Chàng trai 16 tuổi từng sáng lập công ty hàng không vũ trụ gia nhập đội ngũ Anthropic

Anthropic vừa bổ nhiệm một nhân sự trẻ tuổi với hồ sơ đầy ấn tượng.

Theo trang tin 36Kr, ở độ tuổi đôi mươi, Sihao Huang đã trải qua một hành trình sự nghiệp khá đặc biệt: từ việc tự mày mò kỹ thuật trong phòng ngủ, thành lập công ty hàng không vũ trụ khi còn học trung học, đến phòng thí nghiệm của MIT (Mỹ), Nhà Trắng và giờ đây là Anthropic.

Tại công ty đứng sau Claude, Huang đảm nhận vị trí Trưởng bộ phận Chiến lược Điện toán Biên (Frontier Compute Strategy). Anh sẽ làm việc cùng CEO Tom Brown, đồng sáng lập kiêm Giám đốc phụ trách Nơron tính toán của Anthropic, người từng là tác giả chính trong nghiên cứu về GPT-3 của OpenAI.

Vị trí mới đưa Huang vào trung tâm của một trong những bài toán ngày càng quan trọng đối với các công ty AI: bảo đảm nguồn lực điện toán đủ lớn để phát triển những mô hình ngày càng tiên tiến.

Đằng sau một hệ thống AI không chỉ là thuật toán hay dữ liệu, mà còn là chip, điện năng, trung tâm dữ liệu, hạ tầng mạng và mạng lưới đối tác cần được chuẩn bị trong thời gian dài.

Xét cho cùng, hành trình để Huang bước vào lĩnh vực này cũng đặc biệt không kém.

Nguồn ảnh: MIT

Huang sinh ra tại Quảng Châu (Trung Quốc), lớn lên ở Singapore trước khi cùng gia đình chuyển sang Mỹ năm 14 tuổi. Từ khi còn nhỏ, anh đã tự học lập trình và kỹ thuật điện, thậm chí tự chế tạo bảng mạch ngay trong phòng ngủ.

Năm 2016, khi đang học năm hai trung học tại New York, Huang thành lập Aphelion Orbitals, một công ty hàng không vũ trụ tập trung vào hệ thống vệ tinh nano và công nghệ đẩy.

Anh giữ vai trò nhà sáng lập kiêm CEO, dẫn dắt một đội ngũ từng có sáu nhân viên và xây dựng cơ sở nghiên cứu phát triển tại New Jersey (Mỹ). Công ty cũng từng nhận vốn đầu tư mạo hiểm và tiến hành thử nghiệm động cơ tên lửa trên mặt đất.

Sau khi tốt nghiệp trung học, Huang vào Viện Công nghệ Massachusetts (MIT), theo học đồng thời ngành Vật lý và Kỹ thuật Điện, bên cạnh ngành Khoa học Chính trị. Năm 2022, anh hoàn thành bằng cử nhân kép.

Tại MIT, Huang tiếp tục theo đuổi cả hai hướng kỹ thuật và khoa học xã hội. Anh từng tham gia nhóm nghiên cứu hệ thống lượng tử kỹ thuật, tìm hiểu các bộ xử lý lượng tử siêu dẫn. Sau đó, anh còn sử dụng các phương pháp của vật lý thống kê để nghiên cứu cơ chế bầu cử và sự phân cực chính trị.

Những lĩnh vực tưởng như không liên quan này sau đó lại bổ sung cho nhau trong con đường sự nghiệp của Huang. Một bên cho anh nền tảng về phần cứng và điện toán, trong khi bên kia giúp anh tiếp cận các vấn đề về chính sách và quản trị công nghệ.

Sau khi học tại MIT, Huang tiếp tục theo học tại Đại học Thanh Hoa với học bổng toàn phần danh giá Schwarzman Scholar, theo đuổi chương trình thạc sĩ về các vấn đề toàn cầu.

Anh sau đó nhận học bổng Marshall và nghiên cứu các chủ đề liên quan đến chất bán dẫn, quản trị điện toán và chính sách AI tại Viện nghiên cứu và phân tích chính sách phi lợi nhuận RAND Corporation (Mỹ) và Đại học Oxford.

Nhìn lại chặng đường này, có thể thấy Huang đã dần chuyển dịch từ việc trực tiếp làm công nghệ sang những vấn đề rộng hơn xoay quanh công nghệ, chính sách và hạ tầng.

Bài toán lớn phía sau những mô hình AI

Tại Anthropic, một phần công việc của Huang sẽ gắn với khái niệm “điện toán biên” (frontier compute), tức những nguồn lực điện toán cần thiết để huấn luyện và vận hành các mô hình AI tiên tiến.

Khi các mô hình AI ngày càng lớn, nhu cầu điện toán cũng tăng theo. Vì thế, câu chuyện không còn đơn giản là mua thêm máy chủ hay tối ưu một trung tâm dữ liệu. Các công ty AI phải tính đến nguồn cung chip, điện năng, hạ tầng mạng, trung tâm dữ liệu và nhiều yếu tố khác để bảo đảm năng lực tính toán trong dài hạn.

Đây cũng là lĩnh vực mà CEO Tom Brown đang giữ vai trò quan trọng tại Anthropic. Với Huang, trọng tâm sẽ nằm ở việc mở rộng cơ sở hạ tầng, xây dựng các liên minh công nghiệp và hoạch định chiến lược điện toán dài hạn.

Hiểu đơn giản hơn, công việc của anh không chỉ là tìm thêm chip cho Anthropic, mà còn phải tính đến việc công ty sẽ xây dựng năng lực điện toán ở đâu, cần nguồn điện như thế nào, hợp tác với những đối tác nào và làm sao duy trì các nguồn lực đó trong nhiều năm tới.

Quy mô của bài toán này phần nào được thể hiện qua những thỏa thuận mà Anthropic đã công bố trong năm nay.

Với Amazon, một cổ đông lâu năm của Anthropic, công ty dự kiến đầu tư hơn 100 tỷ USD vào AWS trong thập kỷ tới và tiếp cận thêm năng lực điện toán lên tới 5 GW. Đây là quy mô điện năng rất lớn, tương đương công suất của một số nhà máy điện hạt nhân lớn.

Những thỏa thuận này cho thấy Anthropic đang xây dựng nguồn lực điện toán với nhiều đối tác thay vì chỉ dựa vào một nhà cung cấp phần cứng. AWS, Google và Broadcom cùng xuất hiện trong bức tranh hạ tầng mà công ty đang xây dựng, với những vai trò khác nhau trong chuỗi cung ứng điện toán.

Vì thế, người phụ trách chiến lược điện toán cần nhìn vấn đề từ nhiều góc độ. Họ vừa phải hiểu những yêu cầu kỹ thuật, vừa phải làm việc với các tập đoàn lớn, cơ quan quản lý và những đối tác khác trong chuỗi cung ứng.

Đây cũng là điểm khiến kinh nghiệm trước đây của Huang trở nên đáng chú ý.

Nguồn ảnh: MIT

Từ MIT, Thanh Hoa đến Nhà Trắng rồi Anthropic

Trước khi gia nhập Anthropic, Huang từng làm việc tại Nhà Trắng với vai trò Cố vấn Chính sách Cấp cao về AI và Công nghệ Mới nổi tại Văn phòng Chính sách Khoa học và Công nghệ (OSTP). Công việc của anh liên quan đến các vấn đề về AI và điện toán.

Kinh nghiệm này nối liền hai hướng đi trong sự nghiệp của Huang. Anh có nền tảng kỹ thuật từ MIT, từng nghiên cứu về hệ thống lượng tử và các chủ đề liên quan đến chất bán dẫn, nhưng đồng thời cũng có kinh nghiệm nghiên cứu chính sách và làm việc trong môi trường chính phủ.

Sự kết hợp đó có liên quan trực tiếp đến bài toán hạ tầng AI. Khi một công ty muốn xây dựng hệ thống điện toán quy mô lớn, các vấn đề cần giải quyết không chỉ nằm ở công nghệ. Nguồn cung chip, điện năng, trung tâm dữ liệu, kết nối mạng, đất đai, quy định và chuỗi cung ứng đều có thể trở thành những phần của cùng một bài toán.

Với Anthropic, điều này càng trở nên rõ ràng khi công ty tiếp tục mở rộng năng lực tính toán để phục vụ các mô hình AI ngày càng lớn. Trong bối cảnh đó, Huang sẽ đảm nhận vai trò kết nối giữa nhu cầu công nghệ, cơ sở hạ tầng, đối tác công nghiệp và những vấn đề liên quan đến chính sách.

Hành trình của Huang đã cho thấy sự thay đổi trong chính bản chất của ngành AI. Khi việc phát triển mô hình ngày càng phụ thuộc vào năng lực điện toán, câu chuyện phía sau một hệ thống AI không còn chỉ nằm ở phòng nghiên cứu. Nó ngày càng gắn với chip, điện, trung tâm dữ liệu, doanh nghiệp và cả chính sách.

Từ một học sinh trung học thành lập công ty hàng không vũ trụ, Huang bước vào MIT để nghiên cứu vật lý và kỹ thuật điện, sau đó học tại Đại học Thanh Hoa, nghiên cứu về chất bán dẫn và chính sách AI, làm việc tại Nhà Trắng và giờ đây gia nhập Anthropic.

Vị trí mới đặt anh vào điểm giao giữa công nghệ và hạ tầng, nơi những câu hỏi về năng lực điện toán đang ngày càng trở thành một phần quan trọng của cuộc đua phát triển AI.

* Nguồn: Trang tin 36Kr.