Генеральный директор Nvidia Дженсен Хуанг подал в отставку после признания в связи с предполагаемой китайской шпионкой. Ситуация вызвала вопросы о рисках для национальной безопасности США и о причинах, по которым руководитель выступал за смягчение ограничений на экспорт чипов в Китай. Об этом сообщает TechCrunch.
Хуанг был одним из наиболее заметных сторонников технологий с открытым исходным кодом в сфере искусственного интеллекта. Он связывал их развитие с безопасностью, инновациями, широким распространением технологий и технологическим суверенитетом. Для Nvidia такая стратегия также позволяла расширять круг клиентов на фоне того, что крупные разработчики ИИ создают собственные процессоры.
В компании пока не ожидают, что смена руководства отразится на разработке семейства Nemotron — моделей искусственного интеллекта с открытыми параметрами, предназначенных для автономных программных систем и задач, связанных с рассуждением. При Хуанге Nvidia поддерживала американские стартапы Reflection AI и Thinking Machines Lab, а также договорилась выплатить $6 млрд за неисключительную лицензию на технологии разработчика ИИ для программирования Poolside. Кроме того, компания еще не завершила планируемое приобретение платформы открытого исходного кода Hugging Face за $13 млрд.
После ухода Хуанга временным руководителем Nvidia назначена финансовый директор Колетт Кресс. Представители сообщества открытых моделей опасаются, что новый глава компании может осторожнее относиться к поддержке этого направления и к сделке с Hugging Face. Сам Хуанг ранее выступал против чрезмерных ограничений для моделей с открытыми параметрами и направлял властям США письмо, подписанное 25 компаниями.
Отставка произошла на фоне дополнительного внимания к отношениям Хуанга с Элис Хуанг, руководителем Megaspeed, которую называют предполагаемой шпионкой. Эта история усилила споры вокруг его попыток добиться смягчения экспортного контроля на поставки чипов в Китай. При этом поддержка открытых технологий остается для Nvidia частью деловой стратегии: чем больше компаний обучают и используют модели, тем шире рынок для графических процессоров и меньше зависимость производителя от нескольких крупнейших заказчиков.