Trong chuyến thăm Bắc Kinh gần đây, Chủ tịch Nvidia, Jensen Huang, đã chia sẻ những trải nghiệm thú vị từ quãng thời gian học tập của mình. Ông tiết lộ rằng đã hoàn thành việc học đại học vào tuổi 20. Nếu được trở lại thời điểm đó với vai trò "Jensen trẻ", ông nhấn mạnh rằng sẽ ưu tiên nghiên cứu sâu hơn về Khoa học Vật lý, thay vì theo đuổi ngành Khoa học Phần mềm. Những chia sẻ này không chỉ khơi dậy sự tò mò mà còn cung cấp cái nhìn sâu sắc về con đường phát triển sự nghiệp của một trong những lãnh đạo hàng đầu trong công nghệ hiện nay.
Theo thông tin từ LinkedIn, Jensen Huang đã hoàn thành chương trình cử nhân chuyên ngành kỹ sư điện tại Đại học Bang Oregon vào năm 1984. Sau đó, ông tiếp tục theo đuổi học vị thạc sĩ kỹ thuật điện tại Đại học Stanford và tốt nghiệp vào năm 1992.
Vào tháng 4 năm 1993, tại một nhà hàng Denny's ở San Jose, California, ông Huang đã cùng với các kỹ sư Chris Malachowsky và Curtis Priem tạo nên dấu ấn lịch sử khi đồng sáng lập Nvidia. Đây là khởi đầu cho một trong những công ty công nghệ hàng đầu trong lĩnh vực đồ họa và trí tuệ nhân tạo ngày nay.
Sau hơn ba thập kỷ dưới sự dẫn dắt của ông Huang, Nvidia đã vươn lên thành công ty giá trị nhất toàn cầu. Chỉ tuần trước, công ty này đã ghi tên vào lịch sử khi trở thành doanh nghiệp đầu tiên đạt mức vốn hóa thị trường 4.000 tỷ USD, vượt qua các tên tuổi lớn như Apple và Microsoft. Sự kiện này không chỉ khẳng định vị thế mà còn minh chứng cho sự phát triển vượt bậc của ngành công nghệ chíp.
Trong chuyến công tác tại Bắc Kinh, CEO của Nvidia, Jensen Huang đã thu hút sự chú ý của giới truyền thông và cộng động công nghệ. Sự xuất hiện của ông đánh dấu tầm quan trọng của Nvidia trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và công nghệ đồ họa hiện đại. Hình ảnh của ông trong chuyến đi này không chỉ là biểu tượng cho sự phát triển mạnh mẽ của công ty mà còn thể hiện những bước đi chiến lược mới trong khuôn khổ thị trường toàn cầu. [Ảnh: Reuters]
Ông Jensen Huang nhấn mạnh tầm quan trọng của Khoa học Vật lý trong bối cảnh phát triển trí tuệ nhân tạo. Ông cho rằng việc nắm vững kiến thức về các định luật vật lý, lực ma sát và mối quan hệ nhân - quả sẽ là yếu tố quyết định cho thế hệ AI tiếp theo, được gọi là “AI vật lý” hoặc “AI lý luận”. Sự hiểu biết này không chỉ nâng cao khả năng xử lý thông tin mà còn giúp AI phát huy tối đa tiềm năng trong các ứng dụng thực tế.
Khoa học Vật lý là một lĩnh vực quan trọng trong khoa học tự nhiên, tập trung vào nghiên cứu các hệ thống không sống và hiện tượng vật chất. Nó bao gồm nhiều lĩnh vực đa dạng như vật lý, hóa học, thiên văn học và khoa học trái đất. Những hiểu biết từ Vật lý không chỉ giúp chúng ta hiểu về thế giới xung quanh mà còn góp phần vào sự phát triển của công nghệ và ứng dụng trong đời sống hàng ngày.
Ông Jensen Huang đã chỉ ra rằng sự giao thoa giữa trí tuệ nhân tạo và Khoa học Vật lý ngày càng trở nên mạnh mẽ. Xu hướng này đang tạo ra những biến chuyển lớn lao trong nhiều ngành công nghiệp và lĩnh vực nghiên cứu khoa học.
Các chip GPU của NVIDIA hiện đang đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các mô hình trí tuệ nhân tạo hàng đầu, bao gồm cả ChatGPT. Những công nghệ này không chỉ thúc đẩy hiệu suất mà còn mở ra nhiều khả năng mới cho lĩnh vực AI. (Ảnh: Reuters)
AI đang được ứng dụng rộng rãi để đẩy nhanh quá trình mô phỏng và phân tích dữ liệu thực nghiệm. Công nghệ này đóng vai trò quan trọng trong việc khám phá những quy luật vật lý mới. Ngoài ra, nó còn giúp tự động hóa quy trình nghiên cứu trong nhiều lĩnh vực quan trọng như vật liệu học, vật lý lượng tử, nghiên cứu khí hậu và năng lượng hạt nhân. Sự kết hợp giữa AI và các lĩnh vực khoa học này hứa hẹn sẽ mang đến những bước tiến đột phá trong tương lai.
Các kỹ thuật học máy, bao gồm học có giám sát, học không giám sát và học tăng cường, đang đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao khả năng của AI. Những phương pháp này không chỉ giúp máy tính xử lý dữ liệu nhiễu mà còn tối ưu hóa các thí nghiệm, rút ngắn thời gian nghiên cứu. Sự phát triển này mở ra cơ hội mới cho nhiều lĩnh vực và thúc đẩy tiến bộ vượt bậc trong công nghệ.
Sự kết hợp giữa trí tuệ nhân tạo và vật lý không chỉ mở ra những cơ hội mới mà còn đặt ra không ít thách thức. Việc cần đến dữ liệu lớn và tài nguyên tính toán khổng lồ là điều không thể tránh khỏi. Đồng thời, nguy cơ thiên lệch trong mô hình cũng là một vấn đề cần lưu ý. Tuy nhiên, nhiều nghiên cứu liên ngành đang tiến hành để tìm ra giải pháp. Sự tham gia của các tập đoàn công nghệ hàng đầu như Nvidia đang giúp gỡ rối những hạn chế này, tạo tiền đề cho những đột phá trong tương lai.
Tuyên bố của vị tỷ phú giàu thứ 6 thế giới không chỉ mang tính chất khuyên bảo cho thế hệ sinh viên mới mà còn định hình chiến lược phát triển của ngành trí tuệ nhân tạo toàn cầu. Trong bối cảnh hiện nay, AI không chỉ dừng lại ở việc xử lý dữ liệu. Công nghệ này đang từng bước học hỏi để hiểu và tương tác một cách thông minh hơn với môi trường vật lý xung quanh.
