Sequoia trò chuyện với Jensen Huang: Mô hình tính toán đón nhận biến đổi lớn trong 60 năm, bạn sẽ không bị AI thay thế, nhưng sẽ bị "người sử dụng AI thành thạo" hạ bậc và tấn công

null

Nguồn: Sequoia Capital

Dịch: Yuliya, PANews

Lời người biên tập: Trước đây, trung tâm dữ liệu của chúng ta chỉ đơn thuần lưu trữ các tệp để con người truy xuất; còn bây giờ, tính toán đang hướng tới việc sinh ra nội dung, mỗi từ, mỗi hình ảnh, mỗi đoạn video đều được tạo ra trong thời gian thực và được tùy chỉnh cao dựa trên ngữ cảnh của người yêu cầu. Trong làn sóng toàn cầu này, cộng sự của Sequoia Capital, Konstantine Buhler, đã có cuộc đối thoại sâu sắc với Jensen Huang, sáng lập viên kiêm CEO của NVIDIA, để thảo luận về những biến đổi lớn trong công nghệ tính toán. Huang cho rằng, tự động hóa không mang lại thất nghiệp, mà là nâng cao toàn diện nhu cầu về lực lượng lao động và nâng cấp nghề nghiệp; mọi người sẽ không mất việc vì AI, nhưng có thể bị thay thế bởi những người biết tận dụng AI.

Chuyển đổi thế hệ của nhà máy AI và mô hình tính toán: Từ truy xuất đến sinh ra

Konstantine: Cảm ơn bạn rất nhiều vì đã đến, Jensen Huang. Chúng ta đang ở trong một cuộc cách mạng AI quy mô lớn, quy mô và tốc độ của nó thậm chí có thể vượt qua cuộc cách mạng công nghiệp. Bạn từng nói rằng, hiện tại đang diễn ra là công trình hạ tầng lớn nhất trong lịch sử loài người. Trung tâm của cuộc xây dựng này là nhà máy AI, và các công ty cung cấp năng lượng cho tất cả chính là NVIDIA. Bạn có thể cho chúng tôi biết, nhà máy AI là gì? Tại sao nó lại là khoản đầu tư đáng giá nhất của tất cả các doanh nghiệp trong thập kỷ tới?

Huang: Bạn có thể hiểu AI theo nhiều cách khác nhau. Phổ biến nhất có thể là qua trình duyệt web và chatbot tương tác: bạn đưa cho nó một từ khóa (Prompt), nó phản hồi một đoạn văn. Ngay cả khi bạn đã sử dụng AI trong một thời gian, bạn sẽ nhận thấy khả năng của nó đã tiến bộ rõ rệt trong hai đến ba năm qua.

Hai năm trước, mọi người nghe nói về ChatGPT. Nó về cơ bản là một phần mềm máy tính có thể hiểu thông tin bạn nhập vào. Nó có thể cảm nhận, hiểu thông tin, và chuyển hóa, sinh ra nội dung khác. Ví dụ, bạn có thể gửi cho nó một tệp PDF và yêu cầu nó tóm tắt, đó là từ văn bản sang văn bản; hoặc yêu cầu nó tạo ra một hình ảnh dựa trên câu chuyện, đó là từ văn bản sang hình ảnh; hoặc gửi cho nó một bức ảnh và yêu cầu nó mô tả nội dung, đó là từ hình ảnh sang văn bản. Khả năng này hai năm trước được gọi là AI sinh ra (Generative AI).

Nhưng trên nền tảng hiểu và sinh ra, giá trị lớn hơn là khả năng suy nghĩ. Nền tảng của AI sinh ra cho phép nó có khả năng suy nghĩ nội tại, suy luận từng bước và giải quyết vấn đề. Không chỉ vậy, giờ đây nó còn có thể sinh ra các lệnh điều khiển để sử dụng công cụ, dù là trình duyệt, bảng tính, Photoshop, AutoCAD hay các công cụ kỹ thuật số khác, hoặc trong tương lai là điều khiển các hệ thống cơ khí (đó chính là robot và ô tô tự lái).

Hai năm trước, mọi người nghĩ ChatGPT rất thú vị, có thể viết thơ, viết nhạc, nhưng thỉnh thoảng cũng nói nhảm; còn ngày nay, chúng ta đã có hệ thống hệ agentic. AI không còn chỉ hiểu thông tin nữa, mà còn có thể suy luận và làm các công việc hữu ích. Vì có thể làm việc có ích, AI đã tạo ra giá trị thương mại thực sự. Chúng ta không trả tiền cho những người chỉ biết khoe khoang, mà trả tiền cho những người có thể làm việc thật. Hiện nay, mỗi ngày có người thuê AI theo giờ, ví dụ trả 20 đến 30 đô la mỗi giờ. Đó chính là lý do tại sao nó trở thành phần mềm phát triển nhanh nhất trong lịch sử loài người.

Xét từ logic ngành công nghiệp, chúng ta phải quay về nguyên lý nền tảng. Ngành công nghiệp máy tính mà chúng ta biết ngày nay đã được xác lập cách đây khoảng 64 năm. Khi đó, IBM ra mắt System/360, và đó cũng là lý do tại sao IBM trở thành công ty có giá trị nhất thế giới lúc bấy giờ.

Trong 60 năm qua, bản chất của tính toán là ghi chép và truy xuất trước. Bạn viết câu chuyện, chụp ảnh, quay video, lưu thành tệp rồi bỏ vào ổ cứng; khi cần dùng, lại truy xuất từ ổ cứng ra. Đó là lý do tại sao các tòa nhà đó gọi là trung tâm dữ liệu. Chúng chỉ lưu trữ dữ liệu, không làm nhiều phép tính.

Nhưng bây giờ thì khác. Trong kỷ nguyên AI, mỗi lần bạn cung cấp thông tin nền mới (ngữ cảnh) và yêu cầu mới, AI sẽ thực hiện hiểu, suy luận và sinh ra kết quả hoàn toàn mới trong thời gian thực. Ví dụ, bài phát biểu của tôi hôm nay là dựa trên các nền tảng khác nhau của các bạn trong phòng, được sinh ra trong thời gian thực, chứ không phải đọc thuộc lòng. Đó gọi là trí thông minh.

Trong tương lai, mỗi pixel, mỗi âm thanh, mỗi đoạn video, thậm chí mỗi quảng cáo và tin tức đều sẽ được cá nhân hóa, hoàn toàn sinh ra, chứ không phải ghi lại sẵn rồi truy xuất. Điều này có nghĩa là, trong tương lai, chúng ta cần nhiều bộ sinh nội dung, tức là chúng ta đang xây dựng các siêu máy tính lớn, chính là nhà máy AI.

Mạng lưới trí tuệ bao phủ trái đất và máy phát điện thời đại số

Konstantine: Quy mô của bộ sinh này sẽ lớn đến mức nào?

Huang: Hiện tại, chúng tôi cung cấp thông tin và sinh nội dung thông minh cho khoảng 1 tỷ người trên toàn cầu. Nhưng vì AI đã trở thành các hệ agentic, chúng có thể tự làm việc, thậm chí một hệ agentic có thể giao tiếp hợp tác với hệ khác. Trong nội bộ NVIDIA, có thể có hàng trăm, hàng nghìn hệ agentic đang trò chuyện, giải quyết vấn đề (tất nhiên, tất cả đều chạy trong sandbox và hàng rào an toàn).

Điều này có nghĩa là, trong tương lai, không chỉ con người sử dụng internet, mà còn có hàng trăm tỷ hệ agentic hoạt động ngày đêm. Các hệ của doanh nghiệp, ô tô tự lái, robot, thậm chí hệ thống trong từng tòa nhà, đều đang đối thoại với nhau. Tất cả các lệnh, tất cả các suy nghĩ đều được sinh ra trong thời gian thực.

Nó giống như có một lớp mạng tính toán dày đặc, như một chiếc kén bao phủ toàn bộ trái đất. Nghe có vẻ phóng đại, nhưng thực ra đã từng xảy ra hai lần trong lịch sử:

Lần đầu là 300 năm trước, Siemens của Đức đã chế tạo ra một loại máy. Khi bật nó lên, nó có thể phát ra một lực mạnh vô hình, chính là điện. Hiện nay, mạng lưới phát điện (lưới điện) đã bao phủ toàn cầu.

Lần thứ hai là 35 năm trước, internet ra đời tại Mỹ, và giờ đây nó cũng đã bao phủ toàn cầu về truyền thông.

Giờ đây, chúng ta đã đón chờ mạng lưới thứ ba sau năng lượng và truyền thông, chính là mạng lưới trí tuệ. NVIDIA hiện dựa vào việc tạo ra bộ phát điện của thời đại mới này (Dynamo). 300 năm trước, bộ phát điện là đầu vào của dòng nước, gió hoặc than (nguyên tử), đầu ra là điện tử; còn máy của chúng tôi, đầu vào là điện tử (điện năng), đầu ra là số. Những số này qua các tổ hợp khác nhau trở thành ngôn ngữ, toán học, hoặc ngôn ngữ của sinh học, vật lý, khí hậu, thậm chí thế giới 3D, robot và ô tô tự lái.

Hai loại máy cách nhau 300 năm này đều có điểm chung: nguyên tử vào, điện tử ra; điện tử vào, số ra. Những số này chính là Tokens, tức là trí tuệ. Chúng tôi sản xuất hàng loạt các Token trí tuệ này trong nhà máy, đó chính là ý nghĩa của nhà máy AI.

Konstantine: Chúng ta đang ở trong một làn sóng cách mạng chồng chéo. Từ chuyển đổi năng lượng, mạng lưới viễn thông toàn cầu, đến trung tâm của cuộc cách mạng trí tuệ là GPU và nhà máy AI, như H100 hoặc kiến trúc Vera Rubin mới nhất. Tích hợp tất cả những thứ cần thiết lại với nhau.

Huang: Đúng vậy, đơn vị tính toán của chúng tôi gọi là “kệ”. Trong một kệ có 72 chip. Năm nay, chúng tôi dự kiến sản xuất khoảng 8 triệu bộ như vậy. Một kệ nặng 2 tấn, trị giá 4 triệu đô la, gồm 1,5 triệu linh kiện. Nó là thiết bị đắt nhất thế giới, nhưng chúng tôi sản xuất hàng loạt như điện thoại, vận chuyển đến các trung tâm dữ liệu toàn cầu. Nó rất lớn, việc vận chuyển chắc chắn là một công việc nặng nhọc.

Chiến lược đầu tư năm tầng của thời đại AI

Konstantine: Đây là một bức tranh rất hấp dẫn. Dù là doanh nghiệp lớn hay cá nhân, chúng ta nên tham gia vào cuộc cách mạng này như thế nào?

Huang: Đầu tư vào ngành AI, bạn có thể hình dung cấu trúc công nghiệp của nó như một chiếc bánh năm tầng. Bạn biết đấy, một nhà máy AI trị giá 50 tỷ đô la có thể tạo ra giá trị từ 3000 đến 4000 tỷ đô la về trí tuệ, với tỷ suất lợi nhuận đầu tư rất ấn tượng. Vậy năm tầng bánh đó là gì?

Tầng thứ nhất là Năng lượng (Energy): chính là bộ phát điện ở tầng dưới cùng. Đây là cơ hội tăng trưởng lớn nhất của ngành năng lượng trong nhiều thế hệ. Để hỗ trợ tính toán, năng lượng bền vững (hạt nhân, gió, mặt trời, hydro) sẽ nhận được nhiều vốn đầu tư. Chỉ cần tạo ra năng lượng, sẽ có đầu tư. Đó là lý do tại sao Siemens, Mitsubishi, GE Vernova và các công ty khác hiện nay hoạt động rất tốt.

Tầng thứ hai là Chip và Cơ sở hạ tầng tính toán (Chips/Computers): bao gồm chip, máy tính, thiết bị mạng, switch và công nghệ quang silicon.

Tầng thứ ba là Cơ sở hạ tầng (Infrastructure): gồm đất đai, điện năng, nhà xưởng, vốn và vận hành trung tâm dữ liệu hàng ngày. Hiện tại, các nguồn lực này đang cực kỳ khan hiếm.

Tầng thứ tư là Mô hình (Models): là các mô hình lớn dựa trên hạ tầng đám mây. Đây là lĩnh vực đầu tư sôi động nhất do thị trường thúc đẩy trong lịch sử loài người. Các tên tuổi như OpenAI và Anthropic đã nổi bật. Nhưng hãy nhớ rằng, AI không chỉ học ngôn ngữ tự nhiên, mà còn có thể học mọi thứ có cấu trúc. Chúng ta đang học các quy luật của thế giới vật lý — ví dụ, tôi tự tin khi ngồi xuống, không phải vì có 47% khả năng tôi sẽ ngã qua ghế, mà vì tôi hoàn toàn tin vào các quy luật vật lý. AI cũng có thể học ý nghĩa của protein, gen, chức năng của tế bào. Quy mô ngành công nghiệp của thế giới vật lý là khoảng 80 nghìn tỷ đô la, là lĩnh vực ít được bàn luận nhưng cực kỳ quan trọng và tiên phong.

Tầng thứ năm là Ứng dụng (Applications): dựa trên công nghệ nền tảng, vô số startup đang định hình lại các ngành dịch vụ tài chính, pháp lý, kế toán, vận tải, logistics. Năm ngoái, vốn đầu tư mạo hiểm đã rót 100 tỷ đô la vào tầng cao nhất này, là năm có khoản đầu tư VC lớn nhất trong lịch sử loài người.

Tương lai này sẽ vô cùng lớn. Chúng ta mới chỉ bắt đầu, dự kiến sẽ có 1 nghìn tỷ đô la đầu tư vào hệ sinh thái này trong năm nay. Nhưng tôi dự đoán, trong tương lai, AI sẽ trở thành một hệ sinh thái trị giá tới 20 nghìn tỷ đô la mỗi năm. Trí tuệ quan trọng đến mức nào? Ai cần trí tuệ? Bạn cần bao nhiêu? Hiểu rõ những điều này, bạn sẽ biết hướng đầu tư.

AI không phải để cướp việc của bạn, mà để nâng cao giá trị công việc của bạn

Konstantine: Đây không chỉ là một cơ hội thị trường trị giá hàng chục nghìn tỷ đô la, với sự bùng nổ về phần cứng và ứng dụng, mà còn hứa hẹn tạo ra nhiều cơ hội việc làm thực sự cho nhân loại.

Huang: Hoàn toàn đúng, điều này cần phải nhấn mạnh. Hiện nay, mỗi quốc gia, mỗi nền văn hóa đều có thái độ khác nhau với AI. Nhưng tôi chân thành khuyên mọi người: hãy cẩn thận với những câu chuyện trong các bộ phim viễn tưởng Hollywood. Đừng nghe ai nói “Terminator đã đến”, “Điểm kỳ dị công nghệ đã tới”, hoặc “AI có 20% khả năng tiêu diệt loài người”. Đó hoàn toàn là chuyện hoang đường.

Có người còn đe dọa “Chúng ta hoàn toàn không hiểu AI hoạt động như thế nào, quá bí ẩn, có thể ngày mai nó tự đi mất”. Điều này hoàn toàn vô lý. AI là máy tính và phần mềm, các kỹ sư rõ ràng biết nó hoạt động như thế nào, nếu không, làm sao họ có thể làm cho nó an toàn hơn, thông minh hơn mỗi năm?

Hiện tại, AI đã giảm thiểu ảo giác đáng kể, kiến thức nó sinh ra chính xác và phù hợp ngữ cảnh, khi không hiểu, nó còn tự tra cứu tài liệu. Trước khi trả lời bạn, nó còn tự phản tỉnh, đưa ra vài lựa chọn rồi mới cung cấp câu trả lời. Giống như ô tô ngày nay an toàn hơn rất nhiều so với 100 năm trước, ngành công nghệ đang nỗ lực hết sức để làm cho AI trở nên cực kỳ an toàn.

Vì vậy, hãy tập trung vào những điều chắc chắn. Tôi rất chắc chắn một điều: bạn có thể không mất việc vì AI, nhưng chắc chắn sẽ mất việc vào tay người biết tận dụng AI.

Vì đây là công nghệ mang lại siêu năng lực cho con người, hãy nhanh chóng bắt đầu sử dụng nó! Dù là để nói với người yêu, con cái, công ty của bạn hay đất nước của bạn: hãy đón nhận AI.

Konstantine: Nhưng nói về công việc, mọi người thực sự đang lo lắng.

Huang: Tôi nghe ai đó gây hoang mang về vấn đề việc làm là tôi tức giận. Năm nay, chúng tôi đã đầu tư 1 nghìn tỷ đô la vào hệ sinh thái này, từ năng lượng, chip, cơ sở hạ tầng, mô hình, đến ứng dụng, tất cả đều tạo ra nhiều việc làm hơn trước rất nhiều.

Có người hỏi, còn các vị trí truyền thống thì sao? Ở đây có một sai lầm phổ biến là họ nhầm lẫn “công việc (Job)” và “nhiệm vụ (Task)”.

Ví dụ, tôi là CEO. Nhiệm vụ hàng ngày của tôi chủ yếu là gõ và nói. Hiện nay, AI gõ và nói còn giỏi hơn tôi nhiều, đạt trình độ siêu nhân, nhưng làm CEO, tôi lại bận rộn hơn trước.

Để tôi đưa ra một ví dụ sâu sắc hơn. Khoảng 12 năm trước, một nhà khoa học máy tính hàng đầu đã cảnh báo mọi người rằng, thị giác máy tính xem phim y học sẽ không biết mệt mỏi, không bỏ sót chi tiết nào, đã đạt trình độ siêu nhân. Ông khẳng định, nghề bị AI tiêu diệt đầu tiên chính là “bác sĩ chẩn đoán hình ảnh”, khuyên mọi người đừng học ngành này nữa.

Lời dự đoán của ông hoàn toàn chính xác về mặt kỹ thuật. Hiện tại, tất cả các hệ thống chẩn đoán hình ảnh đều tích hợp thị giác máy tính, tất cả các bác sĩ chẩn đoán hình ảnh đều dùng AI hỗ trợ. Nhưng kết quả là gì? Nhu cầu về bác sĩ chẩn đoán hình ảnh trên toàn thế giới lại tăng lên!

Tại sao? Bởi vì mục đích của bác sĩ chẩn đoán hình ảnh không phải xem phim, mà là hợp tác với bác sĩ lâm sàng để chẩn đoán bệnh. Nhờ tự động hóa, hiệu quả của họ tăng lên, bệnh viện có thể tiếp nhận nhiều bệnh nhân hơn, phòng khám chẩn đoán hình ảnh trở nên có lợi hơn. Các bệnh viện nhận thấy lợi nhuận tăng, bệnh nhân nhiều hơn, họ lại tuyển thêm nhiều bác sĩ chẩn đoán hình ảnh! Những người nghe cảnh báo mà không học ngành này, lại bỏ lỡ cơ hội.

Tương tự, gần đây có người nói AI có thể viết mã, 90% lập trình phần mềm sẽ biến mất, chúng ta không cần lập trình viên nữa. Nhưng thực tế, số lượng lập trình viên chúng ta tuyển dụng còn nhiều hơn trước! Bởi vì mục đích của lập trình viên là giải quyết vấn đề, sáng tạo, chứ không phải so tốc độ gõ. Viết mã chỉ là nhiệm vụ, còn giải quyết vấn đề mới là cốt lõi.

AI không những không tiêu diệt công việc, mà còn nâng cao giá trị công việc của bạn. Nếu hôm nay tôi là thợ ống nước, tôi có thể chỉ theo bản vẽ làm việc; nhưng ngày mai, có AI hỗ trợ, tôi còn có thể kiêm luôn thiết kế nhà bếp. Nếu tôi là người bán nội thất hoặc thợ mộc, trước đây tôi chỉ mong cưa gỗ, đóng đinh, nhưng có AI, tôi có thể trực tiếp đưa ra toàn bộ thiết kế nội thất, làm cho ngôi nhà của bạn trở nên đẹp đẽ vô cùng. Kỹ năng nghề nghiệp của tôi đã được nâng cấp!

Vì vậy, tôi cho rằng, câu chuyện về AI gây thất nghiệp là hoàn toàn sai lầm, đó chỉ là cách để làm người khác sợ hãi, để người khác bị đẩy ra khỏi cuộc chơi. Trong suốt sự nghiệp của mình, công nghệ máy tính ngày càng phức tạp, người biết lập trình C++ ngày xưa chỉ chiếm khoảng 2% (có thể các bạn trong giới đầu tư Silicon Valley hiểu rõ hơn). Nhưng giờ đây, chỉ cần bạn hiểu ngôn ngữ của con người, bạn có thể lập trình. Chúng ta đã lần đầu tiên thu hẹp được khoảng cách công nghệ, và phải cùng tất cả mọi người bước vào kỷ nguyên mới này.