CEO Nvidia Jensen Huang đến tham dự Lễ khai mạc Triển lãm Chuỗi Cung ứng Quốc tế tổ chức ở Bắc Kinh ngày 16/7. Tại đây, ông có phát biểu trên diễn đàn và sau đó với báo chí về 2 nội dung quan trọng.

A/ Chỉ trong vòng 10 năm tới, robot và trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ thay thế phần lớn con người trong các dây chuyền sản xuất, đặc biệt là những công việc mang tính lặp đi lặp lại hoặc nguy hiểm.

“AI đang cách mạng hóa chuỗi cung ứng, thay đổi cách chúng ta sản xuất và vận chuyển hàng hóa”. Chuyến đi lần này đánh dấu lần thứ 3 trong năm, Jensen Huang đặt chân đến Bắc Kinh – cho thấy rõ tầm quan trọng chiến lược của Trung Quốc đối với hãng chip trị giá hơn 4.000 tỷ USD của Mỹ.

Ông có những lời ngợi khen công nghệ Trung Quốc. “Hiện có hàng trăm dự án tại Trung Quốc đang sử dụng nền tảng Omniverse của Nvidia để mô phỏng song sinh kỹ thuật số (digital twins), tối ưu hóa thiết kế nhà máy và kho vận”, ông nói.

Theo thông báo từ Nvidia, chính phủ Mỹ đã đảm bảo rằng hãng sẽ được cấp phép xuất khẩu dòng chip H20 – phiên bản được thiết kế riêng cho thị trường Trung Quốc, với hiệu năng thấp hơn các dòng chip tăng tốc hàng đầu .

Theo ông lý giải, chính AI tạo sự bứt phá của ngành công nghệ Trung Quốc, là động lực đứng sau sự phát triển vượt bậc của các nền tảng mang tính biểu tượng như WeChat (Tencent), Taobao (Alibaba) và Douyin (ByteDance). Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs) do các công ty Trung Quốc phát triển như DeepSeek, MiniMax và Baidu, và AI mã nguồn mở của Trung Quốc cũng là "chất xúc tác cho sự tiến bộ toàn cầu", mang lại cơ hội tham gia cuộc cách mạng AI cho mọi quốc gia và mọi ngành công nghiệp".

Theo ông Huang, Trung Quốc đạt được "tốc độ đổi mới siêu nhanh" là nhờ sự kết hợp của các nhà nghiên cứu, lập trình viên và doanh nhân trẻ. Hiện đã có hơn 1,5 triệu nhà phát triển Trung Quốc xây dựng trên nền tảng Nvidia.

B/ Vậy thì sinh viên Đại học có tầm nhìn xa thì nên học gì?… Để đón làn sóng AI tiếp theo?

CEO Nvidia Jensen Huang nói, nếu đang là một sinh viên đại học, ông sẽ tập trung theo đuổi các ngành khoa học vật lý thay vì phần mềm, bởi đây chính là nền tảng cho làn sóng AI tiếp theo. “ Ví dụ, tôi đang vào Đại học, có lẽ tôi sẽ chọn các ngành khoa học vật lý hơn là khoa học phần mềm”.

Ông chia sẻ thêm rằng bản thân từng tốt nghiệp đại học sớm hai năm, ở tuổi 20.

Khoa học vật lý, khác với khoa học sự sống, là lĩnh vực nghiên cứu các hệ thống vô tri như vật lý, hóa học, thiên văn và khoa học trái đất.

Gần đây ông thường đề cập đến khái niệm “AI vật lý” – làn sóng tiếp theo của trí tuệ nhân tạo. Còn nhớ, khi phát biểu tại diễn đàn The Hill & Valley ở Washington hồi tháng 4, ông chia sẻ rằng thế giới đã trải qua nhiều giai đoạn AI khác nhau trong hơn một thập kỷ qua.

“AI hiện đại thực sự bùng nổ cách đây khoảng 12–14 năm, khi mô hình AlexNet ra đời và mở ra bước đột phá lớn trong lĩnh vực thị giác máy tính”, ông nói.

AlexNet là mô hình học sâu được công bố năm 2012, giúp máy tính có thể nhận dạng hình ảnh, và được xem là cú hích khởi đầu cho làn sóng AI hiện tại.

CEO Huang gọi giai đoạn đầu này là “AI nhận thức” (Perception AI).

Tiếp theo là “AI tạo sinh” (Generative AI) – nơi các mô hình không chỉ hiểu được ý nghĩa thông tin mà còn có thể chuyển đổi chúng thành hình ảnh, ngôn ngữ, mã code và nhiều định dạng khác.

“Chúng ta đang bước vào kỷ nguyên gọi là ‘AI lý luận’ (Reasoning AI)… nơi AI có thể hiểu, tạo ra nội dung, giải quyết vấn đề và nhận biết những tình huống chưa từng có tiền lệ”, Huang giải thích.

Ông nói thêm: “AI lý luận cho phép chúng ta tạo ra một dạng robot kỹ thuật số mà chúng tôi gọi là AI tác tử (agentic AI). Đây là các robot lao động kỹ thuật số có khả năng suy nghĩ và hiện là trọng tâm phát triển của nhiều công ty công nghệ như Microsoft hay Salesforce”.

Theo Huang, làn sóng tiếp theo sẽ là “AI vật lý”. “Giai đoạn kế tiếp đòi hỏi chúng ta phải hiểu những nguyên lý như định luật vật lý, lực ma sát, quán tính, mối quan hệ nhân – quả”, ông nói.

Khả năng suy luận vật lý – chẳng hạn như hiểu rằng một vật thể vẫn tồn tại ngay cả khi khuất tầm nhìn – sẽ đóng vai trò lớn trong giai đoạn mới này. Ứng dụng bao gồm dự đoán đường đi của một quả bóng, tính toán lực cần thiết để cầm nắm một vật thể mà không làm hỏng nó, hay nhận biết khả năng có người đi bộ phía sau xe ô tô.

“Khi bạn tích hợp AI vật lý vào một thực thể vật lý – tức là robot – bạn sẽ có ngành robot học. Điều này hiện rất quan trọng vì chúng tôi đang xây dựng hàng loạt nhà máy tại Mỹ”, Huang nhấn mạnh.Cuối cùng, ông kết luận: “Hy vọng trong 10 năm tới, khi thế hệ nhà máy mới ra đời, chúng sẽ được tự động hóa cao và giúp chúng ta đối phó với tình trạng thiếu lao động nghiêm trọng trên toàn cầu”.

C/ Một bảng số liệu lý thú. NVIDIA LÀ MỘT CÔNG TY CÓ HIỆU SUẤT “SIÊU HIỆU QUẢ “.

Tôi kinh ngạc về số liệu thực này: Giá trị bình quân mỗi nhân sự , mỗi người làm việc tại Nvidia hiện này là 117 triệu USD.

Kinh khủng.

Mời bảng xem bảng so sánh sau đây (số liệu năm 2024)

*Ghi chú:

• Các nguồn số liệu của Tencent:
  • Vốn hóa: theo Apollo Academy+ LinkedIn+ Barron's
  • Số nhân viên: theo StockAnalysis (tính đến cuối năm 2024)
• Số liệu về giá trị vốn hóa của Nvidia còn chênh giữa các nguồn, dù tất cả đều ghi : trên 4.000 tỷ. Còn số nhân viên thì đều ghi 36.000 người.