Kể từ khi Huida (Nvidia) chuyển đổi từ nhà cung cấp GPU chơi game thành nhà cung cấp công nghệ cốt lõi điện toán AI toàn cầu, nó đã thành công trong ngành công nghiệp AI toàn cầu. Những gã khổng lồ công nghệ lớn trên thế giới như Microsoft (Microsoft), Amazon (Amazon), Google, Meta và Musk (Elon Musk) làm theo và tăng cường đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI.
Đồng thời, hàng tỷ USD được chi để xây dựng "trung tâm dữ liệu siêu quy mô" và hàng triệu chip AI được mua để đáp ứng nhu cầu khổng lồ về sức mạnh tính toán của các mô hình AI. Tuy nhiên, trước sự thống trị mạnh mẽ của Huida, liệu các đối thủ như AMD, Intel (Intel), Google TPU và Amazon (Tranium) có cơ hội bứt phá, liệu việc phát triển AI có gặp phải tình trạng tắc nghẽn sức mạnh tính toán trong tương lai hay không và cuộc chiến AI này sẽ phát triển như thế nào.
"Quy mô" trở thành chìa khóa và những gã khổng lồ công nghệ tiếp tục xây dựng cơ sở hạ tầng AI
Trong những năm gần đây, nhu cầu về các mô hình AI tăng lên nhanh chóng và các gã khổng lồ công nghệ đã đầu tư xây dựng các trung tâm dữ liệu lớn để mở rộng khả năng tính toán AI, bao gồm:
Meta xây dựng trung tâm dữ liệu (2GW) 2 gigawatt tại Louisiana, Mỹ.
Amazon AWS và Microsoft Azure cũng đang mở rộng nhiều gigawatt (Gigawatt) trung tâm dữ liệu trên khắp thế giới.
Google đã chi hàng tỷ đô la cho mạng cáp quang và tăng cường các liên kết trung tâm dữ liệu trên khắp thế giới.
xAI của Musk có kế hoạch triển khai 200.000 GPU để xây dựng các cụm siêu máy tính AI.
Sự đầu tư của những gã khổng lồ công nghệ này cho thấy "quy mô" vẫn là chìa khóa, sau đó kết nối các trung tâm dữ liệu toàn cầu thông qua mạng quang để cải thiện hiệu suất đào tạo và tính toán AI, trực tiếp bác bỏ tuyên bố rằng "quy mô tính toán AI đã đạt đến giới hạn".
Huida vẫn chiếm vị trí dẫn đầu, dựa vào nó cho hơn 70% sức mạnh tính toán AI của thế giới
Trên thị trường chip AI, Huida vẫn dẫn đầu thị trường với thị phần 70%, đặc biệt là trong lĩnh vực đào tạo AI, với thị phần gần 98%. Mặc dù Google có chip Unit( xử lý TPU )Tensor riêng nhưng vẫn là một trong những người mua GPU Huida.
( Lưu ý: TPU là chip ứng dụng đặc biệt do Google thiết kế để tăng tốc khối lượng công việc máy học và AI. )
Tại sao Huida có thể duy trì sự thống trị của mình
Ưu điểm phần mềm: Ngoài phần cứng, Huida là một trong số ít các công ty bán dẫn thực sự giỏi về phần mềm AI, đặc biệt là hệ sinh thái CUDA của riêng mình rất khó thay thế.
Quy trình tiên tiến: Các công nghệ mới luôn có thể được giới thiệu nhanh hơn so với các đối thủ cạnh tranh, đảm bảo hiệu suất chip hàng đầu.
Công nghệ mạng: Tăng cường (NVLink) công nghệ kết nối hiệu quả giữa các GPU với việc mua lại Mellanox.
Những yếu tố này khiến NVIDIA trở thành công ty dẫn đầu về chip AI, và ngay cả khi AMD, Google, Amazon và các đối thủ cạnh tranh khác tích cực đầu tư vào phát triển chip AI, Huida vẫn giữ vị trí thống trị trên thị trường. Tuy nhiên, thị trường vẫn có tính cạnh tranh cao và nhiều công ty công nghệ đang tìm kiếm các giải pháp thay thế để giảm sự phụ thuộc vào Huida.
Google TPU, AMD MI300, Amazon Tranium có thể thách thức Huida
Mặc dù Huida vẫn thống trị thị trường nhưng một số đối thủ cạnh tranh lớn như Google, AMD và Amazon vẫn đang cố gắng chiếm lĩnh thị trường sức mạnh tính toán AI. Mặc dù TPU của Google chủ yếu được sử dụng cho các dịch vụ nội bộ như tìm kiếm, quảng cáo và xử lý video YouTube, nhưng chúng vẫn có thị phần lớn trong thị trường đào tạo AI.
Ưu điểm và nhược điểm của Google TPU
Hợp tác với Broadcom với công nghệ kết nối mạnh mẽ.
Tích hợp vào các dịch vụ nội bộ của Google để tối ưu hóa các thuật toán AI tìm kiếm và quảng cáo.
Nó chỉ đứng sau NVIDIA trong lĩnh vực đào tạo AI.
Bất lợi của TPU
Hoạt động kinh doanh đám mây của Google còn yếu, TPU không cạnh tranh như Huida ở thị trường bên ngoài.
Hệ sinh thái phần mềm khép kín và khó sử dụng cho các nhà phát triển bên ngoài.
AMD MI300 là đối thủ cạnh tranh lớn nhất của Huida, nhưng phần mềm vẫn là một thiếu sót
AMD đã tích cực triển khai thị trường chip AI trong những năm gần đây và GPU MI300X đã được hưởng lợi từ việc kiểm soát xuất khẩu của Hoa Kỳ sang Trung Quốc, tương đối phổ biến tại thị trường Trung Quốc. Ngoài ra, Microsoft và Meta cũng đang tích cực sử dụng chip AMD để giảm sự phụ thuộc vào Huida.
Mặc dù AMD đang hoạt động tốt, nhưng nó sẽ không bùng nổ như thị trường mong đợi. Do nền tảng ROCm của AMD chưa đủ trưởng thành về hệ sinh thái phần mềm AI, nên vẫn còn chỗ để cải thiện về độ ổn định và dễ sử dụng so với CUDA của Huida.
Ví dụ, khi các nhà phát triển sử dụng ROCm để đào tạo các mô hình AI, họ thường gặp phải các vấn đề như gỡ lỗi (debug) khó khăn, thậm chí trải nghiệm cơ bản "out of the box" cũng không suôn sẻ. Các mô hình của các khung AI chính thống như chạy PyTorch trực tiếp với ROCm có thể gặp phải các tình huống không thể chạy trơn tru và cần phải điều chỉnh hoặc sửa đổi bổ sung, khiến các nhà phát triển sử dụng kém thuận tiện hơn.
Amazon Tranium 2 tập trung vào hiệu quả chi phí
Tranium 2 của Amazon được gọi đùa là TPU của Amazon, chủ yếu được sử dụng để đào tạo AI nội bộ, nhấn mạnh chi phí thấp và băng thông bộ nhớ cao. Dưới đây là ba khía cạnh của Amazon về hiệu quả chi phí:
Tỷ lệ hiệu suất giá được cải thiện: AWS tuyên bố rằng các phiên bản Trn2 mang lại lợi thế hiệu suất giá 30-40% so với các phiên bản EC2 dựa trên GPU thế hệ hiện tại (P5e, P5en và sử dụng Huida H200).
Tăng hiệu quả năng lượng: Trainium 2 sử dụng năng lượng gấp 3 lần so với Trainium (Trn1) thế hệ đầu tiên và tiêu thụ ít năng lượng hơn trên mỗi đơn vị tính toán.
Giảm chi phí đào tạo: Trainium 2 cho phép đào tạo phân tán hiệu quả, kết hợp với Elastic Fabric Adapter (EFA) để cung cấp băng thông mạng lên đến 12,8 Tbps, giảm thời gian đào tạo các mô hình AI lớn.
Đối với khách hàng AWS, không chỉ giảm chi phí cho thuê, tiền điện mà còn giảm chi phí chung thông qua tích hợp hệ sinh thái, đặc biệt trong bối cảnh nhu cầu chip AI tăng vọt, đây là chiến lược then chốt thách thức Huida.
Huida vẫn đang dẫn đầu, nhưng liệu sự điên cuồng của vốn sức mạnh tính toán AI có thể tiếp tục?
Hiện tại, Huida vẫn đang nắm giữ vị trí tối cao của chip AI, nhưng năm 2025 và 2026 sẽ là bước ngoặt trên thị trường. Nếu hiệu suất của các mô hình AI tiếp tục bứt phá, nhu cầu về sức mạnh tính toán sẽ tiếp tục tăng và các gã khổng lồ công nghệ lớn sẽ tiếp tục đầu tư vốn để thúc đẩy phát triển công nghiệp.
Tuy nhiên, thị trường vẫn cần chú ý xem mô hình kinh doanh AI có thực sự mang lại lợi nhuận ổn định hay không, nếu không thị trường AI có thể bị "bong bóng", và sau đó sẽ mở ra làn sóng hợp nhất, và chỉ những công ty có lợi thế công nghệ thực sự mới có thể tồn tại.
(64,000 chip Huida AI đã sẵn sàng để tham gia! Dự án Stargate đã phá hủy hàng tỷ magiê và siêu trung tâm dữ liệu Texas sắp ra mắt )
Bài viết này Tại sao NVIDIA vững vàng dẫn đầu AI? Musk, Microsoft, AMD và Amazon theo sau, năm 2025 và 2026 trở thành bước ngoặt trên thị trường và lần đầu tiên xuất hiện trong chuỗi tin tức ABMedia.
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Tại sao NVIDIA là người dẫn đầu về AI? Musk, Microsoft, AMD và Amazon theo sau, năm 2025 và 2026 trở thành bước ngoặt trên thị trường
Kể từ khi Huida (Nvidia) chuyển đổi từ nhà cung cấp GPU chơi game thành nhà cung cấp công nghệ cốt lõi điện toán AI toàn cầu, nó đã thành công trong ngành công nghiệp AI toàn cầu. Những gã khổng lồ công nghệ lớn trên thế giới như Microsoft (Microsoft), Amazon (Amazon), Google, Meta và Musk (Elon Musk) làm theo và tăng cường đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI.
Đồng thời, hàng tỷ USD được chi để xây dựng "trung tâm dữ liệu siêu quy mô" và hàng triệu chip AI được mua để đáp ứng nhu cầu khổng lồ về sức mạnh tính toán của các mô hình AI. Tuy nhiên, trước sự thống trị mạnh mẽ của Huida, liệu các đối thủ như AMD, Intel (Intel), Google TPU và Amazon (Tranium) có cơ hội bứt phá, liệu việc phát triển AI có gặp phải tình trạng tắc nghẽn sức mạnh tính toán trong tương lai hay không và cuộc chiến AI này sẽ phát triển như thế nào.
"Quy mô" trở thành chìa khóa và những gã khổng lồ công nghệ tiếp tục xây dựng cơ sở hạ tầng AI
Trong những năm gần đây, nhu cầu về các mô hình AI tăng lên nhanh chóng và các gã khổng lồ công nghệ đã đầu tư xây dựng các trung tâm dữ liệu lớn để mở rộng khả năng tính toán AI, bao gồm:
Meta xây dựng trung tâm dữ liệu (2GW) 2 gigawatt tại Louisiana, Mỹ.
Amazon AWS và Microsoft Azure cũng đang mở rộng nhiều gigawatt (Gigawatt) trung tâm dữ liệu trên khắp thế giới.
Google đã chi hàng tỷ đô la cho mạng cáp quang và tăng cường các liên kết trung tâm dữ liệu trên khắp thế giới.
xAI của Musk có kế hoạch triển khai 200.000 GPU để xây dựng các cụm siêu máy tính AI.
Sự đầu tư của những gã khổng lồ công nghệ này cho thấy "quy mô" vẫn là chìa khóa, sau đó kết nối các trung tâm dữ liệu toàn cầu thông qua mạng quang để cải thiện hiệu suất đào tạo và tính toán AI, trực tiếp bác bỏ tuyên bố rằng "quy mô tính toán AI đã đạt đến giới hạn".
Huida vẫn chiếm vị trí dẫn đầu, dựa vào nó cho hơn 70% sức mạnh tính toán AI của thế giới
Trên thị trường chip AI, Huida vẫn dẫn đầu thị trường với thị phần 70%, đặc biệt là trong lĩnh vực đào tạo AI, với thị phần gần 98%. Mặc dù Google có chip Unit( xử lý TPU )Tensor riêng nhưng vẫn là một trong những người mua GPU Huida.
( Lưu ý: TPU là chip ứng dụng đặc biệt do Google thiết kế để tăng tốc khối lượng công việc máy học và AI. )
Tại sao Huida có thể duy trì sự thống trị của mình
Ưu điểm phần mềm: Ngoài phần cứng, Huida là một trong số ít các công ty bán dẫn thực sự giỏi về phần mềm AI, đặc biệt là hệ sinh thái CUDA của riêng mình rất khó thay thế.
Quy trình tiên tiến: Các công nghệ mới luôn có thể được giới thiệu nhanh hơn so với các đối thủ cạnh tranh, đảm bảo hiệu suất chip hàng đầu.
Công nghệ mạng: Tăng cường (NVLink) công nghệ kết nối hiệu quả giữa các GPU với việc mua lại Mellanox.
Những yếu tố này khiến NVIDIA trở thành công ty dẫn đầu về chip AI, và ngay cả khi AMD, Google, Amazon và các đối thủ cạnh tranh khác tích cực đầu tư vào phát triển chip AI, Huida vẫn giữ vị trí thống trị trên thị trường. Tuy nhiên, thị trường vẫn có tính cạnh tranh cao và nhiều công ty công nghệ đang tìm kiếm các giải pháp thay thế để giảm sự phụ thuộc vào Huida.
Google TPU, AMD MI300, Amazon Tranium có thể thách thức Huida
Mặc dù Huida vẫn thống trị thị trường nhưng một số đối thủ cạnh tranh lớn như Google, AMD và Amazon vẫn đang cố gắng chiếm lĩnh thị trường sức mạnh tính toán AI. Mặc dù TPU của Google chủ yếu được sử dụng cho các dịch vụ nội bộ như tìm kiếm, quảng cáo và xử lý video YouTube, nhưng chúng vẫn có thị phần lớn trong thị trường đào tạo AI.
Ưu điểm và nhược điểm của Google TPU
Hợp tác với Broadcom với công nghệ kết nối mạnh mẽ.
Tích hợp vào các dịch vụ nội bộ của Google để tối ưu hóa các thuật toán AI tìm kiếm và quảng cáo.
Nó chỉ đứng sau NVIDIA trong lĩnh vực đào tạo AI.
Bất lợi của TPU
Hoạt động kinh doanh đám mây của Google còn yếu, TPU không cạnh tranh như Huida ở thị trường bên ngoài.
Hệ sinh thái phần mềm khép kín và khó sử dụng cho các nhà phát triển bên ngoài.
AMD MI300 là đối thủ cạnh tranh lớn nhất của Huida, nhưng phần mềm vẫn là một thiếu sót
AMD đã tích cực triển khai thị trường chip AI trong những năm gần đây và GPU MI300X đã được hưởng lợi từ việc kiểm soát xuất khẩu của Hoa Kỳ sang Trung Quốc, tương đối phổ biến tại thị trường Trung Quốc. Ngoài ra, Microsoft và Meta cũng đang tích cực sử dụng chip AMD để giảm sự phụ thuộc vào Huida.
Mặc dù AMD đang hoạt động tốt, nhưng nó sẽ không bùng nổ như thị trường mong đợi. Do nền tảng ROCm của AMD chưa đủ trưởng thành về hệ sinh thái phần mềm AI, nên vẫn còn chỗ để cải thiện về độ ổn định và dễ sử dụng so với CUDA của Huida.
Ví dụ, khi các nhà phát triển sử dụng ROCm để đào tạo các mô hình AI, họ thường gặp phải các vấn đề như gỡ lỗi (debug) khó khăn, thậm chí trải nghiệm cơ bản "out of the box" cũng không suôn sẻ. Các mô hình của các khung AI chính thống như chạy PyTorch trực tiếp với ROCm có thể gặp phải các tình huống không thể chạy trơn tru và cần phải điều chỉnh hoặc sửa đổi bổ sung, khiến các nhà phát triển sử dụng kém thuận tiện hơn.
Amazon Tranium 2 tập trung vào hiệu quả chi phí
Tranium 2 của Amazon được gọi đùa là TPU của Amazon, chủ yếu được sử dụng để đào tạo AI nội bộ, nhấn mạnh chi phí thấp và băng thông bộ nhớ cao. Dưới đây là ba khía cạnh của Amazon về hiệu quả chi phí:
Tỷ lệ hiệu suất giá được cải thiện: AWS tuyên bố rằng các phiên bản Trn2 mang lại lợi thế hiệu suất giá 30-40% so với các phiên bản EC2 dựa trên GPU thế hệ hiện tại (P5e, P5en và sử dụng Huida H200).
Tăng hiệu quả năng lượng: Trainium 2 sử dụng năng lượng gấp 3 lần so với Trainium (Trn1) thế hệ đầu tiên và tiêu thụ ít năng lượng hơn trên mỗi đơn vị tính toán.
Giảm chi phí đào tạo: Trainium 2 cho phép đào tạo phân tán hiệu quả, kết hợp với Elastic Fabric Adapter (EFA) để cung cấp băng thông mạng lên đến 12,8 Tbps, giảm thời gian đào tạo các mô hình AI lớn.
Đối với khách hàng AWS, không chỉ giảm chi phí cho thuê, tiền điện mà còn giảm chi phí chung thông qua tích hợp hệ sinh thái, đặc biệt trong bối cảnh nhu cầu chip AI tăng vọt, đây là chiến lược then chốt thách thức Huida.
Huida vẫn đang dẫn đầu, nhưng liệu sự điên cuồng của vốn sức mạnh tính toán AI có thể tiếp tục?
Hiện tại, Huida vẫn đang nắm giữ vị trí tối cao của chip AI, nhưng năm 2025 và 2026 sẽ là bước ngoặt trên thị trường. Nếu hiệu suất của các mô hình AI tiếp tục bứt phá, nhu cầu về sức mạnh tính toán sẽ tiếp tục tăng và các gã khổng lồ công nghệ lớn sẽ tiếp tục đầu tư vốn để thúc đẩy phát triển công nghiệp.
Tuy nhiên, thị trường vẫn cần chú ý xem mô hình kinh doanh AI có thực sự mang lại lợi nhuận ổn định hay không, nếu không thị trường AI có thể bị "bong bóng", và sau đó sẽ mở ra làn sóng hợp nhất, và chỉ những công ty có lợi thế công nghệ thực sự mới có thể tồn tại.
(64,000 chip Huida AI đã sẵn sàng để tham gia! Dự án Stargate đã phá hủy hàng tỷ magiê và siêu trung tâm dữ liệu Texas sắp ra mắt )
Bài viết này Tại sao NVIDIA vững vàng dẫn đầu AI? Musk, Microsoft, AMD và Amazon theo sau, năm 2025 và 2026 trở thành bước ngoặt trên thị trường và lần đầu tiên xuất hiện trong chuỗi tin tức ABMedia.