CEO Nvidia gợi ý sinh viên theo đuổi ngành khoa học vật lý

Jensen Huang, CEO của Nvidia - công ty công nghệ giá trị nhất thế giới hiện nay. Ảnh: Reddit.

Nếu là một sinh viên 20 tuổi, Jensen Huang không ngần ngại chọn theo đuổi ngành khoa học vật lý

Trong chuyến thăm Bắc Kinh gần đây, khi được hỏi nếu là một sinh viên 20 tuổi vừa tốt nghiệp vào năm 2025, ông sẽ theo đuổi ngành gì, Jensen Huang, CEO của Nvidia - công ty công nghệ giá trị nhất thế giới hiện nay - đã không ngần ngại trả lời: "Đó phải là khối ngành khoa học tự nhiên, đặc biệt là vật lý và kỹ thuật vật lý". Ông nhấn mạnh rằng nếu có thể quay lại thời điểm đó, ông sẽ dồn hết tâm huyết vào các môn học thiên về vật lý thay vì phần mềm đơn thuần.

Huang giải thích rằng chính nền tảng khoa học vật lý đã giúp ông xây dựng một cái nhìn đa chiều, từ lý thuyết cơ bản đến ứng dụng thực tế, điều vô cùng quan trọng khi Nvidia phát triển các Bộ xử lý đồ họa (GPU) và sau này là nền tảng cho AI. Ông nhận thấy rằng các mô hình trí tuệ nhân tạo ngày nay, từ GPT đến các hệ thống robot thông minh, đều không thể vận hành hiệu quả nếu không có một nền tảng phần cứng mạnh mẽ và thiết kế vi mạch tối ưu.

Theo CEO Nvidia, việc chỉ học phần mềm mà thiếu nền tảng vật lý có thể khiến người trẻ bị bỏ lại phía sau trong cuộc đua công nghệ lõi. Ông cho rằng các lĩnh vực như học code hay phát triển ứng dụng di động đơn thuần đang dần đi vào thời kỳ bão hòa về kỹ năng. Thay vào đó, những người am hiểu cả vật lý, kỹ thuật điện tử, thiết kế vi kiến trúc và lập trình sẽ là lực lượng tiên phong thực sự trong làn sóng AI tiếp theo.

Sự chuyển dịch từ "trí tuệ ngôn ngữ" sang "trí tuệ vật lý"

Jensen Huang đã chia sẻ về các giai đoạn phát triển của AI. Từ "AI nhận thức" (Perception AI) như AlexNet trong nhận dạng hình ảnh, đến "AI tạo sinh" (Generative AI) hiện nay có thể hiểu và tạo ra nội dung như văn bản, hình ảnh. Giai đoạn tiếp theo là "AI lý luận" (Reasoning AI), nơi AI có khả năng suy luận và giải quyết vấn đề, tạo ra các "robot số" hay "AI tác nhân".

Tuy nhiên, ông Huang nhấn mạnh làn sóng tiếp theo sẽ là "AI vật lý" (Physical AI). Loại hình AI này đòi hỏi khả năng hiểu các quy luật vật lý như lực ma sát, quán tính, nguyên nhân – hệ quả, hay khái niệm "định vị vật thể dù không nhìn thấy". Ứng dụng của AI vật lý rất thực tế, bao gồm dự đoán quỹ đạo vật thể, điều khiển lực bóp của tay robot, hay phát hiện người đi bộ bị che khuất sau xe.

Khi công nghệ AI vật lý được tích hợp vào các robot, chúng ta sẽ bước vào kỷ nguyên robot hóa sản xuất. Huang nhận định: "AI vật lý khi đưa vào robot sẽ tạo nên robot thật sự thông minh, và đó là điều cực kỳ quan trọng hiện nay khi chúng ta đang xây dựng hàng loạt nhà máy mới trên khắp nước Mỹ".

Trước tình trạng thiếu hụt lao động toàn cầu, ông tin rằng các robot thông minh sẽ là lực lượng lao động số của tương lai, giúp vận hành nhà máy, dây chuyền sản xuất và nhiều lĩnh vực công nghiệp khác một cách hiệu quả và bền vững. Đây chính là sự chuyển dịch từ "trí tuệ ngôn ngữ" sang "trí tuệ vật lý".

Thông điệp từ người đứng đầu Nvidia rất rõ ràng: khoa học vật lý là nền tảng của thế hệ AI mới và chìa khóa mở ra tương lai của robot và công nghiệp toàn cầu. Thế hệ sinh viên mới nếu muốn đón đầu xu hướng công nghệ, cần cân nhắc nghiêm túc việc đầu tư vào các ngành khoa học nền tảng, học cách kết hợp nhuần nhuyễn sự am hiểu về cả phần mềm, phần cứng và các nguyên lý vận hành vật lý của thế giới. Việc nắm vững những kiến thức cơ bản này sẽ là yếu tố quyết định để thực sự đổi mới và dẫn đầu trong tương lai công nghệ.

Mạnh Chiến