CEO Nvidia: “Chúng tôi vẫn là số một, bất chấp những đổi mới mới nhất”

Nvidia công bố lợi nhuận ròng hơn 19 tỷ USD trong quý vừa qua vào thứ Tư. Tuy nhiên, thông tin này không đủ để đảm bảo cho các nhà đầu tư rằng đà tăng trưởng nhanh chóng của công ty sẽ tiếp tục. Trong cuộc gọi báo cáo kết quả kinh doanh, các nhà phân tích đã đặt câu hỏi cho CEO Jensen Huang về khả năng cạnh tranh của Nvidia nếu các công ty công nghệ bắt đầu sử dụng phương pháp mới để cải thiện mô hình AI của họ.

Phương pháp “test-time scaling” được sử dụng trong mô hình o1 của OpenAI đã được nhắc đến nhiều lần. 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” về câu hỏi. Cụ thể, nó tăng cường tính toán trong giai đoạn suy luận AI, tức là mọi thứ xảy ra sau khi người dùng nhấn Enter vào lời nhắc của họ.

CEO của Nvidia đã được hỏi liệu ông có nhận thấy các nhà phát triển mô hình AI đang chuyển sang các phương pháp mới này và liệu các chip cũ của Nvidia có hoạt động tốt cho suy luận AI hay không.

Huang cho biết o1, và rộng hơn là test-time scaling, có thể đóng vai trò lớn hơn trong hoạt động kinh doanh của Nvidia trong tương lai, gọi đó là “một trong những phát triển thú vị nhất” và “một quy 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 đối phó với sự thay đổi này.

Lời nhận xét 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 mới để ngành công nghiệp AI cải thiện các mô hình của mình.

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 chip của Nvidia là tiêu chuẩn vàng cho việc đào tạo các mô hình AI, nhưng có một loạt các startup được tài trợ tốt đang tạo ra các chip suy luận AI cực nhanh, chẳng hạn như Groq và Cerebras. Đây có thể là một không gian cạnh tranh hơn đối với Nvidia.

Mặc dù có những báo cáo gần đây cho rằng sự cải thiện trong các mô hình sinh thành đang chậm lại, nhưng 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 trong giai đoạn đào tạo trước.

CEO của 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.

“Việc mở rộng quy mô đào tạo trước mô hình nền tảng vẫn nguyên vẹn và tiếp tục” Huang nói vào thứ tư. “Như bạn biết, đây là một định luật kinh nghiệm, không phải là một định luật vật lý cơ bản, nhưng bằng chứng cho thấy nó tiếp tục mở rộng quy mô. Tuy nhiên, điều chúng tôi đang học được là nó không đủ”.

Đó chắc chắn là điều mà các nhà đầu tư của Nvidia muốn nghe, vì cổ phiếu của nhà sản xuất chip đã tăng hơn 180% trong năm 2024 bằng cách bán các chip AI mà OpenAI, Google và Meta đào tạo các mô hình của họ. Tuy nhiên, các đối tác của Andreessen Horowitz và một số giám đốc điều hành AI khác trước đây đã nói rằng những phương pháp này đang bắt đầu cho thấy lợi tức giảm dần.

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 là suy luận – nhưng ông cho rằng điều đó nhiều hơn là nơi thế giới AI đang ở ngày nay. Ông cho biết một ngày nào đó sẽ có nhiều người chạy các mô hình AI hơn, 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 và độ tin cậy của công ty mang lại cho nó một lợi thế lớn so với các startup.

“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 lúc AI thực sự thành công” Huang nói. “Mọi người đều biết rằng nếu họ đổi mới trên nền tảng CUDA và kiến ​​trúc của Nvidia, họ có thể đổi mới nhanh hơn, và họ biết rằng mọi thứ nên hoạt động”.