Jensen Huang chưa bao giờ bị cho là có một sự xuất hiện lặng lẽ. CEO của Nvidia đã chọn bài đăng đầu tiên của mình trên X để công bố một bức thư ủng hộ các mô hình AI có trọng số mở, loại bạn có thể tải về, chỉnh sửa và chạy trên phần cứng của riêng mình. Với một người bán phần cứng thúc đẩy phần lớn AI trên toàn thế giới, đây không phải là sự vị tha. Đó là chiến lược.
Bức thư, được Nvidia cùng các đối tác khác ký tên, trình bày lập luận về lý do các mô hình trọng số mở lại quan trọng đối với an toàn, an ninh mạng, đổi mới và chủ quyền quốc gia. Lập luận của Huang rất đơn giản: khi các mô hình AI được mở, càng nhiều người sử dụng chúng. Khi càng nhiều người sử dụng, càng nhiều người cần GPU.
Trò chơi mở trọng số và lý do nó quan trọng vượt ra ngoài Thung lũng Silicon
Các mô hình mở trọng số khác với phần mềm mã nguồn mở hoàn toàn, nhưng khái niệm này đủ tương đồng. Đây là các mô hình AI mà các tham số đã được huấn luyện (các “trọng số”) được công khai để tải về. Bất kỳ ai cũng có thể chạy chúng, tinh chỉnh chúng hoặc xây dựng sản phẩm dựa trên chúng mà không cần xin phép công ty đã huấn luyện chúng.
Huang đã lên tiếng về điều này trong một thời gian dài. Trong một cuộc phỏng vấn với Axios vào ngày 22 tháng 7, ông khen ngợi các mô hình mã nguồn mở của Trung Quốc như Kimi K3 của Moonshot AI và các sản phẩm của DeepSeek, gọi chúng là “xuất sắc.” Ông cho rằng các công ty Mỹ nên chủ động áp dụng các mô hình mã nguồn mở Trung Quốc hiệu suất cao thay vì tránh xa chúng.
“Khi AI trở nên mở, nó lan rộng khắp mọi nơi.”
Vị thế của anh ấy cũng mang một góc nhìn về an ninh quốc gia đang ngày càng được quan tâm tại Washington. Lập luận của Huang là sự minh bạch, khả năng kiểm tra trọng số mô hình, thực sự cải thiện an ninh thay vì làm suy yếu nó. Bạn có thể kiểm toán những gì một mô hình mở thực hiện. Một API đóng là một hộp đen.
Điều này có nghĩa gì đối với các token cơ sở hạ tầng crypto và AI
Huang không đề cập đến tiền điện tử, blockchain hoặc tính toán phi tập trung trong thư của ông hay các cuộc phỏng vấn gần đây. Chưa từng một lần. Nhưng những hệ quả đối với giao điểm giữa tiền điện tử và AI là khó mà bỏ qua.
Toàn bộ lĩnh vực tính toán GPU và AI phi tập trung, các dự án như Render, Akash Network và io.net, tồn tại chính xác vì các mô hình mở cần nơi để chạy. Nếu bạn có thể tải về một mô hình, bạn cần phần cứng để thực hiện suy luận. Các mạng tính toán phi tập trung tự định vị mình là giải pháp thay thế giá cả phải chăng.
Sự ủng hộ của Nvidia đối với các mô hình mở củng cố vị thế thống trị của họ trên thị trường phần cứng tập trung. Mỗi nhà cung cấp đám mây lớn và khách hàng doanh nghiệp sẽ mua thêm GPU của Nvidia để lưu trữ các mô hình này. Sự tập trung sức mạnh tính toán tại tầng trên chính xác là điều mà các mạng phi tập trung tuyên bố sẽ phá vỡ, nhưng đồng thời cũng xác nhận luận điểm rằng nhu cầu tính toán AI sắp tăng mạnh trên mọi cấp độ của thị trường.
Địa chính trị, GPU và cuộc đua vũ trang AI mới
Việc Huang ủng hộ các mô hình trọng lượng mở của Trung Quốc là đáng chú ý trong bối cảnh địa chính trị hiện tại. Các biện pháp kiểm soát xuất khẩu của Mỹ đã hạn chế việc bán các chip Nvidia tiên tiến sang Trung Quốc. Tuy nhiên, vị CEO của Nvidia lại công khai khen ngợi các mô hình mà các hạn chế này rõ ràng được thiết kế nhằm làm chậm lại.
Vị thế của Huang dường như là việc cố gắng kiềm chế AI Trung Quốc thông qua các hạn chế về phần cứng là một trò chơi thua cuộc, khi chính các mô hình này là mở và có sẵn miễn phí. Tốt hơn hết là nên hoan nghênh chúng, chạy chúng trên cơ sở hạ tầng Mỹ và đồng thời bán được nhiều chip hơn.
Các chuyên gia phân tích dự đoán nhu cầu đối với GPU và cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu của Nvidia sẽ duy trì hoặc có thể tăng lên khi các mô hình mở ngày càng được áp dụng rộng rãi toàn cầu. Vị thế của công ty rất rõ ràng: dù mô hình đó là mở hay đóng, của Mỹ hay Trung Quốc, bạn rất có thể đang chạy nó trên chip của Nvidia.