SG.hu
MI-ágazati szupershowt rendezett az Nvidia
2009-ben, amikor az Nvidia először tartott fejlesztői konferenciát, az esemény egyfajta tudományos vásár volt. Akadémikusok tucatjai töltötték meg a kaliforniai San Jose egyik szállodáját, amelyet a számítógépes tanulmányok fehér posztereivel díszítettek. Idén az Nvidia fejlesztői konferenciája jóval másabbra sikerült. A chipgyártó az éves fejlesztői konferenciáját szakmai rendezvényből a mesterséges intelligencia jövőjének találkozójává alakította át. Jensen Huang vezérigazgató kijelentette, hogy a vállalat jó helyzetben van ahhoz, hogy átvészelje a mesterséges intelligencia iparágában bekövetkező változást, amelyben a vállalkozások a modellek képzéséről a részletes válaszok megszerzéséig jutnak el.
Az Nvidia GTC néven ismert eseményre több mint 25 ezer embert vártak. A tömeg megtöltött egy sportcsarnokot, hogy meghallgassák Huang beszédét a mesterséges intelligencia jövőjéről, akit már "MI Jézusnak” becéznek. Az Nvidia San Josét a vállalat neonzöld és fekete színeibe öltöztette, lezárva a város utcáit, és a szállodai árakat az egekbe repítve. A rendezvényen az iparági vezetők színe-java megjelent, köztük Michael Dell, a Dell Technologies vezérigazgatója, Jeffrey Katzenberget, a DreamWorks és a WndrCo kockázati tőkecég társalapítója, valamint Bill McDermott, a ServiceNow vezérigazgatója.
„Az Nvidia gyártja a mesterséges intelligencia számára oxigént jelentő chipeket, így az emberek kíváncsian várták, hogy megismerjék a legújabb és legjobb fejlesztéseiket” - mondta Ali Farhadi, az Allen Institute for Artificial Intelligence vezérigazgatója, aki szintén részt vett a rendezvényen. Az Nvidia konferenciájának átalakulása akadémiai rendezvényből az MI Super Bowljává - a robotok, nagy nyelvi modellek és autonóm autók egyhetes bemutatója - szimbolikus, a vállalat metamorfózisát jelképezi.
Huang a vállalat éves szoftverfejlesztői konferenciáján tartott beszédében megvédte a vállalat vezető szerepét a költséges MI-chipek eladásában, amit nemrég megkérdőjeleztek a befektetők, miután a kínai DeepSeek egy versenyképes chatbotot készített állítólag kevesebb MI-chippel. "Majdnem az egész világ tévedett” - mondta Huang a konferencia színpadán, a szokásos fekete bőrdzsekiben és farmerben. "A számítási mennyiség, amire az érvelés eredményéhez szükségünk van, könnyen százszorosa annak, amit tavaly ilyenkor gondoltunk” - mondta, utalva az autonóm MI-ügynökökre, amelyeknek a rutinfeladatokhoz kevés emberi beavatkozásra van szükségük.
Az Nvidia nagy bevételt termelő chipjeire a technológiai változások nyomása nehezedik, mivel az MI-piacok a tréningről - az MI-modellek, például a chatbotok hatalmas adathalmazokon történő okosodásáról - a „következtetésre” váltanak, amikor a modell az intelligenciáját felhasználva válaszokat ad a felhasználóknak. Az Nvidia sikerének nagy része abból az évtizedből származik, amelyet a Santa Clara-i, kaliforniai székhelyű vállalat a mesterséges intelligencia kutatóit és fejlesztőit kiszolgáló szoftvereszközök kiépítésével töltött - de tavalyi 130,5 milliárd dolláros forgalmának nagy részét az adatközponti chipjei adták, amelyeket egyenként több tízezer dollárért adnak el.
Huang új chipeket jelentett be, köztük a következő GPU-chipet, a Blackwell Ultra-t, amely az év második felében lesz elérhető, és több memóriával rendelkezik, mint a zászlóshajó Blackwell jelenlegi generációja, vagyis nagyobb MI-modelleket támogathat. (Az Nvidia a múlt hónapban azt mondta, hogy a Blackwell megrendelései „elképesztőek” voltak.) Elmondta, hogy az Nvidia chipjeinek két fő célja van: segíteni az MI-rendszereket abban, hogy okosan reagáljanak a nagyszámú felhasználóra, és ezeket a válaszokat a lehető leggyorsabban adják meg. Huang azzal érvelt, hogy az Nvidia chipjei az egyetlenek, amelyek mindkettőre képesek. "Ha túl sokáig tart egy kérdés megválaszolása, az ügyfél nem fog visszatérni. Ez olyan, mint a webes keresés” - mondta.
Huang emellett beszélt az Nvidia következő generációs, Rubin nevű MI-chipjeiről is, amelyek akár 30-szor gyorsabb teljesítményt nyújthatnak. Ez a Blackwell utódja lesz, a rendszer 2026 második felében jelenik meg. A Rubin chip kritikus fontosságú ahhoz, hogy az Nvidia továbbra is az MI élvonalában maradjon. A vállalatnak kihívásokkal kell szembenéznie, mivel ügyfelei - köztük az Amazon, a Google és a Meta - saját MI chipeket készítenek. És az Nvidia chipjeinek is változnia kell, ahogy az MI-cégek megpróbálnak nagyobb teljesítményt kihozni a modelljeikből. "A szüreti vonat csikorogva megáll, ha a felhőcégek leállnak a költekezéssel” - mondta Patrick Moorhead, a Moor Insights & Strategy technológiai kutatócég alapítója. "Huangnak meg kell erősítenie, hogy tudja, mi folyik odakint”.
Huang elmondta, hogy a Rubin chipeket a Feynman chipek követik majd, amelyet Richard Feynman amerikai elméleti fizikusról neveztek el. A Feynman lapka képességeiről kevés további részletet közölt, csak annyit, hogy a névmintája alapján várt „Richard” helyett „Vera” CPU-t használ majd, és hogy valamikor 2028-ban érkezik.
Az új chipek megjelenésére azért kerül sor, mert a Blackwell a vártnál lassabban kerül piacra, miután egy tervezési hiba gyártási problémákat okozott. A szélesebb értelemben vett MI-iparág tavaly olyan késésekkel küzdött, amelyekben a korábbi módszerek, amelyekkel egyre nagyobb adathalmazokat tápláltak az Nvidia chipekkel teli, egyre nagyobb adatközpontokba, már kezdtek csökkenő hozamot mutatni.
Huang igyekezett megnyugtatni az embereket, hogy az MI ki fogja használni a benne rejlő lehetőségeket. Kitért arra, hogy az MI-rendszerek hogyan nyújtanak olyan szolgáltatásokat, amelyekért az emberek fizetni akarnak majd, mint például az MI-ügynökök, amelyek képesek önállóan elvégezni olyan feladatokat, mint például a bevásárlás. Az MI futurisztikusabb felhasználási módjairól is beszámolt, például olyan emberi méretű robotok kifejlesztéséről, amelyek képesek járni és felszedni dolgokat.
Huang bemutatta a Blackwell chipekre épülő, DGX Workstation nevű, nagy teljesítményű új személyi számítógépet is, amelyről azt mondta, hogy többek között a Dell, a Lenovo és a HP fogja gyártani. Az eszköz egy kisebb asztali gépet követ, amelyet az év elején mutattak be, és kihívást jelent az Apple felső kategóriás Mac-jének. "Így kell kinéznie egy PC-nek” - mondta Huang, miközben az egyik készülék alaplapját tartotta a magasba. Bejelentette a Dynamo nevű új szoftvert is, amelyet az Nvidia ingyenesen adott ki, és amely az érvelés folyamatát hivatott felgyorsítani. Huang azt is bejelentette, hogy az autógyártó General Motors az ő cégét választotta az önvezető autóparkja építéséhez.
A beszéd során Huang egy optimista útitervet is felvázolt a mesterséges intelligencia jövőjéről - amelynek sikere létfontosságúan összefügg vállalatának további sikerével -, ahol az adatközpontokat „mesterséges intelligencia gyáraknak” nevezte, amelyek fizikai tárgyak helyett tokeneket (az MI modellek által jelenleg feldolgozott adategységeket) állítanak elő.
Huang tömegeket irányító képessége az Apple Steve Jobsára emlékeztet. Az Apple társalapítója a nagy vállalati rendezvények előtt napokig próbálta az új iPodról, iPhone-ról vagy iPadről szóló beszédeit, mielőtt dörgő tapsvihar közepette a színpadra lépett volna, és úgy tűnt, mintha a mondanivalója teljesen spontán lenne, azt nem írták volna meg előre.
A 62 éves Huang hasonlóan részletesen készült az Nvidia GTC-re. Két hónappal az esemény előtt kezdett azon dolgozni a vállalat termékrészlegeivel együtt, hogy meghatározzák, mit jelentsenek be - mondta Greg Estes, az Nvidia vállalati marketingért felelős alelnöke. Huang a marketingcsapattal együtt dolgozott a színpadon bemutatandó diákon, a pontok összeállításán és az esetlegesen idézendő tények ellenőrzésén. Estes szerint Huang azonban soha nem ír beszédet. Amikor a színpadra lép a védjegyévé vált fekete bőrdzsekiben, mindig rögtönöz. Egy 90 percesre tervezett beszéd akár két óránál is tovább tarthat. "Néha becsúszik egy hiba, de erre csak annyit mondd: "Tudod, mi nem próbálunk” - mondta Estes.
Az Nvidia GTC korábban GPU Technology Conference volt, a nevét a grafikus feldolgozóegységekről, azaz a GPU-król kapta. Az esemény célja az volt, hogy a fejlesztőket a vállalat chipjeinek használatára ösztönözze, és magában foglalt egy kutatási csúcstalálkozót is, ahol akadémikusok részletesen bemutatták hogyan használják a termékeket a számítástechnikai kutatásokban. Huang akkoriban elmondta a résztvevőknek, hogy mire jók a chipek, és az évek során gyakran elhangzott, hogy MI fejlesztésére használják őket.
Ahogy az MI egyre inkább elterjedt, a vásárlók az Nvidia grafikus feldolgozó egységeiért, a technológia létrehozását segítő nagy teljesítményű chipekért sóvárogtak. Ez a chipgyártót a 2009-es 8 milliárd dollárról mostanra közel 3 billió dollárra emelte. Az Nvidia felemelkedése azonban kérdéseket vetett fel. A generatív MI-t, amely képes kérdésekre válaszolni, képeket létrehozni és kódot írni, azért ünnepelték, mert képes javítani a cégek működését és több billió dolláros gazdasági értéket teremt. A Microsoft, az Amazon, a Google, a Meta és mások több százmilliárd dollárt költenek arra, hogy ezt az elképzelést valóra váltsák.
A kiadások azonban aggodalmakat váltottak ki a Wall Street és a Szilícium-völgy körében azzal kapcsolatban, hogy az M.I. elég pénzt fog-e termelni ahhoz, hogy igazolja a megdöbbentő költségeket. A technológia fejlődési pályáját pedig felboríthatják az olyan új belépők, mint a DeepSeek. (Januárban, amikor a befektetők rájöttek, hogy mit tett a DeepSeek, az Nvidia egyetlen nap alatt 600 milliárd dollárt veszített az értékéből).
David Cox, aki a Harvard professzorként mutatott be kutatásokat egy korai konferencián, azt mondta, hogy a legtöbb résztvevő úgy kezelte az akadémikusokat, mint „egy furcsa kis lábjegyzetet”. De elmondása szerint Huang és az Nvidia más vezetői komolyan vették őket. "Úgy tűnt, megértették, hogy van itt valami” - mondta Cox, aki ma az IBM Researchnél az MI modellek alelnöke.
2014-ben Huang a konferencián tartott beszédének nagy részét annak szentelte, hogy az Nvidia chipek hogyan használhatók a gépi tanuláshoz és az MI-hez. A játékfejlesztőket, akik a GPU-kat a videojátékok grafikájának megjelenítésére használták, és sokáig a vállalat üzleti tevékenységének szívét képezték, felbosszantotta ez a váltás. "Azt kérdezték: „Mi a fene ez az új dolog?” - mondta Naveen Rao, a Databricks vezető MI tisztviselője, amely szoftvereszközöket kínál nagy mennyiségű adat tárolására és elemzésére.
Huang fogadkozott, hogy az MI lesz a technológia következő nagy boomjának motorja, és hogy a GPU-k nélkülözhetetlenek lesznek. 2016-ban az Nvidia kifejlesztett egy szuperszámítógépet, és azt odaadta az OpenAI-nak, egy MI-labornak. Kicsivel több mint hat évvel később az OpenAI kiadta a ChatGPT chatbotot, és ezzel elszabadult az MI-őrület. Azóta az Nvidia pénzügyi eredményei az egekbe szöktek. Az 1993-ban alapított vállalat éves nyeresége két év alatt több mint 1500 százalékkal, a 2023-as pénzügyi évben elért 4,37 milliárd dollárról tavaly 72,88 milliárd dollárra növelte. "Jensen az a híres vezérigazgató lett, aki mindig is szeretett volna lenni” - mondta Rao. "Ez egy éveken át tartó, mindennapi kemény munkával elért siker."
Az Nvidia GTC néven ismert eseményre több mint 25 ezer embert vártak. A tömeg megtöltött egy sportcsarnokot, hogy meghallgassák Huang beszédét a mesterséges intelligencia jövőjéről, akit már "MI Jézusnak” becéznek. Az Nvidia San Josét a vállalat neonzöld és fekete színeibe öltöztette, lezárva a város utcáit, és a szállodai árakat az egekbe repítve. A rendezvényen az iparági vezetők színe-java megjelent, köztük Michael Dell, a Dell Technologies vezérigazgatója, Jeffrey Katzenberget, a DreamWorks és a WndrCo kockázati tőkecég társalapítója, valamint Bill McDermott, a ServiceNow vezérigazgatója.
„Az Nvidia gyártja a mesterséges intelligencia számára oxigént jelentő chipeket, így az emberek kíváncsian várták, hogy megismerjék a legújabb és legjobb fejlesztéseiket” - mondta Ali Farhadi, az Allen Institute for Artificial Intelligence vezérigazgatója, aki szintén részt vett a rendezvényen. Az Nvidia konferenciájának átalakulása akadémiai rendezvényből az MI Super Bowljává - a robotok, nagy nyelvi modellek és autonóm autók egyhetes bemutatója - szimbolikus, a vállalat metamorfózisát jelképezi.
Huang a vállalat éves szoftverfejlesztői konferenciáján tartott beszédében megvédte a vállalat vezető szerepét a költséges MI-chipek eladásában, amit nemrég megkérdőjeleztek a befektetők, miután a kínai DeepSeek egy versenyképes chatbotot készített állítólag kevesebb MI-chippel. "Majdnem az egész világ tévedett” - mondta Huang a konferencia színpadán, a szokásos fekete bőrdzsekiben és farmerben. "A számítási mennyiség, amire az érvelés eredményéhez szükségünk van, könnyen százszorosa annak, amit tavaly ilyenkor gondoltunk” - mondta, utalva az autonóm MI-ügynökökre, amelyeknek a rutinfeladatokhoz kevés emberi beavatkozásra van szükségük.
Az Nvidia nagy bevételt termelő chipjeire a technológiai változások nyomása nehezedik, mivel az MI-piacok a tréningről - az MI-modellek, például a chatbotok hatalmas adathalmazokon történő okosodásáról - a „következtetésre” váltanak, amikor a modell az intelligenciáját felhasználva válaszokat ad a felhasználóknak. Az Nvidia sikerének nagy része abból az évtizedből származik, amelyet a Santa Clara-i, kaliforniai székhelyű vállalat a mesterséges intelligencia kutatóit és fejlesztőit kiszolgáló szoftvereszközök kiépítésével töltött - de tavalyi 130,5 milliárd dolláros forgalmának nagy részét az adatközponti chipjei adták, amelyeket egyenként több tízezer dollárért adnak el.
Huang új chipeket jelentett be, köztük a következő GPU-chipet, a Blackwell Ultra-t, amely az év második felében lesz elérhető, és több memóriával rendelkezik, mint a zászlóshajó Blackwell jelenlegi generációja, vagyis nagyobb MI-modelleket támogathat. (Az Nvidia a múlt hónapban azt mondta, hogy a Blackwell megrendelései „elképesztőek” voltak.) Elmondta, hogy az Nvidia chipjeinek két fő célja van: segíteni az MI-rendszereket abban, hogy okosan reagáljanak a nagyszámú felhasználóra, és ezeket a válaszokat a lehető leggyorsabban adják meg. Huang azzal érvelt, hogy az Nvidia chipjei az egyetlenek, amelyek mindkettőre képesek. "Ha túl sokáig tart egy kérdés megválaszolása, az ügyfél nem fog visszatérni. Ez olyan, mint a webes keresés” - mondta.
Huang emellett beszélt az Nvidia következő generációs, Rubin nevű MI-chipjeiről is, amelyek akár 30-szor gyorsabb teljesítményt nyújthatnak. Ez a Blackwell utódja lesz, a rendszer 2026 második felében jelenik meg. A Rubin chip kritikus fontosságú ahhoz, hogy az Nvidia továbbra is az MI élvonalában maradjon. A vállalatnak kihívásokkal kell szembenéznie, mivel ügyfelei - köztük az Amazon, a Google és a Meta - saját MI chipeket készítenek. És az Nvidia chipjeinek is változnia kell, ahogy az MI-cégek megpróbálnak nagyobb teljesítményt kihozni a modelljeikből. "A szüreti vonat csikorogva megáll, ha a felhőcégek leállnak a költekezéssel” - mondta Patrick Moorhead, a Moor Insights & Strategy technológiai kutatócég alapítója. "Huangnak meg kell erősítenie, hogy tudja, mi folyik odakint”.
Huang elmondta, hogy a Rubin chipeket a Feynman chipek követik majd, amelyet Richard Feynman amerikai elméleti fizikusról neveztek el. A Feynman lapka képességeiről kevés további részletet közölt, csak annyit, hogy a névmintája alapján várt „Richard” helyett „Vera” CPU-t használ majd, és hogy valamikor 2028-ban érkezik.
Az új chipek megjelenésére azért kerül sor, mert a Blackwell a vártnál lassabban kerül piacra, miután egy tervezési hiba gyártási problémákat okozott. A szélesebb értelemben vett MI-iparág tavaly olyan késésekkel küzdött, amelyekben a korábbi módszerek, amelyekkel egyre nagyobb adathalmazokat tápláltak az Nvidia chipekkel teli, egyre nagyobb adatközpontokba, már kezdtek csökkenő hozamot mutatni.
Huang igyekezett megnyugtatni az embereket, hogy az MI ki fogja használni a benne rejlő lehetőségeket. Kitért arra, hogy az MI-rendszerek hogyan nyújtanak olyan szolgáltatásokat, amelyekért az emberek fizetni akarnak majd, mint például az MI-ügynökök, amelyek képesek önállóan elvégezni olyan feladatokat, mint például a bevásárlás. Az MI futurisztikusabb felhasználási módjairól is beszámolt, például olyan emberi méretű robotok kifejlesztéséről, amelyek képesek járni és felszedni dolgokat.
Huang bemutatta a Blackwell chipekre épülő, DGX Workstation nevű, nagy teljesítményű új személyi számítógépet is, amelyről azt mondta, hogy többek között a Dell, a Lenovo és a HP fogja gyártani. Az eszköz egy kisebb asztali gépet követ, amelyet az év elején mutattak be, és kihívást jelent az Apple felső kategóriás Mac-jének. "Így kell kinéznie egy PC-nek” - mondta Huang, miközben az egyik készülék alaplapját tartotta a magasba. Bejelentette a Dynamo nevű új szoftvert is, amelyet az Nvidia ingyenesen adott ki, és amely az érvelés folyamatát hivatott felgyorsítani. Huang azt is bejelentette, hogy az autógyártó General Motors az ő cégét választotta az önvezető autóparkja építéséhez.
A beszéd során Huang egy optimista útitervet is felvázolt a mesterséges intelligencia jövőjéről - amelynek sikere létfontosságúan összefügg vállalatának további sikerével -, ahol az adatközpontokat „mesterséges intelligencia gyáraknak” nevezte, amelyek fizikai tárgyak helyett tokeneket (az MI modellek által jelenleg feldolgozott adategységeket) állítanak elő.
Huang tömegeket irányító képessége az Apple Steve Jobsára emlékeztet. Az Apple társalapítója a nagy vállalati rendezvények előtt napokig próbálta az új iPodról, iPhone-ról vagy iPadről szóló beszédeit, mielőtt dörgő tapsvihar közepette a színpadra lépett volna, és úgy tűnt, mintha a mondanivalója teljesen spontán lenne, azt nem írták volna meg előre.
A 62 éves Huang hasonlóan részletesen készült az Nvidia GTC-re. Két hónappal az esemény előtt kezdett azon dolgozni a vállalat termékrészlegeivel együtt, hogy meghatározzák, mit jelentsenek be - mondta Greg Estes, az Nvidia vállalati marketingért felelős alelnöke. Huang a marketingcsapattal együtt dolgozott a színpadon bemutatandó diákon, a pontok összeállításán és az esetlegesen idézendő tények ellenőrzésén. Estes szerint Huang azonban soha nem ír beszédet. Amikor a színpadra lép a védjegyévé vált fekete bőrdzsekiben, mindig rögtönöz. Egy 90 percesre tervezett beszéd akár két óránál is tovább tarthat. "Néha becsúszik egy hiba, de erre csak annyit mondd: "Tudod, mi nem próbálunk” - mondta Estes.
Az Nvidia GTC korábban GPU Technology Conference volt, a nevét a grafikus feldolgozóegységekről, azaz a GPU-król kapta. Az esemény célja az volt, hogy a fejlesztőket a vállalat chipjeinek használatára ösztönözze, és magában foglalt egy kutatási csúcstalálkozót is, ahol akadémikusok részletesen bemutatták hogyan használják a termékeket a számítástechnikai kutatásokban. Huang akkoriban elmondta a résztvevőknek, hogy mire jók a chipek, és az évek során gyakran elhangzott, hogy MI fejlesztésére használják őket.
Ahogy az MI egyre inkább elterjedt, a vásárlók az Nvidia grafikus feldolgozó egységeiért, a technológia létrehozását segítő nagy teljesítményű chipekért sóvárogtak. Ez a chipgyártót a 2009-es 8 milliárd dollárról mostanra közel 3 billió dollárra emelte. Az Nvidia felemelkedése azonban kérdéseket vetett fel. A generatív MI-t, amely képes kérdésekre válaszolni, képeket létrehozni és kódot írni, azért ünnepelték, mert képes javítani a cégek működését és több billió dolláros gazdasági értéket teremt. A Microsoft, az Amazon, a Google, a Meta és mások több százmilliárd dollárt költenek arra, hogy ezt az elképzelést valóra váltsák.
A kiadások azonban aggodalmakat váltottak ki a Wall Street és a Szilícium-völgy körében azzal kapcsolatban, hogy az M.I. elég pénzt fog-e termelni ahhoz, hogy igazolja a megdöbbentő költségeket. A technológia fejlődési pályáját pedig felboríthatják az olyan új belépők, mint a DeepSeek. (Januárban, amikor a befektetők rájöttek, hogy mit tett a DeepSeek, az Nvidia egyetlen nap alatt 600 milliárd dollárt veszített az értékéből).
David Cox, aki a Harvard professzorként mutatott be kutatásokat egy korai konferencián, azt mondta, hogy a legtöbb résztvevő úgy kezelte az akadémikusokat, mint „egy furcsa kis lábjegyzetet”. De elmondása szerint Huang és az Nvidia más vezetői komolyan vették őket. "Úgy tűnt, megértették, hogy van itt valami” - mondta Cox, aki ma az IBM Researchnél az MI modellek alelnöke.
2014-ben Huang a konferencián tartott beszédének nagy részét annak szentelte, hogy az Nvidia chipek hogyan használhatók a gépi tanuláshoz és az MI-hez. A játékfejlesztőket, akik a GPU-kat a videojátékok grafikájának megjelenítésére használták, és sokáig a vállalat üzleti tevékenységének szívét képezték, felbosszantotta ez a váltás. "Azt kérdezték: „Mi a fene ez az új dolog?” - mondta Naveen Rao, a Databricks vezető MI tisztviselője, amely szoftvereszközöket kínál nagy mennyiségű adat tárolására és elemzésére.
Huang fogadkozott, hogy az MI lesz a technológia következő nagy boomjának motorja, és hogy a GPU-k nélkülözhetetlenek lesznek. 2016-ban az Nvidia kifejlesztett egy szuperszámítógépet, és azt odaadta az OpenAI-nak, egy MI-labornak. Kicsivel több mint hat évvel később az OpenAI kiadta a ChatGPT chatbotot, és ezzel elszabadult az MI-őrület. Azóta az Nvidia pénzügyi eredményei az egekbe szöktek. Az 1993-ban alapított vállalat éves nyeresége két év alatt több mint 1500 százalékkal, a 2023-as pénzügyi évben elért 4,37 milliárd dollárról tavaly 72,88 milliárd dollárra növelte. "Jensen az a híres vezérigazgató lett, aki mindig is szeretett volna lenni” - mondta Rao. "Ez egy éveken át tartó, mindennapi kemény munkával elért siker."