Giá trị vốn hoá thị trường của công ty này đã lên tới 950 tỉ USD, theo báo cáo của công ty phần mềm và dữ liệu tài chính Mỹ FactSet. Giá trị vốn hóa thị trường của Nvidia đạt 755 tỉ USD vào cuối ngày 24/5. Giám đốc điều hành Jensen Huang trong một phát biểu cho biết, công ty sẽ có một “năm doanh thu đạt kỷ lục khổng lồ”.
Doanh số của công ty đột ngột phát triển do nhu cầu thị trường tăng vọt đối với bộ xử lý đồ họa (GPU) mà Nvidia sản xuất, cung cấp sức mạnh tính toán cho những ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) như của Google, Microsoft và OpenAI.
Nhu cầu về chip AI trong các trung tâm dữ liệu đã thúc đẩy Nvidia nhanh chóng tiếp cận doanh thu 11 tỉ USD trong quý 2/2023, vượt qua ước tính 7,15 tỉ USD của các nhà phân tích.
″Điểm nóng hiện nay là Trí tuệ Nhân tạo (AI) sáng tạo”, ông Huang trong cuộc phỏng vấn với CNBC cho biết. “Chúng tôi biết rằng quy mô CPU đã chậm lại, chúng tôi biết rằng điện toán tăng tốc là con đường phía trước, sau đó ứng dụng sát thủ xuất hiện”.
Điện toán tăng tốc là một kiểu điện toán hiện đại tách biệt các phần sử dụng nhiều dữ liệu của một ứng dụng và xử lý chúng trên một thiết bị tăng tốc riêng biệt, trong khi để chức năng điều khiển được xử lý trên CPU. Ứng dụng sát thủ (killer app) là bất kỳ phần mềm ứng dụng máy tính nào cần thiết hoặc được mong muốn đến mức nó chứng minh được giá trị cốt lõi của một số công nghệ lớn
Ông Huang nhấn mạnh, Nvidia tin rằng công ty đang thực hiện một sự thay đổi rõ rệt trong phương thức chế tạo máy tính, có thể thúc đẩy tăng trưởng hơn nữa, thị trường những bộ phận cho Trung tâm dữ liệu có thể đạt tới giá trị 1 nghìn tỉ USD,.
Trong lịch sử phát triển của điện toán, bộ phận quan trọng nhất trong máy tính hoặc máy chủ là bộ xử lý trung tâm (CPU). Thị trường CPU hiện do Intel thống trị cùng với AMD như đối thủ cạnh tranh chính.
Sự ra đời của những ứng dụng AI làm tăng vọt nhu cầu sức mạnh điện toán. Trong lĩnh vực này, GPU đang chiếm vị trí trung tâm và những hệ thống tiên tiến nhất đang sử dụng tới 8 GPU cho một CPU. Nvidia hiện đang thống trị thị trường GPU AI.
Ông Huang cho biết: “Trung tâm dữ liệu trước đây, phần lớn là CPU để truy xuất các tệp tin, trong tương lai sẽ là dữ liệu tổng quan. Thay vì truy xuất dữ liệu, người dùng sẽ truy xuất một nhóm dữ liệu, nhưng nhóm dữ liệu này được tạo ra bằng AI. Vì vậy, thay vì sử dụng hàng triệu CPU, sẽ cần ít CPU hơn, nhưng những CPU sẽ được kết nối với hàng triệu GPU”.
Ví dụ như các hệ thống DGX, cơ sở hạ tầng AI dành cho doanh nghiệp tiên tiến nhất thế giới của Nvidia về cơ bản là một máy tính AI để đào tạo trong một hộp, sử dụng 8 GPU H100 cao cấp của Nvidia và chỉ có hai CPU. Siêu máy tính A3 của Google kết hợp 8 GPU H100 cùng với một bộ xử lý Xeon cao cấp do Intel sản xuất.
Đó là nguyên nhân vì sao hoạt động kinh doanh trung tâm dữ liệu của Nvidia tăng 14% trong quý đầu tiên trong năm 2023 so với mức tăng trưởng không đổi của đơn vị trung tâm dữ liệu thuộc công ty AMD và mức giảm 39% trong đơn vị kinh doanh trung tâm dữ liệu và AI của Intel.
Hơn thế nữa, GPU của Nvidia có xu hướng đắt hơn nhiều bộ xử lý trung tâm CPU. Thế hệ CPU Xeon mới nhất của Intel có thể có giá tới 17.000 USD theo giá niêm yết. Một bộ xử lý đồ họa Nvidia H100 đơn lẻ có thể được bán với giá 40.000 USD trên thị trường thứ cấp.
Trong tương lai, Nvidia sẽ phải đối mặt với sự cạnh tranh gia tăng khi thị trường chip AI tăng nhiệt. AMD có mảng kinh doanh GPU cạnh tranh, tập trung trong lĩnh vực chơi game và Intel cũng có dòng sản phẩm GPU của doanh nghiệp. Các công ty khởi nghiệp đang xây dựng những loại chip mới dành riêng cho AI và các công ty sản xuất các thành phần cho thiết bị di động như Qualcomm và Apple tiếp tục thúc đẩy công nghệ để một ngày nào đó không xa, những ứng dụng AI có thể chạy trong túi của người dùng chứ không phải trong một trang trại máy chủ khổng lồ. Google và Amazon cũng đang thiết kế chip AI độc lập của doanh nghiệp.
Nhưng GPU cao cấp của Nvidia vẫn là con chip được lựa chọn đối với các công ty công nghệ, hiện đang xây dựng những ứng dụng AI như ChatGPT. Các công ty phát triển những ứng dụng AI tổng quan phải đầu tư rất lớn để đào tạo bằng phương pháp xử lý hàng terabyte dữ liệu và bỏ ra chi phí khổng lồ để chạy những ứng dụng AI trong quy trình, được gọi là “suy luận”, sử dụng mô hình để tạo ra văn bản, hình ảnh hoặc đưa ra những dự đoán trên cơ sở phân tích dữ liệu.
Các nhà phân tích nhận định, Nvidia vẫn dẫn đầu về chip AI do phần mềm độc quyền của công ty cho phép sử dụng tất cả những tính năng phần cứng GPU cho các ứng dụng AI chạy dễ dàng hơn. Ông Huang lưu ý, phần mềm của công ty sẽ không dễ sao chép.
“Bạn phải thiết kế tất cả những phần mềm hỗ trợ, tất cả những thư viện và thuật toán, tích hợp và tối ưu hóa các khung làm việc cũng như tối ưu hóa cho kiến trúc mô hình, không chỉ một con chip mà là kiến trúc của toàn bộ trung tâm dữ liệu”, ông cho biết trong một cuộc thảo luận trực tuyến với các nhà phân tích.
Theo CNBC
