Nvidia, hành trình nghìn tỷ bắt đầu từ những con chip

Ngày 18/6, cổ phiếu Nvidia tăng 3,6%, nâng vốn hóa lên 3,34 nghìn tỷ USD, vượt qua Microsoft và Apple. Trong 12 tháng qua, cổ phiếu Nvidia tăng khoảng 200%. Điều gì khiến Nvidia đặc biệt đến như vậy?

Nvidia bắt đầu vào năm 1993 với tư cách một công ty bán dẫn fabless, thiết kế chip tăng tốc đồ họa cho PC. Những người sáng lập phát hiện việc tạo ra đồ họa 3D video game - khi đó là thị trường đang phát triển nhanh chóng - đặt ra những yêu cầu lặp đi lặp lại, chuyên sâu về toán học đối với các đơn vị xử lý trung tâm PC (CPU). Họ nhận ra những tính toán này có thể được thực hiện nhanh hơn song song bởi một chip chuyên dụng thay vì nối tiếp bởi CPU. Phán đoán sâu sắc ấy đã dẫn đến việc tạo ra các card đồ họa Nvidia GeForce đầu tiên.

Trong nhiều năm, đồ họa đã thúc đẩy hoạt động kinh doanh của Nvidia; thậm chí 30 năm sau, doanh số bán card đồ họa để chơi game, bao gồm cả dòng GeForce, vẫn đưa họ trở thành nhà cung cấp card đồ họa rời lớn nhất thế giới. Những năm qua, các ứng dụng khác cho khả năng xử lý song song của các đơn vị xử lý đồ họa (GPU) của Nvidia đã xuất hiện, giải quyết các vấn đề với cấu trúc số học ma trận tương tự như mô hình đồ họa 3D.

Sau đó, vào năm 2006, Nvidia đã giới thiệu một kiến trúc GPU mới, CUDA, có thể được lập trình trực tiếp trong C để tăng tốc xử lý toán học, đơn giản hóa việc sử dụng trong điện toán song song. Một trong những ứng dụng đầu tiên cho CUDA là trong thăm dò dầu khí, xử lý hàng núi dữ liệu từ các cuộc khảo sát địa chất.

Thị trường sử dụng GPU làm bộ xử lý đa năng (GPGPU) thực sự mở ra vào năm 2009, khi nhà xuất bản Khronos Group phát hành Ngôn ngữ điện toán mở (OpenCL). Ngay sau đó, các công ty siêu quy mô như Amazon Web Services đã thêm GPU vào một số phiên bản điện toán của họ, cung cấp dung lượng GPGPU có thể mở rộng theo yêu cầu, từ đó giảm rào cản gia nhập đối với các doanh nghiệp muốn tiếp cận điện toán chuyên sâu ở khắp mọi nơi.

Một trong những động lực lớn nhất thúc đẩy nhu cầu đối với chip của Nvidia trong những năm gần đây là AI, hay cụ thể hơn là nhu cầu thực hiện hàng nghìn tỷ phép tính lặp đi lặp lại để đào tạo các mô hình học máy (machine learning). Một số mô hình thực sự khổng lồ: GPT-4 của OpenAI được cho là có hơn 1 nghìn tỷ thông số. Nvidia là người ủng hộ OpenAI ban đầu, thậm chí còn xây dựng một mô-đun tính toán đặc biệt dựa trên bộ xử lý H100 để đẩy nhanh việc đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) mà công ty đang phát triển.

Một nguồn nhu cầu bất ngờ khác đối với chip của Nvidia là khai thác tiền mã hóa, các tính toán có thể được thực hiện nhanh hơn và tiết kiệm năng lượng hơn trên GPU so với CPU. Nhu cầu dùng GPU để đào tiền mã hóa đồng nghĩa nguồn cung card đồ họa bị thiếu hụt trong nhiều năm.

Nvidia còn phát triển một nền tảng phần mềm có tên Omniverse - một vũ trụ ảo dành cho ngành công nghiệp được sử dụng để tạo và xem bản sao kỹ thuật số (digtal twins) của sản phẩm hoặc thậm chí toàn bộ dây chuyền sản xuất trong thời gian thực. Hình ảnh kết quả có thể được sử dụng để tiếp thị hoặc cộng tác trên các thiết kế và quy trình sản xuất mới.

Nvidia đang “xông pha” trên nhiều mặt trận. Về phần cứng, hãng tiếp tục bán GPU cho PC và một số máy chơi game; cung cấp chip AI cho các nhà sản xuất máy chủ, trung tâm dữ liệu lớn và siêu máy tính; chế tạo chip cho xe tự lái. Nó cũng hoạt động trong mảng dịch vụ khi vận hành hạ tầng đám mây của riêng mình cho các công ty dược phẩm, sản xuất... Họ còn là một nhà cung ứng phần mềm, phát triển các thư viện mã chung mà bất kỳ ai cũng có thể sử dụng để tăng tốc tính toán trên phần cứng Nvidia, cũng như các công cụ cụ thể hơn như cuLitho để tối ưu hóa giai đoạn in thạch bản trong quy trình sản xuất chất bán dẫn.

Xu hướng mới nhất liên quan đến các công cụ AI như ChatGPT đang thúc đẩy làn sóng nhu cầu mới đối với phần cứng Nvidia và khuyến khích công ty phát triển phần mềm mới để giúp các doanh nghiệp phát triển và đào tạo các LLM dựa trên AI tạo sinh. Nvidia cũng đã hợp tác với các nhà cung cấp phần mềm bao gồm Adobe, Snowflake, ServiceNow, Hugging Face và VMware, để đảm bảo các yếu tố AI trong phần mềm doanh nghiệp của họ được tối ưu hóa cho chip của mình.

Trong nhiều thập kỷ, Intel và AMD là hai cái tên thống trị lĩnh vực chip của Mỹ. Tuy nhiên, cuộc cách mạng AI đã giúp Nvidia vượt lên bằng các sản phẩm GPU của mình. CEO Jensen Huang từng thừa nhận thành công của hãng ngày nay là nhờ vào sự kết hợp giữa may mắn và năng lực. Năm 2023, Nvidia lập kỷ lục doanh thu 60,9 tỷ USD, tăng 126% so với năm 2022. Dù những hãng như OpenAI, Microsoft và Intel đều đang tìm cách giảm lệ thuộc vào Nvidia bằng chip AI của riêng mình, việc bắt kịp hiệu suất và năng lực sản xuất với Nvidia là mục tiêu rất khó đạt được.

Thiết kế: Amy Nguyễn