Tại một sự kiện ở Bắc Kinh tuần trước, khi được hỏi nếu là phiên bản 22 tuổi tốt nghiệp đại học vào năm 2025 nhưng vẫn mang trong mình hoài bão lớn, ông sẽ chọn hướng đi nào, Huang không ngần ngại trả lời: “Tôi sẽ chọn khoa học vật lý thay vì khoa học phần mềm”. Ông nói thêm rằng mình từng tốt nghiệp đại học ở tuổi 20, sớm hơn hai năm so với thông thường.
Theo Huang, khoa học vật lý – ngành nghiên cứu các hệ thống phi sinh học như vật lý, hóa học, thiên văn học và địa chất – sẽ đóng vai trò nền tảng cho làn sóng AI mới, ông gọi đó là "AI vật lý". Trái với "AI nhận thức" hay "AI tạo sinh", AI vật lý đòi hỏi khả năng hiểu sâu các định luật tự nhiên như ma sát, quán tính, nhân – quả và áp dụng lý luận để tương tác với thế giới thực.
Huang có bằng kỹ sư điện tại Đại học Bang Oregon năm 1984 và thạc sĩ kỹ sư điện tại Đại học Stanford năm 1992. Một năm sau, ông cùng Chris Malachowsky và Curtis Priem đồng sáng lập Nvidia trong một buổi ăn tối tại nhà hàng Denny’s ở San Jose, California. Dưới sự dẫn dắt của ông, Nvidia vừa lập kỷ lục trở thành công ty đầu tiên đạt mức vốn hóa thị trường hơn 4.000 tỷ USD.
Huang nhận định, sự phát triển của AI có thể chia thành nhiều giai đoạn. Khoảng hơn một thập kỷ trước, "AI nhận thức" nổi lên với bước đột phá từ mô hình AlexNet – mạng nơ-ron sử dụng học sâu để nhận diện hình ảnh, mở ra thời kỳ AI hiện đại. Tiếp theo là "AI tạo sinh", nơi các mô hình AI có thể hiểu và tạo ra nội dung bằng ngôn ngữ, hình ảnh, mã lập trình…
“Giờ đây, chúng ta đang bước vào thời đại ‘AI lý luận’, nơi AI có khả năng suy luận, giải quyết vấn đề, thậm chí nhận biết các tình huống chưa từng gặp. Và sắp tới sẽ là làn sóng AI vật lý”, Huang nói.
Ông nhấn mạnh rằng AI vật lý đòi hỏi trí tuệ nhân tạo hiểu được các quy luật vật lý cơ bản để đưa ra các hành động phù hợp trong thế giới vật lý thực, ví dụ như dự đoán đường đi của một quả bóng, cảm nhận lực nắm để không làm vỡ vật thể, hay suy luận về sự hiện diện của người đi bộ sau một chiếc xe.
Theo Huang, khi AI vật lý được tích hợp vào robot, đó sẽ là nền tảng cho thế hệ robot học – lực lượng lao động kỹ thuật số trong tương lai. Đây cũng là mục tiêu chiến lược của Nvidia, khi hãng đang đầu tư xây dựng hàng loạt nhà máy tại Mỹ và kỳ vọng trong 10 năm tới sẽ đạt mức tự động hóa cao bằng các hệ thống robot thông minh.
“Khi bạn đưa AI vật lý vào một vật thể được gọi là robot, bạn sẽ có được robot học. Điều này thực sự quan trọng bởi vì chúng tôi đang xây dựng các nhà máy trên khắp nước Mỹ”, CEO Nvidia khẳng định.