Người hùng của Nvidia

Năm 1993, có 3 chàng trai đã sáng lập nên Nvidia trong một chung cư ở Fremont, California, Mỹ. Cái tên này được lấy cảm hứng từ “NV”, có nghĩa là “next version” (phiên bản tiếp theo) và Invidia, tên Latinh có nghĩa là “envy” (ghen tị). Cả 3 đặt kỳ vọng Nvidia sẽ trở thành động cơ tăng tốc ngành điện toán khiến cho tất cả mọi người phải ghen tị, vì thế họ đã chọn con mắt màu xanh lá làm logo của Công ty.

Mộng tưởng đó đã thành hiện thực khi Nvidia ngày nay là một trong những công ty có giá trị nhất thế giới. Và tên tuổi của CEO Jensen Huang, đồng sáng lập Nvidia cùng 2 người bạn kỹ sư Chris Malachowsky và Curtis Priem, cũng đi vào lịch sử doanh giới như một nhà lãnh đạo công nghệ tài ba và nhà khởi nghiệp xuất chúng. Năm 2021, ông được Tạp chí Time bình chọn là 1 trong 100 người có sức ảnh hưởng nhất thế giới. Trước đó, năm 2019, Harvard Business Review đã xếp ông ở vị trí số 1 trong danh sách 100 CEO xuất sắc nhất toàn cầu. Ông cũng được Fortune bình chọn là “Doanh nhân của năm” vào năm 2017.

Cơn sốt trí tuệ nhân tạo

“Công nghệ của Nvidia là nền tảng cốt lõi cho trí tuệ nhân tạo (A.I)”, Huang nhấn mạnh rằng Nvidia đã có mặt ngay từ buổi đầu của cuộc cách mạng A.I tạo sinh. Trở lại năm 2016, chính Huang đã trao tận tay cho OpenAI siêu máy tính A.I đầu tiên Nvidia DGX - động cơ đằng sau đột phá của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã tạo nên ChatGPT.

Được tung ra vào cuối năm ngoái, ChatGPT ngay lập tức trở thành cơn sốt, khi thu hút hơn 100 triệu người sử dụng, đưa nó trở thành ứng dụng tăng trưởng nhanh nhất trong lịch sử. “Chúng ta đang ở thời khắc iPhone của trí tuệ nhân tạo”, Huang tuyên bố.

Siêu máy tính Nvidia DGX, ban đầu được sử dụng như một công cụ nghiên cứu A.I, giờ đang vận hành 24/7 tại các doanh nghiệp trên khắp thế giới để tinh chỉnh dữ liệu và xử lý A.I. Phân nửa số công ty trong danh sách Fortune 100 đã lắp đặt siêu máy tính A.I DGX. “Các siêu máy tính DGX là các nhà máy A.I hiện đại”, Huang nói.

Trong suốt 1/4 thế kỷ, Nvidia đã dẫn đầu cuộc cách mạng đồ họa máy tính, trở thành một thương hiệu yêu thích bởi các game thủ. Công ty đã thống trị thị trường chip đồ họa máy tính (GPU) mà Hãng đã nhảy vào từ năm 1999 với GeForce 256. Game đã mang về 9 tỉ USD doanh thu cho Nvidia trong năm ngoái mặc cho tình hình suy thoái chung gần đây.

Nhưng kết quả kinh doanh vượt mong đợi trong quý gần nhất đã chỉ ra một hiện tượng mới trong mảng chip GPU: công nghệ này đang trong cơn sốt đỉnh điểm của ngành A.I. “Chúng tôi đã sớm nhìn thấy từ cả một thập niên trước. Mọi con chip mà chúng tôi làm ra đều tập trung vào A.I”, Huang nói.

Là động cơ đằng sau mô hình ngôn ngữ lớn như ChatGPT, Nvidia cuối cùng hái quả ngọt từ các khoản đầu tư ban đầu vào A.I. Điều đó đã giúp Nvidia chống được cú sốc từ cuộc vật lộn của ngành chip do căng thẳng Mỹ - Trung và tình trạng thiếu hụt chip toàn cầu. Nhưng Nvidia không phải hoàn toàn miễn dịch trước các căng thẳng địa chính trị. Hồi tháng 10 năm ngoái, Mỹ đã đưa ra quy định mới cấm xuất khẩu chip A.I tiên tiến sang Trung Quốc, trong khi quốc gia này chiếm khoảng 25% doanh thu của Nvidia, trong đó bao gồm doanh số của chip A.I nổi tiếng là A100 có giá 10.000 USD.

“Đó là tháng đầy sóng gió khi Công ty phải cơ cấu lại về mặt kỹ thuật các sản phẩm của mình để tuân thủ theo quy định mà vẫn có thể phục vụ các khách hàng thương mại tại Trung Quốc”, Huang cho biết.

Chip GPU là mảng kinh doanh cốt lõi của Nvidia, chiếm tới hơn 80% doanh thu. Mảng này dự kiến ngày càng ăn nên làm ra khi các công ty công nghệ đang cạnh tranh với ChatGPT đều “khoe” số lượng chip A100 mà họ có. Chẳng hạn, Microsoft cho biết siêu máy tính được phát triển cho OpenAI (đơn vị tạo ra ChatGPT) đã sử dụng tới 10.000 con chip A100. 

Không dừng lại ở đó, năm 2022 Huang đã trình làng siêu chip thế hệ tiếp theo H100, một trong những bộ xử lý mạnh nhất mà Hãng từng phát triển và cũng thuộc hàng đắt đỏ nhất, có giá lên tới 40.000 USD. Thời điểm tung ra H100 có vẻ không đúng lúc khi các doanh nghiệp đang phải vật vã cắt giảm chi tiêu giữa lúc lạm phát tăng cao. Và rồi tình thế xoay chuyển vào tháng 11/2022, khi ChatGPT được tung ra.

ChatGPT đã khiến nhu cầu chip A.I tạo sinh bùng nổ và mở ra cuộc đua khốc liệt giữa các công ty công nghệ hàng đầu và các startup. Họ đổ xô mua chip H100 mà Huang mô tả là “chip máy tính đầu tiên của thế giới được thiết kế cho A.I tạo sinh”, tức các hệ thống A.I có thể nhanh chóng tạo ra nội dung, hình ảnh, văn bản... giống như con người. Kết quả của việc có đúng sản phẩm vào đúng thời điểm là Nvidia dự báo doanh số bán 3 tháng tính đến cuối tháng 7/2023 sẽ lên tới 11 tỉ USD, cao hơn 50% so với dự báo trước đó của Phố Wall, nhờ sự phục hồi trong các khoản chi tiêu vào trung tâm dữ liệu của nhóm Big Tech và nhu cầu đối với chip A.I của Hãng. Nhà đầu tư cũng phản ứng tích cực trước thông tin này khi đẩy cao vốn hóa thị trường của Nvidia lên mức xấp xỉ 1.000 tỉ USD.

Nvidia là kẻ chiến thắng sớm nhờ sự trỗi dậy của A.I tạo sinh, một công nghệ đe dọa sẽ tái định hình các ngành, tạo ra năng suất khổng lồ và làm cho hàng triệu người mất việc. Cú nhảy vượt bậc về công nghệ được dự kiến càng tăng tốc bởi H100, vốn dựa trên một kiến trúc chip Nvidia mới được gọi là Hopper.

Một số khách hàng đã phải chờ tới 6 tháng mới mua được hàng ngàn con chip H100 để giúp “đào tạo” các mô hình dữ liệu khổng lồ của mình. Nhiều startup A.I lo ngại H100 sẽ bị thiếu cung giữa lúc cầu đang tăng mạnh. Tỉ phú Elon Musk, người đã mua hàng ngàn chip Nvidia cho startup A.I mới của ông là X.AI, cho biết: “Chi phí điện toán đã tăng chóng mặt. Chi phí tối thiểu lên tới 250 triệu USD cho phần cứng máy chủ để xây dựng các hệ thống A.I tạo sinh”.

Dù đắt hơn nhiều so với chip thế hệ trước A100 (ra mắt năm 2020) nhưng chip H100 rất được ưa chuộng bởi các tập đoàn công nghệ lớn như Microsoft, Amazon và các startup A.I tạo sinh như OpenAI, Anthropic, Stability AI và Inflection AI bởi vì nó cho hiệu suất cao hơn trong khi có thể tăng tốc quá trình ra mắt các sản phẩm, giảm chi phí đào tạo qua thời gian.

Những doanh nghiệp bước đầu sử dụng H100 đã tiết lộ H100 cho hiệu suất cao ít nhất gấp 3 lần. “H100 giải quyết vấn đề về khả năng mở rộng (để đáp ứng nhu cầu lớn hơn trong tương lai) mà đã làm đau đầu vô số các nhà sáng tạo nên những mô hình A.I”, Emad Mostaque, đồng sáng lập và CEO Stability AI, nhận xét.

Huang cũng tìm thấy cơ hội lớn trong việc số hóa ngành ô tô trị giá 3.000 tỉ USD. Hiện Nvidia đang tạo ra công nghệ tự lái cho Mercedes-Benz và những hãng xe khác. Các hệ thống của Nvidia cũng hiện được sử dụng để hỗ trợ robot trong các kho hàng của Amazon và chạy mô phỏng để tối ưu hóa quy trình xử lý hàng triệu kiện hàng mỗi ngày.

Đến năm 2030, các nhà sản xuất ô tô sẽ xây dựng 300 nhà máy để sản xuất 200 triệu chiếc xe điện và các hãng sản xuất pin đang xây dựng thêm 100 siêu nhà máy. Và đây là cơ hội tăng trưởng cho Nvidia. “Số hóa sẽ nâng cao hiệu quả, năng suất và tốc độ của ngành này”, Huang nhấn mạnh.

Ảnh: Nvidia

Nhìn xa trông rộng

Huang có tiếng là người thích đả phá mọi kỳ vọng. Sinh ra tại Đài Loan, Huang theo gia đình nhập cư vào Mỹ từ khi còn nhỏ. Nhưng tuổi thơ của ông không hề “nhẹ nhàng”. Có lúc ông được gửi đến trường dành cho những đứa trẻ “khó dạy”, nơi việc chính của ông là làm vệ sinh toilet trong ký túc xá. Nhưng điều đó không hề che mờ sự xuất sắc của ông trong học tập. Sau khi lấy bằng Cử nhân khoa học về kỹ thuật điện ở Đại học Bang Oregon vào năm 1984, ông đã nhận bằng Thạc sĩ Khoa học của Đại học Stanford vào năm 1992. Trước khi thành lập Nvidia, ông đã làm việc cho LSI Logic và Advanced Micro Devices (AMD).

Trên con đường đạt đến đỉnh cao danh vọng, niềm đam mê yêu thích thử thách những điều không tưởng của Huang đã không ít lần đẩy Công ty tới bờ vực phá sản. “Mỗi công ty đều phạm lỗi lầm và tôi đã mắc nhiều lỗi như vậy”, ông thừa nhận. “Tình thế gian nan, đặc biệt là ở giai đoạn đầu, vì quy mô của chúng tôi còn nhỏ, lại phải đối đầu với những công ty lớn hơn gấp nhiều lần và chúng tôi lại đang cố gắng phát minh ra công nghệ hoàn toàn mới”, ông giải thích.

Vào đầu thập niên 2010, chẳng hạn, Nvidia đã tiến công bất thành vào lĩnh vực smartphone với bộ xử lý Tegra. Sau đó Huang đã phải rút lui khỏi thị trường này. Vào năm 1999, sau khi sa thải phần lớn lao động, Nvidia đã ra mắt cái mà Hãng gọi là GPU chính thức đầu tiên của thế giới - GeForce 256. Đó là card đồ họa có thể lập trình đầu tiên mà cho phép tạo các hiệu ứng ánh sáng và đổ bóng tùy chỉnh. Đến năm 2000, Nvidia là nhà cung cấp đồ họa độc quyền cho thiết bị Xbox đầu tiên của Microsoft. Vào năm 2006, Nvidia đã đặt cược một canh bạc khổng lồ khác: ra mắt bộ công cụ phần mềm gọi là Cuda.

“Trong 10 năm, Phố Wall đã hỏi Nvidia tại sao lại thực hiện khoản đầu tư này khi chẳng ai sử dụng chúng cả. Và họ đã định giá Nvidia chỉ 0 USD”, Bryan Catanzaro, Phó Chủ tịch nghiên cứu học sâu ứng dụng tại Nvidia, cho biết. “Mãi đến năm 2016, tức 10 năm sau khi Cuda ra mắt, đột nhiên người ta hiểu ra rằng đây là một cách hoàn toàn khác biệt để viết ra các chương trình máy tính. Nó có khả năng mang lại những kết quả đột phá về mặt A.I”, ông nói tiếp.

Mặc dù A.I đang tăng trưởng rất nhanh, game vẫn là lĩnh vực chủ yếu của Nvidia. Vào năm 2018 Công ty đã vận dụng trình độ chuyên môn cao về A.I để tạo nên bước nhảy vọt tiếp theo trong đồ họa khi cho ra mắt GeForce RTX. “Để đưa đồ họa máy tính và video game lên tầm cao hơn, chúng tôi đã phải không ngừng sáng tạo và phá bĩnh chính mình, thay đổi hoàn toàn cách mà chúng tôi đã sáng tạo đồ vật theo đúng nghĩa đen”, Huang nói.

Ngay từ ban đầu, Huang xác định Nvidia là một công ty thiết kế chip, không tham gia vào khâu sản xuất. Ông giữ chi phí vốn thấp bằng cách chuyển ra bên ngoài phần sản xuất chip, vốn cực kỳ tốn kém, cụ thể là sang cho TSMC của Đài Loan. Đó cũng là điểm khiến các nhà đầu tư lo lắng vì mức độ phụ thuộc quá lớn của Nvidia đối với công ty Đài Loan này. “Rủi ro lớn nhất là căng thẳng thương mại Mỹ - Trung và sức ảnh hưởng tiềm tàng của TSMC. Nếu tôi là một cổ đông của Nvidia, đó chính là điều duy nhất khiến tôi mất ngủ vào ban đêm”, C.J. Muse, chuyên gia phân tích tại Evercore, khuyến cáo. “Đó không chỉ là rủi ro của riêng Nvidia mà cũng là rủi ro cho cả AMD, Qualcomm, thậm chí Intel”, ông nói thêm.

Một nỗi lo khác là cạnh tranh cũng gia tăng khi các hãng công nghệ lớn thiết kế chip tùy chỉnh của riêng họ như Tesla, Apple, Amazon, Google. “Câu hỏi lớn nhất cho Nvidia là làm thế nào họ có thể duy trì vị thế dẫn đầu. Các khách hàng của họ cũng có thể trở thành đối thủ của chính họ. Microsoft có thể thiết kế những thứ như thế trong nội bộ công ty. Amazon và Google cũng đang làm điều đó”, Vivek Arya, chuyên gia phân tích ngành chip thuộc Bank of America Securities, nhận xét.

Cạnh tranh cũng đến từ các đối thủ khác như AMD sẽ ra mắt một chip xử lý đồ họa mới trong năm nay. Mặc dù AMD là người chơi nhỏ hơn trong cuộc đua thiết kế chip đồ họa so với Nvidia nhưng quy mô của cơn sốt A.I có nghĩa là các công ty như AMD dự kiến cũng sẽ hưởng lợi, theo Stacy Rasgon của Bernstein. Các startup thiết kế chip tập trung vào A.I như Cerebras và Graphcore cũng đang cố gắng tạo dựng tên tuổi cho bản thân và theo ước tính của PitchBook, có khoảng 300 công ty như vậy.

“Nvidia đã thấy được tương lai trước cả mọi người khi đặt trọng tâm vào việc làm cho chip GPU có thể lập trình được. Nvidia đã nhìn thấy một cơ hội và đặt cược lớn vào đó và không ngừng qua mặt các đối thủ”, Nathan Benaich, đối tác tại Air Street Capital, một nhà đầu tư vào các startup A.I, nhận xét. Nhưng Benaich cũng khuyến cáo: “Vị thế của Nvidia không phải là không thể đánh bại trên cả mặt trận phần cứng lẫn phần mềm”. Emad Mostaque của Stability AI cũng cùng chung nhận định: “Những chip thế hệ tiếp theo từ Google, Intel và các công ty khác đang bắt kịp”.

Dẫu vậy, Huang tuyên bố: “Cạnh tranh là điều tốt”. Một phần vì ông rất tự tin vào hệ sinh thái toàn cầu của Nvidia, hiện đã bành trướng mạnh mẽ với 4 triệu nhà phát triển, 40.000 công ty và 14.000 startup thuộc Nvidia Inception - một trong những hệ sinh thái khởi nghiệp lớn nhất thế giới được thiết kế nhằm tạo điều kiện cho các công ty khởi nghiệp xuất sắc trên toàn cầu tiếp cận nguồn tài nguyên công nghệ phong phú của Nvidia. “Cùng với nhau, chúng tôi đang giúp thế giới làm nên những điều không tưởng”, Huang nói.

Nguồn Tổng hợp