Tập đoàn công nghệ Nvidia của Mỹ ngày 30/5 đã vượt mốc 1.000 tỷ USD về giá trị thị trường, trở thành nhà sản xuất chip đầu tiên gia nhập "câu lạc bộ 1.000 tỷ USD".
Hiện chỉ có 4 ông lớn là Apple, Alphabet, Microsoft và Amazon là những tập đoàn của Mỹ nằm trong câu lạc bộ nghìn tỷ USD này. Nvidia mất 24 năm để đạt vốn hoá 1 nghìn tỷ USD từ khi IPO
Giá cổ phiếu của Nvidia tăng khoảng 180% từ đầu năm đến nay, đạt kỷ lục 406,1 USD/cổ phiếu.
Trong số 10 công ty công nghệ lớn nhất theo giá trị vốn hóa tại Mỹ, Nvidia vươn lên vị trí thứ 5.
Đầu năm 2022, nhà sản xuất chip đến từ nước Mỹ này ra mắt H100 - bộ xử lý đồ họa GPU mạnh nhất từng chế tạo. Đây cũng là một trong những con chip đắt nhất thế giới, có giá khoảng 40.000 USD mỗi chiếc.
Tuy nhiên, các chuyên gia cho rằng Nvidia đã tính toán sai thời điểm. H100 được tung ra đúng lúc các doanh nghiệp đồng loạt cắt giảm chi tiêu để đối phó với lạm phát.
Nhưng vận may bất ngờ gõ cửa chỉ sau 1 đêm. Tháng 11/2022, ChatGPT xuất hiện.
"Năm ngoái là 1 năm khá khó khăn, nhưng tình hình đã thay đổi hoàn toàn chỉ sau 1 đêm", CEO của Nvidia, Jensen Huang chia sẻ. Chatbot nổi tiếng của OpenAI thực sự là "khoảnh khắc aha" ngay lập tức tạo ra nhu cầu khổng lồ.
Trên khắp thế giới, bỗng nhiên tất cả mọi người đều nói về ChatGPT và điều đó đã thổi bùng lên một cuộc "chạy đua" giữa những công ty công nghệ hàng đầu thế giới cũng như các startup. Đó là cuộc chạy đua để trang bị H100, mẫu chip mà ông Huang miêu tả là "con chip máy tính đầu tiên của thế giới được thiết kế cho AI tạo sinh".
Tầm quan trọng của H100 thể hiện vào tuần trước khi Nvidia công bố doanh thu quý tài chính đầu tiên (từ tháng 2 đến tháng 4) là 7,19 tỷ USD, cao hơn nhiều so với mức dự báo 6,52 tỷ USD. Công ty ước tính doanh thu quý tiếp theo có thể đạt 11 tỷ USD, cao hơn 50% dự đoán của Phố Wall.
Đa số công ty lớn nhỏ nếu muốn xây dựng mô hình AI tạo sinh đều cần chip của Nvidia. "Khi một doanh nghiệp muốn tìm ra mô hình kinh doanh dựa trên AI, việc đầu tiên là gửi séc cho Jensen Huang", David Luan, cựu kỹ sư Google và là người đồng sáng lập Adept Labs, nói tại sự kiện AI cho startup hồi tháng 3 ở Mỹ, ám chỉ việc phải trả tiền mua chip cho CEO Nvidia.
Doanh thu mảng chip cho trung tâm dữ liệu - sản phẩm phục vụ huấn luyện các hệ thống AI - của Nvidia được dự đoán lần đầu vượt doanh thu của GPU cho thiết bị chơi game trong năm nay, thậm chí vượt xa với mức tới 28 tỷ USD, gấp gần ba lần so với con số 10,6 tỷ USD của 2022 nhờ vào làn sóng AI tạo sinh đang diễn ra.
H100 là bản kế nhiệm của A100 giá 10.000 USD và được mệnh danh là "ngựa thồ" của ngành trí tuệ nhân tạo. Trong huấn luyện AI, bộ xử lý đồ họa - GPU chiếm ưu thế so với bộ vi xử lý - CPU nhờ khả năng tiến hành song song hàng loạt tính toán. Các nhà phát triển đang sử dụng A100 và H100 để xây dựng mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), cốt lõi của ứng dụng AI như ChatGPT.
Chip H100 của Nvidia đóng vai trò đặc biệt quan trọng trong việc huấn luyện siêu AI. Ảnh: Nvidia
H100 - với kích cỡ lớn hơn các bộ xử lý khác - là một "máy gia tốc" dành cho các trung tâm dữ liệu. Bộ xử lý này có tới 80 tỷ bóng bán dẫn, nhiều gấp 5 lần con chip tiền nhiệm của Nividia được lắp đặt trong dòng điện thoại iPhone 14 Pro Max và gấp đôi A100. Con chip này có sức mạnh gấp ba lần bản tiền nhiệm. "H100 giải quyết được câu hỏi về khả năng mở rộng mô hình AI lớn - thứ đang gây khó khăn cho doanh nghiệp theo đuổi trí tuệ nhân tạo. Nó cho phép họ đào tạo mô hình ngôn ngữ lớn nhanh hơn nhiều", Emad Mostaque, CEO của Stability AI, nhận xét.
"Toàn bộ thị trường chip cho siêu AI thuộc về Nvidia", Jay Goldberg, nhà sáng lập công ty tư vấn chip D2D Advisory, đánh giá.
Chưa có GPU nào vượt qua H100 về sức mạnh. "Đó là một trong những nguồn tài nguyên kỹ thuật khan hiếm nhất hành tinh", Brannin McBee, người sáng lập CoreWeave - công ty khởi nghiệp cơ sở hạ tầng đám mây tập trung vào AI, nói. CoreWeave là một trong những đối tác đầu tiên nhận được lô hàng H100 đầu năm nay.
Một số khách hàng khác phải đợi sáu tháng mới có thể nhận H100. Elon Musk đã đặt mua hàng nghìn con chip của Nvidia cho công ty khởi nghiệp về trí tuệ nhân tạo của mình. Musk chia sẻ trong phỏng vấn với tờ WSJ tuần trước rằng, việc mua GPU giờ "khó hơn nhiều so với thuốc".
"Chi phí cho các hệ thống AI tăng lên chóng mặt. Số tiền đặt cược tối thiểu phải là 250 triệu USD cho phần cứng máy chủ để xây dựng hệ thống AI tạo sinh", Musk nói.
CEO Nvidia mong muốn hợp tác với nhà sản xuất chip gia công TSMC của Đài Loan (Trung Quốc) để mở rộng quy mô sản xuất H100 nhằm đáp ứng nhu cầu của các công ty công nghệ như Microsoft, Amazon và Google, v.v.
Nvidia được sáng lập năm 1993 bởi Jensen Huang và người đồng sáng lập khác. Dưới sự điều hành của Jensen Huang, công ty đã mở rộng ra nhiều thị trường mới, bao gồm cơ sở dữ liệu, trí thông minh nhân tạo… Trong vòng chưa tới 1 thập kỷ, trung tâm dữ liệu của Nvidia đã tăng trưởng doanh thu từ khoảng 300 triệu USD lên 15 tỷ USD mỗi năm. Công ty cũng giành về nhiều đơn hàng sản xuất chip cho các nhà sản xuất máy tính lớn trên thế giới.
Được tạo ra năm 2006, phần mềm Cuda của Nvidia cho phép gia tăng tốc độ hoạt động của các GPU khi xử lý các công việc ngoài đồ họa.
Các nhà nghiên cứu ở Canada nhận ra sự phù hợp của GPU để xây dựng một mạng lưới liên kết, dạng trí tuệ nhân tạo lấy cảm hứng từ cách các tế bào thần kinh trong não bộ. Bước đột phá này sau đó trở thành trọng tâm của quá trình phát triển trí tuệ nhân tạo.
Cơn sốt AI mới là yếu tố giúp các mẫu chip cho trung tâm dữ liệu của Nvidia bán chạy.
Hopper là thiết kế chip đầu tiên cho phép thích ứng với nhiều nhiệm vụ khác nhau. Quá trình cộng tác của Nvidia và các nhà nghiên cứu trí tuệ nhân tạo cho phép doanh nghiệp dự đoán trước xu hướng của lĩnh vực này. Những đột phá của Nvidia trong lĩnh vực AI có nguồn gốc từ gần 2 thập kỷ trước, khi công ty này quyết định tập trung vào phần mềm thay vì tấm nhựa silicon.
Bước ngoặt đến khoảng năm 2012, khi các nhà nghiên cứu ở Canada phát hiện ra rằng GPU phù hợp một cách hoàn hảo để tạo ra các mạng nơ ron nhân tạo (neural network), 1 dạng AI mô phỏng theo cách các nơ ron thần kinh tương tác trong bộ não con người và là bước đột phá mới trong tiến trình phát triển AI.
Từ năm 2017, Nvidia đã hợp tác chặt chẽ với các nhà nghiên cứu AI và họ phát hiện ra nguyên lý của việc phát triển AI và bắt đầu điều chỉnh phần mềm của mình cho phù hợp. Nathan Benaich, đối tác chung của Air Street Capital, một nhà đầu tư vào các công ty khởi nghiệp về AI, cho biết: "Nvidia đã nhìn thấy tương lai trước mọi người với việc xoay trục để làm cho GPU có thể lập trình được. Họ đã phát hiện ra một cơ hội và đặt cược lớn và liên tục vượt xa các đối thủ cạnh tranh của mình".
Nvidia hiện có nhiều kỹ sư phần mềm hơn kỹ sư phần cứng để phát triển nhiều bộ phận cho thiết bị AI hơn và làm cho chip hoạt động hiệu quả hơn để đào tạo các mô hình AI.
Benaich ước tính Nvidia sẽ dẫn trước các đối thủ trên thị trường ít nhất hai năm. Song các chuyên gia cũng cảnh báo, Nvidia không có lợi thế tuyệt đối về cả phần cứng và phần mềm trong phát triển trí tuệ nhân tạo. Các thế hệ chip tiếp theo từ Google, Intel và các doanh nghiệp khác sẽ bắt kịp xu thế mới này.
* Mời quý độc giả theo dõi các chương trình đã phát sóng của Đài Truyền hình Việt Nam trên TV Online và VTVGo!