Bài phát biểu tốt nghiệp đại học mới nhất của Giám đốc điều hành NVIDIA Jensen Huang đã được thảo luận sôi nổi.
“Hãy tin vào những điều độc đáo và có can đảm để khám phá những điều chưa biết.”
Đây là lời khuyên của Viện sĩ Huang dành cho sinh viên tốt nghiệp Caltech năm 2024. Nó dường như cũng là sự miêu tả về lịch sử phát triển của Nvidia và khả năng kinh doanh của Huang.
Tất nhiên, Viện sĩ Huang cũng kể một phiên bản thu nhỏ về lịch sử phát triển của khoa học máy tính dưới góc nhìn của NVIDIA.
Ngày nay máy tính là công cụ tri thức quan trọng nhất, nó là nền tảng của mọi ngành công nghiệp trong mọi lĩnh vực khoa học. Khi bạn tham gia vào ngành này, điều quan trọng là phải hiểu chuyện gì đang xảy ra.
Như chúng ta đã biết, Huang Renxun không có bằng tiến sĩ. Sau khi di cư sang Mỹ, ông theo học đại học tại Đại học bang Oregon, sau đó nhận bằng thạc sĩ về kỹ thuật điện tại Đại học Stanford năm 1990, thành lập Nvidia vào năm 1993. và phát minh ra GPU cho lĩnh vực chơi game vào năm 1999.
Lý do ông đến Caltech phát biểu khai giảng được nói thẳng:
Tôi ở đây để tuyển dụng. Tôi là một ông chủ tốt.
Những điểm chính của bài phát biểu
Một số bài học phản trực giác: Duy trì sự trung thực và khiêm tốn về trí tuệ khi đối mặt với những thách thức về kỹ thuật và kinh doanh, đồng thời rút lui chiến lược khi cần thiết.
Trí tuệ nhân tạo là công nghệ duy nhất mà Lao Huang biết đang phát triển ở nhiều cấp độ cấp số nhân cùng một lúc.
Điện toán hiện đại có thể bắt nguồn từ IBM System 360 và những ý tưởng, kiến trúc và chiến lược chính của nó vẫn thống trị ngành công nghiệp máy tính ngày nay.
Dựa trên công trình tiên phong của Carver Mead tại Caltech về các phương pháp thiết kế chip và sách giáo khoa đã cách mạng hóa thiết kế vi mạch. Nó cho phép thế hệ chúng tôi thiết kế những con chip cực lớn và cuối cùng là CPU.
Những hạn chế trong việc chia tỷ lệ NARD, chia tỷ lệ bóng bán dẫn và tính song song ở mức lệnh làm giảm hiệu suất của CPU. Khi tốc độ cải thiện hiệu suất của CPU chậm lại, nhu cầu tính toán tiếp tục tăng theo cấp số nhân. Khoảng cách ngày càng tăng theo cấp số nhân giữa nhu cầu tính toán và khả năng của máy tính, mức tiêu thụ và chi phí năng lượng tính toán cũng như lạm phát cuối cùng sẽ giết chết mọi ngành nếu không được giải quyết.
Làn sóng trí tuệ nhân tạo tiếp theo là robot, một “thị trường tỷ đô” nhưng sẽ có giá trị hàng tỷ đô la trong tương lai, giống như Nvidia đã bắt đầu với điện toán tăng tốc GPU. …
Sau đây là toàn văn bài phát biểu của Huang Renxun:
Kính gửi Hiệu trưởng Giáo sư Rosenbaum, các giảng viên và nhân viên thân yêu, các vị khách quý, các bậc phụ huynh đáng tự hào, đặc biệt là Lớp Caltech năm 2024:
Hôm nay là một ngày vui vẻ đối với bạn, bạn phải trông hào hứng hơn. Bạn sắp tốt nghiệp Caltech, ngôi trường đã đào tạo ra những nghệ sĩ vĩ đại như Richard Feynman, Linus Pauling và Carver Mead, những người có ảnh hưởng sâu sắc đến ngành của chúng ta. Đây thực sự là một vấn đề lớn.
Hôm nay là một ngày tràn đầy niềm tự hào và niềm vui. Đây không chỉ là ước mơ trở thành hiện thực của bạn mà còn là kết quả của sự hy sinh vô bờ bến của cha mẹ và gia đình bạn. Chúng ta hãy nhân cơ hội này để chúc mừng, cảm ơn họ và cho họ biết rằng bạn yêu thương họ. Đừng quên điều này vì có thể bạn không biết tương lai mình sẽ sống ở ngôi nhà của mình bao lâu.
Là một người cha đầy tự hào, tôi thực sự vui mừng khi thấy các con tôi vẫn sống ở nhà và tôi được gặp chúng hàng ngày. Nhưng bây giờ họ đã chuyển đi, điều đó làm tôi hơi buồn. Vì vậy, tôi hy vọng bạn có thể dành chút thời gian cho bố mẹ mình.
Hành trình đến đây của bạn là minh chứng cho tính cách, sự quyết tâm và sẵn sàng hy sinh cho ước mơ của mình và bạn nên tự hào về điều đó. Trong cuộc sống, bạn sẽ cần khả năng hy sinh và chịu đựng đau khổ này.
Hai nhà khoa học trưởng của NVIDIA đều đến từ Caltech. Một trong những lý do tôi đứng đây phát biểu hôm nay là vì tôi đang tìm kiếm tài năng. Vì vậy, tôi muốn nói với mọi người rằng NVIDIA là một công ty rất tuyệt vời và tôi là một ông chủ rất tốt và được mọi người yêu mến. Hãy tham gia NVIDIA!
Bạn và tôi đều có một điểm chung: chúng ta đều đam mê khoa học và kỹ thuật. Dù cách nhau khoảng 40 tuổi nhưng cả hai chúng tôi đều đang ở đỉnh cao sự nghiệp. Đối với những người đã theo dõi NVIDIA và cá nhân tôi, bạn hiểu ý tôi. Chỉ là đối với bạn, bạn vẫn còn rất rất nhiều đỉnh núi để leo lên. Tôi chỉ hy vọng hôm nay không phải là ngày cao điểm của tôi.
Năm ngoái, tôi có vinh dự được phát biểu khai giảng tại Đại học Quốc gia Đài Loan và chia sẻ một số câu chuyện về hành trình của NVIDIA cũng như những bài học mà chúng tôi đã học được có thể có giá trị đối với các sinh viên tốt nghiệp. Tôi phải thừa nhận rằng tôi không thích đưa ra lời khuyên, đặc biệt là với con cái của người khác. Vì vậy, lời khuyên của tôi hôm nay phần lớn sẽ ẩn chứa trong một số câu chuyện tôi yêu thích và một số kinh nghiệm sống của tôi.
Tôi tin rằng hiện nay tôi là CEO công nghệ có thời gian phục vụ lâu nhất trên thế giới. Trong 31 năm, tôi chưa từng bị phá sản, buồn chán hay bị sa thải. Vì vậy, tôi có đặc quyền tuyệt vời là tận hưởng nhiều trải nghiệm cuộc sống, bắt đầu từ việc thành lập NVIDIA và đi từ con số 0 đến vị trí như ngày nay.
Tôi đã nói về một dự án bảng điều khiển Sega đã bị hủy bỏ rất công khai mà chúng tôi đã thực hiện và sự trung thực về mặt trí tuệ. Tôi biết Richard Feynman quan tâm sâu sắc đến vấn đề này và thường xuyên nói về nó, sự trung thực và khiêm tốn về trí tuệ đã cứu công ty chúng tôi. Và rút lui như thế nào, rút lui chiến lược, là một trong những chiến lược tốt nhất của chúng ta. Tất cả những điều này đều là những bài học phản trực giác mà tôi đã nói đến trong lễ tốt nghiệp của mình.
Nhưng tôi khuyến khích sinh viên tốt nghiệp tham gia vào trí tuệ nhân tạo, công nghệ quan trọng nhất của thời đại chúng ta. Tôi sẽ nói nhiều hơn về điều này sau, nhưng tất cả các bạn đều biết về trí tuệ nhân tạo. Thật khó để không đắm chìm trong nó, bị bao quanh bởi nó và gây ra nhiều cuộc thảo luận về nó. Tất nhiên, tôi hy vọng tất cả các bạn đang sử dụng nó và thử nghiệm nó và nhận được những kết quả đáng ngạc nhiên, một số thì kỳ diệu, một số thì đáng thất vọng, một số thì đáng ngạc nhiên. Nhưng bạn phải tận hưởng nó, bạn phải tham gia vào nó vì nó tiến triển rất nhanh.
Đây là công nghệ duy nhất mà tôi biết đang phát triển đồng thời ở nhiều cấp độ cấp số nhân. Vì vậy, công nghệ thay đổi rất, rất nhanh. Vì vậy, tôi đề nghị sinh viên tại Đại học Quốc gia Đài Loan nên chạy, không nên đi bộ và tham gia vào cuộc cách mạng AI. Tuy nhiên, một năm sau, thật không thể tin được nó đã thay đổi đến mức nào.
Vì vậy hôm nay, điều tôi muốn làm là chia sẻ với các bạn quan điểm của tôi về một số điều quan trọng đang diễn ra khi các bạn tốt nghiệp. Bạn nên có sự hiểu biết trực quan về những điều phi thường đang diễn ra này, bởi vì nó quan trọng đối với bạn và nó quan trọng đối với toàn bộ ngành. Tôi hy vọng bạn tận dụng tối đa các cơ hội được trao cho bạn.
Tính toán tăng tốc đã đạt đến điểm tới hạn
Ngành công nghiệp máy tính đang chuyển đổi từ nền tảng của nó, theo nghĩa đen là từ các đinh tán của nó. Bắt đầu từ cái đai ốc, mọi thứ đều thay đổi. Chẳng bao lâu nữa, mọi ngành công nghiệp cũng sẽ được chuyển đổi. Lý do cho điều này rất rõ ràng, vì máy tính là công cụ tri thức quan trọng nhất hiện nay. Nó là nền tảng của mọi ngành công nghiệp và mọi lĩnh vực khoa học. Nếu chúng ta thay đổi máy tính một cách sâu sắc như vậy thì tất nhiên nó sẽ tác động tới mọi ngành công nghiệp.
Khi bạn tham gia vào ngành này, điều quan trọng là phải hiểu chuyện gì đang xảy ra. Máy tính hiện đại có thể bắt nguồn từ IBM System 360. Đó là sổ tay kiến trúc mà tôi đã nghiên cứu. Đây là một cuốn sổ tay kiến trúc mà bạn không cần phải học. Kể từ đó, ngày càng có nhiều tài liệu và mô tả tốt hơn về máy tính và kiến trúc.
Nhưng IBM System 360 vào thời điểm đó rất quan trọng và trên thực tế, những ý tưởng, kiến trúc và chiến lược chính của nó vẫn thống trị ngành công nghiệp máy tính ngày nay. Nó được ra mắt một năm sau khi tôi được sinh ra.
Vào những năm 1980, tôi là một trong những thế hệ kỹ sư VLSI đầu tiên học thiết kế chip từ những cuốn sách mang tính bước ngoặt của Mead và Conway. Tôi không chắc liệu nó có còn được dạy ở đây hay không. Nó nên diễn ra trong quá trình giới thiệu hệ thống VLSI. Dựa trên công trình tiên phong của Carver Mead tại Caltech về các phương pháp thiết kế chip và sách giáo khoa đã cách mạng hóa thiết kế vi mạch. Nó cho phép thế hệ chúng tôi thiết kế những con chip cực lớn và cuối cùng là CPU.
CPU dẫn đến sự gia tăng theo cấp số nhân về số lượng tính toán. Hiệu suất và những tiến bộ công nghệ đáng kinh ngạc, được gọi là Định luật Moore, thúc đẩy cuộc cách mạng công nghệ thông tin. Cuộc cách mạng công nghiệp của thế hệ chúng ta đã chứng kiến sự sản xuất hàng loạt những thứ mà thế giới chưa từng thấy trước đây. Sản xuất hàng loạt thứ gì đó vô hình và dễ nhân rộng, sản xuất hàng loạt phần mềm. Nó đã tạo ra một ngành công nghiệp trị giá 3 nghìn tỷ USD.
Khi tôi ngồi chỗ bạn, ngành CNTT còn rất nhỏ. Ý tưởng bạn có thể kiếm tiền từ việc bán phần mềm là một điều viển vông. Tuy nhiên, ngày nay, nó là một trong những hàng hóa, công nghệ và sản phẩm quan trọng nhất được ngành công nghiệp của chúng ta sản xuất.
Tuy nhiên, những hạn chế trong việc chia tỷ lệ NARD, chia tỷ lệ bóng bán dẫn và tính song song ở mức lệnh làm giảm hiệu suất của CPU. Khi tốc độ cải thiện hiệu suất của CPU chậm lại, nhu cầu tính toán tiếp tục tăng theo cấp số nhân. Khoảng cách ngày càng tăng theo cấp số nhân giữa nhu cầu tính toán và khả năng của máy tính, mức tiêu thụ và chi phí năng lượng tính toán cũng như lạm phát cuối cùng sẽ giết chết mọi ngành nếu không được giải quyết.
Khi nói chuyện, chúng tôi thấy những dấu hiệu rất rõ ràng về lạm phát đã được tính toán. Sau hai thập kỷ phát triển NVIDIA CUDA, khả năng tính toán tăng tốc của NVIDIA đã mở ra một hướng đi mới. Đó là lý do tại sao tôi ở đây. Bởi vì cuối cùng, khi chúng ta chứng kiến sự mở rộng của điện toán trong nhiều thập kỷ sau, ngành công nghiệp cuối cùng đã nhận ra hiệu quả đáng kinh ngạc của điện toán tăng tốc.
Bằng cách giảm tải các thuật toán tốn thời gian cho các GPU chuyên xử lý song song, chúng ta thường có thể đạt được tốc độ tăng gấp 10 lần, 100 lần và đôi khi thậm chí là 1.000 lần, tiết kiệm tiền, chi phí và năng lượng. Chúng tôi hiện đang đẩy nhanh sự phát triển của các lĩnh vực ứng dụng, từ đồ họa máy tính, dò tia và tất nhiên là giải trình tự gen, điện toán khoa học, thiên văn học, mô phỏng mạch lượng tử, xử lý dữ liệu SQL và thậm chí cả gấu trúc, khoa học dữ liệu.
Tính toán tăng tốc đã đạt đến điểm quan trọng. Đây là đóng góp to lớn đầu tiên của chúng tôi cho ngành công nghiệp máy tính, đóng góp to lớn đầu tiên của chúng tôi cho xã hội, đó là tăng tốc điện toán. Bây giờ nó cung cấp cho chúng ta một con đường phía trước cho điện toán bền vững.
Đặt cược thành công vào việc học sâu
Khi nhu cầu điện toán tiếp tục tăng, chi phí sẽ tiếp tục giảm. Tiết kiệm thời gian, chi phí hoặc năng lượng gấp trăm lần mà việc tăng tốc điện toán mang lại, gấp trăm lần chắc chắn sẽ tạo ra những phát triển mới ở những nơi khác. Chúng tôi không biết nó là gì cho đến khi học sâu đi vào ý thức của chúng tôi.
Một thế giới điện toán hoàn toàn mới đã xuất hiện. Jeff Hinton, Alex Krzyzewski và Ilya Sutskever đã sử dụng GPU NVIDIA CUDA để đào tạo AlexNet và giành chiến thắng trong Thử thách ImageNet 2012, gây sốc cho cộng đồng thị giác máy tính. Đây là thời điểm quan trọng, sự bùng nổ của deep learning, thời điểm quan trọng đánh dấu sự khởi đầu của cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo.
Quyết định chuyển đổi công ty của chúng tôi của AlexNet là đáng chú ý. Những quyết định của chúng tôi sau khi AlexNet thay đổi công ty và có lẽ là mọi thứ khác. Chúng tôi đã nhìn thấy tiềm năng của học sâu và tin tưởng vào nó, chỉ bằng cách suy nghĩ về các nguyên tắc và tin tưởng vào điều đó thông qua phân tích của chính chúng tôi về khả năng mở rộng của học sâu. Chúng tôi tin rằng phương pháp này có thể tìm hiểu các tính năng có giá trị khác. Có thể deep learning là một chức năng học chung và có bao nhiêu vấn đề khó hoặc không thể diễn đạt bằng các nguyên tắc cơ bản đầu tiên.
Vì vậy, khi nhìn thấy điều này, chúng tôi nghĩ đây là công nghệ mà chúng tôi thực sự phải xem xét vì những hạn chế của nó có lẽ chỉ bị giới hạn bởi kích thước của mô hình và kích thước của dữ liệu. Tuy nhiên, đã có những thách thức. Bây giờ là năm 2012, không lâu sau năm 2012. Làm cách nào chúng ta có thể khám phá các giới hạn của deep learning mà không cần xây dựng các cụm GPU khổng lồ này?
Vào thời điểm đó, chúng tôi là một công ty khá nhỏ và việc xây dựng những cụm GPU khổng lồ này có thể tiêu tốn hàng trăm triệu đô la. Nhưng nếu chúng ta không làm điều đó thì không có gì đảm bảo rằng nó sẽ có hiệu quả khi mở rộng quy mô. Tuy nhiên, không ai biết deep learning có thể mở rộng đến mức nào. Nếu chúng ta không xây dựng nó, chúng ta sẽ không bao giờ biết được. Đó là một trong số đó, nếu bạn xây dựng nó, liệu họ có đến không? Logic của chúng tôi là nếu chúng tôi không xây dựng nó thì họ sẽ không đến.
Do đó, chúng tôi cúng dường dựa trên niềm tin và phân tích nguyên tắc đầu tiên của mình. Chúng tôi tin rằng điều này có thể rất hiệu quả và khi một công ty tin tưởng vào điều gì đó, chúng tôi nên hành động. Vì vậy, chúng tôi đào sâu vào lĩnh vực học sâu và dành thập kỷ tiếp theo để phát minh lại mọi thứ một cách có hệ thống. Bắt đầu với chính GPU, chúng tôi đã phát minh lại mọi lớp điện toán. Việc phát minh ra GPU hiện đại rất khác so với GPU trước đây mà chúng ta đã phát minh ra ban đầu.
Chúng tôi tiếp tục phát minh ra máy tính, các kết nối, hệ thống, mạng và gần như mọi khía cạnh khác của máy tính. Và tất nhiên là có phần mềm. Chúng tôi đã đầu tư hàng tỷ đô la. Chúng tôi đã đầu tư hàng tỷ đô la vào những điều chưa biết. Trong một thập kỷ, hàng nghìn kỹ sư đã nghiên cứu, phát triển và mở rộng deep learning, nhưng họ thực sự không biết chúng ta có thể thực sự phát triển công nghệ này đến mức nào.
Chúng tôi đã đầu tư hàng tỷ đô la. Chúng tôi thiết kế và chế tạo siêu máy tính để khám phá các giới hạn của deep learning và trí tuệ nhân tạo. Vào năm 2016, chúng tôi đã phát hành DGX-1, siêu máy tính AI đầu tiên của chúng tôi và tôi đã giao chiếc máy tính đầu tiên cho một công ty khởi nghiệp ở San Francisco, một công ty khởi nghiệp mà không ai biết đến và một nhóm người trong tôi đang làm việc trên AI Friends, một công ty tên là OpenAI .
Vào năm 2022, 10 năm sau khi AlexNet xuất hiện, lượng tính toán đã tăng lên khoảng một triệu lần, một triệu lần. Nếu bạn có thể tưởng tượng sẽ như thế nào nếu máy tính xách tay của bạn mạnh hơn gấp triệu lần? Một triệu lần sau, OpenAI tung ra ChatGPT và AI trở thành xu hướng chủ đạo.
Trong suốt thập kỷ này, NVIDIA đã chuyển đổi từ một công ty đồ họa (nhiều người trong số các bạn có thể biết đến chúng tôi lần đầu tiên với tư cách là một công ty sản xuất GPU) thành một công ty trí tuệ nhân tạo xây dựng các siêu máy tính quy mô lớn ở trung tâm dữ liệu. Chúng tôi đã thay đổi hoàn toàn công ty của mình. Chúng tôi cũng cách mạng hóa công nghệ điện toán. Cách thức tính toán cơ bản được thực hiện ngày nay đã thay đổi về cơ bản.
Các ngăn xếp điện toán hiện sử dụng GPU để xử lý các mô hình ngôn ngữ lớn được đào tạo trên siêu máy tính, thay vì CPU xử lý các hướng dẫn do lập trình viên viết. Hiện nay chúng tôi đang tạo ra phần mềm mà con người không thể viết được. Phần mềm chúng tôi đang tạo ra hiện nay có thể làm được những điều mà con người thậm chí không thể tưởng tượng được, thậm chí 10 năm trước. Máy tính hiện nay được điều khiển theo mục đích hơn là hướng dẫn. Nói cho máy tính biết bạn muốn gì và nó sẽ tìm ra cách thực hiện điều đó.
Giống như con người, các ứng dụng AI sẽ hiểu nhiệm vụ, lý do, lập kế hoạch và điều phối các nhóm mô hình ngôn ngữ lớn để thực hiện nhiệm vụ. Các ứng dụng trong tương lai sẽ hoạt động và hoạt động giống như cách chúng ta làm việc, tập hợp các nhóm chuyên gia, sử dụng các công cụ, lập luận và lập kế hoạch cũng như thực hiện các nhiệm vụ của mình. Phần mềm và những gì phần mềm có thể làm đã hoàn toàn thay đổi. Ngay cả ngành công nghiệp của chúng ta, khi nó thay đổi và biến đổi, cũng tạo ra một ngành công nghiệp khác mà thế giới chưa từng có trước đây.
Một ngành công nghiệp đang hình thành trước mắt chúng ta. Đầu vào và đầu ra của AI là mã thông báo. Gửi tới tất cả các kỹ sư trong phòng, bạn hiểu ý tôi mà. Đây là những số dấu phẩy động có trí thông minh được nhúng. Công ty hiện đang xây dựng một loại trung tâm dữ liệu mới chưa từng tồn tại trước đây, đặc biệt là để sản xuất token thông minh. Về cơ bản là một nhà máy trí tuệ nhân tạo. Giống như Nikola Tesla đã phát minh ra máy phát điện trong cuộc cách mạng công nghiệp trước đây, giờ đây chúng ta có máy tạo mã thông báo AI sẽ trở thành nhà máy của cuộc cách mạng công nghiệp mới.
Có những ngành công nghiệp lớn sản xuất năng lượng và điện. Bây giờ chúng ta có một ngành công nghiệp khổng lồ sản xuất thứ vô hình được gọi là phần mềm. Trong tương lai, sắp tới chúng ta sẽ có những ngành công nghiệp sản xuất, chế tạo token thông minh, máy tạo trí tuệ nhân tạo. Một mô hình điện toán mới đã xuất hiện, một ngành công nghiệp mới đã xuất hiện, tất cả là do chúng tôi bắt đầu từ những nguyên tắc đầu tiên, hình thành niềm tin vào tương lai và biến nó thành hành động.
Robotics là làn sóng tiếp theo
Làn sóng trí tuệ nhân tạo tiếp theo là robot, trong đó trí tuệ nhân tạo có các mô hình thế giới vật lý bên cạnh các mô hình ngôn ngữ. Chúng tôi làm việc với hàng trăm công ty để chế tạo rô-bốt, phương tiện rô-bốt, gắp và đặt vũ khí, rô-bốt hình người và thậm chí cả nhà kho rô-bốt khổng lồ. Nhưng không giống như chiến lược và kinh nghiệm của nhà máy AI của chúng tôi, vốn thực sự được định hình bằng lý luận và hành động chu đáo, hành trình phát triển robot của chúng tôi là kết quả của một loạt thất bại.
Như bạn đã biết, NVIDIA đã phát minh ra GPU. Đó là trước khi chúng ta phát minh ra các nhà máy trí tuệ nhân tạo. Đóng góp to lớn đầu tiên của chúng tôi cho ngành công nghiệp máy tính là phát minh lại đồ họa máy tính với các bộ đổ bóng có thể lập trình được. Chúng tôi đã phát minh ra GPU và tính năng tạo bóng có thể lập trình vào năm 2000. Chúng tôi muốn tích hợp GPU vào mọi máy tính nên chúng tôi bắt đầu tích hợp GPU với chip bo mạch chủ và vào thời điểm đó chúng tôi đã tung ra một chip đồ họa tích hợp thực sự tuyệt vời dành cho CPU AMD.
Hoạt động kinh doanh chipset của chúng tôi đã thành công ngay lập tức. Tôi nghĩ nó đã đi từ con số 0 lên tới một tỷ đô la gần như chỉ sau một đêm. Nhưng đột nhiên, AMD muốn kiểm soát tất cả công nghệ trong PC, còn chúng tôi muốn độc lập, nên họ mua ATI và không cần chúng tôi nữa. Chúng tôi đã chuyển sang Intel. Đây có lẽ không phải là một ý tưởng hay, nhưng chúng tôi đã quay sang Intel và thương lượng để được phép kết nối với CPU Intel.
Apple rất hào hứng với sản phẩm chúng tôi đang phát triển và đề nghị chúng tôi hợp tác với họ trên một chiếc máy tính mới, chiếc MacBook Air đầu tiên. Chà, Intel đã nhìn thấy điều gì đã xảy ra và quyết định không muốn chúng tôi làm việc này nữa nên họ đã chấm dứt thỏa thuận của chúng tôi. Chà, chúng tôi lại xoay trục và lần này chúng tôi đã cấp phép cho ARM và chúng tôi đã xây dựng một SoC năng lượng thấp, một SoC di động, SoC đầu tiên trên thế giới về cơ bản là một máy tính, một máy tính có hệ điều hành hoàn chỉnh, thật không thể tin được.
Google rất hào hứng với con chip của chúng tôi đến mức họ yêu cầu chúng tôi phát triển một thiết bị mới và kết quả là điện thoại di động Android. Chà, Qualcomm đã quyết định họ không muốn chúng tôi làm điều đó, vì vậy họ không muốn chúng tôi kết nối với modem của họ và sẽ rất khó để tạo ra một thiết bị di động mà không kết nối với modem. Và không có công ty modem LTE nào khác nên chúng tôi phải rời khỏi thị trường thiết bị di động.
Chà, điều đó gần như xảy ra hàng năm, chúng tôi sẽ xây dựng một thứ gì đó, nó sẽ thành công rực rỡ, tạo ra sự phấn khích lớn, và rồi một năm sau, chúng tôi sẽ bị đuổi khỏi thị trường đó. Chà, vì không còn thị trường nào để hướng tới nên chúng tôi quyết định xây dựng thứ gì đó mà chúng tôi chắc chắn rằng không có khách hàng, bởi vì một trong những điều bạn có thể hoàn toàn đảm bảo là không có khách hàng, không có đối thủ cạnh tranh và không ai quan tâm đến bạn .
Vì vậy chúng tôi đã chọn một thị trường không có khách hàng, một thị trường trị giá hàng tỷ đô la, và đó là robot. Chúng tôi đã chế tạo máy tính robot đầu tiên trên thế giới, xử lý các thuật toán học sâu mà không ai hiểu được vào thời điểm đó. Chuyện này đã hơn mười năm trước. Mười năm sau, tôi không thể hạnh phúc hơn với những gì chúng tôi đã xây dựng và cơ hội tạo ra làn sóng trí tuệ nhân tạo tiếp theo. Quan trọng hơn, chúng tôi nuôi dưỡng một nền văn hóa nhanh nhẹn và kiên cường.
Thất bại này đến thất bại khác, chúng ta rũ bỏ bản thân và nắm bắt cơ hội tiếp theo. Mỗi lần như vậy, chúng tôi đều đạt được các kỹ năng và củng cố tính cách của mình. Chúng tôi đã củng cố bản sắc công ty của chúng tôi. Công ty của chúng tôi khiến cho việc phân tâm và chán nản thực sự khó xảy ra.
Ngày nay, bất kỳ trở ngại nào chúng ta gặp phải đều không phải là cơ hội. Trớ trêu thay, những chiếc máy tính robot mà chúng ta chế tạo ngày nay thậm chí còn không cần đến đồ họa, đó là lý do tại sao cuộc hành trình của chúng tôi lại bắt đầu. Vì vậy, vị trí hiện tại của chúng ta cho chúng ta biết điều gì đó và dạy chúng ta điều gì đó. Như Richard Feynman đã nói, thế giới không chắc chắn và thế giới có thể không công bằng và chia cho bạn những lá bài khó. Hãy thoát khỏi nó một cách nhanh chóng. Rõ ràng là bạn đang chú ý quá nhiều đến sách của mình. Lắc nó đi nhanh chóng. Thôi nào, thông minh đấy. Tôi bật cười. Có một cơ hội khác ở đó hoặc tạo ra một cơ hội khác.
Tìm GPU của bạn
Hãy để tôi kể cho bạn một câu chuyện khác. Tôi từng làm việc tại một trong những cơ sở quốc tế của chúng tôi trong một tháng vào mỗi mùa hè. Khi các con chúng tôi còn ở tuổi thiếu niên, chúng tôi đã trải qua một mùa hè ở Nhật Bản. Cuối tuần qua chúng tôi đến thăm chùa Ginkakuji ở Kyoto. Nếu chưa có cơ hội đi thì nhất định phải đi. Nó nổi tiếng với những khu vườn rêu tuyệt đẹp.
Ngày chúng tôi đến thăm là một mùa hè điển hình ở Kyoto, nóng, ẩm và nhớp nháp. Nhiệt tỏa ra từ mặt đất. Không khí nặng nề và im lặng. Chúng tôi tản bộ qua những khu vườn rêu được chăm sóc cẩn thận cùng với những du khách khác. Tôi để ý đến người làm vườn cô đơn. Bây giờ hãy nhớ rằng, Vườn Rêu, đây là Cung Điện Bạc, Vườn Rêu rất lớn. Nó có bộ sưu tập lớn nhất về hầu hết các loài rêu trên thế giới. Và nó được duy trì một cách tinh xảo.
Tôi nhìn thấy một người làm vườn cô độc đang ngồi xổm, cẩn thận nhặt rêu bằng nhíp tre rồi cho vào giỏ tre. Bạn phải làm cái này, đó là một cái nhíp tre, bạn biết đấy, và chính là người làm vườn này. Giỏ có vẻ trống rỗng. Chà, trong một khoảnh khắc tôi nghĩ anh ấy đang nhặt rêu tưởng tượng vào một đống rêu chết tưởng tượng. Vì vậy, tôi bước đến gần anh ấy và hỏi anh ấy, anh đang làm gì vậy? Tôi đang nhặt rêu chết, anh nói bằng tiếng Anh. Tôi đang chăm sóc khu vườn của mình.
Tôi nói rồi, nhưng vườn của bạn rộng quá. Anh ấy trả lời: Tôi đã chăm sóc khu vườn của mình được 25 năm. Tôi có nhiều thời gian. Vâng, đó là một trong những bài học sâu sắc nhất trong cuộc đời tôi. Nó chắc chắn đã dạy tôi điều gì đó. Người làm vườn đã tận tâm với nghề của mình và gắn bó với công việc của đời mình. Khi bạn làm điều này, bạn có rất nhiều thời gian.
Tôi bắt đầu vào mỗi buổi sáng, tôi làm mọi việc theo cùng một cách vào mỗi buổi sáng, tôi thực hiện những nhiệm vụ ưu tiên cao nhất vào mỗi buổi sáng. Tôi có một danh sách ưu tiên rất rõ ràng và tôi bắt đầu với công việc có mức độ ưu tiên cao nhất trước tiên. Ngày của tôi đã thành công ngay cả trước khi tôi bắt đầu làm việc. Tôi đã hoàn thành công việc quan trọng nhất và có thể dành ngày hôm nay để giúp đỡ người khác.
Khi mọi người xin lỗi vì đã làm phiền tôi, tôi luôn nói rằng tôi có đủ thời gian và tôi đã làm như vậy. Lớp 2024, tôi không thể tưởng tượng được có ai chuẩn bị cho tương lai tốt hơn các bạn. Bạn đã cống hiến hết mình, bạn làm việc chăm chỉ và nhận được nền giáo dục đẳng cấp thế giới từ một trong những trường danh tiếng nhất thế giới. Khi bạn bắt đầu chuyển sang giai đoạn tiếp theo, hãy áp dụng những bài học kinh nghiệm của tôi và hy vọng chúng sẽ giúp ích cho bạn trong suốt chặng đường.
Tôi muốn bạn tin vào điều gì đó, điều gì đó độc đáo, điều gì đó chưa được khám phá, nhưng hãy để nó được nói ra và hãy để nó được lý luận. Sau đó hãy cam kết thực hiện nó. Bạn có thể tìm thấy GPU của mình, bạn có thể tìm thấy CUDA, bạn có thể tìm thấy AI tổng hợp của mình, bạn có thể tìm thấy NVIDIA của mình.
Tôi hy vọng bạn sẽ coi những thất bại là những cơ hội mới. Nỗi đau và sự đau khổ của bạn củng cố tính cách, khả năng phục hồi và sự nhanh nhẹn của bạn, chúng là những siêu năng lực tối thượng. Trong tất cả các khía cạnh khả năng mà tôi đánh giá cao nhất, trí thông minh không phải là điều quan trọng nhất. Khả năng chịu đựng đau đớn và đau khổ, khả năng làm việc gì đó trong thời gian dài, khả năng xử lý những thất bại và nhìn thấy cơ hội sắp tới, tôi nghĩ đây là những siêu năng lực của mình và tôi ước chúng là siêu năng lực của tôi. của bạn.
Tôi hy vọng bạn tìm thấy một nghề. Chúc bạn tìm được nghề. Sẽ không thành vấn đề nếu bạn quyết định vào ngày đầu tiên hoặc thậm chí nếu bạn quyết định nhanh chóng, nhưng tôi hy vọng bạn sẽ tìm được một nghề mà bạn muốn cống hiến cả đời để hoàn thiện, mài giũa kỹ năng và biến nó thành công việc của cuộc đời bạn.
Cuối cùng, hãy ưu tiên cuộc sống của bạn. Có rất nhiều việc đang diễn ra và rất nhiều việc phải làm, nhưng hãy ưu tiên cuộc sống của mình và bạn sẽ có đủ thời gian để làm những việc quan trọng.
Xin chúc mừng lớp 2024, cố lên nhé.
