Tờ The Economist nhận định, không công ty nào hưởng lợi từ cơn sốt trí tuệ nhân tạo nhiều như Nvidia, cái tên hiện giữ ngôi vị doanh nghiệp giá trị nhất thế giới. Ba năm qua, nhà đầu tư đã đẩy giá cổ phiếu hãng này lên tận mây xanh với niềm tin vị thế thống trị thị trường chip AI của họ là “bất khả xâm phạm”. Từ các đối thủ bán dẫn đến các startup đều tìm cách chen chân vào linh vực này, nhưng số lượng thành công đều rất ít ỏi.
Giờ đây, một trong những khách hàng lớn nhất của Nvidia lại nổi lên như đối thủ đáng gờm nhất. Tháng này, Google, đơn vị khai sinh thuật toán “transformer” nền tảng cho làn sóng AI hiện tại ra mắt Gemini 3, mô hình tối tân được cho là vượt mặt các đối thủ lớn, gồm cả OpenAI, trên phần lớn thang đo chuẩn.
Điểm mấu chốt ở đây là: Gemini 3 được huấn luyện hoàn toàn trên chip “tensor-processing unit” (TPU) do Google tự thiết kế, và hãng đã bắt đầu chào bán chúng như một lựa chọn rẻ hơn nhiều so với GPU của Nvidia.
Tháng trước, Anthropic (nhà phát triển mô hình AI) công bố kế hoạch dùng tới 1 triệu TPU của Google theo một thỏa thuận được đồn đoán trị giá hàng chục tỷ USD. Nhiều nguồn tin cho biết Meta, gã khổng lồ đang ôm tham vọng AI cũng đang bàn chuyện đưa chip Google vào các trung tâm dữ liệu từ năm 2027. Chỉ riêng thông tin này đã khiến Nvidia bốc hơi hơn 100 tỷ USD giá trị vốn hóa, tương đương khoảng 3% tổng mức, kể từ sau giờ đóng cửa phiên hôm qua.
Rõ ràng, các khách hàng của Nvidia có động lực lớn để tìm kiếm những lựa chọn rẻ hơn. Theo hãng nghiên cứu Bernstein, GPU của Nvidia chiếm hơn hai phần ba chi phí của một tủ máy chủ AI điển hình. TPU của Google được ước tính chỉ bằng từ một nửa đến một phần mười giá của chip Nvidia tương đương. Khoản tiết kiệm đó là đáng kể: Bloomberg Intelligence dự báo chi đầu tư (capex) của Google có thể chạm 95 tỷ USD vào năm tới, trong đó gần ba phần tư dành cho huấn luyện và vận hành các mô hình AI.
Những “ông lớn” khác như Amazon, Meta, Microsoft cũng đang phát triển vi xử lý riêng; tháng trước, OpenAI tuyên bố hợp tác với Broadcom để làm chip “cây nhà lá vườn”. Nhưng chưa ai đi xa như Google.
Hãng bắt tay thiết kế chip từ hơn một thập kỷ trước. Khi ấy, kỹ sư Google ước tính: Chỉ cần người dùng bật tính năng tìm kiếm bằng giọng nói trên điện thoại vài phút mỗi ngày, công ty sẽ phải… nhân đôi công suất trung tâm dữ liệu, dự báo đã thúc đẩy việc phát triển bộ xử lý hiệu quả hơn, “đo ni đóng giày” cho nhu cầu nội bộ. Giờ đây, Google đã đến thế hệ TPU thứ bảy. Ngân hàng Jefferies ước tính hãng sẽ sản xuất khoảng 3 triệu TPU trong năm tới, bằng gần một nửa số đơn vị Nvidia dự kiến xuất xưởng.
Dẫu vậy, với các khách hàng còn lại của Nvidia, chuyện “đổi phe” không đơn giản. Lợi thế của Nvidia một phần nằm ở CUDA - nền tảng phần mềm giúp lập trình viên khai thác tối đa GPU. Giới phát triển AI đã quen với hệ sinh thái này. Trong khi đó, phần mềm bao quanh TPU được xây dựng tối ưu cho các sản phẩm của chính Google, còn CUDA hướng tới một dải ứng dụng rộng hơn.
Hơn nữa, theo Jay Goldberg của Seaport Research Partners, có thể Google cũng không quá mặn mà bán tràn lan TPU, mà muốn “dẫn” khách sang dùng dịch vụ đám mây của mình, nơi biên lợi nhuận dày dặn hơn. Và để kìm chân đối thủ AI, Google cũng có thể bị cám dỗ giữ giá chip ở mức cao.
Những điều đó lý giải vì sao Jensen Huang, CEO Nvidia có vẻ chưa quá lo lắng. Ông gọi Google là một “trường hợp rất đặc biệt”, vì họ đã làm chip từ trước cả làn sóng AI hiện nay. Ông cũng đặt cược vào tính linh hoạt: Kiến trúc transformer nền tảng cho các mô hình AI vẫn đang tiến hóa. GPU - vốn sinh ra cho đồ họa game lại cực kỳ thích nghi, cho phép nhà nghiên cứu thử nghiệm hướng tiếp cận mới rất nhanh. Nvidia không còn “bất khả chiến bại” như trước, nhưng sức mạnh cốt lõi của họ không thể xem thường.
Theo: The Economist
.png "Thị trường lao động Mỹ xuất hiện dấu hiệu báo động, dự đoán khả năng Fed cắt giảm lãi suất tăng gấp đôi lên 84%")
