Mr. Macho
Writer
Tiếp theo phần I.
Thất bại thứ hai là thị trường di động. Năm 2010, Google và Nvidia hợp tác xây dựng chip điện thoại di động Android, từng làm tăng giá cổ phiếu của Nvidia, nhưng sau đó cuộc cạnh tranh chip điện thoại quá khốc liệt, Nvidia cuối cùng đã về nước. Kinh nghiệm thu được từ thị trường điện thoại di động đã được Nvidia sử dụng trong một lĩnh vực kinh doanh mới hiện trị giá hàng tỷ đô la - công nghệ và giải pháp người máy và lái xe tự động.
Một quyết định tuyệt vọng khác là đặt cược lớn vào cách bố trí trí tuệ nhân tạo.
Năm 2017, Huang Renxun (ảnh trái) bắt tay với Zhang Zhongmou (bìa phải)
Để mở rộng hoạt động kinh doanh của mình sang điện toán tăng tốc và hạ thấp ngưỡng lập trình GPU, Nvidia đã đầu tư rất nhiều bất kể chi phí để tạo ra phần mềm lập trình hợp nhất CUDA ra mắt năm 2007. Khoản đầu tư này đã khiến lợi nhuận của Nvidia bị giáng một đòn nặng nề trong nhiều năm, và hoạt động ì ạch của hãng đã bị các cổ đông nghi ngờ và gây áp lực. Nhưng Huang Renxun vẫn quyết định mạo hiểm và kiên trì.
Năm 2012, điểm uốn đã đến. Các sinh viên của chuyên gia học sâu Hinton đã sử dụng mạng thần kinh tích chập để giành chiến thắng trong thử thách nhận dạng hình ảnh quy mô lớn ImageNet với lợi thế rất lớn, bắt đầu làn sóng trí tuệ nhân tạo thứ ba. Phần cứng được nhóm sử dụng để huấn luyện mô hình là 4 chip NVIDIA GeForce GTX 580. Điều này khiến GPU của Nvidia trở thành một công cụ điện toán tăng tốc ra mắt trong lĩnh vực AI, Huang Renxun đã nhìn thấy tiềm năng của deep learning và càng quyết tâm phát triển các sản phẩm phần cứng và công cụ phần mềm để đối phó với xu hướng bùng nổ AI.
Khi đà của cuộc cách mạng AI ngày càng lớn, sự kết hợp GPU+CUDA của Nvidia dần trở thành lựa chọn mặc định cho đào tạo AI. Có thể nói, nếu không có sự ra mắt của CUDA, thì sự thịnh vượng của AI mà chúng ta đang chứng kiến ngày nay đã phải đến nhiều năm sau. Huang Renxun kiên định với 16 năm chạy đường dài và để đổi lấy lợi nhuận dồi dào ngày nay, Nvidia GPU + CUDA đã gần như độc chiếm thị trường đào tạo AI và vị thế của nó có thể so sánh với "trái tim" của ngành AI.
Trong bài phát biểu tại lễ tốt nghiệp của Đại học Quốc gia Đài Loan, Huang Renxun đã gửi thông điệp tới các sinh viên trẻ mới tốt nghiệp: hãy bình tĩnh đối mặt với thất bại, dũng cảm tìm kiếm sự giúp đỡ, kiên trì thực hiện ước mơ trong khi chịu đựng đau đớn, đồng thời tập trung vào điểm mạnh thực sự của mình và dám rút lui và từ bỏ chiến lược.
"Trong 40 năm qua, chúng ta đã tạo ra PC, mạng, thiết bị di động và công nghệ đám mây. Trong thời đại AI hiện nay, các bạn sẽ tạo ra cái gì?" vì nó bằng tất cả sức lực của mình, hãy chạy! Đừng đi chậm. Hãy chạy! Cho dù đó là chạy để kiếm thức ăn, hay để không bị người khác coi là thức ăn".
Như ông đã nói, bố cục chiến lược của Nvidia luôn hướng tới tương lai và đầy tính cấp bách, đây là chìa khóa giúp Nvidia có thể duy trì vị trí dẫn đầu ngành. Một đế chế chip huyền thoại đã ra đời. Giá trị thị trường của Nvidia cũng tăng chóng mặt, từ một con số khi công khai vào năm 1999, đến vượt qua 10 tỷ đô la Mỹ vào năm 2006, vượt qua 100 tỷ đô la Mỹ vào năm 2017 và vượt qua một nghìn tỷ đô la Mỹ vào đêm qua.
Phải thừa nhận rằng vẫn còn rất nhiều chỉ trích xung quanh sự phát triển của trí tuệ nhân tạo và tiềm năng của Nvidia.
Suy cho cùng thì cũng có tiền lệ, Metaverse gã khổng lồ Metaverse từng lọt vào "câu lạc bộ vốn hóa thị trường nghìn tỷ đô la" vào năm 2021, và bị loại chỉ sau vài tháng. Trong vòng xoáy cường điệu của công nghệ trí tuệ nhân tạo, tính hợp lý của giá trị thị trường nghìn tỷ USD của Nvidia vẫn cần thời gian để kiểm chứng.
Nhưng dù tương lai có ra sao, thì trang lịch sử về sự ra đời của công ty chip có giá trị thị trường nghìn tỷ đô la đầu tiên trên thế giới đã mãi mãi ghi tên Nvidia và Huang Renxun.
Thất bại thứ hai là thị trường di động. Năm 2010, Google và Nvidia hợp tác xây dựng chip điện thoại di động Android, từng làm tăng giá cổ phiếu của Nvidia, nhưng sau đó cuộc cạnh tranh chip điện thoại quá khốc liệt, Nvidia cuối cùng đã về nước. Kinh nghiệm thu được từ thị trường điện thoại di động đã được Nvidia sử dụng trong một lĩnh vực kinh doanh mới hiện trị giá hàng tỷ đô la - công nghệ và giải pháp người máy và lái xe tự động.
Một quyết định tuyệt vọng khác là đặt cược lớn vào cách bố trí trí tuệ nhân tạo.
Để mở rộng hoạt động kinh doanh của mình sang điện toán tăng tốc và hạ thấp ngưỡng lập trình GPU, Nvidia đã đầu tư rất nhiều bất kể chi phí để tạo ra phần mềm lập trình hợp nhất CUDA ra mắt năm 2007. Khoản đầu tư này đã khiến lợi nhuận của Nvidia bị giáng một đòn nặng nề trong nhiều năm, và hoạt động ì ạch của hãng đã bị các cổ đông nghi ngờ và gây áp lực. Nhưng Huang Renxun vẫn quyết định mạo hiểm và kiên trì.
Năm 2012, điểm uốn đã đến. Các sinh viên của chuyên gia học sâu Hinton đã sử dụng mạng thần kinh tích chập để giành chiến thắng trong thử thách nhận dạng hình ảnh quy mô lớn ImageNet với lợi thế rất lớn, bắt đầu làn sóng trí tuệ nhân tạo thứ ba. Phần cứng được nhóm sử dụng để huấn luyện mô hình là 4 chip NVIDIA GeForce GTX 580. Điều này khiến GPU của Nvidia trở thành một công cụ điện toán tăng tốc ra mắt trong lĩnh vực AI, Huang Renxun đã nhìn thấy tiềm năng của deep learning và càng quyết tâm phát triển các sản phẩm phần cứng và công cụ phần mềm để đối phó với xu hướng bùng nổ AI.
Khi đà của cuộc cách mạng AI ngày càng lớn, sự kết hợp GPU+CUDA của Nvidia dần trở thành lựa chọn mặc định cho đào tạo AI. Có thể nói, nếu không có sự ra mắt của CUDA, thì sự thịnh vượng của AI mà chúng ta đang chứng kiến ngày nay đã phải đến nhiều năm sau. Huang Renxun kiên định với 16 năm chạy đường dài và để đổi lấy lợi nhuận dồi dào ngày nay, Nvidia GPU + CUDA đã gần như độc chiếm thị trường đào tạo AI và vị thế của nó có thể so sánh với "trái tim" của ngành AI.
Trong bài phát biểu tại lễ tốt nghiệp của Đại học Quốc gia Đài Loan, Huang Renxun đã gửi thông điệp tới các sinh viên trẻ mới tốt nghiệp: hãy bình tĩnh đối mặt với thất bại, dũng cảm tìm kiếm sự giúp đỡ, kiên trì thực hiện ước mơ trong khi chịu đựng đau đớn, đồng thời tập trung vào điểm mạnh thực sự của mình và dám rút lui và từ bỏ chiến lược.
"Trong 40 năm qua, chúng ta đã tạo ra PC, mạng, thiết bị di động và công nghệ đám mây. Trong thời đại AI hiện nay, các bạn sẽ tạo ra cái gì?" vì nó bằng tất cả sức lực của mình, hãy chạy! Đừng đi chậm. Hãy chạy! Cho dù đó là chạy để kiếm thức ăn, hay để không bị người khác coi là thức ăn".
Như ông đã nói, bố cục chiến lược của Nvidia luôn hướng tới tương lai và đầy tính cấp bách, đây là chìa khóa giúp Nvidia có thể duy trì vị trí dẫn đầu ngành. Một đế chế chip huyền thoại đã ra đời. Giá trị thị trường của Nvidia cũng tăng chóng mặt, từ một con số khi công khai vào năm 1999, đến vượt qua 10 tỷ đô la Mỹ vào năm 2006, vượt qua 100 tỷ đô la Mỹ vào năm 2017 và vượt qua một nghìn tỷ đô la Mỹ vào đêm qua.
Phải thừa nhận rằng vẫn còn rất nhiều chỉ trích xung quanh sự phát triển của trí tuệ nhân tạo và tiềm năng của Nvidia.
Suy cho cùng thì cũng có tiền lệ, Metaverse gã khổng lồ Metaverse từng lọt vào "câu lạc bộ vốn hóa thị trường nghìn tỷ đô la" vào năm 2021, và bị loại chỉ sau vài tháng. Trong vòng xoáy cường điệu của công nghệ trí tuệ nhân tạo, tính hợp lý của giá trị thị trường nghìn tỷ USD của Nvidia vẫn cần thời gian để kiểm chứng.
Nhưng dù tương lai có ra sao, thì trang lịch sử về sự ra đời của công ty chip có giá trị thị trường nghìn tỷ đô la đầu tiên trên thế giới đã mãi mãi ghi tên Nvidia và Huang Renxun.
