CEO Nvidia lo ngại Huawei, nói mô hình DeepSeek R1 cần nhiều tài nguyên tính toán gấp 100 lần

5 giờ trướcBài gốc

Nvidia lại một lần nữa vượt qua cả những kỳ vọng doanh thu hàng quý, nhưng phản ứng của các nhà đầu tư vẫn khá thờ ơ. Kể từ khi DeepSeek ra mắt các mô hình AI mã nguồn mở có hiệu suất ấn tượng với chi phí đào tạo thấp, câu hỏi lớn nhất với Nvidia là liệu chúng có làm giảm nhu cầu sức mạnh điện toán AI hay không.

Do R1 của DeepSeek là mô hình suy luận, Jensen Huang trả lời dứt khoát là "không".

"Các mô hình suy luận có thể tiêu tốn lượng tài nguyên tính toán hơn gấp 100 lần. Trong tương lai, suy luận còn có thể cần nhiều tài nguyên tính toán hơn nữa", Jensen Huang nói trong cuộc họp.

Giám đốc điều hành Nvidia gọi DeepSeek là "sáng kiến tuyệt vời".

"Song quan trọng hơn nữa, DeepSeek đã mở mã nguồn một mô hình AI suy luận đẳng cấp thế giới. Gần như mọi nhà phát triển AI đều đang áp dụng R1 hoặc các kỹ thuật suy luận như chuỗi tư duy và học tăng cường tương tự R1 để cải thiện hiệu suất mô hình của họ", Jensen Huang nói hôm 26.2.

Tuần trước, tỷ phú 62 tuổi người Mỹ gốc Đài Loan nói về nguyên nhân giá cổ phiếu Nvidia bị chững lại và cho rằng nhà đầu tư đang hiểu sai về ảnh hưởng của DeepSeek.

Trong một cuộc phỏng vấn với Alex Bouzari (Giám đốc điều hành DDN), Jensen Huang cho rằng việc vận hành các mô hình AI như của DeepSeek trên các chip cao cấp sẽ mang lại kết quả tốt hơn. Theo Jensen Huang, mô hình AI của DeepSeek thực chất khuyến khích các công ty chi nhiều tiền hơn cho các bộ xử lý hàng đầu, thay vì khiến họ ngần ngại bỏ tiền mua những sản phẩm tốt nhất.

Là đối tác của Nvidia, DDN (DataDirect Networks) chuyên về lưu trữ dữ liệu và giải pháp hạ tầng dành cho các ứng dụng hiệu suất cao, đặc biệt là trong lĩnh vực AI, khoa học dữ liệu, điện toán hiệu năng cao (HPC) và đám mây doanh nghiệp.

DDN cung cấp các hệ thống lưu trữ được tối ưu hóa để xử lý khối lượng dữ liệu lớn với tốc độ cao, giúp hỗ trợ các mô hình AI, nghiên cứu khoa học, phân tích dữ liệu và các ứng dụng yêu cầu năng lực tính toán mạnh mẽ. Các sản phẩm của DDN thường được sử dụng trong các trung tâm dữ liệu, phòng thí nghiệm nghiên cứu và các hãng công nghệ lớn.

Các nhà đầu tư đã đặt câu hỏi liệu hàng nghìn tỉ USD chi tiêu cho hạ tầng AI của những tập đoàn công nghệ lớn có thực sự cần thiết hay không, nếu việc huấn luyện mô hình AI yêu cầu ít sức mạnh tính toán hơn.

Jensen Huang nói ngành công nghiệp này vẫn cần sức mạnh tính toán cho các phương pháp hậu huấn luyện, giúp mô hình AI có thể rút ra kết luận hoặc dự đoán sau khi được huấn luyện.

Khi các phương pháp hậu huấn luyện phát triển và đa dạng hơn, nhu cầu về sức mạnh tính toán từ các chip Nvidia cũng sẽ tăng theo, ông nói thêm.

Jensen Huang nói rằng nhiều nhà đầu tư có quan niệm đơn giản về AI, nghĩ rằng quá trình phát triển mô hình AI chỉ bao gồm hai giai đoạn là huấn luyện trước và suy luận, trong đó suy luận được hiểu là AI chỉ cần nhận câu hỏi và ngay lập tức trả lời. Giám đốc điều hành Nvidia cho rằng quan niệm này là không chính xác.

Suy luận đề cập đến quá trình khi một mô hình AI, sau khi được huấn luyện để nhận diện các mẫu trong tập dữ liệu được chọn lọc, có thể bắt đầu nhận ra các mẫu tương tự trong dữ liệu mới mà nó chưa từng thấy trước đó. Nhờ vậy, mô hình AI có thể suy luận và đưa ra dự đoán tương tự con người.

Jensen Huang nhấn mạnh rằng giai đoạn huấn luyện trước vẫn quan trọng, nhưng hậu huấn luyện mới là "phần quan trọng nhất của trí thông minh" và là nơi AI "học cách giải quyết vấn đề".

Tỷ phú công nghệ nói rằng những tiến bộ của DeepSeek đang tiếp thêm năng lượng cho thế giới AI.

"Thật sự vô cùng hào hứng. Năng lượng trên toàn thế giới khi R1 là mã nguồn mở thật đáng kinh ngạc", Jensen Huang nói.

Jensen Huang cho rằng các mô hình suy luận có thể tiêu tốn lượng tài nguyên tính toán hơn gấp 100 lần - Ảnh: Getty Images

Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây nói với trang Insider rằng nhu cầu với những chip Nvidia mạnh nhất sẽ tiếp tục tăng.

Theo nhà phân tích Dan Morgan thuộc hãng Synovus Trust, tác động lâu dài của DeepSeek là thúc đẩy xu hướng phát triển "các mô hình suy luận tiêu tốn nhiều tài nguyên". Ông ám chỉ các tài nguyên như chip và năng lượng để thực hiện suy luận.

Synovus Trust, bộ phận quản lý tài sản và đầu tư của Synovus Financial, cung cấp các phân tích tài chính và đầu tư, bao gồm nghiên cứu về cổ phiếu và thị trường công nghệ, giúp nhà đầu tư hiểu rõ hơn về xu hướng thị trường và tác động của các công ty lớn như Nvidia.

Suy luận ngày càng trở nên quan trọng khi các ứng dụng AI phát triển.

"Phần lớn khối lượng tính toán của chúng ta hiện nay thực chất là suy luận và Blackwell sẽ đưa tất cả điều đó lên một tầm cao mới", Jensen Huang nói, nhắc đến Blackwell - thế hệ chip AI mới nhất của Nvidia.

Dù Nvidia vẫn nắm giữ thị phần lớn nhất trong làng chip AI, các nhà phân tích đang dần hình dung một viễn cảnh mà vị thế này không còn chắc chắn như trước.

"Sự cạnh tranh đang bắt đầu ảnh hưởng đến vị thế của Nvidia, dù hiện tại tác động vẫn chưa quá đáng kể", Lucas Keh, nhà phân tích tại hãng Third Bridge, nhận xét sau báo cáo tài chính quý 4/2024 của Nvidia.

Trong nhiều năm, các đối thủ của Nvidia đã nhắm mục tiêu vài suy luận, bởi đây được dự báo sẽ là thị trường lớn hơn trong dài hạn. Thực tế, trong những tháng gần đây, ngày càng có nhiều công ty phát triển chip suy luận mới xuất hiện và thu hút đầu tư mạnh mẽ.

Chẳng hạn, công ty khởi nghiệp chip Tenstorrent đã huy động được gần 700 triệu USD, còn Etched cũng công bố vòng gọi vốn 120 triệu USD vào năm ngoái.

Ngoài ra, nhà đầu tư ngày càng lo ngại rằng chip AI tùy chỉnh mà các công ty điện toán đám mây như Google và Amazon tự phát triển có thể làm suy yếu vị thế dẫn đầu của Nvidia, đặc biệt là trong lĩnh vực suy luận.

"Chúng tôi đã nghe rằng thị phần của Nvidia trong lĩnh vực suy luận có thể giảm xuống còn 50% khi thị trường tiếp tục phát triển", Lucas Keh chia sẻ với trang Insider.

Nvidia từ chối bình luận về vấn đề này.

Nvidia lo ngại Huawei

Nvidia đã cảnh báo về sự cạnh tranh gay gắt hơn từ Huawei, bất chấp các hạn chế của Mỹ với công ty viễn thông Trung Quốc này.

Trong hồ sơ thường niên, Nvidia liệt kê Huawei trong số các đối thủ cạnh tranh hiện tại của mình, đánh dấu năm thứ hai liên tiếp công ty Trung Quốc này xuất hiện trong danh sách.

Trước năm ngoái, trong ít nhất ba năm, Nvidia không coi Huawei là đối thủ cạnh tranh khi công ty này đã bị Mỹ đưa vào danh sách đen vì lý do an ninh quốc gia.

Nvidia xếp Huawei vào nhóm đối thủ cạnh tranh ở 4 trên 5 lĩnh vực, gồm chip, dịch vụ đám mây, xử lý tính toán và sản phẩm mạng.

"Ở Trung Quốc có khá nhiều sự cạnh tranh. Huawei cùng các công ty khác rất mạnh mẽ và cực kỳ cạnh tranh", Jensen Huang nói với CNBC.

Kể từ năm 2019, chính quyền Trump đã hạn chế Huawei tiếp cận công nghệ từ các nhà cung cấp Mỹ, từ chip 5G tiên tiến đến hệ điều hành Android của Google.

Doanh thu của Huawei đã vượt 860 tỉ nhân dân tệ (118,27 tỉ USD) vào năm 2024, tăng 22% so với 2023, và là mức tăng trưởng nhanh nhất kể từ mức 32% hồi 2016, theo tính toán của CNBC dựa trên số liệu công khai. Huawei thường công bố báo cáo tài chính hằng năm vào tháng 3.

Trước đó, doanh thu của Huawei gần như không tăng trưởng vào năm 2020 và giảm gần 29% năm 2021.

Huawei bắt đầu quay trở lại thị trường smartphone 5G vào năm 2023 với việc ra mắt Mate 60 Pro tại Trung Quốc. Các bài đánh giá cho thấy Mate 60 Pro cung cấp tốc độ tải xuống tương đương 5G, nhờ vào chip tiên tiến Kirin 9000s.

Chỉ hơn một năm sau, Huawei đã ra mắt dòng smartphone Mate 70 sử dụng HarmonyOS NEXT, hệ điều hành đầu tiên do chính công ty phát triển hoàn toàn.

Sơn Vân

Nguồn Một Thế Giới : https://1thegioi.vn/ceo-nvidia-lo-ngai-huawei-noi-mo-hinh-deepseek-r1-can-nhieu-tai-nguyen-tinh-toan-gap-100-lan-229833.html