Status: Cuộc đua phần cứng AI đang bước vào giai đoạn mới, nơi GPU không còn là lựa chọn duy nhất. Sự trỗi dậy của các chip chuyên dụng cho tác vụ suy luận như LPU của Groq, TPU của Google hay Inferentia của Amazon báo hiệu một sự chuyển dịch kiến trúc điện toán nền tảng, hướng tới một tương lai AI nhanh hơn, hiệu quả hơn và kinh tế hơn.
Cuộc Đua Thoát Khỏi Sự Phụ Thuộc Vào GPU Của AI: Kỷ Nguyên Mới Đã Bắt Đầu?
Trong vài năm trở lại đây, nếu nói về trí tuệ nhân tạo, gần như không thể không nhắc đến Nvidia. Gã khổng lồ màu xanh lá này đã vươn mình từ một nhà sản xuất bộ xử lý đồ họa GPU cho game thủ trở thành thế lực thống trị tuyệt đối, là xương sống của cuộc cách mạng AI toàn cầu. GPU của Nvidia được ví như động lực của AI, là trái tim bơm sức mạnh tính toán cho việc huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn LLM, biến chúng từ những dự án nghiên cứu hàn lâm thành các siêu cường kỹ thuật số trị giá hàng nghìn tỷ USD.
Thế nhưng, trong thế giới công nghệ không ngừng vận động, không có ngai vàng nào là vĩnh cửu. Một cơn địa chấn ngầm đang dần định hình lại toàn bộ kiến trúc nền tảng của AI. Thương vụ trị giá 20 tỷ USD giữa Nvidia và Groq, một công ty khởi nghiệp về chip, được xem là một lời thừa nhận đanh thép: giai đoạn tiếp theo của AI sẽ không chỉ do GPU quyết định. Mặc dù công ty của CEO Jensen Huang vẫn đang ở trên đỉnh cao danh vọng, động thái chiến lược này cho thấy một sự dịch chuyển mang tính kiến tạo đang đến gần hơn bao giờ hết. Ngành công nghiệp AI đang lặng lẽ chuyển mình từ việc xây dựng bộ não sang việc sử dụng bộ não đó trong thế giới thực.
Từ Huấn Luyện Đến Suy Luận: Sự Thay Đổi Mô Hình Nền Tảng Của AI
Để hiểu được gốc rễ của sự thay đổi này, chúng ta cần phân biệt rõ hai giai đoạn cốt lõi trong vòng đời của một mô hình AI: huấn luyện và suy luận.
Huấn luyện training có thể được hình dung như quá trình xây dựng một bộ não AI từ con số không. Nó giống như việc một sinh viên phải đọc hết toàn bộ thư viện, hấp thụ hàng terabyte dữ liệu, từ văn bản, hình ảnh đến âm thanh, để học cách nhận biết các mẫu, các mối liên kết và quy luật. Quá trình này đòi hỏi một nguồn sức mạnh tính toán thô khổng lồ và quan trọng nhất là sự linh hoạt. Các mô hình phải thử nghiệm vô số kiến trúc khác nhau, xử lý các loại dữ liệu không đồng nhất. Đây chính là sân khấu nơi GPU của Nvidia tỏa sáng rực rỡ. Với hàng nghìn lõi xử lý song song, GPU được thiết kế để giải quyết các bài toán phức tạp và đa dạng, giống như một nhà máy đa năng có thể sản xuất mọi thứ.
Tuy nhiên, sau khi bộ não AI đã được xây dựng xong, nó cần được đưa vào ứng dụng thực tế. Đây là lúc giai đoạn suy luận inference bắt đầu. Suy luận là quá trình mô hình đã được huấn luyện sử dụng kiến thức của mình để trả lời câu hỏi, tạo ra một bức ảnh theo yêu cầu, dịch một đoạn văn hay tham gia vào một cuộc trò chuyện với người dùng. Nếu huấn luyện là việc học, thì suy luận chính là việc áp dụng kiến thức.
Lúc này, các yêu cầu về mặt tính toán thay đổi hoàn toàn. Tốc độ, độ trễ thấp, tính nhất quán, hiệu quả năng lượng và chi phí cho mỗi câu trả lời trở nên quan trọng hơn rất nhiều so với sức mạnh tính toán thô. Người dùng không thể chờ vài phút để nhận được câu trả lời từ một chatbot. Một chiếc xe tự lái cần đưa ra quyết định trong một phần nghìn giây. Đây chính là lúc sự linh hoạt của GPU trở thành gánh nặng. Chúng dựa vào các bộ lập lịch phức tạp và các vùng nhớ ngoài lớn để xử lý nhiều loại tác vụ, nhưng chính những cơ chế này lại tạo ra độ trễ và tiêu tốn năng lượng không cần thiết cho một nhiệm vụ lặp đi lặp lại như suy luận.
Theo các nhà phân tích tại RBC Capital, khả năng suy luận đang nhanh chóng trở thành nhiệm vụ chủ đạo trong điện toán AI, và thị trường cho nó có thể sớm làm lu mờ thị trường huấn luyện đơn thuần.
Sự Trỗi Dậy Của Các Bộ Não Chuyên Dụng: LPU, TPU và Hơn Thế Nữa
Nhận thấy điểm yếu cố hữu của GPU trong các tác vụ suy luận, một thế hệ chip mới đã ra đời, được thiết kế chuyên biệt cho nhiệm vụ này. Đi đầu trong xu hướng này là Groq với bộ xử lý ngôn ngữ LPU.
Không giống như một nhà máy đa năng, LPU của Groq được thiết kế giống một dây chuyền lắp ráp có độ chính xác tuyệt đối. Mọi thao tác đều được lên kế hoạch từ trước, thực hiện theo một trình tự cố định và lặp lại một cách hoàn hảo mỗi lần. Sự cứng nhắc này vốn là điểm yếu chết người đối với quá trình huấn luyện hỗn loạn, nhưng lại là thế mạnh vô song đối với suy luận. Khi một yêu cầu được gửi đến, LPU có thể xử lý nó với một lộ trình đã được định sẵn, loại bỏ hoàn toàn các bước thừa và bộ lập lịch phức tạp của GPU. Kết quả là tốc độ xử lý nhanh đến kinh ngạc và độ trễ gần như bằng không, đồng thời tiêu thụ ít năng lượng hơn đáng kể.
Tony Fadell, người từng là phó chủ tịch cấp cao bộ phận iPod của Apple và là một nhà đầu tư vào Groq, đã thẳng thắn nhận định: Ngành công nghiệp đang trên đà trải qua một sự thay đổi mang tính bước ngoặt. GPU đã giành chiến thắng trong làn sóng đầu tiên với nhiệm vụ huấn luyện. Nhưng suy luận luôn là lĩnh vực đòi hỏi khối lượng xử lý lớn hơn nhiều, và GPU về bản chất không được tối ưu hóa cho việc này.
Lời truyền miệng trong giới công nghệ AI rằng GPU của hôm nay là AI của ngày mai đang dần trở nên lỗi thời. Fadell tin rằng một sự bùng nổ của các loại chip mới, mà ông gọi chung là bộ xử lý suy luận IPU, sẽ sớm diễn ra.
Tất nhiên, Groq không đơn độc trên con đường này. Cuộc đua vượt ra khỏi sự thống trị của GPU đang được củng cố bởi rất nhiều gã khổng lồ công nghệ khác.
- Google, một trong những đơn vị tiên phong, đã phát triển bộ xử lý Tensor TPU từ nhiều năm trước để tối ưu hóa cho các mô hình AI của riêng mình.
- Amazon Web Services, nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn nhất thế giới, cũng đã cho ra mắt dòng chip Inferentia và Trainium, được thiết kế riêng cho mục đích suy luận và huấn luyện, nhằm giảm sự phụ thuộc vào Nvidia và tối ưu chi phí cho khách hàng.
- Năm 2024, công ty Cerebras đã tạo ra một con chip AI có kích thước bằng cả một chiếc bánh wafer silicon, tuyên bố có băng thông bộ nhớ cao hơn hàng nghìn lần so với GPU của Nvidia, tối ưu hóa cho tốc độ xử lý AI.
- Các công ty khởi nghiệp như Positron AI cũng đang tham vọng tạo ra những con chip AI mạnh hơn về suy luận với chi phí thấp hơn đáng kể.
Nước Cờ Phòng Thủ Của Nvidia và Tương Lai Lai Hóa
Trước làn sóng mạnh mẽ này, thương vụ của Nvidia với Groq có thể được xem là một động thái phủ đầu đầy khôn ngoan. Thay vì đối đầu với xu hướng, CEO Jensen Huang đã nhìn thấy mối đe dọa và biến nó thành lợi thế của mình. Việc sở hữu một công nghệ LPU hàng đầu cho phép Nvidia không chỉ bảo vệ ngôi vương trong lĩnh vực huấn luyện mà còn nắm bắt và dẫn đầu luôn cả thị trường suy luận đang phát triển như vũ bão.
Điều này không có nghĩa là GPU sẽ sớm biến mất. Hoàn toàn ngược lại. Tương lai của các trung tâm dữ liệu AI sẽ là một môi trường lai hybrid. Trong đó, các GPU mạnh mẽ vẫn sẽ là công cụ không thể thiếu cho việc nghiên cứu và huấn luyện các mô hình AI thế hệ tiếp theo. Chúng sẽ đảm nhiệm các tác vụ đòi hỏi sự linh hoạt và sức mạnh thô. Bên cạnh đó, các loại chip chuyên dụng như LPU, TPU, IPU sẽ hoạt động song song, xử lý hàng tỷ truy vấn suy luận mỗi ngày một cách nhanh chóng và hiệu quả.
Lợi thế cạnh tranh lớn nhất của Nvidia không chỉ nằm ở phần cứng. Nó nằm ở hệ sinh thái phần mềm CUDA, một nền tảng lập trình đã được phát triển và hoàn thiện trong hơn một thập kỷ. Hàng triệu nhà phát triển trên khắp thế giới đã quen thuộc và xây dựng ứng dụng của họ trên CUDA. Mối liên kết chặt chẽ giữa phần cứng, phần mềm, mạng lưới và cộng đồng nhà phát triển này tạo ra một con hào kinh tế cực kỳ vững chắc, cho phép các thành phần khác nhau, kể cả GPU và LPU, hoạt động trơn tru cùng nhau.
Tại Sao Suy Luận Hiệu Quả Lại Quan Trọng Đến Vậy?
Sự chuyển dịch sang suy luận không chỉ là một vấn đề kỹ thuật, nó còn mang một ý nghĩa kinh tế sâu sắc. Matt Garman, CEO của Amazon Web Service, từng nói rằng đây là giai đoạn chứng minh liệu hàng trăm tỷ USD đầu tư vào các trung tâm dữ liệu AI có thực sự mang lại hiệu quả hay không.
Khi AI len lỏi vào mọi lĩnh vực của đời sống, từ y tế, giáo dục, tài chính đến giải trí, số lượng các tác vụ suy luận sẽ tăng theo cấp số nhân. Nếu chi phí và năng lượng cho mỗi lần AI trả lời câu hỏi vẫn ở mức cao như hiện nay, giấc mơ phổ cập AI sẽ không thể trở thành hiện thực. Các mô hình AI suy luận hiệu quả mang lại lợi ích kinh tế hơn hẳn, giúp các doanh nghiệp có thể triển khai dịch vụ AI trên quy mô lớn mà không bị phá sản. Nếu suy luận không chiếm ưu thế và trở nên hiệu quả, tất cả các khoản đầu tư khổng lồ vào AI sẽ không thực sự đem lại lợi nhuận bền vững.
Một cuộc cách mạng thầm lặng đang diễn ra bên trong các trung tâm dữ liệu trên toàn thế giới. Cuộc đua không còn chỉ là tạo ra những mô hình AI lớn nhất, mà là làm thế nào để vận hành chúng một cách nhanh nhất, rẻ nhất và hiệu quả nhất. Kỷ nguyên thống trị độc tôn của GPU đang dần nhường chỗ cho một hệ sinh thái phần cứng đa dạng và chuyên môn hóa hơn. Nvidia, với tầm nhìn chiến lược của mình, dường như đã sẵn sàng để không chỉ tồn tại mà còn tiếp tục dẫn dắt trong kỷ nguyên mới này. Trận chiến giành lấy tương lai của AI giờ đây được quyết định không chỉ bởi sức mạnh, mà còn bởi tốc độ và sự khôn ngoan.