Nvidia và Thinking Machines Lab ký thỏa thuận nhiều năm để triển khai ít nhất 1 gigawatt hệ thống Nvidia Vera Rubin thế hệ mới phục vụ huấn luyện mô hình AI tiên phong, dự kiến chạy trên nền tảng này từ đầu năm sau.
Thỏa thuận đi kèm khoản đầu tư đáng kể từ Nvidia, trong bối cảnh Thinking Machines Lab vừa mở rộng năng lực tính toán cho sản phẩm và nghiên cứu, vừa đối mặt với làn sóng nhân sự rời đi sang các đối thủ như OpenAI và Meta.
- Nvidia cung cấp ít nhất 1 gigawatt hệ thống Vera Rubin cho Thinking Machines Lab để huấn luyện mô hình AI frontier.
- Triển khai trên Vera Rubin được nhắm tới vào đầu năm sau, hướng tới AI tùy biến ở quy mô lớn.
- Nvidia đầu tư đáng kể vào Thinking Machines Lab, trong lúc công ty ghi nhận nhiều ca rời đi của nhân sự chủ chốt.
Thinking Machines Lab nhận hạ tầng Vera Rubin quy mô gigawatt để huấn luyện AI frontier
Thỏa thuận đưa ít nhất 1 gigawatt hệ thống Nvidia Vera Rubin thế hệ mới vào công việc AI của Thinking Machines Lab để huấn luyện mô hình frontier và vận hành các nền tảng AI tùy biến ở quy mô lớn.
Nvidia và Thinking Machines Lab cho biết các hệ thống này sẽ phục vụ huấn luyện “frontier model” và các nền tảng được xây dựng để cung cấp AI có thể tùy chỉnh theo nhu cầu, triển khai ở quy mô lớn.
Hai bên đặt mục tiêu triển khai trên nền tảng Vera Rubin vào đầu năm sau. Mốc thời gian này tập trung vào việc đưa năng lực tính toán thế hệ mới vào quy trình huấn luyện và phục vụ mô hình.
Thỏa thuận cũng bao gồm hợp tác về các hệ thống huấn luyện và serving được thiết kế cho kiến trúc Nvidia, đồng thời có kế hoạch mở rộng khả năng tiếp cận AI frontier và các mô hình mở cho doanh nghiệp, tổ chức nghiên cứu và cộng đồng khoa học.
Nvidia đầu tư đáng kể để hỗ trợ tăng trưởng dài hạn của Thinking Machines Lab
Nvidia xác nhận đã thực hiện một khoản đầu tư “đáng kể” vào Thinking Machines Lab nhằm hỗ trợ tăng trưởng dài hạn của công ty.
Ngoài hợp đồng năng lực tính toán, Nvidia cho biết thỏa thuận “đi kèm tiền”, nhấn mạnh việc rót vốn như một phần hỗ trợ chiến lược cho lộ trình phát triển nhiều năm.
Thinking Machines Lab đặt trụ sở tại San Francisco và là một trong những startup AI được chú ý sau khi gọi vốn 2 tỷ USD năm ngoái ở mức định giá 12 tỷ USD.
Mục tiêu hợp tác là AI dễ hiểu, tùy biến và cộng tác ở quy mô lớn
Hai công ty định vị hợp tác xoay quanh việc xây dựng AI có thể hiểu được, tùy biến và hỗ trợ cộng tác, đòi hỏi tiến bộ đồng thời về nghiên cứu, thiết kế và hạ tầng ở quy mô lớn.
Nvidia và Thinking Machines Lab cho rằng để tạo ra các hệ thống AI “dễ hiểu, có thể tùy chỉnh và cộng tác”, cần mở rộng năng lực nghiên cứu và tăng cường nền tảng hạ tầng.
Theo mô tả của họ, thỏa thuận nhằm cung cấp “nền móng” cho các yêu cầu đó, đồng thời thúc đẩy công nghệ có khả năng mở rộng năng lực của con người.
Thinking Machines Lab mở rộng năng lực tính toán giữa lúc biến động nhân sự
Công ty giành được thỏa thuận tính toán lớn trong khi ghi nhận nhiều nhân sự rời đi, bao gồm các trường hợp quay lại OpenAI và chuyển sang Meta.
Thinking Machines Lab đã ra mắt sản phẩm đầu tiên mang tên Tinker vào tháng 10 năm ngoái. Trong giai đoạn sau đó, công ty vừa ký được thỏa thuận compute quan trọng, vừa phải xử lý dòng chảy nhân sự quay lại các đối thủ.
Thông tin hợp tác được công bố trong bối cảnh một nhân sự khác quay lại OpenAI, nối dài chuỗi các ca rời đi khỏi công ty được định giá 12 tỷ USD.
Người mới nhất được nêu tên là Jolene Parish. Hồ sơ LinkedIn cho biết cô gia nhập Thinking Machines Lab vào tháng 4 năm ngoái; trước đó làm việc 3 năm tại OpenAI và từng có 10 năm làm về bảo mật tại Apple.
Các trường hợp rời đi khác gồm đồng sáng lập Barret Zoph và Luke Metz (tháng trước), nhà nghiên cứu Sam Schoenholz, và nhà nghiên cứu Lia Guy (được cho là quay lại OpenAI). Một đồng sáng lập khác là Andrew Tulloch rời sang Meta vào cuối năm ngoái.
Dù vậy, công ty vẫn bổ sung nhân sự: Neal Wu (được nhắc tới với thành tích 3 huy chương vàng Olympic tin học lập trình) và Soumith Chintala, người tạo dự án AI mã nguồn mở PyTorch tại Meta, hiện giữ vai trò CTO của Thinking Machines Lab.
Phát biểu của lãnh đạo Nvidia và Thinking Machines Lab về thỏa thuận
Jensen Huang nhấn mạnh AI là công cụ khám phá tri thức mạnh mẽ, còn Mira Murati cho rằng công nghệ của Nvidia là nền tảng của lĩnh vực và hợp tác sẽ tăng tốc khả năng xây AI theo hướng người dùng có thể “định hình”.
Jensen Huang, nhà sáng lập kiêm CEO Nvidia, nói: “AI là công cụ khám phá tri thức mạnh mẽ nhất trong lịch sử nhân loại.” Ông cũng cho biết Thinking Machines Lab đã tập hợp đội ngũ đẳng cấp thế giới để thúc đẩy biên giới AI và Nvidia hào hứng hợp tác để hiện thực hóa tầm nhìn tương lai.
Mira Murati chia sẻ trong bài đăng tại blog của Nvidia.
“Công nghệ của NVIDIA là nền tảng mà toàn bộ lĩnh vực được xây dựng trên đó. Quan hệ đối tác này tăng tốc năng lực của chúng tôi để xây dựng AI mà con người có thể định hình và biến thành của riêng mình, đồng thời AI cũng định hình tiềm năng của con người.”
– Mira Murati, bài đăng trên blog của Nvidia
Những câu hỏi thường gặp
Vera Rubin được dùng để làm gì trong hợp tác giữa Nvidia và Thinking Machines Lab?
Hệ thống Nvidia Vera Rubin sẽ được dùng cho huấn luyện mô hình AI frontier và cho các nền tảng nhằm cung cấp AI tùy biến ở quy mô lớn, đồng thời hỗ trợ các hệ thống huấn luyện và serving tối ưu cho kiến trúc Nvidia.
Khi nào Thinking Machines Lab dự kiến triển khai trên nền tảng Vera Rubin?
Hai công ty cho biết mục tiêu triển khai trên nền tảng Vera Rubin là vào đầu năm sau.
Thinking Machines Lab có quy mô gọi vốn và định giá ra sao?
Công ty được nhắc tới là đã huy động 2 tỷ USD năm ngoái ở mức định giá 12 tỷ USD.
Những ai được nêu tên là rời Thinking Machines Lab gần đây?
Bài viết nêu Jolene Parish quay lại OpenAI; các trường hợp khác gồm Barret Zoph, Luke Metz, Sam Schoenholz, Lia Guy và Andrew Tulloch (sang Meta).
