Một cái tên đang “làm mưa làm gió” trên thị trường AI, buộc Google muốn vận hành chatbot phải chi 80 tỷ USD

Theo Nhịp sống thị trường, một phần mềm mới đây đã tạo nên cơn sốt trong ngành công nghệ khi có thể viết báo, luận văn hay vẽ tranh không hề thua kém các họa sĩ. Trong bối cảnh đó, các công ty công nghệ như Google và Microsoft đã nỗ lực tích hợp AI vào công cụ tìm kiếm của mình. Trong khi đó, những đối thủ như Stable Diffusion hay OpenAI đang chạy đua phát hành phần mềm.

Một con chip có tên là Nvidia A100 có khả năng nạp năng lượng cho các ứng dụng đang được xem là yếu tố quan trọng nhất nhì của ngành AI. Con chip này trị giá khoảng 10.000 USD.

Nhà đầu tư Nathan Benaich cho rằng A100 đã trở thành một “con ngựa đầu tàu” ở thời điểm này. Hiện nay công ty sản xuất ra A100 chiếm tới 95% thị trường bộ xử lý đồ họa sử dụng cho máy học.

Hãng tin CNBC cho biết A100 là con chip rất lý tưởng cho Bing AI hoặc loại mô hình máy học hỗ trợ ChatGPT. Việc A100 có thể triển khai thực hiện đồng thời nhiều phép tính đơn giản được xem là có thể giúp ích đối với việc đào tạo và sử dụng những mô hình mạng lưới thần kinh.

Ban đầu, công nghệ đằng sau A100 được dùng để hiển thị đồ họa 3D phức tạp trong game. Thông thường, nó được gọi là bộ xử lý đồ họa hoặc GPU, tuy nhiên ngày nay, A100 của Nvidia nhắm mục tiêu sang những tác vụ học máy và trung tâm dữ liệu mà không chỉ dừng lại ở các PC trò chơi. Những startup hoặc các công ty lớn làm việc dựa trên chatbot và trình tạo hình ảnh sẽ cần tới hàng trăm hay hàng nghìn con chip trên của Nvidia.

Các chuyên gia cho rằng để huấn luyện các mô hình AI sẽ cần tới hàng trăm GPU. Bên cạnh đó, các con chip cũng cần đủ mạnh nhằm xử lý được hàng terabyte dữ liệu một cách nhanh chóng và chính xác. Điều này cũng có nghĩa là các công ty trí tuệ nhân tạo cần tiếp cận rất nhiều con chip A100. Theo quan điểm của một số người, số lượng A100 mà họ có quyền truy cập là dấu hiệu của sự tiến bộ.

Viết trên Twitter, Giám đốc điều hành của Stability AI, Emad Mostaque cho biết họ có 32 con chip A100 cách đây 1 năm. Stability AI có mức định giá hơn 1 tỷ USD, được biết tới là công ty hỗ trợ phát triển Stable Diffusion - một công cụ tạo hình ảnh nhằm thu hút sự chú ý của công chúng vào mùa thu năm ngoái. Hiện tại, theo State of AI ước tính, Stability AI có quyền truy cập vào hơn 5.400 GPU A100.

Theo hãng tin CNBC, Nvidia sẽ được hưởng lợi từ cơn sốt về AI. Báo cáo tài chính quý IV cho thấy giới đầu tư vẫn tin tưởng và đẩy giá cổ phiếu lên khoảng 14% ở phiên giao dịch ngày hôm qua bất chấp tổng doanh thu giảm 21%. Động lực đa phần đến từ hoạt động kinh doanh chip AI của Nvidia, vốn đã đạt hơn 3,6 tỷ USD, ghi nhận mức tăng 11%.
Ở cuộc trò chuyện với các nhà phân tích, Giám đốc điều hành Nvidia, Jensen Huang đã không ngừng nói về AI. Ngoài ra, ông còn gợi ý về sự bùng nổ vừa qua của AI chính là chiến lược của công ty.

Huang cho biết thêm trong 60 ngày qua, hoạt động liên quan đến việc xây dựng cơ sở hạ tầng AI dùng Hopper và Ampere nhằm tác động tới các mô hình ngôn ngữ lớn đã tăng vọt. Ampere được biết tới là tên mã dành cho thế hệ chip A100, trong khi Hopper là tên chip của H100 thế hệ mới.

CNBC cho biết những ông lớn về AI thường cần mua nhiều GPU để cải thiện hoặc xử lý mô hình và chi phí này không hề rẻ. Bên cạnh một A100 duy nhất có thể cắm vào máy chủ hiện có, nhiều trung tâm dữ liệu còn dùng hệ thống cao cấp hơn, trong đó có 8 GPU A100 hoạt động cùng nhau.

Hệ thống này là DGX A100 có mức giá đề xuất gần 200.000 USD. Theo Nvidia, họ sẽ bán quyền truy cập đám mây trực tiếp cho các hệ thống DGX để giảm mức chi phí đầu vào cho các nhà nghiên cứu.

New Street Research ước tính rằng mô hình ChatGPT dựa trên OpenAi có thể yêu cầu 8GPU để đưa ra lời giải trong vòng chưa đầy 1s. Theo tốc độ này, Microsoft sẽ cần tới hơn 20.000 máy chủ 8GPU chỉ để triển khai Bing, nghĩa là tiêu tốn đến 4 tỷ USD.

Antoine Chkaiban, một nhà phân tích công nghệ tại New Street Research cho biết bạn sẽ cần bỏ ra 4 tỷ USD nếu đến từ Microsoft và muốn mở rộng quy mô. Trong khi bạn sẽ cần chi 80 tỷ USD cho DGX nếu muốn mở rộng quy mô theo Google, nơi phục vụ 8-9 tỷ truy vấn hàng ngày. Dù những con số này là rất khổng lồ, nhưng chúng đơn giản chỉ phản ánh thực tế.

Theo Huang, các sản phẩm của công ty không quá đắt. Thậm chí, công ty còn để cho các startup đào tạo mô hình với chi phí thấp hơn nhiều so với việc họ dùng bộ xử lý máy tính truyền thống.

Công ty Nvidia không phải là nơi duy nhất sản xuất ra GPU để dùng AI. Google, Intel hay AMD cũng đang phát triển chip đặc biệt, sẵn sàng cho công cuộc về trí tuệ nhân tạo mới.
Thế nhưng, một báo cáo được tờ CNBC trích dẫn cho thấy phần cứng AI vẫn có mối liên quan mật thiết đối với Nvidia. Tính đến tháng 12, đã có hơn 21.000 bài báo nguồn mở về trí tuệ nhân tạo cho biết họ đã dùng chip của Nvidia.

Đa số các nhà nghiên cứu đều dùng con chip V100 của Nvidia đã ra mắt vào năm 2017. Thế nhưng, việc A100 đã phát triển nhanh chóng đã biến nó trở thành con chip thường xuyên được ưu tiên lựa chọn.

Reuters đưa tin rằng giá trị thị trường của Nvidia đã tăng thêm hơn 70 tỷ USD nhờ việc giá cổ phiếu công ty đã tăng lên trong phiên giao dịch gần đây. Theo đó, giá trị thị trường đã đạt hơn 580 tỷ USD, gấp 5 lần so với Intel - một ông lớn khác cùng ngành.