Cuộc Chiến Chip AI: Liệu Các Startup Có Thể Phá Vỡ Sự Thống Trị Của Nvidia?

Mục Lục

Nvidia: Ông Vua Không Ngôi Của Làng AI
Thử Thách Từ Nhu Cầu Xử Lý Khổng Lồ
Sự Trỗi Dậy Của Các Startup Chuyên Dụng
- Những Cái Tên Đáng Chú Ý: Cerebras, Groq, SambaNova, Tenstorrent
- Làn Sóng Startup Mới: Rivos, Enflame Technology, Rain AI,...
Chông Gai Trên Đường Khẳng Định
- Rào Cản Kỹ Thuật & Nỗi Lo Nguồn Vốn
- Cái Bóng Khổng Lồ Của Nvidia & Vấn Đề Tiêu Chuẩn Mở
- Ảnh Hưởng Từ Các Ông Lớn Công Nghệ
Kết Luận: Góc Nhìn Chuyên Gia

Ngày nay, các tác vụ AI, đặc biệt là huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), đòi hỏi sức mạnh xử lý khổng lồ. GPU, với khả năng xử lý song song, đã trở thành lựa chọn hàng đầu cho bài toán này. Và Nvidia, hơn ai hết, đã tận dụng hiệu quả làn sóng AI để vươn lên thống trị thị trường.

Trong hơn một thập kỷ qua, Nvidia đã xây dựng vị thế vững chắc trong việc phát triển chip xử lý các tác vụ AI phức tạp, từ nhận diện hình ảnh, khuôn mặt, giọng nói đến tạo văn bản cho chatbot AI như ChatGPT. Thành công này đến từ việc họ đã nhìn thấy tiềm năng của AI từ rất sớm, điều chỉnh phần cứng chip phù hợp và đầu tư mạnh mẽ vào hệ sinh thái phần mềm CUDA.

Không ngủ quên trên chiến thắng, Nvidia liên tục nâng cao tiêu chuẩn. Để duy trì vị thế dẫn đầu, họ cung cấp cho khách hàng quyền truy cập vào máy tính chuyên dụng dựa trên GPU, dịch vụ điện toán và các công cụ khác theo mô hình as-a-Service. Điều này biến Nvidia từ nhà cung cấp chip đơn thuần thành điểm đến tất cả trong một cho phát triển AI.

Tuy nhiên, sự thống trị của Nvidia cũng tạo động lực cho các đối thủ cạnh tranh, từ những tên tuổi lớn đến các startup đầy tham vọng. Mức giá cao và nỗi lo bị lệ thuộc vào một nhà cung cấp duy nhất là hai yếu tố chính thúc đẩy làn sóng cạnh tranh này. Nhu cầu lớn về dịch vụ AI và mong muốn đa dạng hóa nguồn cung đang tạo động lực mạnh mẽ cho các đối thủ của Nvidia.

Năm 2017, Google đã chứng minh khả năng tạo ra chip chuyên dụng hiệu suất cao hơn, tiêu thụ điện năng thấp hơn và chi phí thấp hơn so với GPU đa năng của Nvidia với Tensor Processing Unit (TPU) - con chip được thiết kế riêng cho Deep Learning. Sự xuất hiện của AI tạo sinh với các yêu cầu tính toán độc đáo và nặng nề đã mở ra cơ hội mới cho các nhà cung cấp ASIC chuyên dụng.

Nhiều startup tin rằng những cải tiến chip silicon mới của họ vượt trội hơn GPU của Nvidia về hiệu năng và tiết kiệm điện năng đáng kể, bởi chúng được thiết kế dành riêng cho huấn luyện và xử lý mạng nơ-ron sâu.

Tuy nhiên, đạt được thành công thương mại là một thách thức lớn hơn nhiều, đặc biệt là sau sự bùng nổ của các mô hình nền tảng kể từ khi OpenAI ra mắt ChatGPT. Nhiều startup buộc phải thiết kế lại sản phẩm của mình để xử lý số lượng tham số khổng lồ mà LLM yêu cầu. Một số khác thay đổi mô hình kinh doanh, chuyển từ bán chip sang cung cấp dịch vụ.

Báo cáo gần đây của Counterpoint Research, AI Chip Start-Ups – Can Domain-Specific Chips Impact Nvidia’s Dominance?, cung cấp cái nhìn tổng quan về thị trường chip AI do startup dẫn dắt, đồng thời nêu bật cơ hội và thách thức cho những cái tên mới gia nhập thị trường đầy tiềm năng này.

Liệu các startup có đủ sức lật đổ sự thống trị của Nvidia? Câu trả lời vẫn còn bỏ ngỏ. Tuy nhiên, một điều chắc chắn là cuộc chiến giành thị phần chip AI sẽ ngày càng trở nên khốc liệt hơn bao giờ hết.

Cuộc Chiến Chip AI: Liệu Các Startup Có Thể Phá Vỡ Sự Thống Trị Của Nvidia?