Một buổi tối tháng 4/1993 tại quán rượu tồi tàn Denny, San Jose (Mỹ), 3 chàng kỹ sư trẻ Chris Malachowsky, Curtis Priem và Jen-Hsun Huang cùng nhau thành lập nên Nvidia – trung tâm cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo. Phía Đông San Jose ngày đó còn hoang sơ và không ai ngờ được rằng 3 chàng trai trẻ năm ấy có thể định nghĩa lại điện toán đầu thế kỷ 20, giống như cách Intel đã làm trong thập niên 90.
Chỉ trong vài năm, Nvidia, từ một công ty chủ yếu tập trung vào phân khúc chip trò chơi điện tử cao cấp, đã trở thành ‘đế chế’ AI trị giá hơn 1 nghìn tỷ USD, sau đó gia nhập hàng ngũ những gã khổng lồ công nghệ như Apple, Microsoft, Amazon hay Alphabet. Doanh thu được cho là sẽ chạm mốc 54,5 tỷ USD trong năm tài khoá, tức vượt qua cả Intel, Qualcomm và Broadcom với tốc độ chưa từng được ghi nhận.
Cách đây 30 năm, điều đó gần như là không thể bởi chỉ khi AI bùng nổ, Nvidia mới thực sự tỏa sáng dưới thời ông Jensen Huang. Vị CEO này đã điều hành công ty kể từ khi mái đầu chưa bạc và sau 3 thập kỷ vẫn tích cực tham gia vào hoạt động nội bộ, quản lý 50 giám đốc điều hành cấp cao và họp hành cùng nhân viên cấp dưới.
“Công ty chính là hiện thân của ông ấy. Ông ấy làm mọi thứ, thậm chí có khi là quét sàn”, một nhân viên cho biết.
Với năng lực định nghĩa lại lĩnh vực điện toán đầu thế kỷ 20 giống như cách Intel đã làm trong thập niên 90, Nvidia bùng nổ trước nhu cầu của GPU – những con chip tiên tiến cung cấp ‘oxy’ cho trí tuệ nhân tạo cũng như hầu hết những loại công nghệ khác. Mô hình AI yêu cầu hàng chục nghìn đơn vị xử lý đồ họa này có thể xử lý nhiều tác vụ tính toán cùng lúc và ông Huang đã đầu tư lớn vào GPU trước khi thị trường bùng nổ. Vai trò trung tâm của Nvidia trong nền kinh tế AI cũng được coi là động lực giúp cổ phiếu tập đoàn đánh bại mọi công ty khác trong rổ chỉ số S&P 500 năm nay.
Chip Nvidia đóng vai trò vô cùng quan trọng trong cơ sở hạ tầng đám mây. Các nhà khai thác trung tâm dữ liệu đã cùng nhau chi 15 tỷ USD vào năm ngoái cho các đơn đặt hàng số lượng lớn. Doanh thu hàng quý từ các trung tâm dữ liệu, thứ mà Nvidia hiện gọi là “nhà máy AI”, đã tăng 14% lên mức kỷ lục.
Theo Bloomberg, Nvidia bất ngờ trở thành “người khổng lồ” quan trọng cho công nghệ chip nhớ. Công ty sở hữu 80% thị trường chip cao cấp và thời gian chờ cho một trong những bộ xử lý AI này đã lên tới 8 tháng. Một số khách hàng lớn của Huang đã phải thiết kế chip tùy chỉnh của riêng mình để giảm sự phụ thuộc vào Nvidia.
“Nvidia phải vấp ngã vì một lý do nào đó thì các đối thủ cạnh tranh mới có cơ hội”, Chris Mack, nhà phân tích tại Harding Loevner LP, một công ty đầu tư sở hữu khoảng 160 triệu USD cổ phiếu Nvidia, cho biết.
Theo các chuyên gia, có 2 động lực giúp Nvidia đạt được thành tựu như hiện tại. Đầu tiên là GPU.
Nvidia chuyên về các bộ xử lý đồ họa GPU – phân khúc từ lâu đã được coi là hoạt động kinh doanh cốt lõi. Doanh thu hàng năm từ mảng trò chơi điện tử đã tăng từ mức 3 tỷ USD trong năm tài chính 2016 lên hơn 12 tỷ USD chỉ trong vòng 6 năm.
Trong khoảng thời gian đó, Nvidia đã phát hiện ra GPU, sử dụng nhiều lõi chip nhỏ hoạt động song song, rất hữu ích cho các tác vụ đòi hỏi tính khắt khe cao như tăng tốc hiệu suất tính toán của các bộ xử lý trung tâm. Doanh thu hàng năm ở phân khúc trung tâm dữ liệu bùng nổ, từ mức chỉ 339 triệu USD trong năm 2016 lên hơn 15 tỷ USD vào năm ngoái.
Việc OpenAI ra mắt ChatGPT vào cuối năm ngoái đã biến trí tuệ nhân tạo trở thành ‘cơn sốt’. Nvidia, với những con chip tối tân phù hợp với nhiệm vụ đào tạo mô hình AI và tăng cường khả năng suy luận của chatbot, nghiễm nhiên được hưởng lợi.
“Với sức mạnh AI, công ty đã vượt qua được giới hạn của công nghệ”, ông Jensen Huang nói.
CUDA cũng là một trong số những thành tựu đưa Nvidia gia nhập câu lạc bộ 1.000 tỷ USD.
Nvidia đặt cược vào AI từ rất sớm. Vào năm 2006, công ty giới thiệu CUDA—ngôn ngữ lập trình mới cho phép các nhà phát triển viết ứng dụng cho GPU. Nó sau này đã trở thành nền tảng quan trọng cho hoạt động kinh doanh AI cốt lõi của Nvidia.
Theo thời gian, CUDA ngày càng phát triển. Trong bài phát biểu tại hội nghị Computerx vào tháng 5, CEO Huang cho biết ngôn ngữ lập trình này đã được tải xuống 25 triệu lần vào năm 2022.
Trong một hội nghị do Bernstein Research tài trợ vào tháng 7, cựu Phó Chủ tịch Nvidia, Michael Douglas, gọi phần mềm trên là “mũi nhọn then chốt” giúp Nvidia trở nên khác biệt so với đối thủ. Ông dự đoán thêm rằng hầu hết các cải tiến về hiệu suất trong vài năm tới “sẽ được điều khiển bằng phần mềm thay vì phần cứng”.
Ngoài ra, bí quyết thành công ban đầu của Nvidia cũng nằm ở cách phân chia ‘vai vế’ trong tập đoàn. Huang luôn là người nắm quyền, song đồng sáng lập Malachowsky và Priem thỏa thuận rằng mỗi lãnh đạo đều sẽ có thẩm quyền riêng trong bộ phận mình phụ trách.
“Chúng tôi cùng thảo luận nhưng sẽ mặc định để người có chuyên môn nhất đưa ra quyết định cuối cùng”, Priem nói và cho biết ông Huang chịu trách nhiệm với hoạt động kinh doanh và tìm kiếm đối tác sản xuất chip. “Ông ấy đã rất cô đơn trong trọng trách nặng nề này”.
Sau khi tung ra sản phẩm đầu tiên và thất bại, Huang sa thải một nửa lực lượng lao động. Hết tiền, đứng bên bờ vực phá sản, ông đặt cược vào con chip hồi năm 1997 và 2 năm sau quyết định ra mắt công chúng. Tuy nhiên, ngày thị trường phục hồi sau khủng hoảng dotcom và tài chính toàn cầu, Nvidia vẫn lao dốc 50%.
Nhận thấy công ty quá trì trệ, Huang rót tiền vào một nền tảng mới cho phép các nhà phát triển làm bất cứ điều gì họ muốn với GPU. Phố Wall hoài nghi về tầm nhìn này song các nhà nghiên cứu AI lại không nghĩ vậy. Họ bắt đầu sử dụng chip của Nvidia để huấn luyện mạng lưới thần kinh, sau đó nhận ra tiềm năng của sản phẩm.
Tuy nhiên, ‘miếng bánh’ AI quá ngon để các tập đoàn khác bỏ lỡ. Ngoài Nvidia, rất nhiều các ‘gã khổng lồ’ khác cũng đang tăng tốc giành giật vị thế trong một thị trường chip đồ hoạ quá cạnh tranh như hiện tại.
Đơn cử, AMD, được biết đến với tư cách đối thủ lâu năm của Intel trên thị trường bộ vi xử lý máy tính và máy chủ, đang đặt mục tiêu chiếm lĩnh phần lớn thị trường chip AI, thậm chí thay thế Nvidia nắm vị trí dẫn đầu. Theo Gregory Diamos, đồng sáng lập của công ty khởi nghiệp AI Lamini kiêm cựu kiến trúc sư CUDA tại Nvidia, AMD đang dần thu hẹp khoảng cách với đối thủ nặng ký nhất.
“Phần cứng của chúng tôi rất xuất sắc. Phần mềm cũng đang tiếp tục hoàn thiện hơn theo thời gian”, CEO Lisa Su nói và kỳ vọng cơ hội lớn của AMD có thể đến cùng với sự phát triển tự nhiên của AI.
Theo các chuyên gia, giá chip Nvidia đắt đỏ có thể khiến nhiều khách hàng quay sang tìm kiếm các giải pháp thay thế. Mercury Research ước tính một hệ thống với 8 GPU mới nhất của Nvidia có giá khoảng 200.000 USD, tức gấp khoảng 40 lần chi phí của một máy chủ chung được thiết kế cho trung tâm dữ liệu đám mây.
Lịch sử phát triển của chính Nvidia cho thấy không một công ty công nghệ nào thực sự bất khả xâm phạm. Bản thân ‘ông vua chip’ này cũng từng phải đối mặt với một mối đe dọa hiện hữu khi Intel và AMD bắt đầu tích hợp công nghệ GPU với chip CPU.
“Có một kịch bản rằng vào năm 2024, khi GPU Nvidia đã được bán hết, khách hàng lúc này chỉ có thể trông cậy vào AMD. AMD sẽ giành được thị phần theo cách này”, Brian Colello, giám đốc lĩnh vực công nghệ của Morningstar, cho biết.
Dẫu vậy, Nvidia vẫn có cơ sở để duy trì vị thế dẫn đầu với ‘át chủ bài’ A100. Theo nhà đầu tư Nathan Benaich, A100 là “con ngựa đầu tàu” vào thời điểm hiện tại, rất lý tưởng cho loại mô hình máy học hỗ trợ ChatGPT hoặc Bing AI. Việc nó có thể thực hiện đồng thời nhiều phép tính đơn giản cũng được cho sẽ giúp ích cho hoạt động đào tạo và sử dụng mô hình mạng lưới thần kinh.
Công nghệ đằng sau A100 ban đầu được sử dụng để hiển thị đồ họa 3D phức tạp trong trò chơi. Nó thường được gọi là bộ xử lý đồ họa hoặc GPU, song ngày nay, A100 của Nvidia nhắm mục tiêu sang các tác vụ học máy và trung tâm dữ liệu chứ không đơn thuần chỉ là các PC trò chơi nữa. Các công ty lớn hoặc startup làm việc dựa trên chatbot và trình tạo hình ảnh sẽ cần hàng trăm hoặc hàng nghìn con chip trên của Nvidia.
Theo: Bloomberg, WSJ
Nguồn tin: https://genk.vn/1000-ty-usd-muc-von-hoa-giup-vua-chip-nvidia-ngang-hang-apple-microsoft-nam-trong-tay-vi-the-doc-ton-nho-2-at-chu-bai-2023122909220252.chn
