Jensen Huang và tương lai điện toán: Từ thời đại GPU đến thế giới Robot và Omniverse

Bài viết này hé lộ hành trình “tái phát minh” điện toán của Jensen Huang, CEO công ty dẫn đầu thế giới về xử lý song song, từ nền tảng GPU phục vụ game đến kỷ nguyên AI, robot, và vũ trụ ảo Omniverse, hứa hẹn thay đổi toàn diện tương lai.

Điện Toán Song Song: Nền Tảng Khởi Nguồn

Khi nhắc tới những thay đổi mang tính cách mạng trong ngành công nghệ, tên tuổi Jensen Huang không thể thiếu. Người đàn ông đứng sau công ty NVIDIA đã biến từ một hãng chuyên sản xuất bộ xử lý đồ họa phục vụ game thành trụ cột của kỷ nguyên điện toán song song. Tư duy “tái phát minh” điện toán của ông xuất phát từ một quan sát mang tính đột phá: hầu hết thuật toán trong phần mềm có một phần nhỏ (khoảng 10% khối lượng mã) tiêu tốn đến 90% tài nguyên tính toán, và phần còn lại chỉ mang tính tuần tự. Từ sự thật này, việc thiết kế các bộ xử lý có khả năng xử lý song song mạnh mẽ được xem là “chìa khóa vàng” để tăng tốc độ, giúp máy tính thực thi nhiều phép tính cùng lúc.

Những năm 1990, nhu cầu tạo môi trường đồ họa đẹp mắt và nhanh trong game bùng nổ, nhưng bộ xử lý trung tâm (CPU) truyền thống không thể “gánh” hết khối lượng tính toán cho đồ họa 3D. Từ đó, công ty do Jensen Huang dẫn dắt tập trung phát triển các bộ xử lý đồ họa chuyên dụng với tên gọi GPU (Graphics Processing Unit). Ban đầu, GPU dành cho game là “nơi thử nghiệm” hoàn hảo: thị trường trò chơi điện tử đông đảo, nhiều nhà phát triển sẵn sàng chi trả để tạo ra những thế giới ảo chi tiết và mượt mà. Khi nhu cầu thị trường đủ lớn, GPU liên tục được cải tiến, cho phép công ty có nguồn lực đầu tư R&D (nghiên cứu và phát triển) khổng lồ.

Ngay từ giai đoạn đầu, GPU thể hiện sức mạnh khó tin. Một ví dụ nổi bật: thay vì phải tính toán từng điểm ảnh (pixel) trên màn hình, GPU có thể xử lý hàng loạt phép tính đồ họa song song. Điều này được so sánh với thí nghiệm “bắn” sơn của hai robot:

• Robot đầu tiên bắn từng viên bi sơn tuần tự, giống như CPU chỉ giải quyết tác vụ theo chuỗi.
• Robot thứ hai xả toàn bộ loạt bi sơn cùng lúc, tương tự GPU xử lý đồng thời.

Mức độ “phun” dữ liệu vượt trội của GPU chính là yếu tố cốt lõi, kéo theo hàng loạt ý tưởng mới mẻ về cách ứng dụng nó trong các lĩnh vực khác, không chỉ giới hạn ở game.

CUDA Và Cuộc Cách Mạng AI

Khi nhận thấy tiềm năng của GPU vượt xa phạm vi giải quyết đồ họa, Jensen Huang quyết định tạo nền tảng chung cho các nhà phát triển. Đó là việc giới thiệu CUDA (Compute Unified Device Architecture), cho phép nhà khoa học và kỹ sư lập trình bằng các ngôn ngữ quen thuộc như C/C++. Thay vì “đánh lừa” GPU qua các lệnh đồ họa, họ có thể tiếp cận trực tiếp sức mạnh tính toán song song để giải các bài toán phức tạp.

Năm 2012 chứng kiến bước ngoặt vang dội của AI khi mô hình AlexNet, do ba nhà nghiên cứu Geoff Hinton, Ilya Sutskever và Alex Krizhevsky phát triển, đánh bại đối thủ trong một cuộc thi nhận diện hình ảnh danh tiếng. AlexNet sử dụng GPU trong quá trình huấn luyện mạng nơ-ron, qua đó thể hiện sức mạnh: GPU rút ngắn thời gian xử lý và giảm chi phí so với siêu máy tính dùng CPU.

“Chính GPU đã góp phần mở khóa cánh cửa để chúng tôi có thể huấn luyện mô hình nhanh hơn và với quy mô dữ liệu lớn hơn,” một nhà nghiên cứu AI (từ Đại học Toronto) từng chia sẻ.

Sau cột mốc này, ngành trí tuệ nhân tạo bùng nổ. Các mô hình học sâu (deep learning) liên tục ra đời, ứng dụng từ nhận dạng giọng nói, ngôn ngữ đến mô phỏng sinh học, khiến nhiều người ví GPU như “cỗ máy thời gian” đưa con người chạm tới những điều trước đây chỉ thuộc về tưởng tượng.

Jensen Huang cùng đội ngũ nhận định: nếu mạng nơ-ron sâu có thể “học” nhận diện hình ảnh, vậy chúng còn có thể học gì khác? Câu trả lời là gần như mọi loại dữ liệu: văn bản, âm thanh, phân tử protein, cấu trúc hóa học… Miễn là ta có đủ dữ liệu, mô hình học sâu có khả năng tìm ra quy luật tiềm ẩn.

Chẳng hạn, việc dự đoán các cấu trúc protein từ chuỗi amino acid – điều từng tốn nhiều năm giả lập trên siêu máy tính – giờ có thể giải quyết nhanh hơn bằng GPU. Khả năng song song này giúp một nhà khoa học ở lĩnh vực hóa học tính toán đã phải thốt lên đầy cảm kích: “Nhờ GPU, tôi có thể làm trọn vẹn công trình nghiên cứu suốt đời mình… ngay trong đời mình.”

Omniverse, Cosmos Và Tương Lai Robot

Khi AI trưởng thành, tầm nhìn của Jensen Huang không dừng lại ở phần mềm. Ông dự báo: “Mọi thứ có thể di chuyển sẽ trở thành robot, và điều đó sẽ đến sớm hơn chúng ta nghĩ.” Tham vọng này thúc đẩy công ty phát triển các nền tảng như Omniverse và Cosmos, tạo ra mô hình thế giới ảo phức tạp để huấn luyện robot mà không cần tốn chi phí vật lý.

Truyền thống, robot phải “học” trong môi trường thật, vừa tốn thời gian, vừa mạo hiểm vì có thể hỏng hóc. Omniverse giả lập môi trường 3D rất chân thực, tích hợp nguyên tắc vật lý, ma sát, quán tính, trọng lực. Với Cosmos – “ngôn ngữ của thế giới” – robot không chỉ nhìn bằng mắt thường mà còn “hiểu” quy luật vật lý, quan hệ không gian. Từ đó, robot có thể lặp đi lặp lại hàng triệu kịch bản trong vài giờ, điều không thể đạt được trong môi trường thật.

Thử tưởng tượng một cánh tay robot trong nhà kho: thay vì phải chạy tới lui trên sàn, nó “tập” trong Omniverse để nắm rõ đường đi tối ưu, tránh va chạm. Khi triển khai ra thực tế, robot đã có “kinh nghiệm” như một công nhân lành nghề.

Với tốc độ phát triển này, viễn cảnh một trợ lý robot như R2-D2 đi kèm chúng ta mọi lúc mọi nơi không còn xa vời. Jensen Huang mô tả rằng R2-D2 có thể “sống” dưới nhiều dạng:

• Trên xe hơi, giúp lái xe tự động hoặc giải trí.
• Trong nhà, đảm trách việc dọn dẹp.
• Trong điện thoại, hỗ trợ giọng nói và xử lý tác vụ thông minh.

Suy nghĩ của ông về tương lai robot: “(Omniverse và Cosmos sẽ tạo ra vô hạn những thế giới mô phỏng vật lý. Robot học từ đó, rồi bước ra đời thực và sẵn sàng phục vụ. Tất cả chỉ còn là vấn đề thời gian.)”*

Những Thách Thức: An Toàn, Tính Minh Bạch Và Giới Hạn Vật Lý

Bên cạnh viễn cảnh tươi sáng, Jensen Huang cũng nêu rõ các thách thức lớn. Cụ thể, AI và robot có thể gây ra sai sót nguy hiểm nếu không được kiểm soát tốt. Tính an toàn, giảm “ảo tưởng” (hallucination) và chống giả mạo (deepfake) là những bài toán hóc búa.

Các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT hay Bard có xu hướng “ảo tưởng”, tạo ra thông tin sai khi ngữ cảnh không đủ rõ ràng. Do đó, xu hướng hiện nay là “neo” mô hình vào dữ liệu thực tế thông qua tìm kiếm hoặc tài liệu sẵn có. Tương tự, trong Omniverse, robot phải “neo” vào định luật vật lý, giảm thiểu nguy cơ “suy luận” thiếu cơ sở.

Nếu robot lái xe, vận hành máy bay, hoặc hỗ trợ phẫu thuật, bất kỳ lỗi nào cũng đe dọa tính mạng con người. Tư duy của Jensen Huang là thiết kế hệ thống an toàn “nhiều tầng”, giống như hàng không:

• Phần cứng có thể được nhân bản (redundant) để phòng hỏng hóc.
• Phần mềm AI có mô-đun giám sát lẫn nhau.
• Môi trường xung quanh (các cảm biến, quy tắc, trung tâm điều khiển) cũng đóng vai trò đối chiếu, đảm bảo robot hành xử đúng.

Tầm Quan Trọng Của Niềm Tin Và Tầm Nhìn Dài Hạn

Để đạt được những cuộc cách mạng này, Jensen Huang nhấn mạnh vào hai chữ “niềm tin.” Ban lãnh đạo công ty đã rót hàng chục tỷ đô la vào nghiên cứu AI và GPU từ những ngày còn mơ hồ. Và thực tế cho thấy, họ đúng.

Động lực bên trong Jensen Huang rất đơn giản: “Nếu chúng tôi không xây, họ (các nhà khoa học) không thể đến. Nếu chúng tôi xây, sẽ có ngày họ tìm đến.” Niềm tin ấy lớn đến mức chấp nhận rủi ro, chấp nhận đầu tư dài hạn qua hàng thập kỷ, miễn là nguyên lý cốt lõi không thay đổi:

1. Điện toán song song (tăng tốc bằng GPU) là tương lai.
2. Mô hình học sâu có khả năng mở rộng vô hạn, miễn còn dữ liệu.
3. Cải tiến thiết kế phần cứng-phần mềm phải liên tục để đáp ứng nhu cầu ngày càng lớn.

Ông cũng tin rằng dòng chảy đổi mới sáng tạo của AI sẽ không dừng lại ở “transformer” – kiến trúc đột phá đứng sau ChatGPT. Vì khoa học không bao giờ dậm chân tại chỗ, sẽ luôn có biến thể mới, ý tưởng mới, và một kiến trúc phần cứng linh hoạt là điều kiện tiên quyết.

Đầu năm 2016, công ty giới thiệu hệ thống DGX đầu tiên, trị giá 250.000 USD. Khi đó, gần như không ai ngoài một số ít phòng thí nghiệm AI nghĩ đến việc mua “siêu máy tính” chuyên cho học sâu. Nhưng Jensen Huang vẫn gửi tặng chiếc DGX-1 đến OpenAI. Nhiều người từng đặt câu hỏi: Liệu có hoang phí? Thực tế, DGX-1 thúc đẩy nhanh chóng quá trình nghiên cứu AI tại OpenAI.

Ở thời điểm hiện tại, một phiên bản DGX nhỏ gọn, thiết kế như một chiếc “PC” cỡ vừa, có giá 3.000 USD và hiệu suất cao hơn gấp nhiều lần so với DGX-1 đời đầu. Tất cả đều thể hiện quy luật “tiến hóa” về hiệu suất – chi phí nhờ công nghệ GPU, song song với niềm tin mãnh liệt và đầu tư bền bỉ.

Cơ Hội Vàng Để Trở Thành ‘Siêu Nhân’

Với sự bùng nổ của AI, chúng ta đang đứng trước cột mốc lịch sử. Mọi người đều có thể “chạm” vào sức mạnh điện toán siêu việt – từ mô hình xử lý ngôn ngữ, hình ảnh, đến robot cá nhân. Thử hình dung: hôm nay, bạn dùng máy tính gõ lệnh, tra cứu thông tin thủ công. Ngày mai, chỉ với câu lệnh miệng hoặc gõ ngắn gọn, bạn được AI tạo sẵn mã nguồn, phác thảo thiết kế, viết báo cáo.

Jensen Huang gọi đây là cách con người “trở thành siêu nhân” khi có AI kề bên. “Chúng tôi đưa máy tính đến với mọi người, và giờ là đưa AI đến với mọi người,” ông nhấn mạnh. Không còn rào cản hạ tầng, chỉ còn câu hỏi chúng ta sẽ tận dụng nó như thế nào.

• Viện nghiên cứu khí hậu có thể chạy mô phỏng thời tiết quy mô lớn trong vài giờ, thay vì vài ngày.
• Phòng thí nghiệm dược phẩm giả lập và “thử” hàng triệu hợp chất trong mô hình ảo.
• Xe tự hành “tập lái” dưới vô vàn tình huống giao thông Omniverse.

Tất cả đều nhờ kết hợp GPU, AI và cơ sở hạ tầng phần mềm tối ưu. Khi ranh giới giữa ảo và thật ngày càng mờ đi, cũng là lúc tiềm năng sáng tạo của con người bùng nổ.

Theo Jensen Huang, để không bị bỏ lại, ai cũng cần làm quen với AI. Học cách đặt câu hỏi để nhận trợ giúp lập trình, phân tích, sáng tạo. Trong lĩnh vực bất kỳ – luật, y tế, giáo dục, kỹ thuật – việc “thân thiện” với AI sẽ tăng hiệu quả công việc lên gấp nhiều lần.

“Nếu tôi là sinh viên, điều đầu tiên tôi sẽ làm là học cách sử dụng AI như một gia sư cá nhân. AI mang lại cho bạn sự tự tin và cảm hứng để tiến xa hơn.”

Tương Lai Đặt Trong Tay Mỗi Người

Nhìn vào bức tranh tổng thể, ta thấy hành trình của Jensen Huang và công ty của ông không chỉ là câu chuyện về công nghệ, mà còn là câu chuyện về niềm tin, sự kiên định và tầm nhìn. Bắt đầu với game, GPU chinh phục lĩnh vực đồ họa, rồi bứt phá sang AI và cuối cùng hòa quyện cùng thế giới robot, y sinh, vũ trụ ảo.
Những khái niệm như Omniverse hay Cosmos có thể nghe xa vời, nhưng thực tế chúng đang âm thầm thay đổi cách robot “tư duy,” cách các nhà khoa học dự đoán vật liệu, cách kỹ sư thiết kế. Tất cả vẽ nên một lộ trình để con người, với trợ thủ AI hùng mạnh, đạt đến hiệu suất gần như “siêu nhân.”

Trong bối cảnh này, mỗi cá nhân có cơ hội trở thành “nhà phát minh” cho công việc riêng của mình. Từ một giáo viên muốn chuẩn bị bài giảng sinh động, một bác sĩ muốn tối ưu phác đồ điều trị, đến một nhà nghiên cứu vật liệu muốn tăng tốc giả lập.

Chìa khóa là kết hợp hiểu biết chuyên môn với khả năng tận dụng AI. Cũng giống như thế hệ trước phải học soạn thảo văn bản, gửi email, dùng internet, thế hệ hôm nay phải học cách trò chuyện và “hợp tác” với AI.

Jensen Huang chia sẻ một góc nhìn: khi xã hội tràn ngập siêu máy tính, khi AI hiện diện khắp nơi, người ta dễ lo ngại công việc của mình sẽ bị thay thế. Nhưng kinh nghiệm của ông cho thấy, “khi bạn được hỗ trợ bởi những bộ óc siêu việt, bạn không mất đi giá trị, bạn trở nên mạnh mẽ hơn và sẵn sàng giải quyết các thách thức lớn hơn.”

Trải qua gần ba thập kỷ, hành trình “tái phát minh” điện toán của Jensen Huang là minh chứng sống động cho tinh thần dám nghĩ, dám làm, và sẵn sàng đặt niềm tin vào khoa học. Từ những ngày đầu NVIDIA chỉ tập trung vào đồ họa game, tới hôm nay trở thành “xương sống” của nhiều lĩnh vực then chốt như xe tự hành, nghiên cứu thuốc, siêu máy tính AI – đó là đoạn đường không trải hoa hồng, nhưng đã định hình cả một kỷ nguyên công nghệ.

Cuối cùng, tương lai đang mở rộng cửa. Robot “mọc lên” từ nhà bếp đến nhà kho, xe tự lái len lỏi trên phố, mô hình 3D chính xác từng milimet. Không chỉ dừng lại ở đó, AI đang hỗ trợ con người trong tư duy, sáng tạo và tự do vươn tới giới hạn mới. Liệu chúng ta có sẵn sàng nắm bắt cơ hội và cùng nhau khai phá kỷ nguyên “siêu nhân” – nơi mỗi người đều có thể vươn cao hơn nhờ AI? Câu trả lời nằm ở chính bản thân chúng ta.