Meta-topman Mark Zuckerberg noemt hem de ‘Taylor Swift van tech’. Jensen Huang heeft met zijn leren jack en zwarte sneakers ook wel iets van een rockster. Alleen vindt hij zichzelf niet telkens opnieuw uit, zoals Taylor Swift, maar wel zijn bedrijf Nvidia. Daardoor gaat Huang, de 62-jarige medeoprichter en ceo, ook al decennialang mee.
Zijn meest recente stunt: een investering van 100 miljard dollar in OpenAI, het bedrijf achter ChatGPT. Als tegenprestatie koopt OpenAI miljoenen AI-processoren van Nvidia aan. Het historische partnerschap richt zich vooral op het uitbreiden van datacenters. Voor de AI-revolutie is namelijk veel meer rekenkracht nodig.
Ook in het noodlijdende Intel steekt Huang 5 miljard dollar aan investeringen. De bedrijven gaan samen chips voor pc’s en datacenters ontwikkelen. Dat is opmerkelijk, want met Intel heeft hij volgens The New Yorker lange tijd een ‘Tom & Jerry-relatie’ gehad.
Lees ook: Nieuwe ceo kan de droom van een leidend Intel wel opbergen
Vooral toen Intel nog een dominante speler was en Nvidia decennialang de nek om wilde draaien. Huang bleef er uit de buurt, en wanneer hij Intel zag aankomen, rende hij weg. Die rollen zijn nu wel omgedraaid.
Vermogen: 159 miljard
Huang staat vandaag op de negende plaats in Bloombergs Billionaires Index, met een geschat vermogen van 159 miljard dollar. Maar zijn werk blijft zijn hobby. Hij staat elke ochtend om zes uur op, doet zijn work-out met veertig push-ups en squats en begint aan een werkdag van minstens veertien uur. De ochtend reserveert hij voor de meest complexe dingen.
Hij geeft ronduit toe dat hij een perfectionist is en ‘niet makkelijk om voor te werken’. Eigenlijk stopt hij nooit, klinkt het op Business Insider. Hij staat met Nvidia op en gaat ermee naar bed, zelfs tijdens zijn vakanties. ‘Wanneer ik een film kijk, herinner ik me er niets van, omdat ik constant aan werken heb gedacht.’
Huang is ook ongelooflijk veeleisend, klinkt het bij zijn medewerkers. Elke week vraagt hij om de vijf belangrijkste dingen waar ze aan werken naar hem te mailen. Zelf schrijft hij ook honderden mails terug. Hij gelooft namelijk niet in een hiërarchische boomstructuur, zegt hij tegen Wired.
Fouten openbaar erkennen
De technische ontwikkelingen gaan daarvoor veel te snel. ‘Als je in een exponentiële wereld leeft, wil je niet dat informatie van bovenaf laag voor laag wordt verspreid.’
Zelf eet hij regelmatig in de kantine en gaat hij bij jongere medewerkers langs om suggesties te geven voor hun projecten. Daarbij geeft hij ook een uitgebreide uitleg over het denkproces dat daarachter zit. Huang vindt het belangrijk om te delen, van strategie tot technologie.
Alles is erop gericht om betere prestaties te krijgen, om het potentieel er volledig uit te halen. Daarbij hoort ook het leren van missers binnen Nvidia. Het is inmiddels traditie geworden dat fouten publiekelijk worden erkend en dat degenen die ze maken aan honderden anderen uitleggen hoe dat proces precies is verlopen.
Traumatische jeugd
Huang vraagt en koestert intellectuele eerlijkheid. Als hij ook maar vermoedt dat mensen hun zaakjes niet kennen, dan volgt er een uitgebreid verhoor. Huang is nogal intens, op het grillige af. Wat hij zelf verklaart als ‘een mismatch’ tussen wat er in zijn hoofd omgaat en wat er uit zijn mond komt. ‘Als het verschil te groot is, komt dat eruit als woede.’
Lees ook: Nederland klopt bij Nvidia aan voor nieuwe AI-fabriek. Te laat?
Zijn hands-on aanpak, werkverslaving en controledrang zijn terug te voeren op zijn jeugd. Huang is geboren in Taiwan, maar verhuisde op zijn vijfde jaar met zijn familie naar Thailand. Op zijn negende wordt hij met zijn broer naar zijn oom in de VS gestuurd.
De oom brengt de twee kinderen onder op een prestigieuze kostschool in Kentucky. Althans, dat denkt hij. De jongens komen echter in een soort opvoedingsgesticht terecht voor moeilijke kinderen. Als migrant wordt Huang zwaar gepest, hij moet regelmatig de toiletten schoonmaken.
Nog meer toiletten schoonmaken
Twee jaar later emigreren zijn ouders naar de VS. Dan is de hel voor hem voorbij, zij sturen de broers meteen naar een normale school. Huang blijkt een groot talent te hebben voor tafeltennis, maar is ook actief in de wiskunde-, computer- en wetenschapsclubs op school.
Als bijbaantje werkt hij als afwasser bij Denny’s Restaurant, waar – opnieuw – het schoonmaken van toiletten tot zijn taken behoort. Hij maakt er tegenover studenten van Stanford University nog altijd grappen over, noteert CNBC. Dat hij meer toiletten heeft schoongemaakt dan zij ooit zullen doen.
Op Oregon State University leert hij zijn vrouw kennen, Lori Mills, die net als Huang elektrotechniek studeert. Samen trekken ze naar Silicon Valley waar ze allebei aan de slag gaan als ontwerpers van microchips. Huang studeert verder aan Stanford University voor zijn master.
Meteen ceo van startup
Met collega- en meer ervaren microchip designers Chris Malachowsky en Curtis Priem broedt hij in een lokale vestiging van Denny’s Restaurant op een eigen bedrijf. Samen richten ze in 1993 Nvidia op. Huang wordt meteen aangewezen als ceo.
Op de plek waar de drie starters hebben gezeten, is een tekstje geplakt: ‘Het tafeltje dat een bedrijf van 1 biljoen dollar lanceerde.’ Het trio richt zich met een startkapitaal van 40.000 dollar op de game-industrie, meer specifiek met grafische kaarten voor videogames.
Vandaag zijn ze beter bekend als gpu’s (graphics processing units), een term die Nvidia zelf heeft gelanceerd. Wat gpu’s zo bijzonder maakt, is dat ze parallel taken uitvoeren. De tot dan toe gangbare cpu’s (central processing units) doen dat één voor één.
Enorme klap voor Jensen Huang
Nvidia maakt alleen één fout: het kiest voor een verkeerde standaard. Eenvoudig uitgelegd: pixels worden niet meer met de hand getekend, maar gevormd met driehoeken. Nvidia kiest voor vierkanten. Net nadat het bedrijf zijn eerste product lanceert, kondigt Microsoft aan dat hun software alleen driehoeken ondersteunt.
Dat is een enorme klap voor Huang. Hij moet in 1996 meer dan de helft van zijn honderd werknemers ontslaan en besluit zijn laatste centen in te zetten op een volledig nieuwe microchip. ‘Het was fiftyfifty’, vertelt hij aan The New Yorker, ‘maar we waren toch al failliet aan het gaan.’
Wanneer het nieuwe product de markt opkomt, de Riva 128, heeft het bedrijf nog net genoeg geld in kas om nog één keer maandsalarissen uit te betalen. Maar de gok betaalt zich terug: Nvidia verkoopt er een miljoen van in vier maanden tijd. Investeerders staan opeens in de rij.
Offers zijn groot
Dat bijna-faillissement laat flinke sporen na bij Huang. Jarenlang begint hij elke presentatie voor zijn managers met de woorden: ‘Ons bedrijf staat op dertig dagen van een faillissement.’ Dat wordt zelfs het onofficiële corporate motto.
Ook vandaag kan hij die herinnering nog altijd niet van zich afschudden. Elke dag staat hij bezorgd op. Terugkijkend is hij niet van plan om opnieuw een bedrijf te starten, zegt hij tegen Wired. De offers zijn gewoon te groot.
‘Je werkt heel, heel hard. En lange tijd denkt niemand dat je gaat slagen. Je bent de enige die gelooft dat je het gaat redden. De onzekerheden, de kwetsbaarheid, soms zelfs vernedering, het is allemaal waar. Niemand praat erover, maar het is allemaal waar.’
Naar de beurs
Om verder te groeien en meer producten te ontwikkelen, heeft Nvidia meer kapitaal nodig. Het debuteert in 1999 voor 12 dollar per aandeel op Nasdaq. In de zomer van 2000 bereikt de koers 100 dollar. Huang laat voor die mijlpaal het logo van Nvidia op zijn linkerschouder tatoeëren.
Maar er komt geen tatoeage meer bij, zelfs niet wanneer Nvidia afgelopen juli als eerste bedrijf ooit een beurswaarde bereikt van meer dan 4.000 miljard dollar. Hij vindt het geen fijne ervaring en laat zelfs een traantje van de pijn. ‘Ik kan je aanraden om van tevoren een shot whisky te nemen of een pijnstiller.’
Huang beleeft meer plezier aan gokken. Zo ontdekt hij dankzij een nieuwsgierige student op Stanford – Ian Buck – dat zijn gpu’s veel meer kunnen dan beelden inladen en verwerken. Ze zijn met hun rekenkracht ook prima geschikt als kleine supercomputers.
Hulp van AI-pioniers
Buck wordt in dienst genomen en Nvidia steekt miljarden in het ontwikkelen van nieuwe high-end processoren en een softwareplatform. Het resultaat is Cuda (Compute Unified Device Architecture) dat in 2006 wordt gelanceerd.
De beurs reageert not amused. Supercomputing is dan nog een obscure niche, alleen maar interessant voor academici. Huang redeneert dat Cuda de markt vanzelf verder zal ontwikkelen, wat niet wordt geloofd. En in praktijk wordt het ding ook amper verkocht.
Tegen 2008 is de aandelenkoers van Nvidia met 70 procent gedaald. Maar Huang krijgt jaren later wel gelijk. Eén academicus, Geoffrey Hinton, pioniert met Cuda in een neuraal netwerk. Hij is enthousiast over de resultaten. Met de producten van Nvidia kan dit neurale netwerk honderd keer sneller getraind worden.
Gokken met Nvidia
Met de andere AI-pioniers, Alex Krizhevsky en Ilya Sutskever, bouwt hij AlexNet. Dat neurale netwerk kan in 2012 objecten in plaatjes identificeren, en dit voor het eerst op een niveau waarin het ook nuttig is voor gebruik. Zo wordt het een voorloper van de AI-tools die vandaag in gebruik zijn.
Huang besluit na dit succes opnieuw te gokken. Deze keer gaat hij all-in, want neurale netwerken kunnen volgens hem de wereld veranderen. Op een vrijdagavond stuurt hij een mail naar alle medewerkers met de mededeling dat Nvidia niet langer een grafisch bedrijf is. Vanaf maandag is het een AI-bedrijf.
Lees ook: Deze AI-goeroes zou iedereen moeten kennen
Meer doorbraken volgen in AI. Microsoft en Google slagen er in 2015 in om met AI mensen te verslaan in beeldherkenning. Baidu doet dat met AI in het herkennen van talen. AI haalt in een Amerikaans-Chinese samenwerking hogere scores dan een student in een IQ-test. Daardoor neemt de belangstelling voor AI en Nvidia alleen maar toe.
Groeicijfers breken records
Ook de media ontdekken Huang, in 2017 wordt hij in Fortune uitgeroepen tot zakenman van het jaar. Twee jaar later is hij volgens Harvard Business Review de best presterende ceo. Nog eens twee jaar later wordt hij opgenomen in de Time-lijst van de honderd meest invloedrijke mensen van de wereld.
In 2022 wordt ChatGPT op de mensheid losgelaten, en deze generatieve AI-tool is getraind op de hardware van Nvidia. De AI-boom is een feit, gespecialiseerde AI-chips zijn het nieuwe goud, en de groeicijfers van Nvidia breken keer op keer records. Nvidia kan de gpu’s en processoren voor AI en datacenters niet aangesleept krijgen.
Alleen de toenemende politieke spanningen gooien steeds meer roet in het eten. Nvidia mag de meest geavanceerde AI-chips niet langer aan China verkopen. De importheffingen raken de nieuwe fabriek in Mexico en de productie voor Nvidia bij TSMC in Taiwan.
Diplomaat voor AI
Huang gaat lobbyen bij president Donald Trump en sluit een bijzondere deal. Nvidia draagt 15 procent van zijn verkoop van AI-chips aan China af aan de Amerikaanse overheid. De Chinese regering roept bedrijven op om geen Nvidia-chips meer te kopen. En dus lobbyt Huang daar ook, moeiteloos.
Hij reist als een diplomaat voor AI de wereld rond. Hij gebruikt zelf dagelijks AI-tools – van Gemini tot Grok – en is een grote fan. ‘AI heeft me geholpen om veel efficiënter toegang te krijgen tot informatie en kennis. Het helpt me bij het schrijven, het helpt me bij het denken en het helpt me bij het formuleren van ideeën.’
Zijn missie is om alle overheden te overtuigen om te investeren in een eigen nationale AI-infrastructuur, net zoals dat vroeger is gedaan in energie- en communicatienetwerken. Data behoort tot hun natuurlijke bronnen, tekent Wired op. En Nvidia zal wel voor de hardware zorgen.
Kapers op de kust
Onder de motorkap van AI zitten nu al in acht van de tien gevallen Nvidia-producten. Dat monopolie steekt. En dus zijn startups, maar ook zo’n beetje alle grote techbedrijven inmiddels in gespecialiseerde AI-chips gedoken.
Huang blijft er kalm onder, zo bleek tijdens zijn toelichting op de laatste kwartaalresultaten in augustus. Nvidia’s omzet groeide met 56 procent tot 46,7 miljard dollar, de winst met 59 procent tot 26,4 miljard. ‘De komende vijf jaar zal er zo’n 3.000 tot 4.000 miljard dollar in AI-infrastructuur worden gepompt.’ Daarvan zal Nvidia geen graantje meepikken, maar nog altijd het grootste deel van de oogst.
Lees ook: Deze revolutionaire chip kan stroomgebruik van AI enorm verlagen
