FPT muốn phối hợp với NVIDIA đưa Việt Nam thành trung tâm của AI và bán dẫn

Chủ tịch HĐQT FPT Trương Gia Bình (ngoài cùng bên phải) tham gia buổi làm việc với NVIDIA ngày 11/12.

Trong hai phiên làm việc với ông Jensen Huang, Chủ tịch và CEO của NVIDIA, chủ tịch Trương Gia Bình đã nhấn mạnh rằng AI, chip, và điện tử là những yếu tố then chốt để Việt Nam đuổi kịp các quốc gia tiên tiến trên thế giới.

Trong dịp này, Lãnh đạo FPT đã bày tỏ ước vọng đồng hành với NVIDIA để đưa Việt Nam trở thành trung tâm thu hút tài năng về AI và bán dẫn trên phạm vi toàn cầu, góp phần vào việc phát triển hệ sinh thái bán dẫn và trí tuệ nhân tạo, đồng thời thúc đẩy các doanh nghiệp khởi nghiệp, thiết kế và phát triển siêu máy tính.

FPT coi lĩnh vực chip bán dẫn và AI là những hướng đi trọng tâm trong thời gian sắp tới. Công ty tập trung mạnh mẽ vào các lĩnh vực này thông qua đầu tư, nghiên cứu, phát triển nền tảng, hợp tác với các tổ chức và Tập đoàn hàng đầu thế giới, cũng như đào tạo nhân sự.

Trong lĩnh vực AI, FPT đã và đang đầu tư mạnh mẽ ở nhiều khía cạnh như con người, cơ sở hạ tầng, dữ liệu và nghiên cứu. Công ty đã tham gia liên minh AI toàn cầu do IBM và Meta khởi xướng, xây dựng chiến lược nghiên cứu với Viện nghiên cứu AI hàng đầu thế giới - Mila, và trở thành nhà đầu tư vào Landing AI. FPT cũng đã tung ra các sản phẩm AI với hàng triệu người dùng trên khắp thế giới.

Trong lĩnh vực bán dẫn, sản phẩm chip nguồn của FPT đã vượt qua giai đoạn nghiên cứu phát triển và đang vào giai đoạn sản xuất hàng loạt. Công ty đã nhận được 70 triệu đơn hàng chip trên toàn thế giới đến năm 2025. FPT cũng đang tập trung mạnh mẽ vào đào tạo 10,000 nhân lực thông qua hợp tác chiến lược với Silvaco (Mỹ), hợp tác với Trung tâm Đổi mới sáng tạo Quốc gia (NIC) và Tổ chức chuyên gia công nghệ Mỹ TreSemi để thành lập Trung tâm Đào tạo bán dẫn Việt Nam. Đồng thời, Tổ chức Giáo dục FPT cũng đã thành lập Khoa Vi mạch bán dẫn, dự kiến đón lứa học viên, sinh viên đầu tiên vào năm 2024.

Trước đó, vào tháng 5/2023, CEO Nvidia đã chia sẻ: Hãy nắm vững AI nếu không muốn bị tụt lại phía sau.

Ông Huang khuyên những người mới tốt nghiệp rằng cả doanh nghiệp và cá nhân đều cần làm quen với trí tuệ nhân tạo (AI), vì nếu không, họ có nguy cơ bị bỏ lại phía sau.

Ông chia sẻ: "Các công ty linh hoạt sẽ tận dụng AI và củng cố vị trí của mình. Những công ty không làm điều đó sẽ bị loại trừ. Mặc dù có một số lo ngại về việc AI có thể chiếm công việc, thực tế là người hiểu biết về AI sẽ có cơ hội nắm giữ các vị trí công việc".

Trong bài diễn văn ngày 27/05, ông Huang khuyến khích những người mới tốt nghiệp nắm bắt cơ hội, song đồng thời chấp nhận rằng thất bại là không thể tránh khỏi trong cuộc sống.

Ông nói: "Trong suốt 40 năm qua, chúng ta đã tạo ra máy tính cá nhân, Internet, di động, đám mây, và hiện nay là AI. Các bạn sẽ tạo ra điều gì tiếp theo? Bất kể là gì, hãy theo đuổi nó, đừng chỉ đứng yên".

Ông đã đề cập lại những khó khăn mà Nvidia đã trải qua trong những ngày đầu. "Tại Nvidia, tôi đã trải qua nhiều thất bại lớn. Chúng rất xấu hổ và nhục nhã. Nhiều lần, những thất bại gần như làm tan biến tinh thần của chúng tôi... Đối mặt với thất bại và nhờ sự khiêm tốn đã cứu Nvidia".

Ông xem năm 2023 là "năm hoàn hảo để tốt nghiệp" và so sánh cuộc cách mạng AI như "sự tái sinh của ngành công nghiệp máy tính".

"AI mở ra vô vàn cơ hội", ông nói, đồng thời thúc đẩy những người mới tốt nghiệp phải "nắm bắt AI và làm nhiều điều tuyệt vời với sự hỗ trợ của AI".

Trong một diễn biến gần đây, ngày 29/05, ông Huang đã tiết lộ một loạt sản phẩm và dịch vụ mới của Nvidia liên quan đến AI. Đó bao gồm hệ thống robot mới, dịch vụ quảng cáo, công nghệ mạng và quan trọng nhất là nền tảng siêu máy tính AI mang tên DGX GH200. Nền tảng này sẽ giúp các công ty công nghệ xây dựng những đối thủ của ChatGPT. Microsoft, Meta và Google được dự đoán là những khách hàng hàng đầu.

Trong bài diễn thuyết, ông Huang đề cập đến việc kiến trúc truyền thống trong ngành công nghệ không còn đủ nhanh để đáp ứng các nhiệm vụ tính toán phức tạp. Để thực sự nhận ra tiềm năng của AI, khách hàng ngày càng sử dụng nhiều GPU và tính toán tăng tốc hơn.

Theo tạp chí Điện tử và Ứng dụng