Phải nhờ Nvidia đầu tư vào AI 10 năm về trước mà bây giờ game thủ mới có được card đồ họa GeForce RTX series xịn sò.
Theo ước tính đến năm 2023 của Statista, trên thế giới sẽ có đến 1,8 tỷ game thủ. Và trong làng gaming nói chung, card đồ họa Nvidia GeForce là chiến hữu được nhiều game thủ tin cậy nhất. Bằng chứng là theo thống kê của Steam từ tháng 9/2021 đến tháng 2/2023, số lượng người dùng trên Steam xài card Nvidia chiếm đến 75,82%; và top 10 GPU gaming phổ biến nhất trên Steam trong tháng 2/2023 cũng toàn là card Nvidia.
Ấy vậy mà có một sự thật sẽ khiến nhiều bạn vô cùng bất ngờ, đó là bây giờ game thủ không còn là ưu tiên hàng đầu của Nvidia nữa, mà vị trí đó đã thuộc về mảng AI (trí thông minh nhân tạo). Nếu bạn chưa biết thì GPU Nvidia chính là thứ đã cung cấp sức mạnh cho ChatGPT – một trong những ứng dụng của trí thông minh nhân tạo khiến mọi người bàn tán sôi nổi trong thời gian gần đây.
Sự chuyển mình của Nvidia từ hãng gaming nổi tiếng trở thành thế lực đáng gờm trong mảng AI
Trong gần 30 năm qua, card Nvidia đã giúp game thủ chinh chiến qua không biết bao nhiêu là bom tấn, đồng thời góp phần định hình ngành đồ họa gaming và thống lĩnh thị trường kể từ khi họ tạo ra cụm từ Graphics Processing Unit (GPU) với con GeForce 256 vào tháng 10/1999. Thế nhưng giờ đây, những con chip của Nvidia không chỉ đơn thuần là phục vụ cho game thủ nữa, mà nó còn mở rộng ra những lĩnh vực khác, nổi bật trong số đó là mảng AI.
Với vai trò là engine phía sau những mô hình ngôn ngữ với quy mô lớn như ChatGPT, Nvidia đã gặt hái được những thành công nhất định từ việc đầu tư vào mảng AI – ngay cả khi các đối thủ của mình đang phải loay hoay tìm lộ trình phát triển mới do chịu ảnh hưởng từ tình hình giao thương căng thẳng đang diễn ra giữa Mỹ và Trung Quốc, chưa kể chip giờ cũng đã bớt khan hiếm nên sức mua cũng không còn mạnh như trước.
Vào năm 2006, Nvidia ra mắt 1 cái phần mềm toolkit gọi là CUDA, và sau này nó đã giúp Nvidia trở thành tâm điểm khi nói về AI. Cơ bản, đây là 1 nền tảng tính toán và lập trình với sứ mệnh thay đổi cách mà GPU Nvidia hoạt động: chuyển từ dạng tính toán serial sang parallel (song song). Thay vì dùng 1 nhân lớn để xử lý tác vụ, CUDA đã giúp Nvidia chuyển sang phương pháp dùng nhiều nhân nhỏ hơn để xử lý song song nhiều tác vụ. Kiểu như thay vì dùng 1 mãnh tướng để phá thành thì bây giờ dùng cả 1 đội quân cùng đi phá thành; và chắc chắn là cách dùng đội quân sẽ nhanh hơn rồi.
Những bước chân đầu tiên của Nvidia trong mảng AI
Hơn 10 năm về trước, GPU và nhân CUDA của Nvidia chính là engine đằng sau AlexNet – kiến trúc mà nhiều người cho rằng đó chính là khoảnh khắc “Big Bang” trong ngành AI. Nó là 1 mạng lưới thần kinh tuy mới nhưng lại cực kỳ chính xác, đánh bay mọi đối thủ trong một cuộc thi nhận diện hình ảnh nổi tiếng vào năm 2012. Hóa ra, phương pháp xử lý tác vụ song song của Nvidia dùng để tạo ra đồ họa sống động cũng là phương pháp lý tưởng cho việc deep learning – phương pháp mà máy tính sẽ tự học thay vì phụ thuộc vào lập trình viên.
Lúc đó, Nvidia đã nhanh chóng nhận ra tiềm năng này. Họ nhận ra rằng hướng đi này có thể làm thay đổi mọi thứ. Và thế là Nvidia đã đặt cược vào nó và thay đổi công ty từ dưới lên trên; mỗi con chip mà họ tạo ra đều tập trung vào trí thông minh nhân tạo.
Tiến sĩ Bryan Catanzaro – Phó Giám đốc mảng Nghiên cứu Deep Learning Ứng dụng tại Nvidia – cho biết trong 10 năm qua, tờ Wall Street đã từng hỏi Nvidia rằng tại sao họ cứ đầu tư vào mảng này, trong khi chả thấy ai xài nó cả. Phải đến khoảng năm 2016, 10 năm sau khi CUDA được trình làng, mọi người mới bất chợt nhận ra rằng đây chính là cách đột phá để viết phần mềm máy tính, và nó đã mang đến hiệu năng vượt bậc giúp con người đạt được các thành tựu kinh ngạc trong mảng AI.
Sự đầu tư vào mảng AI 10 năm trước đã giúp Nvidia đứng vững hôm nay – khi doanh thu mảng gaming đang không mấy khả quan
Mặc dù bây giờ hết khan hiếm GPU rồi, Nvidia vẫn khiến không ít game thủ cảm thấy bàng hoàng khi trình làng thế hệ GPU 40 series với mức giá bán lẻ khuyến nghị cao hơn nhiều so với các thế hệ trước. Thế là bây giờ game thủ lại ngại mua, dẫn đến tình trạng thừa hàng, và kết quả là doanh thu mảng game của Nvidia trong Quý IV/2023 (tính theo năm tài chính) đã giảm 46% so với Quý I/2022 (tính theo năm tài chính).
Thế nhưng Nvidia vẫn vượt kỳ vọng của số đông trong bảng báo cáo doanh thu gần đây nhất, tất cả là nhờ vào sự nở rộ của AI – khi những ông lớn trong ngành công nghệ như Microsoft, Google đều lắp đặt hàng ngàn con Nvidia A100 cho các trung tâm dữ liệu của họ để huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn như OpenAI, Google Bard, hay thậm chí là ChatGPT.
Với mức giá gần 200.000 USD, bo mạch máy chủ DGX A100 chứa tới 8 GPU Ampere được liên kết với nhau để đạt sức mạnh vô cùng lớn, cộng với đó là đưa ra những câu trả lời như người thật một cách nhanh chóng như bạn đã thấy trong ChatGPT.
Bây giờ, công ty đua nhau về AI đều khoe rằng họ đang sở hữu bao nhiêu Nvidia A100. Chẳng hạn, Microsoft huấn luyện ChatGPT với 10.000 Nvidia A100. Ngoài ra, sản phẩm của Nvidia cũng rất dễ dùng, và sau này nếu có muốn mở rộng ra cũng không gì khó khăn cả. Ai “giàu” hơn ai bây giờ ăn thua ở chỗ hiệu năng tính toán các bạn ạ.
Ngoài ChatGPT, AI còn được dùng để dịch theo thời gian thực, chuyển từ chữ mô tả sang hình ảnh trong chớp mắt, hay đáng quan ngại hơn là tạo ra những nội dung deepfake khiến người xem rất khó phân biệt thật giả. Nvidia nhận ra vấn đề này, cho nên họ cũng đang tìm cách giúp phát hiện những nội dung được tạo ra bằng AI (hình ảnh, video, văn bản).
Những thách thức mà Nvidia đang phải đối mặt trong mảng AI
Có 1 vấn đề hiện tại là Mỹ đã ban hành lệnh cấm xuất khẩu các con chip AI cao cấp sang Trung Quốc, và luật này áp dụng đối với cả Nvidia A100. Khoảng ¼ doanh thu của Nvidia đến từ Trung Quốc, vậy thì họ đã trấn an các nhà đầu tư như thế nào?
Tất nhiên, Nvidia phải chấp hành các lệnh cấm xuất khẩu mà chính phủ Mỹ đã đưa ra. Điều này đã gây ra một số thay đổi trong vòng khoảng 1 tháng do công ty phải tái thiết kế tất cả các sản phẩm của họ để phù hợp với lệnh cấm, đồng thời vẫn phải phục vụ những người tiêu dùng phổ thông tại Trung Quốc.
Thêm 1 điều đáng quan ngại nữa là do Nvidia không có nhà máy sản xuất riêng, cho nên họ phải phụ thuộc vào Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC) để sản xuất hầu hết những con chip của họ. Không rõ tình hình giữa Mỹ và Trung Quốc sẽ tiến triển tới đâu, nhưng đây vẫn là 1 mối lo ngại lớn đối với Nvidia dù họ đang trên đà ăn nên làm ra. Trong lúc đó, họ cũng phải tìm xem có bên nào khác đủ khả năng để thay thế cho TSMC hay không.
Nhờ kiến thức và kinh nghiệm từ mảng AI mà giờ game thủ mới có được card đồ họa GeForce RTX series xịn sò
Vẫn có người mong muốn Nvidia tập trung toàn bộ vào mô hình kinh doanh gaming, và ông Jensen Huang đáp lại rằng phải nhờ có mô phỏng hiệu ứng vật lý, phải nhờ có sự đầu tư vào mảng nghiên cứu AI mà game thủ hôm nay mới có trên tay chiếc card GeForce RTX series. Để nâng tầm đồ họa máy tính và gaming, Nvidia đã phải sáng tạo và thay đổi bản thân, tìm cách mô phỏng các tia sáng và những thứ khác với AI; kiểu như là card Nvidia sẽ tính toán 1 pixel, và dùng AI để “tưởng tượng” ra 7 pixel còn lại.
Thế mới thấy Nvidia thật ra đã bước chân vào mảng AI từ lâu rồi, chỉ là bây giờ game thủ chúng ta mới bắt đầu thấy được trái ngọt của nó, và rộng ra hơn là thấy được những ứng dụng khác của AI mà Nvidia đã giúp hiện thực hóa nhờ vào những giải pháp xịn sò của họ. Nhìn một cách tổng thể, nếu như ngày trước Nvidia chỉ tập trung vào mảng gaming, thì bây giờ họ dành nhiều nguồn lực hơn cho mảng AI, để rồi game thủ cũng được hưởng lợi từ những bước đột phá đó.
Tin liên quan
Sản phẩm đã xem
