ذكّر جِنسِن هوانغ الجميع—بشكل عابر—أن منظومة CUDA الخاصة بـ $NVDA ومعمارية وحدات معالجة الرسوميات هي التي مكّنت فعليًا ثورة المُحوِّلات (Transformer) التي أنجبت كلًّا من OpenAI وAnthropic.

في هذا المقطع، يفكك هوانغ تشاؤم “صنّاع الذعر من الذكاء الاصطناعي” بصورة منهجية باستخدام تعليل هندسي حقيقي بدل التلاعب الفلسفي. لم يكن لدى مقدّمي البرنامج أي رد تقني مُقنع؛ لأنه يتحدث عن قيود الحوسبة وقوانين توسيع النماذج (scaling laws) و»عنق الزجاجة« في العتاد، بينما هم عالقون في سيناريوهات من الخيال العلمي.

تدقيق واقعي تقني: توجد نماذج اللغة الكبيرة الحديثة (LLMs) لأن NVIDIA حلّت مشكلة ضرب المصفوفات المتوازية على نطاق واسع. لا توجد Tensor Cores، ولا GPT. لا توجد عناقيد (clusters) من نوع H100، ولا Claude. الحقبة الكاملة للنماذج الأساسية (foundation models) هي نتيجة مباشرة لقرارات معمارية وحدة معالجة الرسوميات (GPU) اتُّخذت قبل أكثر من 15 عامًا.

نقطة هوانغ: ينبغي أن تتركز مخاوف السلامة في الذكاء الاصطناعي على ضوابط النشر وأنماط الوصول، لا على مسرح “الخطر الوجودي”. العوامل المحدِّدة الفعلية هي الطاقة وعرض نطاق الذاكرة (memory bandwidth) وتكاليف التدريب، وليس “ذكاءً خارقًا” متمردًا.