Thoại Viết Hoàng
Writer
Nếu bạn nghĩ đã biết đủ về Jensen Huang, CEO "huyền thoại" của NVIDIA – thì bạn sẽ còn bất ngờ hơn khi biết rằng con gái ông, Madison Huang, vừa có màn xuất hiện công khai hiếm hoi và gây chú ý mạnh mẽ trong giới công nghệ.
Trong một buổi phát sóng trực tiếp kéo dài 90 phút, Madison Huang,hiện là Giám đốc cấp cao về Omniverse và AI vật lý của NVIDIA, đã cùng Xie Chen, CEO của LightWheel Intelligence, và Mustafa, giám đốc phát triển của công ty này, thảo luận về một chủ đề khá "khó nhằn": “Làm sao để robot ảo trở thành robot thật?”
Câu chuyện tưởng chừng chỉ dành cho dân chuyên AI bỗng trở nên sống động nhờ cách Madison truyền đạt – từ kinh nghiệm nội bộ tại NVIDIA cho đến định hướng tương lai về “trí tuệ hiện thân” (embodied intelligence) – một lĩnh vực đang được giới công nghệ đánh giá là "mũi nhọn" của AI thế hệ mới.
Vấn đề khó: Robot học như người... thì học kiểu gì?
Robot ngày nay không thể học từ internet như các mô hình ngôn ngữ (LLM). Họ phải chạm, kéo, đẩy, cảm nhận... và điều đó đòi hỏi một lượng dữ liệu vật lý khổng lồ, thứ mà thực tế không thể dễ dàng thu thập được.
Madison giải thích rằng NVIDIA đang hợp tác với công ty LightWheel Intelligence để giải bài toán này thông qua dữ liệu tổng hợp và mô phỏng vật lý chính xác.
“Chúng tôi không chỉ mô phỏng hình ảnh, mà còn phải mô phỏng lực kéo, độ ma sát, phản ứng vật lý… như khi bạn mở tủ lạnh hay cắt một quả dưa chuột,” – Xie Chen nói.
Họ gọi đây là "kim tự tháp số", một cách hình tượng để mô tả lượng dữ liệu khổng lồ mà AI hiện thân cần để hoạt động đúng trong thế giới thực.
Khi robot cần học... cắt dưa chuột
Một điểm nhấn đáng chú ý là nỗ lực mô phỏng các vật thể mềm và cứng, như dây cáp, hay hành động “nhỏ mà không hề nhỏ” như cắt một quả dưa chuột.
Đây là những tác vụ mà robot rất khó học vì dữ liệu không đủ, và nếu không có các mô phỏng chính xác về lực và vật lý, học tăng cường (reinforcement learning) cũng sẽ không hiệu quả.
Do đó, Madison cùng đội ngũ của cô đang phát triển Isaac Lab Arena, một nền tảng mở giúp đánh giá, huấn luyện và cải thiện AI robot trên quy mô lớn.
Hé lộ về hai "người thừa kế AI" nhà Jensen Huang
Madison Huang, từ đầu bếp thành "nữ tướng" NVIDIA
Ít ai ngờ sự nghiệp của Madison bắt đầu... trong bếp. Cô từng tốt nghiệp chuyên ngành nghệ thuật ẩm thực tại Mỹ, học làm bánh tại Le Cordon Bleu, làm đầu bếp ở New York và San Francisco, rồi bất ngờ... chuyển sang ngành thời trang cao cấp tại LVMH ở Paris.
Sau đó, Madison học khoa học dữ liệu, AI, và lấy bằng MBA từ London Business School, rồi gia nhập NVIDIA năm 2020 với tư cách thực tập sinh marketing. Giờ đây, cô là giám đốc cấp cao về AI vật lý, trực tiếp góp mặt trong các dự án chiến lược của hãng.
Spencer Huang, từ chủ quán bar đến "ông lớn" mảng robot
Còn anh trai cô, Spencer Huang, từng là... chủ quán cocktail cao cấp từng lọt Top 50 quán bar tốt nhất châu Á. Anh học tiếp thị và văn hóa tại Mỹ, rồi bất ngờ được cha khuyến khích về học tiếng Trung và thành lập quán bar riêng.
Sau nhiều năm trong ngành dịch vụ, Spencer quay lại học MBA tại NYU, học thêm về tương tác người - máy, rồi gia nhập NVIDIA năm 2022. Hiện tại, anh là Quản lý dòng sản phẩm robot của hãng, phụ trách phần mềm mô phỏng và AI cho robot thế hệ mới.
Nhà Huang không chỉ thừa kế tài sản mà còn thừa kế tầm nhìn AI
Gia đình Jensen Huang có vẻ không đi theo con đường "được trải sẵn" như nhiều gia đình tỷ phú khác. Madison và Spencer đều từng có cuộc sống và sự nghiệp độc lập, trước khi quay lại NVIDIA - không phải với vai trò “con ông cháu cha”, mà là những chuyên gia thực thụ trong lĩnh vực AI, mô phỏng và robot.
Và với những bước tiến mạnh mẽ trong trí tuệ hiện thân, có lẽ thế hệ tiếp theo của nhà Huang đang âm thầm viết nên chương mới cho NVIDIA – một công ty vốn đã đứng đầu kỷ nguyên AI.
Trong một buổi phát sóng trực tiếp kéo dài 90 phút, Madison Huang,hiện là Giám đốc cấp cao về Omniverse và AI vật lý của NVIDIA, đã cùng Xie Chen, CEO của LightWheel Intelligence, và Mustafa, giám đốc phát triển của công ty này, thảo luận về một chủ đề khá "khó nhằn": “Làm sao để robot ảo trở thành robot thật?”
Câu chuyện tưởng chừng chỉ dành cho dân chuyên AI bỗng trở nên sống động nhờ cách Madison truyền đạt – từ kinh nghiệm nội bộ tại NVIDIA cho đến định hướng tương lai về “trí tuệ hiện thân” (embodied intelligence) – một lĩnh vực đang được giới công nghệ đánh giá là "mũi nhọn" của AI thế hệ mới.
Vấn đề khó: Robot học như người... thì học kiểu gì?
Robot ngày nay không thể học từ internet như các mô hình ngôn ngữ (LLM). Họ phải chạm, kéo, đẩy, cảm nhận... và điều đó đòi hỏi một lượng dữ liệu vật lý khổng lồ, thứ mà thực tế không thể dễ dàng thu thập được.
Madison giải thích rằng NVIDIA đang hợp tác với công ty LightWheel Intelligence để giải bài toán này thông qua dữ liệu tổng hợp và mô phỏng vật lý chính xác.
“Chúng tôi không chỉ mô phỏng hình ảnh, mà còn phải mô phỏng lực kéo, độ ma sát, phản ứng vật lý… như khi bạn mở tủ lạnh hay cắt một quả dưa chuột,” – Xie Chen nói.
Họ gọi đây là "kim tự tháp số", một cách hình tượng để mô tả lượng dữ liệu khổng lồ mà AI hiện thân cần để hoạt động đúng trong thế giới thực.
Khi robot cần học... cắt dưa chuột
Một điểm nhấn đáng chú ý là nỗ lực mô phỏng các vật thể mềm và cứng, như dây cáp, hay hành động “nhỏ mà không hề nhỏ” như cắt một quả dưa chuột.
Đây là những tác vụ mà robot rất khó học vì dữ liệu không đủ, và nếu không có các mô phỏng chính xác về lực và vật lý, học tăng cường (reinforcement learning) cũng sẽ không hiệu quả.
Do đó, Madison cùng đội ngũ của cô đang phát triển Isaac Lab Arena, một nền tảng mở giúp đánh giá, huấn luyện và cải thiện AI robot trên quy mô lớn.
Hé lộ về hai "người thừa kế AI" nhà Jensen Huang
Madison Huang, từ đầu bếp thành "nữ tướng" NVIDIA
Ít ai ngờ sự nghiệp của Madison bắt đầu... trong bếp. Cô từng tốt nghiệp chuyên ngành nghệ thuật ẩm thực tại Mỹ, học làm bánh tại Le Cordon Bleu, làm đầu bếp ở New York và San Francisco, rồi bất ngờ... chuyển sang ngành thời trang cao cấp tại LVMH ở Paris.
Sau đó, Madison học khoa học dữ liệu, AI, và lấy bằng MBA từ London Business School, rồi gia nhập NVIDIA năm 2020 với tư cách thực tập sinh marketing. Giờ đây, cô là giám đốc cấp cao về AI vật lý, trực tiếp góp mặt trong các dự án chiến lược của hãng.
Spencer Huang, từ chủ quán bar đến "ông lớn" mảng robot
Còn anh trai cô, Spencer Huang, từng là... chủ quán cocktail cao cấp từng lọt Top 50 quán bar tốt nhất châu Á. Anh học tiếp thị và văn hóa tại Mỹ, rồi bất ngờ được cha khuyến khích về học tiếng Trung và thành lập quán bar riêng.
Sau nhiều năm trong ngành dịch vụ, Spencer quay lại học MBA tại NYU, học thêm về tương tác người - máy, rồi gia nhập NVIDIA năm 2022. Hiện tại, anh là Quản lý dòng sản phẩm robot của hãng, phụ trách phần mềm mô phỏng và AI cho robot thế hệ mới.
Nhà Huang không chỉ thừa kế tài sản mà còn thừa kế tầm nhìn AI
Gia đình Jensen Huang có vẻ không đi theo con đường "được trải sẵn" như nhiều gia đình tỷ phú khác. Madison và Spencer đều từng có cuộc sống và sự nghiệp độc lập, trước khi quay lại NVIDIA - không phải với vai trò “con ông cháu cha”, mà là những chuyên gia thực thụ trong lĩnh vực AI, mô phỏng và robot.
Và với những bước tiến mạnh mẽ trong trí tuệ hiện thân, có lẽ thế hệ tiếp theo của nhà Huang đang âm thầm viết nên chương mới cho NVIDIA – một công ty vốn đã đứng đầu kỷ nguyên AI.
