştirerek pc pazarını hedeflemeyi planladılar.
nvidia
1992 yılında microsoft’un windows 3.1’i piyasaya sürmesi ve endüstrinin, grafik hızlandırıcılar gibi genişletme kartları ile anakart ve cpu arasında yüksek bant genişliğinde veri aktarımı yapan bir donanım bağlantı türü olan peripheral component interconnect (pci) veri yolunu benimsemesi nedeniyle pc pazarı büyüyordu.
priem ve malachowsky, iş planlarını tartışmak üzere jensen ile bir araya geldiler. jen-hsun temkinliydi ama oyun pazarında potansiyel gördü. sonunda yeni bir girişime başlamaya karar verdiler. priem’in bir şirket ismi ya da fonu yoktu, ancak bir fikri ve arkadaşlarının desteği vardı.
priem’in “gx next version” ya da gxnv adını verdiği yeni bir pc tabanlı grafik hızlandırıcıya dair planları vardı. jen-hsun, "gx" kısmını bırakmayı ve yeni çipe nv1 adını vermeyi önerdi. kurucu ortaklar, fremont’taki san jose banliyösünde bulunan priem’in evinden çalıştılar. ekipmanlarını kurmak için katlanır masalar yerleştirdiler. sun microsystems’tan birkaç kıdemli mühendis, fonlar gelene kadar maaş almadan bu start-up’a katıldılar.
start-up’ın bir isme ihtiyacı vardı. çiplerinin adına ve latince “kıskançlık” anlamına gelen “invidia” kelimesine atıfta bulunarak nvidia isminde karar kıldılar. bu isim, priem ve malachowsky’nin gx üzerinde çalışırken rakiplerinin başarılarını kıskandığına inandıkları döneme bir gönderme niteliğindeydi. nvidia resmi olarak 5 nisan 1993’te kuruldu. finansman arayışı başladı ve jen-hsun’un bağlantıları bu süreçte değerli oldu. lsi’nin ceo’su wilfred corrigan, jen-hsun'u sequoia capital’den don valentine ile tanıştırdı. valentine, corrigan’ın desteği ve pc’lerde 3d grafiklerin potansiyelinden etkilenerek yatırım yapmaya karar verdi.
ilk zorluklar ve zaferler
nvidia nihayet ilk çipini inşa etmeye başladı. şirket, priem’in evinden sunnyvale’deki bir ofise taşındı. nvidia daha fazla personel işe aldı ve kurucu ortaklar rollerini belirlediler: priem cto, malachowsky mühendislik lideri, jen-hsun ise ceo oldu.
priem, nv1 çipini tasarlamaya başladı ve pc sınırlamalarına rağmen yüksek kaliteli grafikler üretmeyi hedefledi. ancak bellek maliyetleri büyük bir zorluktu, bu yüzden priem, bellek ihtiyacını azaltmak için oyun geliştiricilerin adapte olmasını gerektiren yeni bir yazılım süreci olan ileri dokuma haritalamayı geliştirdi. priem ayrıca ses yeteneklerini de geliştirdi. nvidia, çip üretimi için avrupa merkezli bir yarı iletken firması olan sgs-thomson ile ortaklık kurdu.
dünyanın en büyük bilgisayar fuarlarından biri olan comdex 1994’te nvidia, nv1 çipini sergiledi ve japon video oyunu üreticisi sega’yı etkiledi. bu, nv2 çipi için bir ortaklığa yol açtı. ancak nvidia, pazarı yanlış değerlendirdi. bellek fiyatları düştü ve bu durum nv1’in avantajını azalttı, ayrıca geliştiriciler grafik standardını benimsemedi. nv1, 2-d vga (video grafik dizisi) grafiklerine dayanan doom gibi popüler oyunlarla uyumlu olmadı. nvidia, geriye dönük uyumluluğun ve pazar ihtiyaçlarını anlamanın önemini öğrendi. nvidia, ürün konumlandırmasının netliği konusunda sıkıntılar yaşayınca nakit kriziyle karşı karşıya kaldı.
jen-hsun, nvidia’yı etkili bir şekilde yönetmek için geçmiş hatalardan ders çıkarmayı hedefledi. bu süreçte, al ries ve jack trout’un “positioning: the battle for your mind” adlı kitabından ilham aldı. kitap, konumlandırmanın ürünün kendisinden ziyade müşterinin zihnini etkilemekle ilgili olduğunu vurguluyordu. nvidia’nın nv1’i karmaşık bir mesaj taşıyordu ve doom uyumlu ürünlerle rekabet edemedi. bu başarısızlık, nvidia’nın sega ile ilişkisini zedeledi ve 1996’da sega, nvidia’nın nv2 çipini kullanma planlarını iptal etti. ancak nvidia, bir sözleşme maddesi sayesinde sega’dan 1 milyon dolarlık bir ödeme aldı. nvidia, birçok çalışanını işten çıkarmak ve nv3 çipini geliştirmeye odaklanmak zorunda kaldı.
bu arada, 1994 yılında eski silicon graphics çalışanları tarafından kurulan 3dfx, tüketici dostu bir fiyata yüksek performans sunan voodoo graphics çipini piyasaya sürdü. bu çip, quake gibi oyunlarla mükemmel bir performans sergileyerek 3dfx’in satışlarını ve gelirini artırdı. 3dfx, nvidia’yı satın almayı düşündü ancak nvidia’nın tek başına başarısız olacağına inanarak bu fikirden vazgeçti.
nvidia ise, 3dfx ile rekabet etmek zorunda olan riva 128 (önceki nv3) çipini yaratmaya odaklandı. jensen, daha büyük ve güçlü bir çip geliştirilmesi gerektiğini savundu. nvidia, nv1’in bazı parçalarını yeniden kullandı ve uyumluluğu sağlamak için grafik çipi üreticisi weitek’ten bir vga çekirdeği lisansladı. nvidia, riva 128’i 1997 computer game developers conference’da piyasaya sürdü. mühendisler, donanım üreticilerinin çip kalitesini değerlendirmek için kullanacağı direct3d grafik karşılaştırma testini geçmesi için yoğun bir şekilde çalıştılar. riva 128 testi zorlukla geçti, ancak yeterince kişiyi etkileyerek büyük bir ilgi uyandırdı. riva 128, rakiplerinden daha iyi performans gösterdi ve büyük bir ilgi ve sipariş topladı.
jen-hsun, riva 128’in başarısını daha fazla finansman sağlamak için kullandı. stb systems’dan büyük bir sipariş aldığını duyurdu, bu da moralleri yükseltti. riva 128 büyük bir başarı haline geldi ve dört ay içinde bir milyondan fazla çip satarak önemli bir pazar payı elde etti.
jen-hsun, daha zeki insanları işe almanın önemini vurguladı ve risk almalarını teşvik etti. nvidia’nın 'ışık hızı' yaklaşımı, projeleri maksimum verimlilikle zorlamaya odaklandı. riva 128’in geliştirilmesi sırasında, yazılım sürücüleri, işletim sistemi ve pc uygulamalarının grafik donanımıyla arayüz kurmasını sağlayan özel programlar, çip tamamlanmadan önce oluşturuldu ve bu da zaman kazandırdı. bu yöntem, nvidia’nın rakiplerinin önünde kalmasını sağlayan rekabet avantajlarından biri haline geldi. riva 128’in başarısı, sürücülerin üretimin başlangıcında hazır olmasını sağlayarak nvidia’nın gelecekteki projeleri için yeni bir standart belirledi. nvidia, grafik sürücü güncellemelerini kontrol altına aldı ve oyuncuların en iyi performansı elde etmeleri için her ay yeni sürücüler yayınladı.
jen-hsun genellikle sabah 9’dan gece yarısına kadar çalışıyordu ve ekibi de aynı tempoyu izledi. hafta sonları bile ofis yoğundu. jen-hsun’nun motivasyon aracı korkuydu. sık sık, “işsiz kalmamıza sadece otuz gün var” derdi. bu, rehaveti önlemek ve çalışanları baskıya hazırlamak içindi.
riva 128’in piyasaya sürülmesinden sadece birkaç ay sonra, nvidia ıntel’in i740 çipinden bir tehdit ile karşı karşıya kaldı. bu çip, riva 128’inkinin iki katı büyüklüğünde, sekiz megabaytlık bir kare tampon belleğine sahipti. jen-hsun, ıntel’in nvidia’yı batırmayı amaçladığını söyledi. malachowsky, riva serisinin eskiyip gitmesini önlemek için sekiz megabaytlık bir riva 128 versiyonu üzerinde çalışmalara liderlik etti.
nvidia’nın hız odaklı yaklaşımı bazen kalite sorunlarına yol açtı. riva 128, bazı görüntü kalitesi ödünleri verdiği için eleştirildi. nvidia ayrıca çip üreticisi sgs-thomson ile üretim sorunları yaşadı ve bu da tedarik problemlerine neden oldu.
jen-hsun, üretim kapasitesini tsmc’den (taiwan semiconductor manufacturing company) sağladı. 1998 yılının şubat ayında nvidia, ana tedarikçisi olarak tsmc’yi seçti ve riva 128zx çipini piyasaya sürdü. ancak, tsmc’nin üretimindeki kusurlar nedeniyle üretim sorunları ortaya çıktı. malachowsky, her çipin test edilmesini önerdi. nvidia, bu amaçla sözleşmeli çalışanlar tuttu. buna rağmen nvidia, bir üretim yavaşlamasıyla karşı karşıya kaldı. gelirler düştü ve giderler arttı, bu da önemli kayıplara yol açtı. jen-hsun, büyük müşterilerden finansman arayışına girdi ve 11 milyon dolar temin etti.
jen-hsun, nvidia’yı pc üreticilerinin üretim döngüleriyle uyumlu hale getirmek için yeniden yapılandırdı ve her altı ayda bir yeni çipler piyasaya sürülmesini sağladı. priem’in 'sanal nesneler' mimarisi, nvidia’nın donanım özelliklerini yazılım aracılığıyla simüle etmesine olanak tanıyarak daha hızlı yenilik yapılmasını mümkün kıldı. bu yaklaşım, geriye dönük uyumlu sürücülerle birleştiğinde nvidia’ya önemli bir rekabet avantajı sağladı.
teknoloji dünyasında nvidia etkisi
1998 yılında 3dfx, nvidia’ya karşı bir patent davası açtı. nvidia’nın hızlı çip üretim döngüsü, 3dfx’in daha yavaş ürün geliştirme süreçleri ve kalite sorunları nedeniyle rekabet gücünü kaybetmesine neden oldu. 3dfx, ürün yelpazesini genişletti ve tedarik zincirini kontrol altına almak, ayrıca marka farkındalığını artırmak amacıyla stb systems’ı satın aldı. ancak, karmaşık ürün çeşitliliği ve tek tip bir çip tasarımının olmaması, nvidia’nın daha verimli stratejisiyle zıtlık oluşturdu.
3dfx, stb’yi satın almanın nvidia’ya zarar vereceğini düşündü, çünkü stb, nvidia’nın rıva 128 çipi için önemli bir ortaktı. ancak 3dfx’in stratejisi başarısız oldu. 2d çip üretiminde sorun yaşadılar ve diğer kart üreticilerini nvidia’ya kaptırdılar. 3dfx, ticari faaliyetler ve üretim konusunda yeterli deneyime sahip olmadığı için operasyonel sorunlar yaşadı ve yüksek performanslı çipleri hızlı bir şekilde üretemediler. voodoo3 çipi gecikti ve 3dfx mali çöküşle karşı karşıya kaldı, bu da nvidia’nın 3dfx’in varlıklarını ve çalışanlarını satın almasına yol açtı. eski 3dfx mühendisleri, nvidia’nın başarısının gizli bir teknolojiye değil, disiplinli programlarına dayandığını görünce şaşırdılar.
nvidia, üst düzey yetenekleri işe almaya odaklandı ve genellikle rakiplerinden mühendisleri transfer etti. jen-hsun, silicon graphics’in (sgı) baş mühendislerinden john montrym’i işe aldı. montrym’in nvidia’ya katılması, sgi’den daha fazla mühendisin nvidia’ya geçmesini sağladı. nvidia, sgi’den elli mühendis işe aldı ve düşük seviye grafik hatlarının tedarikçisi oldu.
nvidia, 1999 yılında halka açılarak 42 milyon dolar topladı ve bu da finansal güvence sağladı. halka arz, nvidia’nın stratejik ortaklıklar kurmasına olanak tanıdı. şirket, en son grafik kartı olan geforce ile ıntel ve microsoft üzerindeki etkisini artırdı. nvidia’nın microsoft ile olan ilişkisi, xbox konsolu için kapıları açtı. microsoft başlangıçta xbox grafiklerinde gigapixel’i seçmişti, ancak nvidia’nın itibarı ve geliştirici desteği, 2000 yılında ortaklığı güvence altına almalarına yardımcı oldu. microsoft, yeni çipin geliştirilmesi için nvidia’ya peşin olarak 200 milyon dolar ödedi. duyurunun ardından nvidia’nın hisse senedi büyük bir artış yaşadı.
1990’ların sonlarında, priem, diğer mühendisleri bilgilendirmeden çip mimarisinde yaptığı değişiklikler nedeniyle nvidia’nın mühendislik ekibiyle anlaşmazlıklar yaşamaya başladı. jen-hsun, ortak bir kültür yaratmayı hedefleyerek, tasarımlar üzerinde kolektif sorumluluğu savundu. priem, sonunda fikri haklar üzerine çalışmak üzere yeniden görevlendirildi. 2003 yılında, kendisini yeni yeteneklerin gerisinde kalmış hissederek nvidia’dan ayrıldı. jen-hsun, priem’in uyum sağlayabileceğine inanıyordu ancak ayrılış şekli onu hayal kırıklığına uğrattı.
2000 yılında, jen-hsun ve yatırımcı ilişkileri ekibini yöneten michael hara, sermaye artırmak için yatırımcılarla bir araya geldiler. birçok yatırımcı, nvidia’nın başarısız olacağından korkuyordu. jen-hsun, nvidia’nın çiplerinin üstün olduğunu ve şirketin yenilikçi olduğunu savundu. bazı yatırımcılar jen-hsun’a güvenerek destek verdi ve yatırım bankası morgan stanley, nvidia için 387 milyon dolar topladı.
yenilikçinin ikilemi
harvard profesörü clayton christensen, the ınnovator’s dilemma adlı kitabında, start-up’ların başlangıçta daha düşük yeteneklere sahip ancak yıkıcı yenilikler sunduğunu açıklar. zamanla bu şirketler ürünlerini geliştirerek büyük firmaları geride bırakır ve köklü şirketler tehdidin farkına vardığında artık çok geçtir. christensen’in kitabından etkilenen jen-hsun, nvidia’nın düşük maliyetli rakipler tarafından geride bırakılmasını önlemek için harekete geçti. bu doğrultuda, reddedilen çip parçalarını daha uygun fiyatlı ürünlerde değerlendirerek üretim verimliliğini artıran bir strateji benimsedi. nvidia, bu ‘her parçayı değerlendirme’ stratejisi sayesinde geniş bir ürün yelpazesi sunarak pazar liderliğini korudu. bu strateji, kasapların bir karkasın neredeyse her parçasını en verimli şekilde kullanmasına benzetiliyordu.
nvidia, geforce 256’yı ilk “grafik işlem birimi” (gpu) olarak adlandırarak çiplerini öne çıkarmak için markalaştırdı. bu hamle, gpu’yu merkezi işlem birimi (cpu) gibi vazgeçilmez bir bileşen olarak konumlandırarak grafik çiplerini tüketiciler için daha cazip hale getirdi. nvidia’nın pazarlama ekibi, çiplerini rakiplerinden ayırmak ve değerini vurgulamak için hızla gpu terimini benimsedi. geforce 256, programlanabilirlik gibi bazı özelliklere sahip olmamasına rağmen, ‘gpu’ olarak adlandırılan ilk ürün oldu. mühendisler bu tanıma itiraz etse de pazarlama ekibi, gelecekteki çiplerin bu özellikleri içereceğini savundu. geforce 256 önemli bir performans artışı sundu ve yeni bir kategori belirleyen bir ürün haline geldi. ‘gpu’ terimi sektör standardı haline geldi ve nvidia’nın milyonlarca kart satmasına katkı sağladı.
modern grafik çipleri, verileri görüntülere dönüştürmek için bir grafik işleme hattı kullanır. ilk işleme hatları sabit işlevlere sahip olduğundan, geliştiricilere sınırlı kontrol sunuyordu. nvidia’nın baş bilim insanı david kirk, programlanabilir gölgelendiriciler adlı yeni bir teknoloji ile geliştiricilere daha fazla esneklik sağlayan gerçek bir gpu oluşturmayı hedefliyordu. jen-hsun, yüksek maliyetler konusunda çekimserdi, ancak bu teknolojinin yaratacağı fırsatları gördü. 2001’de piyasaya sürülen geforce 3, programlanabilir gölgelendiricilere sahip ilk gerçek gpu olarak nvidia’nın gelirini önemli ölçüde artırdı.
2002 yılında, microsoft ile direct3d’nin bir sonraki büyük güncellemesi olan direct3d 9 üzerine yaşanan hukuki anlaşmazlık, nvidia’nın bir sonraki çipi olan nv30’un teknik spesifikasyonlarına erişimini geciktirdi. bu durum nvidia’yı nv30’u yeterli rehberlik olmadan geliştirmek zorunda bıraktı ve ekipler arasındaki zayıf koordinasyon hatalara yol açtı. bir nvidia toplantısında, nv30’un, atı technologies’in sunduğu sis efekti gölgelendiricisi ve çoklu örnekleme ile kenar yumuşatma gibi bazı önemli özelliklere sahip olmadığı ortaya çıktı. nvidia’nın mühendisleri pazarın ihtiyaçlarından kopmuştu ve bu da nv30’un başarısız olmasına neden oldu. nv30, direct3d 9 ile uyumlu çalışmakta zorlanıyor, bu da oyunlarda zayıf performansa yol açıyordu. ayrıca, yüksek ısı ve gürültülü bir fan ciddi sorunlar yaratıyordu.
atı technologies, fiyatları düşürerek nvidia’yı piyasadan silebilirdi ancak bunu yapmadı. jen-hsun, özellikle 3dfx çalışanlarını bünyeye kattıktan sonra nvidia’nın iç ekiplerinin iyi çalışmadığını fark etti. the ınnovator’s dilemma kitabından öğrendikleriyle sadece dış başarıya değil, şirket kültürüne de odaklanmanın önemini fark etti. microsoft ile yaşanan sorunları çözüme kavuşturdu ve oyun geliştiricileriyle daha iyi iletişim kurdu. nvidia, ilk on yılını bu hatalardan ders çıkararak atlattı ve geleceğe daha güçlü bir şekilde ilerledi.
cuda
2002 yılında, bilgisayar uzmanı mark harris, nvidia’nın geforce 3 gibi gpu’larının grafik işlemenin ötesinde görevler için kullanıldığını fark etti. gpu’lar, cpu’lardan daha hızlı performans sunduğu için araştırmacılar, karmaşık hesaplamaları gerçekleştirmek amacıyla bu donanımı hackleyerek kullanıyordu. bu yaklaşım, karmaşık hesaplamaların hızlandırılmasını sağladı. harris, bu uygulama için “gpgpu” (gpu'larda genel amaçlı bilgi işlem) terimini ortaya attı ve bilgi yaymak için site oluşturdu. bu çalışmaları ona nvidia’da bir iş fırsatı kazandırdı ve burada gpgpu’nun daha erişilebilir hale gelmesine yardımcı oldu. nvidia, gpu’ların grafik dışı görevleri de üstlenmesini sağlayan bir programlama modeli olan cuda (compute unified device architecture)’yı geliştirdi.
cuda’nın geliştirilmesinde ıan buck ve john nickolls kilit rol oynadı. nickolls donanım tarafına odaklanarak gpu’ların daha büyük bellek önbelleklerine sahip olmasını sağladı. buck ise yazılım üzerinde çalışarak gpu hesaplama için bir programlama ortamı oluşturdu. 2006 yılında, nvidia tüm gpu’larında cuda’yı kullanıma sundu. bu hamle maliyetliydi ve nvidia’nın kâr marjlarını olumsuz etkiledi, ancak şirket cuda’nın potansiyeline inanıyordu. jen-hsun, cuda’nın “gpu çağı” için kritik olduğunu vurguladı ve kısa vadeli kârlılığı feda etmenin uzun vadeli kazançlar sağlayacağına inanıyordu.
jen-hsun’un cuda vizyonu, endüstri ihtiyaçlarını analiz ederek ve gpu odaklı uygulamalar geliştirerek bir pazar oluşturmayı gerektiriyordu. bilim insanı david kirk, üniversitelerden destek talepleri almaya başladı. bunun üzerine nvidia, okullara grafik kartları ve mali bağışlar sağlayarak karşılığında nvidia donanımlarının derslerde kullanılmasını teşvik eden bir program başlattı.
nvidia, bir staj programı oluşturdu. ayrıca kirk ve meslektaşı david luebke, cuda sınıfları veren üniversitelere cuda destekli makineler sunan cuda center of excellence programını başlattı. 2007 yılında kirk, illinois üniversitesi’nde bir ders verdi ve bu üniversite, ilk cuda center of excellence kuruldu. nvidia daha sonra akademi dışındaki araştırmacılara yönelerek gpu desteği sağladı ve geri bildirim toplamak için teknoloji zirveleri düzenledi. bu yaklaşım, nvidia’nın cuda’yı kullanıcı geri bildirimlerine göre iyileştirmesine yardımcı oldu. jen-hsun, cuda’yı daha hızlı ve uygun maliyetli hale getirerek öncü olma niyetindeydi.
biyokimya profesörü ross walker, cuda kullanarak amber adlı bir biyoteknoloji programı geliştirdi ve bunu daha fazla araştırmacının erişimine açtı. walker’ın çalışması, bilimsel araştırmalarda pahalı süper bilgisayarlara olan bağımlılığı sorgulayan bir örnek oluşturdu ve tüketici sınıfı gpu’ların gücünü ortaya koydu. nvidia’nın yıllık raporunda amber’in başarısına yer verildi ve walker, 2010 yılında cuda uzmanı olarak tanındı.
ancak nvidia, hata düzeltme özellikleri nedeniyle amber için daha pahalı tesla kartlarını kullanmayı önerdi. walker bu görüşe katılmayarak geforce kartlarının yeterli olduğunu kanıtladı. yaptığı testlerde herhangi bir hata tespit etmedi ve nvidia’nın önerisinin gereklilikten çok satış stratejisine dayandığını öne sürdü. walker ile nvidia arasındaki gerilim, şirketin oyun kartlarında matematiksel hassasiyeti değiştirmesiyle arttı. bu değişiklik, araştırma araçlarını etkiledi. walker ve amber ekibi bir çözüm bulsa da, nvidia daha sonra geforce kartlarının toplu alımını kısıtladı. walker, bu kararın bilimsel verimliliği olumsuz etkileyeceğini savunarak eleştiride bulundu.
jen-hsun, satış temsilcilerinin bağımsız olmalarını ve müşterilerden daha iyi ihtiyaç analizi yapabilmelerini bekliyordu. nvidia’nın geliştirici teknolojileri mühendisleri, müşterileri destekleyerek ürünlerin en verimli şekilde kullanılmasını sağlıyordu. şirket hiçbir zaman çiplerinde indirim yapmadı ve olağanüstü değer sunduklarını vurguladı.
cuda’nın başarısı tartışılmaz. bugün milyonlarca geliştirici tarafından kullanılıyor ve sayısız uygulamada yer alıyor. nvidia, ileri düzey veri işleme teknolojilerine erken yatırım yaparak yapay zekâ alanında lider konuma geldi. şirket, cuda destekli frameworkler ve araçlar geliştirmek için büyük kaynaklar ayırdı. cuda’nın geniş uyumluluğu ve kapsamlı desteği, rakiplere geçişi zorlaştırıyor. nvidia’nın stratejik öngörüsü ve yapay zekâ araçlarını cuda’ya entegre etmesi, şirketin pazardaki güçlü konumunu pekiştirdi.
jen-hsun yönetimi
jen-hsun’un liderlik tarzı doğrudandır, öğrenmeyi teşvik etmek amacıyla geri bildirimlerini açık bir şekilde paylaşır. çalışanlarını en iyiye ulaşmaları için zorlar ve gelecekteki zorluklara odaklanmayı sürdürür. nvidia’nın organizasyon yapısı bağımsızlığı ve şeffaflığı destekler. jen-hsun, büyük bir ekibi doğrudan yöneterek şirket genelinde uyum ve hızlı tepki vermeyi sağlar.
diğer şirketlerde üst düzey yöneticilerle konuşmak genellikle zordur, ancak nvidia farklıdır. nvidia’nın veri merkezi iş biriminin eski genel müdürü andy keane, jen-hsun ile sık sık konuştuğunu ve şirketin açık kültürünü fark ettiğini belirtmiştir. keane, nvidia’da tüm yönetim kurulu toplantılarına katılırdı, oysa birçok şirkette yalnızca belirli kişiler bu toplantılara dahil edilir. jen-hsun, önemli bilgileri tüm nvidia çalışanlarıyla aynı anda paylaşarak geri bildirim almayı teşvik eder. bu yaklaşım, şirketin yatay bir yapıda kalmasını sağlayarak bilginin hızla yayılmasını ve çalışanların ilerlemesini destekler.
birçok büyük şirket, yavaş karar vermeye ve kısa vadeli düşünmeye yol açan rakip birimlere büyük şirketler genellikle kendi içlerinde rekabet eden birimlere ayrılır ve bu durum yavaş karar alma süreçlerine ve kısa vadeli düşünmeye yol açar. jen-hsun, şirketin yeterince büyük olması gerektiğine ancak gereğinden fazla büyümemesi gerektiğine inanır. aşırı yönetimi önlemek için şirketi iş hedeflerine odaklanan esnek bir sistemle yönetir ve uzun vadeli stratejik planlamadan kaçınır. her proje için bir "pilot in command" (pıc) atanır ve bu kişiler doğrudan jen-hsun’a rapor verir. pıc’ler, jensen’in otoritesine ve desteğine sahiptir. çalışanlar, becerilerine göre projelere atanır ve yöneticiler büyük ekipler yöneterek değil, yaptıkları işin kalitesiyle verimlilik sağlar.
nvidia’nın yatay yapısı, veri ve liyakate dayalı hızlı kararlar alınmasını sağlar. jen-hsun, aldığı kararları çalışanlarına açıklamaya ve genç yetenekleri geliştirmeye zaman ayırır. açık geri bildirim sistemi, verimli bir öğrenme ortamı yaratır. jen-hsun, çalışanlarından “top 5” adı verilen e-postalar alarak en önemli görevleri ve piyasa gözlemlerini paylaşmalarını ister. bu bilgiler, şirketin stratejisini şekillendirmeye yardımcı olur. jen-hsun, maillere hızla yanıt verir ve çalışanlarından düşünülmüş, veri destekli cevaplar bekler. nvidia’nın kültürü, şirket içi politikaları en aza indirerek doğruluk ve titizliği ön planda tutar. bu sayede şirket, yeni fırsatları değerlendirebilir ve rekabetçi pazarda başarılı olabilir.
aktivist yatırımcı carl ıcahn, birçok şirketin ceo’larını yetkinlikten çok popülerliğe göre seçtiğini ve bunun kötü liderliğe yol açtığını savunur. örneğin, microsoft’un eski ceo’su steve ballmer pazarlama geçmişine sahipti ve önemli teknoloji değişimlerini kaçırarak şirketin hisse değerinin düşmesine neden oldu. benzer şekilde, apple pazarlama uzmanı john sculley yönetimindeyken zor dönemler yaşadı ve ancak steve jobs’un dönüşüyle toparlandı. intel de mali işler geçmişine sahip bob swan yönetiminde hisse geri alımlarına odaklandı ve büyük fırsatları kaçırdı.
nvidia ise bu tür hatalara düşmeyerek jen-hsun gibi teknik bilgiye sahip bir ceo ile yönetildi. jen-hsun, kısa ve net iletişimi, güçlü iş ahlakı ve teknolojinin içinde bizzat yer almasıyla öne çıkıyor. büyük resme odaklanırken gereksiz detaylarda kaybolmaz. uzun saatler çalışır ve ekibinden de aynı adanmışlığı bekler. ona göre başarı, işe duyulan takıntılı bir bağlılık gerektirir. jen-hsun’un liderliği, nvidia’nın inovatif ve başarılı kalmasını sağladı.
1981’de ibm, intel’in 8088 işlemcisi ve microsoft’un ms-dos işletim sistemini kullanarak bilgisayar dünyasında öncü oldu. ancak, ibm bu teknolojiler üzerinde tekelleşmeyi başaramadı ve dell ve hp gibi rakipler daha ucuz pc klonları üreterek pazarı ele geçirdi. bu hata, ibm’in 2005 yılında pc bölümünü lenovo’ya satmasına yol açtı. aynı zamanda, microsoft ve ıntel arasındaki yakın ortaklık (“wintel”) bilgisayar sektörüne onlarca yıl boyunca hükmetti. şirketler, operasyonlarını windows ve ıntel işlemcileri üzerine kurdu. microsoft, satya nadella yönetiminde bulut bilişime adapte oldu, ancak intel akıllı telefon ve yapay zeka fırsatlarını kaçırdı.
jen-hsun liderliğindeki nvidia ise gpu ve yapay zeka alanlarına odaklandı, cuda gibi yazılımlara yatırım yaptı ve yüksek hızlı ağ teknolojileri lideri mellanox’u satın aldı. nvidia’nın stratejisi, kârlılıktan çok inovasyona öncelik vererek aı alanında lider olmayı hedefliyor. bu yaklaşım, nvidia’yı aı dünyasında, wintel’in bilgisayar dünyasında oynadığı role benzer bir konuma taşıyor.
yapay zeka çağı
2005 yılında kirk, değişime hazırdı. 1997’den beri nvidia'da çalışıyordu ve şirketin iniş çıkışlarını yaşamıştı. bir mola vermek istiyordu ama önce yerine yüksek standartlara uygun bir halef bulması gerekiyordu. ünlü bilgisayar uzmanı bill dally’yi düşündü. dally, bell labs, mıt ve stanford’daki etkileyici geçmişiyle tanınıyordu. kirk, dally’yi nvidia’nın paralel işlemeyi kullanan tesla çipi üzerinde danışmanlık yapmaya davet etti. uzun bir görüşme sürecinin ardından, dally 2009'da nvidia'ya katıldı ve teorik çalışmalarını ticari kullanımlara uygulamayı hedefledi.
on yıllar boyunca bilgisayarların ana çipleri olan cpu’lar (merkezi işlem birimleri) görevleri sırasıyla işlerdi. öte yandan, gpu’lar (grafik işlem birimleri) paralel işlemde ustaydı; görevleri daha basit parçalara ayırıp aynı anda işleyerek daha hızlı çalışabiliyorlardı.
dally, nvidia’nın odağını paralel işlemeye kaydırdı. stanford profesörü andrew ng ile iş birliği yaptı. ng, bilgisayarlara insan yardımı olmadan görüntüleri tanımayı öğreten gelişmiş makine öğrenimi alanında çalışıyordu. ancak bunun için devasa işlem gücü gerekiyordu ve başlangıçta binlerce cpu kullanılıyordu. dally, gpu’ların bu işi daha verimli yapabileceğini önerdi. nvidia’dan bryan catanzaro, gpu’ları derin öğrenmeye optimize ederek cpu’lara olan ihtiyacı azalttı.
2012’de toronto üniversitesi’nden profesör geoffrey hinton ve öğrencileri, nvidia gpu’larını kullanarak bir görsel tanıma yarışmasını kazandı ve yapay sinir ağlarının potansiyelini kanıtladı. bu başarı, nvidia ceo’su jen-hsun’un dikkatini çekti. jen-hsun, ileri makine öğrenimine büyük yatırım yapmaya karar verdi. nvidia, tüm donanımlarını cuda ile uyumlu hâle getirerek yapay zekâya özel özellikler geliştirdi.
catanzaro, nvidia’nın yapay zekâya yönelik ilk yazılım altyapısı olan cuda deep neural network’ü (cudnn) geliştirdi. nvidia ayrıca yapay sinir ağlarını daha verimli hâle getiren tensor core adlı küçük işlemciler üretti. bu değişiklikler maliyetliydi, ancak nvidia, yapay zekâ donanım ve yazılım entegrasyonunda lider olmayı hedefliyordu.
aktif yatırım fonu starboard value kısa süreliğine nvidia’ya yatırım yaptı ve hisse geri alımları ile temel varlıklara odaklanmasını önerdi. ancak nvidia’nın mellanox’u satın alması, şirketin yapay zekâ iş yüklerindeki gücünü artırarak büyümesine büyük katkı sağladı. satın alma stratejik bir başarıydı ve nvidia’nın yapay zekâdaki hâkimiyetini pekiştirdi. starboard value’nun yöneticisi jeff smith, daha sonra nvidia’da kalmaları gerektiğini itiraf etti.
nvidia’nın avantajı
ışık, hem parçacık hem de dalga gibi davranan karmaşık bir olgudur. yüzeylerden yansıyabilir, saçılabilir veya emilebilir. bilgisayar grafiklerinde ışık çok önemlidir ancak gerçekçi şekilde simüle edilmesi zordur. başlangıç aşamasındaki grafikler, karmaşık hesaplamalar nedeniyle ışıklandırmada zorlanıyordu. gpu’lar grafik kalitesini artırsa da ışıklandırma hâlâ bir sorundu.
david luebke, 2006’da nvidia araştırma ekibine katıldı ve grafik alanındaki zorlukları çözmeye odaklandı. nvidia, grafik teknolojisinde karmaşık problemleri ele almak için bir araştırma ekibi kurdu. bu ekip, sanal sahnelerde ışık ışınlarını simüle eden ışın izleme teknolojisine yöneldi. başlangıçta ışın izlemenin cpu’lar için daha uygun olduğu düşünülse de nvidia araştırma ekibi, gpu’ların bu işi daha hızlı yapabileceğini gösterdi. 2008’de nvidia, bir demo yayınlayarak gpu’ların ışın izleme yapabileceğini kanıtladı. bunun sonucunda optix adında bir ışın izleme motoru geliştirildi.
yıllar sonra nvidia, ışın izlemenin gerçek zamanlı uygulamalara uygun hâle gelmesini hedefledi. 2018’de nvidia, ışın izleme için özel çekirdekler içeren turing mimarisini tanıttı. jen-hsun, yapay zekânın grafik kalitesini artırabileceğini öne sürerek, yapay zekâ destekli üst örnekleme (dlss) teknolojisini geliştirdi. dlss 2.0 ve 3.0, hem performansı hem de görüntü kalitesini artırdı.
nvidia’nın inovasyon stratejisi, hızlı ürün lansmanları ile uzun vadeli araştırmaların birleşiminden oluşuyor. bu yaklaşım, ışın izleme ve yapay zekâ teknolojilerindeki başarılarını şekillendirdi. nvidia, gpu pazarında 10 yıldır yüzde 80’lik bir paya sahip ve rakibi amd’nin rekabetçi fiyatlarına rağmen üstünlüğünü koruyor. jen-hsun’un stratejisi, nvidia’yı sürekli geleceğe hazırlama yönünde ilerliyor.
nvidia’nın gpu’ları, meta ve tiktok gibi şirketlerin algoritmalarını geliştirmesinde kritik bir rol oynuyor. 2023’te nvidia’nın gelir raporu beklentileri aştı, hisse değeri %24 arttı ve şirketin piyasa değeri 184 milyar dolar yükseldi. jen-hsun, bu fırsatı değerlendirerek dgx gh200 yapay zekâ süper bilgisayarını tanıttı ve nvidia’nın daha düşük maliyetle üstün hesaplama gücü sunduğunu vurguladı
nvidia, müşterilerini rekabetçi kalabilmek için yapay zekâya yatırım yapmaya teşvik eden bir satış stratejisi izliyor. veri merkezi iş kolu, yapay zekâ çiplerine olan talep nedeniyle %427 büyüdü. nvidia, talebi öngörme ve buna hazırlık yapma yeteneği sayesinde başarılı oluyor. şirketin ‘tam yığın’ modeli, yalnızca çip üretmek yerine donanım ağ sistemlerini optimize ediyor.
nvidia’nın fiyatlandırma stratejisi, yüksek değerli ve benzersiz ürünler oluşturarak zamanla fiyatları artırmak üzerine kurulu. şirketin en üst düzey ürünleri milyonlarca dolara satılıyor. jen-hsun’un vizyonu ve stratejik zamanlaması, nvidia’yı hem oyun hem de yapay zekâ pazarlarında lider konuma getirdi.
jen-hsun, yapay zekânın ardından dijital biyolojinin geleceğini düşünüyor. nvidia’dan kimberly powell, bilgisayar destekli ilaç keşfinin ilaç tasarımında öncü bir rol oynadığını belirtiyor. generate:biomedicines adlı girişim, yapay zekâ ve nvidia gpu’larını kullanarak yeni ilaçlar geliştiriyor. yapay zekâ modelleri artık karmaşık protein tasarım sorunlarını çözebiliyor ve nvidia, bu alandaki araştırmaları aktif olarak destekliyor.
Kaynak: The Nvidia Way: Jensen Huang and the Making of a Tech Giant
Ekran Kartlarıyla Bildiğimiz Nvidia, Ne Oldu da Dünyanın En Değerli Şirketi Haline Geldi?
