Jensen Huang lại bàn về rủi ro AI: Nhiều dự đoán là bịa đặt, Trung Quốc sẽ thành lực lượng mã nguồn mở quan trọng toàn cầu

Tác giả: Helen Li

Biên tập: Từ Thanh Dương

Ngày 14 tháng 9 theo giờ Mỹ, tại sự kiện trực tiếp All-In Summit 2026 do podcast công nghệ nổi tiếng All-In Podcast tổ chức, CEO NVIDIA Jensen Huang đã thảo luận với bốn người dẫn chương trình về các chủ đề an toàn AI, thuyết tận thế AI, tự cải thiện đệ quy, mô hình mã nguồn mở, AGI, v.v.

Bốn người dẫn chương trình đồng thời là đồng sáng lập All-In Podcast: nhà đầu tư thiên thần Jason Calacanis, cựu lãnh đạo cấp cao Facebook Chamath Palihapitiya, thành viên nòng cốt "PayPal Mafia" David Sacks, và CEO của công ty công nghệ sinh học nông nghiệp Ohalo Genetics kiêm công ty đầu tư The Production Board David Friedberg.

Cuộc phỏng vấn khám phá một câu hỏi cốt lõi: Phát triển AI cần ranh giới an toàn như thế nào. Trước các thảo luận gần đây của CEO Anthropic Dario Amodei về an toàn AI và những tiếng nói kêu gọi "chậm lại" từ các phòng thí nghiệm hàng đầu, Jensen Huang cho rằng an toàn và đổi mới không mâu thuẫn. Ông cho biết các sự cố an toàn đã xảy ra nên được phân tích như các vấn đề kỹ thuật và được kiểm soát thông qua công nghệ, quy trình và thử nghiệm.

Trước những "dự đoán tận thế" về AI xuất hiện thường xuyên trong những năm gần đây, Jensen Huang liệt kê các phán đoán đã được chứng minh là không chính xác, chẳng hạn như "bác sĩ chẩn đoán hình ảnh sẽ bị AI thay thế", "90% mã sẽ do AI tạo ra trong ngắn hạn", "50% công việc mới bắt đầu sắp biến mất". Ông cho rằng những dự đoán này thiếu cơ sở khoa học đầy đủ và không nên được dùng để gây hoang mang xã hội.

Khi nói về tự cải thiện đệ quy (RSI), Jensen Huang cho biết RSI không phải là công nghệ bí ẩn đột ngột xuất hiện, mà là sự kết hợp của các công nghệ hiện có như ngữ cảnh, học tăng cường, dữ liệu tổng hợp và LoRA.

Về cuộc tranh luận giữa mô hình mã nguồn mở và mã nguồn đóng, ông khẳng định rõ ràng cả hai đều không thể thiếu, và cho rằng Trung Quốc có nhiều kỹ sư cùng nhân tài trong lĩnh vực khoa học và toán học, có thể trở thành người đóng góp quan trọng cho hệ sinh thái mã nguồn mở toàn cầu trong tương lai.

Cuộc trò chuyện sau đó chuyển sang "AGI và siêu trí tuệ". Khi được hỏi liệu tiêu chuẩn của AGI có phải là đạt đến trình độ trí tuệ con người và giai đoạn đó đã đến chưa, Jensen Huang trả lời ngắn gọn: "Chúng ta đã đạt đến rồi."

Dưới đây là bản ghi đã chỉnh sửa cuộc phỏng vấn mới nhất của Jensen Huang, được sắp xếp mà không làm thay đổi ý nghĩa gốc:

01 An toàn AI và đổi mới không mâu thuẫn

Hỏi: Gần đây các cuộc thảo luận về an toàn AI ngày càng nhiều. Dario Amodei đã đăng một bài viết về an toàn AI, cựu nghiên cứu viên Anthropic Jacob Cockson cũng đã nghỉ việc vì các vấn đề liên quan. Ông nghĩ sao về những chuyện này?

Jensen Huang: Vấn đề an toàn phải được xem xét nghiêm túc, nhưng an toàn và dẫn đầu không xung đột. Chúng ta có thể đổi mới nhanh chóng, thực thi nhanh chóng, để Mỹ vừa duy trì vị thế dẫn đầu vừa đảm bảo an toàn. Xem hai điều này là lựa chọn loại trừ lẫn nhau bản thân đã là một sai lầm.

Cockson dũng cảm công khai nói về những vấn đề này, điều đó cần can đảm. Là người tố giác, anh ấy có quyền làm vậy, nhưng tôi cho rằng những phán đoán khoa học về tương lai sau đó của anh ấy thiếu cơ sở khoa học đầy đủ, vì những dự đoán này không dựa trên nghiên cứu khoa học thực sự.

Nhiều phòng thí nghiệm hàng đầu đang chuyển đổi từ tổ chức nghiên cứu sang tổ chức kỹ thuật, mà nghiên cứu và kỹ thuật về bản chất là khác nhau. Nếu trong quá trình chuyển đổi xuất hiện vấn đề kiểm soát hoặc quản lý, đó là chuyện khác. Còn Cockson thực sự thấy gì, tôi không biết.

Hỏi: Những năm gần đây, ngành AI xuất hiện nhiều dự đoán rất bi quan, chẳng hạn "AI có thể hủy diệt loài người, gây thất nghiệp hàng loạt". Ông nghĩ sao về những phát biểu này?

Jensen Huang: Tôi cho rằng chúng ta không nên dễ dàng gán cho những chuyện này cái gọi là "xác suất diệt vong của nhân loại" hay "sự hủy diệt nền văn minh", vì trong đó rất nhiều thực ra là bịa đặt. Khi bạn gán cho ai đó nhãn nhà nghiên cứu hay nhà khoa học, rồi đưa ra một dự đoán giật gân, rất dễ gây hoang mang công chúng, tôi cho rằng điều đó là vô trách nhiệm.

Chúng ta đã thấy nhiều dự đoán như vậy trong quá khứ. Có người dự đoán trong năm năm bác sĩ chẩn đoán hình ảnh sẽ bị AI thay thế hoàn toàn, tương lai không cần bác sĩ chẩn đoán hình ảnh nữa. Thực tế là thế giới cần nhiều bác sĩ chẩn đoán hình ảnh hơn; AI quả thực được dùng trong phân tích hình ảnh y khoa, nhưng điều đó hoàn toàn khác với việc "bác sĩ chẩn đoán hình ảnh biến mất".

Còn có người dự đoán "trong 6 đến 12 tháng tới, 90% mã sẽ do AI tạo ra, 50% công việc mới bắt đầu sẽ biến mất trong 6 đến 9 tháng". Thực tế, những dự đoán này đều không thành hiện thực. Trước đó cũng có người nói "GPT-2 và Llama 3 quá nguy hiểm, không thể phát hành", thậm chí dự đoán "năm sau một nửa công việc văn phòng sẽ biến mất", hay cái gọi là "ngày tận thế việc làm" sắp đến.

Tôi cho rằng những dự đoán này nên được ghi lại. Nhiều năm sau, nhìn lại, chúng ta sẽ biết dự đoán nào đúng, dự đoán nào chỉ đang gây hoang mang.

Hỏi: Vậy ông cho rằng vấn đề an toàn AI nên được xử lý như vấn đề kỹ thuật?

Jensen Huang: Nếu xảy ra sự cố an toàn, trước tiên chúng ta nên phân tích nguyên nhân gốc rễ từ góc độ kỹ thuật, hiểu chuyện gì đã xảy ra, vấn đề nằm ở đâu, có thể thực hiện biện pháp nào để ngăn sự cố tương tự tái diễn, sau đó chuyển các biện pháp này thành hệ thống, quy trình và kiểm soát kỹ thuật.

Tôi tin các công ty này đã làm những việc đó, bao gồm hộp cát tốt hơn, môi trường vận hành nghiêm ngặt hơn, hệ thống giám sát cải tiến và giám sát liên tục. Tôi thậm chí sẵn sàng đánh cược rằng những vấn đề này có thể được kiểm soát và ngăn chặn.

Nếu một công ty kỹ thuật thực sự không biết chuyện gì đã xảy ra và không biết cách kiểm soát, có thể cử kỹ sư đến giúp họ. Nhưng tôi không nghĩ sẽ đến mức đó. Những phòng thí nghiệm này có nhân tài rất xuất sắc, tôi tin họ đã phân tích các vấn đề liên quan và thực hiện biện pháp phù hợp.

Hỏi: Nếu vấn đề an toàn AI cần quản lý, việc quản lý nên bắt đầu từ đâu?

Jensen Huang: Quản lý nên nhắm vào các vấn đề thực sự tồn tại. Các vấn đề thực sự cần quan tâm phần lớn đến từ các phòng thí nghiệm AI hàng đầu, vì họ có nhiều tài nguyên tính toán nhất và đang xử lý các vấn đề tiên tiến nhất. Một học sinh trung học hay một công ty khởi nghiệp bình thường khó có đủ năng lực tính toán để tạo ra những vấn đề này.

Các phòng thí nghiệm này đang chuyển từ nghiên cứu sang kỹ thuật, đồng thời xây dựng công ty, văn hóa, công nghệ và sản phẩm, đây không phải quá trình dễ dàng. Vì vậy, nên quan tâm cách họ xây dựng hệ thống kỹ thuật hoàn chỉnh hơn để đảm bảo quá trình phát triển và thử nghiệm công nghệ đủ an toàn.

Hỏi: Có cần cơ quan đánh giá bên thứ ba không?

Jensen Huang: Tôi cho rằng có thể có nhiều cơ quan đánh giá và kiểm tra. Họ không cần biết mọi thứ, nhưng nên biết phải hỏi câu hỏi gì. Điều này hơi giống kiểm toán tài chính. Nếu chỉ có một cơ quan đánh giá, nó có thể bị ảnh hưởng; nếu có nhiều cơ quan đánh giá, chúng có thể kiềm chế lẫn nhau.

02 "Tự cải thiện đệ quy" không bí ẩn đến thế

Hỏi: Các cuộc thảo luận về tự cải thiện đệ quy ngày càng nhiều, tức AI tạo dữ liệu, tự huấn luyện, liên tục tăng tốc. Ông nghĩ sao?

Jensen Huang: Tôi cho rằng "tự cải thiện đệ quy" là một nhãn mới khá phổ biến gần đây, nhưng đằng sau thực ra là sự kết hợp của nhiều công nghệ hiện có, bao gồm ngữ cảnh, kỹ năng, suy ngẫm, học tăng cường, tạo dữ liệu tổng hợp và LoRA.

Những phương pháp này quả thực có thể giúp AI tích lũy kinh nghiệm trong quá trình thực hiện nhiệm vụ, rồi liên tục cải thiện. Ví dụ, thông qua dữ liệu tổng hợp và học tăng cường, có thể nâng cao năng lực mô hình mà không cần huấn luyện lại toàn bộ mô hình nền tảng, và kinh nghiệm tích lũy lại có thể được dùng tiếp để huấn luyện mô hình nền tảng. Tôi tin hầu như mọi công ty đều đang sử dụng một số công nghệ trong đó.

Từ "tự cải thiện đệ quy" nghe có vẻ như hệ thống sẽ trở nên hoàn toàn mất kiểm soát, nhưng thực tế, sản phẩm trước khi phát hành vẫn cần trải qua đánh giá, thử nghiệm lại và kiểm thử hồi quy, đây đều là những kiểm soát kỹ thuật cơ bản nhất.

Các phòng thí nghiệm hàng đầu này đang chuyển từ tổ chức nghiên cứu sang tổ chức kỹ thuật, tôi tin họ sẽ có phương pháp, kiến thức, thực tiễn, công cụ và công nghệ tốt hơn để kiểm soát, xác minh và đánh giá các hệ thống này. Tự cải thiện đệ quy có thể diễn ra bên trong, nhưng sản phẩm đã được xác minh vẫn có thể phát hành an toàn.

Hỏi: Ông nghĩ sao về mối quan hệ giữa mô hình mã nguồn mở và mô hình mã nguồn đóng?

Jensen Huang: Thế giới cần cả mô hình mã nguồn mở lẫn mô hình mã nguồn đóng. Bản thân tôi cũng dùng các mô hình tiên tiến mã nguồn đóng. Chúng hơi giống nước đóng chai; bản thân nước là miễn phí, nhưng các dạng sản phẩm khác nhau có thể đáp ứng các nhu cầu khác nhau.

Mô hình mã nguồn mở rất quan trọng đối với chủ quyền, quyền riêng tư và công nghệ độc quyền của doanh nghiệp. Trong sáu tháng qua, khoảng 400 tỷ USD vốn đầu tư mạo hiểm đã chảy vào các công ty AI thuần túy, trong đó khoảng 80% công ty sử dụng mô hình mã nguồn mở. Nếu không có mô hình mã nguồn mở, nhiều công ty khởi nghiệp không thể đạt được mục tiêu của mình, vì điều họ muốn làm khác với điều các phòng thí nghiệm hàng đầu đang làm.

Lợi thế thực sự của Mỹ nằm ở việc có nhiều hình thức đổi mới. Để thắng cuộc đua AI, chúng ta phải cho phép mô hình mã nguồn mở phát triển.

Thắng cuộc đua AI không chỉ là một vài công ty Mỹ thắng, mà là các công ty, ngành công nghiệp, nhà nghiên cứu, nhà giáo dục, sinh viên và doanh nhân Mỹ đều có thể nắm bắt cơ hội từ công nghệ này. Một số người sẽ dùng mô hình mã nguồn đóng, nhiều người sẽ dùng mô hình mã nguồn mở, cả hai đều cần thiết.

Hỏi: Ông có cho rằng Trung Quốc sẽ trở thành người đóng góp quan trọng cho hệ sinh thái mã nguồn mở toàn cầu không?

Jensen Huang: Tôi tin Trung Quốc có thể đóng góp một phần khá lớn cho hệ sinh thái mã nguồn mở toàn cầu. Trung Quốc có rất nhiều kỹ sư, còn có nhiều sinh viên học khoa học và toán học, những trường đại học hàng đầu như Thanh Hoa mỗi năm đều đào tạo ra nhiều nhân tài xuất sắc.

Ví dụ, kỹ sư Trung Quốc đã đóng góp cho Linux, Kubernetes (hệ thống điều phối container mã nguồn mở) và nhiều dự án phần mềm. Một đặc điểm của mã nguồn mở là một khi bạn tải xuống, nó thuộc về bạn; bạn có thể tiếp tục sửa đổi, tối ưu hóa, biến nó thành của mình.

Cuộc đua AI cuối cùng quy về ai có thể tận dụng tốt nhất công nghệ này. Nhiều phát minh quan trọng của cách mạng công nghiệp trước đây đến từ châu Âu, nhưng Mỹ sau đó đã tận dụng tốt những công nghệ đó. Tôi hy vọng cuộc cách mạng công nghiệp tiếp theo cũng có thể phát triển theo cách tương tự.

Tôi cho rằng các cuộc thảo luận ở Trung Quốc thực dụng hơn, tập trung hơn vào phát triển kinh tế và tiến bộ xã hội, thay vì liên tục bàn về tận thế hay sự hủy diệt nền văn minh. Nếu những dự đoán tận thế này thực sự đúng, chúng ta đương nhiên nên thảo luận và ứng phó, nhưng không cần thiết phải gây hoang mang. Công việc của chúng ta là biến nó thành hiện thực.

Hỏi: Nếu AI cuối cùng tự động hóa phần lớn công việc lập trình, kỹ sư còn cần làm gì?

Jensen Huang: Công việc kỹ thuật vẫn sẽ tồn tại. Thế hệ kỹ sư của tôi khi phần mềm chưa phổ biến không dành nhiều thời gian viết mã. Hiện nay kỹ sư phần mềm dành nhiều thời gian viết mã, tương lai nếu phần lớn công việc đó được tự động hóa, con người vẫn sẽ làm công việc kỹ thuật. Một thói quen của tôi là phím bàn phím yêu thích nhất là Backspace, vì phần mềm tốt nhất thường có nghĩa là ít mã hơn.

03 Vì sao NVIDIA tham gia sâu vào chuỗi ngành AI

Hỏi: Chính phủ Mỹ ban đầu nhấn mạnh việc làm, tái công nghiệp hóa, năng lượng và chuỗi cung ứng. Những điều này hiện đang thực sự diễn ra. NVIDIA đã trở thành nhà cung cấp vốn quan trọng của toàn ngành AI. Ông quyết định hướng phân bổ nguồn lực như thế nào?

Jensen Huang: AI là một cuộc cách mạng công nghiệp mới. Ngành này bao gồm nhiều thành phần, chẳng hạn mô hình, chip, ứng dụng, trung tâm dữ liệu, xây dựng, điện và cơ sở phát điện. Tôi luôn quan sát toàn bộ hệ sinh thái, tìm ra nút thắt cổ chai.

Nếu một công ty rất tốt bị hạn chế bởi một khâu nào đó, tôi sẽ quan tâm đến vấn đề đó. Có thể là chuỗi cung ứng, cũng có thể là đất đai, điện hoặc nhà máy. Quy mô của NVIDIA đã đủ lớn, nên chúng tôi phải suy nghĩ về chuỗi cung ứng trước nhiều năm. Những công ty như Corning, Lumentum, TSMC và các nhà cung cấp bộ nhớ đều là những doanh nghiệp chúng tôi cần quan tâm dài hạn.

Hỏi: Có người cho rằng phần lớn lợi nhuận của ngành AI cuối cùng sẽ chuyển sang tầng ứng dụng. Vì sao NVIDIA lại tham gia vào các lĩnh vực tầng cao hơn như mô hình và Hugging Face?

Jensen Huang: NVIDIA gần như có thể chạy tất cả các mô hình trên thế giới. Khoảng một năm rưỡi trước, mọi người chủ yếu thảo luận về mô hình của OpenAI, nhưng hiện nay có Muse của Meta, Grok, Gemini, Anthropic và nhiều mô hình khác. Nhiều phòng thí nghiệm AI tiên tiến được xây dựng trên nền tảng của NVIDIA.

Chiến lược của chúng tôi là giúp mọi người thành công, chứ không phải chiếm lấy công việc của người khác. Chúng tôi sẽ cố gắng duy trì ở tầng dưới cùng của chồng công nghệ, chỉ di chuyển lên trên khi cần thiết. CUDA hỗ trợ rất nhiều framework, Megatron và Megatron Core hỗ trợ huấn luyện quy mô lớn. Chúng tôi phát minh công nghệ cần thiết, rồi để toàn bộ hệ sinh thái phát triển, cho nhiều công ty tham gia hơn.

Hỏi: Vì sao các nhà cung cấp dịch vụ đám mây khu vực hiện nay ngày càng quan trọng?

Jensen Huang: Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây khu vực thường linh hoạt hơn các nhà cung cấp đám mây siêu quy mô lớn, vì họ có thể tìm được đất, điện và nhà máy tại địa phương, đồng thời hiểu rõ nhu cầu địa phương hơn.

Tương lai sẽ hình thành một mạng lưới doanh nghiệp phân tán, ngày càng nhiều quốc gia coi AI là ngành công nghiệp chiến lược. Chúng ta đã thấy một số khu vực bắt đầu tăng cường hạ tầng tính toán AI.

Hỏi: NVIDIA hiện đang phát triển các mô hình mã nguồn mở của riêng mình, bao gồm mô hình trong lĩnh vực lái xe tự động và y sinh. Vì sao phải làm những việc này?

Jensen Huang: Vì khách hàng cần. Chúng tôi có khả năng làm tốt nhất, nên chúng tôi sẽ làm. Ví dụ Alpamayo, đây là mô hình lái xe tự động của chúng tôi. Nó là một hệ thống lái xe tự động có khả năng suy luận. Trước đây, lái xe tự động cần hàng tỷ giờ dữ liệu đường bộ, nhưng khả năng suy luận có thể giúp hệ thống suy nghĩ về các tình huống tương tự, từ đó giảm sự phụ thuộc vào lượng lớn dữ liệu đường bộ thực tế.

Tương lai của lái xe tự động không chỉ bao gồm xe chở khách, mà còn thiết bị nông nghiệp, xe tải, xe tải nhỏ và nhiều thiết bị di động khác. Nhiều công ty không có chồng công nghệ hoàn chỉnh, vì vậy NVIDIA có thể cung cấp chồng công nghệ hoàn chỉnh, khách hàng có thể điều chỉnh chặng cuối theo nhu cầu của mình.

Lĩnh vực y sinh cũng vậy. Chúng tôi phát triển ESM2, ESMFold, OpenFold, AlphaFold 2 và một số mô hình đẳng biến cùng Protein Complexa (một framework AI tạo sinh dùng cho phức hợp protein toàn nguyên tử), vì các công ty dược phẩm thực sự cần những công nghệ này. Xuất phát điểm của tôi luôn là: có người cần công nghệ này, nên chúng tôi làm.

04 Terafab của Musk

Hỏi: Musk đã công bố kế hoạch nhà máy chip Terafab, quy mô rất lớn. Ông nghĩ sao?

Jensen Huang: NVIDIA rất hiểu công nghệ quy trình, và chúng tôi luôn thách thức giới hạn quy trình, nên đương nhiên có thể thảo luận vấn đề này. Một khi Musk quyết định làm điều gì đó, rất khó ngăn anh ấy tiếp tục, đây cũng là siêu năng lực của anh ấy.

Hỏi: Vậy NVIDIA tương lai có thể sản xuất chip tại nhà máy của anh ấy không?

Jensen Huang: Chúng ta có thể thảo luận.

Hỏi: Nếu định nghĩa AGI là đạt đến trình độ trí tuệ con người, ông có cho rằng chúng ta đã bước vào giai đoạn này chưa? Còn siêu trí tuệ thì sao?

Jensen Huang: Chúng ta đã đạt đến rồi, thậm chí có thể nói trong một số lĩnh vực cụ thể, chúng ta đã bước vào giai đoạn siêu trí tuệ.

Hỏi: Vì sao?

Jensen Huang: Vì trong một số lĩnh vực rất cụ thể, AI đã vượt qua con người. Lái xe tự động là một ví dụ. Nếu một chiếc xe có thể lái tốt hơn con người, thì trong lĩnh vực lái xe, nó là siêu trí tuệ.

Hiện nay, tỷ lệ tai nạn của hệ thống lái xe tự động có thể bằng một phần mười con người. Lĩnh vực y sinh cũng vậy. Các nhiệm vụ như tổng hợp protein và sàng lọc ảo đã đạt đến trình độ siêu trí tuệ. Trong những lĩnh vực cụ thể này, AI đã có thể thực hiện các nhiệm vụ vượt quá khả năng con người.

Hỏi: Cảm giác ở tuyến đầu của công nghệ như vậy là thế nào?

Jensen Huang: Tôi thích cảm giác này. Tương lai tươi sáng. Có thể tương lai nhiều người không cần làm việc, nhưng tôi không muốn bỏ lỡ thời đại này.

Tôi hy vọng tất cả chúng ta có thể cùng nhau tiến tới tương lai đó, cuối cùng nhân loại sẽ cùng thành công. Chúng ta cần khuyến khích mọi người, giảm bớt những tranh cãi kịch tính không cần thiết. Quan trọng nhất là chúng ta cần đảm bảo toàn bộ nước Mỹ đều có thể tham gia.