Năm 2022, Nvidia gặp vấn đề. Các quan chức chính phủ Mỹ bắt đầu giới hạn những sản phẩm mà tập đoàn chip này được phép bán cho các đối tác và khách hàng ở Trung Quốc. Lúc ấy, doanh thu thị trường Trung Quốc chiếm chừng 20% tổng doanh thu toàn cầu của Nvidia. Để bảo vệ việc kinh doanh của tập đoàn tại thị trường này, CEO Jensen Huang phải nhờ tới sự trợ giúp của một cấp dưới: Jonah Alben.

Alben ngay lập tức đưa ra lời khẳng định: Không bao giờ có đủ thời gian thiết kế một con chip mới hoàn toàn để phục vụ thị trường Trung Quốc, cũng như đáp ứng giới hạn hiệu năng mà chính quyền Mỹ đặt ra.

Thay vào đó, câu trả lời của Alben đưa ra để giúp ông Huang là lấy sản phẩm mạnh nhất của Nvidia phục vụ thị trường máy chủ đám mây và trung tâm dữ liệu khi ấy, là H100. Để đáp ứng giới hạn hiệu nãng xử lý của con chip, Alben đề xuất lấy laser đốt những cụm transistor trên bề mặt con chip theo đúng nghĩa đen. Chỉ đúng hai tháng sau đó, con chip được điều chỉnh này bắt đầu được giới thiệu và kế đến là bán ra thị trường Trung Quốc, với cái tên H800.



Jonah Alben, năm nay 51 tuổi, là kỹ sư đang đảm nhiệm vị trí giám đốc điều hành toàn bộ mảng nghiên cứu phát triển chip xử lý máy chủ phục vụ trí tuệ nhân tạo. So sánh vui, nếu Nvidia mà là KFC, thì Alben đảm trách toàn bộ mọi thứ liên quan tới mấy miếng gà.

Leo Tam, người từng đảm nhiệm vị trí nhà khoa học nghiên cứu cấp cao tại Nvidia nói: “Không có Jonah, Nvidia không thể là họ của ngày hôm nay. Anh ấy quan trọng với công ty hệt như Jensen vậy.”

Thành ra, giống hệt như Huawei, như DeepSeek, công việc của Alben cũng đẩy anh vào vị trí trung tâm những căng thẳng địa chính trị và những tranh chấp thương mại, và trên tất cả là cuộc chạy đua công nghệ giữa Trung Quốc và Mỹ. Không có chip của Nvidia, không bao giờ V3 hay R1 của DeepSeek có được hiệu năng như chính các nhà nghiên cứu của startup Trung Quốc này khẳng định là so sánh được với những mô hình AI độc quyền mạnh nhất từ OpenAI hay Anthropic của Mỹ.

Các quan chức chính phủ Mỹ cũng vì thế mà đang cân nhắc những quy định cấm vận mạnh tay hơn để cắt đứt nguồn cung chip xử lý của các tập đoàn Mỹ được phép bán cho các tập đoàn và đơn vị nghiên cứu của Trung Quốc. Bề ngoài, mục tiêu được công bố luôn là việc giới hạn khả năng tự nghiên cứu phát triển AI để phục vụ cho nhu cầu quân sự của Trung Quốc.

Còn Nvidia thì luôn khẳng định rằng, họ tuân thủ mọi quy định của phía Mỹ.



Cùng lúc đó, nhiệm vụ của Alben chính là đảm bảo Nvidia luôn giữ được vị thế dẫn đầu ngành chip xử lý AI, cái khoảng cách mà những đối thủ gần nhất của họ hiện giờ là AMD và Huawei khó lòng thu gọn, để đảm bảo những khách hàng lớn nhất của họ như Alphabet hay Microsoft tiếp tục đặt mua số lượng chip khổng lồ, tạo ra những báo cáo kinh doanh giúp giá cổ phiếu, rồi cả giá trị vốn hóa của Nvidia luôn ở ngưỡng trên 3 nghìn tỷ USD, thậm chí là hơn.

Những người biết Alben đều khẳng định rằng thành công của anh đến từ ba việc: Nhúng tay rất sâu vào lý thuyết kỹ thuật cụ thể, phá vỡ giới hạn của những luật lệ, và mô tả được cho cấp dưới cái tham vọng với tính cạnh tranh vô cùng cao giống hệt như Jensen Huang, cấp trên của Alben trong suốt 28 năm qua.

Dưới quyền Jensen Huang, làm việc và trả lời trực tiếp yêu cầu của ông Huang chỉ có vài chục người. Một trong số đó là Alben. Anh quản lý cỡ 1 nghìn kỹ sư, với chức vụ chính thức là giám đốc phát triển chip xử lý đồ họa. Ngay cả khi làm việc ở văn phòng tại Santa Clara, California, xung quanh là những tiến sĩ giỏi nhất, nhưng trí thông minh của Alben, dủ chỉ nắm trong tay bằng master, vẫn là thứ nổi bật hơn cả trong mắt những đồng nghiệp của anh từ trước tới nay. Thứ ấn tượng không kém chính là khả năng kiểm soát và quản lý cả tập hợp hàng nghìn khối óc cực giỏi dưới quyền của Alben.

Đó chính là kỹ năng mà Alben đã có được sau những năm ngồi ở cuối thuyền ra lệnh cho 8 người kích thước to gấp đôi mình trong đội chèo thuyền trường đại học Stanford. Ở cái vị trí mà tiếng Anh gọi là coxswain, người điều hướng thuyền đua, Alben chính là người điều chỉnh lực của 8 tay chèo trong mỗi cuộc đua. Đó là nơi Alben lần đầu thử dùng một chiến thuật để đẩy tay chèo hoạt động ở ngưỡng tối đa của họ, theo lời người bạn học Martin Schwartz: “Jonah có thói quen thông báo cho các tay chèo là chỉ còn 200 mét, nhưng trong khi thực tế là 350 mét.”

Alben sinh ra và lớn lên ở Schenectady, New York. Sau khi tốt nghiệp Stanford, anh đem kiến thức đã học tới đầu quân cho Nvidia vào năm 1997. Anh nhanh chóng gây ấn tượng. Dẫn lại lời của chính Jensen Huang thời điểm Alben mới vào làm việc cho Nvidia, được ghi lại trong một cuốn sách gần đây về lịch sử của Nvidia của nhà báo Tae Kim: “Hai mươi năm nữa có khi tôi phải làm thuê cho Jonah.”

Sasha Ostojic, người một thập kỷ trước đã quản lý nhóm kỹ sư và lập trình viên viết phần mềm vận hành phần cứng chip GPU do nhóm của Alben tạo ra nói rằng, đẳng cấp của vị kỹ sư này được thể hiện rõ nét nhất khi thử thách xuất hiện. Có lần, con chip đang phát triển không chạy file video của những bộ phim như mong muốn, Alben tìm gặp Ostojic để tìm cách giải quyết: “Jonah đến và nói, ‘hãy nhìn code lập trình theo từng dòng một xem sao.’ Rồi anh ấy làm rõ vấn đề: Dòng này công dụng gì? Dòng này thì sao?”

Kết cục, Alben, Ostojic cùng một người đồng nghiệp đã viết lại được code, giúp các kỹ sư Nvidia né được thứ khủng khiếp, đáng sợ, tốn kém và tốn thời gian nhất: Sửa lại thiết kế phần cứng. Ostojic nhớ lại: “Chỉ cần một bước đi sai, anh ấy có thể khiến Nvidia chậm lại từ 6 đến 12 tháng.”

Cùng với đó, thứ Jensen Huang nể nhất ở cấp dưới là khả năng chú ý đặc biệt tới từng tiểu tiết kỹ thuật của Alben. Từng là một kỳ tài bóng bàn, được xếp hạng hạt giống toàn quốc ở tuổi 14, Jensen từng tìm tới những hội thảo khoa học kỹ thuật và khoa học máy tính chỉ để học những thứ mới. Lý thuyết vận hành doanh nghiệp của ông, ấy là những giám đốc điều hành cần phải học và hiểu những nghiên cứu cao cấp và mới nhất để hiểu được xu thế của thị trường công nghệ.

Alben đồng tình với quan điểm đó. Năm 2020, anh ngồi trả lời phỏng vấn ở một podcast, và khi được đề nghị mô tả công việc hàng ngày của mình, Alben nói: “Bạn sẽ phải thử đoán xem tương lai trông nó sẽ như thế nào.”

Một kiến trúc chip xử lý GPU thế hệ mới của Nvidia tốn chừng khoảng 3 năm để nghiên cứu, rồi dựa vào đó để tạo ra con chip xử lý máy chủ mạnh nhất hành tinh. Alben nói rằng, để đoán xem khách hàng cần gì, anh liên tục phải nói chuyện với chính các nhà nghiên cứu AI thuộc biên chế của Nvidia.

Và cũng chính Alben là người điều hành quá trình chuyển đổi để cả nghìn kỹ sư và nhà nghiên cứu của Nvidia thực hiện biến canh bạc của Jensen Huang trở thành hiện thực. Thời kỳ đầu, những chip xử lý của Nvidia được tạo ra để xử lý đồ họa trong trò chơi điện tử và nhiều phần mềm khác. Nhưng rồi đầu thập niên 2010, Jensen Huang và các nhà nghiên cứu Nvidia phát hiện ra, kiến trúc nhân xử lý trong chip GPU vốn chỉ dùng để chơi điện tử của họ cũng là lựa chọn lý tưởng để huấn luyện AI, xử lý những vấn đề khó trong nghiên cứu khoa học.



Alben cũng bị bất ngờ với khám phá này. Anh nhớ lại một khoảnh khắc khi anh nhận ra, con chip xử lý anh cùng đồng nghiệp phát triển có tiềm năng lớn hơn tất cả những gì anh từng tưởng tượng. Đó là lúc Alben đọc được một nghiên cứu khoa học, nơi nhà nghiên cứu dùng chính chiếc card đồ họa dùng để xử lý game, cho chạy thuật toán mô phỏng trên máy tính cách mũi của con người ngửi và nhận diện mùi như thế nào:

“Chưa từng có bất kỳ sale nào của Nvidia từng liên lạc với nhà nghiên cứu ấy để cố bán GPU giúp anh ta nghiên cứu khoa học cả. Điều đó khiến tôi không thể nào quên, vì đó là khoảnh khắc đầu tiên tôi phát hiện ra rằng, sản phẩm của chúng tôi được dùng vào mục đích không hề nằm trong danh sách những điều và những yêu cầu các kỹ sư Nvidia cần phải làm để tạo ra thế hệ kiến trúc chip xử lý đồ họa mới.”

Theo WSJ