Intel đã bỏ lỡ cuộc cách mạng smartphone nhưng giờ đây, một cơ hội bằng vàng đang tới để họ bắt kịp cuộc chơi

Trở lại năm 1997, Andy Grove, lúc đó đang nắm giữ chứcCEO Intel, đã nhạy bén lường trước được nguy hiểm đang rình rập đối với công ty. Linh cảm thấy viễn cảnh Intel có thể bị vùi dập bởi làn sóng vi xử lý PC giá rẻ, Grove mời giáo sư Clayton Christensen (cố vấn của ông) đến từ trường đại học Harvard tới trò chuyện với nhóm của ông về những những cái chết từ sự chậm trễ trong đổi mới, đặc biệt ở lĩnh lực đầy tính cạnh tranh như công nghệ. Buổi gặp mặt có nhắc tới một số nhà lãnh đạo công nghiệp trong quá khứ.

Intel từng là biểu tượng cho sự nhạy bén và thành công.

Trong vòng vài quý sau, Intel tung ra dòng chip bình dân Celeron dành cho PC, đập tan mọi hy vọng chen chân của các đối thủ như Advanced Micro Devices (AMD).

Gã khổng lồ xứ Santa Clara giờ không còn là tấm gương về khả năng thích nghi. Ngược lại, công ty tỏ ra thiếu nhạy bén dẫn tới hụt hơi ở thị trường smartphone và máy tính bảng trong suốt 10 năm qua. Hôm 19/4, đúng vào ngày ra quyết định cắt giảm 12.000 nhân công, Intel đồng thời tuyên bố ngừng phát triển các chip Atom dành cho thiết bị di động vốn được đầu tư mạnh mẽ.

Và trong vài năm qua, công ty tỏ ra thờ ơ trước một thị trường đầy tiềm năng, đó là vi xử lý thiết kế cho kỹ thuật trí thông minh nhân tạo (AI) với khả năng học sâu.

Nghiên cứu AI đang phát triển nhanh chóng, trở thành xu hướng công nghệ mới. Các công ty Internet lớn từng bước tích hợp công nghệ này vào các dịch vụ trực tuyến để xử lý quá trình đọc hiểu hình ảnh, giọng nói, đồng thời tích hợp trên các thiết bị bay không người lái, xe tự hành và các sản phẩm khác trong thời đại sang IoT.

Tuy nhiên, Intel lại thêm một lần nữa tỏ ra thiếu nhạy bén với thời cuộc. Đó là điều đặc biệt nguy hiểm vì CEO Brian Krzanich từng tuyên bố, tương lai của công ty phụ thuộc vào tính hiệu quả trong thời đại big data và Internet of Things.

Intel tỏ ra thờ ơ với công nghệ học sâu.

Intel mới chỉ giới thiệu thế hệ chipset đầu tiên được thiết kế đặc biệt cho khả năng học sâu mang tên Xeon Phi. Nhưng nó chỉ là bộ xử lý phụ, hỗ trợ vi xử lý trung tâm nên vẫn phải dùng kèm với một CPU x86. Dù chipset khá hiệu quả cho nhiều công việc học sâu, công ty vẫn giữ quan điểm tập trung vào thị trường máy tính thay vì phát triển các công cụ lập trình mà khách hàng cần.

Đối thủ nhỏ hơn Nvidia đã sớm tạo ưu thế vượt trội nhờ cung cấp những công cụ như vậy. Baidu, gã khổng lồ tìm kiếm tại Trung Quốc khi xây dựng hệ thống học sâu đã nhập lượng chip từ Nvidia gấp 4 lần so với Intel.

“Intel là một tên tuổi lớn nhưng bị đặt dấu hỏi lớn về chiến lược tập trung. Họ đang trong quá trình cắt giảm tại nhiều lĩnh vực, vì thế sẽ không ngạc nhiên nếu công ty thiếu quan tâm trong lĩnh vực này”, Bryan Catanzaro, nhà nghiên cứu cao cấp tại Baidu chia sẻ.

Cho đến nay, thiệt hại về tài chính của Intel đang ở mức tối thiểu. Amazon, Google và nhiều gã khổng lồ điện toán đám mây khác dự kiến sẽ chi ra hơn 133 triệu USD cho việc mua chip để chạy hệ thống học sâu trong năm nay. Đó chẳng là gì so với khoản doanh thu 56 tỷ USD năm 2015 của Intel.

Thay vì tiến hành đổi mới mang tính cách mạng, Intel cho rằng các thế hệ chipset hiện tại có thể đáp ứng mọi nhu cầu công việc và tự tin khẳng định bản thân đủ năng lực sản xuất vi xử lý mới khi thị trường đã đủ lớn.

Và công ty được xác định không tập trung vào lĩnh vực học sâu, thay vào đó sẽ hướng tới các phương pháp tiếp cận AI khác. Họ sợ vòng quay lịch sử lặp lại khi chưa tin tưởng vào tiềm năng của khả năng học sâu.

Tuy nhiên, đối với Nvidia, học sâu bắt đầu tạo ra tăng trưởng. Doanh thu quý đầu tiên của công ty từ các đối tác điện toán đám mây lớn tăng 63%. Đặt trụ sở gần lãnh địa của Intel ở Santa Clara, California, Nvidia từng bán vi xử lý đồ họa (GPU) chủ yếu cho các nhà sản xuất PC và máy chơi game. Nhưng hãng đã thay đổi trở thành một trong những người tiên phong khi thị trường chip học sâu bắt đầu hình thành, bởi các công ty Internet lớn đã khám phá ra chip đồ họa cũng có thể đảm nhiệm công việc liên quan tới trí thông minh nhân tạo. Giờ đây, Ndivia cho biết đang phục vụ cho 3.500 khách hàng khác nhau thuộc đủ mọi lĩnh vực từ ô tô cho đến tài chính.

Nvidia là một trong những công ty hoạt động rất tích cực ở lĩnh vực AI.

Đây không phải là công ty duy nhất đang đặt cược vào xu hướng mới trong khi Intel tỏ ra dửng dưng. Qualcomm giới thiệu các công cụ phần mềm giúp khách hàng sử dụng chip di động của mình trong quá trình học sâu. Và những startup như Knupath và Nervana cũng ngắp nghé tham gia vào thị trường với các dòng sản phẩm mới. Cá biệt như dự án Tactica được ước tính sẽ đạt giá trị 3,6 tỷ USD trong năm 2024.

Knupath, công ty được sáng lập bởi cựu giám đốc NASA Dan Goldin, công bố loại chip AI đặt tên là Hermosa hồi tháng 6, cùng với phần mềm để liên kết các vi xử lý với nhau. Phiên bản đầu tiên sẽ tập trung tăng khả năng lọc âm thanh trong môi trường nhiều tiếng ồn để tách ra loại âm thanh cần thiết.

Công ty đã huy động được 100 triệu USD đầu tư do giới công nghệ không tin tưởng nền kiến trúc vi xử lý hiện có đủ sức giải quyết mọi yêu cầu trong tương lai. “Chúng ta đang bước vào giai đoạn khởi đầu của thời đại của các cỗ máy thông minh có khả năng tự học. Nó giống như “miền Tây hoang dã”. Nhiều thứ tưởng chừng như điên khùng sẽ xảy ra”, Goldin chia sẻ.

Lỗ hổng thị trường

Khi những công ty như Facebook, Google và Microsoft dạy các phần mềm cách phát hiện nội dung của hình ảnh hoặc nhận định bài phát biểu, họ đã xây dựng được thứ gọi là hệ thống thần kinh, trong đó một lượng lớn dữ liệu đã chạy qua hàng ngàn bộ xử lý cùng kết nối với nhau. Cuối cùng, các cỗ máy biết cách nhận dạng và xử lý hiệu quả. Hồi tháng Giêng, trí thông minh nhân tạo của Google đã đánh bại nhà vô địch cờ vây 4 ván trong trận đấu 5 ván. Đây là một thắng lợi mang tính biểu tượng bởi cờ vây được coi như trò chơi trí tuệ bậc nhất.

AlphaGo của Google đã thắng nhà vô địch cờ vây thế giới.

Trong những công việc như vậy, vi xử lý x86 của Intel tỏ ra kém hiệu quả hơn. Sản phẩm của công ty có thể xuất sắc về khả năng xử lý số liệu tài chính hay phần mềm doanh nghiệp, việc học sâu lại đòi hỏi phải hiểu được giọng nói hoặc nhận diện hình ảnh. Bởi vì những GPU như Nvidia có hàng ngàn lõi vi xử lý nhỏ tích hợp trong một miếng silicon, chúng tỏ ra linh hoạt để giải quyết hết số lượng lớn nhiệm vụ như vậy.

Catanzaro, người phát động chiến dịch tấn công vào lĩnh vực học sâu ở Nvidia trước khi chuyển tới Baidu, đang thử nghiệm bộ đồng xử lý Xeon Phi và nói rằng nó có thể xử lý một số nhiệm vụ học sâu hiệu quả tương đương 90% vi xử lý đồ họa. Nhưng ông tỏ ra hoài nghi. Không chỉ Intel chưa phát triển bất kỳ công cụ phần mềm nào giống như Nvidia đưa ra giúp khách hành tinh chỉnh và duy trì mạng lưới tư duy, mà theo ông, Intel còn phải làm tốt hơn để chip của mình tham gia hiệu quả vào lĩnh vực học sâu, trở thành nhân tố quan trọng phát triển lĩnh vực này một cách mạnh mẽ.

Tính đến nay, Intel đã có nỗ lực nhất định trong việc bán Xeon Phi cho những công ty lớn. “Tôi đang tích cực ủng hộ Intel. Sẽ không tốt cho tất cả nếu chỉ có lựa chọn Nvidia, vì vậy thị trường cần Intel và họ phải bắt đầu tập trung vào lĩnh vực này”, Catanzaro chia sẻ.

Thị trường học sâu dù chưa lớn nhưng rất tiềm năng.

Trong tháng Năm, Google gây bất ngờ cho giới AI khi thông báo đã đưa vào sử dụng thế hệ chip mới tự sáng tạo Tensor Processing Unit trong hơn một năm qua. Mặc dù đổ hàng tỷ USD vào nhiều dự án “không tưởng” như xe tự lái, đây là lần đầu tiên công ty tham gia vào lĩnh vi xử lý vốn rất đắt đỏ và khó khăn.

Nhưng theo Jouppi, kỹ sư phần cứng tại Google, đó là cách duy nhất tạo tiền đề mang tới sức mạnh vượt trội cho các ứng dụng học sâu. Hãng vẫn sử dụng vi xử lý Intel cho cơ sở hạ tầng máy tính của mình. “Chúng tôi cần nhiều hơn những gì thị trường đang có”, Jouppi tuyên bố.

Cảm thấy sức nóng

Intel cũng nhìn thấy được thị phần đầy triển vọng ở lĩnh vực học sâu: những con chip tự học nhúng trong mạng nơ-ron nhân tạo có trên điện thoại, xe hơi và các thiết bị thông minh khác. DJI, hãng sản xuất máy không người lái lớn nhất thế giới, thậm chí trang bị “bộ xử lý thị giác” của Movidius trên Phantom 4. Chip xử lý những gì máy ảnh của Phantom thu được, cho phép máy bay tự tránh chướng ngại vật khi người điều khiển mất tập trung hoặc không đủ kinh nghiệm để xử lý tình huống. Nó được thiết kế tiết kiệm năng lượng và là dẫn chứng về một sản phẩm tốt không do Intel sản xuất.

Những con chip này thua xa về lợi nhuận so với vi xử lý chủ lực của Intel. Nhưng theo Jim McGregor, người sáng lập công ty nghiên cứu ngành công nghiệp chip Tirias Research cho biết, tiềm năng dự kiến sẽ mở rộng đáng kể để trở thành tiêu chuẩn trong các cỗ máy MRI (kỹ thuật tạo hình cắt lớp sử dụng từ trường và sóng radio), robot sản xuất và camera giám sát. Chưa kể, thị trường xe tự lái có thể đạt doanh số hàng chục triệu đơn vị mỗi năm. Mỗi chiếc xe cần rất nhiều con chip, quy mô kinh doanh vì thế sẽ tăng dần kích thước, đủ sức cạnh tranh với mảng PC truyền thống.

Thời kỳ xe tự lái và IoT sẽ là lúc bùng nổ chip học sâu.

Tina Chappell, Giám đốc chính sách sở hữu trí tuệ tại Intel cho biết không loại bỏ những dự án như vậy, nhưng cô tuyên bố tầm nhìn của Intel còn lớn hơn với những lợi ích đầy triển vọng mang tính thiết thực. Ưu tiên hàng đầu cũng là thách thức đối với các nhà nghiên cứu AI là tạo ra cách thức để đào tạo mạng lưới thần kinh nhanh hơn, rút ngắn thời gian xuống còn chỉ một buổi chiều thay vì hàng tuần.

Chappel nói Xeon Phi sẽ giải quyết được vấn đề này, một phần vì các nhà nghiên cứu có thể sử dụng chip để thiết kế một hệ thống luyện tập trên máy tính của họ và tiếp tục áp dụng trên mạng lưới máy chủ hơn hơn, cuối cùng là trên quy mô khổng lồ của điện toán đám mây.

Intel có những tính toán riêng của mình.

Cũng theo Chappell, trong dài hạn, Intel có thể xây dựng những con chip làm được với mọi nền tảng phần cứng, từ hệ thống đào tạo cho tới các thiết bị công suất thấp của IoT. Ở kịch bản đó, bộ vi xử lý đồ họa và chip học sâu chuyên dụng tỏ ra bất lợi so với mạch vi xử lý đa năng, linh hoạt.

Nhờ tiềm lực cả về kĩ thuật lẫn năng lực sản xuất, Intel có thể tích hợp mạch học sâu vào bộ vi xử lý của mình trong tương lai với mức chênh lệch giá vừa phải. Nếu công ty gộp tất cả công cụ phần mềm để xử lý mọi thứ, từ phức tạp như mạng lưới nơ-ron nhân tạo cho tới thiết bị bay, nó sẽ giúp nhiều công ty tiếp cận được công nghệ học sâu hơn, đồng thời mang tới chìa khóa quan trọng trong chiến lược kinh doanh của họ.

Đây là những chiêu thức đã giúp Intel độc quyền ngành công nghiệp PC. Ngay cả bây giờ, một số dù tỏ ra hoài nghi nhưng cũng không dám gạt gã khổng lồ chip ra khỏi cuộc chơi. “Lần cuối cùng kiểm tra, tôi biết họ có tới 15 tỷ USD trong ngân hàng và họ không phải là những kẻ ngốc. Nhưng trong thời điểm này, chúng tôi chưa cảm nhận được sức nóng”, Remi El-Ouazzane, CEO của Movidius chia sẻ.