Jensen Huang explains how generative AI has evolved into reasoning and agentic AI, which can understand, plan, and use tools. Agentic AI requires about a thousand times more computation than generative AI, massively increasing compute demand. This is reinventing the computer industry, creating a new industry from infrastructure to applications. Future computing will be generative and contextually relevant, not just retrieval-based.
Jensen Huang giải thích cách AI tạo sinh đã phát triển thành AI lý luận và tác nhân, có thể hiểu, lập kế hoạch và sử dụng công cụ. AI tác nhân đòi hỏi lượng tính toán gấp khoảng một nghìn lần so với AI tạo sinh, làm tăng đáng kể nhu cầu tính toán. Điều này đang tái tạo ngành công nghiệp máy tính, tạo ra một ngành công nghiệp mới từ cơ sở hạ tầng đến ứng dụng. Máy tính trong tương lai sẽ mang tính tạo sinh và phù hợp với ngữ cảnh, không chỉ dựa trên truy xuất.
Good afternoon, good evening.
Chào buổi chiều, chào buổi tối.
Um, I am thrilled to be here with all of you, but I am especially thrilled to be here with Jensen Huang.
Ừm, tôi rất vui mừng khi có mặt ở đây cùng tất cả các bạn, nhưng tôi đặc biệt vui mừng khi có mặt ở đây cùng Jensen Huang.
If there's anybody I want to talk to these days, it's this man because he knows how to look around corners when it comes to AI.
Nếu có ai đó tôi muốn nói chuyện trong những ngày này, đó chính là người đàn ông này vì anh ấy biết cách nhìn xa trông rộng khi nói đến AI.
Um, Nvidia is in a quiet period right now, but what we want to hear from him, I think, is bigger picture.
Ừm, Nvidia đang trong giai đoạn im lặng, nhưng điều chúng tôi muốn nghe từ anh ấy, tôi nghĩ, là bức tranh lớn hơn.
So, let's start, Jensen, just by taking a few steps back.
Vậy, hãy bắt đầu, Jensen, chỉ bằng cách lùi lại vài bước.
Again, everybody wants to know what's coming with AI.
Một lần nữa, mọi người đều muốn biết điều gì sắp xảy ra với AI.
This is the fastest technological revolution we have ever seen.
Đây là cuộc cách mạng công nghệ nhanh nhất mà chúng ta từng thấy.
Things happen not on in years, not in decades, but probably, you know, weekly and monthly at this point things
Mọi thứ không diễn ra trong nhiều năm, không phải trong nhiều thập kỷ, mà có lẽ, bạn biết đấy, hàng tuần và hàng tháng vào thời điểm này, mọi thứ
are changing pretty drastically.
đang thay đổi khá mạnh mẽ.
You're Wayne Gretzky.
Bạn là Wayne Gretzky.
Tell us where the puck is going.
Hãy cho chúng tôi biết quả bóng đang đi về đâu.
Well, first of all, uh, let me tell you where the puck came from.
Chà, trước hết, uh, hãy để tôi nói cho bạn biết quả bóng đến từ đâu.
Okay.
Được rồi.
And in just the last couple of years, what happened.
Và chỉ trong vài năm qua, những gì đã xảy ra.
Um, I feel like I'm sitting on something that's causing all of this to happen.
Ừm, tôi cảm thấy như mình đang ngồi trên thứ gì đó đang gây ra tất cả những điều này.
Is it me?
Có phải là tôi không?
It might be me.
Có thể là tôi.
Hold on.
Chờ đã.
Better?
Tốt hơn chưa?
And so, what happened was 2 years ago, ChatGPT came out.
Và vì vậy, điều đã xảy ra là 2 năm trước, ChatGPT ra đời.
And what made ChatGPT revolutionary was the ability to generate generative AI.
Và điều khiến ChatGPT trở nên cách mạng là khả năng tạo ra AI tạo sinh.
You give it a prompt, it can write you a story.
Bạn đưa ra một lời nhắc, nó có thể viết cho bạn một câu chuyện.
You give it a prompt, it can make you a picture.
Bạn đưa ra một lời nhắc, nó có thể tạo cho bạn một bức ảnh.
You can give it a prompt, generate a video for you.
Bạn có thể đưa ra một lời nhắc, tạo một video cho bạn.
You give it a video, it can generate a story.
Bạn đưa ra một video, nó có thể tạo ra một câu chuyện.
You can give it an image, it can write, so on and so forth.
Bạn có thể đưa ra một hình ảnh, nó có thể viết, v.v.
You give it an image in 2D, it can and then generates an image in 3D.
Bạn đưa ra một hình ảnh 2D, nó có thể và sau đó tạo ra một hình ảnh 3D.
And so, generative AI.
Và vì vậy, AI tạo sinh.
Um, the ability to generate has two profound uh capabilities.
Ừm, khả năng tạo ra có hai khả năng sâu sắc.
One, in order to think, you have to generate tokens in your mind.
Một, để suy nghĩ, bạn phải tạo ra các token trong tâm trí.
Inside - you mean mo- tokens in - Tokens, oh.
Bên trong - Ý bạn là mo- token trong - Token, ồ.
Uh, you have to generate thoughts.
Uh, bạn phải tạo ra suy nghĩ.
And so, the fact that our ability to think and reason requires us to generate thoughts.
Và vì vậy, thực tế là khả năng suy nghĩ và lý luận của chúng ta đòi hỏi chúng ta phải tạo ra suy nghĩ.
So, the moment we got AI to generate, we realized you can now think.
Vì vậy, ngay khi chúng ta có AI tạo ra, chúng ta nhận ra rằng giờ đây nó có thể suy nghĩ.
You can now reason.
Giờ đây nó có thể lý luận.
The second thing is in order to use external tools, you have to generate commands.
Điều thứ hai là để sử dụng các công cụ bên ngoài, bạn phải tạo ra các lệnh.
And so, when you use the browser, you have to generate words, control something else.
Và vì vậy, khi bạn sử dụng trình duyệt, bạn phải tạo ra từ ngữ, điều khiển một thứ khác.
Those two ideas, the moment that happened, the entire industry raced off to go figure out how to use generative AI to enable reasoning, which came out last year.
Hai ý tưởng đó, ngay khi điều đó xảy ra, toàn bộ ngành công nghiệp đã lao đi để tìm ra cách sử dụng AI tạo sinh để kích hoạt khả năng lý luận, điều đã xuất hiện vào năm ngoái.
And then now, agentic AI, which is the ability for AI to understand, reason, plan, use tools to do something useful.
Và bây giờ, AI tác nhân, đó là khả năng của AI để hiểu, lý luận, lập kế hoạch, sử dụng công cụ để làm điều gì đó hữu ích.
So, in the last several months, what happened is the industry realized, took the Claude code, Anthropic's Claude code came out, and uh it was the first agenting agentic system that was able to do really productive work like software coding.
Vì vậy, trong vài tháng qua, điều đã xảy ra là ngành công nghiệp nhận ra, lấy Claude code, Claude code của Anthropic đã ra mắt, và uh nó là hệ thống tác nhân đầu tiên có thể thực hiện công việc hiệu quả như viết mã phần mềm.
And software coding is a a good first place to go, but remember what coding is.
Và viết mã phần mềm là một nơi tốt để bắt đầu, nhưng hãy nhớ viết mã là gì.
Coding is the codification of something you want to automate.
Viết mã là sự mã hóa một thứ bạn muốn tự động hóa.
And how many companies in the world, how many people in the world don't want to codify into a program something you want to automate over and over and over again.
Và có bao nhiêu công ty trên thế giới, bao nhiêu người trên thế giới không muốn mã hóa thành một chương trình thứ bạn muốn tự động hóa lặp đi lặp lại.
So, it turns out coding is important for software engineers, but coding is super important for all companies.
Vì vậy, hóa ra viết mã quan trọng đối với kỹ sư phần mềm, nhưng viết mã siêu quan trọng đối với tất cả các công ty.
And this all happened in the last several months.
Và tất cả điều này đã xảy ra trong vài tháng qua.
And so, AI in the last several months became useful.
Và vì vậy, AI trong vài tháng qua đã trở nên hữu ích.
That's the big idea.
Đó là ý tưởng lớn.
The second big idea is that in order for AI to go through understanding, reasoning, planning, using tools to take action, the amount of computation necessary compared to generative AI is like a thousand times more.
Ý tưởng lớn thứ hai là để AI có thể hiểu, lý luận, lập kế hoạch, sử dụng công cụ để hành động, lượng tính toán cần thiết so với AI tạo sinh lớn hơn gấp nghìn lần.
In two years time, just think.
Trong hai năm tới, hãy nghĩ mà xem.
In two years time, the number of cars you need in the world grew by a thousand times.
Trong hai năm tới, số lượng ô tô bạn cần trên thế giới đã tăng lên gấp nghìn lần.
In 2 years
Trong 2 năm
time, the number of airplanes you need in the world grew by 2,000 times.
Thời gian, số lượng máy bay bạn cần trên thế giới đã tăng gấp 2.000 lần.
Whatever it is that you want to use as a as a metric, Yeah.
Dù bạn muốn dùng cái gì làm thước đo, thì cũng vậy.
the thousand times difference is incredible.
Sự khác biệt gấp nghìn lần thật đáng kinh ngạc.
But then you multiply that by the number of people who now want to use it by a hundred times, which is the reason why you know, GPU consumption is going through the roof and over, you know, even GPUs we sold 4 or 5 years ago now are rising in price faster than, you know, good wine.
Nhưng sau đó bạn nhân nó với số người muốn sử dụng nó gấp trăm lần, đó là lý do tại sao, bạn biết đấy, tiêu thụ GPU đang tăng vọt và thậm chí, bạn biết không, những GPU chúng tôi bán 4 hay 5 năm trước giờ đang tăng giá nhanh hơn cả rượu ngon.
And so, It has defied what everybody
Và vì vậy, nó đã thách thức những gì mọi người
- Buying Nvidia GPUs like investing in art.
- Mua GPU Nvidia giống như đầu tư vào nghệ thuật.
- laughter - It has defied what everybody said was going to happen.
- [cười] - Nó đã thách thức những gì mọi người nói sẽ xảy ra.
Um, if it's a thousand times over the last year the demand for compute, where do you see it next year?
Ừm, nếu nhu cầu tính toán tăng gấp nghìn lần trong năm qua, thì năm tới ông thấy nó ở đâu?
Um, and how far out do you try and figure these things?
Ừm, và ông cố gắng dự đoán những điều này trong bao xa?
Well, you know, the way that the reason about this is you come back and you ask yourself, um, one, uh, what is the usefulness of automation of intelligence?
Chà, bạn biết đấy, cách suy luận về điều này là bạn quay lại và tự hỏi, một, ừm, tính hữu dụng của việc tự động hóa trí thông minh là gì?
And who could benefit from it?
Và ai có thể hưởng lợi từ nó?
- Mhm.
- Ừm.
And how would you benefit from it?
Và bạn sẽ hưởng lợi từ nó như thế nào?
That's the number one.
Đó là điều số một.
Number two, why what kind of infrastructure is necessary to produce intelligence?
Điều thứ hai, tại sao loại cơ sở hạ tầng nào là cần thiết để sản xuất trí thông minh?
And this is one of the big ideas in computer science and this is something I reason about, you know, right now I'm talking to you guys, I'm reasoning step by step.
Và đây là một trong những ý tưởng lớn trong khoa học máy tính và đây là điều tôi suy luận, bạn biết đấy, ngay bây giờ tôi đang nói chuyện với các bạn, tôi đang suy luận từng bước một.
And 15 years ago I reasoned about what was going to happen with deep learning, which led Nvidia to invest in all that
Và 15 năm trước, tôi đã suy luận về những gì sẽ xảy ra với học sâu, điều đã dẫn dắt Nvidia đầu tư vào tất cả những thứ đó.
stuff, and here we are.
Và chúng ta đang ở đây.
And so, so what's happening is the difference between the way computers are going to work in the future and the way computers work for you right now, you just have to pick up your phone and you just when you when you click on a news, remember, that news article or that video of Becky was pre-recorded.
Và vì vậy, điều đang xảy ra là sự khác biệt giữa cách máy tính sẽ hoạt động trong tương lai và cách máy tính hoạt động cho bạn ngay bây giờ, bạn chỉ cần nhấc điện thoại lên và khi bạn nhấp vào một tin tức, hãy nhớ rằng, bài báo tin tức đó hoặc video của Becky đã được ghi trước.
She You recorded in advance, you stored it in the cloud somewhere, and then when I click it, I retrieve it.
Cô ấy đã ghi lại trước, bạn lưu trữ nó ở đâu đó trên đám mây, và sau đó khi tôi nhấp vào, tôi truy xuất nó.
Now, in the future, you're going to still do a lot of that.
Bây giờ, trong tương lai, bạn vẫn sẽ làm nhiều điều đó.
However, most of the time that you're interacting with your computers, you're going to be giving you the computer your intention.
Tuy nhiên, hầu hết thời gian bạn tương tác với máy tính, bạn sẽ đưa cho máy tính ý định của bạn.
Are you asking a question?
Bạn đang hỏi một câu hỏi?
You would you like to do something?
Bạn muốn làm gì đó?
Are you thinking about something?
Bạn đang nghĩ về điều gì đó?
You like somebody to debate with you?
Bạn muốn ai đó tranh luận với bạn?
You know, is there a big planning thing that you want to do for a vacation or a wedding or whatever it is?
Bạn biết đấy, có một kế hoạch lớn nào đó bạn muốn thực hiện cho một kỳ nghỉ hay đám cưới hay bất cứ điều gì không?
And then you just tell the computer what you want, like you talk to a person, and it understands your intention, reasons about how to solve it, comes up with a plan, uses whatever tools it needs to use, goes to all these different web browsers, and use whatever Excel, like, you know, maybe even use all Photoshop, and creates wonderful things for you, generates a bunch of images, and then
Và sau đó bạn chỉ cần nói cho máy tính biết bạn muốn gì, như bạn nói chuyện với một người, và nó hiểu ý định của bạn, suy luận cách giải quyết, đưa ra kế hoạch, sử dụng bất kỳ công cụ nào nó cần, truy cập tất cả các trình duyệt web khác nhau, và sử dụng bất kỳ Excel nào, như, bạn biết đấy, thậm chí có thể sử dụng cả Photoshop, và tạo ra những điều tuyệt vời cho bạn, tạo ra một loạt hình ảnh, và sau đó
comes back with a brochure.
Quay lại với một tập tài liệu quảng cáo.
Yeah.
Vâng.
Right?
Phải không?
And so, you got to ask yourself, therefore, if that's the way you use if the what the first way you use computers retrieval-based, and now everything is generative, and it's contextually relevant, meaning you can't pre-record anything that I just said.
Và vì vậy, bạn phải tự hỏi, do đó, nếu đó là cách bạn sử dụng, nếu cách đầu tiên bạn sử dụng máy tính là dựa trên truy xuất, và bây giờ mọi thứ đều mang tính sinh tạo và có liên quan theo ngữ cảnh, nghĩa là bạn không thể ghi trước bất cứ điều gì tôi vừa nói.
And so, therefore, the number of computers in the world is going to grow incredibly.
Và do đó, số lượng máy tính trên thế giới sẽ tăng lên đáng kinh ngạc.
And this is the reason
Và đây là lý do
why I say AI is not just an application, AI actually reinvented the computer industry, AI invented a whole new industry, and for many of you in the audience, you're you're working with us at the energy level, um of course, at the chip level, at the infrastructure level, land, power, and shell, cloud services, neo cloud, so on and so forth.
Tại sao tôi nói AI không chỉ là một ứng dụng, AI thực sự đã tái tạo lại ngành công nghiệp máy tính, AI đã phát minh ra một ngành công nghiệp hoàn toàn mới, và đối với nhiều người trong số các bạn trong khán giả, các bạn đang làm việc với chúng tôi ở cấp độ năng lượng, tất nhiên, ở cấp độ chip, ở cấp độ cơ sở hạ tầng, đất đai, điện năng và vỏ bọc, dịch vụ đám mây, đám mây mới, v.v.
Then it's the model layer.
Sau đó là lớp mô hình.
Most of the time we're talking about model models, but the fact of the matter is without this underlying part, there is no models that's useful.
Hầu hết thời gian chúng ta nói về các mô hình, nhưng sự thật là nếu không có phần nền tảng này, thì không có mô hình nào hữu ích.
And then most importantly, is the application layer.
Và quan trọng nhất là lớp ứng dụng.
The application layer in health care, in well, transportation, retail, you know, you name it, financial services.
Lớp ứng dụng trong chăm sóc sức khỏe, trong vận tải, bán lẻ, bạn biết đấy, đủ mọi lĩnh vực, dịch vụ tài chính.
All these different industries are now going to get revolutionized by artificial intelligence.
Tất cả các ngành công nghiệp khác nhau này giờ đây sẽ được cách mạng hóa bởi trí tuệ nhân tạo.
And so, when you break it up from that perspective, when you just kind of reason about it, it is very certain now that like the internet, which is everywhere, you're going to have computers computing like Nvidia's GPUs literally everywhere, so that every time you use the computer, it can generate
Và vì vậy, khi bạn phân tích nó từ góc độ đó, khi bạn chỉ suy luận về nó, thì giờ đây rất chắc chắn rằng giống như internet, thứ có ở khắp mọi nơi, bạn sẽ có máy tính tính toán như GPU của Nvidia ở khắp mọi nơi, để mỗi khi bạn sử dụng máy tính, nó có thể tạo ra