Дженсен Хуанг говорит, что его инженеры предпочли бы создавать агентов, чем писать код.

      Инженеры-программисты Nvidia пишут меньше кода, чем когда-либо, и, по словам их генерального директора, именно так им и нравится.

      Дженсен Хуанг заявил на этой неделе, что его инженеры предпочли создавать ИИ-агентов, а не писать на Python, что он рассматривает как продвижение, а не угрозу.

      «Эти агентные системы — это новые навыки, и теперь у нас много программистов, создающих агентов», — сказал Хуанг в интервью, опубликованном компанией в среду.

      «Если вы спросите меня, каждый из моих программистов предпочитает создавать агентов, чем писать код на Python». Это сообщение он оттачивал в течение нескольких месяцев, начиная с выпускной церемонии в Карнеги-Меллон и заканчивая сценой Computex.

      Различие, которое он проводит, заключается между кодированием как задачей и инженерией как ремеслом. По его словам, часть работы, связанная с набором текста, рутинная работа по превращению идеи в синтаксис, теперь — это то, что может взять на себя агент. 💜 технологий ЕС Последние новости из мира технологий ЕС, история от нашего мудрого основателя Бориса и немного сомнительного ИИ-искусства. Это бесплатно, каждую неделю, в вашем почтовом ящике. Подпишитесь сейчас!

      «Вы берете всю рутинную работу и пытаетесь заставить этого агента делать это», — сказал он. «Это требует воображения, это требует креативности, много технологий». Вместо того чтобы производить строки Python, его инженеры теперь проводят свои дни, создавая агентов, пишут эталоны и проектируют ограждения, которые сдерживают эти системы.

      ИИ-агент разбивает большую цель на последовательность меньших шагов, каждый из которых обрабатывается по очереди, так что программное обеспечение может планировать и действовать, а не просто отвечать на один запрос.

      Хуанг, который соучредил Nvidia в 1993 году, стал одним из самых громких сторонников использования ИИ-ассистентов в компаниях. Он неоднократно высказывал идею о будущем, в котором Nvidia развернет агентов по всем подразделениям для повышения производительности, амбиция, которая удобно соседствует с продажей чипов и платформ, которые их запускают.

      Эта коммерческая логика никогда не уходит на второй план. Nvidia потратила последний год на то, чтобы позиционировать себя как инфраструктуру под агентной экономикой, а рабочая сила, создающая агентов, также является рабочей силой, которая потребляет все больше вычислительных ресурсов.

      «Целая куча рабочих мест»

      Где Хуанг расходится во мнениях с несколькими своими коллегами, так это в том, что все это означает для занятости. Он отверг все более распространенное предупреждение о том, что ИИ опустошит офисные рабочие места, утверждая, что технология создает роли, а не стирает их.

      «Количество работы, которую нам нужно сделать, чтобы внедрить ИИ в мир, действительно невероятно», — сказал он. «Так что это создает целую кучу рабочих мест. И мои программисты это любят».

      Оптимизм выделяет его на фоне генерального директора Anthropic Дарио Амодеи и главы Amazon Энди Джасси, которые оба предостерегали, что ИИ может уничтожить целые слои рабочих мест начального уровня и административных должностей.

      Хуанг последовательно отвергал такую интерпретацию, даже когда другие компании сообщают, что прогресс агентов идет медленнее, чем предполагает шумиха.

      «Это то, что люди не понимают об ИИ. Первое, что ИИ делает сейчас, — это создает огромное количество рабочих мест», — сказал он в телевизионном интервью в мае.

      «ИИ создает рабочие места. ИИ — это лучшая возможность для Соединенных Штатов восстановить свою индустрию».

      Сохраняется ли это в более широкой экономике — отдельный вопрос от того, что происходит внутри Nvidia, где инженеры, о которых говорит Хуанг, все еще очень заняты. Его утверждение более узкое и труднее оспорить: предоставление квалифицированным людям лучших инструментов делает большую часть рутинной работы незаметной.

      На данный момент это предложение воспринимается как инвесторами, так и сотрудниками. Компания, инженеры которой по умолчанию обращаются к агентам, является убедительной рекламой для аппаратного обеспечения, которое продает Nvidia, и Хуанг это понимает.

      Настоящее испытание будет заключаться в том, выдержит ли его энтузиазм контакт с более запутанными частями программной работы, где суждение, отладка и ответственность по-прежнему лежат на людях. В конце концов, создание агента — это своего рода кодирование.