Jensen Huang: 'Nếu tôi ở tuổi 20, tôi sẽ chỉ chọn ngành này để học' – 1 từ đủ thấy tầm nhìn đỉnh chóp của CEO công ty lớn nhất hành tinh

Nếu CEO của Nvidia, Jensen Huang, còn là sinh viên, ông cho biết mình sẽ tập trung vào ngành khoa học vật lý.

Trong chuyến đi đến Bắc Kinh vào tuần trước, Huang được một nhà báo hỏi: "Nếu anh là phiên bản Jensen 22 tuổi, vừa tốt nghiệp vào hôm nay vào năm 2025 nhưng vẫn có cùng tham vọng, anh sẽ tập trung vào điều gì?"

Trả lời câu hỏi đó, CEO Nvidia cho biết: "Đối với Jensen trẻ tuổi, 20 tuổi, đã tốt nghiệp đại học, có lẽ tôi sẽ chọn khoa học vật lý hơn là khoa học phần mềm", đồng thời nói thêm thực ra ông đã tốt nghiệp đại học ở tuổi 20, sớm hơn 2 năm so với bình thường.

Khoa học vật lý, trái ngược với khoa học sự sống, là một ngành rộng, tập trung vào nghiên cứu các hệ thống phi sự sống, bao gồm vật lý, hoá học, thiên văn học và khoa học Trái Đất.

Theo hồ sơ LinkedIn của ông, Huang lấy bằng kỹ sư điện tại Đại học Bang Oregon năm 1984 trước khi lấy bằng thạc sĩ kỹ sư điện tại Đại học Stanford năm 1992.

Khoảng 1 năm sau, tháng 4/1993, Huang đồng sáng lập Nvidia cùng các kỹ sư Chris Malachowsky và Curtis Priem trong một bữa ăn tại nhà hàng Denny's ở San Jose, California. Dưới sự lãnh đạo của Huang với tư cách là CEO, nhà sản xuất chip này hiện đã trở thành công ty có giá trị lớn nhất thế giới. Tuần trước, Nvidia đã trở thành công ty đầu tiên đạt mức vốn hoá thị trường trên 4.000 tỷ USD.

Huang cho biết ông rất lạc quan về ngành mà ông gọi là "AI vật lý" hay "làn sóng tiếp theo".

Trong hơn 1 thập kỷ qua, thế giới đã trải qua nhiều giai đoạn phát triển của trí tuệ nhân tạo, ông giải thích trong một diễn đàn hồi tháng 4.

"AI hiện đại xuất hiện vào khoảng 12-14 năm trước, khi AlexNet ra đời và thị giác máy tính chứng kiến bước đột phá lớn lao", Huang phát biểu.

AlexNet là mô hình máy tính được công bố trong một cuộc thi năm 2012, chứng minh khả năng nhận dạng hình ảnh của máy mọc bằng cách sử dụng học sâu, góp phần châm ngòi sự bùng nổ của AI hiện đại. Làn sóng này được gọi là "AI nhận thức", Huang cho biết.

Sau đó làn sóng thứ 2 được gọi là "AI tạo sinh", nơi mô hình AI học cách hiểu ý nghĩa của thông tin đồng thời dịch nó sang các ngôn ngữ, hình ảnh, mã khác nhau vv…

Làn sóng tiếp theo đòi hỏi chúng ta phải hiểu những thứ như định luật vật lý, ma sát, quán tính, nguyên nhân và kết quả.

"Chúng ta đang ở trong thời đại được gọi là 'AI lý luận', nơi AI có thể hiểu, có thể tạo ra và giải quyết các vấn đề, nhận dạng các điều kiện mà chúng ta chưa từng thấy trước đây", ông nói. Trí tuệ nhân tạo, ở trạng thái hiện tại, có thể giải quyết các vấn đề bằng cách sử dụng lý luận.

"AI lý luận cho phép bạn tạo ra một dạng robot kỹ thuật số. Chúng tôi gọi là AI Agentic", Huang nói. Những tác nhân AI này về cơ bản là "lực lượng lao động kỹ thậyt số", có khả năng lý luận. Ngày nay, các tác nhân AI là trọng tâm chính của nhiều công ty công nghệ như Microsoft hay Saleforce.

Nhìn về phía trước, làn sóng tiếp theo là AI vật lý", Huang nói.

Khả năng suy luận vật lý, chẳng hạn khái niệm về tính vĩnh cửu của vật thể - hay việc vật thể vẫn tồn tại ngay cả khi chúng không còn hiện hữu – sẽ đóng vai trò quan trọng trong giai đoạn tiếp theo của trí tuệ nhân tạo.

Ứng dụng của suy luận vật lý bao gồm dự đoán kết quả, chẳng hạn quả bóng sẽ lăn về đâu, hiểu được lực cần thiết để giữ chặt 1 vật thể mà không làm hỏng nó và suy ra sự hiện diện của người đi bộ phía sau một chiếc ô tô.

"Khi bạn đưa AI vật lý đó vào một vật thể được gọi là robot, bạn sẽ có được robot học", ông nói thêm. "Điều này thực sự, thực sự quan trọng đối với chúng tôi hiện nay bởi vì chúng tôi đa xây dựng các nhà máy trên khắp nước Mỹ".

"Vì vậy hy vọng trong 10 năm tới, khi chúng tôi xây dựng thế hệ nhà máy mới này, chúng sẽ được robot hoá cao độ, giúp chúng tôi giải quyết tình trạng thiếu hụt lao động trên toàn thế giới", Huang nói.

Đức Nam