Lần đầu tiên Jensen Huang thử ChatGPT, ông yêu cầu nó viết một bài thơ về công ty ông. Hơn một thập kỷ trước, Huang đã đánh cược rằng những con chip máy tính của Nvidia có thể trở thành bộ não cho trí tuệ nhân tạo (AI), rất hài lòng với kết quả:  “NVIDIA thách thức nào cũng vượt qua. / Mạnh mẽ thay những GPU (bộ xử lý đồ họa) và AI tuyệt hảo, / Vững bước tiến ở tuyến đầu công nghệ cao xa.” Bài thơ AI đó có thể coi như bằng chứng rằng khoản cược của Huang đã thành công.

Trong phần lớn 30 năm qua, chip của Nvidia đã là động cơ chính cho những vụ nổ hoàn toàn giống thật và những tán cây xanh tươi sinh động trong trò chơi điện tử như Call of Duty và Counter-Strike, nhưng Huang tin tưởng rằng chip của công ty cũng đặc biệt phù hợp để lọc những bộ dữ liệu khổng lồ mà AI cần.

Để thử nghiệm giả thuyết đó, ông đã chỉ đạo cho nhóm của mình phát triển một máy chủ được thiết kế cho AI và giao máy đầu tiên như vậy vào năm 2016 cho Elon Musk và Sam Altman, những nhà sáng lập của OpenAI. 

Được gọi là một siêu máy tính AI, chiếc máy trị giá 129 ngàn đô la Mỹ có kích thước bằng một chiếc va ly và bao gồm tám bộ xử lý đồ họa liên kết với nhau có thể xử lý lượng dữ liệu trong hai tiếng đồng hồ bằng hơn sáu ngày nếu dùng bộ xử lý máy tính truyền thống.

Đích thân Huang mang nó tới văn phòng công ty khởi nghiệp OpenAI, coi như làm quà, và khi ông giới thiệu thiết bị, Musk rạng rỡ bên cạnh chiếc hộp bạc như một người cha tự hào vừa được chào đón đứa con ra đời.

Kể từ đó, Musk và Altman đã cãi cọ và đường ai nấy đi, nhưng họ vẫn giống nhau trên một phương diện: mỗi người đều tìm cách tiếp cận chip của Nvidia cho các dự án khác nhau. OpenAI ra mắt ChatGPT cuối năm 2022, với một bộ não gồm hơn 20 ngàn bộ xử lý đồ họa của Nvidia.

Tháng 2.2023, theo công ty nghiên cứu Similarweb, chatbot này đạt mốc 100 triệu người dùng, hẳn là một thắng lợi với OpenAI nếu việc vận hành nó không quá đắt đỏ. Microsoft đã cam kết hơn 10 tỉ đô la Mỹ tiền đầu tư, giúp trang trải chi phí xây dựng máy tính ngày một tăng lên, và Altman, CEO của hãng khởi nghiệp này, sẽ cần thêm hàng đống chip nữa từ Nvidia để đáp ứng nhu cầu. 

Huang nói ông không dùng ChatGPT nhiều, nhưng đã đăng ký gói 20 đô la mỗi tháng. “Ông ấy (Altman) đang cần tiền, ” Huang đùa. Và mọi công ty đang muốn tham gia vào đợt bùng nổ AI này đều sẽ như vậy.

Con chip của Nvidia là thiết bị tối quan trọng cho hạ tầng đám mây mà Alphabet, Amazon và Microsoft đang sử dụng. Những hãng điều hành trung tâm dữ liệu tổng cộng đã chi ra 15 tỉ đô la vào năm 2022 để đặt hàng số lượng lớn từ Nvidia. 

“Ta sẽ thấy hằng hà sa số những thứ tương tự như ChatGPT,” Huang nói trong một cuộc phỏng vấn ngày 17.5.2023 ở tổng hành dinh Nvidia tại Santa Clara, California. “Đây cơ bản là một cuộc tái sinh, một cuộc phát minh lại máy tinh mà chúng ta từng biết.” 

Một tuần sau, Huang cho các nhà đầu tư thấy cuộc tái sinh đó có ý nghĩa như thế nào với việc làm ăn của Nvidia. Doanh số hàng quý từ các trung tâm dữ liệu - mà Nvidia giờ gọi là “nhà máy AI” - tăng 14%, lên mức kỷ lục 4,28 tỉ đô la.

Dự báo doanh số mùa hẻ của họ cao hơn 53% so với mong đợi của giới phân tích, đưa định giá công ty vượt mốc một ngàn tỉ đô la. Đó mới là công ty thứ chín trong lịch sử vượt qua mốc đó. Chỉ sau một đêm, Nvidia đã tăng trưởng gần bằng giá trị vốn hóa thị trường của một địch thủ lâu đời, Advanced Micro Devices (AMD), và hiện giá trị gấp bảy lần so với đối thủ Intel. 

Ít nhất ba nhà phân tích ở Phố Wall dùng cùng một từ trong tựa đề các báo cáo của họ: “Wow. ” Việc Huang tổ chức cuộc chuyển đổi từ sản xuất chip cho trò chơi điện tử sang hãng AI tiên phong thường được giải thích là nhờ năng lực kỳ diệu nhìn thấy tương lai của ông. Cấp dưới của ông giải thích cho năng lực đó bằng những câu chuyện quen thuộc.

Ian Buck, phó chủ tịch mảng máy tính hoạt động cường độ cao, nói Nvidia là một công ty khởi nghiệp hoạt động như một đội nhóm không có chỗ cho chính trị văn phòng, tức nói lại những điều mà 11 đồng nghiệp khác của ông cũng đã nói khi trả lời phỏng vấn Bloomberg Businessweek. 

Họ nghe như thể cũng đã nhận cùng dữ liệu huấn luyện chung chung như ChatGPT. Thực tế là Huang đã sai cũng nhiều như khi ông đã đúng. Nvidia thất bại trong cách tiếp cận với điện thoại thông minh, họ đã ra mắt một số card đồ họa máy tính không ai xài, đã rao giảng những xu hướng chết yểu (“đào tiền mã hóa sẽ là lâu dài”) và từng bị giới quản lý và các đối thủ qua mặt trong nỗ lực trị giá 40 tỉ đô la hòng mua lại hãng thiết kế chip Arm. 

Huang bộc lộ cảm nhận sinh tồn được lập trình sâu sắc trong tính cách. Điều đó có thể là lạnh lùng đóng cửa một dự án ngay khi nhận ra Nvidia không thể chiến thắng, hay có thể là sỉ nhục một nhân sự cấp cao chỉ để nêu quan điểm.

Ông nói đầy tự hào về chuyện từng bảy lần suýt sập tiệm và sẵn sàng chấp nhận mạo hiểm hết lần này tới lần khác vì tới cuối cùng ông sẽ làm chủ tương lai của ngành máy tính. Nvidia đột ngột trở thành cốt lõi cho công nghệ quan trọng nhất thế giới hiện tại.

Họ sở hữu 80% thị phần mảng chip cụ thể tên gọi thiết bị tăng tốc cho trung tâm dữ liệu, và thời gian chờ sản phẩm xử lý AI của họ hiện giờ là tám tháng. Nhiều công ty công nghệ lớn là khách hàng của Nvidia.

Nhưng một số khách hàng lớn nhất của Huang đang dự tính tự thiết kế con chip theo yêu cầu của họ suốt nhiều năm, nhằm giảm tình trạng phụ thuộc vào những nhà cung cấp như Nvidia. Còn hiện giờ, họ đang phải chấp nhận. 

“Nvidia phải vấp ngã kiểu gì đó thì một đối thủ cạnh tranh mới có cơ hội,” Chris Mack, nhà phân tích ở Harding Loevner LP, công ty đầu tư sở hữu số cổ phiếu Nvidia trị giá khoảng 160 triệu đô la, nói. “Không có doanh nghiệp thay thế khả dĩ nào.” 

AI, hay bài thơ của ChatGPT, phần mềm cho xe tự lái, những bức ảnh AI tạo sinh, trở nên khả dĩ là nhờ Ampere 100. Được đặt tên theo nhà vật lý người Pháp thế kỷ 19 André-Marie Ampère, con chip này có kích thước một hộp diêm.

Bề mặt của nó có vẻ nhẵn nhụi, nhưng xem dưới kính hiển vi thì khác: khoảng 54 tỉ chi tiết nhỏ xíu lộ ra, được sắp xếp như một tấm bản đồ hệ thống tàu điện ngầm Tokyo. Các kỹ sư chip của Nvidia đã mất bốn năm tinh chỉnh lại bản vẽ số để tạo ra A100 trước khi gửi thiết kế cho Taiwan Semiconductor Manufacturing (TSMC) hay Samsung Electronics sản xuất.

Khi bản mẫu đã sẵn sàng, nó được chuyển sang Mỹ, rồi như một vị khách VIP, được chở bằng xe riêng từ phi trường tới văn phòng của Nvidia. Ở đó, nó sẽ được đưa vào một phòng thí nghiệm bít bùng với màn che và ống làm mát treo trên trần nhà. (Không cẩn thận, thì những con chip này có thể trở nên nóng tới mức sẽ bốc cháy.)

Các kỹ sư, có nhiệm vụ đưa những con bọ lửa này vào hoạt động, thường lộ vẻ hoảng sợ tới muốn ngất xỉu khi họ cắm một bản mẫu vào chạy thử. Họ sẽ cầu nguyện nó chạy được và chạy nhanh như vẫn tưởng.

Mọi sai sót có thể phải mất vài tháng và hàng trăm triệu đô la doanh số mất mát mới sửa chữa được. Jonah Alben, phó chủ tịch cấp cao về công nghệ xử lý đồ họa của Nvidia, nói suốt quá trình đó không hề có lúc nào là chiến thắng, mà chỉ là “nỗi lo giảm dần.” 

Vào lúc Huang thành lập Nvidia, những lo lắng đang tăng nhanh. Ông đã 30 tuổi, có bằng thạc sĩ về kỹ thuật điện ở đại học Stanford và đã làm việc ở nhiều hãng sản xuất chip, bao gồm AMD. Ông quyết định mở công ty cùng hai kỹ sư đồng nghiệp vào năm 1993 sau khi nhận ra nhu cầu các bộ xử lý chuyên dụng nhằm cải tiến những trò chơi điện tử mà ông rất thích.

“Tâm trạng phấn khích của ông ấy với tính năng giả lập bay là có thể sờ thấy được,” thành viên ban lãnh đạo Nvidia Tench Coxe nhớ lại. Nhưng những con chip ban đầu của họ, bao gồm con chip dự tính sử dụng cho tay cầm chơi game của hãng Sega Dreamcast, thất bại vì họ đặt cược vào một kết cấu mới không phổ biến với dân phát triển trò chơi điện tử.

Nvidia đang hết tiền mặt (một trong những lần suýt phát sản của ông), nên Huang rút khỏi thỏa thuận với Sega và đột ngột chuyển hướng. Thay vì thế ông tập trung vào một con chip mới được thiết kế cho các máy tính vận hành Microsoft Windows và ký hợp đồng với Dell và Gateway.

Nvidia có lợi nhuận 4,1 triệu đô la vào năm tài khóa 1998, thời đại hoàng kim của trò chơi điện tử trên máy tính, bao gồm việc ra mắt các tựa game như Half-Life và StarCraft. Công ty niêm yết vào năm sau đó. 

“Tôi được thông báo rằng mình là CEO khó bị tiêu diệt nhất,” Huang nói lúc bấy giờ. Tới năm 2006, Nvidia đã bán 500 triệu bộ xử lý đồ họa và có công nghệ được tích hợp vào thiết bị chơi game PlayStation 3 (Sony) và Xbox (Microsoft).

Phần lớn thời gian đó, Huang vẫn ăn mặc như một nhân viên ở Best Buy, “một gã nghiện máy tính,” như mô tả của Jon Rubinstein, người đứng đầu bộ phận kỹ thuật phần cứng cho Apple lúc bấy giờ.

Rồi một hôm ông đột nhiên bắt đầu mặc toàn áo phông đen, quần đen, và một chiếc áo khoác da, rồi có vẻ không bao giờ thay đồ nữa. Trong những cuộc phỏng vấn và sự kiện công cộng, ông nói chuyện đầy khai mở và cũng biết đùa để cho mọi chuyện bớt căng thẳng, nhưng ở văn phòng, ông có thể là một vị sếp thịnh nộ hay chửi thề, theo ba người đã từng trải qua và yêu cầu giấu tên để không bị ông chửi tiếp.

Một người trong số họ nhớ lại rằng nếu Huang không có được câu trả lời ông muốn, ông sẽ yêu cầu, kèm theo những câu chửi bới, rằng vị sếp sẽ phải gọi lên cho được người cấp dưới nào biết câu trả lời là gì. Rồi ông sẽ đợi, trong im lặng nặng nề, kiểm tra hộp thư của ông cho tới khi người kia tới hay gọi điện tới.

Bob Sherbin, một người phát ngôn ở Nvidia, nói tỉ lệ thay nhân sự trong giới lãnh đạo công ty thấp và họ đều “hết sức trung thành” với Huang. “Họ thích óc hài hước của ông và đam mê của ông với công ty,” Sherbin nói. “Và họ biết ông khó khăn nhất là với bản thân mình.” 

Gần như mọi nhân viên được yêu cầu phải nộp thử điện tử về “Năm việc hàng đầu” họ đang làm, với dòng tựa đề chính xác như vậy, và nhiều thư phải gửi thẳng tới cho Huang. Nó phải là danh sách chính xác tóm tắt ngắn gọn những mục tiêu đang cấp thiết của họ, để ông có thể theo dõi.

Ưu tiên số một với Nvidia trong phần lớn thời gian tồn tại của họ là không bị Intel hủy diệt. Mảng trò chơi điện tử đã giúp Nvidia có được một ngách hẹp trong ngành thiết bị xử lý đồ họa, tức GPU. Nhưng các đơn vị xử lý trung tâm của Intel, hay CPU, là tất cả những mảng khác.

Suốt nhiều thập kỷ, Intel là nhà sản xuất chip lớn nhất thế giới. Các CPU của họ có mặt trong hầu hết máy tính tới những năm 1980 và họ nuốt trọn thị phần lố bịch 99% cho bộ xử lý dữ liệu trung tâm. Chip của Intel cũng dùng được cho trò chơi điện tử, nhưng không tốt bằng của Nvidia. 

Khác biệt là thế này: Giả sử bạn đi mua đồ tạp hóa. Xe đẩy hàng của bạn là CPU. Bạn đi giữa những kệ hàng, lấy những gì bạn cần và đi ra chỗ tính tiền. Đó là cách hết sức bình thường khi bạn đi mua đồ.  Tuy nhiên, GPU lại giống như thuê vài chục người cầm giỏ xách tay mua hàng cho bạn. Một người sẽ lấy ngũ cốc, một người lấy trái cây, một người nữa lấy giấy vệ sinh. Mỗi người mua hàng này không mang được nhiều như xe đẩy hàng, nhưng bạn hẳn có thể đoán được cách tiếp cận nào sẽ chiến thắng trong cuộc đua mua hàng nhanh ở siêu thị.

Trong gần như xuyên suốt lịch sử máy tính, điều này chưa bao giờ thật sự quan trọng, nếu như bạn không làm trò chơi điện tử hay biên tập phim. GPU của Nvidia có thể làm những công việc cụ thể và lặp đi lặp lại cần nạp hàng triệu pixel một lúc cho trò chơi điện tử như Grand Theft Auto. 

Trong khi đó, CPU của Intel có thể mở một bảng tính Excel, chạy một trình duyệt web, một video YouTube và vân vân. Cách hoạt động của GPU được gọi là điện toán song song, và Huang nghĩ nó có thể có tác động sâu sắc lên những vấn đề công nghệ thách thức nhất.

Trên lý thuyết, kết nối các GPU lại với nhau có thể mở rộng mạnh mẽ lượng dữ liệu mà một hệ thống có thể xử lý được trong một khoảng thời gian cụ thể bất kỳ. Ông lập luận rằng nó có thể xử lý điều mà ông gọi là kết thúc của quy tắc Moore.

Được người đồng sáng lập Intel Gordon Moore đề xuất vào những năm 1960, quy tắc này nói rằng số transistor trên một con chip sẽ tăng gấp đôi khoảng mỗi hai năm. Dự báo chính xác một cách ấn tượng đó đã dẫn tới hiệu năng tăng mạnh của các bộ vi xử lý trong nửa thế kỷ, tới khi tình hình lâm vào bế tắc khoảng một thế kỷ trước.

Tăng thêm các CPU của Intel ở các trung tâm dữ liệu chỉ khiến lối đi giữa các kệ hàng trong ví dụ kể trên thêm kẹt cứng các xe hàng. Khách hàng bắt đầu tìm kiếm lựa chọn khác từ những năm 2010, mở ra khoảng hở cho Huang. Mô hình GPU vận hành song song của ông có thể thay thế hoàn hảo cho mọi hoạt động xử lý dữ liệu.

Nhưng một rào cản lớn với Nvidia là gần như mọi mã chạy trên các máy chủ thời bấy giờ là được viết cho các CPU, tức cho Intel. May mắn cho Nvidia, Huang có một giải pháp rồi sẽ thành tựu. 

Năm 2006, ông vận động công ty phát triển ngôn ngữ lập trình mới Cuda, viết tắt của “compute unified device architecture” (cấu trúc thiết bị điện toán thống nhất) có thể mở rộng những kiểu phần mềm mà bộ xử lý của Nvidia có thể chạy được. Ý tưởng này khá kỳ quặc. Nhóm Cuda phải tái tạo những quy trình điện toán cơ bản từ lâu đã tồn tại cho các CPU (các thư viện toán, công cụ phát hiện lỗi…), vốn sẽ cho phép các lập trình viên phát triển phần mềm cho những năng lực xử lý song song của GPU. 

Huang sẽ sớm yêu cầu mọi thiết kế chip mới của Nvidia phải tương thích với Cuda, với chi phí rất lớn. Ông khoe trong những cuộc gọi báo cáo kết quả kinh doanh số lượng trường đại học đang giảng dạy Cuda, trong khi giới phân tích tài chính, và thậm chí cả một số nhân viên của ông, bối rối không hiểu chuyện này có liên quan gì tới trò chơi điện tử.  “Trò chơi điện tử mới là con bò sữa của hãng,” một cựu chủ tịch Nvidia nói, ông này cũng muốn giấu tên vì sợ chọc giận Huang. “Và thế giới không do đám nhóc tì chơi điện tử điều hành.” Một thí nghiệm lúc đầu với Cuda diễn ra dưới đáy đại dương. 

WesternGeco, chi nhánh của công ty dầu mỏ Schlumberger NV, hợp tác với đội ngũ của Nvidia để tối ưu hóa một thuật toán dùng thiết bị điện tử quét đáy biển tìm nơi có mỏ dầu, một cựu kỹ sư cấp cao của Nvidia nhớ lại. “Họ có quá nhiều dữ liệu, họ sẽ dùng máy bay trực thăng để chuyển dữ liệu từ tàu tới nơi họ tính toán,” vị này nói. “Mọi dữ liệu cần thiết sẽ được xử lý và chuyển thành mệnh lệnh: ‘Khoan ở đây đi. Tìm ở đây xem sao.’ Những quyết định trị giá 100 triệu đô la theo đúng nghĩa đen.” 

Sử dụng các GPU, những thử nghiệm ban đầu của phần mềm được tạo ra sau đó có thể đào xới dữ liệu nhanh hơn sáu lần so với các máy tính mà WesternGeco từng sử dụng. Giải được một bài toán khó như vậy chứng tỏ rằng công nghệ của Nvidia không chỉ ứng dụng được vào trò chơi điện tử, nhưng vẫn cần bước đột phát lớn hơn trong một cuộc thi có tính học thuật vào năm 2012, triển vọng của giải pháp mới mới trở nên rõ ràng.

Dự án AlexNet đã lập kỷ lục nhờ khả năng nhận diện chính xác nội dung hình ảnh. Tỉ lệ sai số 15,3% giúp họ về nhất, nhiều hơn 10 điểm phần trăm so với đối thủ hạng nhì. Mạng thần kinh này được huấn luyện bằng Cuda và hai GPU của Nvidia. 

AlexNet chứng tỏ rằng AI chạy bằng GPU có thể thực hiện một số nhiệm vụ ở mức tiếp cận với con người. Khi Huang lên sân khấu ở hội thảo của các lập trình viên Nvidia năm 2014, sự kiện tên gọi “Đại nhạc hội Woodstock của giới chuyên gia toán tin,” ông dành phần lớn công sức tuyên xưng tương lai của AI. 

“Người ta tới đó với kỳ vọng nhìn thấy những vụ nổ và giả lập vật lý ta thường thấy trong các bài phát biểu chính của Jensen,” Bryan Catanzaro, phó chủ tịch Nvidia phụ trách nghiên cứu học sâu, nói. “Mọi người hoàn toàn ngỡ ngàng.” Ở chốn riêng tư, Huang đang tuyên bố công ty ông sẽ có ngày vượt qua Intel.

Cuda và GPU trang bị cho AI chỉ là hai trong nhiều khoản đánh cược của Huang trong khoảng thời gian này, và nhiều quyết định khác rất thiếu sáng suốt. Ông đã tranh đấu với Intel một lần nữa để chen chân vào mảng thiết bị di động, cuộc chiến mà cả hai hãng rồi đều sẽ bị Qualcomm đánh bại. 

Nvidia cũng làm máy tính bảng, hộp dữ liệu TV và loa thông minh. Tất cả đều không đi tới đâu. Những người gần gũi với Huang nói ông cực giỏi việc bôi xóa các quyết định tệ hại khỏi bộ nhớ tập thể của công ty.

Trò tốt khoe xấu che này của ông giúp nhóm ông nhanh chóng chuyển sang dự án tiếp theo. Trong những cuộc tụ họp “quán triệt đường lối” có khi quy tụ đến 400 nhân viên, Huang yêu cầu các lãnh đạo công ty phải thuyết trình kế hoạch kinh doanh, trong khi ông ngồi ở ghế đầu hàng không khác gì vị giám khảo Simon Cowell chấm thi American Idol.

Những lời phê bình của ông có thể rất tàn nhẫn, theo những người từng tham dự các cuộc thuyết trình như vậy. Màn biểu diễn công khai này không phải dành cho người trên sân khấu, mà là những người đang xem. Họ sẽ phải nhớ kỹ chỉ đạo của ông và điều chỉnh hành động tương ứng theo - phong cách quản lý cũng giống điện toán song song. “Không ai thực sự biết chiếc hộp đen hoạt động ra sao, nhưng nó dựa trên rất nhiều dữ liệu, và thỉnh thoảng ta sẽ thấy nó phản ứng đầy cảm xúc,” một cựu giám đốc lâu năm ở Nvidia từng làm việc rất gần gũi với Huang, tiết lộ. “Ông ấy gần như là AI hoàn hảo.”

Trong đại dịch COVID-19, khi cổ phiếu công nghệ tăng ồ ạt, Nvidia vượt qua hai cột mốc rồi sẽ định nghĩa lại công ty. Tháng 7.2020, họ trở thành nhà sản xuất giá trị nhất nước Mỹ. Tháng sau đó, Nvidia thông báo doanh thu hàng quý của họ từ các trung tâm dữ liệu đã lần đầu tiên vượt qua mảng trò chơi điện tử. 

“Tôi đã tin tưởng ông ấy 10 năm trước khi ông ấy nói Nvidia sẽ lớn hơn Intel,” Morris Chang, nhà sáng lập hãng sản xuất linh kiện bán dẫn TSMC, nói. Cũng không hẳn là màn lên đồng của Huang với AI đã thuyết phục được Phố Wall lúc bấy giờ.

Người ta đang chơi trò chơi điện tử nhiều hơn và đánh cược những khoản tiền khổng lồ vào Bitcoin và các loại tiền tệ số khác, thúc đẩy nhu cầu GPU của Nvidia, vốn rất giỏi đào tiền mã hóa. Huang đã cố gắng, dù bất thành, tận dụng động lực này và mua lại hãng thiết kế chip Arm, vốn là hãng có tiêu chuẩn thiết kế được sử dụng phổ biến nhất trong ngành. Đề nghị trị giá 40 tỉ đô la, nếu được chấp thuận, cuối cùng sẽ đảm bảo cho Nvidia một chỗ đứng vững chắc và mở rộng tầm với của họ ra nhiều loại sản phẩm khác. Nhưng nhiều công ty dựa vào thiết kế chip của Arm vốn đã lo ngại với quyền lực ngày càng lớn của Nvidia rồi, và nhà chức trách Mỹ đã kiện để ngăn vụ sáp nhập.

Huang đành nhượng bộ vào tháng 2.2022. Suốt thời gian đó, AI vẫn là trọng tâm chính của các giám đốc Nvidia. Giám đốc tài chính Colette Kress nói các cổ đông thấy khó hiểu với lời chào mời đấy. “‘Bạn nói chuyện vào điện thoại và hỏi cửa hàng Starbucks gần nhất ở đâu - AI là vậy,’” bà nhớ lại đã nói như vậy. “‘Trong cánh gà, GPU phải chạy để giải quyết vấn đề của bạn với dữ liệu.’ Tôi đã nói như vậy không biết bao nhiêu lần.” 

Ngày nay thì những trao đổi dễ hiểu hơn: “Hết sức đơn giản: ChatGPT,” bà nói. Hãy hỏi khách hàng của Nvidia xem làm việc với công ty đấy là như thế nào, và họ sẽ nói với bạn là cũng giống làm việc với Intel ở thời đỉnh cao: không giảm giá, không thương lượng, phải đợi tới lượt.”

Điều đó giải thích tại sao một số những đơn vị mua hàng lớn nhất của Nvidia cố gắng tự sản xuất chip. Tuy nhiên, chưa có đơn vị nào sánh được với Nvidia về giải pháp trọn gói cho thiết kế chip và lập trình tinh vi, vốn đòi hỏi đầu tư lớn, lâu dài, và kiến thức chuyên môn.

“Ước gì có thật nhiều nhà cung cấp khác cũng có thể vận hành với tốc độ và hiệu năng và tạo ra thị trường và khối lượng công việc như Nvidia,” Nafea Bshara, phó chủ tịch mảng dịch vụ web của Amazon, nói. “Khi đó các công ty công nghệ đều sẽ tốt hơn.”

Musk đã cố gắng tách Tesla khỏi vòng kềm tỏa của công nghệ Nvidia vào năm 2018. Ông ra mắt một con chip do Tesla thiết kế sẽ dần dần thay thế nền tảng tự lái của Nvidia trong xe hơi của Tesla.

“Đó là kế hoạch chiến lược với họ, tự xây dựng ngành chip và sở hữu từ đầu tới cuối,” Sarah Tariq, phó chủ tịch mảng phần mềm xe tự lái của Nvidia, phân tích. Bà nói Tesla vẫn là khách hàng lớn của GPU Nvidia trong huấn luyện trung tâm dữ liệu.

Musk mới đây cũng đã đặt hàng hàng ngàn GPU của Nvidia cho một dự án AI khác, theo tin tức trên nhiều báo. Ông sẽ may mắn nếu được nhận hàng trước lễ Lao động (ở Mỹ là 4.9.2023), không phải vì Huang khó chịu với Tesla, mà vì mọi doanh nghiệp đều phải đợi. (Musk không trả lời đề nghị bình luận từ chúng tôi.)

Alphabet, Amazon và Microsoft cũng đã đầu tư nhiều tỉ đô la Mỹ vào thiết kế chip. Google đã có bước tiến bộ đáng kể với bộ phận chế tạo bộ xử lý. Midjourney, ứng dụng tạo hình ảnh AI phổ biến, nói vào tháng 3.2023 rằng họ đang dùng bộ xử lý của Google để huấn luyện mô hình, bên cạnh GPU của Nvidia.

Phân tích của hãng New Street Research LLP thấy rằng chip của Google có công suất cao gấp sáu lần so với A100 của Nvidia tính theo số tiền bỏ ra. Nhưng cũng có những bất lợi - chip của Google kém linh hoạt hơn trong xử lý dữ liệu - và lợi thế họ đang tạo ra được chưa chắc sẽ kéo dài hơn một hoặc hai năm. 

Chip thay thế cho A100 - Hopper 100, đặt tên theo chuyên gia lập trình tiên phong Grace Hopper - hiện đã được đưa vào sản xuất và có công suất tương đương với chip của Google. Thậm chí những người hùng mạnh nhất trong ngành này vẫn phải cư xử “vô cùng lịch sự” với Huang, theo Pierre Ferragu, nhà phân tích ở New Street. 

“Ai cũng sợ làm Nvidia phật lòng.” (Một người phát ngôn của Google nói công ty coi trọng quan hệ đối tác với Nvidia và con chip của họ chỉ là để bổ sung cho GPU.) Huang phản đối khi được hỏi về những mối đe dọa với công ty của ông.

Ông chỉ nói lướt qua về những than phiền với giá của của GPU Nvidia và phản bác rằng khách hàng sẽ phải chi ít hơn trong dài hạn nhờ vào hiệu quả thiết bị của ông. “Chúng tôi là một công ty giúp bạn tiết kiệm tiền,” ông nói.

Ông từ chối nói về Musk và nói không biết chuyện Midjourney đang tìm cách đi đường riêng. Ông nói ông không quan tâm nếu khách hàng trở thành đối thủ cạnh tranh và sẽ tiếp tục coi Google là một trong những khách hàng tốt nhất vì sự thật là như vậy. (Alphabet là khách hàng lớn thứ ba của Nvidia, theo dữ liệu mà Bloomberg tập hợp được.) 

“Chúng tôi cơ bản là bỏ chạy khi có cạnh tranh,” Huang nói lạnh tanh. “Tôi cũng hèn thôi. Tôi ghét đấu đá.” Huang nói ông ước gì Mỹ và Trung Quốc cũng thôi đấu đá. Tháng 8.2022, Nvidia trở thành mục tiêu của chính quyền Mỹ trong chính sách hạn chế công nghệ AI bị chuyển ra nước ngoài.

Chính quyền Biden yêu cầu phải có giấy phép thì mới được xuất khẩu những con chip tiên tiến nhất của Nvidia, bao gồm A100 và H100, sang Trung Quốc. Nên Nvidia nhanh chóng cho ra đời một phiên bản của A100 lách được các hạn chế vì nó xử lý dữ liệu chậm hơn.

Mỹ không muốn Trung Quốc đạt được vị thế ngang hàng với họ trong sản xuất chip; Huang thì lập luận rằng những hạn chế của Tổng thống Joe Biden sẽ phản tác dụng. Những hạn chế đó sẽ thúc đẩy Trung Quốc phát triển ngành chip nội địa, và nước này hiện đã có hơn 50 công ty GPU, Huang cho biết.

Huang cho rằng được mất còn lớn hơn và cho rằng những lệnh hạn chế có thể gây ra sự cố quốc tế - nhất là nếu Trung Quốc xua quân vào Đài lOan, nơi đang sản xuất phần lớn linh kiện bán dẫn của thế giới, bao gồm của Nvidia. 

“Trung Quốc sẽ không ngồi yên để bị người ta kiểm soát,” Huang nói. “Ta phải tự hỏi là không biết lúc nào thì họ sẽ nói: ‘Kệ mẹ đi, cứ tràn sang Đài Loan. Chúng ta không còn gì để mất.’ Một lúc nào đó họ sẽ thực sự không còn gì để mất.” 

Huang nhìn nhận ChatGPT là “khoảnh khắc iPhone của lĩnh vực AI.” Con bot AI đó đã giúp hồi sinh máy tìm kiếm Bing của Microsoft, giúp thể hiện được năng lực chuyển văn bản thành hình ảnh tuyệt đẹp trên Photoshop (của Adobe) và những tiến bộ ngỡ ngàng trong nghiên cứu y khoa.

GPU của Nvidia tất nhiên là nền tảng cho tất cả những điều đó. Vì vậy Huang đã đi khắp hành tinh, rao giảng về vai trò của công ty ông trong cuộc cách mạng AI ở những cuộc hội thảo bất tận. Đích thân ông điều chỉnh các bài thuyết trình, để đảm bảo rằng mọi khuôn hình của GPU ấn tượng và được sắp xếp tỉ mỉ hết sức có thể, đồng thời chỉnh lại kích thước logo của các khách hàng Nvidia.

Tuy nhiên gần đây, các bài thuyết trình của ông đã có quá nhiều các khách hàng lĩnh vực AI - Baidu, ExxonMobil, JPMorgan Chase, McDonald’s, Pfizer - đến mức những logo đó giờ nhỏ xíu, gần như không thể nhìn ra được trên màn hình.

Trong một buổi chiều nắng đẹp gần đây ở tổng hành dinh California của Nvidia, Huang bước vào một phòng họp Westworld (đặt theo tên bộ phim viễn tưởng của đạo diễn Michael Crichton). Sáng hôm đó Huang đã bay tới một cuộc hội thảo công nghệ khác, ở Las Vegas, có bài phát biểu chính, tay bắt mặt mừng với khách hàng, lên truyền hình, và rồi trở lại Thung lũng Silicon cho cuộc phỏng vấn này.

Huang ngồi sụp xuống chiếc sô-pha màu xám. Ông hoàn toàn có quyền mệt mỏi, nhưng ông có vẻ che giấu tình trạng kiệt sức của mình. Thậm chí ở tuổi 60, Huang vẫn không cho thấy dấu hiệu gì là ông đang muốn chuyển giao. 

“Công ty của chúng tôi được xây dựng sao cho tôi biết cách vận hành nó,” ông nói. “Chừng nào tôi còn điều hành, thì không sao cả.” (Ông từng có lần lớn tiếng với những nhà lãnh đạo ngang hàng ở một buổi gala: “Quý vị đều biết quý vị chỉ làm việc theo nhiệm kỳ. Còn tôi là cả đời. Khi con cái của quý vị điều hành công ty của quý vị, tôi vẫn còn làm.”)

Vài tháng trước, Huang kỷ niệm 30 năm của ông lãnh đạo Nvidia, trở thành vị CEO lâu năm nhất trong ngành linh kiện bán dẫn. Nhưng ông nói với những người thân cận rằng ông ghét chuyện ăn mừng chúc tụng.

Họ thậm chí không nhắc tới sinh nhật của ông. “Email duy nhất tôi nhận được là email tự động từ hệ thống IT của nhân sự viết: ‘Jensen thân mến, anh đã là người của công ty được 30 năm.’ Và tên của nhân viên đó là tôi,” Huang nói đầy thỏa mãn. “Không ai nói chúc mừng gì hết, 30 năm, không một lời.”

Thung lũng Silicon có một lịch sử đáng tự hào các vị CEO khiến nhân viên kinh hoàng. Nhưng Huang hiện đang lãnh đạo một trong những công ty quan trọng nhất định hướng hướng đi của AI, và khá nhiều người đang sợ hãi trước những gì AI làm được.

Họ muốn biết những người lãnh đạo trong lĩnh vực AI tin điều gì. Họ có tin tưởng được về đạo đức không? Nhân viên của họ có đủ can đảm để phản đối không? Họ có đáng tin cậy không? Khi Huang mang chiếu siêu máy tính GPU nói trên cho OpenAI vào năm 2016, ông đã ký vào hộp đựng: “Gửi Elon & nhóm OpenAI! Vì tương lai điện toán và nhân loại.” 

Kể từ đó, Musk có lẽ đã trở thành người chỉ trích AI lớn tiếng nhất, ông gọi đó là mối đe dọa với xã hội, và nói ông rời OpenAI chính là vì quan điểm đạo đức. Người đồng sáng lập của ông, Altman, đã cảnh báo rằng AI đi kèm “rủi ro tuyệt chủng” không khác gì chiến tranh hạt nhân.

Geoffrey Hinton, nhà nghiên cứu AI tiên phong có đóng góp vào bước đột phá AlexNet, thì cho rằng AI là mối đe dọa khẩn cấp với nhân loại hơn biến đổi khí hậu. Nhưng khi bị hỏi dồn về những lo ngại này, Huang phản bác: “Tôi không quan tâm tới Sam. Tôi không quan tâm tới những gì Elon nói. Tôi không quan tâm tới những gì Hinton nói. Cứ hỏi tôi thôi.” 

Huang nói Nvidia có các biện pháp dự phòng phần mềm để kiềm chế AI vào những nhiệm vụ nó được phân công. Ông có xu hướng nhìn nhận mọi việc theo nhãn quan xã hội tốt đẹp nhờ công nghệ. Huang thừa nhận rằng AI có thể gây hại thực sự, nhưng nói mối nguy cũng không khác gì “chiến tranh hóa học, tin tức giả, và vân vân.”

Ông muốn có các quy định nhà nước với mục tiêu rõ ràng - cho robot phẫu thuật, máy bay do AI hỗ trợ, nói ví dụ vậy, nhưng nói bắt buộc ngừng phát triển AI là “ngớ ngẩn” và cách để làm AI an toàn chính là thúc đẩy AI hơn nữa. 

Huang nói hai người con còn trẻ tuổi của ông chưa bao giờ bày tỏ lo ngại gì về AI với ông, mà chỉ những kinh ngạc vì triển vọng của nó. “Chúng ta đã sợ hãi mạng xã hội, nhưng chúng ta không cần sợ AI,” Huang nói. (Ông nói rõ ngay là cả hai con ông cũng làm việc ở Nvidia.) 

Vài tuần sau, Huang bay sang Đài Loan, nơi ông ra đời, để tiếp tục phát biểu về tương lai của AI. Trên sân khấu, trước đám đông hết sức cuồng nhiệt, ông đã ra mắt siêu máy tính AI mới nhất của Nvidia, một hệ thống rộng 16 mét, sâu 1,2 mét mà ông mô tả là “một GPU khổng lồ,” nặng hơn 1,8 tấn.  

Khi vận hành, cỗ máy có thể nóng tới mức nó được trang bị 2.000 cây quạt mà trong vòng vài phút có thể làm mát toàn bộ không khí trong khán phỏng khổng lồ hiện giờ. Huang đi lại bên dưới hình ảnh kích cỡ thật của cỗ máy đằng sau ông để cho thấy quy mô đáng sợ của nó; ông so sánh nó với bốn con voi. Nhưng nó không có gì đáng sợ hết.