Khi hàng triệu người trên toàn thế giới bắt đầu quen với việc sử dụng công cụ AI trong công việc và cuộc sống hàng ngày, thì việc vận hành mô hình ngôn ngữ nền tảng của những dịch vụ và ứng dụng, từ đó trả lời những câu hỏi và yêu cầu của người dùng bắt đầu trở nên quan trọng hơn quá trình sử dụng những hệ thống data center khổng lồ để huấn luyện những mô hình ngôn ngữ.

Trước đó, Nvidia đã kịp trở thành ông vua trên thị trường chip xử lý AI máy chủ, nhờ vào nhu cầu huấn luyện những mô hình hàng nghìn tỷ tham số, cần tới những con chip với sức mạnh xử lý cũng như băng thông bộ nhớ mạnh nhất trên thị trường. Bước chuyển dịch từ tập trung nghiên cứu huấn luyện sang vận hành nội suy thông tin phục vụ người dùng, theo nhiều nhà phân tích, sẽ là cơ hội để những cái tên như AMD giành lấy thị phần.

Tuy nhiên Nvidia đã chuẩn bị trước để thích nghi và bảo vệ vị thế của họ trên thị trường, giữa cuộc đua AI, bất chấp xu hướng kể trên.

Những con chip thế hệ mới nhất, kiến trúc Blackwell của Nvidia có kích thước lớn hơn, nhiều bộ nhớ HBM hơn, và tính toán ít số thực chính xác hơn trong quá trình vận hành mô hình AI. Cùng lúc, hàng chục, hàng trăm con chip GB100 có thể kết hợp lại với nhau để tạo ra một hệ thống, một thể thống nhất khi vận hành. Theo Dylan Patel, nhà sáng lập đơn vị nghiên cứu thị trường SemiAnalysis, điều này có thể tạo ra lợi thế cho các đơn vị vận hành máy chủ đám mây trang bị chip Blackwell, vận hành nội suy phục vụ người dùng: “Cải thiện hiệu năng mà Nvidia tạo ra với chip Blackwell được thể hiện rõ rệt nhất với quá trình nội suy, chứ không phải quá trình huấn luyện mô hình.”

Kết quả kinh doanh quý trước, từ tháng 11/2024 đến hết tháng 1/2025 của Nvidia cũng phần nào mô tả thành công trong những nỗ lực đáp ứng với những chuyển dịch của ngành AI. Trong báo cáo tài chính đó, cả doanh thu lẫn lợi nhuận đều vượt qua dự báo của các chuyên gia và nhà phân tích, kết hợp với đó là dự báo đầy lạc quan về tình hình kinh doanh trong quý hiện tại.

Thế nhưng như đã đề cập với anh em trong một bài viết trước, những kết quả kinh doanh ấy có vẻ như vẫn chưa thuyết phục được các nhà đầu tư. Thứ 5 tuần trước, sau khi công bố báo cáo tài chính, cổ phiếu Nvidia vẫn tụt 8.5% giá trị, con số tương đương với hàng trăm tỉ USD giá trị vốn hóa của tập đoàn, và là tỷ lệ sụt giảm lớn nhất sau một lần báo cáo tài chính xảy đến với Nvidia kể từ tháng 11/2018.



Những lo ngại được đưa ra là kết quả kinh doanh của Nvidia không có tốc độ tăng trưởng như mọi người kỳ vọng, đi kèm với đó là những lo ngại về những quy định cấm vận mới, thứ có thể ảnh hưởng đến doanh thu của họ tại thị trường Trung Quốc.

Nhưng cùng lúc, những chuyển dịch trong ngành, dần tập trung nhiều hơn vào quá trình vận hành mô hình, nội suy thông tin dữ liệu phục vụ người dùng và doanh nghiệp cũng đang diễn ra, giữa lúc các tập đoàn công nghệ lẫn các lab nghiên cứu phát triển trí tuệ nhân tạo đang chạy đua để chạm được tới cột mốc tiếp theo, tạo ra những mô hình cho phép tư duy lý luận logic, nơi công cụ AI có thể giải đáp một thắc mắc và yêu cầu của người dùng theo từng bước, máy móc vận hành giống như cách bộ não con người vận hành.

Hôm thứ 4 vừa rồi, khi công bố báo cáo tài chính, CEO Nvidia Jensen Huang đã khẳng định rằng quá trình nội suy và vận hành những mô hình tư duy lý luận sẽ cần tới hiệu năng xử lý máy chủ mạnh hơn gấp hàng trăm lần: “Phần lớn hiệu năng xử lý máy chủ đám mây giờ dùng để vận hành nội suy, và Blackwell sẽ đưa hiệu năng ấy lên một tầm mới. Chúng tôi đã thiết kế Blackwell với tâm thế sử dụng nó phục vụ cho những mô hình tư duy lý luận.”

Giám đốc tài chính Nvidia, cô Colette Kress cho biết thêm, những hệ thống máy chủ trang bị chip Blackwell được các đối tác đầu tiên đặt hàng đều được dùng phục vụ nhu cầu vận hành mô hình AI, chạy những ứng dụng và dịch vụ trực tuyến.

Những đơn vị và tập đoàn đang nghiên cứu phát triển mô hình tư duy lý luận có thể kể tới OpenAI, Google và DeepSeek của Trung Quốc. Sự trỗi dậy của DeepSeek hồi cuối tháng 1, đầu tháng 2 vừa rồi đã khiến cả thị trường hoảng loạn, khi người Trung Quốc khẳng định họ xây dựng và huấn luyện được mô hình AI phức tạp với số lượng chip Nvidia ít hơn hẳn so với những cái tên phương Tây.

Hôm thứ 4 vừa rồi, đương nhiên ông Huang phủ nhận những lo ngại rằng những đột phá công nghệ của DeepSeek có thể khiến nhu cầu và doanh số chip Nvidia sụt giảm trong tương lai gần. Ông vẫn gửi những lời khen ngợi tốt đẹp nhất đến với các kỹ sư của DeepSeek, gọi thành tựu khi phát triển được V3 và R1 của ho là thứ mà các nhà phát triển AI trên toàn thế giới lấy cảm hứng để làm việc.

Trong quá khứ, từng có lần ông Huang khẳng định rằng, quy trình nghiên cứu và vận hành AI sẽ dần trở nên giống với những gì bộ óc con người hoạt động, khi cả quá trình thu nạp kiến thức và tư duy lý luận cùng diễn ra. Năm ngoái, trong bài phát biểu tại đại học Stanford, ông cho rằng, con người không thu nạp thông tin mới, rồi xử lý chúng một cách độc lập: “Khối óc của chúng ta vừa được huấn luyện, vừa nội suy cùng một lúc.”



Robert Wachen, đồng sáng lập startup phát triển chip AI Etched, một cái tên nhỏ đang muốn cạnh tranh với Nvidia bằng cách tạo ra những chip xử lý chuyên biệt vận hành nội suy cho rằng, đang có sự cân nhắc và thậm chí là ứng dụng những giải pháp thay thế cho chip của Nvidia. Theo anh, chip Nvidia bị giới hạn bởi chính nguồn gốc kiến trúc, với xuất phát điểm là những nhân xử lý tính toán số thực dấu phẩy động để xử lý đồ họa máy tính. Chúng được đem ra tối ưu cho nhu cầu xử lý AI, chứ không phải những kiến trúc được thiết kế chuyên biệt cho những nhu cầu: “Tạo ra một sản phẩm đa năng như dao Thụy Sỹ, rồi tối ưu nó cũng chỉ tạo ra những lợi thế nhất định. Bạn luôn sẽ cần phần cứng chuyên biệt nếu muốn hiệu năng ở mức tối đa.”

Một số startup đã bắt đầu tiếp cận được những khách hàng lớn trên thị trường AI. Cerebras, startup đã thiết kế chip lớn nhất từng được gia công, cho biết trong tháng 3, họ đang hợp tác với nhà phát triển AI nước Pháp Mistral để tạo ra chatbot AI nhanh nhất thế giới. Gã khổng lồ dầu mỏ Aramco của Ả Rập Xê Út đang hợp tác chặt chẽ với các công ty khởi nghiệp chip AI Groq và SambaNova Systems để thiết lập các data center quy mô lớn phục vụ vận hành nội suy.



Các đối thủ cạnh tranh lâu đời hơn của Nvidia cũng có những nỗ lực riêng, bao gồm AMD, họ đã có những chip AI chủ yếu nhắm vào nhu cầu nội suy. Và tất cả các công ty công nghệ lớn nhất hành tinh đều đang tự phát triển chip suy luận AI của riêng mình để có thể cạnh tranh hoặc thay thế Nvidia.

Jim Piazza, giám đốc điều hành tại công ty quản lý CNTT Ensono, người từng làm việc về cơ sở hạ tầng điện toán tại Meta, cho biết Nvidia có thể cần phải triển khai bước kế tiếp để cạnh tranh trên thị trường nội suy mô hình AI, thông qua việc tạo ra những con chip chuyên biệt cho nhu cầu này: “Tôi tưởng tượng không sớm thì muộn, Nvidia sẽ phải tạo ra một con chip nội suy cực mạnh, nếu không họ sẽ bị giành mất thị phần. Làm ra được một con chip như vậy có thể mất nhiều năm, nhưng đó chắc chắn là xu hướng đang diễn ra.”

Theo WSJ