Nvidia xác định ba hướng phát triển chiến lược của AI: từ suy nghĩ đến nhận diện protein

Tại Diễn đàn Davos, Giám đốc điều hành Nvidia Jensen Huang đã trình bày một phân tích toàn diện về những thành tựu chính trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo trong năm qua. Báo cáo của ông bao gồm ba hướng chính, đang định hình lại ngành công nghiệp và mở rộng khả năng của AI vượt ra ngoài xử lý ngôn ngữ truyền thống. Cụ thể, Huang nhấn mạnh vào tiến bộ trong hiểu biết về protein và cấu trúc phân tử, mở ra những chân trời mới cho nghiên cứu y sinh học.

Chuyển đổi AI từ lý thuyết sang ứng dụng thực tiễn

Trong năm 2025, ngành công nghiệp đã chứng kiến sự thay đổi căn bản về chất lượng của các mô hình AI. Trước đây, các hệ thống này thường gặp phải các ảo tưởng và độ chính xác thấp, thì nay chúng thể hiện khả năng suy nghĩ logic thực sự, lập kế hoạch và giải quyết các bài toán phức tạp. Đây không chỉ là sự cải thiện về số lượng — mà là một bước nhảy chất lượng trong phát triển công nghệ.

Việc ứng dụng thực tiễn các khả năng này trong nghiên cứu khoa học đã trở thành một bước ngoặt. AI bắt đầu đảm nhận vai trò không chỉ là trợ lý mà còn là một tác nhân nghiên cứu thực thụ, có khả năng tự đặt ra giả thuyết, phân tích và đề xuất giải pháp. Như vậy, một mô hình mới đã ra đời — AI theo dạng đại lý, thay đổi căn bản cách tiếp cận các vấn đề khoa học phức tạp.

Dân chủ hóa AI qua các hệ sinh thái mở

Bước đột phá thứ hai liên quan đến việc ra mắt mô hình suy luận mở rộng quy mô đầu tiên — DeepSeek. Giải pháp này đã cách mạng hóa khả năng tiếp cận các công nghệ AI tiên tiến cho nhiều người dùng hơn. Trái ngược với các hệ thống thương mại đóng kín, các mô hình mở cho phép các công ty, tổ chức nghiên cứu và nhà giáo dục tùy chỉnh AI theo nhu cầu riêng của họ.

Kể từ đó, hệ sinh thái các mô hình mở đã phát triển mạnh mẽ. Điều này tạo ra hiệu ứng mạng lưới, nơi mỗi đổi mới sáng tạo mới thúc đẩy sự ra đời của các đổi mới tiếp theo. Ngày nay, các nhà nghiên cứu và nhà phát triển trên toàn thế giới có thể truy cập thực sự vào các công nghệ tiên tiến mà trước đây chỉ dành cho các tập đoàn lớn.

AI vật lý nhận diện protein và thực tại phân tử

Lĩnh vực tiến bộ thứ ba mang lại tiềm năng lớn nhất cho tương lai — sự phát triển của AI vật lý. Khác với các mô hình ngôn ngữ, công nghệ này không chỉ xử lý văn bản, mà còn hiểu rõ về bản chất vật lý của thế giới.

AI vật lý có khả năng phân tích và nhận diện các protein sinh học, hiểu cấu trúc và chức năng của chúng. Điều này đặc biệt quan trọng trong y học và dược phẩm, nơi việc nhận diện protein là chìa khóa để phát triển các loại thuốc mới. Ngoài ra, hệ thống còn hiểu các phản ứng hóa học và tương tác giữa các phân tử, mở ra các khả năng mới trong lĩnh vực vật liệu học.

Ở cấp độ vật lý nền tảng, AI đã thể hiện khả năng hiểu các khái niệm về động lực của chất lỏng, hành vi của các hạt trong cơ học lượng tử và các hiện tượng phức tạp khác của tự nhiên. Điều này có nghĩa là AI không còn bị giới hạn trong các lĩnh vực chỉ có dữ liệu văn bản đủ lớn — giờ đây nó có thể làm việc với dữ liệu thực nghiệm và mô phỏng các quá trình vật lý.

Ba bước đột phá này chứng tỏ AI đã bước vào một kỷ nguyên mới. Từ những ảo tưởng và giới hạn mà các mô hình còn mắc phải cách đây một năm, ngành công nghiệp đã chuyển sang các ứng dụng thực tế, truy cập mở và hiểu biết sâu sắc về thực tại vật lý, bao gồm nhận diện protein và cấu trúc phân tử. Sự tiến hóa này hứa hẹn sẽ biến đổi không chỉ ngành công nghệ mà còn khoa học, y học và hầu hết các lĩnh vực hoạt động của con người.