"Bong bóng AI?" - Theo CEO NVIDIA Jensen Huang, chúng ta đang chứng kiến một "cuộc cách mạng công nghiệp hoàn toàn mới."

NVIDIA - công ty chuyên sản xuất chip và phần cứng máy tính, có thể coi là "đầu não" trong cơn sốt vàng AI - đã trở thành doanh nghiệp có giá trị lớn nhất thế giới nhờ tận dụng làn sóng phát triển của trí tuệ nhân tạo. Trong cuộc họp báo cáo tài chính hôm thứ Tư, khi công bố doanh thu 46,7 tỷ USD trong quý vừa qua, Huang không hề cho thấy dấu hiệu nào về việc tốc độ tăng trưởng thần tốc của ngành AI tạo sinh sẽ chậm lại.

"Tôi tin rằng trong vài năm tới, chắc chắn là trong suốt thập kỷ này, chúng ta sẽ thấy những cơ hội tăng trưởng thực sự ấn tượng," Huang chia sẻ.

Quan điểm này trái ngược hoàn toàn với nhận định gần đây của CEO OpenAI Sam Altman, người cho rằng các nhà đầu tư hiện tại đang "quá phấn khích về AI." (Mặc dù Altman cũng thừa nhận AI vẫn là "điều quan trọng nhất sẽ trụ vững trong một thời gian rất dài.")

Huang tiết lộ công ty đang có "những dự báo cực kỳ tích cực" về nhu cầu chip và máy tính chạy AI, cho thấy cuộc đua xây dựng trung tâm dữ liệu sẽ không có dấu hiệu dừng lại. Ông dự đoán chi tiêu cho cơ sở hạ tầng AI có thể lên tới 3-4 nghìn tỷ USD vào cuối thập kỷ này - một con số đáng kinh ngạc khi so với GDP của Mỹ hiện tại khoảng 30 nghìn tỷ USD.

Điều này đồng nghĩa với việc cần xây dựng vô số trung tâm dữ liệu, chiếm dụng diện tích đất rộng lớn và tiêu thụ lượng nước cũng như năng lượng. Các "nhà máy AI" này ngày càng mở rộng quy mô trong những năm gần đây, gây tác động đáng kể đến các cộng đồng địa phương và tạo áp lực lớn lên hệ thống lưới điện quốc gia. Sự phát triển của các công cụ AI tạo sinh đòi hỏi năng lượng cao hơn có thể khiến nhu cầu này còn tăng vọt hơn nữa.

Các Mô Hình Mạnh Mẽ và Đòi Hỏi Khắt Khe Hơn

Ngày nay, một câu hỏi đặt ra cho chatbot không còn đơn thuần là một yêu cầu đơn lẻ nữa. Xuất phát của việc tăng nhu cầu sức mạnh tính toán chính là các mô hình AI mới áp dụng kỹ thuật "suy luận" (reasoning) đang tiêu tốn nhiều tài nguyên hơn gấp bội cho mỗi câu hỏi. 

"Chúng tôi gọi đây là 'suy nghĩ sâu', và càng suy nghĩ lâu, thường sẽ cho ra câu trả lời chất lượng hơn," Huang giải thích.

Kỹ thuật này cho phép mô hình AI tìm kiếm thông tin trên nhiều trang web khác nhau, thử nghiệm một câu hỏi nhiều lần để có được đáp án tối ưu, và tổng hợp các thông tin rời rạc thành một phản hồi hoàn chỉnh.

Một số công ty AI cung cấp tính năng suy luận như một mô hình riêng biệt hoặc dưới dạng lựa chọn có tên gọi như "suy nghĩ chuyên sâu". OpenAI đã tích hợp trực tiếp tính năng này vào bản phát hành GPT-5, với hệ thống định tuyến thông minh quyết định xem câu hỏi sẽ được xử lý bởi mô hình nhẹ, đơn giản hay mô hình suy luận phức tạp hơn.

Tuy nhiên, theo Huang, một mô hình suy luận có thể đòi hỏi gấp 100 lần sức mạnh tính toán so với phản hồi từ mô hình ngôn ngữ lớn truyền thống. Các mô hình này, cùng với các hệ thống tác nhân (agentic systems) có khả năng thực hiện nhiệm vụ và các mô hình robot có thể xử lý hình ảnh và hoạt động trong thế giới thực, đang duy trì xu hướng tăng trưởng mạnh mẽ của nhu cầu về chip, năng lượng và đất đai cho trung tâm dữ liệu.

"Với mỗi thế hệ công nghệ mới, nhu cầu chỉ có tăng chứ không giảm," Huang khẳng định.

Kết Luận

Tuyên bố của CEO Jensen Huang phản ánh một thực tế: ngành công nghiệp AI vẫn đang trong giai đoạn bùng nổ, đặc biệt với sự xuất hiện của các mô hình suy luận đòi hỏi tài nguyên tính toán. Dù một số lãnh đạo công nghệ như Sam Altman cảnh báo về tình trạng "quá phấn khích" của giới đầu tư, NVIDIA vẫn duy trì quan điểm lạc quan về tương lai AI.

Điều này đặt ra những thách thức nghiêm trọng về cơ sở hạ tầng, năng lượng và tác động môi trường khi nhu cầu xây dựng các trung tâm dữ liệu siêu lớn tiếp tục leo thang. Cuộc đua phát triển AI không chỉ đơn thuần là về đổi mới công nghệ, mà còn về khả năng đáp ứng nhu cầu tài nguyên ngày càng tăng cao của các hệ thống trí tuệ nhân tạo thế hệ mới.