Jensen Huang hiếm khi đăng tải các bài viết dài: AI là một "cấu trúc bánh năm tầng".

Ngày 10 tháng 3, CEO của Nvidia, Jensen Huang, trong một bài viết cá nhân hiếm hoi, đã trình bày chi tiết một cách có hệ thống về logic phát triển của ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo (AI). Đây là bài viết dài thứ bảy được ông công khai kể từ năm 2016. Ông chỉ ra rằng AI không nên được hiểu là một mô hình hay ứng dụng đơn lẻ, mà là một hệ thống cơ sở hạ tầng đang nổi lên. Trí tuệ nhân tạo (AI) là một trong những lực lượng mạnh mẽ nhất định hình thế giới ngày nay. Nó không chỉ là một ứng dụng thông minh hay một mô hình đơn lẻ; nó là một cơ sở hạ tầng không thể thiếu, giống như điện và internet. Theo ông, ngành công nghiệp AI đang trải qua quá trình xây dựng cơ sở hạ tầng công nghệ tương tự như cuộc Cách mạng Công nghiệp. Hiện nay, hàng trăm tỷ đô la đã được đầu tư trên toàn cầu, nhưng quá trình xây dựng tổng thể vẫn còn ở giai đoạn đầu. Huang Renxun cho rằng AI là một cơ sở hạ tầng "năm lớp" - năng lượng, chip, cơ sở hạ tầng, mô hình và ứng dụng - đòi hỏi thêm hàng nghìn tỷ đô la để phát triển hơn nữa. Ông dự đoán rằng trong vài năm tới, các định dạng phần mềm và ứng dụng truyền thống có thể biến mất, và một mô hình phần mềm hoàn toàn mới, AI Agent, rất có thể sẽ trở thành xu hướng chủ đạo. Liên quan đến những lo ngại về việc làm phát sinh từ sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI), Jensen Huang tin rằng AI không những không làm giảm việc làm mà còn tạo ra một lượng lớn cơ hội việc làm mới, đặc biệt là trong lĩnh vực cơ sở hạ tầng và các công việc kỹ thuật đòi hỏi tay nghề cao. Lực lượng lao động cần thiết để hỗ trợ xây dựng cơ sở hạ tầng AI là vô cùng lớn. Các nhà máy AI cần thợ điện, thợ sửa ống nước, công nhân thép, kỹ thuật viên mạng, người lắp đặt và vận hành máy móc, v.v. Đây đều là những công việc đòi hỏi tay nghề cao, lương cao, và hiện tại, nhu cầu vượt quá nguồn cung. AI đang chuyển mình từ "phần mềm" thành trí tuệ tạo sinh theo thời gian thực. Jensen Huang trước tiên đã giải thích sự khác biệt cơ bản giữa AI và phần mềm truyền thống. Trong nhiều thập kỷ, phần mềm về cơ bản là "các chương trình được viết sẵn". Các nhà phát triển viết thuật toán, và máy tính thực thi chúng theo các quy tắc. Dữ liệu phải được cấu trúc và truy xuất thông qua các truy vấn cơ sở dữ liệu. Tuy nhiên, AI đang thay đổi mô hình này. Jensen Huang viết: "Đây là lần đầu tiên trong lịch sử máy tính, một cỗ máy có thể hiểu thông tin phi cấu trúc - hình ảnh, văn bản và âm thanh - và nắm bắt ý nghĩa của nó." Quan trọng hơn, AI không đọc câu trả lời từ cơ sở dữ liệu; nó tạo ra trí tuệ theo thời gian thực. Ông giải thích: “Mỗi câu trả lời đều được tạo ra mới và mỗi kết quả đầu ra phụ thuộc vào ngữ cảnh. Máy tính không còn chỉ thực thi các lệnh mà còn suy luận.” Vì trí tuệ được tạo ra trong thời gian thực, điều này buộc phải thiết kế lại hoàn toàn kiến ​​trúc điện toán. Trong bài báo, Jensen Huang đề xuất một khung cấu trúc cho ngành công nghiệp AI: một chồng công nghệ năm lớp—năng lượng, chip, cơ sở hạ tầng, mô hình và ứng dụng. Ông nhấn mạnh rằng năm lớp này liên kết chặt chẽ với nhau. Lớp cơ bản nhất là năng lượng. Trí tuệ được tạo ra trong thời gian thực đòi hỏi điện năng được tạo ra trong thời gian thực. Mỗi token được tạo ra là kết quả của sự chuyển động của electron, quản lý nhiệt và chuyển đổi năng lượng thành sức mạnh tính toán. Bên dưới lớp này, không có lớp trừu tượng nào. Năng lượng là nguyên tắc đầu tiên của cơ sở hạ tầng AI và là một ràng buộc cứng quyết định lượng trí tuệ mà một hệ thống có thể tạo ra. Trên năng lượng là chip. Các bộ xử lý này được thiết kế để chuyển đổi năng lượng thành sức mạnh tính toán trên quy mô lớn và hiệu quả. Khối lượng công việc AI yêu cầu sức mạnh tính toán song song khổng lồ, bộ nhớ băng thông cao và công nghệ kết nối nhanh. Những tiến bộ ở lớp chip quyết định tốc độ mở rộng quy mô của AI và mức độ hợp lý của trí tuệ. Trên chip là cơ sở hạ tầng. Điều này bao gồm đất đai, truyền tải điện, hệ thống làm mát, xây dựng, mạng lưới và các hệ thống điều phối hàng nghìn bộ xử lý hoạt động cùng nhau như một cỗ máy duy nhất. Các hệ thống này là "nhà máy AI". Chúng không được thiết kế để lưu trữ thông tin, mà để tạo ra trí tuệ. Trên cơ sở hạ tầng là các mô hình. Mô hình AI có thể hiểu nhiều loại thông tin: ngôn ngữ, sinh học, hóa học, vật lý, tài chính, y học và chính thế giới vật lý. Mô hình ngôn ngữ chỉ là một trong số đó. Hiện nay, một số công trình nghiên cứu đột phá nhất đang diễn ra trong các lĩnh vực AI protein, AI hóa học, mô phỏng vật lý, robot và hệ thống tự động. Ở cấp cao nhất là các ứng dụng, nơi tạo ra giá trị kinh tế. Các nền tảng khám phá thuốc, robot công nghiệp, trợ lý pháp lý và ô tô tự lái đều thuộc loại này. Ô tô tự lái là các ứng dụng AI được thể hiện trong máy móc; robot hình người là các ứng dụng AI được thể hiện trong cơ thể. Chúng sử dụng cùng một công nghệ, nhưng mang lại kết quả khác nhau. Việc phát triển cơ sở hạ tầng AI vẫn còn ở giai đoạn đầu. Về quy mô ngành, Huang Renxun đã đưa ra một đánh giá rõ ràng. Ông nói: "Cho đến nay chúng ta mới chỉ đầu tư vài trăm tỷ đô la, nhưng trong tương lai chúng ta sẽ cần xây dựng cơ sở hạ tầng trị giá hàng nghìn tỷ đô la." Trên toàn cầu, các nhà máy sản xuất chip, nhà máy lắp ráp máy chủ và trung tâm dữ liệu AI đang được xây dựng với tốc độ nhanh chóng. Hoàng Nhân Xuân gọi xu hướng này là "một trong những dự án cơ sở hạ tầng lớn nhất trong lịch sử loài người." Đồng thời, điều này cũng tạo ra nhu cầu mới về lao động. Việc xây dựng các trung tâm dữ liệu AI đòi hỏi một lượng lớn lao động lành nghề, bao gồm thợ điện, thợ sửa ống nước, kỹ sư mạng và người lắp đặt thiết bị. Ông nhấn mạnh: "Tham gia vào sự chuyển đổi này không nhất thiết phải có bằng tiến sĩ khoa học máy tính." Hoàng Nhân Xuân cũng đặc biệt đề cập đến vai trò của các mô hình mã nguồn mở trong hệ sinh thái AI. Ông chỉ ra rằng một số lượng lớn các mô hình AI là mã nguồn mở trên toàn cầu, và các doanh nghiệp, viện nghiên cứu và quốc gia đang dựa vào các mô hình này để tham gia vào phát triển AI. Khi các mô hình mã nguồn mở đạt đến trình độ tiên tiến, chúng sẽ thúc đẩy nhu cầu trên toàn bộ chuỗi ngành. Ông dẫn ra một ví dụ: "DeepSeek-R1 là một trường hợp điển hình. Sau khi mô hình được phát hành, nó đã thúc đẩy sự phát triển ứng dụng và cũng làm tăng nhu cầu về sức mạnh tính toán, cơ sở hạ tầng, chip và năng lượng phục vụ huấn luyện. Nói cách khác, một bước đột phá trong mô hình có thể thúc đẩy toàn bộ chuỗi ngành công nghiệp theo hướng giảm."

Tác động của AI vượt ra ngoài ngành công nghiệp phần mềm

Ở cuối bài viết, Huang Renxun nhấn mạnh rằng AI sẽ không chỉ thay đổi ngành công nghiệp phần mềm mà còn ảnh hưởng đến năng lượng, sản xuất, cơ cấu lao động và mô hình tăng trưởng kinh tế.

Cuối cùng, Huang Renxun nhấn mạnh rằng AI sẽ không chỉ thay đổi ngành công nghiệp phần mềm mà còn ảnh hưởng đến năng lượng, sản xuất, cơ cấu lao động và mô hình tăng trưởng kinh tế.

Cuối cùng, Huang Renxun nhấn mạnh rằng AI sẽ không chỉ thay đổi ngành công nghiệp phần mềm mà còn ảnh hưởng đến năng lượng, sản xuất, cơ cấu lao động và mô hình tăng trưởng kinh tế. Ông nói, "AI là một sự chuyển đổi ở cấp độ công nghiệp sẽ thay đổi phương pháp sản xuất năng lượng, phương pháp xây dựng nhà máy, phương pháp tổ chức công việc và mô hình tăng trưởng kinh tế." Ông tin rằng AI vẫn đang ở giai đoạn đầu. Nhiều cơ sở hạ tầng vẫn chưa được xây dựng và một lượng lớn nhân tài vẫn chưa được đào tạo. Nhưng xu hướng rất rõ ràng: "AI đang trở thành cơ sở hạ tầng của thế giới hiện đại." Sau đây là bản dịch đầy đủ của bài báo: "AI là cơ sở hạ tầng của 'chiếc bánh năm tầng'" Ngày 10 tháng 3 năm 2026, Tác giả: Jensen Huang Trí tuệ nhân tạo (AI) là một trong những lực lượng mạnh mẽ nhất định hình thế giới ngày nay. Nó không chỉ là một ứng dụng thông minh hay một mô hình đơn lẻ; Nó là một cơ sở hạ tầng không thể thiếu, giống như điện và internet. Trí tuệ nhân tạo (AI) hoạt động trên phần cứng thực, năng lượng thực và nền tảng kinh tế thực. Nó lấy nguyên liệu thô và biến chúng thành trí tuệ trên quy mô lớn. Mọi công ty sẽ sử dụng nó, và mọi quốc gia sẽ xây dựng nó. Để hiểu tại sao AI lại phát triển theo cách này, chúng ta cần bắt đầu từ những nguyên tắc cơ bản và xem xét những thay đổi cơ bản đã xảy ra trong lĩnh vực điện toán. Từ phần mềm được ghi sẵn đến trí tuệ thời gian thực: Trong phần lớn lịch sử công nghệ điện toán, phần mềm đã được “ghi sẵn”. Con người viết thuật toán, và máy tính thực thi chúng. Dữ liệu phải được cấu trúc tỉ mỉ, lưu trữ trong các bảng và được truy xuất thông qua các truy vấn chính xác. SQL trở nên không thể thiếu chính vì nó làm cho thế giới đó hoạt động. Tuy nhiên, AI phá vỡ mô hình này. Lần đầu tiên, máy tính có thể hiểu thông tin phi cấu trúc. Nó có thể nhìn thấy hình ảnh, đọc văn bản, nghe âm thanh và hiểu ý nghĩa của chúng. Nó có thể suy luận về ngữ cảnh và ý định. Quan trọng nhất, nó có thể tạo ra trí tuệ trong thời gian thực. Mỗi phản hồi là một sáng tạo hoàn toàn mới. Mỗi câu trả lời phụ thuộc vào ngữ cảnh bạn cung cấp. Đây không còn là phần mềm chỉ đơn thuần truy xuất các hướng dẫn được lưu trữ sẵn, mà là phần mềm có khả năng suy luận theo yêu cầu và tạo ra trí tuệ. Vì trí tuệ được tạo ra trong thời gian thực, toàn bộ hệ thống công nghệ điện toán hỗ trợ nó cần phải được tái tạo lại. AI như là cơ sở hạ tầng Khi xem xét AI từ góc độ công nghiệp, nó có thể được chia thành năm lớp công nghệ. Năng lượng Lớp cơ bản nhất là năng lượng. Trí tuệ được tạo ra trong thời gian thực đòi hỏi điện năng được tạo ra trong thời gian thực. Mỗi token được tạo ra là kết quả của sự chuyển động của electron, quản lý nhiệt và chuyển đổi năng lượng thành sức mạnh tính toán. Bên dưới lớp này, không có lớp trừu tượng nào. Năng lượng là nguyên tắc đầu tiên của cơ sở hạ tầng AI và là một ràng buộc cứng nhắc quyết định lượng trí tuệ mà hệ thống có thể tạo ra. Chip Trên lớp năng lượng là các chip. Các bộ xử lý này được thiết kế để chuyển đổi năng lượng thành sức mạnh tính toán trên quy mô lớn và hiệu quả. Khối lượng công việc của AI yêu cầu sức mạnh tính toán song song khổng lồ, bộ nhớ băng thông cao và công nghệ kết nối nhanh. Những tiến bộ ở cấp độ chip quyết định tốc độ mở rộng của AI và mức độ hợp lý của việc tạo ra trí tuệ. Cơ sở hạ tầng Trên các chip là cơ sở hạ tầng. Điều này bao gồm đất đai, truyền tải điện, hệ thống làm mát, xây dựng, mạng lưới và các hệ thống điều phối hàng nghìn bộ xử lý thành một máy duy nhất. Những hệ thống này là “các nhà máy AI”. Chúng không được thiết kế để lưu trữ thông tin, mà để tạo ra trí tuệ. Trên cơ sở hạ tầng là các mô hình. Mô hình AI có thể hiểu nhiều loại thông tin: ngôn ngữ, sinh học, hóa học, vật lý, tài chính, y học và chính thế giới vật chất. Mô hình ngôn ngữ chỉ là một trong số đó. Hiện nay, một số công trình nghiên cứu đột phá nhất đang diễn ra trong lĩnh vực AI protein, AI hóa học, mô phỏng vật lý, robot và hệ thống tự động. Ở cấp cao nhất là các ứng dụng, nơi tạo ra giá trị kinh tế. Các nền tảng khám phá thuốc, robot công nghiệp, trợ lý pháp lý và ô tô tự lái đều thuộc loại này. Ô tô tự lái là các ứng dụng AI được thể hiện trong máy móc; robot hình người là các ứng dụng AI được thể hiện trong cơ thể. Chúng sử dụng cùng một công nghệ nhưng mang lại kết quả khác nhau. Đây là “chiếc bánh năm tầng” của AI: Năng lượng → Chip → Cơ sở hạ tầng → Mô hình → Ứng dụng. Mỗi ứng dụng thành công đều tác động mạnh mẽ đến mọi tầng bên dưới nó, cho đến tận các nhà máy điện duy trì hoạt động của nó. Chúng ta mới chỉ bắt đầu quá trình xây dựng này. Chúng ta đã đầu tư hàng trăm tỷ đô la, nhưng vẫn còn hàng nghìn tỷ đô la nữa vào cơ sở hạ tầng. Nhìn trên phạm vi toàn cầu, chúng ta đang chứng kiến ​​các nhà máy sản xuất chip, nhà máy lắp ráp máy tính và nhà máy sản xuất trí tuệ nhân tạo mọc lên với quy mô chưa từng có. Điều này đang trở thành dự án xây dựng cơ sở hạ tầng lớn nhất trong lịch sử loài người. Lực lượng lao động cần thiết để hỗ trợ việc xây dựng này là rất lớn. Các nhà máy sản xuất trí tuệ nhân tạo cần thợ điện, thợ sửa ống nước, thợ lắp đặt đường ống, thợ thép, kỹ thuật viên mạng, người lắp đặt và người vận hành. Đây là những công việc đòi hỏi kỹ năng cao, lương cao và hiện đang có nhu cầu rất lớn. Bạn không cần bằng tiến sĩ khoa học máy tính để tham gia vào sự chuyển đổi này. Trong khi đó, trí tuệ nhân tạo đang thúc đẩy tăng trưởng năng suất trong toàn bộ nền kinh tế tri thức. Lấy ngành X quang làm ví dụ: Trí tuệ nhân tạo hiện có thể hỗ trợ giải thích hình ảnh quét, nhưng nhu cầu về bác sĩ X quang vẫn tiếp tục tăng. Đây không phải là một nghịch lý. Trách nhiệm cốt lõi của bác sĩ X quang là chăm sóc bệnh nhân, và việc giải thích hình ảnh chỉ là một nhiệm vụ trong quá trình đó. Khi trí tuệ nhân tạo đảm nhiệm nhiều nhiệm vụ thường xuyên, lặp đi lặp lại, các bác sĩ X quang có thể tập trung vào chẩn đoán, giao tiếp và chăm sóc bệnh nhân. Điều này làm tăng hiệu quả hoạt động của bệnh viện, cho phép họ phục vụ nhiều bệnh nhân hơn và do đó, tuyển dụng thêm nhân viên. Năng suất tạo ra năng lực, và năng lực dẫn đến tăng trưởng. Điều gì đã thay đổi trong năm qua? Trong năm qua, trí tuệ nhân tạo (AI) đã vượt qua một bước ngoặt quan trọng. Các mô hình đã đủ tốt để mang lại giá trị thực tiễn ở quy mô vĩ mô. Khả năng suy luận đã được cải thiện, ảo ảnh đã giảm đi, và độ chính xác của việc xác định cơ sở đã tăng lên đáng kể. Lần đầu tiên, các ứng dụng dựa trên AI đã bắt đầu tạo ra giá trị kinh tế thực sự. Các ứng dụng trong các lĩnh vực như phát hiện thuốc, hậu cần, dịch vụ khách hàng, phát triển phần mềm và sản xuất đã chứng minh sự phù hợp mạnh mẽ giữa sản phẩm và thị trường. Những ứng dụng này đang thúc đẩy mạnh mẽ mọi lớp công nghệ nền tảng. Ở đây, các mô hình mã nguồn mở đóng một vai trò quan trọng. Hầu hết các mô hình trên thế giới đều miễn phí. Các nhà nghiên cứu, các công ty khởi nghiệp, các doanh nghiệp lớn và thậm chí cả các quốc gia đều dựa vào các mô hình mã nguồn mở để tham gia vào làn sóng AI tiên tiến. Khi các mô hình mã nguồn mở đạt đến vị trí hàng đầu, chúng không chỉ thay đổi phần mềm; chúng còn kích hoạt nhu cầu trên toàn bộ hệ thống công nghệ. DeepSeek-R1 là một ví dụ điển hình. Bằng cách cho phép sử dụng rộng rãi một mô hình suy luận mạnh mẽ, nó đẩy nhanh quá trình triển khai ứng dụng đồng thời tăng nhu cầu về đào tạo, cơ sở hạ tầng, chip và năng lượng. Điều này có nghĩa là gì? Tác động sâu rộng trở nên rõ ràng khi bạn xem AI như một cơ sở hạ tầng không thể thiếu. AI bắt đầu với các mô hình ngôn ngữ lớn trong kiến ​​trúc Transformer. Nhưng nó còn hơn thế nữa. Đây là một cuộc cách mạng công nghiệp đang định hình lại cách sản xuất và tiêu thụ năng lượng, cách xây dựng nhà máy, cách tổ chức công việc và cách nền kinh tế phát triển. Lý do xây dựng các nhà máy AI là vì trí tuệ giờ đây được tạo ra trong thời gian thực; lý do thiết kế lại chip là vì hiệu quả quyết định tốc độ mở rộng trí tuệ; năng lượng là yếu tố trung tâm vì nó đặt ra giới hạn tuyệt đối cho năng lực sản xuất thông minh; các ứng dụng đang đẩy nhanh quá trình triển khai vì các mô hình cơ bản của chúng đã vượt qua một bước ngoặt và cuối cùng có thể chứng minh giá trị thực tiễn trong các kịch bản quy mô lớn. Mỗi cấp độ thúc đẩy các cấp độ khác. Đó là lý do tại sao việc xây dựng cơ sở hạ tầng này lại đồ sộ đến vậy. Đó là lý do tại sao nó có thể đồng thời tiếp cận rất nhiều ngành công nghiệp. Đó cũng là lý do tại sao nó không bị giới hạn ở một quốc gia hay một lĩnh vực duy nhất. Mọi công ty sẽ sử dụng AI, và mọi quốc gia sẽ xây dựng nó. Chúng ta vẫn đang ở giai đoạn đầu. Hầu hết cơ sở hạ tầng vẫn chưa được xây dựng, hầu hết lực lượng lao động vẫn chưa được đào tạo, và hầu hết các cơ hội vẫn chưa được khám phá. Tuy nhiên, hướng đi rất rõ ràng. Trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở thành nền tảng cơ sở hạ tầng của thế giới hiện đại. Và những lựa chọn chúng ta đưa ra hiện nay—tốc độ xây dựng, phạm vi tham gia và trách nhiệm triển khai AI—sẽ định hình tương lai của kỷ nguyên này.