Các 'nhà máy token' AI sẽ tăng thị phần GDP của điện toán lên 100 lần
CEO NVIDIA Jensen Huang đã trình bày một khuôn khổ kinh tế mới, trong đó trí tuệ nhân tạo chuyển đổi điện toán từ một trung tâm chi phí doanh nghiệp thành một "nhà máy" tạo doanh thu trực tiếp. Trong một cuộc phỏng vấn kéo dài hai giờ gần đây trên Podcast Lex Fridman, Huang lập luận rằng các hệ thống AI hiện đang sản xuất một loại hàng hóa mới có giá trị, phân cấp gọi là "Token". Ông tuyên bố rằng sự thay đổi cơ bản này sẽ mở rộng đáng kể sự đóng góp của điện toán vào nền kinh tế toàn cầu. Huang nói: "Tôi hoàn toàn tin rằng tỷ lệ GDP thế giới dành cho điện toán sẽ lớn hơn 100 lần so với trước đây."
Cốt lõi của luận điểm của ông là vai trò của điện toán đã phát triển từ việc truy xuất thông tin được ghi sẵn sang việc tạo ra trí tuệ mới, có nhận thức theo ngữ cảnh. Các token do AI tạo ra này, có thể được định giá và bán, biến các trung tâm dữ liệu thành các trung tâm lợi nhuận. Huang hình dung một thị trường nơi giá trị được gán rõ ràng cho đầu ra này, tạo ra các luồng doanh thu mới.
Ý tưởng rằng ai đó sẵn sàng trả 1.000 USD cho một triệu token sẽ sớm trở thành hiện thực. Đó không phải là câu hỏi liệu có xảy ra hay không, mà là câu hỏi khi nào.
— Jensen Huang, CEO của NVIDIA.
Con đường 10 Nghìn tỷ USD của Nvidia được coi là 'không thể tránh khỏi'
Dựa trên lý thuyết "Nền kinh tế Token" của mình, Huang bày tỏ sự tin tưởng cao vào sự mở rộng liên tục của NVIDIA, mô tả quỹ đạo tăng trưởng hướng tới định giá tiềm năng 10 nghìn tỷ USD là "không thể tránh khỏi". Ông khẳng định rằng đạt được doanh thu hàng năm 3 nghìn tỷ USD không phải là điều không thể, vì NVIDIA cung cấp cơ sở hạ tầng nền tảng cho mô hình kinh tế mới này. Sự tin tưởng này bắt nguồn từ việc lập kế hoạch chiến lược dài hạn, chẳng hạn như việc thuyết phục các nhà sản xuất bộ nhớ ba năm trước tăng cường sản xuất Bộ nhớ băng thông cao (HBM) khi nó vẫn là một sản phẩm thích hợp. Ngày nay, HBM là một thành phần quan trọng cho các bộ tăng tốc AI, và một giá đỡ NVIDIA Vera Rubin duy nhất hiện tích hợp các thành phần từ 200 nhà cung cấp khác nhau.
Huang cũng tuyên bố rằng Trí tuệ tổng hợp nhân tạo (AGI), theo một số định nghĩa, đã đạt được. Ông định nghĩa AGI hiện tại là một hệ thống có khả năng tạo ra một ứng dụng lan truyền có thể tạo ra hơn một tỷ đô la, dù chỉ trong thời gian ngắn. Mặc dù ông thừa nhận một hệ thống như vậy không thể xây dựng một công ty phức tạp, bền vững như NVIDIA, nhưng khả năng này nhấn mạnh quy mô khổng lồ của thị trường mới mà AI đang tạo ra. Quan điểm này phù hợp với nỗ lực rộng lớn hơn của ngành nhằm coi đầu ra của AI là một tiện ích mới, với Sam Altman của OpenAI thậm chí còn đề xuất một tương lai của "Điện toán cơ bản phổ quát" nơi công dân nhận được một phần sức mạnh xử lý AI.
CEO khẳng định công suất lưới điện nhàn rỗi có thể thúc đẩy tăng trưởng AI
Giải quyết các yêu cầu năng lượng đáng kể của AI, Huang bác bỏ những lo ngại về việc điện năng là một nút thắt không thể vượt qua. Ông lưu ý rằng lưới điện thế giới được thiết kế cho tải đỉnh nhưng hoạt động ở khoảng 60% công suất đó 99% thời gian. Ông đề xuất khai thác nguồn điện nhàn rỗi khổng lồ này bằng cách xây dựng các trung tâm dữ liệu "suy giảm một cách duyên dáng". Các cơ sở này có thể tự động giảm mức tiêu thụ điện năng khi lưới điện bị căng thẳng, chuyển các khối lượng công việc không quan trọng hoặc tăng nhẹ độ trễ mà không gây ra lỗi dịch vụ. Điều này sẽ cho phép các nhà máy AI sử dụng các nguồn năng lượng hiện có, chưa được sử dụng đầy đủ mà không cần chờ đợi nhiều năm để có các nhà máy điện mới.
Giải pháp này được đưa ra khi chi phí của AI trở thành mối quan tâm lớn đối với các doanh nghiệp. Nhà đầu tư mạo hiểm Chamath Palihapitiya gần đây đã lưu ý rằng chi phí của công ty ông tập trung vào AI đã tăng gấp ba kể từ tháng 11 năm 2025 mà không có sự gia tăng doanh thu tương ứng. CEO Microsoft Satya Nadella cũng cảnh báo rằng ngành công nghiệp AI phải mang lại những cải tiến hữu hình trong các lĩnh vực như chăm sóc sức khỏe và giáo dục để duy trì "sự cho phép xã hội" của mình để tiêu thụ các nguồn năng lượng khan hiếm. Đề xuất của Huang trực tiếp nhắm vào thách thức hiệu quả này, nhằm mục đích làm cho việc mở rộng quy mô AI trở nên bền vững hơn về kinh tế và môi trường.