The speaker explains the evolution of AI from generative models that create content to agentic systems that can reason and perform useful work. This shift makes AI valuable and paid for by the hour, leading to the fastest growing software business. The AI revolution is compared to the industrial revolution, requiring new computing infrastructure like AI factories, with Nvidia at the center. Traditional computers are retrieval-based, while AI needs real-time generation capabilities.
Diễn giả giải thích sự tiến hóa của AI từ các mô hình sinh thành tạo nội dung đến các hệ thống tác nhân có thể suy luận và thực hiện công việc hữu ích. Sự chuyển dịch này làm cho AI có giá trị và được trả tiền theo giờ, dẫn đến ngành kinh doanh phần mềm phát triển nhanh nhất. Cuộc cách mạng AI được so sánh với cuộc cách mạng công nghiệp, đòi hỏi cơ sở hạ tầng tính toán mới như nhà máy AI, với Nvidia là trung tâm. Máy tính truyền thống dựa trên truy xuất, trong khi AI cần khả năng sinh thành thời gian thực.
Thank you so much, Jensen.
Cảm ơn ông rất nhiều, Jensen.
So, uh we are in the middle of a massive AI revolution.
Vâng, chúng ta đang ở giữa một cuộc cách mạng AI khổng lồ.
Uh it is probably bigger and faster than even the industrial revolution and you have called out what's happening right now as the largest infrastructure buildout in human history.
Nó có lẽ còn lớn hơn và nhanh hơn cả cuộc cách mạng công nghiệp, và ông đã gọi những gì đang xảy ra hiện nay là cuộc xây dựng cơ sở hạ tầng lớn nhất trong lịch sử loài người.
At the center of that buildout is the AI factory and the company enabling all of that is Nvidia.
Trung tâm của cuộc xây dựng đó là nhà máy AI và công ty làm nên tất cả điều đó là Nvidia.
Can you tell us what is an AI
Ông có thể cho chúng tôi biết nhà máy AI là gì
factory and why is it the best investment for any enterprise in the next decade?
và tại sao nó là khoản đầu tư tốt nhất cho bất kỳ doanh nghiệp nào trong thập kỷ tới?
- Okay, so um you could you could understand AI in a in a particular number of ways.
- Được rồi, bạn có thể hiểu AI theo một số cách nhất định.
The way that you understand AI probably most is through a chatbot through a web browser.
Cách bạn hiểu AI có lẽ nhiều nhất là thông qua chatbot qua trình duyệt web.
Uh you're interacting with it.
Bạn đang tương tác với nó.
You give it a prompt.
Bạn đưa ra một lời nhắc.
It says something back to you.
Nó trả lời lại bạn.
And even those of you who have been using AI for some time uh you've seen in the last couple two three years a very significant evolution improvement in the capabilities of AI.
Và ngay cả những người đã sử dụng AI một thời gian, bạn đã thấy trong vài ba năm qua một sự tiến hóa và cải thiện rất đáng kể về khả năng của AI.
Two years ago, you heard about chat GBPT.
Hai năm trước, bạn đã nghe về Chat GPT.
And ChatGpt basically is a computer software that understands the input you give it.
Và Chat GPT về cơ bản là một phần mềm máy tính hiểu được đầu vào bạn đưa ra.
It can perceive understand information and it can translate and generate the
Nó có thể nhận thức, hiểu thông tin và có thể dịch và tạo ra
information into something else.
thông tin thành một thứ khác.
Okay?
Được chứ?
So, you can give it a prompting.
Vì vậy, bạn có thể đưa ra một lời nhắc.
You can say, "Here's this PDF I gave you.
Bạn có thể nói, "Đây là tệp PDF tôi đưa cho bạn.
Um, I would like you now to summarize it.
Tôi muốn bạn tóm tắt nó."
It went from text to text." You could also tell it, here's a PDF I gave you.
Nó đi từ văn bản sang văn bản." Bạn cũng có thể nói, đây là tệp PDF tôi đưa cho bạn.
Um, I would like you to now generate an image of that story.
Tôi muốn bạn tạo ra một hình ảnh của câu chuyện đó.
It go text to image.
Nó đi từ văn bản sang hình ảnh.
You could use go from image to text, meaning you could give it a picture and you can
Bạn có thể đi từ hình ảnh sang văn bản, nghĩa là bạn có thể đưa cho nó một bức ảnh và bạn có thể
what's happening inside this picture.
hỏi chuyện gì đang xảy ra bên trong bức ảnh này.
It goes text uh image to text.
Nó đi từ hình ảnh sang văn bản.
Does that make sense?
Điều đó có hợp lý không?
Anything to anything else.
Bất cứ thứ gì sang bất cứ thứ gì khác.
And AI in the last in two years time, two years ago was largely able to do this translation.
Và AI trong hai năm qua, hai năm trước, phần lớn có thể thực hiện sự dịch chuyển này.
We called it generation generative models.
Chúng tôi gọi nó là các mô hình sinh tạo.
Okay, generative AI.
Được rồi, AI sinh tạo.
But the thing that is very big deal inside that word generative AI is in order to do something even more valuable than generation p understanding and generating is thinking.
Nhưng điều rất quan trọng trong từ AI sinh tạo là để làm điều gì đó có giá trị hơn cả sinh tạo, hiểu và tạo ra là suy nghĩ.
Well, you can't think if you don't generate words.
Chà, bạn không thể suy nghĩ nếu không tạo ra từ ngữ.
And
Và
so the fir the foundation of generative AI gave us the ability to generate internal thoughts, thinking, reasoning, step-by-step reasoning, problem solving.
Vì vậy, nền tảng của AI sinh tạo đã cho chúng ta khả năng tạo ra những suy nghĩ nội tâm, suy nghĩ, lý luận, lý luận từng bước, giải quyết vấn đề.
It also allowed us to do another thing that is now very important, which is generate intelligence to control something else to generate control to use a tool.
Nó cũng cho phép chúng ta làm một điều khác rất quan trọng, đó là tạo ra trí thông minh để điều khiển một thứ khác, tạo ra sự điều khiển để sử dụng một công cụ.
Does it make sense to use a browser, use a spreadsheet, use Photoshop, use PowerPoint, use something, use AutoCAD, use another tool?
Có hợp lý không khi sử dụng trình duyệt, bảng tính, Photoshop, PowerPoint, một thứ gì đó, AutoCAD, một công cụ khác?
Now that tool today is digital, but someday that tool will be mechanical.
Ngày nay công cụ đó là kỹ thuật số, nhưng một ngày nào đó công cụ đó sẽ là cơ khí.
So if I generate a command
Vì vậy, nếu tôi tạo ra một lệnh
to a mechanical system, that would be called robotics.
cho một hệ thống cơ khí, điều đó sẽ được gọi là robot.
If I generate commands for uh a machine with steering wheel, that would be called self-driving cars.
Nếu tôi tạo ra lệnh cho một cỗ máy có vô lăng, điều đó sẽ được gọi là xe tự lái.
Does that make sense?
Điều đó có hợp lý không?
Okay.
Được rồi.
And so two years ago, two years ago, in fact, you saw the foundations.
Và vì vậy hai năm trước, hai năm trước, thực tế, bạn đã thấy những nền tảng.
We call it chat GBT.
Chúng tôi gọi nó là Chat GPT.
And everybody said, "Ah, you know, it's fun.
Và mọi người nói, "À, bạn biết đấy, nó vui đấy.
It's it's silly or it produced a whole bunch of crazy hallucinated text." That's all true, but it was the foundational technology that led to all of this.
Nó ngớ ngẩn hoặc nó tạo ra một loạt văn bản ảo giác điên rồ." Điều đó đúng, nhưng đó là công nghệ nền tảng dẫn đến tất cả những điều này.
Two years later, we now have agentic systems.
Hai năm sau, chúng ta có các hệ thống tác nhân.
Now, that's one view of AI.
Đó là một góc nhìn về AI.
I just described the view which is what can AI do right and so now all of you realize you see it from chatg you see it from codeex you see it from cloud code you see you see that it's now able to not just understand but it's able to do work reason and do work now two years ago when AI was able to understand you
Tôi vừa mô tả góc nhìn về những gì AI có thể làm, và bây giờ tất cả các bạn nhận ra bạn thấy nó từ ChatGPT, bạn thấy nó từ Codex, bạn thấy nó từ Cloud Code, bạn thấy rằng nó không chỉ có thể hiểu mà còn có thể làm việc, suy luận và làm việc. Hai năm trước khi AI có thể hiểu bạn
and generate information that was interesting novel a little cute.
Và tạo ra thông tin thú vị, mới lạ, một chút dễ thương.
Whenever you need a poem written, great way to do it, right?
Bất cứ khi nào bạn cần một bài thơ, đó là cách tuyệt vời để làm, phải không?
Who doesn't want to write a country song?
Ai lại không muốn viết một bài hát đồng quê?
And so, so that was two years ago.
Và vì vậy, đó là hai năm trước.
But now, because it's able to do work, AI is valuable.
Nhưng bây giờ, vì nó có thể làm việc, AI có giá trị.
Valuable meaning it can generate information.
Có giá trị nghĩa là nó có thể tạo ra thông tin.
It can generate useful work, and it could be paid for it.
Nó có thể tạo ra công việc hữu ích và có thể được trả tiền cho nó.
Because we pay for we're we're interested in having friends that are smart.
Bởi vì chúng ta trả tiền cho những người bạn thông minh mà chúng ta quan tâm.
We love people who are know-it-alls, but we don't pay them for it.
Chúng ta yêu những người biết tuốt, nhưng chúng ta không trả tiền cho họ vì điều đó.
We pay for people who do work.
Chúng ta trả tiền cho những người làm việc.
Does that make
Điều đó có hợp lý
sense?
không?
All right.
Được rồi.
Which is what happened in the last two years.
Đó là những gì đã xảy ra trong hai năm qua.
AI went from having this capability to now agent went from not use not very valuable to now producing useful work.
AI đã đi từ có khả năng này đến tác nhân từ không có giá trị đến nay tạo ra công việc hữu ích.
So much useful work that you and I are doing this every day.
Công việc hữu ích đến nỗi bạn và tôi đang làm điều này mỗi ngày.
We're paying AI by the hour, right?
Chúng ta đang trả tiền cho AI theo giờ, phải không?
And so we might pay them $30 an hour to do the work, $20 an hour to do the work.
Và vì vậy chúng ta có thể trả họ 30 đô la một giờ để làm việc, 20 đô la một giờ để làm việc.
We're basically paying AI a lot of money today.
Về cơ bản, chúng ta đang trả rất nhiều tiền cho AI ngày nay.
The fastest growing software business in the history of mankind because now it's doing useful work and we can pay them to do it.
Doanh nghiệp phần mềm phát triển nhanh nhất trong lịch sử loài người vì bây giờ nó đang làm công việc hữu ích và chúng ta có thể trả tiền cho nó.
Now that's one view of AI which is what it can do.
Đó là một quan điểm về AI, đó là những gì nó có thể làm.
But one other view of AI that's really important to help reason through what Constantine is saying.
Nhưng một quan điểm khác về AI thực sự quan trọng để giúp suy luận những gì Constantine đang nói.
So for example, the reason why some companies, some
Ví dụ, lý do tại sao một số công ty, một số
people are able to build great businesses and could maneuver themselves into the center of very large industries is because when they see this capability, this is very interesting.
người có thể xây dựng doanh nghiệp vĩ đại và có thể tự điều chỉnh vào trung tâm của các ngành công nghiệp rất lớn là vì khi họ thấy khả năng này, điều này rất thú vị.
One interesting thought is if we're able to do this, what is the implication to this downstream industries?
Một suy nghĩ thú vị là nếu chúng ta có thể làm điều này, thì tác động đến các ngành công nghiệp hạ nguồn là gì?
That's an interesting conversation we should have.
Đó là một cuộc trò chuyện thú vị mà chúng ta nên có.
Okay.
Được rồi.
So now that AI can do this, what happens to all the industries like healthcare and financial services and life sciences, manufacturing, logistics, transportation, on and on and on, retail, advertising, future entertainment, the list the list of the list of conversations you can have about now that AI can do this, what can it do as a result subsequently?
Vậy bây giờ AI có thể làm điều này, điều gì xảy ra với tất cả các ngành công nghiệp như chăm sóc sức khỏe, dịch vụ tài chính, khoa học đời sống, sản xuất, hậu cần, vận tải, v.v., bán lẻ, quảng cáo, giải trí tương lai, danh sách các cuộc trò chuyện bạn có thể có về việc bây giờ AI có thể làm điều này, nó có thể làm gì tiếp theo?
That's an interesting conversation, but you should go upstream meaning industrially what does that mean?
Đó là một cuộc trò chuyện thú vị, nhưng bạn nên đi ngược dòng nghĩa là về mặt công nghiệp, điều đó có nghĩa là gì?
And so the first thing you realize is this.
Và điều đầu tiên bạn nhận ra là điều này.
Go back to first principles.
Quay lại các nguyên tắc cơ bản.
I had told you just now that AI is software and it's being produced by a computer.
Tôi đã nói với bạn rằng AI là phần mềm và nó được sản xuất bởi máy tính.
Now what happened to the computer that is made it possible to do this?
Điều gì đã xảy ra với máy tính đã làm cho điều này trở nên khả thi?
Well, the big idea is about if you think about the computer as we know it today really emerged about 64 years ago.
Chà, ý tưởng lớn là nếu bạn nghĩ về máy tính như chúng ta biết ngày nay thực sự xuất hiện khoảng 64 năm trước.
IBM system 360 was the biggest announcement of computing and 64 years ago IBM was the most valuable company in the world.
IBM System 360 là thông báo lớn nhất về máy tính và 64 năm trước, IBM là công ty có giá trị nhất thế giới.
Okay.
Được rồi.
And they created the modern understanding of computers.
Và họ đã tạo ra sự hiểu biết hiện đại về máy tính.
Everything that we can describe about computer was really described in 1964.
Mọi thứ chúng ta có thể mô tả về máy tính thực sự đã được mô tả vào năm 1964.
For 60 for 40 years largely has remained the same.
Trong 60, 40 năm, phần lớn vẫn giữ nguyên.
And what happened was what happened was that in that form of computing is called pre-recording.
Và điều đã xảy ra là trong hình thức máy tính đó được gọi là ghi trước.
You write down your story.
Bạn viết câu chuyện của mình.
You save it to a file.
Bạn lưu nó vào một tệp.
You write a program by hand, you save it to a file.
Bạn viết chương trình bằng tay, lưu nó vào một tệp.
You uh take a picture, you save it to a file.
Bạn chụp ảnh, lưu nó vào một tệp.
You record music, you save it to a file.
Bạn ghi âm nhạc, lưu nó vào một tệp.
You make a video.
Bạn quay video.
Right now, we're in streaming right now, but somebody's going to record it.
Ngay bây giờ, chúng ta đang phát trực tiếp, nhưng ai đó sẽ ghi lại nó.
You're going to save it to a file.
Bạn sẽ lưu nó vào một tệp.
And when you want to use it later, you retrieve it from the disc
Và khi bạn muốn sử dụng nó sau, bạn truy xuất nó từ ổ đĩa
drive.
cứng.
Does that make sense?
Điều đó có hợp lý không?
And the retrieval process is done intelligently.
Và quá trình truy xuất được thực hiện một cách thông minh.
So that's why everybody's retrieval of a news story is a little bit different.
Đó là lý do tại sao việc truy xuất một câu chuyện tin tức của mỗi người lại hơi khác nhau.
It's called a recommener system.
Nó được gọi là hệ thống đề xuất.
But basically computers as we know it today is a retriever retrievalbased system which is the reason why these buildings are called data centers.
Nhưng về cơ bản, máy tính như chúng ta biết ngày nay là một hệ thống dựa trên truy xuất, đó là lý do tại sao các tòa nhà này được gọi là trung tâm dữ liệu.
They store data.
Chúng lưu trữ dữ liệu.
Notice they don't call them computer centers because you're not doing much computing.
Hãy để ý rằng chúng không được gọi là trung tâm máy tính vì bạn không thực hiện nhiều tính toán.
They just store data that you retrieve based on what you touch on your phone.
Chúng chỉ lưu trữ dữ liệu mà bạn truy xuất dựa trên những gì bạn chạm vào trên điện thoại.
Well, what happened now?
Vậy, điều gì đã xảy ra bây giờ?
If you look at what I just described, in order for this AI to work as I described it, every time I say something to it, I have to give it new information, we call it context, I give it a new prompt
Nếu bạn nhìn vào những gì tôi vừa mô tả, để AI này hoạt động như tôi đã mô tả, mỗi khi tôi nói điều gì đó với nó, tôi phải cung cấp thông tin mới, chúng tôi gọi là ngữ cảnh, tôi đưa ra một lời nhắc mới.
that's called a query.
Đó được gọi là một truy vấn.