Nguồn gốc: Lei Technology

Nguồn hình ảnh: Được tạo bởi AI không giới hạn

NVIDIA hiện đang sống một cuộc sống rất thịnh vượng, từ cơn sốt tiền ảo đến thời đại của các mô hình AI cỡ lớn, tốc độ phát triển của NVIDIA trong vài năm qua đã vượt xa bất kỳ giai đoạn nào trước đó, điều này cũng giúp giá trị thị trường của công ty chip này thành công vượt quá 10.000 tỷ đồng. đồng đô la.

Tuy nhiên, so với nền kinh tế ảo lâu đài của tiền ảo, “nhu cầu thực” do các mô hình AI lớn mang lại chính là động lực cốt lõi để NVIDIA bứt phá mốc giá trị thị trường nghìn tỷ USD. để giao hàng Thời gian cần thiết kéo dài tới vài tháng và phí giao ngay đã từng gần 100%.

Tuy nhiên, những ngày tươi đẹp của NVIDIA có thể không kéo dài lâu, khi các mô hình AI lớn được nhìn nhận là “con đường rộng”, các công ty lớn đang đẩy mạnh nỗ lực mua card đồ họa NVIDIA và xây dựng máy chủ đào tạo của riêng mình. một trận lũ lụt, hắn cũng có chút tính toán của riêng mình.

Gần đây, **OpenAI thông báo rằng họ sẽ bắt đầu phát triển chip AI của riêng mình để giảm sự phụ thuộc vào Nvidia. Thật trùng hợp, Microsoft, công ty đang xây dựng một máy chủ AI quy mô lớn, cũng công bố kế hoạch chip AI của riêng mình. **Thật thú vị, mặc dù OpenAI hiện thuộc về Microsoft trên danh nghĩa (Microsoft trước đó đã hoàn tất việc mua lại OpenAI), OpenAI và Microsoft dường như không có bất kỳ kế hoạch nào để chia sẻ kế hoạch chip.

Ngoài OpenAI và Microsoft, còn có nhiều nhà sản xuất cũng sẵn sàng chuyển hướng.

** Bị lôi kéo từ mọi phía**

Chi phí hỗ trợ một trung tâm dữ liệu quy mô lớn không hề thấp, riêng khoản đầu tư phần cứng ban đầu cũng tính bằng “trăm triệu”, kế hoạch trung tâm dữ liệu châu Âu được Microsoft công bố cách đây không lâu có mức đầu tư ban đầu lên tới 500 triệu USD, không bao gồm cả bảo trì tiếp theo Phí chờ đợi. Trong số 500 triệu USD, ngoài chi phí xây dựng cơ sở hạ tầng và các chi phí khác, khoản chi lớn nhất là mua card máy tính chuyên nghiệp do Nvidia sản xuất.

Theo phân tích cách đây một thời gian, chênh lệch giữa giá thành và giá bán chip của Nvidia có thể lên tới hơn 10 lần, lấy H100, loại phổ biến nhất trong các doanh nghiệp lớn, làm ví dụ, giá thành của một chiếc card máy tính khoảng 2.000 -2.500 đô la Mỹ, trong khi giá bán chính thức là hơn 25.000 đô la Mỹ.

Dù là để tiết kiệm tiền hay tận dụng thị trường mới nổi này, việc thực hiện kế hoạch nghiên cứu và phát triển chip AI của riêng họ sắp xảy ra. **Đánh giá từ những thông tin hiện đã biết, những gã khổng lồ bán dẫn như Intel và AMD đã công bố một đợt kế hoạch nghiên cứu và phát triển chip AI mới. Intel sử dụng CPU như một bước đột phá để tạo ra một chip AI khác theo một cách khác, và thậm chí đã cho ra mắt Là sản phẩm chip AI thế hệ đầu tiên, AMD đang cố gắng thách thức vị thế của Nvidia trong lĩnh vực GPU. **

Không có gì đáng ngạc nhiên khi những gã khổng lồ bán dẫn truyền thống đang cố gắng giành lấy một miếng bánh, điều khiến Nvidia chú ý hơn nữa là OpenAI và Microsoft đã thông báo rằng họ sẽ triển khai kế hoạch nghiên cứu và phát triển chip AI. Với tư cách là hai người dùng cốt lõi, nếu họ từ bỏ Nvidia , rõ ràng chúng sẽ gây ra hậu quả tiêu cực cho Nvidia, tình trạng sinh thái và doanh thu gây hậu quả nghiêm trọng.

Kế hoạch chip của OpenAI mới chỉ được tiết lộ lần đầu tiên gần đây, đối với một công ty AI, tôi nghi ngờ về khả năng nghiên cứu và phát triển chip của OpenAI. Hơn nữa, xét theo thông tin tuyển dụng gần đây do OpenAI công bố, họ đang xây dựng đội ngũ nghiên cứu và phát triển từ đầu, có thể phải mất ít nhất một năm mới có thể đưa ra kết quả sơ bộ, khả năng cao là sẽ không thể cạnh tranh với các chip hàng đầu của Nvidia.

Tương đối mà nói, kế hoạch chip của Microsoft đáng lo ngại hơn, mức đầu tư của Microsoft vào lĩnh vực chip thực tế khá cao và đã sản xuất rất nhiều sản phẩm trong những năm gần đây. **Con chip có tên mã "Athena" gần đây đã bị lộ, Theo nội bộ nguồn, nghiên cứu và phát triển đã bắt đầu từ đầu năm 2019 và hiện đã bước vào giai đoạn sản xuất thử nghiệm. **

Được biết, OpenAI đã bí mật thử nghiệm chip Athena, là con chip được thiết kế để đào tạo và chạy các mô hình lớn nên hiệu năng của nó rất tốt về mặt hiệu năng, ít nhất có thể so sánh với các chip phổ thông của Amazon, Google và các công ty khác.

Tất nhiên, hiệu suất của Athena chắc chắn không thể so sánh với các chip hàng đầu của Nvidia, nhưng nó có thể mang lại cho Microsoft quyền chủ động lớn hơn và cho phép Nvidia hạn chế hơn một chút trong việc cung cấp báo giá chip. Hơn nữa, Athena chỉ là chip AI chuyên nghiệp đầu tiên của Microsoft và khoản đầu tư R&D hơn 2 tỷ đô la Mỹ của nó rõ ràng sẽ không chỉ mang lại một kết quả.

Với tư cách là nhà tài trợ lớn nhất của OpenAI, rất có thể Microsoft sẽ yêu cầu OpenAI cung cấp môi trường thử nghiệm và triển khai cho chip Athena, điều mà Amazon và Google đã làm. Rất lâu trước khi Microsoft, Amazon và Google đầu tư vào nhiều công ty AI, trong khi Amazon hỗ trợ tài chính 4 tỷ USD cho Anthropic nhưng cũng yêu cầu bên kia sử dụng hai chip AI do Amazon phát triển. **

Khi các công ty AI hàng đầu bắt đầu chuyển sang sử dụng chip khác hoặc chip tự phát triển, chắc chắn sẽ tác động không nhỏ đến việc lựa chọn phần cứng của toàn ngành AI, đây chính là điều NVIDIA không muốn thấy, NVIDIA sẽ phản ứng thế nào?

Biện pháp đối phó của Nvidia

Sức hấp dẫn của các mô hình AI cỡ lớn đã khiến nhiều công ty công nghệ đắm chìm trong đó, thậm chí có người còn tin rằng đây chính là khởi đầu cho cuộc cách mạng công nghiệp tiếp theo. Tất nhiên, chúng ta không bàn đến việc có bao nhiêu công nghệ mới được mệnh danh là “sự khởi đầu của cuộc cách mạng công nghiệp”. .

Mối quan hệ chặt chẽ với người dân bình thường đồng nghĩa với việc công nghệ này có thị trường ứng dụng rất rộng và có thể nhanh chóng được quảng bá, thương mại hóa để mang lại lợi nhuận. Từ khi công nghệ ra đời đến khi sử dụng thương mại, hiếm có công nghệ nào phát triển nhanh bằng các mô hình AI lớn, từ ChatGPT được công bố và mở cửa sử dụng cho đến các mô hình lớn AI khác nhau mọc lên và mở cửa cho công chúng, toàn bộ quá trình chỉ diễn ra một ngày Nó sẽ được hoàn thành trong vòng chưa đầy một năm.

Từ năng suất đến giải trí, tiêu dùng, du lịch, giáo dục, các mô hình AI quy mô lớn đã được triển khai trong nhiều ứng dụng, do đó, một số công ty hùng mạnh cũng đang nỗ lực xây dựng các trung tâm dữ liệu, trung tâm điện toán của riêng mình để triển khai và đào tạo các mô hình lớn hơn. mô hình quy mô. Các mô hình AI mang lại cho bạn lợi thế so với đối thủ.

**Khi thị trường AI bước vào giai đoạn cạnh tranh, các công ty cũng đang tìm kiếm các phương pháp đào tạo hiệu quả hơn và các mô hình mạnh mẽ hơn. Ngoài việc tối ưu hóa thuật toán và các khía cạnh khác, thẻ máy tính chuyên nghiệp với khả năng tính toán mạnh hơn cũng là điều bắt buộc. **Như vậy, biện pháp đối phó của NVIDIA thực chất rất đơn giản, đó là ổn định đội ngũ R&D và tung ra những con chip AI vượt xa các nhà sản xuất khác.

Hiệu suất phần cứng là lợi thế lớn nhất của NVIDIA, dù là Amazon hay Microsoft, chỉ cần họ muốn tìm sự cân bằng tốt nhất giữa hiệu suất và mức tiêu thụ năng lượng, NVIDIA là lựa chọn hàng đầu của họ. Chỉ có hai lý do kích thích các nhà sản xuất sử dụng chip tự phát triển, một là chip của Nvidia quá đắt, hai là nguồn cung hạn chế và họ phải chờ nhập kho, điều này ảnh hưởng đến kế hoạch mở rộng của nhà sản xuất.

Hiện tại, năng lực sản xuất của Nvidia đang dần tăng lên và lượng mua hàng đang giảm dần và sẽ sớm đạt đến giai đoạn cân bằng giữa cung và cầu. Sau đó, vấn đề duy nhất là giá cả, xét đến việc giá thành và giá bán của Nvidia chênh lệch gần 10 lần thì còn nhiều dư địa để giảm giá.

**Cá nhân tôi tin rằng chỉ cần NVIDIA sẵn sàng giảm giá thì việc nhiều công ty mua card máy tính chuyên nghiệp của NVIDIA để xây dựng trung tâm dữ liệu hiệu suất cao vẫn sẽ là một thương vụ tiết kiệm chi phí. **Đối với chip tự phát triển? Trên thực tế, các trung tâm dữ liệu yêu cầu các loại chip khác nhau tùy theo quy mô và mục đích sử dụng, một số trung tâm dữ liệu có yêu cầu hiệu năng thấp hơn lại phù hợp để xây dựng bằng chip tự phát triển.

Nói một cách đơn giản, các trung tâm đào tạo và phát triển sử dụng thẻ máy tính chuyên nghiệp của Nvidia để nâng cao hiệu quả đào tạo, trong khi trung tâm dữ liệu dành cho người dùng thông thường sử dụng chip tự phát triển hoặc chip khác để giảm chi phí xây dựng và chi phí bảo trì sau này. mở rộng, các công ty rõ ràng cần xây dựng thêm nhiều trung tâm dữ liệu trên khắp thế giới để đáp ứng nhu cầu của người dùng ở gần đó.

Vì vậy, những lợi thế mà NVIDIA đã tích lũy trong quá khứ sẽ không dễ dàng bị mất đi ngay cả trong tương lai, tuy nhiên, khi các công ty khác tham gia vào thị trường, tiếng nói của NVIDIA sẽ bị giảm sút, về giá cả sản phẩm và các khía cạnh khác, NVIDIA có thể phải nhường đi một phần lợi nhuận của mình để duy trì thị phần.

Tuy nhiên, so với những trận chiến trước đây giữa thần và người, lần này nhiều công ty AI đã bao vây "Guangmingding", nơi có thể cho phép các công ty AI vừa và nhỏ có được giải pháp triển khai trung tâm dữ liệu rẻ hơn.