Bỉ Ngạn Hoa
Writer
CEO của Nvidia, Jensen Huang cho biết AI thế hệ mới hiện nay sẽ cần tính toán nhiều hơn 100 lần so với các mô hình cũ do các phương pháp lý luận mới đòi phải mô hình AI phải suy nghĩ "về cách tốt nhất để trả lời" các câu hỏi theo từng bước.
"Lượng tính toán cần thiết để thực hiện quy trình lý luận đó nhiều hơn 100 lần so với những gì chúng tôi từng làm", Huang nói với Jon Fortt của CNBC trong một cuộc phỏng vấn vào ngày 26/2 sau khi hãng này công bố báo cáo thu nhập quý 4.
Ông đã trích dẫn các mô hình bao gồm R1 của DeepSeek, GPT-4 của OpenAI và Grok 3 của xAI là các mô hình sử dụng quy trình lý luận.
Nvidia đã báo cáo kết quả doanh thu quý 4 vượt qua ước tính của các nhà phân tích trên mọi phương diện, với doanh thu tăng 78% so với cùng kỳ năm trước lên 39,33 tỷ USD. Doanh thu trung tâm dữ liệu, bao gồm các bộ xử lý đồ họa (GPU) hàng đầu thị trường của Nvidia dành cho khối lượng công việc trí tuệ nhân tạo, đã tăng vọt 93% lên 35,6 tỷ USD, hiện chiếm hơn 90% tổng doanh thu.
Cổ phiếu của công ty vẫn chưa phục hồi sau khi mất 17% giá trị vào ngày 27/1, mức giảm tồi tệ nhất kể từ năm 2020. Sự sụt giảm đó xảy ra do lo ngại từ phòng thí nghiệm AI của Trung Quốc DeepSeek rằng các công ty có khả năng đạt được hiệu suất AI cao hơn với chi phí cơ sở hạ tầng thấp hơn nhiều.
Jensen Huang đã phản bác lại ý tưởng đó trong cuộc phỏng vấn vào ngày 26/2, nói rằng DeepSeek đã phổ biến các mô hình lý luận sẽ cần nhiều chip hơn.
"DeepSeek thật tuyệt vời", Jensen Huang nói. "Nó thật tuyệt vời vì nó đã mã nguồn mở một mô hình lý luận hoàn toàn đẳng cấp thế giới".
Nvidia đã bị hạn chế kinh doanh tại Trung Quốc do các biện pháp kiểm soát xuất khẩu được tăng cường vào cuối nhiệm kỳ của chính quyền Tổng thống Joe Biden.
Jensen Huang cho biết tỷ lệ doanh thu của công ty tại Trung Quốc đã giảm khoảng một nửa do các hạn chế xuất khẩu, đồng thời nói thêm rằng có những áp lực cạnh tranh khác trong nước, bao gồm cả từ Huawei.
Theo Jensen Huang, các nhà phát triển có thể sẽ tìm cách vượt qua các biện pháp kiểm soát xuất khẩu thông qua phần mềm, cho dù đó là siêu máy tính, máy tính cá nhân, điện thoại hay máy chơi game.
Ông cho biết "Cuối cùng, phần mềm sẽ tìm ra cách". "Cuối cùng, bạn sẽ khiến phần mềm đó hoạt động trên bất kỳ hệ thống nào bạn nhắm đến và bạn sẽ tạo ra phần mềm tuyệt vời".
Jensen Huang cho biết GB200 của Nvidia, được bán tại Hoa Kỳ, có thể tạo ra nội dung AI nhanh hơn 60 lần so với các phiên bản chip của công ty mà họ bán cho Trung Quốc theo các biện pháp kiểm soát xuất khẩu.
Nvidia trông cậy vào hàng tỷ đô la chi tiêu cho cơ sở hạ tầng hàng năm từ các công ty công nghệ lớn nhất thế giới để tạo nên một khoản doanh thu khổng lồ. Công ty này là bên hưởng lợi lớn nhất từ sự bùng nổ của AI, với doanh thu tăng gấp đôi trong năm quý liên tiếp cho đến giữa năm 2024 trước khi tăng trưởng chậm lại một chút.
"Lượng tính toán cần thiết để thực hiện quy trình lý luận đó nhiều hơn 100 lần so với những gì chúng tôi từng làm", Huang nói với Jon Fortt của CNBC trong một cuộc phỏng vấn vào ngày 26/2 sau khi hãng này công bố báo cáo thu nhập quý 4.
Ông đã trích dẫn các mô hình bao gồm R1 của DeepSeek, GPT-4 của OpenAI và Grok 3 của xAI là các mô hình sử dụng quy trình lý luận.
Nvidia đã báo cáo kết quả doanh thu quý 4 vượt qua ước tính của các nhà phân tích trên mọi phương diện, với doanh thu tăng 78% so với cùng kỳ năm trước lên 39,33 tỷ USD. Doanh thu trung tâm dữ liệu, bao gồm các bộ xử lý đồ họa (GPU) hàng đầu thị trường của Nvidia dành cho khối lượng công việc trí tuệ nhân tạo, đã tăng vọt 93% lên 35,6 tỷ USD, hiện chiếm hơn 90% tổng doanh thu.
Cổ phiếu của công ty vẫn chưa phục hồi sau khi mất 17% giá trị vào ngày 27/1, mức giảm tồi tệ nhất kể từ năm 2020. Sự sụt giảm đó xảy ra do lo ngại từ phòng thí nghiệm AI của Trung Quốc DeepSeek rằng các công ty có khả năng đạt được hiệu suất AI cao hơn với chi phí cơ sở hạ tầng thấp hơn nhiều.
Jensen Huang đã phản bác lại ý tưởng đó trong cuộc phỏng vấn vào ngày 26/2, nói rằng DeepSeek đã phổ biến các mô hình lý luận sẽ cần nhiều chip hơn.
"DeepSeek thật tuyệt vời", Jensen Huang nói. "Nó thật tuyệt vời vì nó đã mã nguồn mở một mô hình lý luận hoàn toàn đẳng cấp thế giới".
Nvidia đã bị hạn chế kinh doanh tại Trung Quốc do các biện pháp kiểm soát xuất khẩu được tăng cường vào cuối nhiệm kỳ của chính quyền Tổng thống Joe Biden.
Jensen Huang cho biết tỷ lệ doanh thu của công ty tại Trung Quốc đã giảm khoảng một nửa do các hạn chế xuất khẩu, đồng thời nói thêm rằng có những áp lực cạnh tranh khác trong nước, bao gồm cả từ Huawei.
Theo Jensen Huang, các nhà phát triển có thể sẽ tìm cách vượt qua các biện pháp kiểm soát xuất khẩu thông qua phần mềm, cho dù đó là siêu máy tính, máy tính cá nhân, điện thoại hay máy chơi game.
Ông cho biết "Cuối cùng, phần mềm sẽ tìm ra cách". "Cuối cùng, bạn sẽ khiến phần mềm đó hoạt động trên bất kỳ hệ thống nào bạn nhắm đến và bạn sẽ tạo ra phần mềm tuyệt vời".
Jensen Huang cho biết GB200 của Nvidia, được bán tại Hoa Kỳ, có thể tạo ra nội dung AI nhanh hơn 60 lần so với các phiên bản chip của công ty mà họ bán cho Trung Quốc theo các biện pháp kiểm soát xuất khẩu.
Nvidia trông cậy vào hàng tỷ đô la chi tiêu cho cơ sở hạ tầng hàng năm từ các công ty công nghệ lớn nhất thế giới để tạo nên một khoản doanh thu khổng lồ. Công ty này là bên hưởng lợi lớn nhất từ sự bùng nổ của AI, với doanh thu tăng gấp đôi trong năm quý liên tiếp cho đến giữa năm 2024 trước khi tăng trưởng chậm lại một chút.
