Name: Huang Renxun thảo luận về tương lai của xử lý dữ liệu và trí tuệ nhân tạo tạo sinh. (黃仁勳談數據處理與生成式AI的未來)
Uploaded: 2025-08-29T10:52:53.000Z
Duration: 24 min 54 s
Description: Thousands of YouTube videos with English-Chinese subtitles! Now you can learn to understand native speakers, expand your vocabulary, and improve your pronunciation...

So I am super, super excited to introduce our next guest who actually is a man who does not need any introduction.

Vậy nên, tôi vô cùng, vô cùng hào hứng được giới thiệu vị khách mời tiếp theo của chúng ta, một người đàn ông mà thực sự không cần phải giới thiệu.

So I want to welcome the world's one and only rock star CEO NVIDIA's Jensen Huang to stage.

Vậy nên, tôi xin được chào đón vị CEO duy nhất và nổi tiếng nhất thế giới của NVIDIA, ông Jensen Huang, lên sân khấu.

So Matt, I just want to start just looking at NVIDIA's amazing performance, $3 trillion.

Vậy Matt, tôi chỉ muốn bắt đầu bằng việc xem xét hiệu suất ấn tượng của NVIDIA, $3 nghìn tỷ.

Did you imagine it would be this way, say, five years ago, that the world would unfold this way?

Bạn có từng tưởng tượng rằng thế giới sẽ diễn ra như vậy, chẳng hạn như cách đây năm năm, rằng thế giới sẽ phát triển theo hướng này?

Thật tuyệt vời khi được chứng kiến.

Bạn có lời khuyên nào cho một CEO khác không?

Chúng ta sẽ đến đó như thế nào?

Dù bạn làm gì, đừng bao giờ sản xuất GPU.

Let me tell the team, we need to back out.

Hãy để tôi thông báo cho đội, chúng ta cần rút lui.

So we spent a lot of time this morning talking about data intelligence, which by what we mean, enterprises, they have all this proprietary data training AI models that's customized on their data that they have.

Vậy nên sáng nay chúng ta đã dành nhiều thời gian để thảo luận về trí tuệ dữ liệu, mà theo cách hiểu của chúng ta, các doanh nghiệp sở hữu tất cả dữ liệu độc quyền để đào tạo các mô hình AI được tùy chỉnh dựa trên dữ liệu mà họ có.

Điều đó quan trọng đến mức nào?

Đó có phải là điều bạn thấy không?

Is that something that we need to invest more in?

Đó có phải là điều mà chúng ta cần đầu tư nhiều hơn không?

Well, every company's business data is their gold mine.

Thực ra, dữ liệu kinh doanh của mỗi công ty chính là kho báu của họ.

And every company is sitting on gold mines.

Và mỗi công ty đều đang sở hữu những mỏ vàng.

If you have a flywheel of services or products, customers enjoying those services and products, giving you feedback, you've been collecting data for a long period of time.

Nếu bạn có một hệ thống dịch vụ hoặc sản phẩm, khách hàng sử dụng những dịch vụ và sản phẩm đó, và họ cung cấp phản hồi cho bạn, thì bạn đã thu thập dữ liệu trong một thời gian dài.

Có thể liên quan đến khách hàng.

Có thể liên quan đến thị trường.

Có thể liên quan đến chuỗi cung ứng.

All of us have flywheels of data that we've been collecting for a long time.

Tất cả chúng ta đều có những kho dữ liệu mà chúng ta đã thu thập trong một thời gian dài.

Chúng ta đang sở hữu một lượng lớn như vậy.

But the fact of the matter is, none of us have really been able to extract insight, or even more importantly, distill intelligence out of it until now.

Nhưng sự thật là, cho đến nay, không ai trong chúng ta thực sự có thể rút ra được những hiểu biết sâu sắc, hay quan trọng hơn nữa, chắt lọc được thông tin hữu ích từ nó.

Và vì vậy, chúng tôi rất hào hứng.

Và chúng tôi đang sử dụng nó trong thiết kế chip của mình.

Chúng tôi đang sử dụng nó trong cơ sở dữ liệu lỗi của chúng tôi.

We're using it in creating new products and services.

Chúng tôi đang sử dụng nó trong việc phát triển các sản phẩm và dịch vụ mới.

Và chúng tôi đang sử dụng nó trong chuỗi cung ứng của mình.

And for the very first time, we now have an engineering process that starts with data processing, and refinement, and learning models, and then deploying the models, and connecting that flywheel, collecting more data.

Và lần đầu tiên, chúng ta hiện có một quy trình kỹ thuật bắt đầu từ xử lý dữ liệu, tinh chỉnh, xây dựng mô hình học máy, triển khai mô hình, và kết nối vòng lặp phản hồi, thu thập thêm dữ liệu.

Và vì vậy, chúng tôi đang thực hiện điều đó trong công ty của mình.

And it's making it possible for us to, frankly, be one of the largest small companies in the world.

Và điều đó đang giúp chúng ta, nói thẳng ra, trở thành một trong những công ty nhỏ lớn nhất thế giới.

And the reason for that, of course, is because we have so many AIs in the company helping us out, doing amazing things.

Và lý do cho điều đó, tất nhiên, là vì chúng ta có rất nhiều trí tuệ nhân tạo (AI) trong công ty đang hỗ trợ chúng ta, thực hiện những điều tuyệt vời.

Và tôi nghĩ rằng mọi công ty đều như vậy.

And so I think this is just an extraordinary time.

Và vì vậy, tôi nghĩ đây thực sự là một thời điểm đặc biệt.

Và mọi thứ bắt đầu từ dữ liệu.

Curious, there's this whole debate brewing.

Thật thú vị, có một cuộc tranh luận đang nổ ra.

Mô hình đóng so với mô hình mã nguồn mở.

Phần mềm nguồn mở có thể bắt kịp không?

Is it going to eventually just be dominated by one giant closed source model?

Liệu cuối cùng nó có bị thống trị hoàn toàn bởi một mô hình nguồn đóng khổng lồ hay không?

What are you thinking about the whole open source ecosystem?

Bạn nghĩ gì về toàn bộ hệ sinh thái mã nguồn mở?

And how important has it been for development of LLMs?

Và vai trò của nó quan trọng như thế nào đối với sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLMs)?

And how important is it going to be going forward?

Và tầm quan trọng của nó sẽ như thế nào trong tương lai?

Chà, chúng ta cần các mô hình tiên phong.

Chúng ta cần những mô hình tiên phong xuất sắc.

Of course, the work that OpenAI is doing, the work that Google is doing, really, really important.

Tất nhiên, công việc mà OpenAI đang thực hiện, công việc mà Google đang thực hiện, thực sự, thực sự quan trọng.

And pushing the frontiers and helping us discover what's possible.

Và mở rộng giới hạn, giúp chúng ta khám phá những điều có thể.

But if you were to look at this year, probably the most important events this year were related to open source.

Nhưng nếu nhìn vào năm nay, có lẽ những sự kiện quan trọng nhất trong năm nay đều liên quan đến mã nguồn mở.

LLAMA 2, now LLAMA 3, Mistral, the work that you guys did, Databricks, DBRX.

LLAMA 2, nay là LLAMA 3, Mistral, công việc mà các bạn đã thực hiện, Databricks, DBRX.

Tôi nghĩ đó là những thứ thật sự, thật sự tuyệt vời.

And the reason why it's really cool is because it activated every single enterprise company.

Và lý do tại sao điều này thực sự tuyệt vời là vì nó đã kích hoạt mọi công ty doanh nghiệp.

It made it possible for every company to be an AI company.

Điều này đã giúp mọi công ty có thể trở thành một công ty trí tuệ nhân tạo.

You're seeing this yourself, and we're seeing this all over the place.

Bạn đang tự mình chứng kiến điều này, và chúng tôi cũng đang chứng kiến điều này ở khắp mọi nơi.

We recently turned LLAMA 3 into a fully containerized inference microservice.

Gần đây, chúng tôi đã chuyển LLAMA 3 thành một dịch vụ microservice suy luận hoàn toàn được container hóa.

Bạn có thể truy cập vào Databricks, tất nhiên.

And it's now being integrated into several hundred companies around the world.

Và hiện nay, nó đang được tích hợp vào hàng trăm công ty trên toàn thế giới.

And so that tells you something about how open source has activated every company to be an AI company.

Và điều đó cho thấy rằng phần mềm nguồn mở đã thúc đẩy mọi công ty trở thành một công ty trí tuệ nhân tạo.

We're using open source models all over our company, and we create some proprietary ones.

Chúng tôi đang sử dụng các mô hình mã nguồn mở trên toàn công ty và cũng phát triển một số mô hình độc quyền.

We fine-tune open source ones, train them for our data and for our skills.

Chúng tôi tinh chỉnh các mô hình nguồn mở, đào tạo chúng cho dữ liệu của chúng tôi và cho các kỹ năng của chúng tôi.

And so I think without open source, it wouldn't have activated this entire global movement for every company to be an AI company.

Và vì vậy, tôi nghĩ rằng nếu không có mã nguồn mở, nó sẽ không thể kích hoạt toàn bộ phong trào toàn cầu này, khiến mọi công ty đều trở thành công ty trí tuệ nhân tạo.

Tôi nghĩ đó là một việc rất quan trọng.

So both are gonna be around, and we need both, like open and closed.

Vậy cả hai sẽ đều tồn tại, và chúng ta cần cả hai, như mở và đóng.

Và đây có phải là khung NIM không?

You're talking about NIMS of how you do the survey?

Bạn đang nói về Hệ thống Quản lý Thông tin Quốc gia (NIMS) trong việc thực hiện cuộc điều tra?

Vâng, chúng tôi gọi chúng là NIMS, vâng.

I'm super excited to announce here that we're gonna put DBRX inside NIMS, and we're gonna serve it on Databricks, and actually any new models that we develop in the future.

Tôi rất hào hứng thông báo rằng chúng tôi sẽ tích hợp DBRX vào NIMS và triển khai nó trên Databricks, cũng như bất kỳ mô hình mới nào mà chúng tôi phát triển trong tương lai.

Thực ra, đó là một điều thật sự đáng kinh ngạc.

In order to create one of these endpoints, these APIs, these large language model APIs, the stack is really complicated.

Để tạo ra một trong những điểm cuối này, các API này, các API mô hình ngôn ngữ lớn này, hệ thống công nghệ thực sự phức tạp.

These are giant models, even though they seem small these days, they're still computationally really large, and the computing stack is really complicated.

Đây là các mô hình khổng lồ, mặc dù chúng trông có vẻ nhỏ bé ngày nay, nhưng chúng vẫn rất lớn về mặt tính toán và hệ thống tính toán của chúng cũng rất phức tạp.

There are hundreds of dependencies necessary to create one of these endpoints.

Có hàng trăm thành phần phụ thuộc cần thiết để tạo ra một trong những điểm cuối này.

And so we created this thing called the NVIDIA Inference Microservice, where we package up all of the dependencies, we optimize all of it, we have a factory in the company with all these engineers working, who are expert in doing this, and we package it up into a microservice, and you could enjoy it at Databricks.

Và thế là chúng tôi đã tạo ra một dịch vụ gọi là NVIDIA Inference Microservice, nơi chúng tôi gói gọn tất cả các thành phần phụ thuộc, tối ưu hóa toàn bộ hệ thống, có một xưởng sản xuất trong công ty với đội ngũ kỹ sư chuyên môn cao trong lĩnh vực này, và

You could download it and take it with you.

Bạn có thể tải xuống và mang theo bên mình.

You can fine tune it with microservices that we call NEMO, and use it anywhere you like.

Bạn có thể tinh chỉnh nó bằng các microservices mà chúng tôi gọi là NEMO và sử dụng nó ở bất kỳ đâu bạn muốn.

It runs in every single cloud, it runs on-prem, you can enjoy it everywhere.

Nó hoạt động trên mọi đám mây, nó hoạt động trên môi trường tại chỗ, bạn có thể sử dụng nó ở mọi nơi.

Đó thực sự là một điều tuyệt vời, đúng vậy.

Yeah, and it's awesome you can even run it on-prem.

Đúng vậy, và thật tuyệt vời là bạn thậm chí có thể chạy nó trên môi trường tại chỗ.

Subtitles ListPlay Video

Huang Renxun thảo luận về tương lai của xử lý dữ liệu và trí tuệ nhân tạo tạo sinh. (黃仁勳談數據處理與生成式AI的未來)

specific

extraordinary

incredible

process