NVIDIA के सीईओ: AI उद्योग को 5-10 गुना विस्तार की आवश्यकता है, चीनी मॉडल हर किसी को लाभ पहुंचाते हैं

संगठित और संकलित: शेनचाओ टेकफ्लो

शो: Axios Behind the Curtain

अतिथि: जेनसन हुआंग (Jensen Huang), NVIDIA के सह-संस्थापक और सीईओ

अवधि: 70 मिनट

रिकॉर्डिंग स्थल: टेक्सास, फोर्ट वर्थ, NVIDIA कारखाना

उद्घोषणा: हुआंग रेन्शुन NVIDIA के CEO और सह-संस्थापक हैं, जिनके पास कंपनी के लगभग 3.5% शेयर हैं और उनकी निजी संपत्ति लगभग 1810 अरब डॉलर है। इस एपिसोड में AI उद्योग के विस्तार, चिप की मांग, और चीनी सरकारी नियंत्रण जैसे विषयों को शामिल किया गया है, जो उनके व्यक्तिगत वित्तीय हितों से सीधे संबंधित हैं। उनका मुख्य स्थिति AI उद्योग के विस्तार और नियंत्रण में कमी को बढ़ावा देने की ओर है।

दुनिया के सबसे बड़े कंपनी के सीईओ अपने नए टेक्सास फैक्ट्री में बैठे हुए, AI उद्योग के लगभग सभी लोकप्रिय विवादों पर अपनी राय रखते हैं। हुआंग रेनक्सन कहते हैं कि वॉल स्ट्रीट का चीनी AI मॉडल के प्रति डर एक गलतफहमी है, AI का अंत सिर्फ "बकवास" है, और चिप उद्योग को अगले दशक में 5 से 10 गुना विस्तार की आवश्यकता है, और पांच साल में बुलबुला नहीं बनेगा। उन्होंने सार्वजनिक रूप से कहा कि Anthropic का Mythos मॉडल सभी के लिए खुला होना चाहिए, और OpenAI और Anthropic "मानव इतिहास के सबसे सफल IPO" होंगे। ट्रम्प के बारे में, वे कहते हैं कि राष्ट्रपति की याददाश्त बहुत अच्छी है, वे H20, H200, Blackwell, Rubin जैसे चिप मॉडल्स को याद रखते हैं, और एकमात्र चिंता है कि सरकार "विज्ञान कथा कथाओं" से प्रभावित होकर अतिरिक्त नियमन कर सकती है।

बाजार ने डीपसीक के प्रभाव को गलत समझा, और किमी को भी गलत समझा। शानदार मॉडल अधिक उपयोग लाते हैं, अधिक उपयोग का मतलब है अधिक Nvidia कंप्यूटर बेचना और अधिक डेटासेंटर बनाना। शुरुआत यह है: अच्छा मॉडल अच्छे एप्लिकेशन लाता है, अच्छे एप्लिकेशन विकास लाते हैं।

कहना कि एआई मानवता को नष्ट कर देगी, पूरी तरह से बकवास है। कहना कि एआई अमेरिका के आधे नौकरी के पदों को समाप्त कर देगी, पूरी तरह से बकवास है। सभी तथ्य और साक्ष्य विपरीत दिशा की ओर इशारा करते हैं।

चीन के AI शोधकर्ताओं की संख्या दुनिया के बाकी हर हिस्से के जोड़ से अधिक है। चीन इस क्षेत्र में असाधारण बन जाएगा, यह निश्चित है। चीन को रोकना चाहते हैं? यह बेवकूफी है और पूरी तरह से असंभव है।

सेमीकंडक्टर उद्योग को 5 से 10 गुना बढ़ाने की आवश्यकता है। आज सब कुछ कम है—चिप्स की कमी, मेमोरी की कमी, भूमि, बिजली और निर्माण मजदूरों की कमी। यह कमी अच्छी बात है, क्योंकि यह हमें बुनियादी ढांचे का निर्माण करने का समय देती है।

OpenAI और Anthropic जैसी कंपनियाँ मानव इतिहास की सबसे सफल IPO होंगी। केवल कुछ वर्षों में एक कंपनी का मूल्य एक ट्रिलियन डॉलर कैसे हो सकता है? क्योंकि AI काम कर रहा है, और जब AI काम करता है, तो वह पैसा कमाता है।

होस्ट माइक एलेन ने सबसे संवेदनशील विषय के साथ शुरुआत की: एफटी ने रिपोर्ट किया कि चीन AI मॉडल और सेमीकंडक्टर के निर्यात नियंत्रण को सख्त करने पर विचार कर रहा है, जिससे किमी, यह चीनी मॉडल जब लॉन्च हुआ, तो निवर्डा के शेयर की कीमत गिर गई, और चिप स्टॉक में एक महीने में 18% की गिरावट आई। वॉल स्ट्रीट ने क्या गलत किया?

हुआंग रेन्क्सन के जवाब सीधे और स्पष्ट थे। उन्होंने कहा कि बाजार पहले भी DeepSeek आने पर गलती कर चुका है, और अब फिर से ऐसा हो रहा है। "अच्छे मॉडल से अधिक उपयोग होता है, अधिक उपयोग का मतलब है कि अधिक Nvidia कंप्यूटर बेचे जाएंगे। अधिक डेटासेंटर बनाने होंगे, अधिक सेवाएं प्रदान करनी होंगी, और तकनीक अधिक उद्योगों में फैलेगी।" उन्होंने इस तर्क श्रृंखला पर बार-बार जोर दिया: अच्छे मॉडल से अच्छे एप्लिकेशन आते हैं, अच्छे एप्लिकेशन से वृद्धि होती है, और वृद्धि के लिए अधिक कैलकुलेशन पावर की आवश्यकता होती है।

क्या किमी जैसे चीनी मॉडल को अक्षम किया जाना चाहिए, इस प्रश्न का उनका उत्तर भी सीधा है: "बिल्कुल इस्तेमाल किया जाना चाहिए, यह बहुत बुद्धिमानी है।" उन्होंने समझाया कि मॉडल डाउनलोड करने के बाद आप इसे फाइन-ट्यून, बेहतर बना और सुरक्षा बाधाएं लगा सकते हैं, और मॉडल एक ऐसे "harness" (फ्रेमवर्क) में चलता है, जो एक "sandbox" (सैंडबॉक्स) में होता है, जो सुरक्षित होता है, जिसमें प्राइवेसी सुरक्षा, सुरक्षा नियंत्रण और एक्सेस कंट्रोल होते हैं। उन्होंने इसे ऑपरेटिंग सिस्टम से तुलना की: Linux ओपन सोर्स है, दुनिया भर के करोड़ों लोग इसकी समीक्षा, परीक्षण और मजबूती करते हैं, इसलिए हम इस पर भरोसा कर सकते हैं। ओपन सोर्स AI मॉडल के साथ भी यही बात है।

उन्होंने एक ऐसा बिंदु भी उठाया जिसे अक्सर नजरअंदाज किया जाता है: ओपन मॉडल और क्लोज्ड मॉडल आपस में विरोधी नहीं हैं। "एंथ्रोपिक या OpenAI जैसे अच्छे मॉडल में अपग्रेड करने की सबसे अधिक संभावना उन लोगों की है जो पहले से AI का उपयोग कर रहे हैं।" मुफ्त मॉडल AI के प्रयास की सीमा कम करते हैं, और जब उपयोगकर्ता इसका उपयोग करने लगते हैं, तो स्वाभाविक रूप से वे बेहतर सेवा की इच्छा करते हैं, और उस समय वे क्लोज्ड मॉडल फर्मों को भुगतान करने लगते हैं। इसलिए, जितने अधिक ओपन सोर्स मॉडल होंगे, क्लोज्ड मॉडल के लिए उतने ही अधिक अवसर होंगे।

जब निवेदन के चीनी बिक्री के बारे में पूछा गया, तो हुआंग रेन्शुन ने एक ऐसा जवाब दिया जिसकी किसी ने उम्मीद नहीं की थी: "हमारी आज की चीन में बिक्री लगभग शून्य है।" उन्होंने कहा कि उन्होंने निवेशकों को चीन से कोई आय की उम्मीद न करने के लिए कहा है, और अगर चीनी सरकार और बाजार उन्हें वापस स्वागत करते हैं, तो यह "बड़ा सम्मान" होगा, उससे पहले बिक्री को शून्य मानें।

यह संवाद का सबसे तीव्र भाग है। होस्ट ने पूछा: क्या आपके कुछ टेक उद्योग के सहयोगी AI के खतरों को अतिशयोक्ति से प्रस्तुत कर रहे हैं?

हुआंग रेन्क्सन का जवाब बिल्कुल सीधा था। "दूसरों को चेतावनी देना ठीक है, लेकिन समाधान के साथ चेतावनी देना बेहतर है, लेकिन तथ्यों को गढ़ना बिल्कुल अस्वीकार्य है।" उन्होंने कुछ लोकप्रिय AI भय कथाओं का उल्लेख किया: "AI इंसानता को समाप्त कर देगा, यह पूरी तरह से बकवास है। AI अमेरिका के आधे नौकरी के पदों को समाप्त कर देगा, यह पूरी तरह से बकवास है। सभी तथ्य और साक्ष्य इसके विपरीत इशारा करते हैं।"

उन्होंने अपने तर्क को समर्थित करने के लिए कुछ विशिष्ट उदाहरण दिए। चिकित्सा स्कैन के विश्लेषण को AI द्वारा स्वचालित करने के बाद रेडियोलॉजिस्ट की संख्या लगभग 20% बढ़ गई, क्योंकि डॉक्टर अब अधिक मरीजों की जांच कर सकते हैं, और मरीजों की संख्या बहुत अधिक है, इसलिए रेडियोलॉजिस्ट की आवश्यकता अधिक हो गई। लॉयर असिस्टेंट्स की संख्या लगभग 10% बढ़ी, जिसका तर्क समान है। पिछले कुछ वर्षों में निर्माण क्षेत्र में रोजगार लगभग 50% बढ़ा, क्योंकि AI डेटासेंटर बनाने की आवश्यकता है और चिप्स का उत्पादन करना है।

इंट्यूशन और सामान्य बुद्धि आपको बताएंगी कि AI उत्पादकता में वृद्धि करेगा, और उत्पादकता में वृद्धि से अवसर पैदा होंगे। इतिहास में, तकनीक ने समाज को अधिक कुशल बनाया है और कम नौकरियां नहीं, बल्कि अधिक नौकरियां पैदा की हैं। अगर ऐसा नहीं होता, तो अब संयुक्त राज्य अमेरिका में केवल दस लाख ही नौकरियां होनी चाहिए।

उन्होंने AI नेताओं की ओर भी उंगली उठाई। "डोमिनेशनवादी लोग विज्ञान कथा समाप्ति पर अत्यधिक सिद्धांत बनाने में समय बर्बाद कर रहे हैं, शायद इससे वे बुद्धिमान लगते हैं।" जब उनसे कुछ AI कंपनियों के CEO की बात कर रहे हैं क्या? का प्रश्न किया गया, तो उन्होंने इंकार नहीं किया, बल्कि कहा: "अगर आप दुनिया को इस तकनीक की अविश्वसनीय क्षमताओं के बारे में सचेत करना चाहते हैं, तो यह उद्देश्य पहले ही पूरा हो चुका है। हमें इस समय को तकनीक को सुरक्षित बनाने पर खर्च करना चाहिए, जो तकनीकी नेताओं की जिम्मेदारी है।"

होस्ट ने उल्लेख किया कि एशिया में AI के प्रति दृष्टिकोण संयुक्त राज्य अमेरिका से बिल्कुल अलग है, जहाँ हुआंग रेन्स्युन को फैन्स घेर लेते हैं और स्वाक्षरी मांगते हैं। उनकी व्याख्या बहुत गहरी है: "शायद इसलिए क्योंकि अंतिम दिनों के सिद्धांतवादी अत्यधिक समय विज्ञान कथा समापन बनाने में बिता देते हैं।" एशिया में, लोग AI को एक खतरे के रूप में नहीं, बल्कि एक उपकरण और अवसर के रूप में स्वीकार करते हैं।

होस्ट ने एक तीखा सवाल पूछा: हर औद्योगिक क्रांति के साथ बुलबुला आता है, इस पीढ़ी का बुलबुला जोखिम कहाँ है?

हुआंग रेन्क्सन का जवाब सावधानी से लेकिन स्पष्ट था। "बुलबुला एक दिन आएगा, लेकिन आज नहीं। हम निर्माण के सबसे शुरुआती चरण में हैं।" उन्होंने एक समय सीमा प्रदान की: पांच वर्षों के भीतर असंभव है, पांच से दस वर्ष के बीच स्थिति पर निर्भर करता है। कारण आपूर्ति श्रृंखला में समग्र संकुचन है। "उद्योग अब तेजी से निर्माण कर सकता है, लेकिन चिप्स कम हैं, मेमोरी कम है, भूमि कम है, बिजली कम है, और यहां तक कि निर्माण मजदूर भी कम हैं। हम हर दिशा में, हर पहलू में संकुचित हैं।"

यह प्रतिबंध वास्तव में अच्छी बात है, उन्होंने कहा। "यह प्रतिबंध प्रणाली को रोकता है और हमें बुनियादी ढांचे के निर्माण के लिए पर्याप्त समय देता है।" मांग बहुत तीव्र है, लेकिन इस मांग को उत्पादक सुपरकंप्यूटर में बदलने की क्षमता सभी भौतिक सीमाओं के कारण टाल दी गई है। इससे आपूर्ति और मांग के बीच का समय आगे धकेल दिया गया है।

अधिक महत्वपूर्ण बात यह है कि वह अर्धचालक उद्योग के कुल आकार का आकलन करते हैं। "मुझे विश्वास है कि अर्धचालक उद्योग को 5 से 10 गुना बढ़ाने की आवश्यकता है।" समय सीमा क्या है? "अगले दशक में।" इसका मतलब है कि आज का चिप उद्योग अभी भी बहुत छोटा है और AI बुनियादी ढांचे की आवश्यकताओं को पूरा करने के लिए पूरी तरह से पर्याप्त नहीं है।

उन्होंने बताया कि इस बार का सेमीकंडक्टर चक्र पिछले चक्रों से क्यों अलग है। "इस बार अलग है, क्योंकि यह मांग द्वारा नहीं, सामयिक नहीं, उपभोक्ता द्वारा नहीं है। यह औद्योगिक अवसंरचना द्वारा है।" जिस प्रकार दुनिया को ऊर्जा, इंटरनेट, सड़कों, रेलवे की आवश्यकता होती है, उसी प्रकार अब सभी मौजूदा अवसंरचनाओं के ऊपर AI की एक बुद्धिमान अवसंरचना की आवश्यकता है। इस स्तर को चिप्स की आवश्यकता है।

उसने NVIDIA के उत्पादों को ऋण लेकर खरीदने के जोखिम के बारे में कम चिंता व्यक्त की। "ये कंपनियाँ उत्कृष्ट कंपनियाँ हैं, जो बहुत सारा नकदी उत्पन्न करती हैं।" उसने विशेष रूप से AI लाभ चक्र की शुरुआत का उल्लेख किया: AI उपयोगी हो गया है, इसलिए AI अब कमाने लगा है। कोडिंग एजेंट अत्यंत लाभदायक हैं, वे उच्च वेतन वाली नौकरियों में उपयोगी कार्य करते हैं, और कई कंपनियाँ अपनी कोडिंग क्षमता में सुधार के लिए प्रति वर्ष करोड़ों डॉलर देने को तैयार हैं। "यह चक्र पहले से ही शुरू हो चुका है।"

यह संवाद का सबसे तकनीकी रूप से गहरा हिस्सा है। होस्ट ने पूछा: आपको यह क्यों लगता है कि टोकन लगातार अधिक लाभदायक होते जाएंगे?

हुआंग रेन्क्सन की व्याख्या बहुत स्पष्ट है। "टोकन एक एम्बेडिंग है। यह ज्ञान और बुद्धिमत्ता को एम्बेड करता है। यह संख्या स्थिर नहीं है, जैसे पाई की तरह। इस संख्या में कोडित बुद्धिमत्ता समय के साथ अधिक बुद्धिमान होती जाती है।" जब बुद्धिमत्ता अधिक बुद्धिमान होती है, तो वह अधिक उपयोगी होती है, अधिक उपयोगी होने से वह अधिक मूल्यवान होती है, और अधिक मूल्यवान होने से लोग अधिक पैसा देने को तैयार होते हैं।

उन्होंने AI उद्योग की तुलना पिछले सॉफ्टवेयर उद्योग से की। पिछले सॉफ्टवेयर उद्योग में "हल्का पूंजी" वाला था, इसलिए सॉफ्टवेयर कंपनियों की घातक लाभमार्जिन बहुत अधिक थी। लेकिन AI युग का सॉफ्टवेयर उद्योग अधिक "भारी पूंजी" वाला हो जाएगा, क्योंकि आधुनिक सॉफ्टवेयर का उत्पादन उसके सामने रखी गई सुपरकंप्यूटर जैसी मशीनों की आवश्यकता होती है जो बुद्धिमत्ता का उत्पादन करती हैं। प्रत्येक उद्योग अधिक पूंजी-घनत्व वाला हो जाएगा, लेकिन लाभ अविश्वसनीय बुद्धिमत्ता, उत्पादकता और वृद्धि है।

हम आधार बना रहे हैं और बुनियादी ढांचा विकसित कर रहे हैं, जो मानव इतिहास के सबसे बड़े औद्योगिक बुनियादी ढांचे के निर्माण की प्रक्रिया है।

AI के शीर्ष पर पहुँच चुके होने के संदेह के बारे में, उनका जवाब था: "यह शीर्ष पर पहुँच चुका होना असंभव है, क्योंकि AI का समाज और उद्योगों में समावेशन अभी शुरू हुआ है।" उन्होंने पिछले छह महीनों में केवल संयुक्त राज्य अमेरिका में 300 बिलियन डॉलर के जोखिम निवेश और स्टार्टअप्स में निवेश का उल्लेख किया, जिससे नए कार्य और नई कंपनियाँ बनी हैं।

हुआ रेन्स्युन ने ट्रम्प के बारे में अप्रत्याशित रूप से विस्तृत टिप्पणी की। "वह बहुत बुद्धिमान है, सब कुछ याद रखता है। अरे भगवान, वह वास्तव में डिजिटल को समझता है।" उन्होंने उल्लेख किया कि ट्रम्प एकमात्र ऐसे राष्ट्रपति हैं जो NVIDIA के H20, H200, Blackwell जैसे चिप मॉडल्स को याद रख सकते हैं, और अगली पीढ़ी के उत्पाद का नाम Rubin भी जानते हैं।

उन्होंने ट्रम्प के साथ अपनी पहली मुलाकात के बारे में बताया: "उन्होंने कहा कि वे अमेरिका की निर्माण क्षमता को वापस लाना चाहते हैं, अमेरिका को पुनः औद्योगिकीकृत करना चाहते हैं, सुरक्षित और लचीली आपूर्ति श्रृंखला चाहते हैं, और अर्धचालक निर्माण को अमेरिका में वापस लाना चाहते हैं।" उन्होंने कहा कि वे जिस वोर्थबर्ग कारखाने में इंटरव्यू के लिए बैठे हैं, वही उस संवाद का प्रत्यक्ष परिणाम है।

जब सरकार को क्या गलतियाँ नहीं करनी चाहिए, इस बारे में पूछा गया, तो हुआंग रेन्शुन अपनी चिंता को दुर्लभ रूप से दिखाते हुए बोले, "मेरी चिंता अत्यधिक नियमन और अत्यधिक सुधार की है।" उन्होंने कहा कि कुछ कंपनियाँ सरकार से अपने लाभ के लिए नियम बनाने में मदद मांगती हैं। "मुझे लगता है कि हमें पारदर्शी प्रतिस्पर्धा करनी चाहिए।" उन्होंने AI प्रतिस्पर्धा को 100 मीटर की दौड़ के समान बताने वाले विचार को "बकवास" कहा: "जो पहले फिनिश लाइन पार करता है, वह हमेशा जीतता है? यह बकवास है। अंतिम जीत यह है कि समाज तकनीक का उपयोग करता है, यह नहीं कि किसने इसे आविष्कार किया। हमने बिजली का आविष्कार नहीं किया, न ही उत्पादन का, लेकिन संयुक्त राज्य अमेरिका ने इसे तेजी से और अधिक उत्साह के साथ अपनाया, इसलिए आज का संयुक्त राज्य अमेरिका बना।"

होस्ट ने पूछा: अगर ट्रम्प ने निविडिया के शेयर के लिए फोन किया, तो आप क्या कहेंगे? हुआंग रेन्क्सन का जवाब बहुत चतुर था: "इसकी जरूरत नहीं है। अमेरिका पहले से ही NVIDIA में शेयरधारक है। हमने पिछले साल एक अरब डॉलर कर दिया, इस साल हम और अधिक देंगे। हम बहुत सारी नौकरियाँ और कर बनाते हैं। और भूलिए मत कि आज अधिकांश अमेरिकी स्टॉक मार्केट में हैं, जब स्टॉक मार्केट बढ़ता है, तो सभी को लाभ होता है।"

एंथ्रोपिक के मिथोस मॉडल को क्या सभी के लिए खोलना चाहिए (वर्तमान में केवल विशिष्ट संस्थाओं के लिए उपलब्ध), इस पर हुआंग रेनक्सन का रुख बहुत स्पष्ट है: "बिल्कुल, इसे सभी के लिए खोलना चाहिए।" उन्होंने कहा कि एंथ्रोपिक की जिम्मेदारी है कि वह तकनीक की सुरक्षा सुनिश्चित करे, जैसे कि कोई भी सॉफ्टवेयर, जब कोई दरार मिले तो उसे जल्द से जल्द ठीक कर दें। उन्होंने मिथोस की जेलब्रेक घटना का उल्लेख करते हुए कहा, "सब कुछ ठीक है, हम दोनों अभी भी बात कर रहे हैं।"

उसने खुले मॉडल कंपनियों द्वारा बंद मॉडल को डिस्टिल करके फिर उन्हें बेचने के मुद्दे के बारे में संतुलित दृष्टिकोण रखा: "यह सेवा की शर्तों पर निर्भर करता है। यदि सेवा प्रदाता संतुष्ट नहीं हैं, तो उन्हें उस कंपनी से संपर्क करना चाहिए। हमारे पास इसके लिए कई पारंपरिक कानूनी उपाय हैं।" लेकिन उन्होंने जोर देकर कहा कि AI को अन्य स्रोतों से सीखना बुद्धिमत्ता की मूलभूत विशेषता है। "AI को कुछ न कुछ से सीखना ही पड़ता है। मूल AI ने भी इंटरनेट पर उपलब्ध सभी ज्ञान को क्रॉल किया था। अब AI द्वारा उत्पादित सामग्री मानव द्वारा उत्पादित सामग्री से अधिक है, कुछ ही सालों में इंटरनेट पर 99% सामग्री AI द्वारा उत्पादित होगी। आप पहले से ही अन्य AI की बुद्धिमत्ता को लगातार डिस्टिल कर रहे हैं।"

होस्ट पूछता है: रोबोट के ChatGPT क्षण कब आएंगे?

हुआ रेन्सुन ने एक आश्चर्यजनक जवाब दिया: "रोबोट्स का ChatGPT क्षण आ गया है।" उन्होंने समझाया कि ChatGPT का क्षण वह नहीं है जब AI उपयोगी हो जाता है; 2022 में ChatGPT के आने पर लोगों को केवल "दिलचस्प और आश्चर्यजनक" लगा। वास्तविक उपयोगिता के लिए चार साल का इंतजार करना पड़ा। अब रोबोट्स उस "दिलचस्प और आश्चर्यजनक" चरण में हैं। आप रोबोट को कह सकते हैं, "एप्पल को ड्रॉअर में रखो," और यह कार्य अनुक्रम का निष्कर्ष निकालेगा, जिसमें पहले ड्रॉअर खोलना और फिर एप्पल रखना शामिल है। "जब आप पहली बार किसी मैकेनिकल रोबोट को ऐसा करते हुए देखते हैं, तो यह आपके रोबोट्स के भविष्य के बारे में कल्पना को खोलता है।"

उसने "तीन से चार वर्ष" का समय सीमा दी और कहा, "मुझे आश्चर्य नहीं होगा।"

एजेंट युग के बारे में, उन्होंने एक अद्भुत चित्र बनाया है। आज दस अरब लोग कंप्यूटर का उपयोग कर रहे हैं, लेकिन अधिकांश समय कंप्यूटर अनुपयोगी रहते हैं। भविष्य में प्रत्येक व्यक्ति को कई एजेंटों द्वारा सहायता प्राप्त होगी, जो 24/7 कंप्यूटर का उपयोग करेंगे। "हमारे पास 100 अरब, ट्रिलियन एजेंट होंगे जो 24/7 चल रहे होंगे। स्मार्ट एजेंट, कम स्मार्ट एजेंट, विशेषज्ञ एजेंट, सुपर एजेंट—सभी प्रकार के एजेंट 24/7 चल रहे होंगे। इसलिए हमें कंप्यूटर की संख्या में भारी वृद्धि की आवश्यकता होगी।"

बातचीत अंत में हुआंग रेन्स्यून के व्यक्तिगत जीवन पर लौट आई। होस्ट ने उल्लेख किया कि उन्होंने 30 साल की उम्र में NVIDIA की स्थापना की, और आज कंपनी का बाजार मूल्य 5 ट्रिलियन डॉलर है, लेकिन केवल 50,000 कर्मचारी हैं। उन्होंने कहा कि अगले दशक में भी शायद केवल 75,000 लोग होंगे, "जितना संभव हो उतना छोटा"।

हुआंग रेन्क्सन ने CEO के कार्य को "रणनीति" के रूप में परिभाषित किया। "रणनीति एक सीमित संसाधनों के साथ भविष्य की दृष्टि को अधिकतम दक्षता से प्राप्त करना है।" उन्होंने कहा कि वे 30 साल की उम्र से इस कार्य को कर रहे हैं, जो शायद टेक्नोलॉजी के इतिहास में सबसे लंबे समय तक कार्यरत CEO हैं। "यह मेरा हुनर है, यह मेरा कौशल है।"

उसने "दर्द और कठिनाइयाँ महानता की कुंजी हैं" इस सिद्धांत को सुधारते हुए कहा कि यह किसी विशिष्ट दर्द वाली घटना से संबंधित नहीं है, बल्कि एक निरंतर अवस्था की तरह है। "कोई भी महान एथलीट यादृच्छिक रूप से महान एथलीट नहीं बनता। यह अनगिनत ऐसे अभ्यासों का परिणाम है, जब कोई नहीं देख रहा होता है, अनगिनत असफलताएँ, अनगिनत दर्द और कठिनाइयाँ।" उसने कहा कि यह कठिनाइयाँ कौशल को बढ़ाती हैं, चरित्र को आकार देती हैं, और आत्मविश्वास और लचीलापन प्रदान करती हैं। "जैसे एथलीट कहते हैं, सबसे अधिक दबाव और तनाव के समय, समय धीमा प्रतीत होता है। मुझे भी ऐसा ही महसूस होता है। यह अभ्यास से आता है, एक ही काम को बार-बार करने से।"

जब उनसे नौ साल की उम्र में अमेरिका आए अपने आप से क्या कहेंगे, तो उनका जवाब अमेरिका के प्रति एक उत्साहपूर्ण प्रशंसा थी: "अमेरिका दुनिया का सबसे महान देश है, बिंदु। भले ही हमारे पास चुनौतियाँ हों, विभिन्नताएँ हों, लेकिन यही चुनौतियाँ और विभिन्नताएँ हमें महान बनाती हैं। खुली बातचीत के माध्यम से, एक ऐसी सक्रिय प्रणाली के माध्यम से जो स्वतंत्रता, स्वतंत्र व्यक्ति करने की स्वतंत्रता, स्वतंत्र नवाचार की स्वतंत्रता, स्वतंत्र उद्यमिता की स्वतंत्रता और स्वतंत्र सहयोग की स्वतंत्रता की अनुमति देती है।" उन्होंने अंत में कहा: "यह देश प्रवासियों द्वारा बनाया गया है, और भविष्य के लिए भी अद्भुत प्रवासियों की आवश्यकता होगी।"

अपनी घड़ी न पहनने की आदत के बारे में, उनकी व्याख्या बहुत हुआंग रेन्शुन है: "क्योंकि अब सबसे महत्वपूर्ण समय है। मैं अपने जीवन को शेड्यूल द्वारा प्रबंधित होने से इंकार करता हूँ, और घड़ी द्वारा प्रबंधित होने से इंकार करता हूँ। अगर मैं देर से पहुँचूँगा, तो कोई मुझे बता देगा। उससे पहले, मैं पूरी तरह से यहाँ हूँ।"

1. संघर्ष हित: हुआंग रेन्सुन के पास NVIDIA के लगभग 3.5% हिस्सेदारी (लगभग 860 मिलियन शेयर) है, जिससे उनकी व्यक्तिगत संपत्ति लगभग 1810 अरब डॉलर (Bloomberg, जून 2026 के आंकड़े) है। इस अध्ययन में AI उद्योग के विस्तार, चिप की मांग में वृद्धि, और नियामक दबाव में कमी जैसे विषय शामिल हैं, जो सभी उनके व्यक्तिगत वित्तीय हितों से सीधे संबंधित हैं। उनका तर्क "अच्छे मॉडल चिप की अधिक मांग को बढ़ाते हैं" मूल रूप से यह कहना है कि चीनी AI मॉडल NVIDIA के लिए लाभदायक हैं, पाठकों को इसका निर्णय स्वयं लेना चाहिए।
2. चीन की बिक्री के बारे में = "लगभग शून्य": हुआंग रेन्स्युन ने दावा किया कि NVIDIA की चीन में बिक्री "लगभग शून्य" है। जारी वित्तीय विवरणों के अनुसार, संयुक्त राज्य अमेरिका के निर्यात नियंत्रण वास्तव में NVIDIA की चीन में उच्च-अंत चिप्स की बिक्री को बहुत कम स्तर तक सीमित कर दिया है, लेकिन "शून्य" हुआंग रेन्स्युन का शब्दचयन है, वास्तविक संख्या वित्तीय विवरणों पर आधारित होनी चाहिए।
3. AI द्वारा रोजगार बनाने के बारे में आंकड़े: रेडियोलॉजिस्ट में 20% की वृद्धि, वकील सहायक में 10% की वृद्धि, निर्माण में 50% की वृद्धि—ये आंकड़े हुआंग रेन्शुन द्वारा मौखिक रूप से संदर्भित किए गए हैं और संवाद में स्रोत का उल्लेख नहीं किया गया है। पाठक स्वयं पुष्टि कर सकते हैं।