Nvidia vẫn là vô đối trong lĩnh vực AI

Nvidia đang trải qua thời kỳ rực rõ với nhiều thành quả đáng ngưỡng mộ. Cổ phiếu công ty tăng 60% so với năm ngoái lên 178 USD. Hãng cũng “thăng hoa” nhờ công nghệ bộ xử lý đồ họa vốn làm nền tảng cho các hệ thống máy học của Facebook và Google, hay như mối hợp tác với hầu hết tất cả hãng xe đang xây dựng phiên bản tự lái. Chưa kể, gã khổng lồ Santa Clara vừa tuyên bố đạt thỏa thuận cung cấp phần cứng cho 3 công ty Internet lớn nhất Trung Quốc.

Nvidia đang giành lợi thế trên thị trường AI

Nhưng giới phân tích tin rằng mọi thứ chưa kết thúc với Nvidia. Chuyên gia William Stein của Sun Trust Robinson Humphrey dự đoán doanh thu từ việc bán GPU server sẽ tăng 61% mỗi năm từ nay cho tới 2020, trong khi năm ngoái đã tăng gấp đôi.

Trước mắt, Nvidia sẽ có những đối thủ cạnh tranh nhất định. Theo James Wang đến từ công ty đầu tư ARK, ít nhất 5 công ty đại chúng và startup đang muốn chiếm thị phần với thế hệ chip AI “làn sóng thứ hai” hứa hẹn sẽ cải thiện hiệu suất, đồng thời giảm tiêu thụ năng lượng.

Ban đầu, GPU của Nvidia được phát triển để tăng tốc đồ họa cho game, nhưng sau đó công ty lại tập trung vào nền tảng máy học. Các đối thủ cạnh tranh trên thị trường chip cũng đang nhắm tới mục tiêu này.

Con chip tối ưu cho AI nổi tiếng nhất là Tensor Processing Unit (TPU) của Google cho tốc độ nhanh hơn 15 – 30 lần so với các CPU và GPU khác. Gã khổng lồ tìm kiếm nhấn mạnh tới việc cải tiến hiệu suất so với công nghệ của Nvidia. Trong khi Nvidia lại nói các thử nghiệm được thực hiện trên phần cứng cũ nên không thực sự công bằng. Hiện tại, Google đang cung cấp cho khách hàng lựa chọn thuê TPU thông qua dịch vụ đám mây.

TPU lầ con chip nổi tiếng hỗ trợ AI

Intel cũng là một mối đe dọa với việc mua lại starup phần cứng Nervana Systems năm 2016 và Mobileye tháng 3 năm 2017. Công ty cho biết sẽ phát hành chip có tên gọi Lake Crest vào cuối năm 2017 tập trung đặc biệt vào AI có sự kết hợp công nghệ từ Nervana Systems. Hãng cũng đang củng cố vị thế bằng cách đầu tư vào máy tính mô phỏng hệ thống thần kinh vốn dùng các con chip có cấu tạo giống nơ-ron trong não thay vì nền kiến trúc như vi xử lý truyền thống.

ARK dự đoán Nvidia vẫn giữ thế cạnh tranh với công nghệ riêng. Wang nhấn mạnh rằng, không cần tới lượng khách hàng lớn hiện nay công ty đủ khả năng gây sự chú ý nhờ việc tiếp tục nâng cao hiệu suất của GPU với tốc độ đủ nhanh để cạnh tranh với đối thủ. Trong 10 năm qua, Nvidia đã tăng hiệu suất lên 10 lần.

Hãng đồng thời đang đầu tư nghiên cứu nhằm tối ưu frameword máy học, phần mềm được dùng xây dựng các chương trình AI.

Vì GPU không được xây dựng dành riêng cho máy học nên chúng có lợi thế hỗ trợ phần cứng xử lý video lẫn hình ảnh trên datacenter. TPU lại chỉ tập trung cho AI nên không hiệu quả trong việc chuyển mã video sang định dạng hoặc chất lượng khác.

CEO Jen-Hsun Huang của Nvidia nói với các nhà đầu tư hồi tháng Tám rằng “GPU về cơ bản là một TPU có thể làm được nhiều thứ hơn,” bởi các mạng xã hội ngày nay tập trung vào video.

“Cho tới khi TPU chứng trội rõ minh sự vượt rệt so với GPU trong các bài kiểm tra độc lập, Nvidia vẫn tiếp tục thống trị lĩnh vực cơ sở dữ liệu học sâu”, Wang chia sẻ và nhấn mạnh chip AI bên ngoài mảng datacenter vẫn là mảnh đất phù hợp cho các startup tham gia.