Nvidia, công ty dẫn đầu thị trường không thể tranh cãi trong lĩnh vực chip AI, đang đối mặt ngày càng nhiều với sự cạnh tranh gia tăng. Tuy nhiên, trong khi các đối thủ mong muốn tìm chỗ đứng trong thị trường phát triển nhanh này, Nvidia cho đến nay không hề cho thấy dấu hiệu mất đi vị thế thống trị của mình. Ngược lại, công ty đang mở rộng sự hiện diện và ảnh hưởng của mình.

Một bước ngoặt quan trọng trong cuộc cạnh tranh về thị trường AI có thể đang đến gần. Tuy nhiên, câu hỏi liệu và khi nào Nvidia có thể mất thị phần vào tay các đối thủ vẫn còn bỏ ngỏ. Thị trường AI đang phát triển nhanh chóng, và trong khi việc đào tạo các mô hình "Foundation" lớn, là nền tảng cho các hệ thống AI hiện đại, vẫn đòi hỏi một lượng lớn công suất tính toán, thì cái gọi là "Inference" - việc thực hiện các truy vấn chống lại các mô hình này - có thể là cơ hội cho các đối thủ đưa ra thị trường những con chip ít mạnh hơn và giá rẻ hơn.

However, so far it does not look like Nvidia will lose its lead. When announcing its latest quarterly results, the company stated that more than 40 percent of its data center revenue last year came from inference, amounting to more than $33 billion. This figure exceeds Intel's total data center revenue by more than two and a half times.

Thế nhưng, sự phát triển của thị trường Inference sẽ ra sao vẫn còn là một ẩn số. Có hai câu hỏi quan trọng cần được giải đáp: Thị trường AI có tiếp tục bị chi phối bởi cuộc chạy đua về các mô hình ngày càng lớn hơn hay không, và việc Inference sẽ diễn ra ở đâu trong tương lai?

Nvidia đã hưởng lợi rất nhiều từ cuộc chạy đua về các mô hình ngày càng lớn hơn này. Jensen Huang, CEO của Nvidia, cho biết rằng mỗi thế hệ mới của các mô hình AI lớn „đòi hỏi lượng sức mạnh tính toán gấp 10, 20, 40 lần“, điều này đảm bảo nhu cầu khổng lồ đối với các chip Blackwell sắp tới của Nvidia. Những bộ vi xử lý mới này cũng được cho là cung cấp phương pháp hiệu quả nhất để thực hiện Inference đối với các mô hình „có hàng nghìn tỷ tham số“ này.

Tuy nhiên, việc các mô hình ngày càng lớn có tiếp tục chiếm lĩnh thị trường hay không vẫn chưa rõ ràng, hoặc liệu chúng có gặp giới hạn về hiệu suất hay không. Đồng thời, các mô hình nhỏ hơn, hứa hẹn mang lại những lợi ích tương tự, cũng như các mô hình chuyên biệt hóa cho các lĩnh vực ứng dụng hẹp hơn, đang ngày càng trở nên phổ biến. Chẳng hạn, Meta gần đây đã tuyên bố rằng mô hình Llama 3.1 mới của mình có thể đạt hiệu suất của các mô hình tiên tiến như GPT-4 của OpenAI mặc dù kích thước nhỏ hơn.

Các phương pháp đào tạo cải tiến và việc sử dụng lượng lớn dữ liệu chất lượng cao cũng đã góp phần tăng hiệu quả. Sau khi đào tạo, các mô hình lớn nhất cũng có thể được "chưng cất" thành các phiên bản nhỏ hơn. Những phát triển này có thể dẫn đến việc nhiều công việc suy luận hơn được thực hiện tại các trung tâm dữ liệu nhỏ hơn hoặc trên các thiết bị như điện thoại thông minh và máy tính cá nhân. "Các khối lượng công việc AI sẽ ngày càng chuyển đến nơi có dữ liệu hoặc người dùng", Arun Chandrasekaran, nhà phân tích tại Gartner, nói.

Số lượng đối thủ cạnh tranh nhắm đến thị trường mới này đang tăng nhanh. Ví dụ, công ty Qualcomm là công ty đầu tiên phát triển chip cho một loại máy tính mới có khả năng AI, thách thức lãnh đạo thị trường chip máy tính lâu năm Intel.

Here is the translation of the provided heading to Vietnamese:

Không thể tránh khỏi rằng Nvidia sẽ mất thị phần khi suy luận AI được chuyển sang các thiết bị mà công ty chưa có mặt và các trung tâm dữ liệu của các công ty đám mây thích thiết kế chip riêng của họ. Để bảo vệ vị thế của mình, Nvidia dựa mạnh vào chiến lược phần mềm của mình, điều đã từ lâu làm rào chắn bảo vệ phần cứng của họ và giúp các nhà phát triển dễ dàng sử dụng các chip của họ.

Nvidia hiện đang phát triển một loạt phần mềm rộng hơn cho doanh nghiệp nhằm giúp các công ty phát triển các ứng dụng tối ưu hóa việc sử dụng AI. Điều này cũng sẽ đảm bảo nhu cầu cho các chip của Nvidia. Công ty kỳ vọng doanh thu từ phần mềm này sẽ đạt tỷ lệ hàng năm 2 tỷ đô la Mỹ vào cuối năm nay. Mặc dù so với tổng doanh thu dự kiến trên 100 tỷ đô la Mỹ là khá nhỏ, điều này chỉ ra sự gia tăng việc tích hợp các công nghệ, làm tăng tính “bám dính” của các sản phẩm.

Mặc dù thị trường chip AI có thể bước vào giai đoạn mới, sự kiểm soát mạnh mẽ của Nvidia không có dấu hiệu nới lỏng.