0:00

28:23

TS. Christopher Nguyễn: Vì sao AI & bán dẫn là “cơ hội 4.000 năm” của Việt Nam?

Leader Atlas·Technology·B2

Chương · 6

Chương 1·A Conference at the AI–Semiconductor Crossroads

Hiển thị

Tiếng ViệtAuto-scroll

0:00

All right.

Được rồi.

0:02

Um I clears throat I planned this so please bear with me.

Ừm, tôi [hắng giọng] tôi đã lên kế hoạch cho việc này nên xin hãy thông cảm cho tôi.

0:05

Not every keynote or not many keynotes start this way.

Không phải bài phát biểu chính nào cũng bắt đầu theo cách này.

0:09

Uh but I want to start by calling out the amazing small teams that put all of this together.

Ừ, nhưng tôi muốn bắt đầu bằng việc ghi nhận những nhóm nhỏ tuyệt vời đã cùng nhau tổ chức tất cả sự kiện này.

0:17

This is this is awesome.

Điều này thật tuyệt vời.

0:19

This is an event that I think not just a first for Vietnam but really the first for the world in terms of the intersection of air and semiconductor.

Đây là một sự kiện mà tôi nghĩ không chỉ là lần đầu tiên ở Việt Nam mà thực sự là lần đầu tiên trên thế giới về sự giao thoa giữa hàng không và bán dẫn.

0:26

Uh so I want to acknowledge the uh itmatic organizing team as well as the our partner the national innovation center of Vietnam.

Ừm, vậy tôi muốn ghi nhận đội ngũ tổ chức itmatic cũng như đối tác của chúng tôi, Trung tâm Đổi mới Sáng tạo Quốc gia Việt Nam.

0:35

Yeah.

Vâng.

0:35

Please give them a round of applause.

Xin hãy dành cho họ một tràng pháo tay.

0:38

applause Thank you so much.

[vỗ tay] Cảm ơn các bạn rất nhiều.

0:42

And then also thanks to all of our partners.

Và sau đó cũng xin cảm ơn tất cả các đối tác của chúng tôi.

0:44

You can see uh the instit somewhere here.

Bạn có thể thấy ừm viện ở đâu đó quanh đây.

0:47

And then also all the folks that flew very long distances.

Và sau đó cũng cảm ơn tất cả những người đã bay những chặng đường rất dài.

0:50

I see Anthony is here.

Tôi thấy Anthony đang ở đây.

0:51

I haven't had a chance to greet you yet.

Tôi chưa có cơ hội chào anh ấy.

0:53

Um the Anthony leads the AI alliance.

Ừm, Anthony lãnh đạo liên minh AI.

0:56

Um we'll talk a lot more about the AI alliance uh throughout these events.

Ừm, chúng ta sẽ nói nhiều hơn về liên minh AI trong suốt các sự kiện này.

1:00

But what I'd like to do this presentation of mine is a little bit less technical.

Nhưng điều tôi muốn làm trong bài trình bày này của mình là ít kỹ thuật hơn một chút.

1:05

Uh but I assure you um this event this conference is intended in fact originally we planned it as an AI semiconductor conference relatively independent of location.

Ừm, nhưng tôi đảm bảo với bạn rằng sự kiện này, hội nghị này, thực ra ban đầu chúng tôi đã lên kế hoạch như một hội nghị về bán dẫn AI tương đối độc lập với địa điểm.

1:18

It could have been in San Francisco at Stanford in Tokyo and so on.

Nó có thể đã được tổ chức ở San Francisco tại Stanford ở Tokyo, v.v.

1:22

Um, and then through various conversations with the ministries and the NIC, right, we were suggested that, say, "Hey, why don't we do this in Vietnam?"

Ừm, và sau đó qua nhiều cuộc trò chuyện khác nhau với các bộ và NIC, đúng vậy, chúng tôi được gợi ý rằng, 'Này, tại sao chúng ta không làm điều này ở Việt Nam?'

1:31

Because this is a happening place.

Bởi vì đây là một nơi đang phát triển sôi động.

1:33

This is where AI in semiconductor is converging for the next 10, 20 years.

Đây là nơi AI trong bán dẫn đang hội tụ trong 10, 20 năm tới.

1:37

So, I think it's really fitting that we do it here in Hanoi.

Vì vậy, tôi nghĩ thật phù hợp khi chúng tôi tổ chức nó ở đây tại Hà Nội.

1:41

I was speaking earlier, as an example, with uh Miss Gunvul of Google DeepMind, and I was sharing with her that her presence here is very significant because most conferences in Vietnam have not been focused on technical R&D, right?

Lúc nãy tôi đã nói chuyện, như một ví dụ, với cô Gunvul của Google DeepMind, và tôi đã chia sẻ với cô ấy rằng sự hiện diện của cô ở đây rất có ý nghĩa bởi vì hầu hết các hội nghị ở Việt Nam chưa tập trung vào R&D kỹ thuật, đúng không?

1:58

Um, and so I'm very glad that many of you are here.

Ừm, và vì vậy tôi rất vui vì nhiều người trong số các bạn đang ở đây.

2:02

I hope that you will be patient with the technical content to follow, and there's a lot to learn.

Tôi hy vọng rằng các bạn sẽ kiên nhẫn với nội dung kỹ thuật tiếp theo, và có rất nhiều điều để học hỏi.

2:08

So, for example, again coming back to the Google deepind work, there's alpha chip, which is, you know, basically using AI for floor planning in IC design, and Gunvu, who I spoke to, does logic synthesis also using AI.

Ví dụ, một lần nữa quay lại công trình của Google DeepMind, có alpha chip, về cơ bản là sử dụng AI để lập kế hoạch sàn trong thiết kế IC, và Gunvu, người tôi đã nói chuyện, cũng làm tổng hợp logic bằng AI.

2:20

So, we'll learn a.

Vì vậy, chúng ta sẽ học được một điều.

2:22

Even if some of us are not sufficiently technical to understand every little nitty detail, you will see the possibilities, the kinds of things that the world is working on when we say, "What is AI and semiconductor?

Ngay cả khi một số người trong chúng ta không đủ kỹ thuật để hiểu từng chi tiết nhỏ, bạn sẽ thấy những khả năng, những loại công việc mà thế giới đang thực hiện khi chúng ta nói, 'AI và bán dẫn là gì?'

2:36

What is AI for semiconductor?

AI dùng cho bán dẫn là gì?

2:38

And what is semiconductor for AI?"

Và bán dẫn dùng cho AI là gì?'

2:40

Okay.

Được rồi.

2:41

So with that said my own talk will be more vision for AI and semiconductor as it relates to Vietnam's role in that world.

Vậy với những điều đó, bài nói của tôi sẽ thiên về tầm nhìn cho AI và bán dẫn liên quan đến vai trò của Việt Nam trong thế giới đó.

2:50

So, how many people in the audience recognize this photo?

Vậy, có bao nhiêu người trong khán giả nhận ra bức ảnh này?

2:56

Very few.

Rất ít.

2:59

I would expect all hands to go up.

Tôi mong đợi tất cả mọi người giơ tay.

3:02

Okay.

Được rồi.

3:02

So, as you all as most of you know, this is the mu or the temple that is at the center of the uh Hokim Han Hog.

Vậy, như tất cả các bạn, như hầu hết các bạn biết, đây là Mù hay ngôi đền ở trung tâm của Hồ Hoàn Kiếm.

3:13

But the building behind it just beyond there is a VNPT building.

Nhưng tòa nhà phía sau nó, ngay xa hơn đó là một tòa nhà VNPT.

3:17

And every time I visit Hanoi these days, I try to walk the lake.

Và mỗi lần tôi đến thăm Hà Nội những ngày này, tôi cố gắng đi bộ quanh hồ.

3:21

And that's a that building has very personal significance to me because by sheer luck, it was not planned.

Và tòa nhà đó có ý nghĩa rất cá nhân đối với tôi bởi vì nhờ may mắn thuần túy, nó không được lên kế hoạch.

3:29

I was a young professor back in and working with Sun and Netscape.

Tôi là một giáo sư trẻ trở lại và làm việc với Sun và Netscape.

3:34

And there was a little project in this then not very well-developed country called Vietnam.

Và có một dự án nhỏ ở đất nước khi đó chưa phát triển lắm có tên là Việt Nam.

3:39

I was working in Hong Kong, Malaysia, Taiwan, Singapore and so on.

Tôi đang làm việc ở Hồng Kông, Malaysia, Đài Loan, Singapore, v.v.

3:45

And there was a project, you know that, that Sun and Netscape had contracted with, uh, you know, the government entity, and nobody really was interested in going to Vietnam.

Và có một dự án, bạn biết đấy, mà Sun và Netscape đã ký hợp đồng với, ừm, bạn biết đấy, một cơ quan chính phủ, và không ai thực sự quan tâm đến việc đến Việt Nam.

3:55

And they looked at my name and say, "Hey, your last name is Win, why don't you do it?"

Và họ nhìn vào tên tôi và nói, 'Này, họ của bạn là Win, tại sao bạn không làm điều đó?'

3:59

Okay, and so that was 1997, if I remember the year correctly.

Được rồi, và đó là năm 1997, nếu tôi nhớ đúng năm.

4:04

And so I went, and many years later, I realized that work that was a Sun micros systemystems workstation, uh, with Netscape Application Server and checkpoint firewall software and I was working with a young team, uh, turns out to be VDC VNPT.

Và vì vậy tôi đã đi, và nhiều năm sau, tôi nhận ra rằng công việc đó là một máy trạm Sun Microsystems, ừm, với Netscape Application Server và phần mềm tường lửa Checkpoint và tôi đang làm việc với một nhóm trẻ, ừm, hóa ra là VDC VNPT.

4:21

And in fact, there are many VNPT friends in the, in the audience.

Và thực tế, có nhiều bạn bè VNPT trong khán giả.

4:25

I think, how many people here are from BNPT?

Tôi nghĩ, có bao nhiêu người ở đây đến từ BNPT?

4:29

Right, so I hope to locate some of the young friends back then, who are now also very old, uh, who participated in this work.

Đúng vậy, nên tôi hy vọng có thể tìm lại một số người bạn trẻ ngày đó, giờ cũng đã rất lớn tuổi, ừ, những người đã tham gia vào công việc này.

4:37

But I want to share with you a sort of a starting point.

Nhưng tôi muốn chia sẻ với các bạn một điểm khởi đầu.

4:41

In my mind, the entire country had 128 kilobit line, and that was the work that I did together with the VNPT team, that was connecting to, uh, Australia through Telra back in 1997, uh.

Trong tâm trí tôi, cả đất nước chỉ có một đường truyền 128 kilobit, và đó là công việc tôi đã làm cùng với đội VNPT, kết nối với, ừ, Úc qua Telstra vào năm 1997, ừ.

4:54

Countries like Telstra, you know, were the few that would work with Vietnam at the time.

Những nước như Telstra, bạn biết đấy, là một trong số ít những nơi chịu làm việc với Việt Nam vào thời điểm đó.

4:59

Uh I remember the VNPT team as being to me extremely knowledgeable about internet technology about firewall and I said how do you where do you read about all this?

Ừ tôi nhớ đội VNPT đối với tôi là cực kỳ hiểu biết về công nghệ internet, về tường lửa, và tôi hỏi các bạn đọc về tất cả những thứ này ở đâu?

5:10

They say, "Well, through that 128 kilobit line, the entire country share that line."

Họ nói, "Chà, qua đường truyền 128 kilobit đó, cả đất nước chia sẻ đường truyền đó."

5:16

And today and, when I talked to the team, VNPT also, you know has, has helped us out with providing internet connections.

Và hôm nay, khi tôi nói chuyện với đội ngũ, VNPT cũng, bạn biết đấy, đã giúp chúng tôi cung cấp các kết nối internet.

5:25

And just for this conference alone, that is six g gigabit per second, right?

Và chỉ riêng cho hội nghị này thôi, đó là sáu g gigabit mỗi giây, đúng không?

5:29

So, what I decided to do, I said, wow"that, I mean, that growth is amazing."

Vậy nên, điều tôi quyết định làm, tôi nói, "ồ, ý tôi là, sự tăng trưởng đó thật đáng kinh ngạc."

5:33

So, I actually went, you know, and used Claude and and then decided to say, "What is the bandwidth?and" And, by the way, it's hard to calculate, like, total bandwidth internally.

Vậy nên, tôi thực sự đã, bạn biết đấy, dùng Claude và rồi quyết định hỏi, "Băng thông là bao nhiêu?" Và, nhân tiện, thật khó để tính, kiểu như, tổng băng thông nội bộ.

5:42

So a lot of time you look at what's called ingress and egress bandwidth, meaning the international connectivity.

Vậy nên nhiều khi bạn nhìn vào cái gọi là băng thông vào và băng thông ra, nghĩa là kết nối quốc tế.

5:47

And so upper right up, sorry upper, left here is Vietnam over the last 25 years.

Và ở phía trên bên phải, xin lỗi, phía trên bên trái đây là Việt Nam trong 25 năm qua.

5:55

And then here this is the United States, and this is China.

Và đây là Hoa Kỳ, và đây là Trung Quốc.

5:58

Now, and I'm sorry, the vertical is not to scale, right?

Bây giờ, và tôi xin lỗi, trục tung không theo tỷ lệ, đúng không?

6:01

But, but the trends is what I'm interested in sharing with you.

Nhưng, nhưng xu hướng là điều tôi muốn chia sẻ với các bạn.

6:04

If you look at the red line and the green line, those are what I usually use as a kind of growth, um, benchmark.

Nếu bạn nhìn vào đường màu đỏ và đường màu xanh lá, đó là những gì tôi thường dùng như một kiểu chuẩn mực, ừm, tăng trưởng.

6:13

These are the Moors Law benchmarks, right?

Đây là những chuẩn mực của Định luật Moore, đúng không?

6:15

If you think of Moore's law as doubling every 18 months, then it's the red line.

Nếu bạn nghĩ Định luật Moore là tăng gấp đôi mỗi 18 tháng, thì đó là đường màu đỏ.

6:19

If you think of Moore's law as doubling every two years, then it's a little slower.

Nếu bạn nghĩ Định luật Moore là tăng gấp đôi mỗi hai năm, thì chậm hơn một chút.

6:23

It's the green line.

Đó là đường màu xanh lá.

6:24

So, you see the the growth in Vietn this is, by the way, this is a log chart, right?

Vậy, bạn thấy sự tăng trưởng ở Việt Nam đây là, nhân tiện, đây là biểu đồ logarit, đúng không?

6:28

So, the growth is astonishing, right?

Vậy, sự tăng trưởng thật đáng kinh ngạc, đúng không?

6:31

It's all the way up here.

Nó vươn lên tận đây.

6:33

And look, it's at this point: it's still tracking Moore's law, that is, roughly doubling every 18 months or or two years.

Và nhìn kìa, nó ở điểm này: nó vẫn đang bám theo Định luật Moore, nghĩa là, gần như tăng gấp đôi mỗi 18 tháng hoặc hai năm.

6:40

In the US, you know, where I live, you know, it's a very highly connected country, obviously.

Ở Hoa Kỳ, bạn biết đấy, nơi tôi sống, bạn biết đấy, rõ ràng đó là một quốc gia có kết nối rất cao.

6:46

But the saturation, if you will, the slope here, you know, took place, you know, basically less than Moore's laws since China, also a very large country, right, has also reached some kind of saturation; still growing, very large.

Nhưng sự bão hòa, nếu bạn muốn nói vậy, độ dốc ở đây, bạn biết đấy, đã diễn ra, bạn biết đấy, về cơ bản là thấp hơn Định luật Moore kể từ khi Trung Quốc, cũng là một quốc gia rất lớn, đúng không, cũng đã đạt đến một mức bão hòa nào đó; vẫn đang tăng trưởng, rất lớn.

7:00

But look at the growth of Vietnam; it's not even slowing down yet.

Nhưng hãy nhìn sự tăng trưởng của Việt Nam; nó thậm chí còn chưa chậm lại.

7:04

Okay.

Được rồi.

7:05

So, another thing that I did was I took that total egress bandwidth and I divided by the population.

Vậy, một điều khác tôi đã làm là lấy tổng băng thông ra đó và chia cho dân số.

7:12

So, it's kind of like how much internet international inter internet access does uh does each country have and this is for countries that with more than 100 million population.

Vậy nên nó giống như mỗi quốc gia có bao nhiêu quyền truy cập internet quốc tế, và đây là cho các quốc gia có hơn 100 triệu dân.

7:22

And that gives you an even more astonishing picture, right?

Và điều đó cho bạn một bức tranh còn đáng kinh ngạc hơn, đúng không?

7:27

Starting around 2015, look at that acceleration in Vietnam, right?

Bắt đầu khoảng năm 2015, hãy nhìn vào sự tăng tốc đó ở Việt Nam, đúng không?

7:31

This is uh you know 16 17 years after the first internet connection that I worked on and today in a in a per capita for uh term Vietnam is behind only the US and Japan in terms of international connectivity per citizen and ahead of China, India and Indonesia.

Đây là, bạn biết đấy, 16 17 năm sau kết nối internet đầu tiên mà tôi đã làm việc, và ngày nay tính theo đầu người, Việt Nam chỉ đứng sau Hoa Kỳ và Nhật Bản về kết nối quốc tế trên mỗi công dân và vượt trước Trung Quốc, Ấn Độ và Indonesia.

7:51

So that I hope there are many different metrics you can look at.

Vậy nên tôi hy vọng có nhiều chỉ số khác nhau mà bạn có thể xem xét.

7:55

So for example you can track it you know internet connectivity by GDP growth and so on.

Ví dụ bạn có thể theo dõi, bạn biết đấy, kết nối internet theo tăng trưởng GDP, v.v.

8:00

But I think thinking about connectivity and access to information, I think that is that is reflective in the culture, right?

Nhưng tôi nghĩ khi nghĩ về kết nối và tiếp cận thông tin, tôi nghĩ điều đó phản ánh trong văn hóa, đúng không?

8:09

When you walk down the street in Ho Chi Min City on Winh, right, the the prominade there, you see young people doing break dancing and various form of street dancing.

Khi bạn đi bộ trên đường ở Thành phố Hồ Chí Minh trên Nguyễn Huệ, đúng không, con đường đi bộ ở đó, bạn thấy những người trẻ nhảy breakdance và nhiều hình thức nhảy đường phố khác nhau.

8:20

And I talked to my friends and colleagues said, "Wow, these young people are like world class.

Và tôi nói chuyện với bạn bè và đồng nghiệp của mình, họ nói, "Chà, những người trẻ này đúng là đẳng cấp thế giới.

8:25

Where do they get it?

Họ học được từ đâu vậy?"

8:27

There are people now that speak almost perfect English without ever having left Vietnam.

Bây giờ có những người nói tiếng Anh gần như hoàn hảo mà chưa từng rời khỏi Việt Nam.

8:32

This is not true in certainly not in 1997.

Điều này chắc chắn không đúng vào năm 1997.

8:35

So internet connectivity or or just data connectivity, access to the world is a particularly important driver for growth in Vietnam.

Vậy nên kết nối internet hay chỉ là kết nối dữ liệu, tiếp cận với thế giới là một động lực đặc biệt quan trọng cho sự tăng trưởng ở Việt Nam.

8:45

Okay.

Được rồi.

8:46

And you can already see now we're already looking back.

Và bạn đã có thể thấy bây giờ chúng ta đang nhìn lại.

8:49

If you look back even at 2015, it was not obvious.

Nếu bạn nhìn lại thậm chí vào năm 2015, điều đó không rõ ràng.

8:52

things may only become obvious looking back rather than looking forward.

Mọi thứ có thể chỉ trở nên rõ ràng khi nhìn lại thay vì nhìn về phía trước.

8:57

So, can you imagine just imagine with me what this place is going to be 10 years from now, 20 years from now?

Vậy, bạn có thể tưởng tượng, hãy cùng tôi tưởng tượng nơi này sẽ như thế nào 10 năm nữa, 20 năm nữa?

9:06

I was just speaking to some friends and colleagues who come from Silicon Valley, and I remind them that I've said,"Vietnam is going to happen with or without you, so it might as well be with you."

Tôi vừa nói chuyện với một số bạn bè và đồng nghiệp đến từ Thung lũng Silicon, và tôi nhắc họ rằng tôi đã nói, "Việt Nam sẽ thành công dù có bạn hay không, vậy thì tốt hơn là có bạn."

9:17

Okay and I can I can end my talk there.

Được rồi và tôi có thể kết thúc bài nói của mình ở đây.

9:19

So let's talk about techno optimism.

Vậy hãy nói về chủ nghĩa lạc quan công nghệ.

9:21

I think is you can see I'm a un unabashedly techno optimist.

Tôi nghĩ bạn có thể thấy tôi là một người lạc quan công nghệ không chút che giấu.

9:27

Um I'll go through this very quickly.

Ừm, tôi sẽ đi qua phần này rất nhanh.

9:30

Um the way to look at this chart is that uh think there were surveys that were done that survey people of various countries about whether they are optimistic about technology.

Ừm, cách nhìn biểu đồ này là, ừm, tôi nghĩ có những khảo sát được thực hiện để hỏi người dân ở nhiều quốc gia khác nhau xem họ có lạc quan về công nghệ không.

9:44

Meaning do you think technology is going to take your job?

Nghĩa là bạn có nghĩ công nghệ sẽ lấy mất việc làm của bạn không?

9:47

Do you think or do you think technology is going to improve your life?

Bạn có nghĩ, hay bạn có nghĩ công nghệ sẽ cải thiện cuộc sống của bạn không?

9:49

Of course, it's a it's a mixed survey and then comes out in index and I decided to take that data and I plot it versus GDP per capita and there's a very strong trend.

Tất nhiên, đó là một khảo sát hỗn hợp và sau đó được đưa ra thành chỉ số, và tôi quyết định lấy dữ liệu đó và vẽ nó so với GDP bình quân đầu người, và có một xu hướng rất mạnh.

10:01

It's not an unsurprising trend because advanced countries are more technoptimist right because these countries like US, Australia can take advantage of technology more readily.

Đó không phải là một xu hướng đáng ngạc nhiên, vì các nước tiên tiến lạc quan hơn về công nghệ, đúng vậy, vì những nước như Mỹ, Úc có thể tận dụng công nghệ dễ dàng hơn.

10:11

It diffuses through those countries more readily.

Nó lan tỏa qua các nước đó dễ dàng hơn.

10:13

So people are more optimistic.

Vì vậy mọi người lạc quan hơn.

10:15

So it's pretty obvious, right?

Vậy là khá rõ ràng, đúng không?

10:17

But then the people who did the survey decided to ask about AI as a technology and the trend reverses.

Nhưng rồi những người thực hiện khảo sát quyết định hỏi về AI như một công nghệ, và xu hướng đảo ngược.

10:24

It's a very strong trend.

Đó là một xu hướng rất mạnh.

10:25

So lower GDP country tend to be more AI optimistic.

Vậy các nước có GDP thấp hơn có xu hướng lạc quan hơn về AI.

10:29

We know the data says this very clearly.

Chúng ta biết dữ liệu nói điều này rất rõ ràng.

10:31

We don't we can't say why but it's of course you can just say it's a correlation.

Chúng ta không thể nói tại sao, nhưng tất nhiên bạn chỉ có thể nói đó là một mối tương quan.

10:36

But what causes the correlation?

Nhưng điều gì gây ra mối tương quan đó?

10:38

Okay.

Được rồi.

10:38

Well, I have some theories but the trend is very clear.

À, tôi có vài giả thuyết, nhưng xu hướng thì rất rõ ràng.

10:42

And of course Vietnam was not on that data.

Và tất nhiên Việt Nam không có trong dữ liệu đó.

10:44

So I'm just estimating uh that point with my uh pointer there.

Vậy nên tôi chỉ đang ước lượng, ừm, điểm đó bằng con trỏ của mình ở đó.

10:48

And then if you look at the industrial content of each country.

Và rồi nếu bạn nhìn vào thành phần công nghiệp của mỗi quốc gia.

10:52

So an economy would have for example the US today is 80% services and maybe 10 15%industrial that is manufacturing semiconductor manufacturing and so on.

Ví dụ một nền kinh tế, như Mỹ hiện nay là 80% dịch vụ và có lẽ 10 đến 15% công nghiệp, tức là sản xuất, sản xuất chất bán dẫn, vân vân.

11:03

Right?

Đúng không?

11:03

A lot of Americans don't realize that semiconductors that we have access to is actually not manufactured in the US is actually like in Taiwan for example.

Nhiều người Mỹ không nhận ra rằng chất bán dẫn mà chúng ta có được thực ra không được sản xuất tại Mỹ, mà thực ra là ở Đài Loan chẳng hạn.

11:11

Of course, we're trying to bring that back to the US with the reauthorization.

Tất nhiên, chúng ta đang cố gắng đưa việc đó trở lại Mỹ với việc tái ủy quyền.

11:15

But if you look at the AI optimism as a percentage, as a industrial content, then you also see that correlation.

Nhưng nếu bạn nhìn vào mức độ lạc quan về AI theo tỷ lệ phần trăm, theo thành phần công nghiệp, thì bạn cũng thấy mối tương quan đó.

11:23

Again, I'm not implying causation, but I'm saying there's a correlation here, right?

Một lần nữa, tôi không ngụ ý quan hệ nhân quả, mà tôi nói rằng ở đây có một mối tương quan, đúng không?

11:28

China, Mexico, Saudi Arabia is, you know, industrial output, right?

Trung Quốc, Mexico, Ả Rập Xê Út, bạn biết đấy, sản lượng công nghiệp, đúng không?

11:33

Oil.

Dầu mỏ.

11:33

And then the countries that have gone more services are not as AI optimistic.

Và rồi những nước đã chuyển sang dịch vụ nhiều hơn thì không lạc quan về AI bằng.

11:39

So we don't have time to go through a whole analysis of this but I just wanted you to keep in mind Vietnam, China, Mexico and so on particularly in the on the AI chart.

Vậy chúng ta không có thời gian để đi qua toàn bộ phân tích này, nhưng tôi chỉ muốn bạn ghi nhớ Việt Nam, Trung Quốc, Mexico, vân vân, đặc biệt là trên biểu đồ AI.

11:49

India, Peru are very AI optimist and I think that resonates well with how you are feeling about AI, right?

Ấn Độ, Peru rất lạc quan về AI, và tôi nghĩ điều đó cộng hưởng tốt với cảm nhận của bạn về AI, đúng không?

11:57

You're less worried about is it going to take my job but relatively you're going to be thinking it's going to boost my economy.

Bạn ít lo lắng hơn về việc liệu nó có lấy mất việc làm của tôi không, mà tương đối bạn sẽ nghĩ rằng nó sẽ thúc đẩy nền kinh tế của tôi.

12:05

It's going to make my life better, right?

Nó sẽ làm cuộc sống của tôi tốt hơn, đúng không?

12:07

And by the way, that's also something that the AI alliance cares a lot about open and safe development of AI so that countries like Vietnam can have access equal access to the foundation models that form that drive so much of progress today.

Và nhân tiện, đó cũng là điều mà liên minh AI rất quan tâm, về sự phát triển mở và an toàn của AI, để các nước như Việt Nam có thể có quyền truy cập bình đẳng vào các mô hình nền tảng, những thứ thúc đẩy rất nhiều tiến bộ ngày nay.

12:23

So let's talk more about what it means exactly to AI and semiconductors.

Vậy hãy nói thêm về ý nghĩa chính xác của AI và chất bán dẫn.

12:29

So the same in terms of when you survey manufacturers, this is a deoid survey.

Tương tự về việc khi bạn khảo sát các nhà sản xuất, đây là một khảo sát của Deloitte.

12:35

They believe that AI will be key to their innovation.

Họ tin rằng AI sẽ là chìa khóa cho sự đổi mới của họ.

12:39

I know one key driver of that because I work with a lot of these companies.

Tôi biết một động lực chính của điều đó vì tôi làm việc với nhiều công ty trong số này.

12:43

There's a expertise crisis and perhaps it's less severe in Vietnam, but it's actually quite severe in places like the US, even Japan because the experts that have gained their insight in the last 20, 30 years of work are now retiring and those populations are shrinking.

Có một cuộc khủng hoảng về chuyên môn, và có lẽ nó ít nghiêm trọng hơn ở Việt Nam, nhưng nó thực sự khá nghiêm trọng ở những nơi như Mỹ, thậm chí cả Nhật Bản, vì những chuyên gia đã tích lũy hiểu biết của họ trong 20, 30 năm làm việc gần đây giờ đang nghỉ hưu và dân số của những nước đó đang thu hẹp.

13:01

So there's a shortage of people coming into the workforce and developing those uh that kind of expertise.

Vậy nên có sự thiếu hụt người gia nhập lực lượng lao động và phát triển loại chuyên môn đó.

13:08

Vietnam on the other hand has a young 100 million population and that's the reason why so many countries around the world around the region are interested in investing in Vietnam.

Mặt khác, Việt Nam có dân số trẻ 100 triệu người, và đó là lý do tại sao nhiều quốc gia trên thế giới trong khu vực lại quan tâm đến việc đầu tư vào Việt Nam.

13:19

So that demographic is a key driver.

Vậy nhân khẩu học đó là một động lực chính.

13:23

Um, meanwhile, because of this explosive convergence of AI and semiconductor, I don't need to walk you through the last five years of all the progress, but there's a lot of demand now for this semiconductor manufacturing capacity, the power capacity to drive that AI forward.

Ừm, trong khi đó, vì sự hội tụ bùng nổ của AI và chất bán dẫn, tôi không cần phải dẫn bạn qua năm năm qua của tất cả tiến bộ, nhưng hiện nay có rất nhiều nhu cầu về năng lực sản xuất chất bán dẫn này, năng lực điện năng để thúc đẩy AI đó tiến lên.

13:42

And this is one projection by also the same deote research.

Và đây là một dự báo cũng của cùng nghiên cứu Deloitte đó.

13:46

The text below says above is the general manufacturing shortage in terms of of manpower.

Đoạn văn bản bên dưới nói rằng ở trên là sự thiếu hụt sản xuất nói chung về nhân lực.

13:53

Power semiconductor alone is expected to grow to1 trillion dollar as an industry by while being short 1 million workers.

Chỉ riêng chất bán dẫn điện năng được dự kiến sẽ tăng lên 1 nghìn tỷ đô la như một ngành công nghiệp, trong khi thiếu hụt 1 triệu lao động.

14:03

Okay, that's a talent shortage that can be relieved significantly by AI.

Được rồi, đó là sự thiếu hụt nhân tài có thể được giảm bớt đáng kể nhờ AI.

14:10

So I'm very pleased to see that certainly in a lot of my work AI is not being used to replace workers.

Vậy nên tôi rất vui khi thấy rằng chắc chắn trong nhiều công việc của mình, AI không được dùng để thay thế người lao động.

14:16

AI is used to augment right to provide more capacity, more availability, more consistency where there are not enough human experts.

AI được sử dụng để tăng cường, đúng vậy, để cung cấp thêm năng lực, thêm tính sẵn sàng, thêm tính nhất quán ở những nơi không có đủ chuyên gia con người.

14:26

I used to be at Panasonic prior to founding uh it automatic and at Panasonic if you talk about refri refrigeration right as a as a service that is a core a big part of Panasonic uh business there are three experts three experts out of 2,000 service workers.

Tôi từng làm việc tại Panasonic trước khi thành lập, ừ, công ty tự động hóa, và tại Panasonic, nếu bạn nói về dịch vụ điện lạnh, đúng vậy, như một dịch vụ, đó là một phần cốt lõi, lớn trong hoạt động kinh doanh của Panasonic, ừ, có ba chuyên gia, ba chuyên gia trong số 2.000 nhân viên dịch vụ.

14:45

So related to that, right?

Vậy là liên quan đến điều đó, đúng không?

14:48

Last July, through the AI Alliance platform again, I mentioned this several times I, I hope you will hear more about uh the alliance later three companies collaborated to create what we call the world's first industry specific foundation model.

Tháng Bảy năm ngoái, thông qua nền tảng AI Alliance một lần nữa, tôi đã đề cập điều này vài lần, tôi hy vọng bạn sẽ nghe nhiều hơn về, ừ, liên minh này sau, ba công ty đã hợp tác để tạo ra thứ mà chúng tôi gọi là mô hình nền tảng chuyên ngành đầu tiên trên thế giới.

15:04

And of course, it's based on the foundation that is the lama model from ma but, and the expertise come from our friends at Tokyo Electron.

Và tất nhiên, nó dựa trên nền tảng là mô hình lama từ ma, nhưng, và chuyên môn đến từ những người bạn của chúng tôi tại Tokyo Electron.

15:12

But I want to share with you: this is now very well recognized around the world.

Nhưng tôi muốn chia sẻ với các bạn: điều này hiện đã được công nhận rất rộng rãi trên khắp thế giới.

15:19

But what people may not realize is that geographically and certainly by talent content, this model was developed by Vietnamese and Vietnamese Americans.

Nhưng điều mà mọi người có thể không nhận ra là về mặt địa lý và chắc chắn về mặt nội dung nhân tài, mô hình này được phát triển bởi người Việt Nam và người Mỹ gốc Việt.

15:32

Okay.

Được rồi.

15:32

How many people knew that?

Bao nhiêu người biết điều đó?

15:36

Right.

Đúng vậy.

15:37

Okay.

Được rồi.

15:37

So what's the lesson that I draw from that?

Vậy bài học mà tôi rút ra từ đó là gì?

15:39

is that this is the same lesson that I, that I, that I drew in 1994 when I first went to China, Harbin Institute of Technology, and that is: smart people are everywhere, particularly in places where there's a 100 million of young people.

Đó là bài học tương tự mà tôi, mà tôi, mà tôi đã rút ra vào năm 1994 khi lần đầu tiên đến Trung Quốc, Học viện Công nghệ Cáp Nhĩ Tân, và đó là: người thông minh ở khắp mọi nơi, đặc biệt là ở những nơi có 100 triệu người trẻ.

15:54

That, that I don't call that human resources; I think it's undervalues the term, uh, the, the, the, the content.

Đó, đó tôi không gọi đó là nguồn nhân lực; tôi nghĩ điều đó đánh giá thấp thuật ngữ, ừ, cái, cái, cái, cái nội dung.

16:00

I think of that as talent, right?

Tôi nghĩ về điều đó như là nhân tài, đúng không?

16:02

And when you, when you connect that talent with the right problem that have global impact, they completely qualify.

Và khi bạn, khi bạn kết nối nhân tài đó với vấn đề đúng đắn có tác động toàn cầu, họ hoàn toàn đủ tư cách.

16:10

There's there's no that's not an issue of saying whether FPT has enough personnel good enough people or it has good enough people.

Không có, đó không phải là vấn đề nói rằng liệu FPT có đủ nhân sự, đủ người giỏi hay có người đủ giỏi.

16:19

The people can be world class.

Những người đó có thể đẳng cấp thế giới.

16:21

They just need to be matched to the right globally impactful problem.

Họ chỉ cần được kết nối với vấn đề đúng đắn có tác động toàn cầu.

16:25

And Semicong is just an example of that.

Và Semicong chỉ là một ví dụ về điều đó.

16:29

Okay.

Được rồi.

16:29

And then on top of that, I've learned about things I think many of you in the audience here are aware of.

Và sau đó, trên hết, tôi đã học được về những điều mà tôi nghĩ nhiều người trong khán giả ở đây đã biết.

16:35

The the current government of Vietnam, as innovative and as industrious as a previous uh administrations, if I could use that term, have been, I see a lot more urgency, a lot more energy in the current uh government of Vietnam, such as resolution 57 that was passed in December.

Chính phủ hiện tại của Việt Nam, cũng đổi mới và cần cù như các chính quyền trước đây, nếu tôi có thể dùng thuật ngữ đó, đã từng, tôi thấy nhiều sự khẩn trương hơn, nhiều năng lượng hơn trong chính phủ hiện tại của Việt Nam, chẳng hạn như nghị quyết 57 được thông qua vào tháng Mười Hai.

16:56

Essentially to me what it says in a nutshell is let's lower all the barriers to progress.

Về cơ bản, đối với tôi, điều mà nó nói trong một câu ngắn gọn là hãy hạ thấp tất cả các rào cản đối với sự tiến bộ.

17:02

Right?

Đúng không?

17:03

I remember reading something like there was a an advice from the general secretary uh tool that says it used to be that if you can't manage it you ban it and he say well we got to change it to by default you allow it.

Tôi nhớ đã đọc một điều gì đó như có một lời khuyên từ tổng bí thư, ừ, rằng trước đây nếu bạn không thể quản lý nó thì bạn cấm nó, và ông ấy nói rằng chúng ta phải thay đổi thành theo mặc định bạn cho phép nó.

17:18

Okay that is actually quite impressive to me.

Được rồi, điều đó thực sự khá ấn tượng đối với tôi.

17:20

And then there's an initiative that was uh put forth by the prime minister uh and the and the former ministry of planning investments 50,000 training 50,000 AI and IC professionals by 2030.

Và sau đó có một sáng kiến được, ừ, đưa ra bởi thủ tướng, ừ, và, và bộ kế hoạch và đầu tư trước đây, đào tạo 50.000, đào tạo 50.000 chuyên gia AI và IC vào năm 2030.

17:35

That's extremely ambitious but I believe it is possible.

Điều đó cực kỳ tham vọng nhưng tôi tin là có thể.

17:38

So with that, I'd like to show you one example of what that future could be by showing you some technology that we've been developing and working with our customers and partners uh at Automatic.

Vậy với điều đó, tôi muốn cho các bạn thấy một ví dụ về tương lai đó có thể như thế nào bằng cách cho các bạn xem một số công nghệ mà chúng tôi đã phát triển và làm việc với khách hàng và đối tác của mình, ừ, tại Automatic.

17:52

So what that was really intended to show you is that there is now work that goes beyond theory, beyond the R&D of AI and people are trying to apply this like agentic frameworks and so on to try to bridge this expertise gap.

Vậy điều đó thực sự nhằm mục đích cho các bạn thấy rằng hiện đã có công việc vượt ra ngoài lý thuyết, vượt ra ngoài R&D của AI và mọi người đang cố gắng áp dụng những thứ như khung tác nhân và vân vân để cố gắng thu hẹp khoảng cách chuyên môn này.

18:05

This is one major example of how AI is being used in in semiconductor processing and manufacturing, right?

Đây là một ví dụ chính về cách AI đang được sử dụng trong xử lý và sản xuất chất bán dẫn, đúng không?

18:12

Essentially to make sure that the expertise that is so scarce can be scaled across the enterprise.

Về cơ bản là để đảm bảo rằng chuyên môn vốn rất khan hiếm có thể được mở rộng trên toàn doanh nghiệp.

18:18

So, uh I'm going to move quickly through some of this.

Vậy, ừ, tôi sẽ đi nhanh qua một số điều này.

18:21

Uh I love this stuff so I I I need to squeeze it in and I know some in the audience would like to know about this as well.

Ừ, tôi thích những thứ này nên tôi, tôi, tôi cần chen nó vào và tôi biết một số người trong khán giả cũng muốn biết về điều này.

18:29

Okay.

Được rồi.

18:29

So this is what Thomas has just run is essentially running on a gentic framework.

Vậy đây là những gì Thomas vừa chạy, về cơ bản là chạy trên một khung tác nhân.

18:34

And how many people here have heard of those word agents, right?

Và bao nhiêu người ở đây đã nghe về từ tác nhân đó, đúng không?

18:40

And one of the key things is how is an how is an agent different from a model, right?

Và một trong những điều then chốt là một tác nhân khác với một mô hình như thế nào, đúng không?

18:45

And behaviorally a model can be thought of as something that has a question and answer.

Và về mặt hành vi, một mô hình có thể được coi là thứ có câu hỏi và câu trả lời.

18:50

It may think a lot in between, but it comes out with okay, so here's sort of an answer.

Nó có thể suy nghĩ rất nhiều ở giữa, nhưng nó đưa ra, được rồi, đây là một loại câu trả lời.

18:54

An agent is different.

Một tác nhân thì khác.

18:55

It has a loop, right?

Nó có một vòng lặp, đúng không?

18:57

It has a workflow and it tries to solve a problem.

Nó có một quy trình làm việc và nó cố gắng giải quyết một vấn đề.

19:01

And over the next year, next 18 months, you're going to see a lot of agentic framework.

Và trong năm tới, 18 tháng tới, bạn sẽ thấy rất nhiều khung tác nhân.

19:05

You already are, I'm sure, um trying to solve different problems in various industries.

Tôi chắc chắn là bạn đã thấy rồi, ừ, đang cố gắng giải quyết các vấn đề khác nhau trong nhiều ngành khác nhau.

19:12

I'm going to show you one that is sort of built for the highly demanding, highly exacting um environment that is the manufacturing and particularly semiconductor manufacturing environment.

Tôi sẽ cho các bạn thấy một cái được xây dựng cho môi trường, ừ, đòi hỏi cao, cực kỳ khắt khe, đó là môi trường sản xuất và đặc biệt là sản xuất chất bán dẫn.

19:23

The goal of DXA, DXA stands for domain expert agent.

Mục tiêu của DXA, DXA viết tắt của tác nhân chuyên gia lĩnh vực.

19:27

So, not just an agent, but a domain expert.

Vậy, không chỉ là một tác nhân, mà là một chuyên gia lĩnh vực.

19:29

So, think of it as you're hiring somebody.

Vậy, hãy nghĩ về nó như việc bạn đang thuê ai đó.

19:32

They could be graduate level, they could be college level, you want kind of a PhD level expert.

Họ có thể ở trình độ sau đại học, có thể ở trình độ đại học, bạn muốn một chuyên gia cỡ trình độ tiến sĩ.

19:37

More than that, you want a PhD level who has worked at the company for 20, 30 years or who can have access to that information, be able to leverage it to do the kind of diagnosis that Thomas talked about earlier.

Hơn thế nữa, bạn muốn một người có trình độ tiến sĩ đã làm việc tại công ty 20, 30 năm hoặc người có thể tiếp cận thông tin đó, có khả năng tận dụng nó để thực hiện kiểu chẩn đoán mà Thomas đã nói đến trước đó.

19:49

And the this framework here, those of you that work with this stuff would see as very different, right?

Và khung này đây, những ai trong số các bạn làm việc với những thứ này sẽ thấy nó rất khác biệt, đúng không?

19:55

Many of you have heard of planning and reasoning.

Nhiều người trong số các bạn đã nghe nói về lập kế hoạch và suy luận.

19:58

So that would be these two boxes, right?

Vậy đó sẽ là hai ô này, đúng không?

20:01

But the architecture of DXA that our customers demand require essentially a response that is three layers.

Nhưng kiến trúc của DXA mà khách hàng của chúng tôi yêu cầu về cơ bản đòi hỏi một phản hồi gồm ba lớp.

20:09

There's workflow, planning, and reasoning.

Có quy trình công việc, lập kế hoạch và suy luận.

20:11

So think of this as why, what, and how.

Vậy hãy nghĩ về điều này như tại sao, cái gì và như thế nào.

20:14

And so what's the main motivation for having three layers?

Và vậy động lực chính để có ba lớp là gì?

20:18

Now when I say layer each layer is a graph a directed graph or think of it as flowchart.

Khi tôi nói lớp, mỗi lớp là một đồ thị, một đồ thị có hướng, hay hãy nghĩ về nó như một lưu đồ.

20:23

So one step in the workflow can expand into an entire plan right of multi-steps and that one step in the plan requires a whole reasoning strategy that is itself a graph.

Vậy một bước trong quy trình công việc có thể mở rộng thành cả một kế hoạch gồm nhiều bước, và một bước trong kế hoạch đó đòi hỏi cả một chiến lược suy luận mà bản thân nó cũng là một đồ thị.

20:34

So one graph maps to another graph and another graph and we don't have time in this talk to go over the details of it.

Vậy một đồ thị ánh xạ sang một đồ thị khác và một đồ thị khác nữa, và chúng ta không có thời gian trong buổi nói chuyện này để đi qua chi tiết của nó.

20:39

But the key intuition I want you to take away is the following.

Nhưng trực giác then chốt tôi muốn các bạn mang theo là như sau.

20:43

If you have three layers then you can have your cake and still eat it.

Nếu bạn có ba lớp thì bạn có thể vừa có bánh lại vừa ăn bánh.

20:48

That is the layer the workflow layer is very human friendly because when we work in manufacturing in science and engineering we tend to or even in banking we tend to think of things in terms of workflow.

Đó là lớp, lớp quy trình công việc rất thân thiện với con người, bởi vì khi chúng ta làm việc trong sản xuất, trong khoa học và kỹ thuật, chúng ta có xu hướng, hay thậm chí trong ngân hàng, chúng ta có xu hướng nghĩ về mọi thứ theo quy trình công việc.

21:01

Do this step and do this step and try this other step.

Làm bước này và làm bước này và thử bước khác.

21:03

But the planning layer is AI managed.

Nhưng lớp lập kế hoạch do AI quản lý.

21:07

It's dynamic.

Nó năng động.

21:08

If you make them the same layer then you have to say who's the boss?

Nếu bạn làm chúng thành cùng một lớp thì bạn phải nói ai là sếp?

21:11

Is the human the boss or is it the AI the boss?

Con người là sếp hay AI là sếp?

21:14

By separating the two layers, you have the ability to have dynamic execution, dynamic planning, but also with kind some kind of human controlled workflow.

Bằng cách tách hai lớp ra, bạn có khả năng thực thi năng động, lập kế hoạch năng động, nhưng cũng với kiểu quy trình công việc do con người kiểm soát.

21:23

Okay.

Được rồi.

21:23

And reasoning of course many of you have heard of things like chain of thought reasoning, UDA reasoning and so on.

Và suy luận thì tất nhiên nhiều người trong số các bạn đã nghe nói về những thứ như suy luận chuỗi suy nghĩ, suy luận UDA, v.v.

21:29

So those things are also specified.

Vậy những thứ đó cũng được chỉ định.

21:30

So the key is to keep this middle layer kind of freely rotating, dynamically generated and that has helped helped our customers and partners uh a lot in their in their uh manufacturing and design work.

Vậy điểm mấu chốt là giữ lớp giữa này kiểu như xoay tự do, được tạo ra một cách năng động, và điều đó đã giúp ích rất nhiều cho khách hàng và đối tác của chúng tôi trong công việc sản xuất và thiết kế của họ.

21:45

It's designed also to be it looks very complex but it's very easy to use.

Nó được thiết kế để, nó trông rất phức tạp nhưng lại rất dễ sử dụng.

21:49

So the minimum design the minimum usage of this is you say agent ask question that's it.

Vậy thiết kế tối thiểu, cách sử dụng tối thiểu của nó là bạn nói agent đặt câu hỏi, thế là xong.

21:56

You don't need to know any more coding and even that code itself can be generated by AI.

Bạn không cần biết thêm bất kỳ lập trình nào, và thậm chí bản thân đoạn mã đó cũng có thể được AI tạo ra.

22:01

Okay.

Được rồi.

22:01

And then the next level of complexity is you has I have a workflow.

Và rồi mức độ phức tạp tiếp theo là bạn, tôi có một quy trình công việc.

22:05

It's a minimum workflow.

Đó là một quy trình công việc tối thiểu.

22:06

Workflow is the plan.

Quy trình công việc là kế hoạch.

22:08

Create the minimum workflow for this question and then it creates a workflow for that.

Tạo quy trình công việc tối thiểu cho câu hỏi này và rồi nó tạo ra một quy trình công việc cho việc đó.

22:12

And then if you want to really control it then you specify here you can specify in UNL stands for unstructured natural language because they're structured and so on.

Và rồi nếu bạn muốn thực sự kiểm soát nó thì bạn chỉ định ở đây, bạn có thể chỉ định bằng UNL, viết tắt của ngôn ngữ tự nhiên phi cấu trúc, bởi vì chúng có cấu trúc, v.v.

22:23

So an expert may talk through something like this when equipment issues come up.

Vậy một chuyên gia có thể nói qua một điều gì đó như thế này khi sự cố thiết bị xảy ra.

22:27

That's what Thomas just did earlier.

Đó là điều Thomas vừa làm lúc nãy.

22:28

Operators usually start by looking.

Các nhà vận hành thường bắt đầu bằng việc quan sát.

22:30

So so think of this right.

Vậy hãy nghĩ về điều này, đúng không.

22:31

It used to be that you have to write entire Python or C C++ programs to do all this.

Trước đây bạn phải viết toàn bộ chương trình Python hoặc C, C++ để làm tất cả những việc này.

22:37

Now you just say this is what I want to happen and then you pass it to this DXA framework to run.

Giờ bạn chỉ cần nói đây là điều tôi muốn xảy ra và rồi bạn chuyển nó cho khung DXA này để chạy.

22:43

Give it the natural language and then it'll take the natural language to the workflow and it'll work through the loop.

Đưa cho nó ngôn ngữ tự nhiên và rồi nó sẽ đưa ngôn ngữ tự nhiên đó vào quy trình công việc và nó sẽ xử lý qua vòng lặp.

22:49

Okay.

Được rồi.

22:49

I think I would just uh leave it at this high level and if you have any questions we can talk about it.

Tôi nghĩ tôi sẽ chỉ dừng ở mức tổng quan này và nếu bạn có bất kỳ câu hỏi nào chúng ta có thể nói về nó.

22:54

All right, let me let me let me close by talking about where we are going with AI semiconductor and then take it back to the context of Vietnam.

Được rồi, để tôi kết thúc bằng việc nói về nơi chúng ta đang hướng tới với AI bán dẫn và rồi đưa nó trở lại bối cảnh Việt Nam.

23:03

There are lots of frontiers to be examined.

Có rất nhiều lĩnh vực tiên phong cần được xem xét.

23:06

Vietnam itself say we want to work in as semiconductor.

Bản thân Việt Nam nói rằng chúng tôi muốn làm việc trong lĩnh vực bán dẫn.

23:09

But what are some of the green fields?

Nhưng đâu là một số lĩnh vực mới đầy tiềm năng?

23:11

Now when you pick a problem to work on, you should not pick one where somebody is so much better at it already that you have no hope of competing.

Khi bạn chọn một vấn đề để giải quyết, bạn không nên chọn một vấn đề mà ai đó đã giỏi hơn rất nhiều đến mức bạn không có hy vọng cạnh tranh.

23:19

But there are many green field opportunities where Vietnam can have some comparative advantages.

Nhưng có nhiều cơ hội lĩnh vực mới nơi Việt Nam có thể có một số lợi thế so sánh.

23:24

So these are some possibilities, some emerging opportunities where innovation needs to happen.

Vậy đây là một số khả năng, một số cơ hội mới nổi nơi đổi mới cần phải diễn ra.

23:32

One is edge AI.

Một là edge AI.

23:33

I actually don't like the term edge.

Thực ra tôi không thích thuật ngữ edge.

23:36

How many people here have heard of edge?

Có bao nhiêu người ở đây đã nghe đến edge?

23:37

The edge versus the cloud.

Edge so với cloud.

23:39

Okay, I'm telling you within the next five years the edge will become the center, right?

Được rồi, tôi nói với các bạn rằng trong vòng năm năm tới, edge sẽ trở thành trung tâm, đúng không?

23:44

The only reason we call the edge was because we could only deal with the cloud.

Lý do duy nhất chúng ta gọi nó là edge là vì chúng ta chỉ có thể xử lý với cloud.

23:48

Our data centers is easier to manage.

Các trung tâm dữ liệu của chúng ta dễ quản lý hơn.

23:50

But the edge is too hard.

Nhưng edge thì quá khó.

23:51

The edge is too complicated.

Edge thì quá phức tạp.

23:53

The edge is too chaotic.

Edge thì quá hỗn loạn.

23:55

But thanks to genative AI, the edge is now accessible.

Nhưng nhờ AI tạo sinh, edge giờ đây đã có thể tiếp cận được.

23:59

We can now put AI at the edge and the edge is intelligent.

Giờ chúng ta có thể đặt AI ở edge và edge trở nên thông minh.

24:01

And so but the edge is where we humans live, right?

Và thế nhưng edge chính là nơi con người chúng ta sống, đúng không?

24:04

My phone is the edge.

Điện thoại của tôi là edge.

24:05

My car is the edge.

Xe của tôi là edge.

24:07

The factory, the factory is the edge.

Nhà máy, nhà máy là edge.

24:09

So increasingly the edge will become the center.

Vì vậy ngày càng rõ ràng rằng edge sẽ trở thành trung tâm.

24:11

And that will require its own semiconductor revolution.

Và điều đó sẽ đòi hỏi một cuộc cách mạng bán dẫn của riêng nó.

24:14

And that's a zero trillion dollar market, right?

Và đó là một thị trường không nghìn tỷ đô la, đúng không?

24:17

I think this come from Reed Hoffman or we know Koshla.

Tôi nghĩ điều này đến từ Reed Hoffman hoặc chúng ta biết Koshla.

24:20

They talk about zero trillion dollar market meaning that it's green field.

Họ nói về thị trường không nghìn tỷ đô la, nghĩa là nó là một vùng đất hoang sơ.

24:25

It's open, but it's going to be huge.

Nó rộng mở, nhưng nó sẽ rất lớn.

24:27

Second is AI optimized semiconductor design.

Thứ hai là thiết kế bán dẫn tối ưu hóa cho AI.

24:30

You're going to hear a lot about that in this conference.

Các bạn sẽ nghe rất nhiều về điều đó tại hội nghị này.

24:33

Domain specific AI architecture.

Kiến trúc AI chuyên biệt theo lĩnh vực.

24:35

The world is not going to be run by one large model that knows everything.

Thế giới sẽ không được vận hành bởi một mô hình lớn duy nhất biết mọi thứ.

24:38

It's going to be run by lots and lots and lots just like h how human humanity is organized.

Nó sẽ được vận hành bởi rất rất rất nhiều mô hình, giống như cách nhân loại được tổ chức vậy.

24:44

lots of vertical experts collaborating with each other, organizing, self-organizing and so domain specific AI architecture such as the agentic framework that you saw earlier that will be emergent and that is well within you know essentially the grasp of the young 100 million people in Vietnam.

Rất nhiều chuyên gia theo chiều dọc cộng tác với nhau, tổ chức, tự tổ chức, và vì vậy kiến trúc AI chuyên biệt theo lĩnh vực như khung tác tử mà các bạn đã thấy trước đó sẽ xuất hiện và điều đó hoàn toàn nằm trong tầm tay của 100 triệu người trẻ Việt Nam.

25:02

hardware efficient foundation models.

Các mô hình nền tảng hiệu quả về phần cứng.

25:04

You see some astonishing results coming out of China in the last month or two, right?

Các bạn thấy một số kết quả đáng kinh ngạc đến từ Trung Quốc trong một hai tháng qua, đúng không?

25:10

Where they have been resource constrained and so one of their design goals having to be extremely efficient.

Nơi họ bị hạn chế về tài nguyên và vì vậy một trong những mục tiêu thiết kế của họ phải là cực kỳ hiệu quả.

25:15

So they use sparsity techniques and other techniques to to yield inference quality at the same at maybe 2%of the cost.

Vì vậy họ sử dụng các kỹ thuật thưa hóa và các kỹ thuật khác để đạt được chất lượng suy luận tương đương với chi phí có thể chỉ bằng 2%.

25:24

So that's another green field area of opportunity.

Vì vậy đó là một lĩnh vực cơ hội mới mẻ khác.

25:26

It requires understanding of algorithms and math and engineering.

Nó đòi hỏi sự hiểu biết về thuật toán, toán học và kỹ thuật.

25:30

And then finally advanced packaging system for the term that I want to use I call it IPU.

Và cuối cùng là hệ thống đóng gói tiên tiến, thuật ngữ tôi muốn dùng là tôi gọi nó là IPU.

25:36

We got CPU central processing unit.

Chúng ta có CPU, đơn vị xử lý trung tâm.

25:39

Then we got GPU graphics processing unit.

Rồi chúng ta có GPU, đơn vị xử lý đồ họa.

25:41

But the real ultimate next step is intelligent processing units.

Nhưng bước tiến thực sự tối thượng tiếp theo là các đơn vị xử lý thông minh.

25:46

And there are architectural differences for that.

Và có những khác biệt về kiến trúc cho điều đó.

25:48

And one of the key things is advanced packaging.

Và một trong những điều then chốt là đóng gói tiên tiến.

25:51

You know who would who would think that packaging would become sexy again?

Các bạn biết ai có thể nghĩ rằng đóng gói lại trở nên hấp dẫn trở lại?

25:54

It becomes very important now, because these different chips, right, need to talk to each other at very high bandwidth, and it's too expensive to take them off chip into, even to, fiber optics, right?

Nó trở nên rất quan trọng bây giờ, bởi vì các chip khác nhau này cần nói chuyện với nhau ở băng thông rất cao, và việc đưa chúng ra khỏi chip, thậm chí sang sợi quang, thì quá đắt đỏ, đúng không?

26:06

And so advanced packaging is very key to the to the advancement of of AI, and that's an area that Vietnam can also excel at.

Và vì vậy đóng gói tiên tiến là rất then chốt cho sự tiến bộ của AI, và đó là một lĩnh vực mà Việt Nam cũng có thể xuất sắc.

26:14

So, in closing, I think Vietnam's has a unique position to be a bridge builder in this ecosystem, in this global ecosystem, and by the way, that's already happening, right?

Vậy, để kết luận, tôi nghĩ Việt Nam có một vị thế độc đáo để trở thành người xây cầu trong hệ sinh thái này, trong hệ sinh thái toàn cầu này, và nhân tiện, điều đó đang diễn ra rồi, đúng không?

26:24

Japan wants to invest in Vietnam.

Nhật Bản muốn đầu tư vào Việt Nam.

26:25

South Korea wants to invest into Vietnam.

Hàn Quốc muốn đầu tư vào Việt Nam.

26:27

A lot of it for demographic reasons.

Phần lớn là vì lý do nhân khẩu học.

26:29

Taiwan wants to invest in Vietnam.

Đài Loan muốn đầu tư vào Việt Nam.

26:31

And and even geopolitically is favorable for Vietnam, right?

Và thậm chí về mặt địa chính trị cũng thuận lợi cho Việt Nam, đúng không?

26:35

A lot of the realignment of the supply chain has brought dollars, FDIs into Vietnam for that reason.

Rất nhiều sự tái cơ cấu chuỗi cung ứng đã mang đô la, FDI vào Việt Nam vì lý do đó.

26:43

So it can become an AI development hub for one thing.

Vì vậy, nó có thể trở thành một trung tâm phát triển AI, một trong những lý do.

26:46

There's a technical talent pipeline opportunity, right?

Có cơ hội về nguồn nhân tài kỹ thuật, đúng không?

26:50

Not just for Vietnam but for the world.

Không chỉ cho Việt Nam mà còn cho thế giới.

26:52

Accessible AI infrastructure.

Cơ sở hạ tầng AI dễ tiếp cận.

26:53

I know there are now a lot of investments being talked about in terms of providing that infrastructure, not just for Vietnam but for the region.

Tôi biết hiện nay có rất nhiều khoản đầu tư đang được bàn đến để cung cấp cơ sở hạ tầng đó, không chỉ cho Việt Nam mà còn cho cả khu vực.

27:01

And lastly, what I started to talk out with, which is: there's a culturally built-in optimism for AI, not just here in Vietnam, but particularly here in Vietnam and in lots of the most of the developing economies.

Và cuối cùng, điều tôi bắt đầu nói đến, đó là: có một sự lạc quan mang tính văn hóa sẵn có đối với AI, không chỉ ở Việt Nam mà đặc biệt là ở Việt Nam và ở nhiều nền kinh tế đang phát triển nhất.

27:16

And I think that's one big advantage that the country here has that, that it should definitely leverage.

Và tôi nghĩ đó là một lợi thế lớn mà đất nước ở đây có, mà chắc chắn nên tận dụng.

27:22

So, my call to action is, and I talked about this with many of my friends and colleagues, and they say this is a once in a-lifetime opportunity.

Vì vậy, lời kêu gọi hành động của tôi là, và tôi đã nói về điều này với nhiều bạn bè và đồng nghiệp, và họ nói đây là cơ hội chỉ có một lần trong đời.

27:30

I said,"No, it's a once in 4,000year opportunity."If you think about the history of this country, but the point is it's it's a 4,000-year historic opportunity where the demographics, the trends of the world, the geopolitics, the economics, and where technology is going is all converging.

Tôi nói, "Không, đó là cơ hội chỉ có một lần trong 4.000 năm." Nếu bạn nghĩ về lịch sử của đất nước này, nhưng vấn đề là đó là một cơ hội lịch sử 4.000 năm khi nhân khẩu học, các xu hướng của thế giới, địa chính trị, kinh tế và hướng đi của công nghệ đều đang hội tụ.

27:49

And by the way, that's why an NIC exists, right?

Và nhân tiện, đó là lý do tại sao NIC tồn tại, đúng không?

27:53

And that's why the policies of the government here are so timely.

Và đó là lý do tại sao các chính sách của chính phủ ở đây lại đúng thời điểm đến vậy.

27:57

So my call to action for the for the young people that are attending here is you need to join and not just join but lead the AI silicon revolution.

Vì vậy, lời kêu gọi hành động của tôi dành cho những người trẻ đang tham dự ở đây là bạn cần tham gia và không chỉ tham gia mà còn dẫn dắt cuộc cách mạng silicon AI.

28:06

All right.

Được rồi.

28:07

Thank you very much.

Cảm ơn các bạn rất nhiều.

28:09

cheering And some of our motivation was this observation that you know Moore's law which it's not clear is continuing to hold was offering

[tiếng reo hò] Và một phần động lực của chúng tôi là quan sát này rằng bạn biết đấy, định luật Moore, mà không rõ có còn đúng hay không, đang mang lại

Transcript

Hiển thị

A Conference at the AI–Semiconductor Crossroads

Chris opens by thanking the small teams and partners behind a conference he describes as a first for Vietnam and possibly the world in combining AI and semiconductors. He explains the event was originally planned elsewhere but was moved to Hanoi because the country is where these technologies are converging.

Chris mở đầu bằng lời cảm ơn các nhóm nhỏ và đối tác đứng sau một hội nghị mà ông mô tả là lần đầu tiên tại Việt Nam và có thể cả trên thế giới khi kết hợp AI và bán dẫn. Ông giải thích sự kiện ban đầu được dự kiến tổ chức ở nơi khác nhưng đã được chuyển đến Hà Nội vì đây là nơi các công nghệ này đang hội tụ.