Vì sao Nvidia là “ông hoàng” chip AI và ngôi vương này có thể duy trì được bao lâu?

Kể từ khi làn sóng trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI) bùng nổ và trở thành tâm điểm bàn luận trên các mặt báo vào năm 2022, giới đầu tư đã không ngừng rót vốn vào Nvidia, với niềm tin rằng vị thế tiên phong của hãng trong lĩnh vực phần cứng AI sẽ mang lại lợi nhuận khổng lồ.

Niềm tin đó đã được đền đáp xứng đáng. Cuối tháng 10 vừa qua, giá trị vốn hóa của Nvidia chạm mốc 5.000 tỷ USD, và công ty đang trên đà ghi nhận lợi nhuận ròng trong năm nay cao hơn tổng doanh thu của hai đối thủ lớn nhất cộng lại. Làn sóng đầu tư trị giá hàng tỷ USD vào các trung tâm dữ liệu trong thời gian gần đây cho thấy cơn sốt AI không những chưa hạ nhiệt mà còn có xu hướng tăng tốc.

Tuy nhiên, đà tăng giá cổ phiếu phi mã, cùng với những nghi vấn xoay quanh tính minh bạch của một số thương vụ AI, đang khiến không ít người trong ngành đặt câu hỏi liệu mọi thứ có đang diễn ra quá nhanh. Giới phân tích cảnh báo rằng, khi “cơn sốt AI” lắng xuống, có thể sẽ không còn đủ mô hình kinh doanh sinh lợi để bù đắp cho những khoản đầu tư khổng lồ vào hạ AI.

Trước những nghi ngờ đó, Giám đốc điều hành Jensen Huang của Nvidia kiên quyết bác bỏ nhận định cho rằng AI chỉ là một “bong bóng” sớm muộn cũng vỡ. Ông miệt mài thực hiện các chuyến đi vòng quanh thế giới, vừa để thuyết phục các chính trị gia còn hoài nghi với công nghệ mới, vừa để vận động nới lỏng các hạn chế an ninh quốc gia của Mỹ, những quy định hiện đang ngăn cản Nvidia xuất khẩu các dòng chip mạnh nhất và lợi nhuận cao nhất sang Trung Quốc – thị trường bán dẫn lớn nhất hành tinh.

Những con chip AI chủ lực của Nvidia

Sản phẩm mang lại nguồn thu lớn nhất của Nvidia hiện nay là dòng chip tăng tốc AI Blackwell, đặt theo tên David Blackwell, nhà toán học người Mỹ gốc Phi đầu tiên được bầu vào Viện Hàn lâm Khoa học Quốc gia Mỹ. Tương tự dòng Hopper ra mắt trước đó, Blackwell được phát triển từ bộ xử lý đồ họa (GPU) vốn được thiết kế cho trò chơi điện tử.

Dòng sản phẩm này có nhiều hình dáng khác nhau, từ các “card” đơn lẻ cho tới cụm máy tính quy mô lớn dành cho trung tâm dữ liệu. Cả Hopper và Blackwell đều được trang bị công nghệ giúp liên kết hàng loạt máy tính chạy chip Nvidia thành một hệ thống thống nhất, có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ và tính toán ở tốc độ cực cao – điều kiện cốt lõi trong quá trình huấn luyện mạng nơ-ron nhân tạo cho các mô hình AI thế hệ mới.

Không dừng ở đó, Nvidia còn tối ưu khả năng “suy luận” của chip – giai đoạn khi AI nhận diện và phân loại các đối tượng dựa trên đặc trưng, chẳng hạn như phân biệt hình ảnh mèo và chó. Nhu cầu cho tính năng này đang bùng nổ, khi người dùng ngày càng tìm đến AI để hỗ trợ trong nhiều lĩnh vực.

Công ty có trụ sở tại Santa Clara, bang California cũng đã tung ra GB200 Superchip, kết hợp hai GPU Blackwell với một CPU Grace – bộ xử lý trung tâm đảm nhiệm việc thực hiện các lệnh chương trình.

Điều gì khiến chip AI của Nvidia trở nên đặc biệt?

Thành lập năm 1993, Nvidia vốn đã là gã khổng lồ trong lĩnh vực GPU – linh kiện chịu trách nhiệm tạo ra hình ảnh hiển thị trên màn hình máy tính. Các GPU cao cấp nhất của hãng được cấu thành từ hàng nghìn lõi xử lý, cho phép thực hiện đồng thời nhiều luồng tính toán, tạo ra hiệu ứng đồ họa ba chiều phức tạp như đổ bóng, phản chiếu và chuyển động mượt mà – yếu tố làm nên sức hấp dẫn của những trò chơi điện tử tốc độ cao.

Đầu những năm 2000, các kỹ sư của Nvidia nhận ra rằng họ có thể tái cấu trúc GPU để phục vụ cho nhiều ứng dụng ngoài lĩnh vực đồ họa. Cùng thời điểm đó, các nhà nghiên cứu AI phát hiện loại chip này có thể giúp họ hiện thực hóa công trình của mình – vốn trước đây chỉ dừng lại ở mức lý thuyết.

Các nền tảng AI tạo sinh học cách dịch văn bản, tóm tắt báo cáo hay tạo hình ảnh bằng cách tiếp thu lượng dữ liệu khổng lồ từ các nguồn sẵn có. Càng được huấn luyện với nhiều dữ liệu, mô hình càng trở nên chính xác và “thông minh” hơn. Quá trình này dựa trên cơ chế thử nghiệm – sai sót liên tục, trong đó hệ thống thực hiện hàng tỷ phép tính lặp đi lặp lại để đạt được độ chính xác mong muốn, đòi hỏi nguồn năng lực tính toán khổng lồ.

Theo Nvidia, Blackwell có hiệu suất huấn luyện AI cao gấp 2,5 lần so với dòng Hopper. Con chip mới chứa số lượng bóng bán dẫn lớn đến mức không thể sản xuất theo cách thông thường dưới dạng một khối duy nhất. Thay vào đó, nó gồm hai chip riêng biệt được kết nối với nhau bằng một cơ chế giúp chúng vận hành liền mạch như một thể thống nhất.

Đối với các doanh nghiệp đang chạy đua đào tạo mô hình AI mới, lợi thế hiệu năng vượt trội mà Hopper và Blackwell mang lại là yếu tố then chốt. Chính vì vậy, chính phủ Mỹ đã đưa các dòng chip cao cấp này vào danh sách hạn chế xuất khẩu sang Trung Quốc, nhằm ngăn đối thủ chiến lược tiếp cận công nghệ AI tiên tiến.

Đối thủ của Nvidia đang làm gì?

Advanced Micro Devices (AMD) và Intel Corp. đều đang dốc sức thu hẹp khoảng cách với Nvidia trong lĩnh vực chip AI. Tuy nhiên, theo công ty nghiên cứu thị trường IDC, Nvidia hiện vẫn nắm giữ tới 90% thị phần GPU dành cho trung tâm dữ liệu.

Sự thống trị này khiến các “ông lớn” trong lĩnh vực điện toán đám mây như Amazon, Google và Microsoft ngày càng lo ngại về việc phải phụ thuộc quá nhiều vào một nhà cung cấp duy nhất. Để giảm thiểu rủi ro, họ đang đầu tư phát triển chip AI nội bộ, nhằm chủ động hơn trong việc phát triển các nền tảng đám mây của mình.

Tại triển lãm Computex ở Đài Loan (Trung Quốc) hồi tháng 5, Nvidia đã phát tín hiệu cho thấy hãng sẵn sàng thích ứng với xu hướng các khách hàng lớn tự phát triển những linh kiện cốt lõi của riêng họ. Trên sân khấu, Giám đốc điều hành Jensen Huang tuyên bố mở công nghệ NVLink – hạ tầng kết nối tốc độ cao giữa các bộ xử lý trung tâm trong hệ thống máy chủ – cho sản phẩm của các công ty bên ngoài.

Đây được xem là bước đi mang tính chiến lược, bởi NVLink trước đó vốn là công nghệ độc quyền, chỉ được sử dụng trong bộ xử lý và chip tăng tốc (accelerator) do chính Nvidia sản xuất.

Trong khi đó, Advanced Micro Devices (AMD) – đối thủ cạnh tranh trực tiếp của Nvidia trên thị trường đồ họa – đã đạt được thỏa thuận cung cấp loạt chip tăng tốc AI mới cho OpenAI, đơn vị đứng sau ChatGPT. Ngoài ra, một thỏa thuận hợp tác khác với Oracle Corp. cũng giúp AMD củng cố vị thế như một lựa chọn thay thế khả thi cho Nvidia.

Làm thế nào Nvidia luôn duy trì vị thế dẫn đầu?

Nvidia liên tục cập nhật và mở rộng hệ sinh thái sản phẩm của mình – từ phần cứng đến phần mềm – với tốc độ mà chưa có đối thủ nào theo kịp. Công ty cũng phát triển các hệ thống cụm máy chủ (cluster systems) giúp khách hàng mua chip với số lượng lớn và triển khai nhanh chóng hơn. Song song với đó, Jensen Huang duy trì lịch trình dày đặc, xuất hiện thường xuyên tại các triển lãm công nghệ, hội nghị ngành và sự kiện doanh nghiệp trên khắp thế giới.

Nvidia đã cam kết ra mắt sản phẩm chủ lực (flagship) mới hàng năm trong nhiều năm tới, phản ánh điều mà Huang gọi là “mức độ cam kết chưa từng có đối với đổi mới công nghệ.” Với các đối thủ, lời cam kết đó chẳng khác nào một lời cảnh báo rằng họ đang cố đuổi theo một con tàu không bao giờ dừng lại.

Nhu cầu chip AI đang duy trì ở mức nào?

Huang và đội ngũ lãnh đạo của ông nhiều lần khẳng định lượng đơn đặt hàng mà Nvidia nhận được đã vượt xa năng lực sản xuất hiện tại, thậm chí kể cả đối với các dòng chip cũ hơn.

Cuối tháng 10, tại một hội nghị tổ chức ở Washington D.C., Nvidia dự báo doanh thu từ mảng trung tâm dữ liệu sẽ đạt khoảng 500 tỷ USD trong năm quý tới. Con số này khiến ngay cả những nhà phân tích lạc quan nhất cũng phải điều chỉnh tăng mạnh dự báo lợi nhuận, đồng thời giúp giá trị vốn hóa của Nvidia tăng thêm 400 tỷ USD chỉ trong vòng một tuần.

Các tập đoàn công nghệ như Microsoft, Amazon, Meta Platforms và Google đều đã công bố kế hoạch chi hàng trăm tỷ USD để đầu tư vào trí tuệ nhân tạo và xây dựng trung tâm dữ liệu.

Tuy một số chuyên gia bày tỏ lo ngại rằng nhu cầu ứng dụng thực tế của AI hiện nay chưa đủ để bù đắp cho những khoản đầu tư khổng lồ đó, cuộc đại kiến thiết hạ tầng AI toàn cầu vẫn tiếp tục gia tăng tốc độ.

Khi địa chính trị định hình cuộc chơi công nghệ

Mặc dù AMD và Intel là hai đối thủ công nghiệp đáng gờm, song chính phủ Mỹ và Trung Quốc mới chính là những yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất đến hoạt động kinh doanh của Nvidia.

Tháng 4 vừa qua, Nvidia buộc phải ghi giảm giá trị hàng tồn kho 5,5 tỷ USD sau khi Washington ban hành lệnh cấm bán chip H20 cho các doanh nghiệp Trung Quốc. Dòng chip H20 được thiết kế với hiệu năng hạn chế nhằm vượt qua các quy định kiểm soát xuất khẩu trước đó, nhưng lệnh cấm mới đã khiến chiến lược này thất bại. Sau đó, Mỹ tạm thời cho phép nối lại hoạt động bán H20, song chính phủ Bắc Kinh nhanh chóng đáp trả bằng cách khuyến cáo các doanh nghiệp nội địa hạn chế sử dụng sản phẩm của Nvidia.

Trong bối cảnh đó, Jensen Huang đã trực tiếp đến Washington để thuyết phục Tổng thống Donald Trump rằng việc duy trì và mở rộng hợp tác thương mại với Trung Quốc thực ra mang lại lợi ích cho an ninh quốc gia của Mỹ. Ông lập luận rằng nếu các công ty Mỹ không cung cấp nền tảng phần cứng cho AI, các quốc gia khác – đặc biệt là Trung Quốc, với đại diện là Huawei Technologies – sẽ lấp vào khoảng trống này, qua đó đe dọa vị thế dẫn đầu công nghệ của Mỹ.

Lập luận đó đã nhận được sự quan tâm nhất định từ một số chính trị gia ở Washington, và Tổng thống Trump thậm chí đã đích thân nhắc đến sản phẩm của Nvidia trong các bài phát biểu, cho biết ông đã thảo luận về công nghệ này trong các cuộc trao đổi với giới lãnh đạo Trung Quốc.

Tuy nhiên, cho đến nay vẫn chưa có thỏa thuận cụ thể nào được ký kết, và Nvidia vẫn chưa thể nối lại hoạt động kinh doanh tại Trung Quốc.

Theo Bloomberg