Một cuộc phỏng vấn với Pat Gelsinger

Chỉ có một số ít người trong ngành công nghiệp bán dẫn thực sự có thể tuyên bố đã sống qua gần như mọi thay đổi lớn trong tính toán hiện đại từ bên trong. Pat Gelsinger là một trong số đó. Sự nghiệp của ông trải dài qua nhiều thập kỷ hình thành của Intel, thời đại mà việc mở rộng hiệu suất CPU vẫn xác định hướng đi của ngành, thông qua việc xây dựng cơ sở hạ tầng doanh nghiệp và ảo hóa. Sau đó, ông trở lại vào giữa một trong những lần xây dựng lại khó khăn nhất và được theo dõi chặt chẽ nhất trong lịch sử bán dẫn. Trong nhiều năm, tôi đã đề cập đến Pat trong các bối cảnh khác nhau: với tư cách là chuyên gia công nghệ của Intel, với tư cách là bộ mặt công khai của nỗ lực tái khẳng định vị trí dẫn đầu trong sản xuất và là một trong những người tin tưởng nhất vào Định luật Moore. Bằng cách này hay cách khác, Pat là một người kiên định trong Luật pháp tiếp tục gần như không suy giảm. Gần đây hơn, tôi đã nói chuyện với anh ấy tại Intel Foundry Connect giữa “năm nút trong bốn năm”. Cuộc trò chuyện này xuất phát từ một thời điểm rất khác trong sự nghiệp của anh ấy.

Hôm nay, Pat không còn chạy Intel. Thay vào đó, anh đang hoạt động tại Playground Global, nơi anh đã chuyển sang giúp xác định và định hình thế hệ tiếp theo của công nghệ cứng và cá cược vật lý cứng. Nhưng theo nhiều cách, các chủ đề đều quen thuộc. Anh ấy vẫn đang suy nghĩ về tương lai của điện toán, anh ấy vẫn đang suy nghĩ về kiến trúc, sản xuất, phần mềm, mở rộng quy mô và anh ấy vẫn đang suy nghĩ về những ý tưởng mới nào có chiều sâu kỹ thuật và sự lãnh đạo quan trọng. Trong cuộc phỏng vấn, ông mô tả giai đoạn này của cuộc đời là tập trung vào những điều quan trọng, với những người mà ông thích, và nói rằng Sân chơi cho ông một cách để gần gũi với các công ty mà ông tin rằng có thể định hình ngành công nghiệp.

Quan điểm rộng hơn đó là điều làm cho cuộc trò chuyện này trở nên thú vị từ quan điểm của tôi. Đây không chỉ là một hồi tưởng về quá khứ của Pat, và nó cũng không chỉ là một cuộc trò chuyện về đầu tư mạo hiểm. Đó là một cuộc thảo luận với một người đã dành nhiều thập kỷ để xây dựng và dẫn đầu về điện toán cổ điển, và hiện đang hướng ra ngoài về các máy gia tốc AI, hệ thống luồng dữ liệu, mạng lưới linh hoạt, điện toán lượng tử và áp lực ngày càng tăng để suy luận hiệu quả hơn đáng kể. Pat lập luận với tôi rằng suy luận vẫn cần được cải thiện theo thứ tự độ lớn, rằng tương lai về cơ bản là không đồng nhất và những đột phá thực sự tiếp theo có thể đến từ việc kết hợp cái mà ông gọi là "bộ ba máy tính": hệ thống cổ điển, AI và lượng tử. Cho dù bạn có đồng ý với tất cả những điều đó hay không, đó là một quan điểm đáng được lắng nghe từ một người có kiến thức và kinh nghiệm của Pat.

Trong cuộc phỏng vấn này, chúng ta nói về những thay đổi khi một cựu Giám đốc điều hành Intel bắt đầu đánh giá các công ty khởi nghiệp thay vì lộ trình sản phẩm, cách ông nghĩ về bằng chứng, sự phù hợp với thị trường và đội ngũ lãnh đạo, lý do tại sao ông tin rằng ngành công nghiệp vẫn còn sớm trong việc xây dựng khối lượng công việc AI thực sự và khoa học, và nơi ông nhìn thấy các điểm áp lực tiếp theo trong tính toán, từ độ chính xác và khả năng phục hồi đến các liên kết quang học, máy luồng dữ liệu và tìm kiếm các kiến trúc vượt ra ngoài tầm nhìn hoàn toàn của von Neumann về thế giới.

Sau đây là bảng điểm của cuộc phỏng vấn video được nhúng ở trên. Các cụm từ đã được điều chỉnh một chút để cải thiện khả năng đọc.

Ian Cutress: Chúng tôi đang ở Playground Global, ngôi nhà mới của Pat. Tình hình thế nào rồi?

Pat Gelsinger:[[TAG_54] Tôi vừa bước sang tuổi 65, và tôi muốn nói rằng ở giai đoạn này của sự nghiệp, tôi muốn làm những việc quan trọng. Nếu họ thành công, điều đó sẽ tạo ra sự khác biệt với những người tôi thích. Sân chơi là nơi tôi có thể làm điều đó.

Tôi có khoảng 10 công ty mà tôi đang tham gia sâu vào ngay bây giờ. Tôi nằm trong hội đồng quản trị của hầu hết trong số đó, và tôi nghĩ rằng một số trong số này sẽ là các công ty định hình ngành công nghiệp. Nếu tôi có thể giúp xây dựng các công ty tuyệt vời với các đội ngũ lãnh đạo tuyệt vời trong giai đoạn này của sự nghiệp, điều này là tốt. Và cho đến năm nay, [mặc dù] tôi là một tân binh trong lĩnh vực đầu tư mạo hiểm, nhóm đã chấp nhận tôi và chúng tôi đang tạo ra sự khác biệt.

Ian Cutress: Bạn đã bao giờ thấy mình cuối cùng chuyển sang loại vai trò này chưa? Có một chút khó khăn để đi từ một vị trí công ty lớn bền vững vào liên doanh vốn.

Pat Gelsinger: Hãy nhớ rằng, tôi đã làm việc trong ngành này được 45 năm! Khi tôi rời Intel lần đầu tiên để đến EMC, theo đúng nghĩa đen, tôi đã nghỉ hưu vào một đêm và bắt đầu vào sáng hôm sau. Khi tôi chuyển từ EMC sang VMware, tôi thực sự đã làm cả hai công việc trong hai tuần. Khi tôi rời VMware để quay lại Intel, tôi đã làm cả hai công việc trong bốn tuần.

Đã 45 năm đáng kinh ngạc, vậy nên sau khi rời Intel, vợ tôi bước vào phòng làm việc của tôi theo đúng nghĩa đen vào ngày hôm sau sau khi có thông báo rời Intel và cô ấy nói: "anh vẫn chưa xong đâu". Tôi nghĩ điều đó có nghĩa là “đừng ở nhà quá nhiều”! Tôi đoán là tôi có hơi quá nhiều năng lượng!

Điều đó đã bắt đầu hành trình 100 ngày của tôi để tìm ra điều đó, tôi muốn làm gì tiếp theo? Và tôi đã phỏng vấn rất nhiều công ty mạo hiểm, công ty cổ phần tư nhân, nhiều vị trí CEO và vai trò chính phủ. Đó là lúc Chính quyền bước vào. Các vai trò ở trường đại học cũng vậy, và cuối cùng, tôi quyết định muốn tạo ra sự khác biệt, và Playground đứng đầu danh sách đó.

Còn có công ty Gloo của tôi, công ty công nghệ đức tin. Vì vậy, tôi đang chia thời gian của mình cho hai việc đó. Tôi muốn tạo ra sự khác biệt vĩnh viễn và tạo ra sự khác biệt trong tương lai của khoa học, đồng thời kết hợp cả hai điều đó lại với nhau. Đó là một vị trí khá tốt trong cuộc sống.

Ian Cutress: Tôi không thể tưởng tượng được có bao nhiêu người bước ra khỏi khu rừng để cho bạn lời khuyên trong giai đoạn tiếp theo?

Pat Gelsinger: Rất nhiều. Tất nhiên tôi cũng muốn lời khuyên của họ. Tôi có cảm giác giống như có 100 cuộc họp trong 100 ngày để tìm hiểu xem điều gì sẽ xảy ra tiếp theo - và chúng tôi ở đây một năm sau và mọi chuyện diễn ra khá tốt đẹp. Phần lớn trong số đó là chất bán dẫn, nhưng bạn biết đấy, tôi đang làm Alva Energy, nâng cấp hạt nhân. Tôi không biết gì về năng lượng hạt nhân. Bây giờ tôi cũng đang làm điều đó.

Tôi cũng đang học hỏi được nhiều điều. Tôi đang nghiên cứu về chất siêu dẫn, mối nối Josephson và những thứ tương tự. Nó giống như trong hệ sinh thái điện toán, nhưng ồ, đó là những bóng bán dẫn trông thực sự khác biệt so với những gì chúng ta nghĩ - cho đến hiện tại đang lo ngại về chất đông lạnh. Nó khiến tâm trí tôi hướng vào điện toán lượng tử - và đối với một anh chàng boolean kỹ thuật số trong suốt cuộc đời tôi, điều đó giống như bạn phải xoay não mình một góc 90 độ để suy nghĩ về các qubit cũng như cách chúng hoạt động và rối rắm cũng như cách bạn sử dụng chúng để tính toán. Vì vậy, đó là rất nhiều điều học hỏi đối với cá nhân tôi. Tôi nói rằng nỗi thất vọng duy nhất của tôi ở giai đoạn này của sự nghiệp là tôi không trẻ hơn 35 tuổi! Đây là thời điểm tuyệt vời nhất để trở thành một nhà công nghệ trong lịch sử nhân loại.

Ian Cutress: Vì vậy, trong tâm trí tôi, tôi đang nhìn thấy bạn tại bàn làm việc đang xem qua các tài liệu về các công ty khởi nghiệp tiềm năng đang cố gắng tìm ra công ty có điều gì đó độc đáo một chút.

Pat Gelsinger: Tôi đọc rất nhiều nên rất nhiều giấy tờ và đó là một phần của nó. Rất nhiều công việc đó được thực hiện bởi các cộng sự của chúng tôi, vì vậy tôi nghĩ rằng điều đó nghe có vẻ khá thú vị và họ sẽ tìm kiếm lời khuyên của tôi về cách nó phù hợp với ngành. Họ sẽ đi làm, chúng ta sẽ gặp nhau. Tôi thích đọc sách nhưng hơn thế nữa, tôi thích tương tác. Đối với tôi, nếu tôi có thể đọc sách trong 10 giờ hoặc gặp công ty trong một giờ thì một giờ đó sẽ có giá trị hơn.

Ian Cutress: Vì vậy, bạn thà học đại học còn hơn bài giảng?

Pat Gelsinger: Chà, đây không phải là bài giảng ở trường đại học. Đó là sự đặt câu hỏi, sự tương tác. Tôi muốn có một vài người thông minh ngồi vào bàn. Tôi muốn đặt câu hỏi và tôi muốn nghe câu hỏi của họ, cách họ trả lời và đó là phương pháp học tập tốt nhất của tôi. Nhưng vâng, ý tôi là, bộ não của tôi đang bị kéo căng ra theo nhiều chiều. Tôi đang tìm hiểu về công nghệ sinh học, cách ứng dụng chất bán dẫn vào khoa học sinh học.

Đó là cái mà tôi gọi là bộ ba điện toán - sự kết hợp giữa các hiệu ứng cổ điển, AI và lượng tử. I think that will be literally the problems that we will now be able to compute. Hầu hết mọi thứ mà chúng ta có thể diễn đạt bằng toán học giờ đây sẽ có thể tính toán được.

I mean you just have this powerful new tool coming over the horizon with quantum computing where many of those quadratic functions that were uncomputable before. Bây giờ họ kiểu như, ừ tuyệt, chúng ta hãy cùng giải quyết những phần đó của vấn đề.

Ian Cutress: Vậy làm thế nào để bạn chấp nhận thực tế là bạn không hoàn toàn xanh và hoàn toàn mới nhưng đây là những mức độ tự do mới để bạn khám phá, sau đó đánh giá xem liệu một công ty khởi nghiệp có thực sự đáng để đầu tư hay không? Có điều gì đó để nói đối với người đã dành 40 năm trong một không gian và sự bổ sung của họ vào đó thảo luận!

Pat Gelsinger: Bạn có ba câu hỏi. Một là nếu chúng ta có thể làm cho công nghệ hoạt động, liệu có bằng chứng thực tế không - chúng ta thích làm những thứ công nghệ khó. Vì vậy, thực sự có câu hỏi này: Công nghệ này có hoạt động không? Sau đó, bạn sẽ nói, được thôi, làm thế nào để nó tiếp cận thị trường, làm cách nào để chúng tôi đưa nó đến mức triển khai ở quy mô -? Sau đó, câu hỏi thứ ba là liệu chúng ta có nhóm để thực hiện việc đó hay không.

Với đội ngũ lãnh đạo, chúng ta có những nhà công nghệ xuất sắc đặt ra những câu hỏi khó: các cột mốc quan trọng là gì và cách chứng tỏ rằng chúng ta đạt được điều đó, thâm nhập thị trường. Nhân tiện, đó là một phần giá trị độc đáo của tôi. Tôi có thể gọi cho các CEO trong toàn ngành và nói, này, đừng để người này bị mắc kẹt ở đây với tư cách là một người cấp thấp nào đó khi bạn đánh giá nó - điều này quan trọng. Hãy cùng nhau làm việc để tạo sự khác biệt cho các sản phẩm, GPU, thành phần mạng, doanh nghiệp của bạn bằng cách sử dụng những sản phẩm này. Sự kết nối đó giúp ích khá nhiều cho số hai, thúc đẩy sự phát triển kinh doanh đó và đẩy nhanh nó vào thị trường.

Và sau đó, với 45 năm giữ vai trò lãnh đạo quan trọng, công việc của tôi là đào tạo các nhà lãnh đạo thành những CEO vĩ đại, những nhóm CXO tuyệt vời. Đôi khi tôi đưa ra cho họ một số phản hồi khá khó khăn! Một số người trong số họ là những nhà lãnh đạo giỏi nhưng không thể trình bày slide để cứu mạng mình. Được rồi, chúng tôi sẽ giúp bạn ít nhất trở thành một người thuyết trình tầm thường, bạn sẽ có thể làm được điều đó. Trong những trường hợp khác, họ là những người thuyết trình giỏi nhưng không phải là những nhà lãnh đạo giỏi. Làm thế nào để chúng tôi xây dựng đội ngũ lãnh đạo xung quanh bạn? Trong những trường hợp khác, chúng tôi phải chỉ cho họ cách bán hàng. Có tất cả những điều này liên quan đến việc xây dựng một công ty vĩ đại. Vì tôi đã đảm nhận những vai trò lãnh đạo lớn này nên tôi thực sự thích mang điều đó đến với các CEO. Nhưng điều khó nhất, Ian, tôi không có tay lái. Thỉnh thoảng, nó giống như [bắt chước nắm lấy bánh xe]!

Ian Cutress: Bạn có thể dẫn ngựa xuống nước phải không?

Pat Gelsinger: Vâng, đối với một số người trong số đó! Nhưng nó (công việc mới) cũng giúp tôi linh hoạt hơn rất nhiều. "Vậy, hãy cho tôi biết bạn giải quyết vấn đề này như thế nào? Trên bàn của tôi vào sáng thứ Hai vì tôi sẽ nghỉ cuối tuần và đưa cháu tôi đi trượt tuyết."

Ian Cutress: Tôi đã thấy một số điều kỳ diệu mà các bạn đã làm với người bạn tốt của chúng ta, Mark Wade tại Ayar Labs. Họ vừa thực hiện Series E. Cực kỳ ấn tượng và dường như họ hiện đã nhận được tài trợ từ mọi người.

Pat Gelsinger: Chà, tôi sẽ nói rằng có đặc điểm này khi bạn nhận được bảng điều khoản, ai đó sẵn sàng dẫn dắt vòng đấu, định giá vòng đấu và sau đó mọi người sẵn sàng tham gia. Và có một điều thú vị là - điều gì sẽ khiến con đập đó nghỉ?

Ian Cutress: Ý của bạn là theo nghĩa mọi người không muốn cấp vốn hay cuối cùng nó có thể bị đăng ký quá mức?

Pat Gelsinger: Mọi người đều ngồi quanh bàn, nhưng ai sẽ đặt bảng thuật ngữ chính cho vòng này? Ai sẽ định giá vòng này? Ai sẽ nói rằng tôi sẽ đặt số tiền lớn nhất vào vòng này? Và ngay khi có họ, hoặc có thể có hai người cùng dẫn đầu vòng đấu, thì những người khác sẵn sàng tham gia. Vòng này sẽ được hình thành. Chúng tôi sắp xem nó ngay bây giờ, chúng tôi cũng muốn trở thành một phần của điều đó.

Điều đó rất giống với trường hợp của Mark và Series E. Khi chúng tôi có bảng điều khoản dẫn đầu đó, nó gần như đã phá vỡ ranh giới một chút, sau đó là năng lượng được giải phóng của nhiều người khác muốn tham gia vòng thi và cả một số chiến lược nữa. Vì vậy, đối với tôi, khi tôi đang tìm hiểu trò chơi mạo hiểm, nếu chúng ta có thể gọi nó như vậy, thì có mạng lưới những người mà tôi tin tưởng sẽ cùng tôi dẫn đầu để hình thành các vòng đấu một cách kịp thời, bởi vì nếu chúng ta phải mất ba tháng để hình thành một vòng, thì đó cũng là ba tháng sau trên thị trường. Và tôi không muốn để một số công ty nổi tiếng nhất suy yếu khả năng cạnh tranh bằng cách không thúc đẩy họ phát triển một cách hiệu quả.

Ian Cutress: Nói chuyện với một số người trong vài tháng qua, kể từ khi Nvidia mua lại Groq, rất nhiều người đang huy động vốn đột nhiên nhận thấy rằng mọi việc trở nên dễ dàng hơn vào năm 2026. Bạn có thấy điều tương tự không?

Pat Gelsinger: Rõ ràng đó là chất xúc tác! Nvidia sẽ không mua lại mười công ty trong lĩnh vực đó - rõ ràng họ thiếu khả năng suy luận tối ưu và như tôi đã nói tại GTC năm ngoái trong buổi diễn trước, chúng ta cần cải thiện khả năng suy luận tốt hơn 10.000 lần. Không phải 10x, không phải 100x, 10.000 lần.

Ian Cutress: Đó là một dòng tiêu đề tuyệt vời! 10000x so với 10x. Nhưng như mọi khi, câu hỏi đặt ra là bằng cách nào?

Pat Gelsinger: Khi bạn nghĩ về nó, nó đang thay thế tìm kiếm. Giờ đây với OpenClaw, điều mà không ai trong chúng tôi có thể dự đoán được, mặc dù mọi người đều dự đoán về tác nhân. Nó chỉ chứng tỏ rằng được thôi, chúng ta phải cải thiện khả năng suy luận tốt hơn rất nhiều. “10.000x” của tôi là một con số mà tôi rút ra dựa trên một số phép toán về vị trí của tìm kiếm về năng lượng, khả năng tính toán, chi phí. Nhưng dù NVIDIA rất tự hào và đáng lẽ phải xoay quanh sự phát triển đáng kinh ngạc của GPU, họ phải nói rằng GPU rất tốt cho việc đào tạo, thật tuyệt vời cho một số hoạt động đào tạo kiểu thác nước về suy luận, nhưng nó không phải là chip suy luận được tối ưu hóa. Và điều đó đã dẫn họ đến (mua lại) Groq. Nhưng hiện có 20 công ty đang theo đuổi nhiệm vụ đó, đặt câu hỏi làm thế nào chúng tôi có thể tốt hơn gấp 10 hoặc 100 lần so với những gì Nvidia vừa mô tả LPU với thiết kế Groq.

Ian Cutress: Tôi phải nói với bạn, nhưng dạo này tôi đang theo dõi 150 [cười]. Đó là bất cứ điều gì từ giai đoạn tiền hạt giống cho đến IPO. Sự đa dạng của trọng tâm SRAM, luồng dữ liệu, mọi người nói về HBM5 và flash băng thông cao.

Pat Gelsinger: Tôi phải xem danh sách của bạn!

Ian Cutress: Khi tôi nhìn vào các công ty Playground đưa bạn vào thông cáo báo chí của họ, có vẻ như ngày nay rất nhiều vụ cá cược mà bạn đang thực hiện không phải của von Neumann. Lấy Snowcap làm ví dụ, một loại máy tính số 0 tuyệt đối. Đó có phải là nơi bạn thấy tương lai sẽ diễn ra hay đây chỉ là trò chơi “chúng ta phải tối ưu hóa cho mọi khối lượng công việc”?

Pat Gelsinger: Một phần trong đó là ngôn ngữ tôi đã sử dụng, tôi gọi là bộ ba điện toán. Chúng tôi luôn tin tưởng vào máy gia tốc. Tôi luôn tin tưởng vào các trình tăng tốc - cho dù đó là trình tăng tốc SIMD, trình tăng tốc SIMT, MIMD, các dạng khác về cách bạn xử lý các khối lượng công việc đó. Đối với tôi, kiến trúc theo nghĩa đó, cố gắng điều chỉnh thế giới thông qua lăng kính von Neumann, có nghĩa là tất cả khối lượng công việc đều trông giống von Neumann.

Ian Cutress: Một trường hợp 'Khối lượng công việc được xác định trong kiến trúc hay là kiến trúc được xác định trong kiến trúc khối lượng công việc?’

Pat Gelsinger: Theo nghĩa này, những gì chúng ta đang thấy và tôi nghĩ rõ ràng sự gia tăng của AI đã nói: “Này, các kiến ​​trúc khác nhau cho phép các khối lượng công việc khác nhau xuất hiện trên quy mô lớn”. Đó là điều khiến giai đoạn này trở nên thú vị, đột nhiên những khối lượng công việc tập trung vào dữ liệu đó, với các hàm ma trận chống lại chúng, có thể thực hiện những điều thực sự thú vị. Nhưng khối lượng công việc mới là vấn đề.

Tôi đã nói điều đó trước cả khi Jensen nói điều đó, trong một số cuộc tranh luận của chúng tôi. Vì vậy, khối lượng công việc mới là vấn đề quan trọng. Vấn đề là khối lượng công việc nào thú vị, giải quyết được những vấn đề độc đáo và tuyệt vời, sau đó là kiến ​​trúc nào tốt nhất để chạy khối lượng công việc đó. Không có gì bạn thấy ngày hôm qua ở GTC là không thể chạy trên CPU, phải không? Đó là vẻ đẹp của các loại máy von Neumann.

Ian Cutress: Bạn có thể chạy Jensen trên CPU không? Có thể anh ấy có một chút phép thuật ở đó nhưng tôi hiểu ý bạn.

Pat Gelsinger: Nó có thể chạy không hiệu quả và có thể mất nhiều thời gian. Như chúng tôi đã nói, có những thuật toán chỉ có thể chạy trên máy lượng tử. Nhưng thực ra là không, tôi có thể chạy chúng trên AI hoặc máy cổ điển, chỉ là chúng mất hàng tỷ năm và hết bộ nhớ.

Tôi không thể đạt được điều đó từ đây bằng kiến ​​trúc điện toán đó. Vì vậy, tôi thực sự nghĩ theo nghĩa đó, chúng ta sẽ thấy sự đa dạng hoặc tính không đồng nhất này của kiến ​​trúc máy tính là gì và hầu hết các vấn đề thú vị sẽ kết hợp chúng. Hôm qua, Jensen đã công bố CPU. Thật là một việc làm lạc hậu đối với anh ta! Tại sao chúng ta lại quay lại CPU?

Ian Cutress: Thật buồn cười, vì lúc bắt đầu thuyết trình, tôi không chắc bạn có nắm bắt được không, anh ấy nói CPU đã cũ. Đó là di sản. Và sau đó, như bạn nói đúng, anh ấy đã công bố CPU.

Pat Gelsinger: Tất nhiên là tôi đã nhận thấy điều đó! Mình là dân CPU, tất nhiên là mình để ý rồi! Vì vậy, trước tiên chúng ta sẽ dành một nửa bài phát biểu quan trọng để ném nó xuống gầm xe buýt, chúng ta không cần nó nữa. Sau đó, chúng tôi sẽ thông báo rằng chúng tôi hiện có sản phẩm tốt nhất vì chúng tôi cần nó.

Vậy đó là cái nào? Chà, câu trả lời là khối lượng công việc cần cả hai.

Có những thứ chạy rất tệ trên GPU. Nếu tôi có các chức năng liên quan đến luồng điều khiển thì chúng sẽ rất tệ trên GPU. Nếu-thì-khác cơ bản của bạn là một điều tồi tệ phải làm trên GPU đường truyền dài. Nó có thể chạy sáu chiều song song khác nhau, nhưng if-then-else không phải là một hàm song song. Vì vậy, theo nghĩa đó, tôi thực sự coi nó là một quan điểm không đồng nhất và đó là lý do tại sao tôi gọi nó là bộ ba của máy tính. Cổ điển, đó sẽ là luồng điều khiển, dựa trên công cụ, dựa trên phân tích, hệ điều hành, tất cả những thứ đó, nhiều thứ khác trên CPU. Sau đó, tôi sẽ có một loạt thứ tập trung vào dữ liệu và thuật toán sẽ hoạt động tốt trên AI. Và sau đó tôi sẽ có những thứ này chỉ hoạt động được nhờ một cỗ máy lượng tử, có thể áp dụng các Qubit vướng víu để giải quyết những vấn đề đó. Với điều đó, giờ đây chúng ta có thể mở ra rất nhiều khối lượng công việc mà ngày nay không thể tính toán được.

Ian Cutress: Tôi biết mọi người sẽ la hét trước ống kính vì ngày xưa chúng ta đã thảo luận về vấn đề này và người bạn tốt của bạn, Greg Lavender, là người đứng đầu về vấn đề này. Đó là chiến lược phần mềm. Bạn không thể cài đặt không đồng nhất mà không có phần mềm tấn công nó. Tôi luôn là người chỉ trích mạnh mẽ việc viết một lần và biên dịch theo mục tiêu, bởi vì nó không bao giờ hiệu quả như bạn cần. Chúng tôi biết khi làm việc với các công cụ siêu quy mô, họ sẽ khai thác từng phần trăm sức mạnh và hiệu quả từ mã. Và bạn không thể làm điều đó ở mức độ cao, nơi bạn có thể có hệ sinh thái không đồng nhất này.

Vậy… hỏi thì có vẻ hơi quá nhưng chúng ta có thể làm gì ở đây? Chúng tôi đã có các tiêu chuẩn về học máy, chẳng hạn như trên WindowsML và Intel đã cố gắng thực hiện điều đó với OneAPI cũng như mọi thứ khác, nhưng hiện tại dường như chưa có bất kỳ sự hợp nhất nào giống như chúng tôi đã có trong GPU.

Pat Gelsinger: Vâng, tôi nghĩ chúng tôi khá trừu tượng, trừu tượng, trừu tượng. Rồi đột nhiên chúng ta cần phải sụp đổ. Tôi nghĩ mọi người đều biết, cách đây hơn một năm, là thời điểm DeepSeek. Vâng, họ đã làm gì? Tôi sẽ nói rằng họ đã sụp đổ. Họ bắt đầu thực sự hiểu rõ chức năng của máy móc, tập trung vào cách sử dụng máy móc hiệu quả hơn nhiều.

Kỹ sư làm gì? Họ tạo ra kết quả tuyệt vời trong những hạn chế mà họ có. Đối với tôi, đó là một phần lý do khiến DeepSeek trở thành một thời điểm quan trọng như vậy, bởi vì họ đã đào sâu qua ngăn xếp, nói rằng chúng tôi thực sự biết điều gì đang xảy ra trong phần cứng, chúng tôi sẽ điều chỉnh các chức năng thuật toán của mình phù hợp với phần cứng mà chúng tôi có sẵn và có khả năng. Tôi nghĩ chúng ta sẽ thấy một số điều đó xảy ra lần nữa.

Tôi cũng nghĩ rằng một trong những công ty trong danh mục đầu tư của chúng tôi, NextSilicon, đang xây dựng một cỗ máy luồng dữ liệu có thể lập trình, đang nói "này, mọi chuyện đã trở nên quá phức tạp rồi." Chúng tôi phải tạo ra một sự trừu tượng nằm bên dưới một phương án phần cứng có thể lập trình tốt hơn, có khả năng tự cấu hình lại một cách tĩnh và động cả về cấu trúc liên kết mạng và tài nguyên điện toán theo cách hiệu quả nhất cho khối lượng công việc đang chạy hiện tại.

Như chúng ta đã thấy trong khối lượng công việc AI, các đặc điểm của khối lượng công việc thay đổi đáng kể. Tôi có đang trong giai đoạn điền trước không? Khi bạn trải qua các giai đoạn tính toán khác nhau, các GPU lớn đang bật rồi tắt và các đường ray điện nảy lên trên quy mô, các mạng đang bị quá tải và sau đó chúng bị bỏ hoang. Vì vậy, tôi nghĩ rằng phải có lớp khả năng lập trình này và đó là một phần lý do khiến chúng tôi khá hào hứng với NextSilicon.

Nhưng rõ ràng ngày nay chúng ta đang thiếu DRAM. Hãy tưởng tượng rằng, bốn năm kinh doanh DRAM vĩ đại, điều này chưa từng xảy ra trong lịch sử ngành phải không? Bây giờ bạn có nhu cầu logic và DRAM đặc biệt. Điều đó không bao giờ xảy ra trong ngành

Ian Cutress: Mọi người đều nói rằng chúng tôi đã quá quen với những bong bóng này trên các thị trường hàng hóa này. Và câu hỏi tôi được các nhà đầu tư hỏi rất nhiều và tôi chắc chắn là bạn cũng hỏi, đó là khi nào nó sẽ kết thúc?

Tôi không chắc chắn về bạn, nhưng tôi khó dự đoán kết thúc đó bởi vì trên thực tế, cách duy nhất để nó kết thúc theo quan điểm của tôi là nếu bằng cách nào đó đáy thoát ra khỏi thị trường.

Pat Gelsinger: Chà, ở một mức độ nào đó, bạn biết định luật khí lý tưởng, nghịch lý Jevon, dù bạn nhìn nó theo cách nào thì chúng ta cũng đang ở trong thời kỳ mở rộng điện toán của Promethean. Theo nghĩa này, khi tôi nghĩ OpenClaw rõ ràng đã trở thành một loại công cụ tăng tốc tiếp theo thì đột nhiên, bạn sẽ sử dụng bao nhiêu mã thông báo mỗi ngày với tư cách là một kỹ sư. Bởi vì, tôi sẽ chi 100.000 đô la cho token và tôi sẽ trả cho bạn mức lương 200.000 đô la. Điều đó trở nên cân bằng ở điểm nào?

Ian Cutress: Đó là lập luận mà tôi đã đưa ra. Bạn muốn đầu tư bao nhiêu vào một kỹ sư?

Pat Gelsinger: Bạn biết rằng hiện tại dường như chưa có điểm kết thúc nào trong đề xuất giá trị đó. Bây giờ rõ ràng như tôi đã nói chúng ta phải suy luận tốt hơn 10.000 lần. Tôi thực sự nghĩ rằng một số kiến trúc bộ nhớ điện toán này sẽ có những bước đột phá có ý nghĩa, giúp cho việc suy luận rẻ hơn đáng kể và không chỉ gấp 10 lần như chúng ta đã thấy từ Groq ngày hôm qua mà còn là 1000 lần hoặc 10.000 lần tốt hơn.

Ian Cutress: Bạn có thấy Thông báo của Taalas hồi đầu năm?

Pat Gelsinger: Không, tôi không theo dõi thông báo đó.

Ian Cutress: Vì vậy, họ đang thực hiện những gì trông giống như một thiết kế ASIC có cấu trúc. Vì vậy, bạn nướng các lớp kim loại giao tiếp, mô hình của bạn. Và họ đang nhìn thấy 10.000-14.000 token mỗi giây. Phong cách ASIC thuần túy, ASIC truyền thống theo định nghĩa. Tôi không chắc bạn cảm thấy thế nào khi mọi người gọi mọi thứ là GPU hay ASIC, bạn là người theo chủ nghĩa truyền thống.

Pat Gelsinger: Bạn biết đấy, cà chua [[TAG_368] thích nhận ra!

Pat Gelsinger: Vâng, nhưng suy cho cùng, sự chấp nhận của thị trường sẽ dựa trên mã thông báo trên giây, mã thông báo trên giây trên watt, khả năng thông lượng tổng hợp, độ trễ. Nó sẽ suy ra các kết quả kỹ thuật thực tế có thể đo lường được theo thời gian.

Ian Cutress: Vì vậy, lập luận của tôi chống lại điều đó luôn là việc bạn tạo ra bao nhiêu mã thông báo nếu mã thông báo của bạn vô dụng không quan trọng. Đó là về giá trị của một mã thông báo. Tôi chắc rằng bạn cũng đang thấy điều tương tự như tôi - khối lượng công việc lớn nhất có giá trị bằng mã thông báo cho đầu ra là mã - mọi người sẵn sàng trả tiền nếu bạn tăng tốc cho kỹ sư của mình. Hoặc tôi thường trích dẫn IBM vì họ có một doanh nghiệp tư vấn nơi họ tạo ra mã thông báo cho khách hàng của mình và họ có thể bán thêm và khách hàng chỉ thấy bạn biết việc giảm chi phí. Bạn có biết điều gì chúng tôi có thể làm để ngừng nói về những mã thông báo rác không?

Pat Gelsinger: Hãy để tôi không đồng ý với bạn một chút. Bây giờ tôi bắt đầu thấy quy trình làm việc của quy trình kinh doanh tác nhân rất có ý nghĩa. Ở nơi mọi người đang chuyển hướng, trên danh nghĩa, quy trình kinh doanh cổ trắng cấp thấp sẽ chuyển sang quy trình làm việc có tính chất tác nhân cao. Đối với tôi, nơi tôi thực sự đang đặt các tác nhân để giải quyết mọi việc, điều đó giúp tôi làm việc hiệu quả hơn, có khả năng mở rộng hơn. Nhân tiện, đó chính là nguyên nhân dẫn đến sự sụp đổ toàn bộ SaaS.

Khi mọi người bắt đầu thấy, “ồ, điều gì sẽ xảy ra với Salesforce của tôi, Oracle của tôi”, tất cả những điều đó cũng bắt đầu thay đổi. Và những điều đó rất thực tế. Tôi nghĩ điều đó có lẽ cũng sẽ trở thành con đường dẫn AI đến hầu hết các khối lượng công việc của doanh nghiệp - một khi chúng tôi giải quyết được các vấn đề bảo mật và mọi người cảm thấy thoải mái với nơi họ đang chạy, cho dù đó là tại chỗ hay trên đám mây hay mô hình bảo mật là gì, tôi nghĩ điều đó rất hiệu quả.

Tôi thực sự nghĩ rằng sẽ luôn có một chút "mã thông báo của tôi khác với mã thông báo của bạn!", vì vậy sẽ có câu hỏi "mã thông báo thực sự là gì?" Nhưng việc đo điểm chuẩn tốt sẽ giúp chúng ta giải quyết vấn đề đó theo thời gian. Tôi đã đạt được nhiều tiêu chuẩn trong sự nghiệp của mình hơn mức mà hầu hết mọi người từng nghĩ đến. Có cụm từ đó, 'có sự dối trá, dối trá và điểm chuẩn', nhưng bạn vẫn luôn tìm kiếm những số liệu tốt nhất cho phép chúng tôi suy ra sự khác biệt về phần cứng. Điều đó sẽ trở nên khó khăn hơn vì chúng ta cũng đã đề cập đến các kiến ​​trúc không đồng nhất. Vai trò của điểm chuẩn tốt sẽ trở nên quan trọng hơn trong giai đoạn tiếp theo này.

Nhân tiện, nó sẽ rất quan trọng vì mọi người sẽ đưa ra các quyết định về vốn hàng tỷ hoặc hàng chục tỷ đô la dựa trên công việc đó. Vì vậy, nó sẽ nhận được nhiều hơn, nhưng không kém phần quan trọng, vì nếu không, tôi sẽ xây dựng các trung tâm dữ liệu tạo ra các mã thông báo tồi tệ.

Ian Cutress: Tôi nghĩ chúng ta đã bắt đầu gọi nó là "tiếp thị chuẩn". Chà, tùy thuộc vào biểu đồ bạn nhận được từ nhà cung cấp!

Pat Gelsinger: Hãy nhớ rằng mã của tôi nằm trong tiêu chuẩn SPEC, phải không? Một trong những tiêu chuẩn đáng kính nhất mọi thời đại. Bạn biết đấy, mã của tôi vẫn còn ở đó.

Ian Cutress: Vào năm 2006 hay 2017?

Pat Gelsinger: Có, tất cả, ngay từ những ngày đầu tiên của SPECint, mã của tôi đã ở đó.

Ian Cutress: Vậy bài kiểm tra nào, bài kiểm tra nào kiểm tra phụ?

Pat Gelsinger: Chà, nếu bạn nhìn vào điểm chuẩn SPEC, nếu bạn nhìn, dòng cà phê espresso - đó là của tôi, được liên kết với nó, chúng tôi có luồng trình biên dịch - đó là mã của tôi mà chúng tôi đã sử dụng trong trình biên dịch khi chúng tôi thực hiện lần đầu. Tôi nghĩ tôi cũng có cái thứ ba trong đó.

Ian Cutress: Bạn có tin tưởng mình sẽ làm điều đó lần nữa không?

Pat Gelsinger: Ồ trời ơi, không! Vào thời điểm đó nó thật tuyệt vời. Tất nhiên, hôm nay khi mọi người đưa cho tôi những con số đó, tôi nghĩ chúng thật tệ, phải không!? Có vẻ như mọi người đang cố gắng phá vỡ kích thước bộ đệm, v.v. vào thời điểm đó. Ngày nay, nó không còn là một chế độ xem hợp lệ nữa. Vì vậy, tôi sẽ hét vào mặt các kỹ sư của chúng tôi trong bốn năm cuối cùng làm việc tại Intel khi họ cho tôi xem số SPECint hoặc số tỷ lệ SPECint. Mã đó quá cũ nên nó đã bị tra tấn đến mức bị lưu giữ trong bộ nhớ đệm. Không còn quan điểm có ý nghĩa về hiệu suất hệ thống nữa.

Ian Cutress: Có một cuộc tranh luận nhỏ ở đây vì tôi sẽ nói chuyện với Arm và họ vẫn coi trọng SPEC2006 vì thị trường nhúng. Thị trường nhúng vẫn dựa vào nó. Nhưng tôi hoàn toàn hiểu bạn điểm.

Ian Cutress: Quay lại một chút khi chúng tôi có các thiết lập tác nhân này, tôi thường thấy rằng rất nhiều người đang chơi với nó nhưng có vẻ như đó là cách triển khai rất cá nhân nhằm cải thiện mọi người quy trình làm việc của họ. Tôi thực sự khó biết nó sẽ cung cấp nó ở đâu trên quy mô lớn - và loại khối lượng công việc duy nhất mà tôi thấy nơi nó thực sự được áp dụng trên quy mô lớn là vì những người bạn tốt của chúng tôi tại Synopsys và Cadence đang dựa vào nó nhiều hơn hầu hết những người khác.

Ian Cutress: Vậy làm cách nào để chúng tôi thu hẹp khoảng cách đó? Đó chỉ là chuyện thời gian hay chỉ là sự quen thuộc điều gì?

Pat Gelsinger: Đó là một nơi tuyệt vời để bắt đầu - vì vậy hãy cứ nói rằng điều đó thật tuyệt vời. Nhưng có rất nhiều quy trình kỹ thuật khác ngoài điều đó, trong khoa học vật liệu, CFD, và bây giờ chúng tôi lo lắng về siêu âm, vì vậy, có rất nhiều điều tuyệt vời mở ra trong không gian EDA rộng lớn hơn, không chỉ thiết kế chip.

Các vụ nổ đang xảy ra trong kỹ thuật sinh học - giờ đây, bạn đã tạo ra các cấp độ có độ phức tạp cao hơn khi bắt đầu xem xét các mô hình phân tử ba chiều. Bạn không thể tạo ra sự đơn giản hóa 2D đẹp đẽ như bạn có thể làm trong nhiều quy trình thiết kế chip.

Vì vậy, tôi nghĩ chúng ta đang ở giai đoạn đầu của những quá trình này chứ chưa phải ở giai đoạn gần kết thúc. Và tôi thực sự nghĩ rằng mỗi thứ trong số này, khi bạn mở một cái, ai đó sẽ là người nhảy về phía trước và sau đó điều xảy ra giống như những con gián - có một ít thức ăn ở góc đó và nhiều đổi mới trong ngành khác sẽ diễn ra theo hướng đó.

Ian Cutress: Dựa trên kiến thức nền tảng của bạn và nó liên quan một chút đến kiến thức nền tảng của tôi về phía HPC, tôi nói một gần như rất nhiều người ở đó hàng tuần và họ cảm thấy thất vọng vì toàn bộ quá trình học máy. Đặc biệt khi chúng tôi nhận thấy độ chính xác 64-bit đang bị giảm đi trong các bộ tăng tốc truyền thống và tôi biết rằng nhiều người trong số họ cảnh giác với mô phỏng 64-bit ở phía 8-bit. Bạn có tin vui nào cho họ không? Hoặc bất kể ý kiến ​​của bạn về vấn đề đó là gì?

Pat Gelsinger: Vâng, có một vài suy nghĩ. Ý tôi là, khi mọi người bắt đầu nói chuyện với tôi về BF4 (4-bit brainfloats), tôi đã nghĩ, bạn đang nói về cái gì vậy? Bạn biết đấy, tôi đã lo lắng.

Tôi lo lắng liệu 64 bit có đủ tốt hay không. Chúng tôi cần các chế độ 80 bit mà chúng tôi đưa vào IEEE854 để có độ chính xác. Bây giờ chúng ta đang nói rằng bốn bit là đủ tốt. Và tôi nghĩ ngay cả ở đó, mọi người đang làm những công việc thú vị, nhưng điều họ nhận thấy là, các mô hình thực sự không ổn định cho lắm khi bạn đạt được độ chính xác thấp đến mức đó. Vì vậy, các bit hữu ích dường như có nhiều hơn trong phạm vi 8 đến 16 bit đối với hầu hết các công việc mô hình. Tôi không phải là chuyên gia về mô hình về vấn đề đó nhưng họ chạy một số điểm chuẩn ở mức 4 bit, nhưng thực tế là hầu hết các máy không thực sự hoạt động ở đó. Việc mô phỏng 64 bit trong môi trường 16 bit rất khác so với việc nói rằng chúng tôi sẽ thực hiện điều đó trong môi trường 4 bit.

Nhưng tôi thực sự nghĩ rằng khi chúng ta chuyển sang các giai đoạn tiếp theo của khoa học chứ không chỉ thực hiện hiệu suất mô hình ngôn ngữ lớn, khi chúng ta chuyển sang giai đoạn tiếp theo của khoa học, nơi LLM gần như trở thành nút lá chứ không phải nút tính toán cốt lõi, bạn sẽ quay lại lo lắng rất nhiều về độ chính xác. Vì vậy, tôi nghĩ trong vài năm tới sẽ có sự trả thù của những người HPC!

Bởi vì bây giờ khi tôi muốn bắt đầu sử dụng LLM trong bối cảnh CFD cho máy bay hoặc thiết kế siêu thanh của mình, tôi sẽ kết hợp những thứ này lại với nhau và tôi sẽ không thể từ bỏ độ chính xác cho phần khối lượng công việc này. Mặc dù phần LLM có thể hoàn toàn hài lòng khi chạy trên máy BF8, nhưng tôi sẽ cần cả hai. Vì vậy, tôi nghĩ rằng giai đoạn tiếp theo của ứng dụng AI sẽ ngày càng tập trung vào lĩnh vực khoa học, ngày càng theo ba chiều chứ không phải trong các cách biểu diễn ngôn ngữ phẳng hơn. Và kết quả là, tất cả việc theo đuổi việc đạt tới 4 bit, 2 bit, v.v., tôi nghĩ một số trong số đó sẽ vô ích, bởi vì các máy thực sẽ kết hợp những thứ đó lại với nhau theo cách tập trung hơn nhiều trong khối lượng công việc.

Bây giờ có lẽ tôi chỉ đang cố thuyết phục bản thân rằng tất cả công việc khó khăn mà tôi đã làm trên dấu phẩy động 64-bit và 32-bit sẽ trở thành hiện thực! Nhưng tôi nghĩ nó dựa trên quan điểm về khối lượng công việc. Giai đoạn tiếp theo không phải là thực hiện nhiều mô hình hóa ngôn ngữ hơn mà là mô hình hóa khoa học nhiều hơn và khi bạn tiếp cận với khoa học, tôi cần độ chính xác thực sự để xem xét nhiều lĩnh vực thuật toán đó. Một lần nữa, nó lại quay trở lại với khối lượng công việc.

Ian Cutress: Khi nói chuyện với một số người vận hành siêu máy tính của trường đại học, họ nói rằng do giá của các máy gia tốc ngày nay và nhu cầu cao nên họ gần như thấy điện toán đám mây có hiệu quả chi phí cao hơn. Nếu có một điều bạn không mong muốn thì đó là một sinh viên vô tình làm tắc nghẽn hàng nghìn GPU trên đám mây bằng mã xấu. Tôi nghĩ họ đang gặp khó khăn và như bạn đã đề cập trước đây. Bạn biết đấy, những người bạn của chúng tôi tại NextSilicon đang cố gắng giải quyết một phần vấn đề đó. Tôi nghĩ có một cộng đồng thực sự muốn có nhiều tình yêu hơn.

Pat Gelsinger: Tôi cũng nghĩ vậy. Hãy nhớ rằng, NVIDIA đã bắt đầu hành trình thâm nhập AI thông qua cánh cửa HPC. Vì vậy, tôi nghĩ rằng sẽ có khoa học tốt được thực hiện ở đó. Tôi nghĩ Phòng thí nghiệm quốc gia rất quan trọng. Tôi nghĩ ở đây một số chương trình của chính phủ rất quan trọng và những người như NextSilicon tôi nghĩ sẽ hữu ích. Nhưng tôi nghĩ cần phải có nhiều công việc kết nối hơn.

Tôi nói đùa rằng NVL72 là một tuyệt tác kỹ thuật và là một cơn ác mộng trong sản xuất, phải không? Làm thế nào để bạn xây dựng những thứ đó, mở rộng quy mô chúng? Bạn đang đạt đến giới hạn của đồng, chúng tôi đã thấy một loạt các cuộc trò chuyện quang học. Tôi nghĩ chúng ta cần các mô hình mới trở thành mạng linh hoạt, giống như chúng ta đang làm với Delos Data, để tạo ra sự linh hoạt hơn trong mạng cơ bản, bởi vì chúng ta không thể có tỷ lệ thất bại như hiện nay đối với các cấu hình siêu lớn này.

Vậy thì bạn chỉ đang dành toàn bộ thời gian của mình để khởi động lại, làm lại hoặc kiểm tra điểm, đúng không? And that’s not a computing architecture suitable for a lot of the workloads mà chúng tôi muốn đạt được. Vì vậy, tôi thực sự nghĩ rằng một số điều trong số này sẽ đưa chúng ta chuyển sang quang học nhanh hơn, chuyển chúng ta một cách triệt để hơn sang các mạng linh hoạt, quay trở lại hoàn toàn hơn với các máy luồng dữ liệu với đầy đủ độ chính xác. Và tất nhiên, sau đó chúng tôi sẽ thực hiện những thứ cấp tiến như Snowcap, tốt hơn gấp 1000 lần.

Ian Cutress: Tôi sẽ nói chuyện với những người như IBM với bộ xử lý Z và sau đó là một số người chơi ô tô và họ nói về khả năng phục hồi như một yếu tố rất tập trung vào phần cứng. Tuy nhiên, với Delos Data và các dữ liệu khác, chúng tôi thấy nó giống như một ứng dụng phần mềm trên phần cứng. Có sự cân bằng hợp lý không?

Pat Gelsinger: Tôi nghĩ khối lượng công việc lại là yếu tố quyết định. Theo nghĩa đó, nếu phần mềm giả định phần cứng bị lỗi và đã tích hợp khả năng phục hồi vào lớp phần mềm thì phần mềm là câu trả lời đúng. Nhưng trên thực tế, nếu có rất nhiều khối lượng công việc, thì điểm khác biệt giữa máy ảo và máy Kubernetes là ai sẽ đảm nhiệm khả năng phục hồi? Trong VM, tôi giả sử có phần cứng và tôi sẽ chạy bất kỳ phần mềm nào bao gồm cả vùng chứa. Ở góc nhìn ngược lại, tôi chỉ có thể chạy phần mềm được đóng gói vì tôi không cho rằng khả năng phục hồi của phần cứng. Và đối với nhiều thứ, phần cứng có khả năng phục hồi tốt hơn, phải không? Tôi có thể thấy lỗi bộ nhớ, tôi có thể sửa lỗi bộ nhớ, tôi có thể thấy lỗi liên kết...

Ian Cutress: Nhưng nó tốn rất nhiều tiền mà tôi có thể chi cho người khác ALU...

Pat Gelsinger: Bạn chắc chắn có thể làm được và tôi nghĩ bây giờ khi chúng ta đang xem xét công nghệ học máy và tỷ lệ lỗi mà chúng tôi đang thấy, chúng tôi cần có khả năng phục hồi cao hơn trong phần cứng. Nó không còn đủ khả năng phục hồi đối với một số cụm có kích thước cực kỳ lớn mà chúng ta đang thấy xuất hiện. Vì vậy, tôi không nghĩ có một câu trả lời chung cho tất cả câu hỏi đó. Tôi thực sự thích quan điểm đồng thiết kế của Jensen ở đây, bởi vì có một số điều mà tôi nghĩ sẽ được thực hiện tốt hơn trong khả năng phục hồi phần mềm, nhưng có rất nhiều thứ mà bạn không được để những người phần cứng lo lắng. Bạn sẽ xây dựng phần cứng năm số chín. Bạn sẽ có thể chứng minh tỷ lệ sai sót từ 10 đến 12, 10 đến 14. Và cho đến khi cấu trúc vật chất của bạn chứng minh được điều đó, hãy quay lại phòng thí nghiệm và hoàn thành công việc kỳ lạ của bạn, phải không? Để chứng minh điều gì đó mà tôi thực sự có thể áp dụng cho thế hệ tiếp theo.

Ian Cutress: Lần trước chúng tôi đã ghi lại một trong những điều này, đó là tại Intel Foundry Connect, tôi chắc rằng bạn còn nhớ. Tất cả đều là về Năm Nút trong Bốn Năm. Những ngày này bạn dành bao nhiêu thời gian để suy nghĩ về công nghệ đóng gói và đúc thế hệ tiếp theo?

Pat Gelsinger: Rõ ràng là tại Global, chúng tôi có đầu tư vào Xlite nên tôi đang dành nhiều thời gian cho cách chúng tôi xây dựng thế hệ tiếp theo. Hay như tôi gọi, đánh thức định luật Moore sau giấc ngủ ngắn..

Ian Cutress: Vậy nó chưa chết?

Pat Gelsinger: Không, hoàn toàn không! Tôi nghĩ chúng ta đã tạm dừng hoạt động kinh tế vì bóng bán dẫn vẫn chưa hề rẻ hơn. Tôi vẫn có thể xây dựng thêm chúng, nhưng chúng không còn rẻ nữa. Và chúng không còn là một công cụ mạnh mẽ như trước nữa. Điều đó có nghĩa là Xlite đang mang đến nguồn sáng tốt hơn cho EUV, cho phép chúng ta nghĩ xa hơn ánh sáng 13,5nm ngày nay, di chuyển và giải quyết các ngẫu nhiên, sự phân cực...

Ian Cutress: Bạn thực sự nghĩ rằng sẽ có thứ gì đó ít hơn thế 13,5nm?

Pat Gelsinger: Chắc chắn rồi!

Ian Cutress: Tôi nghĩ là tôi không đồng ý.

Pat Gelsinger: Ồ tại sao bạn không đồng ý?

Ian Cutress: Tôi không nghĩ mình sẽ thấy điều gì ngoài EUV trong đời. Nhờ tính ngẫu nhiên, nhờ năng lượng!

Pat Gelsinger: Ồ, nhưng chúng ta có thể sử dụng, với tia laser điện tử tự do, tôi có thể cung cấp cho bạn nhiều photon hơn, phải không?

Ian Cutress: Có, nhưng xét về mặt làm cho nó khả thi về mặt thương mại ở quy mô lớn?

Pat Ca sĩ Gel: Tuyệt đối, không một chút do dự nào trong tâm trí tôi. Chúng tôi sẽ thực hiện điều đó trong thập kỷ tới. Tuyệt đối là như vậy. Và cho dù nó có ở phạm vi 7nm hay ở phạm vi 4nm thì chắc chắn sẽ có bước sóng ánh sáng thế hệ tiếp theo. Nó sẽ ở mức sức mạnh cao hơn rất nhiều. Laser điện tử tự do có thể tạo ra 2000, 3000, 4000 watt năng lượng được cung cấp, cho phép bạn giảm triệt để ngẫu nhiên. Ngay cả khi bạn chỉ áp dụng điều đó cho 13,5nm, bạn sẽ giành được chiến thắng lớn về đặc tính năng suất. Tôi sẽ có thể chuyển từ tạo khuôn đôi sang tạo khuôn đơn, nhờ đó tôi đạt được hiệu quả cao hơn trong hiệu quả sử dụng vốn của mình.

Ian Cutress: Nhưng nếu bạn không thể phản ánh, và điều đó có nghĩa là bạn phải quét bánh bán dẫn theo chiều dọc để thực hiện nó.

Pat Gelsinger: Này, sắp có những cấu trúc vật liệu mới mà chúng tôi sẽ đổi mới. Vì vậy, bạn biết đấy, bạn hoàn toàn hoài nghi về sự tiến bộ của khoa học và vật liệu mới. Chuyện này sẽ rất hồi hộp.

Ian Cutress: Không phải đâu, tôi là người hoàn toàn hoài nghi - tôi chỉ đang nghiên cứu khoa học vật chất của mình thôi nền.

Pat Gelsinger: Được rồi, đối với khán giả của bạn ở đây, bạn và tôi sẽ đặt cược ngay bây giờ rằng chúng ta sẽ thấy các bước sóng dưới 13,5nm trong thập kỷ tới trong sản xuất triển khai.

Ian Cutress: Được rồi, trong sản xuất hàng loạt, vâng, một đô la luôn là một lựa chọn hợp lý. Tôi luôn đặt cược một đô la.

Pat Gelsinger: Vâng, bạn biết đấy, hãy chọn chai rượu vang yêu thích của bạn hoặc thứ bạn yêu thích, bạn biết đấy, bất kể đó là gì vì bạn đang trả tiền cho tôi.

Ian Cutress: Chúng ta sẽ xem!

Ian Cutress: Gần đây, chúng tôi thấy một công ty khởi nghiệp hứa hẹn cái mà họ gọi là X-quang và tôi đang tính toán và video về nó có thể thực sự đã xuất bản trước đó vì chúng tôi vừa mới hoàn thành lần cắt cuối cùng. Tôi đã dành một giờ để tính toán xem bạn cần có bao nhiêu photon so với EUV để sử dụng hiệu quả cũng như để quét và cách bạn tạo ra số lượng đó. Một máy EUV sẽ thực hiện 150 tấm wafer mỗi giờ, theo từng lớp, và công suất tốt nhất mà tôi có thể có được một synchrotron để thực hiện trên tất cả các đường truyền tia là 40 tấm wafer mỗi ngày. Mỗi ngày!

Pat Gelsinger: Được rồi, laze điện tử tự do, chúng tôi tin rằng chúng tôi sẽ có thể cung cấp liều lượng ở mức năng suất tối đa, tương đương hơn 2.000 watt, so với 500 hoặc 600 watt hiện nay ở thế giới Máy EUV. Họ vừa công bố 1.000 watt. Vì vậy, chúng tôi tin rằng chúng tôi có thể tiến xa hơn rất nhiều. Và cả độ tinh khiết quang phổ của laser điện tử tự do - thay vì thiếc bắn tung tóe như EUV, chúng tôi cũng đang tạo ra các nguồn sáng có độ chính xác cao. Đây là một công nghệ khá kỳ diệu nên đó là một ví dụ.

Ian Cutress: Một câu chuyện nhỏ, tôi đã tìm thấy nhà cung cấp thiếc cho ASML và họ không cho tôi biết bất cứ điều gì! Tôi đã liên hệ với nhà cung cấp và cuối cùng bạn biết rằng bạn đang sử dụng ít hơn gam mỗi ngày trong máy EUV. Vì vậy, phần rẻ nhất của máy là hộp thiếc.

Pat Gelsinger: Vì vậy, tôi chắc chắn nghĩ rằng thế hệ tiếp theo sẽ sáng sủa. Chúng tôi thấy rằng ánh sáng cũng hỗ trợ nhiều khía cạnh khác của chất bán dẫn, các hình thức đo lường mới, các hình thức đóng gói mới. Tôi nghĩ nó sẽ bắt đầu toàn bộ quá trình phát triển thiết bị cũng như phát triển vật liệu mới cho công nghệ khúc xạ khối, các dạng hóa học mới cũng có thể được cải thiện. Nếu tôi cung cấp cho bạn nhiều photon hơn, tôi sẽ có thể chuyển sang các điện trở mạnh hơn, bản thân chúng có lợi ích tự nhiên, không chỉ về mặt hóa học tiếp theo, khi tôi chuyển sang bước sóng ánh sáng 4,5nm. Vì vậy, tôi là người lạc quan ở đó. Và tất nhiên, khi chúng ta thấy những khoản đầu tư vốn đặc biệt vào cấp độ máy móc ngày nay, tôi nghĩ mọi người sẽ bắt đầu thấy "Ồ, có giá trị thực sự ở một số lớp quan trọng vượt xa điều đó."

Ian Cutress: Đây là một trong những điểm quan trọng khác của tôi và tôi muốn trích dẫn bạn biết đấy, công việc được thực hiện trên tấm wafer 450mm, quá trình chuyển đổi 18 inch. Bạn biết đấy, cũng như tôi làm giữa IBM, Intel và những công ty khác, toàn bộ tập đoàn này đã cùng nhau giải quyết vấn đề và sau đó ngành quay lại và nói, vâng, nhưng chúng tôi sẽ tiêu tốn hàng nghìn tỷ đô la để chuyển đổi, vì vậy chúng tôi sẽ không làm vậy. Tôi có một bức ảnh tuyệt đẹp chụp tôi đang cầm một trong những tấm wafer 18 inch đó và tôi hỏi IBM, tôi có thể lấy nó không? Và sau đó chúng tôi nhận ra rằng có thể có những hạn chế xuất khẩu đối với nó. Bạn có nghĩ về điều đó khi bạn biết mình đang xem xét giai đoạn tiếp theo của chất bán dẫn không?

Pat Gelsinger: Ồ, chắc chắn rồi, bạn phải nghĩ đến việc áp dụng. Điểm chèn trong chuỗi cung ứng số lượng lớn, yêu cầu về vốn để chuyển nó sang triển khai số lượng lớn là gì, mô hình kinh doanh nào sẽ được liên kết với nó. Một trong những điều thú vị với mô hình kinh doanh Xlite là chúng tôi sẽ chuyển sang sử dụng photon dưới dạng dịch vụ.

Ian Cutress: Ồ không! Điều đó nghe thật khủng khiếp!

Pat Gelsinger: Tôi gọi đó là Chúa đã phán: "Hãy có ánh sáng" phải không? Ánh sáng như một dịch vụ. Và cũng giống như ngày nay, bạn có nguồn cung cấp hóa chất bên ngoài nhà máy và các trạm biến áp năng lượng bên ngoài nhà máy, bạn sẽ có các trạm biến áp nhẹ bên ngoài nhà máy. Nó sẽ trở thành một tiện ích đi vào fab. Và điều đó mang lại rất nhiều lợi ích phải không? Tôi sử dụng các nguồn vốn khác nhau để đạt được điều đó, tôi không tạo gánh nặng cho nhà máy về các yêu cầu về vốn. Ngoài ra, đó là cuộc sống rất dài. Tôi có thể tiếp tục nâng cấp tia laser điện tử tự do. Tôi có thể gắn nó vào nhiều loại thiết bị khác nhau, thiết bị đo lường, thiết bị đóng gói, thiết bị in thạch bản.

Ian Cutress: Giả sử bạn có thể uốn cong nó?

Pat Gelsinger: Ồ vâng, không khó lắm phải không? Sự cố chăn thả, gương và những thứ khác là những công nghệ khá mạnh mẽ. Vì vậy, chúng tôi thấy điều này đang bước vào giai đoạn tiếp theo trong quá trình bạn xây dựng năng suất cao hơn rất nhiều trong ngành công nghiệp thiết bị vốn đắt đỏ nhất trên trái đất, chất bán dẫn. Chúng ta phải mang lại hiệu quả sử dụng vốn cho ngành bán dẫn nếu muốn tiếp tục mở rộng mạnh mẽ như Định luật Moore đã cho phép. Nó đã chợp mắt một lát và bây giờ chúng ta sẽ đánh thức nó khỏi giấc ngủ.

Ian Cutress: Tôi thấy sự phân đôi thú vị này ở đây, bởi vì một mặt bạn vẽ nên một bức tranh rất sống động về tương lai của vị trí của chúng ta trong vòng bán kết, cho dù đó là kiến ​​trúc hay sản xuất. Nhưng đó cũng là 'giải quyết các vấn đề trong ngày', phải không? Đó là nơi kinh doanh. Việc đầu tư vào bầu trời trong xanh của bạn là rất tốt, nhưng trên thực tế, bạn vẫn cần kiếm tiền ngay hôm nay chứ không chỉ ngày mai. Bạn có nhận thấy rằng bây giờ, trong giai đoạn mới này trong sự nghiệp của mình, bạn đang ưu tiên cái này hơn cái kia không?

Pat Gelsinger: Chà, tôi luôn là một chàng trai công nghệ - một chàng trai công nghệ sâu. Vì vậy, tôi bị thu hút bởi những dự án 10 năm đó. Nhưng tôi cũng nhận ra rằng mình phải có một danh mục đầu tư mà các nhà đầu tư có thể xem xét và chúng tôi cũng có những đối tác hạn chế. Vì vậy, tôi cần một số thứ được rồi, đây sẽ là chiến thắng trong hai hoặc ba năm để giải quyết vấn đề ngày nay.

Một công ty như PowerLattice mà chúng tôi đã công bố, công ty đó sẽ hoạt động nhanh hơn nhiều vì đó là vấn đề ngày nay. Và một số công ty liên quan đến quyền lực khác, tôi nghĩ những công ty đó sẽ có chu kỳ từ hai đến ba năm, điều này sẽ giúp tôi có chút thời gian để thực hiện chu kỳ 10 năm của mình. Nhưng ngay cả ở đó, một công ty như Snowcap, tôi nghĩ chúng ta sẽ có những trường hợp sử dụng thương mại thực sự trong vòng hai đến ba năm tới. Điều ấn tượng như logic siêu dẫn là thực tế là các vệ tinh hoạt động trong không gian 4 Kelvin. Nói rằng tôi có chất siêu dẫn 2 hoặc 4 Kelvin, đó là một loại môi trường xung quanh tự nhiên và tôi không tạo ra bất kỳ không gian nào nên tôi không phải tỏa nhiệt. điều đó thực sự khá tốt.

Ian Cutress: Chà, hay bất cứ thứ gì bạn tỏa ra chiếm tỷ lệ lớn hơn trong số những gì có thể ảnh hưởng đến nó?

Pat Gelsinger: Đúng vậy, điều đó khá thông minh về mặt đó.

Ngoài ra, mọi dự án lượng tử sẽ muốn có nhiều thứ hơn nằm trong phạm vi nhiệt độ đông lạnh. Vì vậy, tất cả các dự án đó sẽ muốn nhiều hơn những gì chúng tôi đang làm với Snowcap và có một số vấn đề thú vị rất phù hợp với logic nhỏ hơn. Tất cả các vấn đề về thông tin tín hiệu, mang lại cho tôi phạm vi tính toán nhỏ hơn mà tôi không cần nhiều bộ nhớ, chúng sẽ phù hợp hoàn hảo với nó.

Vì vậy, tôi nghĩ rằng sẽ có những ứng dụng thương mại tuyệt vời ngay cả trước khi chúng ta đạt được những thắng lợi lớn trong việc tạo ra các trung tâm suy luận AI có hiệu suất năng lượng hiệu quả hơn 1000 lần so với hiện nay. Đó là chén thánh, nhưng có một số cột mốc thực sự tốt đẹp trên đường đi thương mại hóa.

Ian Cutress: Vậy cần những gì để lọt vào tầm ngắm của Pat Gelsinger?

Pat Gelsinger: Chà, là người cực kỳ thông minh, Phải? Những người đã thực sự giải quyết các vấn đề, như nhóm Snowcap, họ đã làm việc về vấn đề đó trong 20 đến 30 năm, trong giới học viện hoặc phòng thí nghiệm quốc gia. Họ có kiến ​​thức chuyên môn thực sự sâu sắc về những vấn đề có ý nghĩa. Nếu chúng ta giải quyết được vấn đề đó, ồ, điều đó quan trọng. Và sau đó có những quan điểm thực tế - chẳng hạn như sự kết hợp, không phải là quan điểm mà tôi đặc biệt hào hứng, vì tôi cần 10 tỷ đô la để chứng minh điều đó, phải không? Ngược lại, tôi có thể nhận được 50 triệu USD để chứng minh những cột mốc công nghệ quan trọng. Đó là những vấn đề rất khác nhau. Vì vậy, chúng tôi thích những loại vấn đề mà chúng tôi có thể nói, chàng trai, chúng tôi có những cột mốc hữu hình cho phép chúng tôi đạt đến điểm mà tôi phải huy động hàng tỷ đô la, nhưng tôi có thứ mà tôi đã chứng minh, và bây giờ tôi đã sẵn sàng huy động hàng tỷ đô la. Tôi không sợ hàng tỷ đô la nhưng tôi muốn có những bằng chứng trong quá trình thực hiện.

Ian Cutress: Và đó rõ ràng là điểm mà các chính phủ bắt đầu quan trọng.

Pat Gelsinger: Chắc chắn rồi.

Ian Cutress: Vậy, những ngày này bạn phải tương tác với tần suất như thế nào Quản trị?

Pat Gelsinger: Vâng, khá thường xuyên. Xlite là đơn vị đầu tiên nhận được Đạo luật CHIPS dưới thời Cơ quan quản lý này nên rất vui mừng về điều đó. Chúng tôi có một số BAA khác đang được xử lý, quy trình mới cho Đạo luật CHIPS, từ các công ty trong danh mục đầu tư của chúng tôi cũng như các chính phủ khác cũng đang tương tác. Ví dụ như Nhật Bản, họ làm rất nhiều việc trong ngành bán dẫn nên hãy hợp tác với họ. Một số công ty của chúng tôi tận dụng Úc - PsiQuantum, một nửa nhóm đến từ Úc. Tôi có một công ty đóng gói mà chúng tôi đang thành lập ở Úc chuyên kinh doanh công nghệ đóng gói 3D. Một số trong số họ đến từ Vương quốc Anh và chúng tôi có sự hiện diện của một trong các công ty của chúng tôi ở Đức. Vì vậy, nó thực sự có tính chất đa dạng, tận dụng nguồn vốn không suy giảm mà các chính phủ nhận thấy vai trò quan trọng của họ. Vì vậy, có rất nhiều điều trong số đó, và tôi nói rằng mạng lưới mà tôi đã xây dựng với các CEO trong ngành, kết hợp với nhiều chính phủ, phần nào mang đến cho Playground một góc nhìn khá độc đáo khi chúng tôi đang trong giai đoạn tiếp theo trong việc sử dụng một số công ty thực sự tuyệt vời này và mở rộng quy mô của chúng thành những thứ có thể thay đổi thế giới.

Ian Cutress: Tôi biết hồi còn ở Intel, một trong những việc làm của bạn là tiếp thêm sinh lực cho ngành công nghiệp bán dẫn của Mỹ. Tôi cho rằng điều đó vẫn quan trọng nhưng có vẻ như hiện tại bạn đang trở nên toàn diện hơn một chút.

Pat Gelsinger: Vâng, tôi đồng ý với điều đó, nhưng cũng đúng rằng tôi vẫn cam kết sâu sắc trong việc tiếp thêm sinh lực cho ngành công nghiệp bán dẫn của Hoa Kỳ. Tôi là công dân Hoa Kỳ. Tôi tự coi mình là giấc mơ Mỹ, cậu bé nông dân trở thành CEO, lãnh đạo công nghệ - đó là giấc mơ Mỹ trở thành hiện thực. Tôi cảm thấy một lòng trung thành sâu sắc với đất nước về mặt đó. Tôi đã giúp đưa Đạo luật CHIPS ra đời. Và tôi thực sự nghĩ rằng việc chính phủ không có chính sách công nghiệp rõ ràng sẽ khiến quốc gia chúng ta gặp rủi ro.

Sự cố mất điện ở Đài Loan có tác động kinh tế lớn gấp đôi so với cuộc Đại suy thoái. Mất điện phải không? Hãy nhớ rằng, Đài Loan có ba tuần dự trữ năng lượng trên đảo. Đây không phải là tình trạng ổn định đối với chuỗi cung ứng công nghệ thế giới. Tôi muốn nhiều hơn thế ở Mỹ. Tôi muốn sản xuất nhiều hơn ở Mỹ. Tôi muốn có thêm chuỗi cung ứng của chúng ta đối với các khoáng chất quan trọng, chất bán dẫn. Chúng ta hoàn toàn chưa đầu tư đủ vào năng lực năng lượng của quốc gia. Trong một thập kỷ, công suất năng lượng của đất nước chúng ta đã tăng từ 1 đến 1,5%. Chúng ta đã dành quá nhiều thời gian bận tâm đến năng lượng tái tạo mà quên mất rằng điều duy nhất thực sự quan trọng là bao nhiêu. Hiện nay có 39 lò phản ứng hạt nhân đang được xây dựng ở Trung Quốc. Ở Mỹ có bao nhiêu? Không. 39 so với 0. Điều đó thật khủng khiếp phải không? Thật khủng khiếp.

Ian Cutress: Nếu tôi nhớ lại thì vào tháng 3 năm ngoái, Trung Quốc đã lắp đặt 90 gigawatt năng lượng mặt trời?

Pat Gelsinger: Vâng. Nhưng một lần nữa, họ đang đầu tư vào cơ sở hạ tầng năng lượng. Trong thời đại AI, năng lực năng lượng ngang bằng năng lực kinh tế. Điều quan trọng là chúng tôi tăng tốc điều đó. Đó là lý do tại sao Alva Energy, công ty vận hành hạt nhân của chúng tôi, lại quan trọng đến vậy. Chúng tôi vừa đưa công ty đó ra khỏi tình trạng lén lút. Làm cách nào để chúng tôi khai thác được nhiều hơn từ đội tàu hiện tại của mình cũng như khởi động lại ngành để xây dựng nhiều hơn nữa?

Ian Cutress: Chà, bạn nên đến Châu Âu, vì thứ chúng tôi có hơn bất kỳ ai khác là quy định. Đó là sự năng động thú vị vì rõ ràng là tôi sống ở Châu Âu, nhưng tôi dành nhiều thời gian ở đây để giao dịch với các công ty, đặc biệt là ở Vùng Vịnh. Tôi biết trước đây bạn đã nhấn mạnh, chẳng hạn như bao bì quang học ở Scotland và có các cơ sở khác ở Đức, và Đức là một trung tâm khá lớn về điều đó. Nhưng tôi thường thấy rằng ngay cả với tất cả khoản đầu tư ở đó, tất cả các công ty khởi nghiệp mà tôi hợp tác, ngay cả khi họ có trụ sở ở đó, họ sẽ dần dần di cư sang Hoa Kỳ.

Pat Gelsinger: Vâng, và tôi nghĩ Châu Âu đang gặp hai vấn đề theo cách đó. Một là tôi nghĩ nó khó, Châu Âu có rất nhiều công ty khởi nghiệp có vốn thấp nhưng lại có mức vốn trung bình, nơi bạn chuyển từ hàng chục triệu lên hàng trăm triệu, điều đó rất ít xảy ra ở Châu Âu. Vì vậy, việc hình thành vốn trong giai đoạn giữa quan trọng của một công ty là rất khó khăn ở Châu Âu. Và sau đó tôi nghĩ rằng lĩnh vực quản lý đang thách thức một cách lố bịch ở đó.

Do đó, thỉnh thoảng có Cánh tay xuất hiện nhưng không thường xuyên. Sự hỗ trợ đặc biệt nhưng cũng có những trở ngại khiến họ khó vượt qua. Và đó là lý do tại sao rất nhiều công ty và nhân tiện, một số công ty trong số này đang đến với Playground, đại loại như này, hãy giữ dấu chân ở Châu Âu nhưng tôi muốn trụ sở của mình ở Hoa Kỳ hoặc Vùng Vịnh, vì sự sôi động của cộng đồng, cộng đồng nghiên cứu, nhưng cũng chỉ vì tốc độ chúng tôi có thể hoàn thành công việc và hình thành vốn.

Ian Cutress: Chà, thật tốt khi bạn nhắc đến Arm, bởi vì bất cứ khi nào mọi người nói xem, Vương quốc Anh sẽ mang đến điều gì, phải không? Được rồi, chúng tôi có Arm, chúng tôi có Graphcore, bất kể kiến ​​trúc đó có giá trị như thế nào. Nhưng tôi luôn nói rằng điều chúng tôi đã làm tốt là đào tạo ra các kiến ​​trúc sư và kỹ sư CPU. Tôi biết bạn có thể đã có những cuộc trò chuyện giống như tôi đã từng có với những người như Philip Wong ở Stanford - một phần khó khăn của ngành này là thu hút các nhà thiết kế chip mới, một phần vì Hoa Kỳ là nền kinh tế được định hướng bằng phần mềm so với Đài Loan hoặc Hàn Quốc. Mặc dù Playground thực chất là một vườn ươm, một công cụ tăng tốc khởi nghiệp - bạn có thực hiện những nội dung tổng thể hơn về cách giúp mọi người trở thành kỹ sư không?

Pat Gelsinger: Rõ ràng là Vương quốc Anh và Châu Âu có rất nhiều điều tuyệt vời sẽ diễn ra theo nghĩa đó và tôi khá hào hứng với nhiều điều trong số đó những thứ đó, và họ tiếp tục sản xuất thứ đó. Gần đây tôi cũng đã gặp một trong những bộ trưởng ở Vương quốc Anh và tôi nhấn mạnh rằng có nhiều công việc dựa trên lượng tử bắt nguồn từ Châu Âu và Vương quốc Anh hơn bất kỳ nơi nào khác trên thế giới. Tại sao Thung lũng lượng tử, nếu tôi so sánh điều đó với Thung lũng Silicon, lại được cho là ở Hoa Kỳ? Tôi thực sự nghĩ rằng có rất nhiều công nghệ mới quan trọng này sẽ có tác động đến toàn bộ thế giới nhưng vẫn chưa được phát triển và những trung tâm đó sẽ ở đâu trên thế giới? Tôi nghĩ nhiều người trong số họ có thể ở đó. Tôi nghĩ nó cần có sự hình thành vốn. Gần đây tôi đã nói chuyện với một trong các bộ trưởng về vấn đề đó, họ đưa cho tôi đề xuất ban đầu về số vốn họ sẽ đầu tư vào đó, và tôi nói 10x.

Ian Cutress: Tôi nghĩ họ vừa công bố hai tỷ sáng nay hay gì đó.

Pat Gelsinger: Dù sao thì, gấp 10 lần đó. Tôi đã nói gấp 10 lần những gì họ nói ban đầu với tôi và sau đó bạn đang chứng minh cho cả thế giới thấy rằng bạn nghiêm túc. Theo đề xuất đó, nó giống như, ồ được rồi, thật tuyệt!

Ian Cutress: Tôi đang tham dự một hội nghị kiểu như của Bộ Quốc phòng và họ yêu cầu tôi phát biểu quan trọng và tôi đã tạo ra làn sóng phần cứng AI mới. Chúng tôi có ai đó từ Adiabatic Computing, ai đó từ Quantum Computing, và rồi vào cuối ngày, có Q&A và họ nói, à, chính phủ vừa phát hành một tỷ đô la cho khoản đầu tư bán dẫn mới. Chúng ta nên tiêu nó vào đâu? Và một tỷ đô la không đủ để tài trợ cho các công ty khởi nghiệp. Việc khởi động lại bất kỳ hình thức sản xuất hoặc sản xuất tấm bán dẫn nào là chưa đủ. Và vì vậy câu trả lời của tôi là đầu tư vào con người - câu trả lời là chúng tôi đầu tư vào con người nhưng sau đó họ chuyển đến Mỹ. Tôi nói, điều gì sẽ xảy ra nếu bạn không đầu tư vào con người và họ vẫn ở lại? Vì vậy, câu hỏi của tôi là, chúng ta có thể làm gì để đầu tư vào con người? Ý tôi là, việc có AI và thiết kế chip đều rất tốt, nghĩa là bạn có thể thiết kế một con chip với 15 người thay vì 500 người, nhưng chúng tôi vẫn cần các nhà thiết kế chip.

Pat Gelsinger: Chà, tôi nghĩ ở đó có rất nhiều tài năng thô. Và khi bạn nghĩ về lõi Oxford/Cambridge.

Ian Cutress: Tôi thậm chí không chỉ nói ở Vương quốc Anh, tôi đang nói về việc có thêm nhiều nhà thiết kế chip ở Hoa Kỳ nữa.

Pat Gelsinger: Nhưng thực tế là đang có một làn sóng quay trở lại với phần cứng. Có sự nhiệt tình này một lần nữa. Chúng ta cần bao nhiêu ứng dụng hẹn hò AI, phải không? Vừa mới có sự chuyển đổi sang phần mềm, sang SaaS, sang các ứng dụng khác nhau, nhưng đột nhiên phần cứng lại trở nên mát mẻ hơn. Và tôi nghĩ điều đó cũng đang được công nhận trong các trường đại học của chúng ta cũng như trong cộng đồng khởi nghiệp.

Một số người bạn của tôi đang lãnh đạo một số công ty đầu tư mạo hiểm lớn - một trong số họ đã tâm sự với tôi và nói rằng, tôi nghĩ chúng ta đã quên cách làm việc chăm chỉ, phải không? Và đối với tôi điều đó cũng giống như vậy, nhưng đó là nơi bạn bắt đầu! Bạn đã đánh mất di sản, nền tảng của mình như thế nào? Và tôi nghĩ bây giờ bạn đang thấy toàn bộ sự hồi sinh đó đang quay trở lại, cho dù đó là vật lý, khoa học vật liệu, hóa học, sinh học, phát triển chip, khoa học sản xuất. Sự phục hưng của hoạt động trong không gian đó đang bắt đầu xuất hiện. Và tôi cực kỳ phấn khích. Một số trường đại học chưa bao giờ rời bỏ nó, như Purdue, hiện đang xem đây là một địa điểm của Bờ Tây, Vùng Vịnh. Đối với họ, họ không bao giờ bỏ đi. Một số trường lớn, Stanford, Berkeley trong khu vực, MIT ở Bờ Đông. Đối với tôi, đó là sự hồi sinh của khoa học vật liệu cứng, khoa học kỹ thuật cứng. Đây lại là ngày của chúng ta.

Ian Cutress: Vậy, năm 2026 đối với Pat Gelsinger sẽ như thế nào?

Pat Gelsinger: Chà, tôi muốn có một vài ngày những lối thoát tốt đẹp của các công ty chúng tôi!

Ian Cutress: Bạn đã có lối thoát chưa?

Pat Gelsinger: Không một ai mà tôi đã dẫn đầu, nhưng rõ ràng thông báo gần đây với Ayar Labs là một bước tiến tốt đẹp, cùng với một số giao dịch rút lui thuận lợi khỏi các công ty trong danh mục đầu tư của chúng tôi. Tôi muốn thực hiện sáu đến tám khoản đầu tư nền tảng trong năm nay, vào những công ty thực sự quan trọng, sau đó là các cột mốc quan trọng trong một số vòng tiếp theo của các công ty chúng tôi, đưa chúng đến giai đoạn thực tế tiếp theo. Và rõ ràng về phía Gloo của tôi, việc đặt một nền tảng thực sự bắt đầu mở rộng quy mô hệ sinh thái đức tin.

Và sau đó tôi có tám đứa chắt, vì vậy chúng tôi đang tận hưởng thời gian bên chúng và gia đình mình. Tôi có nhiều tự do hơn để đầu tư vào họ và cuộc sống của họ. Và tất nhiên, tôi có khoảng chục tổ chức từ thiện mà tôi dành nhiều thời gian cho nó, vì vậy tôi cũng thấy được một số cột mốc quan trọng đó. Có rất nhiều điều tuyệt vời xảy ra trong cuộc sống của tôi.

Ian Cutress: Vậy là bạn đang đưa các cháu vào vòng bán kết, đó là điều bạn đang nói phải không?

Pat Gelsinger: Chúng tôi đang nghiên cứu vấn đề này!

More Than Moore, cũng như các công ty nghiên cứu và phân tích khác, cung cấp hoặc đã cung cấp các nghiên cứu, phân tích, tư vấn hoặc tư vấn có trả phí hoặc tư vấn cho nhiều công ty công nghệ cao trong ngành, có thể bao gồm quảng cáo trên bản tin More Than Moore hoặc kênh YouTube TechTechPotato và các phương tiện truyền thông xã hội liên quan. Các công ty nằm trong biểu ngữ này bao gồm AMD, Vật liệu ứng dụng, Arm, Armari, ASM, Ayar Labs, Baidu, Bolt Graphics, Dialectica, Facebook, GLG, Guidepoint, IBM, Impala, Infineon, Intel, Kuehne+Nagel, Lattice Semi, Linode, MediaTek, NeuReality, NextSilicon, NordPass, NVIDIA, ProteanTecs, Qualcomm, Recogni, SiFive, SIG, SiTime, Supermicro, Synopsys, Tenstorrent, Cầu thứ ba, TSMC, Untether AI, Ventana Micro.