Cuộc đua sống còn của Nvidia: Khi Jensen Huang đối mặt với DeepSeek, thuế quan và tương lai không chắc chắn của AI

https://www.bloomberg.com/news/features/2025-03-14/can-nvidia-stock-go-higher-jensen-huang-looks-to-extend-ai-boom

Nvidia nhìn xa hơn DeepSeek và thuế quan để hướng đến chương tiếp theo của AI
Không ai hưởng lợi nhiều hơn từ làn sóng bùng nổ AI như CEO Jensen Huang của Nvidia. Trước những dấu hiệu đáng lo ngại, ông đang cố gắng kéo dài thời kỳ hoàng kim.

Bởi Joshua Brustein và Ian King
14 tháng 3, 2025 lúc 3:00 PM UTC

Vào một buổi tối thứ Hai giữa tháng 1, Jensen Huang đã tổ chức một bữa tiệc dành cho đám đông các giám đốc điều hành trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe và công nghệ ở San Francisco. Khi khoảng 400 khách mời đổ về căn phòng Gold sang trọng của khách sạn Fairmont, CEO của Nvidia Corp., mặc chiếc áo khoác da đen quen thuộc của mình, đã thực hiện một loạt những câu bông đùa kiểu “ông bố đam mê công nghệ.” “Bạn gọi một con robot tìm thuốc giỏi hơn bạn là gì?” ông hỏi. “Khám phá thuốc hỗ trợ bằng máy tính!”

Buổi tối tiếp tục trôi qua, và Huang đã uống ít nhất hai ly rượu vang đỏ, thêm một chút đồ uống nặng hơn — và điều này đã mang lại nhiều sự thích thú cho các vị khách tham dự. Huang đã châm chọc Patrick Collison, CEO của Stripe Inc., một người từng bỏ học tại Viện Công nghệ Massachusetts (MIT), vì không thông minh bằng vợ của ông. Huang cũng trêu đùa Ari Bousbib, CEO của nhà cung cấp phần mềm chăm sóc sức khỏe Iqvia Inc., rằng tên công ty của ông trông giống như “bạn ngủ gật trên bàn phím rồi nhấn gửi đi.”

Những người quen biết Huang sẽ nhận ra phong cách của ông: tự tin, hơi ngây thơ và đủ hài hước để được coi là quyến rũ hoặc khó xử, tùy thuộc vào người nghe. Tuy nhiên, có một điều quan trọng đã thay đổi: quy mô của khán giả. Làn sóng bùng nổ trí tuệ nhân tạo đã đưa Nvidia trở thành một công ty trị giá hàng nghìn tỷ USD, ngay cả khi nó chưa thực sự trở thành một cái tên quen thuộc trong mọi gia đình. (Không có sự đồng thuận về cách phát âm tên công ty. Hướng dẫn thương hiệu chính thức của Nvidia gợi ý phát âm âm tiết đầu tiên là “en,” nhưng một số người vẫn sử dụng “in,” hoặc thậm chí là “nuh,” điều này rõ ràng là sai.) Tuy vậy, Nvidia đã trở thành một thế lực không thể chối cãi trong làng công nghệ toàn cầu.

Huang — hiện là người giàu thứ 15 trên thế giới, theo Chỉ số Tỷ phú Bloomberg — không ngừng di chuyển khắp nơi để truyền bá cho Nvidia và AI. Nhiều phóng viên đã ghi lại cảnh ông ăn mì trong một khu chợ đêm ở Đài Bắc; ông đã bế em bé, ký vô số chữ ký, ném những cú ném bóng đầu tiên trong các trận đấu bóng chày Major League, dẫn dắt đám đông tại các hội nghị công nghệ cùng hô vang khẩu hiệu, xuất hiện trên sân khấu cùng các CEO của Goldman Sachs, Meta Platforms và Salesforce, và trò chuyện riêng tại Nhà Trắng với Tổng thống Donald Trump.

Xu hướng của Huang, ngay cả khi rời khỏi văn phòng và có vẻ đã hơi say, là luôn tìm cách chốt thỏa thuận. Tại Fairmont, ông thường bắt đầu bằng một lời trêu đùa nhẹ nhàng, sau đó là một bài thuyết phục được cân nhắc kỹ lưỡng. Ông đã châm chọc Jacob Thaysen, CEO của công ty công nghệ sinh học Illumina Inc., vì bị hói, rồi ngay sau đó khen ngợi Illumina vì đã chuyển sang sử dụng các đơn vị xử lý đồ họa (GPU) đặc trưng của Nvidia — một sự thay đổi mà ông nói sẽ đẩy nhanh quá trình giải trình tự gen.  

Sau khi chọc ghẹo Christina Zorn, giám đốc hành chính của Mayo Clinic, vì đã từ bỏ việc học ngành động vật học để trở thành luật sư, Huang tự hào tuyên bố rằng chip và phần mềm của Nvidia đang giúp trung tâm y tế này tạo ra AI có thể đưa ra các chẩn đoán y khoa. Có thể, ông gợi ý, những người khác trong đám đông cũng sẽ muốn có một công cụ tương tự?  

Chuyến đi vòng quanh thế giới của Huang có vẻ như là một vòng vinh quang, nhưng cũng có sự lo lắng rõ rệt ở đó. Ông hiểu rõ rằng vận may của các tập đoàn có thể thay đổi, và ông đã chứng kiến điều đó xảy ra một cách tàn nhẫn trong ngành công nghiệp bán dẫn. Đã có tiền lệ về các đợt bùng nổ và sụp đổ trong các công ty hạ tầng công nghệ vì sản phẩm của họ có xu hướng trở thành hàng hóa thông thường theo thời gian. Khoảnh khắc mà dường như nhu cầu đối với chip GPU của Nvidia — "bộ não" của các hệ thống AI hiện đại — từ các công ty điện toán đám mây lớn nhất thế giới là vô tận sẽ không kéo dài mãi mãi, và Huang đang quyết tâm đảm bảo một chỗ đứng mới trong khi vị thế hiện tại của ông vẫn đang vững mạnh.

Có rất nhiều yếu tố đe dọa làm chậm bước tiến của Nvidia. Các đối thủ đang tìm cách hạ giá để cạnh tranh, các khách hàng lớn nhất của công ty đang cố gắng tự xây dựng chip AI của riêng họ, và các cuộc chiến thương mại của Trump đang làm phức tạp mọi thứ theo nhiều cách khác nhau. Phần lớn các GPU của Nvidia được sản xuất tại Đài Loan trước khi được vận chuyển đi khắp thế giới, vì vậy chúng đặc biệt nhạy cảm với thuế quan. Do Trung Quốc là thị trường chip lớn nhất thế giới, nên các quy định về an ninh quốc gia đặc biệt hạn chế việc bán hàng vào thị trường này cũng là một mối đe dọa nghiêm trọng.  

Thậm chí đáng báo động hơn là một số nhà đầu tư đang lo ngại rằng làn sóng bùng nổ AI đã đạt đỉnh. Hai tuần sau sự kiện kín của Huang, thế giới bắt đầu chú ý đến một mô hình AI mới do Trung Quốc phát triển có tên là DeepSeek-R1. Nhà phát triển của nó tuyên bố rằng mô hình này gần như mạnh ngang với bất kỳ mô hình nào khác hiện nay, trong khi chi phí huấn luyện của nó chỉ bằng một phần nhỏ so với các đối thủ tại Mỹ. Nvidia đã mất gần 600 tỷ USD giá trị vốn hóa thị trường chỉ trong một ngày — mức giảm lớn nhất của bất kỳ công ty nào trong lịch sử.  

Giá cổ phiếu của Nvidia vẫn chưa phục hồi. Vào ngày 26 tháng 2, Nvidia công bố doanh thu và lợi nhuận hàng quý vượt xa kỳ vọng và đưa ra dự báo doanh số lạc quan cho quý hiện tại. Trong một cuộc gọi hội nghị với các nhà đầu tư vào ngày hôm đó, Huang giải thích rằng các mô hình như DeepSeek có thể làm tăng nhu cầu đối với chip của Nvidia bằng cách gia tăng tổng khối lượng tính toán AI. Tuy nhiên, giá cổ phiếu của Nvidia vẫn sụt giảm — và sau đó tiếp tục giảm sâu hơn vào tuần tiếp theo khi Trump khiến thị trường chao đảo với các kế hoạch thuế quan thay đổi liên tục. Lần đầu tiên kể từ khi ChatGPT ra mắt — vốn phụ thuộc vào chip của Nvidia — việc nghi ngờ về Nvidia dường như không còn là điều điên rồ nữa.  

Cơ hội lớn tiếp theo để Huang kể câu chuyện của mình sẽ đến vào tuần tới, khi hội nghị thường niên của Nvidia diễn ra tại trung tâm thành phố San Jose, California, với sự tham gia của các đối tác kinh doanh, các startup và những người quan sát khác. Khoảng 900 công ty sẽ thuyết trình về cách họ sử dụng công nghệ của Nvidia hoặc tham gia vào các hoạt động trong suốt sự kiện kéo dài 6 ngày. Trong bài phát biểu quan trọng, Huang dự kiến sẽ trình bày về nhiều hướng đi mà ông đang dẫn dắt Nvidia nhằm tìm kiếm những chân trời mới trong lĩnh vực AI.  

Công ty đã từ chối cung cấp cơ hội phỏng vấn Huang cho bài viết này, nhưng các cuộc phỏng vấn với các giám đốc điều hành và đối tác kinh doanh của ông cho thấy rằng Huang đang thúc đẩy một cảm giác cấp bách tột độ tại Nvidia. Sau nhiều năm xây dựng cơ sở hạ tầng AI, ông đang nóng lòng muốn thấy các ứng dụng AI có ý nghĩa vượt ra ngoài lĩnh vực công nghệ. Như Huang sẽ nói với bất kỳ ai sẵn sàng lắng nghe, Nvidia không chỉ đang xây dựng các con chip, mà còn phát triển phần mềm sẽ thúc đẩy sự thay đổi trong các lĩnh vực lớn như chăm sóc sức khỏe, hậu cần, sản xuất và robot. Những thay đổi đó sẽ biện minh cho các khoản đầu tư khổng lồ mà các khách hàng hiện tại của công ty đã bỏ ra cho AI, đồng thời làm cho Nvidia trở nên vô giá đối với một phạm vi công ty rộng lớn hơn nhiều.  

“Chúng ta cần có các ứng dụng thực sự cho AI,” Aaron Jacobson, đối tác tại New Enterprise Associates Inc., một công ty đầu tư mạo hiểm đôi khi đầu tư cùng Nvidia vào các startup AI, nói. “Chúng ta không thể chỉ bán cuốc và xẻng nếu không ai thực sự tìm thấy vàng.” Theo ẩn dụ về cơn sốt vàng thường được áp dụng cho Huang, ông không chỉ muốn trở thành người bán cuốc và xẻng. Ông muốn dẫn dắt các thợ đào đến những cánh đồng, sàng lọc những xẻng đất đầu tiên và chỉ ra những điểm sáng lấp lánh.  

Trong hơn 30 năm tồn tại, Nvidia đã hoạt động trong thế giới mà Intel Corp. tạo ra — công ty dẫn đầu không thể tranh cãi trong ngành công nghiệp bán dẫn khi Huang nghỉ việc tại LSI Logic Corp. để thành lập một công ty sản xuất chip cùng với 2 kỹ sư khác. Sản phẩm chính của Intel là đơn vị xử lý trung tâm (CPU), một thành phần quan trọng cho hầu như mọi máy tính xách tay và máy chủ. Điểm mạnh lớn nhất của CPU là tính linh hoạt; Huang và các đồng nghiệp đã thành lập công ty của họ dựa trên ý tưởng rằng các con chip chuyên biệt sẽ tốt hơn trong một số tác vụ nhất định, chẳng hạn như chỉnh sửa phim và trò chơi điện tử. GPU của họ chia nhỏ các tác vụ thành nhiều phần nhỏ, sau đó giao cho một loạt bộ xử lý nhỏ hơn để xử lý song song.  

Vào những ngày đầu của Nvidia, các tác vụ này gần như chỉ giới hạn trong việc tạo ra đồ họa trò chơi điện tử. Lý do Nvidia hiện có giá trị cao gấp 28 lần Intel là vì Huang đã đặt cược rằng, cuối cùng, ai đó sẽ tìm ra nhu cầu cho loại chip này. Để làm cho GPU hoạt động hiệu quả trong các tác vụ vượt xa nhu cầu của các game thủ, cần phải có những thay đổi vật lý đối với bản thân con chip. Để giúp các nhà phát triển tận dụng các thuộc tính cụ thể của chip, công ty đã phát hành một ngôn ngữ lập trình có tên CUDA (viết tắt của “compute unified device architecture”) vào năm 2006.  

Các game thủ — những người chỉ đơn giản muốn có các con chip mạnh hơn — và các nhà đầu tư, những người cho rằng Nvidia nên tập trung bán các con chip đó cho các game thủ, đã bối rối. Huang không ưu tiên nhu cầu của bất kỳ nhóm khách hàng nào khác; ông chỉ hy vọng rằng những thị trường mới sẽ xuất hiện vào một ngày nào đó. Nvidia bắt đầu giới thiệu chip cho nhiều ứng dụng khác nhau, bao gồm cái gọi là “máy tính hiệu năng cao,” nơi các máy chạy các phép tính cực kỳ phức tạp để hỗ trợ, chẳng hạn như thăm dò dầu khí hoặc dự báo thời tiết. Đó hóa ra là một thị trường sinh lời nhưng rất nhỏ, và AI hiện đại ngày nay, vốn sử dụng các phương pháp hoàn toàn khác, đang dần thay thế nó.  

Trong số những người đầu tiên áp dụng CUDA là các nhà nghiên cứu chuyên về một nhánh khoa học máy tính từng không được ưa chuộng có tên là học sâu (deep learning). Kỹ thuật này dựa vào một kiến trúc tính toán có tên là mạng nơ-ron (neural network), nơi thông tin được đẩy qua các lớp nút được mô phỏng theo các nơ-ron trong não người. Các nhà nghiên cứu nhận ra rằng GPU hoạt động tốt trong các hệ thống như vậy và bắt đầu thiết kế chúng dựa trên nền tảng của Nvidia. Khi làm vậy, họ nhận thấy sự cải thiện đáng kinh ngạc về hiệu suất, đặt nền tảng cho các hệ thống ngày nay có thể diễn giải hình ảnh và tạo ra văn bản giống như con người.  

Tất cả những điều này ban đầu diễn ra mà không có bất kỳ sự thúc đẩy nào từ Nvidia. Nhưng Huang đã nhận ra cơ hội này. Nvidia bắt đầu gặp gỡ các nhà nghiên cứu — nhiều người trong số họ bắt đầu chuyển sang làm việc tại các công ty công nghệ lớn hoặc thành lập công ty riêng — và điều chỉnh các sản phẩm của công ty để phù hợp với nhu cầu của ngành công nghiệp AI đang nổi lên. Vì vẫn chưa có nhiều tiền trong lĩnh vực học sâu vào thời điểm đó, Huang gần như không có đối thủ.  

Hoạt động kinh doanh AI của Nvidia bắt đầu phát triển chậm, rồi tăng tốc rất nhanh.

Không có nhiều công ty có khả năng xây dựng các cơ sở hạ tầng như vậy, vì thế sự chuyển đổi của Nvidia thành một công ty trung tâm dữ liệu AI đã gắn chặt số phận của công ty với một vài thực thể đứng đầu ngành công nghệ Mỹ. Vào giữa năm 2023, Nvidia bắt đầu thêm một tuyên bố từ chối trách nhiệm vào các báo cáo tài chính của mình, mô tả rủi ro mà tình trạng này mang lại. Hiện tại, Nvidia cho biết các công ty "hyperscaler" chiếm khoảng một nửa hoạt động kinh doanh trung tâm dữ liệu của công ty. (Nvidia không nêu tên các khách hàng trong các báo cáo tài chính, và danh sách này thay đổi theo từng quý, nhưng luôn bao gồm Alphabet, Amazon.com, Meta Platforms hoặc Microsoft.)  

Đây là một công việc cực kỳ béo bở nếu có thể nắm bắt được. Như một cựu giám đốc điều hành của Nvidia — người yêu cầu giấu tên để tránh hậu quả trong công việc — nói: "Ai mà không muốn có gần như độc quyền trong một lĩnh vực mà các công ty có tiềm lực tài chính tốt nhất thế giới đều cần đến?" Bỏ qua những lo lắng về DeepSeek, 4 công ty hyperscaler này được dự báo sẽ chi hàng trăm tỷ USD cho đầu tư vốn chỉ riêng trong năm 2025, và một phần đáng kể trong số đó sẽ chảy thẳng vào túi của Nvidia. Dự án Stargate trị giá 500 tỷ USD mà OpenAI, Oracle và SoftBank công bố tại Nhà Trắng vào tháng 1 cũng xoay quanh các con chip mới của Nvidia.  

Tuy nhiên, các khách hàng không phải lúc nào cũng hài lòng với nỗ lực của Nvidia trong việc đóng gói các GPU mà họ cần với các sản phẩm đi kèm mà họ không muốn. Bất chấp mong muốn của công ty trong việc bán cả một hệ thống máy tính hoàn chỉnh, các công ty AI lớn thường chỉ muốn một phần cứng để đặt ở lớp dưới cùng của hệ thống. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây đang xây dựng cơ sở hạ tầng riêng để phù hợp nhất với phần mềm của họ, và họ cũng muốn bán trực tiếp cho khách hàng nhiều loại dịch vụ nhất có thể.  

Vì thế, Huang đang bị cuốn vào một cuộc cạnh tranh liên tục với các khách hàng lớn nhất của mình. Đó chính xác là kiểu động lực khiến các cơ quan quản lý chính phủ phải chú ý, đặc biệt là khi tình trạng thiếu nguồn cung thường có nghĩa là Nvidia quyết định xem khách hàng nào sẽ được nhận chip trước. Về phần mình, Huang khẳng định rằng công ty đưa ra các quyết định đó dựa trên khả năng của khách hàng trong việc đưa sản phẩm vào hoạt động ngay lập tức, và rằng việc cung cấp các hệ thống máy tính hoàn chỉnh sẽ rút ngắn thời gian để các sản phẩm của Nvidia được đưa vào sử dụng.  

Sự căng thẳng tự nhiên với các công ty hyperscaler là lý do lớn khiến Huang và các lãnh đạo của ông dành rất nhiều thời gian để nói về các phần khác trong hoạt động kinh doanh của Nvidia — những phần mang lại doanh thu thấp hơn nhiều. Xu hướng tập trung vào thị trường tiếp theo đã mang lại kết quả phi thường cho Nvidia với AI. Nhưng những nỗ lực trước đây để mở rộng kinh doanh đã dẫn đến không ít thất bại. Nỗ lực của Nvidia nhằm thâm nhập vào thị trường smartphone đã thất bại, và các dự đoán của Huang từ một thập kỷ trước rằng xe tự lái sắp trở thành hiện thực đã không thành công.  

Vẫn còn nhiều câu hỏi lớn chưa có lời giải về các giả định làm nền tảng cho làn sóng bùng nổ AI hiện tại, như sự hoảng loạn liên quan đến DeepSeek đã cho thấy. Hầu hết tác động kinh tế của AI tạo sinh cho đến nay đến từ việc xây dựng cơ sở hạ tầng — bản thân điều này là một canh bạc rằng các ứng dụng AI có khả năng thay đổi thế giới sẽ xuất hiện và làm cho việc đầu tư đó trở nên cần thiết. Mặc dù có cảm giác phổ biến rằng AI đã làm đảo lộn mọi thứ, nhưng những ứng dụng thực sự mang tính đột phá phần lớn vẫn chưa được hiện thực hóa.  

Không có sự đồng thuận về việc điều gì sẽ xảy ra tiếp theo. Các dự báo lạc quan dự đoán sự thay đổi hoàn toàn trên phạm vi toàn cầu. Nhưng Daron Acemoglu, nhà kinh tế tại MIT và là người đã giành giải Nobel Kinh tế năm 2024, đã công bố một bài nghiên cứu vào năm ngoái ước tính rằng AI sẽ chỉ đóng góp dưới 0,53% vào tổng năng suất các yếu tố — một thước đo quan trọng về hiệu quả kinh tế — trong vòng 10 năm tới. Acemoglu lập luận rằng những người lạc quan đang đánh giá thấp mức độ khó khăn trong việc tìm ra các ứng dụng kinh tế của AI khi những nhiệm vụ dễ dàng nhất đã được tự động hóa. “Tôi không nghi ngờ về khả năng của AI tạo sinh, nhưng cách bạn sử dụng nó cho hoạt động kinh doanh vẫn là một câu hỏi chưa có lời giải,” ông nói. “Hiện tại, các doanh nghiệp đang chịu áp lực phải sử dụng AI vì có quá nhiều sự cường điệu xung quanh nó.”  

Các giám đốc điều hành của Nvidia không hề ngần ngại trong việc thúc đẩy sự cường điệu đó. Kimberly Powell, phó chủ tịch phụ trách mảng chăm sóc sức khỏe của Nvidia, nhấn mạnh vào các ứng dụng thực tiễn của AI mà nhóm của bà đang phát triển. Powell nói rằng các mô hình AI sẽ đẩy nhanh quá trình phát triển các loại thuốc mới, trong khi robot sẽ "quan sát" các ca phẫu thuật và chú thích các video về quy trình phẫu thuật. Các nhân viên bệnh viện ảo sẽ có thể giao tiếp tốt hơn với các bệnh nhân thuộc các sắc tộc khác nhau bằng cách điều chỉnh diện mạo của mình hoặc, khi đối phó với trẻ em lo lắng, biến thành các nhân vật hoạt hình.  

Kết quả của tất cả những điều này, theo Powell, là Nvidia có thể giúp các bệnh viện trực tiếp sử dụng AI để vận hành hiệu quả hơn vào thời điểm hệ thống chăm sóc sức khỏe đang đối mặt với một loạt thách thức như dân số già, chi phí cung ứng tăng cao và tình trạng thiếu hụt nhân công. Bà chỉ ra công việc của Nvidia với Bệnh viện Ottawa, một trong những bệnh viện lớn nhất của Canada, về việc tạo ra một đại lý kỹ thuật số có thể trả lời các câu hỏi của bệnh nhân trước phẫu thuật. Dịch vụ này sẽ không giải quyết được mọi vấn đề của ngành, nhưng đối với các bệnh viện triển khai nó, chatbot có thể đảm bảo tất cả các câu hỏi quan trọng được giải đáp trước khi phẫu thuật, từ đó giảm số lượng các ca phẫu thuật phải hoãn lại — điều gây tốn kém lớn cho các nhà cung cấp dịch vụ y tế. “Đây là một cách suy nghĩ hoàn toàn khác,” Powell nói.  

Hỗ trợ việc triển khai từ phía Ottawa là Mathieu LeBreton, giám đốc trải nghiệm kỹ thuật số của bệnh viện. Ottawa đang lên kế hoạch xây dựng một cơ sở mới, và với sự phổ biến của AI, LeBreton cho rằng sẽ là thiếu sót nếu không đưa ra một kế hoạch tích hợp công nghệ này. “Chúng tôi là một ngành rất thận trọng với rủi ro, nhưng chúng tôi cảm thấy mình có trách nhiệm phải tìm hiểu về điều này,” ông nói.  

Hiện tại, quy mô của tầm nhìn AI trong bệnh viện Ottawa chưa rộng lớn như của Nvidia. Ottawa chưa cho phép AI truy cập vào dữ liệu bệnh nhân vì các lý do nhạy cảm. LeBreton cho biết bệnh viện thậm chí còn chưa xem xét khả năng để robot đo các chỉ số sinh tồn hoặc tự động thực hiện các ca phẫu thuật. “Chúng tôi vẫn đang chờ phiên bản 1.0,” ông nói.  

Tầm nhìn của Nvidia về AI vật lý là minh họa điển hình cho cách công ty đang định vị mình cho giai đoạn tiếp theo của AI. Nó nhận được rất nhiều sự chú ý trong nội bộ công ty — cả hai người con trưởng thành của Huang đều là nhân viên của Nvidia, làm việc trong các bộ phận tập trung vào AI vật lý. Một làn sóng bùng nổ trong lĩnh vực robot sẽ mang lại cho Nvidia cơ hội bán rất nhiều chip robot cho rất nhiều khách hàng mới, đồng thời làm tăng nhu cầu đối với chip trung tâm dữ liệu để huấn luyện các mô hình AI của họ. Và Nvidia đang khẳng định rằng công ty có thể đẩy nhanh quá trình này bằng cách xây dựng phần mềm, nhờ đó các khách hàng tiềm năng của công ty sẽ không phải tự làm mọi thứ từ con số không.  

Một ví dụ về nỗ lực của công ty trong lĩnh vực phần mềm là Omniverse. Hệ thống này tạo điều kiện cho các mô phỏng kỹ thuật số, hoặc như Huang mô tả, là các mô phỏng đa vũ trụ (multiverse) — cho phép hiển thị cách các hành động cụ thể sẽ diễn ra trong thế giới thực. Ví dụ, một chủ nhà máy có thể xem trước viễn cảnh khi nhiều robot tự động di chuyển qua lại trong cơ sở của mình cùng một lúc để tìm ra cách sắp xếp để chúng không cản trở nhau. Dữ liệu từ các mô phỏng này có thể được sử dụng để huấn luyện các mô hình AI, dạy cho robot cách xử lý ngày càng nhiều nhiệm vụ hơn. Tại Las Vegas, Huang đã công bố rằng Nvidia đã tạo ra một mô hình như vậy, có tên là Cosmos.  

Người điều hành Omniverse tại Nvidia là Rev Lebaredian, một phó tướng lâu năm của Huang, người có bộ râu muối tiêu và luôn mang theo một danh sách dài các câu nói đặc trưng của Jensen Huang. AI vật lý là một "thị trường có giá trị bằng 0 tỷ USD," ông nói — một ngành công nghiệp mà hiện tại chưa ai thực sự kiếm được tiền, nhưng phần thưởng cuối cùng sẽ là khổng lồ. Nếu để đạt được điều đó đòi hỏi phải đầu tư mạnh tay vào việc xây dựng phần mềm mà những người khác chưa thấy có động cơ thương mại để phát triển, thì Nvidia rất sẵn sàng làm điều đó. “Chúng tôi biết rõ trạng thái cuối cùng mà chúng tôi muốn đạt được,” Lebaredian nói. “Không ai có thể nói cho bạn chính xác con đường đi là gì, nhưng một điều mà Nvidia làm rất tốt là luôn cảnh giác và linh hoạt.” Đây là một thành công lớn đối với Nvidia khi nói đến học sâu (deep learning) và, theo quan điểm của Lebaredian, cả xe tự lái. Mặc dù công nghệ xe tự lái hiện đang bị chậm tiến độ so với dự đoán ban đầu của Huang, Nvidia vẫn coi vấn đề này đã được giải quyết về mặt kỹ thuật. “Tôi biết trông có vẻ không giống như vậy, vì chúng ta vẫn chưa thấy xe tự lái xuất hiện ở khắp mọi nơi,” Lebaredian thừa nhận. “Nhưng đó là vấn đề về triển khai.”  

Tuy nhiên, bên ngoài trụ sở của Nvidia, đây không phải là quan điểm chung về xe tự lái. Cũng có rất nhiều hoài nghi về tính khả thi của một khoảnh khắc "ChatGPT cho robot" và về việc phần mềm của Nvidia thực sự đóng vai trò gì trong việc hiện thực hóa điều đó. Bài thuyết trình của Huang tại CES có bao gồm một bản demo về Omniverse và Cosmos giúp vận hành một nhà kho tự động, nhưng khi trao đổi với các phóng viên sau đó, Nvidia và các đối tác của công ty thừa nhận rằng họ vẫn chưa tung ra công nghệ này cho khách hàng thực tế.  

Ryan Hickman, người từng làm việc với Omniverse trước khi rời Nvidia vào giữa năm 2023, cho rằng bài thuyết trình tại CES là ví dụ điển hình cho xu hướng của công ty trong việc tạo ra các bản demo không phản ánh đúng thực tế về những gì sản phẩm của Nvidia có thể làm được. Kế hoạch của Nvidia để tiến xa hơn trong chuỗi công nghệ (tech stack), theo ông, đang bị cản trở bởi sự thiếu nhiệt tình từ phía khách hàng khi Nvidia cố gắng tiến xa hơn. “Nvidia rất giỏi về chip và cả phần mềm điều khiển chạy trên các chip đó, các API — họ thực sự rất giỏi về những điều đó,” ông nói. “Nhưng điều họ hoàn toàn kém là bất cứ thứ gì mang tính chủ quan và liên quan đến trải nghiệm người dùng.”  

Nvidia bác bỏ quan điểm này, và khách hàng của công ty nói rằng, để công bằng mà nói, Nvidia phản hồi rất nhanh đối với những khiếu nại của họ. Điều này thường xuyên xảy ra khi Huang trực tiếp tham dự một cuộc họp, lắng nghe quan điểm của khách hàng về những thiếu sót của sản phẩm Nvidia. Ngay sau đó, ông yêu cầu khắc phục ngay lập tức, và trong vòng vài ngày, hoặc thậm chí vài giờ, khách hàng đã nhận được thông báo cập nhật. Lập trường chính thức của công ty là họ hoàn toàn hài lòng khi khách hàng lựa chọn theo kiểu "a la carte" — tức là lựa chọn các sản phẩm riêng lẻ mà họ cảm thấy hữu ích.  

Dù vậy, trong các cuộc phỏng vấn với các giám đốc điều hành tại một số công ty robot đang làm việc với Nvidia, một xu hướng chung đã xuất hiện: sự phấn khích không giấu giếm về phần cứng của Nvidia, sau đó là sự thờ ơ rõ ràng đối với phần mềm của công ty. Raquel Urtasun, CEO của Waabi — một công ty xe tải tự lái 4 năm tuổi — cho biết AI tạo sinh "đã thay đổi mọi thứ" trong lĩnh vực của bà. Ngồi trước một bảng trắng phủ đầy những phép tính khó hiểu tại văn phòng của mình ở Toronto, bà giải thích cách công nghệ này đang thu hẹp khoảng cách giữa mô phỏng kỹ thuật số của thế giới thực và việc lái xe thực tế. Điều này, theo bà, đã cải thiện đáng kể hiệu quả trong việc đào tạo xe tải tự lái.  

Nvidia là nhà đầu tư của Waabi, và Urtasun cho biết công ty của bà đang cân nhắc sử dụng Cosmos. Nhưng khi được hỏi liệu công việc mô phỏng hiện tại của Waabi có dựa vào phần mềm của Nvidia hay không, bà dường như tỏ ra ngạc nhiên. “Chúng tôi không cần sử dụng trình mô phỏng của người khác,” bà nói.  

Khi cuộc trò chuyện chuyển sang phần cứng của Nvidia, Urtasun không thể che giấu sự phấn khích. Một trong những sản phẩm được kỳ vọng sẽ được Nvidia công bố tại hội nghị vào tuần tới là Thor — máy tính tích hợp trên xe tự lái của công ty. Urtasun gọi đó là “một con chip cực kỳ, cực kỳ thú vị,” và Waabi đang xây dựng xe tải của mình xung quanh con chip này. Sau 15 năm làm việc trong lĩnh vực xe tự lái, Urtasun cho biết xe tải của công ty bà hiện đang thực hiện các chuyến đi thương mại với tài xế an toàn. Bước tiếp theo là triển khai dịch vụ thương mại tại Texas mà không cần ai ngồi sau vô lăng — đúng như những gì Huang đã dự đoán. Bà cho biết năm nay có thể sẽ là năm mọi thứ thành hiện thực.