Jensen Huang's Latest Podcast: AI is Transitioning from the "Model Era" to the "System Era"

Tiêu đề video: Jensen Huang: Tương lai của Nvidia, AI Vật lý, Sự trỗi dậy của Agent, Bùng nổ Suy luận, Khủng hoảng PR về AI

Tác giả video: All-In Podcast

Biên dịch: Peggy, BlockBeats

Lời tựa: Trong bối cảnh câu chuyện AI tiếp tục nóng lên, trọng tâm thảo luận của thị trường đang chuyển từ "mô hình mạnh đến mức nào" sang "hệ thống triển khai thế nào". Hai năm qua, ngành công nghiệp lần lượt trải qua những đột phá về năng lực mô hình lớn, cuộc đua sức mạnh tính toán huấn luyện và sự mở rộng ứng dụng tạo sinh. Nhưng khi các giai đoạn này dần trở thành đồng thuận, những câu hỏi mới cũng xuất hiện: Khi AI không còn chỉ trả lời câu hỏi, mà bắt đầu thực thi nhiệm vụ, nhúng vào quy trình doanh nghiệp, bước vào thế giới vật lý, thì điều kiện cơ sở thực sự để thúc đẩy nó tiến lên là gì?

Cuộc đối thoại này được trích từ podcast công nghệ nổi tiếng All-In Podcast. Là một trong những podcast của nhà đầu tư có ảnh hưởng nhất Thung lũng Silicon, chương trình này được đồng dẫn dắt bởi bốn nhà đầu tư lâu năm hoạt động ở tuyến đầu, nổi tiếng với những thảo luận sâu sắc về xu hướng công nghệ, kinh doanh và vĩ mô.

Bốn người dẫn chương trình bao gồm:

• Jason Calacanis, doanh nhân khởi nghiệp internet thời kỳ đầu và nhà đầu tư thiên thần, nổi tiếng với các khoản đầu tư vào Uber, Robinhood, v.v.;
• Chamath Palihapitiya, người sáng lập Social Capital, cựu lãnh đạo cấp cao Facebook, từng đầu tư vào nhiều công ty công nghệ như Slack, Box;
• David Sacks, đối tác tại Craft Ventures, một thành viên của "PayPal Mafia", sáng lập Yammer và bán cho Microsoft với giá khoảng 1,2 tỷ USD, đồng thời cũng là nhà đầu tư sớm của Airbnb, Uber;
• David Friedberg, người sáng lập The Production Board, tập trung đầu tư vào lĩnh vực nông nghiệp, khí hậu và khoa học sự sống, từng sáng lập The Climate Corporation (sau đó được Monsanto mua lại).

Khách mời của tập này là Jensen Huang, đồng sáng lập kiêm CEO của NVIDIA, được xem là một trong những người thúc đẩy then chốt nhất trong làn sóng cơ sở hạ tầng AI hiện tại.

Từ trái sang phải lần lượt là David Friedberg, Chamath Palihapitiya, David Sacks, Jensen Huang, Jason Calacanis

Toàn bộ cuộc phỏng vấn có thể tóm tắt thành ba tầng ý nghĩa.

Đầu tiên, là cơ sở hạ tầng AI đang thay đổi. Trước đây, sự hiểu biết của thị trường về AI phần lớn được xây dựng trên GPU mạnh hơn, nhiều trung tâm dữ liệu hơn. Nhưng điều Jensen Huang muốn nhấn mạnh là, cạnh tranh tương lai không còn chỉ là cạnh tranh về chip đơn lẻ, mà là cạnh tranh của toàn bộ hệ thống. Khi nhu cầu suy luận tăng lên, chủng loại mô hình tăng lên, agent bắt đầu xử lý những nhiệm vụ phức tạp hơn, tính toán AI đang chuyển từ mô hình tương đối đơn nhất trước đây sang sự hợp tác hệ thống phức tạp hơn, chuyên môn hóa hơn. NVIDIA cũng vì thế mà cố gắng đẩy vai trò của mình từ một công ty chip, tiến thêm một bước thành người xây dựng "nhà máy AI".

Thứ hai, là AI đang chuyển từ "tạo nội dung" sang "hoàn thành nhiệm vụ". Đây là manh mối then chốt nhất trong cuộc phỏng vấn này. ChatGPT khiến công chúng lần đầu trực tiếp cảm nhận được năng lực của AI, nhưng theo quan điểm của Jensen Huang, sự thay đổi thực sự lớn hơn, là AI bắt đầu đi vào quy trình công việc dưới dạng agent: nó không chỉ trả lời câu hỏi, mà còn có thể gọi công cụ, phân giải nhiệm vụ, phối hợp thực thi, cuối cùng thực sự hoàn thành công việc. Cũng chính vì vậy, đối tượng người dùng sẵn sàng trả tiền cho AI cũng sẽ dần chuyển từ "nhận được một câu trả lời" sang "nhận được một kết quả". Đằng sau điều này có nghĩa là nhu cầu suy luận lớn hơn, độ phức tạp hệ thống cao hơn, cũng có nghĩa là cách thức phát triển phần mềm, quản lý tổ chức và công việc tri thức đều có thể được viết lại theo đó.

Cuối cùng, là AI đang mở rộng từ thế giới số sang thế giới thực. Trong cuộc phỏng vấn, dù nói đến lái xe tự động, robot, y tế, sinh học số, hay Physical AI mà Jensen Huang nhắc đến, về bản chất đều chỉ về cùng một xu hướng: giá trị của AI không chỉ thể hiện trong màn hình, mà cũng sẽ ngày càng thể hiện trong nhà máy, bệnh viện, ô tô, thiết bị đầu cuối và cuộc sống hàng ngày. Nhưng điều này cũng có nghĩa, thách thức AI phải đối mặt tiếp theo sẽ không còn chỉ là thách thức kỹ thuật, mà còn bao gồm những ràng buộc thực tế phức tạp hơn như chuỗi cung ứng, chính sách, quản lý, năng lực sản xuất và địa chính trị. Nói cách khác, vòng mở rộng tiếp theo của AI sẽ là một quá trình công nghiệp hóa thực sự.

Từ góc độ này, điều đáng chú ý nhất của cuộc trò chuyện này, thực ra không phải là một sản phẩm cụ thể nào, hay một con số lạc quan nào, mà là một đánh giá mà Jensen Huang truyền tải nhiều lần: AI đang chuyển từ "thời đại mô hình" sang "thời đại hệ thống". Cạnh tranh tương lai, không chỉ là so xem mô hình của ai lớn hơn, sức mạnh tính toán của ai mạnh hơn, mà là so xem ai hiểu ngành hơn, ai có thể nhúng AI sâu hơn vào quy trình thực, ai có thể tổ chức những năng lực này thành một hệ thống có thể vận hành, có thể mở rộng.

Điều này cũng khiến đối tượng thảo luận của bài viết vượt ra ngoài bản thân NVIDIA. Câu hỏi nó thực sự cố gắng trả lời là: Khi AI dần trở thành cơ sở hạ tầng, vòng tái cấu trúc ngành tiếp theo sẽ triển khai thế nào, và giá trị mới sẽ hình thành ở đâu.

Dưới đây là nội dung gốc (để thuận tiện cho việc đọc hiểu, nội dung gốc đã được chỉnh sửa):

TL;DR

• Cơ sở hạ tầng AI đang chuyển từ "GPU đơn nhất" sang kiến trúc tách rời. Các nhiệm vụ tính toán khác nhau sẽ được GPU, CPU, chip mạng và chip suy luận như Groq phối hợp hoàn thành.
• NVIDIA đang chuyển đổi từ một công ty GPU, thành một "công ty nhà máy AI" cung cấp hệ thống hoàn chỉnh. Bán toàn bộ cơ sở hạ tầng, chứ không phải chip đơn lẻ.
• Chìa khóa đo lường chi phí AI, không phải là giá xây dựng trung tâm dữ liệu, mà là chi phí token và hiệu suất thông lượng. Hệ thống đắt hơn, ngược lại có thể rẻ hơn.
• AI đang chuyển từ mô hình tạo sinh sang thời đại Agent. Người dùng thực sự sẵn sàng trả tiền cho "việc hoàn thành công việc", chứ không chỉ để lấy câu trả lời.
• Nhu cầu tính toán đang bùng nổ theo cấp số nhân. Từ tạo sinh đến suy luận rồi đến agent, trong thời gian ngắn có thể đã mở rộng hơn 10.000 lần, và vẫn đang tăng tốc.
• Tương lai phát triển phần mềm sẽ thay đổi. Kỹ sư không còn chỉ viết code, mà là định nghĩa vấn đề, thiết kế kiến trúc, hợp tác với agent.
• Về lâu dài, cơ hội lớn nhất nằm ở sự chuyên môn hóa sâu theo lĩnh vực dọc, chứ không phải bản thân mô hình tổng quát. Ai hiểu ngành hơn, người đó có hào rào bảo vệ hơn.

Nội dung gốc cuộc phỏng vấn

Jason Calacanis (Nhà đầu tư thiên thần nổi tiếng | Người dẫn All-In Podcast | Đầu tư sớm vào Uber):

Tuần này là một tập đặc biệt. Chúng tôi để chương trình thường kỳ hàng tuần "nhường đường", và sự đối đãi này, chúng tôi thường chỉ dành cho ba loại người: Tổng thống Trump, Chúa Jesus, và Jensen Huang (Người sáng lập kiêm CEO của NVIDIA). Còn ba vị này nên xếp thứ tự thế nào, các bạn tự quyết định. Anh gần đây đà tăng trưởng quá mạnh, GTC lần này cũng tổ chức rất thành công.

Jensen Huang (CEO NVIDIA):

Cả ngành công nghiệp đều đến. Hầu như tất cả công ty công nghệ, tất cả công ty AI đều có mặt.

Jason Calacanis:

Thật không thể tin nổi, thực sự khác biệt phi thường. Một trong những công bố quan trọng nhất trong năm qua, là Groq. Khi các anh mua lại Groq, có nhận ra điều này sẽ khiến Chamath trở nên "khó chịu" đến mức nào không?

Chú thích: Groq không phải là Grok. Cái trước là một công ty làm chip suy luận AI và đám mây suy luận, cái sau là chatbot của xAI. Cuối năm 2025, Groq và NVIDIA đạt được một thỏa thuận cấp phép công nghệ suy luận không độc quyền, chưa tiết lộ số tiền giao dịch; nhưng bên ngoài từng có tin đồn và suy đoán khoảng 170 đến 200 tỷ USD. Đến GTC 2026, Jensen Huang lại tiếp tục trình diễn hệ thống suy luận tích hợp công nghệ Groq vào nền tảng NVIDIA.

Chamath được nhắc đến ở đây, chỉ Chamath Palihapitiya (Người sáng lập Social Capital | Cựu lãnh đạo cấp cao Facebook | Người dẫn All-In). Anh ấy vừa là một trong bốn người dẫn All-In, vừa từng là nhà đầu tư sớm và thành viên hội đồng quản trị của Groq. Vì vậy, khi thỏa thuận lớn giữa NVIDIA và Groq lộ diện, điều này cũng được xem là Chamath một lần nữa đặt cược trúng dự án then chốt.

Jensen Huang:

Tôi có linh cảm mơ hồ.

Jason Calacanis:

Chúng tôi hàng tuần đều phải đối phó với anh ấy.

Jensen Huang:

Tôi biết. Các bạn còn phải cùng anh ấy trải qua cả thời kỳ chuyển giao kéo dài sáu tuần.

Jason Calacanis:

Đúng vậy.

Từ công ty GPU đến công ty "Nhà máy AI"

Jensen Huang:

Thực ra, nhiều chiến lược của chúng tôi sẽ được công bố trước vài năm tại GTC. Hai năm rưỡi trước, tôi đã giới thiệu hệ điều hành của nhà máy AI, nó tên là Dynamo.

Anh cũng biết, dynamo vốn là một thiết bị, do Siemens phát minh, nó có thể chuyển hóa năng lượng của nước thành điện năng, thúc đẩy hệ thống nhà máy trong cuộc cách mạng công nghiệp lần trước. Vì vậy tôi nghĩ, cái tên này rất phù hợp để đặt tên cho "hệ điều hành nhà máy" trong cuộc cách mạng công nghiệp tiếp theo. Và trong Dynamo, một trong những công nghệ cốt lõi nhất, chính là suy luận tách rời (disaggregated inference).

Jason Calacanis:

Jensen, tôi biết anh đặc biệt giỏi công nghệ. Nào, anh định nghĩa đi. Tôi không muốn cướp sân khấu của anh đâu.

Jensen Huang:

Cảm ơn. Cái gọi là suy luận tách rời, ý nghĩa là: toàn bộ quy trình xử lý suy luận cực kỳ phức tạp, thậm chí có thể là một trong những vấn đề tính toán phức tạp nhất hiện nay.

Quy mô của nó đáng kinh ngạc, bên trong chứa đựng lượng lớn tính toán toán học với hình thức và quy mô khác nhau. Ý tưởng của chúng tôi, là tách toàn bộ quy trình xử lý ra, để một phần chạy trên một loại GPU này,