Bài phát biểu của Jensen Huang khá dài (khoảng 2h10'), với rất nhiều thông tin quan trọng (link ở dưới). Dưới đây là một số điểm chính, thú vị rút ra từ bài phát biểu này của Jensen Huang tại GTC 2/15
1. Token và AI - Nền tảng của Tương Lai
Jensen Huang nhấn mạnh vai trò của token như những khối xây dựng cơ bản của AI. Token không chỉ là dữ liệu, mà còn là công cụ để AI hiểu và sáng tạo, từ việc dịch ngôn ngữ, mô phỏng vật lý, đến nhận diện hình ảnh và tạo nội dung mới. AI đã chuyển từ một hệ thống truy xuất dữ liệu sang một hệ thống tạo dữ liệu thông minh hơn. NVIDIA đang tập trung phát triển AI có khả năng suy luận và tự học, thay vì chỉ phản hồi theo mô hình truyền thống.
2. AI Tạo Sinh và AI Đại Lý
AI đang tiến hóa qua nhiều giai đoạn. Ban đầu, AI tập trung vào nhận diện hình ảnh, giọng nói, và phân tích dữ liệu. Hiện nay, AI tạo sinh đang bùng nổ, giúp máy tính tự tạo nội dung từ văn bản, hình ảnh, video, đến protein và hóa chất. NVIDIA đã tiến thêm một bước với AI đại lý (Agent AI), cho phép AI hiểu ngữ cảnh, lập kế hoạch, hành động và sử dụng các công cụ như con người.
3. AI Vật Lý và Robotics
AI không chỉ giới hạn trong thế giới số mà còn mở rộng sang thế giới vật lý. AI vật lý giúp robot hiểu các quy luật vật lý như ma sát, quán tính, và nguyên nhân - kết quả. Đây là nền tảng cho thế hệ robot mới có thể tương tác và thích nghi với môi trường thực tế, mang lại bước tiến lớn trong ngành tự động hóa, sản xuất và giao thông vận tải.
4. Đột Phá trong Đào Tạo AI - Học Tăng Cường
Một trong những vấn đề lớn nhất của AI là cần lượng dữ liệu khổng lồ để học. NVIDIA đã phát triển phương pháp "học tăng cường với kết quả có thể kiểm chứng", giúp AI tự học từ dữ liệu tổng hợp, thay vì phụ thuộc vào dữ liệu có sẵn. Kết hợp với các bài toán có lời giải, AI có thể tự rèn luyện và đạt đến cấp độ suy luận tốt hơn.
5. Sự Thay Đổi Cơ Bản trong Hệ Thống Máy Tính
NVIDIA đang thúc đẩy sự thay đổi từ mô hình điện toán truyền thống sang hệ thống AI-driven computing (máy tính do AI điều khiển). Thay vì viết mã phần mềm và chạy trên phần cứng, giờ đây AI có thể tự tạo các chương trình và thích ứng với môi trường làm việc. Sự thay đổi này dẫn đến việc xây dựng một loại "nhà máy AI" – nơi toàn bộ quá trình tạo dữ liệu, phân tích, và suy luận diễn ra tự động.
6. Trung Tâm Dữ Liệu AI - Hướng Đi Mới
NVIDIA nhận định rằng thế giới đang bước vào kỷ nguyên mới với các trung tâm dữ liệu AI, hay còn gọi là "nhà máy AI". Các trung tâm này không chỉ lưu trữ và xử lý dữ liệu, mà còn có khả năng tạo ra dữ liệu và mô hình AI. Dự báo đến năm 2030, tổng chi phí đầu tư vào trung tâm dữ liệu sẽ đạt 1 nghìn tỷ USD. AI sẽ giúp tối ưu hóa mạng lưới vô tuyến, giao tiếp và xử lý dữ liệu nhanh hơn bao giờ hết.
7. Blackwell - Đột Phá Mới trong Kiến Trúc GPU
Thế hệ GPU mới của NVIDIA - Blackwell - mang lại một bước nhảy vọt về hiệu suất. So với GPU Hopper trước đó, Blackwell tiết kiệm 30% năng lượng, tăng tốc độ xử lý lên hàng chục lần. Công nghệ NVLink-72 giúp các GPU hoạt động như một siêu máy tính thống nhất, xử lý AI với tốc độ và quy mô chưa từng có. Đây là chìa khóa cho các nhà máy AI trong tương lai.
8. AI Trong Công Nghệ Xe Tự Lái
NVIDIA đã đầu tư hơn một thập kỷ vào công nghệ xe tự lái và hiện đang hợp tác với GM để phát triển thế hệ xe thông minh mới. Công nghệ AI trong xe hơi bao gồm ba thành phần chính: AI cho sản xuất, AI cho doanh nghiệp (tối ưu hóa thiết kế và mô phỏng), và AI điều khiển xe. NVIDIA cũng phát triển các hệ thống an toàn AI như Halos để đảm bảo xe tự hành đạt tiêu chuẩn an toàn cao nhất.
9. NVIDIA Dynamo - Hệ Điều Hành của Nhà Máy AI
Để quản lý lượng dữ liệu khổng lồ và tối ưu hóa việc suy luận AI, NVIDIA đã phát triển Dynamo, hệ điều hành dành riêng cho các nhà máy AI. Dynamo giúp điều phối tài nguyên, tối ưu hóa quá trình tính toán và đảm bảo AI hoạt động hiệu quả nhất. Đây là bước đột phá giúp AI có thể học hỏi và suy nghĩ theo cách giống con người hơn.
10. Lộ Trình Phát Triển - Tương Lai của AI
NVIDIA không chỉ tập trung vào cải thiện GPU mà còn xây dựng một chiến lược dài hạn. Blackwell sẽ tiếp tục phát triển với phiên bản Blackwell Ultra trong nửa cuối năm nay, tiếp theo là Vera Rubin năm 2026 và Rubin Ultra năm 2027. Những thế hệ này sẽ tăng khả năng tính toán lên đến 15 exaflops, đưa AI lên một tầm cao hoàn toàn mới.
Tóm lại, bài phát biểu của Jensen Huang tại GTC không chỉ là một bản cập nhật công nghệ mà còn là một bản đồ định hướng cho tương lai của AI. AI đang thay đổi cách chúng ta làm việc, giao tiếp, và tương tác với thế giới. NVIDIA đang dẫn đầu cuộc cách mạng này bằng cách phát triển các GPU mạnh mẽ hơn, xây dựng hệ thống AI tự học và thiết lập nền tảng cho các nhà máy AI. Những bước tiến này không chỉ ảnh hưởng đến ngành công nghệ mà còn lan tỏa đến mọi lĩnh vực từ sản xuất, y tế, giao thông, đến giáo dục.
GTC Keynote with NVIDIA CEO Jensen Huang (rev.com)
