Sharon Zhou, nhà đồng sáng lập kiêm Giám đốc điều hành công ty khởi nghiệp Lamini AI, không nhún nhường trước Jensen Huang và đế chế Nvidia của ông.
Nhịp đập khoa học

Nữ CEO 30 tuổi giúp startup Lamini AI hoạt động tốt dù không có chip Nvidia

Sơn Vân 01/04/2024 22:47

Sharon Zhou, nhà đồng sáng lập kiêm Giám đốc điều hành công ty khởi nghiệp Lamini AI, không nhún nhường trước Jensen Huang và đế chế Nvidia của ông.

Các giám đốc điều hành công nghệ với tham vọng về trí tuệ nhân tạo (AI) đã dành rất nhiều thời gian để tìm kiếm chip Nvidia vào năm ngoái. Chip AI của Nvidia (còn gọi là GPU hay bộ xử lý đồ họa) đã trở thành tài sản hấp dẫn nhất trong thời kỳ bùng nổ AI. Những nhân vật quyền lực như Mark Zuckerberg (Giám đốc điều hành Meta Platforms) và Sam Altman (Giám đốc điều hành OpenAI) thậm chí phải chạy đua để có nguồn GPU Nvidia cần thiết cho việc vận hành các mô hình AI.

Tuy nhiên có một giám đốc điều hành hãng AI đã không nhún nhường trước ông Jensen Huang (Giám đốc điều hành Nvidia) và đế chế GPU trị giá 2.290 tỉ USD của ông. Đó là Sharon Zhou.

sharon-zhou-nu-ceo-30-tuoi-lanh-dao-startup-lamini-ai-hoat-dong-tot-du-khong-co-chip-cua-nvidia-2-.jpg
Sharon Zhou có một sự nghiệp khá thành công dù mới 30 tuổi - Ảnh: Insider

Dù mới 30 tuổi nhưng Sharon Zhou đã có một sự nghiệp khá thành công. Sharon Zhou là người đầu tiên tốt nghiệp hai chuyên ngành văn học cổ điển và khoa học máy tính tại Đại học Harvard (Mỹ). Sau đó, cô nhận bằng tiến sĩ về AI tạo sinh tại Đại học Stanford (Mỹ) dưới sự hướng dẫn của Andrew Ng, nhà tiên phong trong lĩnh vực học máy.

Học máy là một lĩnh vực trong AI tập trung vào việc phát triển các thuật toán và mô hình máy tính có khả năng học hỏi từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất của chúng theo thời gian mà không cần lập trình cụ thể. Các hệ thống học máy có khả năng tự động tìm hiểu và áp dụng kiến thức từ dữ liệu để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể như phân loại, dự đoán, nhận dạng mẫu và tối ưu hóa quyết định.

Những ứng dụng của học máy rất đa dạng như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, xe tự hành, dự đoán thời tiết, quản lý dữ liệu lớn...

Học máy đã có sự tiến bộ đáng kể trong thập kỷ gần đây, nhờ sự phát triển của các mô hình học sâu và khả năng xử lý dữ liệu lớn (big data), mang lại nhiều cơ hội và tiềm năng giải quyết các vấn đề phức tạp và cải thiện hiệu suất trong nhiều lĩnh vực khác nhau.

Không những thế, Sharon Zhou còn trở thành giảng viên thỉnh giảng tại Đại học Stanford, dành thời gian cho việc giảng dạy trực tuyến và đầu tư mạo hiểm. Chưa dừng lại ở đó, cô còn được mời tham gia vào nhóm ban đầu sáng lập Anthropic, đối thủ của OpenAI, công ty khởi nghiệp vừa huy động được thêm 2,75 tỉ USD từ Amazon.

Tuy nhiên, tham vọng của Sharon Chu đã đưa cô đi theo một hướng hơi khác. Hiện Sharon Zhou tự mình tạo dựng con đường phía trước bằng cách điều hành một công ty khởi nghiệp AI của riêng mình.

Ai cần GPU Nvidia?

Vào tháng 4.2023, Sharon Zhou và người đồng sáng lập Greg Diamos đã chính thức trình làng Lamini AI, công ty khởi nghiệp mới của họ. Tham vọng chính của Lamini AI là cung cấp một nền tảng giúp doanh nghiệp dễ dàng huấn luyện và tạo các mô hình ngôn ngữ lớn tùy chỉnh chỉ với "vài dòng mã".

Điều đó có thể đồng nghĩa là lấy mô hình ngôn ngữ lớn như GPT từ OpenAI và giúp doanh nghiệp dễ dàng tinh chỉnh nó bằng dữ liệu của riêng mình. “Những gì chúng tôi đang làm là giúp mọi doanh nghiệp về cơ bản có thể có cơ sở hạ tầng giống OpenAI nhưng được xây dựng nội bộ”, Sharon Zhou lý giải.

Tuy nhiên, một tiết lộ thú vị không kém đã xuất hiện vài tháng sau đó. Hồi tháng 9.2023, Sharon Zhou tiết lộ rằng nền tảng của Lamini AI đã xây dựng mô hình ngôn ngữ lớn tùy chỉnh với khách hàng bằng cách sử dụng độc quyền GPU từ AMD, đối thủ chính của Nvidia do bà Lisa điều hành.

sharon-zhou-nu-ceo-30-tuoi-lanh-dao-startup-lamini-ai-hoat-dong-tot-du-khong-co-chip-cua-nvidia-1-.jpg
Jensen Huang là chú họ của Lisa Su (trái) - Ảnh: Tom's Hardware

Đó là một vấn đề lớn vì hầu hết hãng công nghệ lớn đều khao khát H100 - GPU mà Nvidia đã phải vật lộn để đáp ứng nhu cầu trong bối cảnh nguồn cung hạn chế. Tiết lộ của Lamini AI thậm chí còn đi kèm với đoạn video Sharon Zhou trêu chọc Nvidia về tình trạng không cung cấp đủ GPU H100.

Theo nhà phả hệ học Jean Wu tại Đài Loan, Jensen Huang là chú họ của Lisa Su (Giám đốc điều hành AMD). Phát ngôn viên Nvidia xác nhận Jensen Huang là họ hàng bên ngoại của Lisa Su. Cả Jensen Huang và Lisa Su đều là người Mỹ gốc Đài Loan.

Thế nhưng, Sharon Zhou thừa nhận rằng việc quay lưng với thứ mà hầu hết công ty trong lĩnh vực AI tạo sinh đều khao khát không phải là quyết định dễ dàng. Cô nói: "Quyết định này được đưa ra sau một quá trình cân nhắc rất lâu. Đây không phải là một quyết định nhỏ nhặt”.

Có vài yếu tố góp phần vào quyết định này. Thứ nhất, người đồng sáng lập Greg Diamos đóng vai trò then chốt trong việc giúp nhận ra rằng các GPU khác ngoài Nvidia vẫn hoạt động hoàn toàn tốt.

Là cựu kiến trúc sư phần mềm của Nvidia, Greg Diamos hiểu rằng GPU rất quan trọng để đạt được hiệu suất cao nhất từ các mô hình AI. Thế nhưng, ông là đồng tác giả bài viết về "quy luật mở rộng" cho thấy tầm quan trọng của phần mềm trong sức mạnh tính toán.

Greg Diamos là nhân chứng cho điều này khi từng làm việc trên CUDA, phần mềm được Nvidia phát triển lần đầu tiên vào những năm 2000. CUDA giúp cho việc sử dụng các mô hình AI có GPU như H100 và chip B200 Blackwell mới của Nvidia trở nên đơn giản như một hệ thống plug-and-play (cắm và chạy).

Vì vậy, rõ ràng là nếu một công ty khác có thể xây dựng hệ sinh thái phần mềm tương tự xung quanh GPU của họ thì không có lý do gì không thể cạnh tranh với Nvidia. Theo Sharon Zhou, may mắn cho Lamini AI là sau khi tham khảo ý kiến của Greg Diamos, AMD đang trên đường xây dựng một hệ thống cạnh tranh với Nvidia và sẽ thử nghiệm sau này.

"Greg Diamos và tôi đã cùng nhau nghiên cứu vấn đề đó trong nhiều năm. Một khi các nguyên mẫu hoạt động hiệu quả, chúng tôi quyết định dốc toàn lực cho hướng đi này", Sharon Zhou thổ lộ.

Nói rộng hơn, Sharon Zhou nhận ra rằng các doanh nghiệp rất "hào hứng sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn", nhưng nhiều người có thể không muốn hoặc đơn giản là không đủ kiên nhẫn chờ đợi Nvidia cung cấp đủ nguồn cung GPU để đáp ứng nhu cầu.

Đó là một lý do khác khiến AMD trở nên có giá trị với tham vọng của Sharon Zhou. Nhờ việc GPU của AMD sẵn có hơn, Sharon Zhou tự tin rằng Lamini AI có thể cung cấp "cơ sở hạ tầng giúp đáp ứng nhu cầu tăng vọt" với mô hình ngôn ngữ lớn.

Cô giải thích: “Điều này là do Lamini AI tận dụng toàn bộ sức mạnh tính toán của mô hình ngôn ngữ lớn với hiệu suất gấp 10 lần và giúp có thể mở rộng quy mô nhanh chóng mà không bị hạn chế về nguồn cung, bằng cách đưa ra các tùy chọn điện toán không phụ thuộc vào nhà cung cấp, tức là khách hàng không thể nhận ra việc chạy Lamini AI trên GPU Nvidia hay AMD”.

Không có gì ngạc nhiên khi Lamini AI sẵn sàng hợp tác chặt chẽ với AMD. Vào tháng 1, Sharon Zhou đã chia sẻ trên mạng xã hội X hình ảnh MI300X, chip mới của AMD được Giám đốc điều hành Lisa Su công bố lần đầu tiên vào tháng 12.2023 với tư cách là "bộ tăng tốc hiệu suất cao nhất thế giới", đang được sản xuất tại Lamini AI.

Jensen Huang có thể đang lãnh đạo một trong những công ty hùng mạnh nhất ở Thung lũng Silicon, nhưng sự cạnh tranh đang đến với ông, như Sharon Zhou nói về AMD: “Họ có một con ngựa chiến thực sự trong cuộc đua này”.

Bài liên quan
Thị trường PC đang phục hồi nhanh, Intel và AMD quảng bá máy tính có khả năng AI
Thu nhập của Intel và Advanced Micro Devices (AMD) đã đưa ra nhiều bằng chứng hơn về sự phục hồi đang diễn ra nhanh chóng trên thị trường máy tính cá nhân. Đây là tín hiệu tốt cho một ngành đang phải vật lộn với tình trạng dư cung sau đại dịch COVID-19.

(0) Bình luận
Nổi bật Một thế giới
Chung cư Hà Nội 'ngáo giá' và cảnh báo nguy cơ vỡ 'bong bóng'
Theo báo cáo của các đơn vị nghiên cứu thị trường, căn hộ chung cư tại Hà Nội liên tục thiết lập mặt bằng giá mới trong nhiều năm gần đây.
Đừng bỏ lỡ
Mới nhất
POWERED BY ONECMS - A PRODUCT OF NEKO
Nữ CEO 30 tuổi giúp startup Lamini AI hoạt động tốt dù không có chip Nvidia