| Nome completo: | Jen-Hsun Huang |
| Data de nascimento: | 17 de fevereiro de 1963 |
| Local de Nascimento: | Tainan, Taiwan |
| Formação: | Engenheiro elétrico pela Oregon State University e mestre em Engenharia Elétrica pela Stanford University |
| Ocupação: | Presidente executivo e CEO da Nvidia |
“Não fui inspirado por algo extraordinário. Eu simplesmente tive o privilégio de trabalhar com alguns dos melhores engenheiros do mundo, e dois deles queriam abrir uma empresa”.
Essa foi a resposta de Jensen Huang no TiEcon 2024, evento de tecnologia, quando perguntado sobre qual sua inspiração ao criar a Nvidia. A gigante dos chips, que tomou a dianteira na inteligência artificial, lucrou US$ 14,8 bilhões nos primeiros quatro meses de 2024, um salto de 628% em comparação ao mesmo período de 2023. A receita também bateu recorde, atingindo US$ 26 bilhões, um crescimento de 262% na mesma base comparativa.
De forma categórica, costuma afirmar que a nova revolução industrial já chegou, e que ela é a IA. “Nosso negócio é IA, e estamos produzindo algo que a maioria das pessoas ainda não entende. Novas fábricas ao redor do mundo serão criadas, e produziremos inteligência em escala”, diz.
Os resultados da Nvidia alçaram Huang, CEO desde a fundação da empresa, ao posto de 17° homem mais rico do mundo, segundo lista da Bloomberg, com patrimônio de US$ 93 bilhões. Mas parece que isso não mexeu com sua postura e objetivos, quando afirma não ter um desafio específico hoje além de continuar trabalhando na Nvidia.
“Minha motivação é simplesmente trabalhar com pessoas incríveis, fazendo coisas que não conseguia sozinho e causando impacto em tantas outras empresas”, declara.
Despojado e acessível, Huang costuma andar pelas ruas de Taiwan para prestigiar a cultura local. Quando visita seu país, é recebido como rockstar por seus conterrâneos, especialmente jovens universitários que o tem como modelo de sucesso.
Quem é Jensen Huang
Jen-Hsun Huang nasceu em 17 de fevereiro de 1963 na cidade de Tainan, em Taiwan.
Ainda pequeno, mudou-se com a família para a Tailândia, onde viveu até os nove anos. Devido às tensões sociais da época naquele país, ele e seu irmão foram enviados para a casa de familiares em Washington, nos Estados Unidos.
Anos depois, seus pais também emigraram, firmando residência em Oregon, onde Huang se graduou em Engenharia Elétrica pela Oregon State University (OSU) em 1984. A paixão por computadores o acompanha desde jovem, conforme declarou em um perfil no site da universidade. Dessa forma, continuou os estudos na Stanford University, onde obteve o mestrado na mesma área de formação, em 1992.
Antes de criar a Nvidia, Huang chegou a ser design de microprocessadores na Advanced Micro Designers e dirigiu a LSI Logic. Casado há mais de 30 anos com Lori Mills, ex-colega de faculdade e parceira no laboratório de Engenharia Elétrica, tem dois filhos, Spencer e Madison.
A origem da Nvidia
Em 1993, Jensen Huang e dois outros engenheiros – Curtis Priem e Chris Malachowky – se reuniram em uma lanchonete na cidade de Santa Clara, na Califórnia, e fizeram o primeiro esboço de uma empresa que viria a produzir chips e placas gráficas. Com capital inicial de US$ 40 mil, nascia a Nvidia, que lançou a sua primeira placa gráfica dois anos depois, em 1995.
Os primeiros projetos não tiveram grande impacto, e a empresa evoluía lentamente, entre erros e acertos. Até que, em 1999, veio o serviço que foi o divisor de águas do negócio da Nvidia: a computação acelerada, que a empresa passou a oferecer por meio de um chip chamado GPU (Graphics Processing Unit), ou “unidade de processamento gráfico”.
Basicamente, o papel do GPU é acelerar o trabalho de um computador, transferindo da CPU as tarefas mais pesadas e complexas, como renderização de imagens, por exemplo. Ou seja, ele funciona como um coprocessador, algo que já vinha ganhando destaque desde o início dos anos 80, mas explodiu com o GeForce 256 da Nvidia, lançado em 1999.
No início, o foco da Nvidia era utilizar a computação acelerada para games, pois ela opera em processamento paralelo. Em outras palavras, milhões de pixels são processados ao mesmo tempo, e isso é o que define a qualidade da imagem. Ao longo do tempo, passou a atender outros campos da tecnologia. Hoje, a fabricante desenvolve GPUs também para computação em nuvem, imagens para exames médicos, telefonia móvel e inteligência artificial (IA), sua mais recente galinha dos ovos de ouro.
O GPU é fundamental para qualquer modelo de IA, pois ele faz cálculos técnicos com mais velocidade e eficiência energética do que as CPUs. Dessa forma, ele funciona como o cérebro de computadores, carros autônomos, robôs ou qualquer outro projeto que envolva autonomia inteligente.
A eficiência desses chips na IA fez com que muitas empresas do setor não só se tornassem grandes clientes da Nvidia, mas também começassem a estocar os seus processadores. A procura foi tanta que, atualmente, o fornecimento de GPU para data centers é a maior fonte de receita da companhia.
Estilo de gestão
Diferentemente das big techs do Vale do Silício, Huang pratica uma gestão horizontal e concentra as decisões estratégicas, especialmente aquelas de maior risco. Ao falar sobre sua forma de trabalho, costuma ser crítico quanto à hierarquias que afastam os principais gestores do dia a dia das empresas, inclusive comparando isso a generais que ficam fora dos campos de batalha.
“A maneira como você pensa sobre a empresa deve vir dos seus princípios. Eu não quero que ninguém morra no campo de batalha por mim, sem saber como as decisões foram tomadas, pois preciso de todos os meus funcionários. Além disso, estou cercado por pessoas incrivelmente talentosas, que exigem muito pouco gerenciamento”, disse em entrevista durante o TiEcon 2024.
Para ele, esse modelo de gestão favorece a velocidade na circulação de informações, algo fundamental para empresas de tecnologia. “Em nosso negócio, o tempo importa muito. Se a tecnologia muda um milhão de vezes a cada dez anos, todas as pessoas precisam estar atualizadas e entender a natureza das decisões que estamos tomando”, reforça.
O pioneirismo na computação acelerada
Huang reitera a importância da computação acelerada nos dias de hoje, pois o mundo precisa de cada vez mais capacidade computacional e o escalonamento das CPUs chegou no limite. A menos que as CPUs dobrem a potência com o mesmo desempenho, haverá “inflação de computador”, nas suas palavras. E oferecer isso ao usuário é o grande tesouro da Nvidia, segundo ele.
Ele lembra que, desde o surgimento das primeiras CPUs em meados dos anos 60, nada mais foi feito de revolucionário em termos de velocidade de processamento.
“No mundo inteiro, as pessoas já estão vendo a inflação de computador. Para resolver isso, o que fazemos é refatorar o aplicativo, acelerando tudo o que pudermos. Nossa contribuição é reduzir o custo marginal da computação, algo que não é feito há 60 anos, e todo mundo percebe que a computação acelerada é realmente o caminho a seguir”.