3.300 tỷ USD - Mức vốn hóa giúp ‘quái vật’ Nvidia ngang hàng Apple: Năng lực đã vượt xa hoạt động sản xuất chip, 30.000 nhân sự hội tụ đủ tinh hoa
Với sức mạnh AI, Nvidia đã vượt qua giới hạn công nghệ.
Thức dậy lúc 6 giờ sáng, bắt đầu ngày mới bằng việc tập thể dục, sau đó làm suốt 14 tiếng để đưa công ty trở thành ‘vua chip’ ở thời điểm hiện tại - đó là lịch trình một ngày dài của Jensen Huang, CEO kiêm nhà đồng sáng lập Nvidia hiện đang nắm giữ khối tài sản trị giá hơn 117 tỷ USD. Ở tuổi U70, ông không cho phép bản thân chậm lại, luôn cảm thấy vui vẻ vì được làm công việc mình yêu thích.
“Tôi làm việc từ lúc thức dậy cho đến khi đi ngủ. 7 ngày/tuần. Ngay cả khi không làm việc, tôi cũng nghĩ về công việc. Khi bắt tay làm việc, tôi tập trung cao độ lắm”, Huang từng tâm sự với CEO của Stripe, Patrick Collison tại hội nghị Stripe Sessions.
Theo CNBC, Jensen Huang chỉ tập trung vào những thứ bản thân có thể tạo ra tác động tích cực nhất cho Nvidia và nhân viên, bao gồm “lập kế hoạch sản phẩm và chiến lược” và nhận phản hồi về sản phẩm từ khách hàng. Vị CEO này cũng thích gặp gỡ nhân viên tại nhà ăn của Nvidia vì với ông, trách nhiệm hàng đầu của mình là gìn giữ văn hoá công ty.
“Tôi cố gắng dành thời gian, càng nhiều càng tốt, cho những việc mà tôi tin rằng sẽ có ảnh hưởng lâu dài đến công ty. Mọi người ngạc nhiên về lượng thời gian tôi ăn ở căng tin, dù là bữa trưa hay bữa tối. Ai cũng bất ngờ về thời gian tôi dành cho các cuộc họp với tất cả nhân viên”, ông nói.
CEO Huang tự nhận mình là người theo chủ nghĩa cầu toàn, khó tính. Chính bản thân ông thời trẻ cũng từng lo lắng về việc một ngày có quá ít thời gian làm việc.
“Là một CEO, thời gian không phải lúc nào cũng là của bạn. Bạn phải kỷ luật để biến nó thành của mình”, ông nói.
Cũng bởi lẽ đó mà Nvidia có được vị thế như hiện tại. Sự tăng trưởng không có dấu hiệu chậm lại hoặc để các đối thủ khác bắt kịp, hiện trị giá gần 3,3 nghìn tỷ USD.
Với năng lực định nghĩa lại lĩnh vực điện toán đầu thế kỷ 20 giống như cách Intel đã làm trong thập niên 90, Nvidia bùng nổ trước nhu cầu của GPU - những con chip tiên tiến cung cấp ‘oxy’ cho trí tuệ nhân tạo cũng như hầu hết những loại công nghệ khác.
Đây được coi là một trong hai động lực quan trọng còn lại giúp công ty đạt được thành tựu như bây giờ.
Nvidia chuyên về các bộ xử lý đồ họa GPU - phân khúc từ lâu đã được coi là hoạt động kinh doanh cốt lõi. Đây là thành phần không thể thiếu trong quá trình đào tạo và triển khai mô hình AI lớn, là thứ các công ty lớn như Microsoft và Meta đã chi hàng tỷ USD để thâu tóm sở hữu.
Việc OpenAI ra mắt ChatGPT vào cuối năm ngoái càng biến trí tuệ nhân tạo trở thành ‘cơn sốt’. Nvidia, với những con chip tối tân phù hợp với nhiệm vụ đào tạo mô hình AI và tăng cường khả năng suy luận của chatbot, nghiễm nhiên được hưởng lợi.
“Với sức mạnh AI, công ty đã vượt qua được giới hạn của công nghệ”, ông Jensen Huang nói.
CUDA là thành tựu thứ ba đưa Nvidia gia nhập câu lạc bộ hàng nghìn tỷ USD. Vào năm 2006, công ty giới thiệu CUDA—ngôn ngữ lập trình mới cho phép các nhà phát triển viết ứng dụng cho GPU. Nó sau này đã trở thành nền tảng quan trọng cho hoạt động kinh doanh AI cốt lõi của Nvidia.
Theo thời gian, CUDA ngày càng phát triển. Trong bài phát biểu tại hội nghị Computerx vào tháng 5, CEO Huang cho biết ngôn ngữ lập trình này đã được tải xuống 25 triệu lần vào năm 2022.
Trong một hội nghị do Bernstein Research tài trợ vào tháng 7, cựu Phó Chủ tịch Nvidia, Michael Douglas, gọi phần mềm trên là “mũi nhọn then chốt” giúp Nvidia trở nên khác biệt so với đối thủ. Ông dự đoán thêm rằng hầu hết các cải tiến về hiệu suất trong vài năm tới “sẽ được điều khiển bằng phần mềm thay vì phần cứng”.
Với năng lực định nghĩa lại lĩnh vực điện toán, Nvidia bùng nổ trước nhu cầu của GPU. Mô hình AI yêu cầu hàng chục nghìn đơn vị xử lý đồ họa có thể xử lý nhiều tác vụ tính toán cùng lúc và ông Huang đã đầu tư lớn vào GPU trước khi thị trường bùng nổ. Vai trò trung tâm của Nvidia trong nền kinh tế AI cũng được coi là động lực giúp cổ phiếu tập đoàn có thời điểm đánh bại mọi công ty khác trong rổ chỉ số S&P 500.
Trong một cuộc phỏng vấn, CEO Jensen Huang đã trình bày cách công ty mình phát triển bất chấp nhiều thách thức. Ông mô tả vai trò mở rộng của Nvidia đã vượt ra ngoài việc sản xuất chip để chế tạo các trung tâm dữ liệu - nhà máy kỹ thuật số hiện đại nhất tạo ra cuộc cách mạng trí tuệ nhân tạo. Ngoài chip AI, Nvidia còn sản xuất chip xử lý trung tâm, chip mạng, phần mềm, cùng nhiều thành phần quan trọng khác, theo WSJ.
Louis Miscioscia, một nhà phân tích tại Daiwa Capital Markets cho biết trong một lưu ý rằng Nvidia đã đến đúng nơi, đúng thời điểm, đóng vai trò là nhà cung cấp hàng đầu cho sự bùng nổ có thể sánh ngang với sự ra đời của máy tính cá nhân, điện thoại di động và Internet. Ông nói: “AI rất lớn nhưng có thể còn lớn hơn những sự kiện từng khiến cả thế giới thay đổi”.
Báo cáo kết quả kinh doanh của Nvidia quý III/2024 cho thấy hãng đạt doanh thu kỷ lục 35,1 tỷ USD, tăng 17% so với quý trước và tăng 94% so với cùng kỳ năm trước. Riêng doanh thu từ mảng trung tâm dữ liệu đạt 30,8 tỷ USD, qua đó cho thấy sự thống trị của Nvidia trong việc cung ứng cơ sở hạ tầng cho công nghệ trí thông minh nhân tạo.
Ban đầu, Nvidia chỉ là một nhà sản xuất GPU cho lĩnh vực trò chơi. Chính sự bùng nổ của AI đã khiến vai trò của hãng sản xuất chip bán dẫn này ngày càng tăng,với 30.000 nhân sự trên khắp thế giới. Biểu đồ thống kê lao động cho thấy mức độ tăng trưởng nhân lực của Nvidia đã bùng nổ đáng kể từ năm 2021 trở đi, phù hợp với xu thế của AI.
Các chuyên gia đánh giá lực lượng lao động của Nvidia có chất lượng cực tốt về chuyên môn kỹ thuật vì phải biết ít nhất 4 ngôn ngữ lập trình như C, C++, Python và Verilog. Họ cũng phải có kiến thức về học máy (Learning Machine) và hệ thống nhúng (Embedded Systems) phục vụ cho phát triển AI, thành thạo Linux hay MATLAB để hỗ trợ phát triển AI, robot hay điện toán đám mây.
Forbes nhận định, Nvidia đang vững vàng đi đầu trong sự phát triển tiếp theo trong lĩnh vực điện toán khi họ chưa bao giờ ngừng sáng tạo, nghiên cứu và trình làng những nền tảng mới. Chính sự xuất hiện của siêu GPU H100 hồi năm 2023 đã biến gã khổng lồ công nghệ Mỹ này trở thành một tập đoàn trị giá hàng nghìn tỷ USD.
Siêu GPU H100 cũng chính là sản phẩm mà Nvidia mang đến Việt Nam, sau khi công ty này ký kết hợp tác với Chính phủ ngày 5/12/2024 để thành lập trung tâm AI sáng tạo. Cho đến nay, Nvidia mới chỉ đặt trung tâm R&D AI ở Thung lũng Silicon (Mỹ); Đài Loan (Trung Quốc) - quê hương vị CEO và Việt Nam - nơi được gọi với cái tên ‘quê hương thứ hai của Jensen Huang’.
Lớn mạnh là vậy, song Nvidia không hẳn là không có đối thủ, nhất là khi các công ty khởi nghiệp châu Á đang nỗ lực chứng minh rằng mình có thể cung cấp các giải pháp chip tốt hơn so với gã khổng lồ trong ngành. Họ tin mức tiêu thụ năng lượng cao và thiết kế cồng kềnh của GPU sẽ để lại một khoảng trống mà những công ty mới có thể lấp đầy.
Thành công của Nvidia chủ yếu đến từ sự bùng nổ trong đào tạo nhờ vào khả năng của GPU trong việc xử lý số lượng lớn các phép tính song song. Tuy nhiên, GPU quá đắt và cồng kềnh để trở thành lựa chọn khả thi cho máy tính xách tay và thiết bị đeo được. Ví dụ, chip AI của Nvidia dành cho trung tâm dữ liệu có giá từ 25.000 đến 40.000 USD, cao gấp 7-8 lần so với các sản phẩm thông thường.
“Nếu chip suy luận có cùng chi phí với chip đào tạo, mô hình kinh doanh đó sẽ không bao giờ bền vững”, Nishikawa cho biết. “Chúng ta cần phát triển chip AI hoạt động trên PC”.
Các nhà phân tích đồng ý. “Có kỳ vọng rằng nhu cầu về AI trên thiết bị sẽ tăng lên trong tương lai gần và điều này đang khuyến khích các công ty đầu tư mạo hiểm tham gia vào cuộc chiến”, Kazuhiro Sugiyama, giám đốc tư vấn của công ty nghiên cứu Omdia của Anh cho biết.
Các thị trường tiềm năng cho AI trên thiết bị bao gồm PC, điện thoại thông minh, camera giám sát và máy bay không người lái.
“GPU của Nvidia chủ yếu phù hợp để đào tạo, nhưng chúng tôi đang thấy nhiều công ty mới phát triển loại chip có thể nhắm mục tiêu vào cả đào tạo lẫn suy luận”, Sugiyama nói thêm.
Những công ty mới này bao gồm SambaNova Systems có trụ sở tại Mỹ, được Quỹ Vision của SoftBank hỗ trợ; Tenstorrent, được thành lập bởi một cựu kỹ sư của Intel; và công ty Graphcore của Anh, gần đây đã được SoftBank mua lại. Các công ty công nghệ lớn như Google, Meta và Amazon Web Services cũng đang dấn thân, chưa kể đến đối thủ AMD của Nvidia.
“Trong giai đoạn 2025 đến 2026, chúng ta sẽ thấy nhiều công ty tham gia vào thị trường”, Sugiyama nói và nói thêm rằng vấn đề lớn nhất với các sản phẩm của Nvidia là giá của chúng. “Một chip Nvidia có thể có giá 25.000 USD. Đây chính là gánh nặng đối với một công ty muốn đầu tư vào AI”.
Ngay cả các nhà cung cấp của Nvidia cũng đã nêu lên những quan ngại về giá.
“Các công ty muốn sử dụng chip của riêng họ thay vì chip Nvidia đắt tiền”, Chey Tae-won, chủ tịch SK Group tại Hàn Quốc, cho biết tại một hội nghị vào tháng 7.
“Tôi nghĩ mô hình kinh doanh do Nvidia dẫn đầu có thể bị phá vỡ”.
Một nguồn tin trong ngành cho biết Nvidia áp dụng phương pháp tiếp cận đa mục đích và ưu tiên các chip có thể chạy nhiều AI tiên tiến. Các công ty khởi nghiệp có thể tìm được vị thế cạnh tranh bằng cách tập trung thiết kế vào các ứng dụng cụ thể.
Đó là một phần trong chiến lược tại Edgecortix, startup chip AI có trụ sở tại Nhật Bản do cựu kỹ sư Microsoft và IBM Sakyasingha Dasgupta đứng đầu. Công ty cho biết chip của mình được thiết kế riêng cho các ứng dụng AI trong môi trường hạn chế, chẳng hạn như thiết bị hoặc máy công nghiệp, hoạt động với 1/10 công suất mà GPU cần để cho mức hiệu suất tương đương.
Sugiyama ước tính Nvidia sẽ tiếp tục nắm giữ 30% đến 40% tổng thị trường chip AI, chủ yếu nhờ vào sự thống trị của mình trong lĩnh vực chip đào tạo. Điều này khiến các công ty khởi nghiệp khác phải cạnh tranh để giành được các lĩnh vực trong thị trường ngách.
“Nếu cách tiếp cận của ngành đối với tính toán AI thay đổi hoàn toàn, có khả năng sự thống trị của GPU sẽ kết thúc”, Sano của Riken nói song vẫn cho rằng Nvidia có lợi thế trong việc đầu tư vào các lĩnh vực công nghệ mới. Đây là một lý do khiến một số công ty khởi nghiệp coi Châu Á là khu vực chiến lược hơn so với phương Tây.
Ngoài ra, phức tạp ngày càng tăng của công nghệ đồng nghĩa với việc chuỗi cung ứng Nvidia phức tạp hơn nhiều. Hoạt động tăng sản lượng sẽ trở nên khó khăn.
“Chưa có ai từng sản xuất siêu máy tính số lượng lớn. Chúng tôi đang làm tốt nhất có thể”, CEO Huang nói.
Theo: WSJ, The NY Times, Forbes
