Nvidia-topp: – Vi trenger ikke ofre vår høyteknologiske fremtid for å nå klimamålene

– Når vi tenker på KI, og spesielt KI-fabrikkene, datasentrene, blir vi ofte presentert med idéen om at vi må ta et valg mellom en full KI-fremtid og å kunne nå klimamålene våre.

– Jeg mener at dette er et falskt valg. Verktøyene eksisterer, maskinvare og programvare utvikles, sammen med standarder og reguleringer, politiske verktøy, for å gjøre oss i stand til ikke bare å oppnå potensialet til KI for å hjelpe oss med våre industripolitiske og sosiale mål, men også for å nå våre klimamål, og komme raskere dit.

Dette sier Bea Longworth, visepresident for «government affairs», i et intervju med Digi. Longworth var nylig i Norge for å holde innlegg for IT-tenketanken GoForIT på Sommero i Oslo, hvor hun snakket om kunstig intelligens, energi og klima.

Hun legger ikke skjul på at KI har en del utfordringer, både innen klima- og energispørsmål, men mener at KI også kan bidra til løsningen av disse.

– Vi trenger KI som er bærekraftig designet fra begynnelsen av, sier hun til Digi. Vi må lage KI-fabrikker, datasentre som er aktivert på en måte som betyr at de er energieffektive og at vi ikke trenger å ofre vår høyteknologiske fremtid for å nå klimamålene våre.

Visjonen er optimistisk, medgir hun, mens hun samtidig påpeker at hun kaller seg selv teknologioptimist.

– Men det er rimelig, fordi disse verktøyene finnes. Og jeg tror det er veldig viktig i denne sammenhengen, når vi tenker på energi og klima, å være veldig tydelige på at KI er en del av løsningen og ikke en del av problemet.

Anbefaling til Norge

– Hvordan synes du vi i Norge bør bruke våre bærekraftige energiressurser og vår kunnskap for å styrke KI-industrien og datasenterindustrien vår?

– Jeg misunner ikke politikere, for dette er en kompleks utfordring. Men når det er sagt, tror jeg at Norge kan se til andre land, på hva som har vært vellykket andre steder. Selvfølgelig er hvert land unikt, men både Sverige og Danmark har spennende fremskritt på området.

– For eksempel Sveriges satsning med den store KI-super­data­maskin­installasjonen ved Linköpings universitet, synes jeg faktisk er veldig spennende.

Dette er Sveriges satsning for å utvikle sin egen nasjonale store språkmodell, noe Bea også mener Norge bør gjøre.

– De var i stand til å velge treningsdata og trene systemet på en måte som var grundig gjennomtenkt og tilpasset. De har produsert et system som de mener ikke bare er toppmoderne når det gjelder språklige evner, men som også er spesifikt kalibrert til deres kultur og deres verdier. Og det er noe som er ganske unikt i verden.

– Så jeg tror fra det synspunktet er det fornuftig å investere i og i hovedsak kodifisere kultur innenfor teknologi gjennom egne modeller og infrastruktur.

Hun mener mye ligger til rette for at Norge kan gjøre noe lignende. Ikke på grunn av vår olje og gass, men vår bærekraftige energi og det kaldere klimaet.

– Jeg tror Norge også er et sted hvor folk vil komme og bo og jobbe, så det er veldig attraktivt for talentfulle mennesker, og både å trekke inn talenter fra andre land og øke utviklingen av lokale talenter. Mulighetene er store.

Gammel gamer

Bea Longworth er visepresident for «government affairs» i Nvidia, men når Digi spør, får vi vite at hennes utdannelse omtrent er så langt fra teknologisk som man kan komme.

– Avhandlingen min er innen engelsk, gotisk litteratur, ler hun. Bleke og dånende attenhundretallsdamer i Spania, litt flåsete oppsummert. Frankenstein og slikt.

Nvidia designer databrikker for bruk blant annet innen grafiske applikasjoner og kunstig intelligens, og har det siste året hatt en eventyrlig verdiøkning, i hovedsak på grunn av etterspørselen etter nettopp KI-brikker.

– Så hvordan endte du opp der?

– Jeg var aktiv roer i Oxford, hvor jeg er fra og studerte, og på et punkt satt jeg på med en bekjent i ro-miljøet. Bilturen var lang, og da samtaleemnene tok slutt, gikk vi over til «hva driver du med». Hun svarte at hun jobbet for et firma jeg garantert ikke hadde hørt om. Men jeg var jo gammel gamer og hadde så klart hørt om Nvidia.

Gaming tas ikke seriøst

Gamingen ble veien inn for Longworth, som nå har jobbet for Nvidia i 17 år. Nå jobber hun med politikk, reguleringer og standarder innen blant annet databehandling og kunstig intelligens.

– Selv om jeg nå ikke har så mye tid til å spille lenger, irriterer jeg meg fortsatt over at folk ikke tar gaming seriøst, verken som tidsfordriv eller bransje. Det er utrolig irriterende, utbryter hun.

– Om du så bare ser på 3D-grafikk i sanntid som et dataproblem. Det er utrolig komplisert og utfordrende!

Og her ligger mye av Nvidias grunnlag for suksess, mener hun. Da selskapet utviklet egne grafikkprosessorer, var det fordi de så et komplisert problem som trengte en løsning.

– Du skyter alle disse pikslene mot en skjerm. De endrer seg hele tiden, og du må gjøre det raskt nok. Det er i bunn og grunn et veldig vanskelig parallelldatabehandlingsproblem. Det viser seg at det er en haug med andre dataproblemer som i stor grad også kan parallelliseres og derfor akselereres med en grafisk prosesseringsenhet.

Essensiell programvare

En ting som ofte overrasker folk når hun snakker om Nvidia, er når hun forteller dem at de har ansatt flere programvareingeniører enn maskinvareingeniører.

– Og så ja, den underliggende teknologien – prosessorbrikken – er den biten som er mest håndgripelig og folk er mest kjent med. Men jeg tror det er programvarelagene på toppen av den, som har vært det som har gjort det til en så vellykket teknologi. De fleste, unntatt oss nerder, bryr seg ikke om teknologien for dens egen skyld.

– De bryr seg om problemet de prøver å løse. Så de bryr seg om hva de kan gjøre med den teknologien.

Longworth tror det er kombinasjonen av programvarelaget på toppen av maskinvarelaget som har hjulpet GPU-er til å være så vellykkede og så gjennomgripende.

Smarte, men heldige

Nvidia er, fremholder hun, et selskap som foretrekker å arbeide med problemer som ingen andre har en løsning på.

– Vet du hva som skjer når du får søkelys på deg? Folk ser på deg og sier «åh, jeg liker det du gjør, men det kan jeg også gjøre». Så Nvidia har på en måte bare forberedt markedet og bevist at det eksisterer. Men markedet er ikke ferdig med å vokse, sier Longworth.

Eksempelet hun viser til, er da Nvidia begynte å implementere innebygget KI-prosessering i sine grafikkbrikker. Etterspørselen var nærmest ikke-eksisterende, men nå har en rekke selskaper hektet seg på. Bak Nvidia kommer AMD og en rekke andre selskaper, mange av dem med mer KI-spesialiserte brikkeløsninger.

– Det er en ganske Silicon Valley-måte å si det på, men vi var smarte, men samtidig heldige.

Hun er sikker på at vi går en veldig spennende fremtid i møte, hvor man ikke trenger en teknisk bakgrunn for å begynne å samhandle direkte med teknologien.

– Du trenger snart ikke lenger å vite hvordan du koder. Når vårt naturlige språk blir programmeringsspråk, blir det ganske spennende.

Demokratisering av KI

– Hva med demokratiseringen av KI og datasentre? Dette er ganske kostbare investeringer. Risikerer ikke verden at forskjellen mellom rike og fattige land blir større?

– Hvordan vi skal adressere digital ulikhet, er et stort spørsmål. Jeg tror at vår vei mot å skape en mer rettferdig digital fremtid, ligger i KI-demokratisering.

Med det mener hun at det er viktig for land og organisasjoner å kunne bruke denne teknologien for å ha tilgang til verktøyene de trenger i en rekke forskjellige skalaer.

– Dette er noe Nvidia har stor tro på. Det er et moralsk imperativ, men jeg tror alle også bør være lettet fordi vi alle er litt kyniske når vi vet at det også er et kommersielt imperativ.

Dette kan gjøres ved å satse på et veldig bredt spekter av forskjellige formfaktorer for å gjøre det mulig for flere å få tilgang til maskinvare- og programvareteknologien, påpeker hun, og fremholder Nvidias Jetson-plattform som et eksempel.

– Jetson-modulene i seg selv koster et par hundre dollar, noe som for mange mennesker fortsatt er mye penger. Men det går fra det relativt lave nivået helt opp til, du vet, kolossale store datasentre som OpenAI bruker for å trene ChatGPT.

Hun påpeker at demokratisering av KI gir også utfordringer som er reelle og veldig kompliserte. Som European AI Act, som har vært under utvikling i lang tid, og som mange mennesker har lagt ned utrolig mye arbeid i.

– Det er et veldig tungt løft å gå først med et slikt regelverk. Og selv med slike rammer på plass, kommer vi fortsatt til å bli utfordret ved å implementere denne teknologien, minimere de uønskede resultatene og maksimere fordelene.

Norge kan være først

– Bør det være et slags internasjonalt fond for å hjelpe utviklingslandene med å få tilgang til høyteknologi i KI-rommet?

– Jeg skal være ærlig og si at jeg vet ikke. Jeg er enig i at mer må gjøres, men jeg vet ikke hvordan det skal se ut. Med tanke på alle de andre utfordringene som verden håndterer akkurat nå, kan det være vanskelig å prioritere akkurat denne.

I London har det lenge vært slik at man ikke får lov til å bygge luksusboliger i sentrum uten samtidig bygge kommunale leiligheter i samme komplekset, for å unngå at det skapes ghettoer der det bare er kommunale boliger.

– Jeg tenker at kanskje noe sånt i KI-datasenteret er en veldig interessant idé. Dette kan være Norges mulighet til å være først, oppfordrer hun.