CEO Nvidia Vẫn Tự Tin Về Vị Trí Độc Tôn Dù Các Phòng Thí Nghiệm AI Thay Đổi Phương Pháp Nâng Cấp Mô Hình

Mục lục

1. Doanh thu khổng lồ nhưng vẫn lo ngại
2. Phương pháp "Test-time scaling" và tầm quan trọng của nó
3. Phản hồi của CEO Nvidia trước sự thay đổi phương pháp
4. Ảnh hưởng đến ngành công nghiệp chip
5. Sự tiếp tục phát triển mô hình AI và quan điểm của các CEO khác
6. Nvidia khẳng định vị thế dẫn đầu
7. Kết luận

1. Doanh thu khổng lồ nhưng vẫn lo ngại

Nvidia đã công bố lợi nhuận ròng hơn 19 tỷ đô la trong quý gần đây, như đã được báo cáo vào thứ Tư. Tuy nhiên, điều này không đủ để trấn an các nhà đầu tư về sự tăng trưởng nhanh chóng của công ty trong tương lai. Trong cuộc gọi công bố kết quả kinh doanh, các nhà phân tích đã đặt ra nhiều câu hỏi cho CEO Jensen Huang về triển vọng của Nvidia nếu các công ty công nghệ bắt đầu sử dụng các phương pháp mới để cải thiện mô hình AI của họ.

2. Phương pháp "Test-time scaling" và tầm quan trọng của nó

Phương pháp "Test-time scaling", được sử dụng trong mô hình o1 của OpenAI, đã được đề cập khá nhiều. Ý tưởng này cho rằng các mô hình AI sẽ đưa ra câu trả lời tốt hơn nếu được cung cấp thêm thời gian và sức mạnh tính toán để "suy nghĩ" kỹ lưỡng hơn về các câu hỏi. Cụ thể, phương pháp này bổ sung thêm tính toán vào giai đoạn suy luận AI, tức là mọi thứ xảy ra sau khi người dùng nhấn Enter cho lời nhắc của họ.

3. Phản hồi của CEO Nvidia trước sự thay đổi phương pháp

CEO Nvidia được hỏi liệu ông có thấy các nhà phát triển mô hình AI đang chuyển sang các phương pháp này hay không, và các chip cũ hơn của Nvidia sẽ hoạt động như thế nào cho việc suy luận AI.

Huang cho biết o1, và "Test-time scaling" nói chung, có thể đóng vai trò lớn hơn trong hoạt động kinh doanh của Nvidia trong tương lai, gọi đó là "một trong những bước phát triển thú vị nhất" và "một định luật mở rộng mới". Huang đã cố gắng hết sức để đảm bảo với các nhà đầu tư rằng Nvidia đang ở vị trí tốt để thích ứng với sự thay đổi này. Phát biểu của CEO Nvidia phù hợp với những gì CEO Microsoft Satya Nadella đã nói trên sân khấu tại một sự kiện của Microsoft vào thứ Ba: o1 đại diện cho một cách thức mới cho ngành công nghiệp AI để cải thiện các mô hình của mình.

4. Ảnh hưởng đến ngành công nghiệp chip

Đây là một vấn đề lớn đối với ngành công nghiệp chip vì nó đặt trọng tâm lớn hơn vào suy luận AI. Mặc dù các chip của Nvidia là tiêu chuẩn vàng cho việc huấn luyện các mô hình AI, nhưng có một loạt các công ty khởi nghiệp được tài trợ tốt đang tạo ra các chip suy luận AI cực nhanh, chẳng hạn như Groq và Cerebras. Điều này có thể khiến không gian hoạt động của Nvidia trở nên cạnh tranh hơn.

5. Sự tiếp tục phát triển mô hình AI và quan điểm của các CEO khác

Mặc dù các báo cáo gần đây cho rằng sự cải tiến trong các mô hình thế hệ đang chậm lại, Huang nói với các nhà phân tích rằng các nhà phát triển mô hình AI vẫn đang cải thiện các mô hình của họ bằng cách thêm nhiều tính toán và dữ liệu hơn trong giai đoạn đào tạo trước. CEO Anthropic Dario Amodei cũng cho biết vào thứ Tư, trong một cuộc phỏng vấn trên sân khấu tại hội nghị Cerebral Valley ở San Francisco, rằng ông không thấy sự chậm lại trong phát triển mô hình.

Huang nói: "Sự mở rộng đào tạo mô hình nền tảng vẫn còn nguyên vẹn và đang tiếp tục. Như các bạn biết, đây là một định luật thực nghiệm, không phải là một định luật vật lý cơ bản, nhưng bằng chứng cho thấy nó vẫn tiếp tục mở rộng. Tuy nhiên, điều chúng ta đang học được là nó không đủ."

6. Nvidia khẳng định vị thế dẫn đầu

Huang lưu ý rằng hầu hết khối lượng công việc tính toán của Nvidia hiện nay là xung quanh việc đào tạo trước các mô hình AI - không phải suy luận - nhưng ông cho rằng điều đó nhiều hơn là do tình trạng hiện tại của thế giới AI. Ông nói rằng một ngày nào đó sẽ có nhiều người chạy các mô hình AI hơn, có nghĩa là sẽ có nhiều suy luận AI hơn. Huang lưu ý rằng Nvidia hiện là nền tảng suy luận lớn nhất thế giới và quy mô cũng như độ tin cậy của công ty mang lại cho nó một lợi thế rất lớn so với các công ty khởi nghiệp.

Huang nói: "Hy vọng và ước mơ của chúng tôi là một ngày nào đó, thế giới sẽ thực hiện rất nhiều suy luận, và đó là khi AI thực sự thành công. Mọi người đều biết rằng nếu họ đổi mới dựa trên CUDA và kiến trúc của Nvidia, họ có thể đổi mới nhanh hơn, và họ biết rằng mọi thứ đều sẽ hoạt động."

7. Kết luận

Mặc dù có những lo ngại về sự thay đổi phương pháp trong việc phát triển mô hình AI, CEO Nvidia vẫn tự tin về vị thế dẫn đầu của công ty nhờ vào nền tảng suy luận mạnh mẽ và độ tin cậy của kiến trúc. Tuy nhiên, sự cạnh tranh trong ngành công nghiệp chip vẫn rất khốc liệt, và Nvidia sẽ cần phải tiếp tục đổi mới để duy trì vị thế độc tôn của mình.