Bài phát biểu mới nhất của CEO NVIDIA Jensen Huang tại lễ tốt nghiệp đại học đang trở thành chủ đề bàn tán sôi nổi.
"Hãy tin vào điều phi truyền thống, dám khám phá những điều chưa biết."
Đây là lời khuyên của ông Huang dành cho các tân cử nhân Caltech năm 2024, cũng giống như một bức tranh thu nhỏ về hành trình phát triển của NVIDIA và con đường khởi nghiệp của "ông già Huang".
Tất nhiên, ông Huang cũng đã kể lại từ góc nhìn của NVIDIA một lịch sử thu gọn về sự phát triển của ngành khoa học tính toán.
Ngày nay máy tính là công cụ tri thức quan trọng nhất, là nền tảng cho mọi lĩnh vực khoa học và ngành công nghiệp. Khi bạn bước chân vào ngành này, việc hiểu rõ những gì đang diễn ra là rất quan trọng.
Như đã biết, Jensen Huang không có bằng tiến sĩ. Sau khi di cư đến Mỹ, ông học đại học tại Đại học Bang Oregon, sau đó nhận bằng thạc sĩ kỹ thuật điện tử của Đại học Stanford năm 1990, sáng lập NVIDIA vào năm 1993 và phát minh ra GPU dành cho lĩnh vực game vào năm 1999.
Lý do ông Huang đến Caltech để phát biểu trong buổi lễ tốt nghiệp, ông nói thẳng:
Tôi đến đây để tuyển dụng. Tôi là một ông chủ tốt.
Các điểm chính trong bài phát biểu
-
Một số bài học trái ngược với trực giác: Khi đối mặt với thách thức về công nghệ và kinh doanh, hãy kiên trì vớisự trung thực và khiêm tốn trong tri thức, cũng như thực hiệnchiến lược rút lui chiến lược khi cần thiết
-
Trí tuệ nhân tạo là công nghệ duy nhất mà theo ông Huang biết, đang phát triển theo nhiều cấp độ hàm mũ cùng lúc
-
Tính toán hiện đại có thể bắt nguồn từ IBM System 360, tư tưởng, kiến trúc và chiến lược chính của nó vẫn chi phối ngành công nghiệp máy tính ngày nay
-
Dựa trên công trình đột phá của Carver Mead tại Viện Công nghệ California về phương pháp và giáo trình thiết kế chip, đã cách mạng hóathiết kế IC. Nó cho phép thế hệ chúng tôi thiết kế những con chip cực lớn và cuối cùng là thiết kế CPU.
-
Giới hạn của NARD scaling, thu nhỏ transistor và song song cấp lệnh làm giảm hiệu năng CPU. Trong khi tốc độ cải thiện hiệu năng CPU chậm lại, nhu cầu tính toán tiếp tục tăng theo cấp số mũ. Khoảng cách ngày càng mở rộng theo cấp số mũ giữa nhu cầu tính toán và khả năng máy tính, nếu không được giải quyết, tiêu thụ năng lượng và chi phí tính toán cùng lạm phát sẽ cuối cùng giết chết mọi ngành công nghiệp.
-
Làn sóng tiếp theo của trí tuệ nhân tạo là công nghệ robot, một thị trường “0 tỷ USD”, nhưng tương lai sẽ trị giá hàng chục tỷ USD, giống như tính toán tăng tốc GPU của Nvidia khi mới khởi đầu.
……
Dưới đây là toàn văn bài phát biểu của Jensen Huang:
Kính thưa Hiệu trưởng Rosenbaum, các giảng viên đáng kính, quý vị khách mời, các bậc phụ huynh tự hào, và đặc biệt là các tân cử nhân Caltech năm 2024:
Hôm nay thực sự là một ngày hạnh phúc đối với các bạn, các bạn phải trông phấn khích hơn một chút. Các bạn sắp tốt nghiệp từ Viện Công nghệ California, ngôi trường đã nuôi dưỡng Richard Feynman vĩ đại, Linus Pauling, và Carver Mead – người đã ảnh hưởng sâu sắc đến ngành công nghiệp của chúng ta. Đây thực sự là một sự kiện lớn.
Hôm nay là một ngày đầy tự hào và niềm vui. Không chỉ là giấc mơ của các bạn thành hiện thực, mà còn là kết quả của vô số hy sinh từ cha mẹ và gia đình các bạn. Hãy nhân dịp này gửi lời chúc mừng và cảm ơn họ, và cho họ biết bạn yêu họ. Đừng quên điều này, bởi vì bạn có thể không biết mình sẽ ở nhà bao lâu nữa.
Là một người cha tự hào, tôi rất thích các con tôi vẫn sống ở nhà, được gặp chúng mỗi ngày. Nhưng giờ chúng đã搬出去 rồi, điều đó khiến tôi hơi buồn. Vì vậy, hy vọng các bạn hãy dành thời gian bên cha mẹ.
Hành trình của các bạn ở đây chứng minh cho tính cách, quyết tâm và ý chí hy sinh vì ước mơ của các bạn, và các bạn hoàn toàn xứng đáng tự hào về điều đó. Trong cuộc sống, các bạn sẽ cần đến khả năng hy sinh, chịu đựng đau khổ và thử thách này.
Hai nhà khoa học trưởng của NVIDIA đều đến từ Caltech. Một lý do tôi đứng đây hôm nay là vì tôi đang tìm kiếm nhân tài. Vì vậy, tôi muốn nói với mọi người rằng NVIDIA là một công ty tuyệt vời, tôi là một ông chủ rất tốt, được mọi người yêu mến. Hãy gia nhập NVIDIA đi!
Chúng ta có một điểm chung: đều đam mê khoa học và kỹ thuật. Dù khoảng cách tuổi tác khoảng 40 năm, nhưng cả hai chúng ta đều đang ở đỉnh cao sự nghiệp. Với những ai luôn theo dõi NVIDIA và cá nhân tôi, các bạn hiểu ý tôi. Chỉ khác là với các bạn, còn rất nhiều đỉnh cao phía trước để chinh phục. Tôi chỉ mong hôm nay chưa phải là đỉnh cao của tôi.
Năm ngoái, tôi may mắn được phát biểu tại buổi lễ tốt nghiệp của Đại học Quốc gia Đài Loan, chia sẻ vài câu chuyện về hành trình NVIDIA và những bài học kinh nghiệm có thể hữu ích cho các tân cử nhân. Tôi phải thừa nhận rằng tôi không thích đưa ra lời khuyên, đặc biệt là cho con cái người khác. Vì vậy, lời khuyên hôm nay của tôi sẽ phần lớn được ẩn giấu trong những câu chuyện tôi yêu thích và một số trải nghiệm sống của tôi.
Tôi tin rằng mình là CEO công nghệ lâu năm nhất** còn tại nhiệm hiện nay. Trong suốt **31 năm, tôi chưa từng phá sản, chưa từng thấy nhàm chán, cũng chưa từng bị sa thải. Vì vậy, tôi rất vinh dự khi được trải qua rất nhiều điều trong đời, từ việc xây dựng NVIDIA, từ con số không đến thành tựu ngày hôm nay.
Tôi đã nhắc đến một dự án máy chơi game Sega từng rất công khai nhưng sau đó bị hủy bỏ, cũng như vấn đề trung thực trong tri thức. Tôi biết Richard Feynman rất quan tâm và thường xuyên nói về điều này, trung thực và khiêm tốn trong tri thức đã cứu công ty chúng tôi. Và cách rút lui, rút lui chiến lược, là một trong những chiến lược tốt nhất của chúng tôi. Tất cả đều là những bài học phản trực giác mà tôi đã nói trong buổi lễ tốt nghiệp.
Tôi khuyến khích các tân cử nhân tiếp cận trí tuệ nhân tạo, công nghệ quan trọng nhất của thời đại chúng ta. Tôi sẽ nói chi tiết hơn sau, nhưng các bạn đều biết AI. Rất khó để không đắm chìm vào nó, bị bao quanh bởi nó, và gây ra vô số cuộc thảo luận. Tất nhiên, tôi hy vọng tất cả các bạn đều đang sử dụng và thử nghiệm nó, nhận được những kết quả bất ngờ, có cái kỳ diệu, có cái thất vọng, có cái gây ngạc nhiên. Nhưng các bạn phải tận hưởng nó, phải tham gia vào nó, vì nó tiến bộ quá nhanh.
Đây là công nghệ duy nhất mà tôi biết đang phát triển theo nhiều cấp độ hàm mũ cùng lúc. Vì vậy, sự thay đổi công nghệ diễn ra cực kỳ nhanh chóng. Tôi đã khuyên sinh viên Đài Loan phải chạy, đừng đi, hãy tham gia vào cuộc cách mạng AI. Tuy nhiên, một năm sau, mức độ thay đổi thật đáng kinh ngạc.
Vì vậy hôm nay, tôi chỉ muốn chia sẻ với các bạn góc nhìn của tôi về một số điều quan trọng đang diễn ra khi các bạn tốt nghiệp. Những điều phi thường này các bạn nên có sự hiểu biết trực quan, vì nó quan trọng với các bạn, và với toàn ngành. Mong rằng các bạn có thể nắm bắt cơ hội đang ở trước mắt.
Tính toán tăng tốc đã đạt điểm tới hạn
Ngành công nghiệp máy tính đang thay đổi từ gốc rễ, theo đúng nghĩa đen là từ những chiếc bulông. Từ những chiếc đai ốc, mọi thứ đang thay đổi. Sớm thôi, mọi ngành công nghiệp khác cũng sẽ thay đổi. Lý do rất rõ ràng, vì máy tính ngày nay là công cụ tri thức quan trọng nhất. Nó là nền tảng cho mọi ngành công nghiệp và mọi lĩnh vực khoa học. Nếu chúng ta thay đổi sâu sắc máy tính như vậy, đương nhiên nó sẽ ảnh hưởng đến mọi ngành.
Khi bạn bước vào ngành này, việc hiểu rõ những gì đang diễn ra là rất quan trọng. Tính toán hiện đại có thể bắt nguồn từ IBM System 360. Đó là cuốn sổ tay kiến trúc mà tôi đã học. Đó là một cuốn sổ tay bạn không cần phải học. Từ đó, đã xuất hiện nhiều tài liệu tốt hơn và mô tả tốt hơn về máy tính và kiến trúc.
Nhưng IBM System 360 rất quan trọng vào thời điểm đó, thực tế là tư tưởng, kiến trúc và chiến lược chính của nó vẫn chi phối ngành công nghiệp máy tính ngày nay. Nó được ra mắt một năm sau khi tôi sinh ra.
Vào những năm 80, tôi là một trong những kỹ sư VLSI thế hệ đầu tiên, học thiết kế chip từ cuốn sách giáo khoa mang tính bước ngoặt của Mead và Conway. Tôi không chắc nơi đây còn dạy nó không. Có lẽ nằm trong môn giới thiệu về hệ thống VLSI. Dựa trên công trình đột phá của Carver Mead tại Caltech về phương pháp và giáo trình thiết kế chip, đã cách mạng hóa thiết kế IC. Nó cho phép thế hệ chúng tôi thiết kế những con chip cực lớn và cuối cùng là thiết kế CPU.
CPU đã dẫn đến sự tăng trưởng theo cấp số mũ về khối lượng tính toán. Hiệu suất và tiến bộ công nghệ đáng kinh ngạc, còn gọi là định luật Moore, đã thúc đẩy cuộc cách mạng thông tin. Cuộc cách mạng công nghiệp mà thế hệ chúng tôi trải qua đã chứng kiến sản xuất quy mô lớn những thứ chưa từng thấy trên thế giới. Sản xuất quy mô lớn những thứ vô hình, dễ sao chép, sản xuất phần mềm quy mô lớn. Nó đã sinh ra một ngành công nghiệp trị giá 3 nghìn tỷ đô la.
Khi tôi ngồi ở chỗ các bạn, ngành công nghiệp CNTT còn rất nhỏ. Ý tưởng bán phần mềm để kiếm tiền là một ảo tưởng. Nhưng ngày nay, nó là một trong những hàng hóa, công nghệ và sản phẩm quan trọng nhất do ngành chúng tôi tạo ra.
Tuy nhiên, giới hạn của NARD scaling, thu nhỏ transistor và song song cấp lệnh làm giảm hiệu năng CPU. Trong khi tốc độ cải thiện hiệu năng CPU chậm lại, nhu cầu tính toán tiếp tục tăng theo cấp số mũ. Khoảng cách ngày càng mở rộng theo cấp số mũ giữa nhu cầu tính toán và khả năng máy tính, nếu không được giải quyết, tiêu thụ năng lượng và chi phí tính toán cùng lạm phát sẽ cuối cùng giết chết mọi ngành công nghiệp.
Như chúng ta nói, chúng ta đang thấy những dấu hiệu rất rõ ràng của lạm phát tính toán. Sau hai mươi năm phát triển CUDA của NVIDIA, tính toán tăng tốc của NVIDIA cung cấp một con đường phía trước. Đây là lý do tôi đến đây. Bởi vì cuối cùng, khi chúng ta chứng kiến lạm phát tính toán trong vài thập kỷ, ngành công nghiệp cuối cùng đã nhận ra hiệu quả đáng kinh ngạc của tính toán tăng tốc.
Bằng cách dời các thuật toán tốn thời gian sang GPU chuyên xử lý song song, chúng tôi thường có thể đạt được tốc độ tăng 10 lần, 100 lần, đôi khi thậm chí 1.000 lần, tiết kiệm tiền bạc, chi phí và năng lượng. Hiện tại chúng tôi đang tăng tốc các lĩnh vực ứng dụng, từ đồ họa máy tính, theo dõi tia sáng, tất nhiên là giải trình tự gen, tính toán khoa học, thiên văn học, mô phỏng mạch lượng tử, xử lý dữ liệu SQL, thậm chí pandas, khoa học dữ liệu.
Tính toán tăng tốc đã đạt điểm tới hạn. Đây là đóng góp vĩ đại đầu tiên của chúng tôi cho ngành công nghiệp máy tính, đóng góp vĩ đại đầu tiên cho xã hội, tính toán tăng tốc. Nó hiện đang cung cấp cho chúng ta một con đường tiến lên bền vững trong tính toán.
Đặt cược thành công vào học sâu
Khi nhu cầu tính toán ngày càng tăng, chi phí sẽ tiếp tục giảm. Việc tiết kiệm thời gian, chi phí hoặc năng lượng gấp trăm lần nhờ tính toán tăng tốc chắc chắn sẽ kích hoạt sự phát triển mới ở nơi khác. Chúng ta chỉ chưa biết nó là gì, cho đến khi học sâu bước vào nhận thức của chúng ta.
Một thế giới tính toán hoàn toàn mới đã xuất hiện. Jeff Hinton, Alex Krzyzewski và Ilya Sutskever đã sử dụng GPU CUDA của NVIDIA để huấn luyện AlexNet và giành chiến thắng trong cuộc thi ImageNet năm 2012, gây chấn động giới thị giác máy tính. Đây là một khoảnh khắc quan trọng, vụ nổ lớn của học sâu, một thời điểm then chốt đánh dấu sự khởi đầu của cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo.
Quyết định sau AlexNet đáng chú ý vì đã thay đổi công ty chúng tôi. Quyết định sau AlexNet đã thay đổi công ty chúng tôi, và có thể đã thay đổi mọi thứ khác. Chúng tôi đã nhìn thấy tiềm năng của học sâu, và tin tưởng, chỉ tin tưởng qua suy luận nguyên lý, tin tưởng qua phân tích riêng của chúng tôi về khả năng mở rộng của học sâu. Chúng tôi tin phương pháp này có thể học các chức năng có giá trị khác. Có lẽ học sâu là một bộ học hàm phổ quát, và có bao nhiêu vấn đề quá khó hoặc không thể diễn đạt bằng các nguyên lý cơ bản.
Vì vậy, khi chúng tôi nhìn thấy điều này, chúng tôi nghĩ đây là một công nghệ mà chúng tôi thực sự phải tập trung, vì giới hạn của nó có thể chỉ bị giới hạn bởi quy mô mô hình và dữ liệu. Tuy nhiên, lúc đó cũng gặp thách thức. Bây giờ là năm 2012, vừa qua 2012. Chúng tôi làm thế nào để khám phá giới hạn của học sâu mà không cần xây dựng các cụm GPU quy mô lớn?
Lúc đó chúng tôi vẫn là một công ty khá nhỏ, việc xây dựng các cụm GPU khổng lồ như vậy có thể tốn hàng trăm triệu đô la. Nhưng nếu không làm vậy, chúng tôi không thể đảm bảo rằng mở rộng quy mô sẽ hiệu quả. Tuy nhiên, không ai biết học sâu có thể mở rộng đến đâu. Nếu chúng tôi không xây dựng nó, chúng tôi sẽ không bao giờ biết. Đây là một trong những trường hợp, nếu bạn xây nó, họ sẽ đến? Logic của chúng tôi là, nếu chúng tôi không xây nó, họ sẽ không đến.
Vì vậy, chúng tôi đã cam kết dựa trên niềm tin và phân tích nguyên lý đầu tiên của mình. Chúng tôi tin rằng điều này sẽ rất hiệu quả, và khi công ty tin vào điều gì đó, chúng tôi nên hành động. Vì vậy, chúng tôi đã đi sâu vào học sâu và trong thập kỷ tiếp theo, hệ thống lại mọi thứ. Bắt đầu từ chính GPU, chúng tôi đã tái phát minh từng lớp tính toán. Việc phát minh ra GPU hiện đại, rất khác biệt so với GPU ban đầu mà chúng tôi phát minh ra.
Chúng tôi tiếp tục phát minh ra tính toán, liên kết, hệ thống, mạng và hầu như mọi khía cạnh khác của tính toán. Tất nhiên, cả phần mềm. Chúng tôi đã đầu tư hàng tỷ đô la. Chúng tôi đã đầu tư hàng tỷ đô la vào điều chưa biết. Trong mười năm, hàng ngàn kỹ sư đã làm việc vì học sâu và thúc đẩy, mở rộng học sâu, dù họ không thực sự biết được công nghệ này có thể được áp dụng đến đâu.
Chúng tôi đã đầu tư hàng tỷ đô la. Chúng tôi đã thiết kế và xây dựng siêu máy tính để khám phá giới hạn của học sâu và trí tuệ nhân tạo. Năm 2016, chúng tôi ra mắt DGX-1, siêu máy tính AI đầu tiên của chúng tôi, tôi đã trao máy tính đầu tiên cho một công ty khởi nghiệp ở San Francisco, một công ty không ai biết, một nhóm bạn của tôi làm việc trong lĩnh vực AI, một công ty tên là OpenAI.
Năm 2022, tức là 10 năm sau AlexNet, khối lượng tính toán đã tăng khoảng một triệu lần, một triệu lần. Nếu bạn có thể hình dung, laptop của bạn mạnh hơn một triệu lần sẽ như thế nào? Sau một triệu lần, OpenAI ra mắt ChatGPT, AI trở thành chủ lưu.
Trong thập kỷ này, NVIDIA đã chuyển mình từ một công ty đồ họa (rất nhiều người biết chúng tôi đầu tiên là công ty sản xuất GPU) thành một công ty AI xây dựng siêu máy tính quy mô trung tâm dữ liệu lớn. Chúng tôi đã hoàn toàn thay đổi công ty. Chúng tôi cũng đã hoàn toàn thay đổi công nghệ tính toán. Cách tính toán cơ bản hiện nay đã thay đổi căn bản.
Ngày nay, ngăn xếp tính toán sử dụng GPU để xử lý các mô hình ngôn ngữ lớn được huấn luyện trên siêu máy tính, thay vì sử dụng CPU xử lý các lệnh do lập trình viên viết. Hiện tại chúng tôi đang tạo ra phần mềm mà con người không thể viết. Phần mềm chúng tôi đang tạo ra hiện nay có thể hoàn thành những việc mà con người không thể tưởng tượng, ngay cả 10 năm trước. Máy tính hiện nay được điều khiển bởi mục đích chứ không phải lệnh. Nói với máy tính bạn muốn gì, nó sẽ tự tìm cách làm.
Giống như con người, các ứng dụng AI sẽ hiểu nhiệm vụ, lý do, lên kế hoạch và tổ chức một đội mô hình ngôn ngữ lớn để thực hiện nhiệm vụ. Cách thức hoạt động và thực hiện của các ứng dụng tương lai sẽ rất giống với cách chúng ta làm việc, thành lập đội ngũ chuyên gia, sử dụng công cụ, suy luận và lên kế hoạch, thực hiện nhiệm vụ của chúng ta. Phần mềm và những gì phần mềm có thể làm đã hoàn toàn thay đổi. Ngay cả ngành công nghiệp của chúng ta, khi thay đổi và chuyển mình, đã tạo ra một ngành khác, một ngành chưa từng có trên thế giới.
Một ngành công nghiệp đang hình thành trước mắt chúng ta. Đầu vào và đầu ra của AI đều là token. Đối với tất cả các kỹ sư trong phòng, các bạn hiểu ý tôi. Đây là những số dấu phẩy động nhúng trí tuệ. Các công ty hiện đang xây dựng một loại trung tâm dữ liệu chưa từng tồn tại, chuyên sản xuất token trí tuệ. Về cơ bản là nhà máy AI. Giống như máy phát điện xoay chiều mà Nikola Tesla phát minh trong cuộc cách mạng công nghiệp trước, bây giờ chúng ta có máy phát token AI, chúng sẽ trở thành nhà máy của cuộc cách mạng công nghiệp mới.
Có ngành công nghiệp lớn sản xuất năng lượng, điện. Bây giờ chúng ta có một ngành công nghiệp lớn sản xuất một thứ vô hình, gọi là phần mềm. Trong tương lai, trong tương lai gần, chúng ta sẽ có ngành công nghiệp sản xuất, chế tạo token trí tuệ, máy phát AI. Một mô hình tính toán mới đã xuất hiện, một ngành công nghiệp mới đã xuất hiện, tất cả là vì chúng tôi bắt đầu từ nguyên lý đầu tiên, hình thành niềm tin về tương lai và hành động.
Công nghệ robot là làn sóng tiếp theo
Làn sóng tiếp theo của trí tuệ nhân tạo là công nghệ robot, nơi AI ngoài mô hình ngôn ngữ còn có mô hình thế giới vật lý. Chúng tôi đang hợp tác với hàng trăm công ty, sản xuất robot, xe robot, cánh tay gắp đặt, robot hình người, thậm chí cả kho robot khổng lồ. Nhưng khác với chiến lược và kinh nghiệm nhà máy AI của chúng tôi vốn được hình thành qua suy luận và hành động cân nhắc, hành trình robot của chúng tôi là chuỗi kết quả của những thất bại.
Như các bạn biết, NVIDIA đã phát minh ra GPU. Điều này xảy ra trước khi chúng tôi phát minh ra nhà máy AI. Đóng góp vĩ đại đầu tiên của chúng tôi cho ngành công nghiệp máy tính là tái định hình đồ họa máy tính thông qua shader lập trình được. Chúng tôi phát minh ra GPU và shader lập trình được vào năm 2000. Chúng tôi muốn tích hợp GPU vào mọi máy tính, vì vậy chúng tôi bắt đầu kết hợp GPU với chip bo mạch chủ, khi đó chúng tôi ra mắt một con chip đồ họa tích hợp rất tuyệt vời dành cho CPU AMD.
Ngay lập tức kinh doanh chipset của chúng tôi thành công. Tôi nghĩ nó đã tăng từ 0 lên 1 tỷ đô la gần như trong một đêm. Nhưng đột nhiên, AMD muốn kiểm soát mọi công nghệ trong PC, còn chúng tôi muốn giữ độc lập, vì vậy họ mua lại ATI và không cần chúng tôi nữa. Chúng tôi chuyển sang Intel. Có lẽ đây không phải là ý tưởng hay, nhưng chúng tôi tìm đến Intel và thương lượng giấy phép kết nối với CPU Intel.
Apple rất hào hứng với sản phẩm chúng tôi đang phát triển và yêu cầu chúng tôi cùng phát triển một chiếc máy tính mới, đó là chiếc MacBook Air đầu tiên. Tốt thôi, Intel nhận ra chuyện gì đang xảy ra và quyết định họ không muốn chúng tôi làm vậy nữa, vì vậy họ chấm dứt thỏa thuận của chúng tôi. Được rồi, chúng tôi lại chuyển hướng, lần này chúng tôi nhận giấy phép từ ARM, chúng tôi xây dựng một SoC tiết kiệm năng lượng thấp, một SoC di động, SoC đầu tiên trên thế giới, về cơ bản là một máy tính, một máy tính hệ điều hành hoàn chỉnh, điều này thật đáng kinh ngạc.
Con chip của chúng tôi khiến Google rất phấn khích, họ yêu cầu chúng tôi phát triển một thiết bị mới, kết quả là thiết bị di động Android. Tốt thôi, Qualcomm quyết định họ không muốn chúng tôi làm vậy, vì vậy họ không muốn chúng tôi kết nối với modem của họ, và rất khó để xây dựng thiết bị di động nếu không kết nối với modem. Và không có công ty modem LTE nào khác, vì vậy chúng tôi buộc phải rút khỏi thị trường thiết bị di động.
Ừm, điều này gần như xảy ra theo nhịp độ một năm, chúng tôi xây dựng thứ gì đó, nó rất thành công, tạo ra sự phấn khích lớn, rồi một năm sau, chúng tôi bị đá ra khỏi những thị trường đó. Được rồi, vì không còn thị trường nào để chuyển đến, chúng tôi quyết định xây dựng thứ gì đó ở nơi chúng tôi xác định là không có khách hàng, bởi vì một điều bạn hoàn toàn có thể đảm bảo là không có khách hàng, cũng không có đối thủ cạnh tranh, và cũng chẳng ai quan tâm đến bạn.
Vì vậy, chúng tôi chọn một thị trường không có khách hàng, một thị trường trị giá 0 tỷ đô la, đó là công nghệ robot. Chúng tôi đã xây dựng máy tính robot đầu tiên trên thế giới, xử lý các thuật toán học sâu mà lúc đó không ai hiểu. Đó đã là hơn một thập kỷ trước. Mười năm sau, tôi rất vui về những gì chúng tôi đã xây dựng và cơ hội tạo ra làn sóng AI tiếp theo. Quan trọng hơn, chúng tôi đã nuôi dưỡng văn hóa linh hoạt và kiên cường.
Liên tiếp thất bại, chúng tôi thoát khỏi困境, nắm bắt cơ hội tiếp theo. Mỗi lần như vậy, chúng tôi đều học được kỹ năng và củng cố tính cách. Chúng tôi củng cố đặc điểm doanh nghiệp. Công ty chúng tôi thực sự rất khó bị xao nhãng hay nản lòng.
Ngày nay, bất kỳ thất bại nào chúng tôi gặp phải cũng không phải là cơ hội. Thật trớ trêu, máy tính robot mà chúng tôi đang xây dựng ngày nay thậm chí không cần đồ họa, chính là nơi hành trình của chúng tôi bắt đầu. Vì vậy vị trí chúng tôi đang ở ngày hôm nay đã nói với chúng tôi điều gì đó và dạy chúng tôi điều gì đó. Như Richard Feynman đã nói, thế giới là bất định, thế giới có thể bất công, đưa cho bạn những lá bài khó. Hãy nhanh chóng thoát khỏi nó. Rõ ràng, bạn quá chú tâm vào sách vở của mình rồi. Hãy nhanh chóng gạt bỏ nó. Đến đi, điều đó rất thông minh. Tôi đã cười. Ở đó còn một cơ hội khác, hoặc hãy tạo ra một cơ hội.
Hãy tìm GPU của riêng bạn
Cho tôi kể thêm một câu chuyện nữa. Tôi từng làm việc một tháng mỗi mùa hè tại một trong những cơ sở quốc tế của chúng tôi. Khi các con tôi còn tuổi teen, chúng tôi đã dành một mùa hè ở Nhật Bản. Cuối tuần, chúng tôi tham quan chùa Ginkaku-ji ở Kyoto. Nếu bạn chưa có cơ hội đi, bạn nhất định phải đi. Nó nổi tiếng với khu vườn rêu tinh tế.
Ngày chúng tôi tham quan là một ngày hè điển hình ở Kyoto, nóng nực, ẩm ướt, dính nhớp. Nhiệt lượng bốc lên từ mặt đất. Không khí nặng nề, tĩnh lặng. Chúng tôi dạo bước cùng các du khách khác trong khu vườn rêu được chăm sóc kỹ lưỡng. Tôi chú ý đến người làm vườn cô độc kia. Bây giờ, hãy nhớ, khu vườn rêu, đây là Thính Điện, khu vườn rêu rất lớn. Nó sở hữu bộ sưu tập rêu lớn nhất thế giới về hầu hết các loài rêu. Và nó được bảo trì rất tinh tế.
Tôi thấy người làm vườn cô độc đang ngồi xổm, dùng kẹp tre cẩn thận夾 từng đám rêu, bỏ vào giỏ tre. Bạn phải làm như vậy, đó là một chiếc kẹp tre, bạn biết đấy, và chỉ có người làm vườn này. Giỏ trông như trống rỗng. Ừm, trong giây lát, tôi nghĩ ông ấy đang nhặt những đám rêu tưởng tượng vào một đống rêu chết tưởng tượng. Vì vậy tôi tiến đến hỏi ông ấy: Ông đang làm gì vậy? Ông ấy trả lời bằng tiếng Anh: Tôi đang nhặt rêu chết. Tôi đang chăm sóc khu vườn của tôi.
Tôi nói: Nhưng khu vườn của ông quá lớn. Ông ấy đáp: Tôi đã chăm sóc khu vườn này được 25 năm rồi. Tôi có đủ thời gian. Ừm, đây là một trong những bài học sâu sắc nhất trong đời tôi. Nó thực sự dạy tôi điều gì đó. Người làm vườn này tận tụy với nghề và làm công việc cả đời mình. Khi bạn làm vậy, bạn sẽ có đủ thời gian.
Tôi bắt đầu mỗi buổi sáng, tôi làm việc theo đúng một cách mỗi sáng, tôi luôn ưu tiên làm công việc quan trọng nhất trước tiên. Tôi có một danh sách ưu tiên rất rõ ràng, tôi luôn bắt đầu từ công việc ưu tiên cao nhất. Trước khi tôi bắt đầu làm việc, ngày của tôi đã thành công rồi. Tôi đã hoàn thành công việc quan trọng nhất, có thể dành cả ngày để giúp đỡ người khác.
Khi mọi người xin lỗi vì làm phiền tôi, tôi luôn nói tôi có đủ thời gian, và thực sự là tôi có. Các tân cử nhân 2024, tôi khó tưởng tượng ai có thể chuẩn bị tốt hơn cho tương lai hơn các bạn. Các bạn đã cống hiến bản thân, làm việc chăm chỉ, nhận được nền giáo dục đẳng cấp thế giới từ một trong những trường đại học danh giá nhất thế giới. Khi các bạn bắt đầu giai đoạn tiếp theo, hãy chấp nhận những bài học kinh nghiệm của tôi, hy vọng chúng sẽ giúp ích trên hành trình của các bạn.
Tôi hy vọng các bạn tin vào điều gì đó, một điều gì đó phi truyền thống, chưa được khám phá, nhưng hãy để nó được truyền đạt và được suy luận. Sau đó dồn toàn lực để hiện thực hóa nó. Các bạn có thể tìm thấy GPU của mình, có thể tìm thấy CUDA của mình, có thể tìm thấy AI tạo sinh của mình, có thể tìm thấy NVIDIA của riêng mình.
Tôi hy vọng các bạn xem thất bại như cơ hội mới. Nỗi đau và thử thách của các bạn sẽ tăng cường tính cách, sự kiên cường và linh hoạt của các bạn, chúng là siêu năng lực tối thượng. Trong tất cả các khía cạnh về năng lực của tôi mà tôi trân trọng nhất, trí tuệ không phải là điều quan trọng nhất. Khả năng chịu đựng đau khổ và thử thách, khả năng làm một việc gì đó trong thời gian dài, khả năng đối mặt với thất bại và nhìn thấy cơ hội sắp tới, tôi cho rằng đó là siêu năng lực của tôi, tôi hy vọng chúng là siêu năng lực của các bạn.
Tôi hy vọng các bạn tìm được một nghề thủ công. Mong các bạn tìm được một nghề thủ công. Việc quyết định ngày đầu tiên không quan trọng, thậm chí việc quyết định nhanh cũng không quan trọng, nhưng tôi hy vọng các bạn thực sự tìm được một nghề thủ công, một nghề mà các bạn muốn dành cả đời để hoàn thiện, rèn luyện kỹ năng, và biến nó thành công việc cả đời của mình.
Cuối cùng, ưu tiên cho cuộc sống của bạn. Có rất nhiều việc đang diễn ra, có rất nhiều việc cần làm, nhưng hãy ưu tiên cho cuộc sống của bạn, bạn sẽ có đủ thời gian để làm những điều quan trọng.
Xin chúc mừng các tân cử nhân 2024, cố lên.
