Vì sao chip của NVIDIA lại quan trọng hơn so với AMD, Intel trong kỷ nguyên AI?

Trong kỷ nguyên bùng nổ của AI, việc sở hữu phần cứng mạnh mẽ để huấn luyện và triển khai các mô hình học sâu (deep learning) trở thành yếu tố then chốt. Trong khi các “ông lớn” như AMD và Intel vẫn không ngừng phát triển các sản phẩm GPU và CPU hiệu năng cao, thì cái tên được nhắc đến nhiều nhất, thậm chí được coi là “bá chủ AI”, chính là NVIDIA.

Không chỉ đơn thuần là nhà sản xuất phần cứng, NVIDIA đã xây dựng một hệ sinh thái toàn diện và gần như không có đối thủ trong lĩnh vực AI. Vậy điều gì làm cho các con chip của NVIDIA trở nên đặc biệt và vượt trội đến vậy?

Video vì sao chip NVIDIA lại quan trọng?

GPU của NVIDIA - Sức mạnh phần cứng vượt trội cho AI

Điểm mạnh lớn nhất khiến chip của NVIDIA vượt xa chip của AMD và Intel là khả năng xử lý tác vụ học máy (machine learning) và học sâu (deep learning) một cách tối ưu. Với kiến trúc GPU được xây dựng để xử lý song song hàng ngàn tác vụ, GPU của NVIDIA đã trở thành trái tim của các trung tâm dữ liệu AI trên toàn cầu.

Cụ thể, dòng chip NVIDIA H100 Tensor Core GPU sử dụng kiến trúc Hopper đã tạo ra một bước nhảy vọt về hiệu suất.

Theo trang Gcore.com, H100 có thể tăng hiệu suất lên 2 lần so với người tiền nhiệm A100 trong các bài toán huấn luyện AI, và thậm chí nhanh hơn 40 lần so với CPU truyền thống trong các thuật toán lập trình động. NVIDIA khẳng định: “H100 có thể rút ngắn thời gian huấn luyện mô hình AI lớn từ vài tuần xuống chỉ còn vài ngày hoặc vài giờ”.

Trái lại, dù AMD đã cho ra mắt dòng GPU Instinct MI300X và nền tảng phần mềm ROCm, họ vẫn đang gặp nhiều khó khăn trong việc cạnh tranh với CUDA – nền tảng lập trình độc quyền của NVIDIA. Intel cũng phát triển chip Gaudi 3 nhằm phục vụ AI, nhưng hiệu năng thực tế vẫn chưa thể tiệm cận mức mà NVIDIA đã đạt được. Một báo cáo trên The Next Platform cho rằng Gaudi vẫn chưa được sử dụng rộng rãi do thiếu hỗ trợ phần mềm và hệ sinh thái tương ứng.

CUDA - Lợi thế phần mềm tạo nên sự khác biệt

Không giống như AMD hay Intel chỉ đơn thuần bán phần cứng, NVIDIA đầu tư mạnh vào hệ sinh thái phần mềm, mà nổi bật nhất chính là CUDA (Compute Unified Device Architecture) - một nền tảng lập trình song song được phát triển độc quyền bởi NVIDIA. CUDA cho phép các lập trình viên khai thác tối đa hiệu suất của GPU, đặc biệt trong các bài toán AI, học sâu và xử lý dữ liệu lớn.

CUDA không chỉ hoạt động tốt với các phần mềm AI phổ biến như TensorFlow hay PyTorch, mà còn là nền tảng bắt buộc cho các công nghệ do NVIDIA phát triển như cuDNN (thư viện cho mạng nơ-ron tích chập), TensorRT (tối ưu hóa suy luận AI), và NVIDIA Triton (máy chủ AI). Chính vì lý do này, hầu hết các trung tâm nghiên cứu AI, công ty công nghệ lớn (OpenAI, Meta, Google...) đều ưu tiên triển khai mô hình của mình trên GPU của NVIDIA.

Trang Modular.com nhận định: “CUDA chính là lợi thế chiến lược khiến NVIDIA gần như độc quyền trong thị trường AI, trong khi các đối thủ như ROCm (của AMD) vẫn đang cố gắng bắt kịp mà chưa thành công”. Điều này được phản ánh rõ nét qua thực tế là các công ty đang xây dựng hạ tầng AI quy mô lớn thường bỏ qua AMD hay Intel và trực tiếp đặt hàng số lượng lớn GPU từ NVIDIA.

Thị phần thống trị và chiến lược dài hạn của NVIDIA

Theo thống kê từ IoT Analytics vào năm 2024, NVIDIA chiếm tới 92% thị phần GPU cho trung tâm dữ liệu AI, vượt xa các đối thủ. Tính riêng trong quý 4/2024, doanh thu từ mảng trung tâm dữ liệu của NVIDIA đã lên đến 35,6 tỷ USD, trong khi Intel và AMD gộp lại chỉ đạt khoảng 15 tỷ USD.

Đằng sau con số này là chiến lược phát triển nhất quán và dài hạn của NVIDIA. Họ không chỉ cung cấp phần cứng mà còn đầu tư vào nghiên cứu AI, hợp tác với các hãng công nghệ lớn và trường đại học hàng đầu, đồng thời cung cấp công cụ phần mềm mã nguồn mở và SDK miễn phí cho cộng đồng lập trình viên. Đây là lý do tại sao hệ sinh thái của NVIDIA ngày càng mở rộng, và lập trình viên AI gần như mặc định phải học cách sử dụng GPU của hãng này.

Chip H100 - "mỏ vàng" của NVIDIA

Ngược lại, dù AMD đã tung ra nền tảng ROCm và CPU Instinct mới, việc thiếu tài liệu hướng dẫn, cộng đồng hỗ trợ nhỏ và không tương thích hoàn toàn với các công cụ phổ biến đã khiến họ khó cạnh tranh. Intel với chip Gaudi cũng đang phải vật lộn để thu hút khách hàng trong môi trường mà CUDA đã trở thành “ngôn ngữ chính” của AI.

Tóm lại, trong cuộc đua phát triển công nghệ AI toàn cầu, NVIDIA đã khẳng định vị thế độc tôn của mình không chỉ nhờ vào phần cứng mạnh mẽ mà còn nhờ một hệ sinh thái phần mềm độc quyền và tối ưu hóa sâu cho các ứng dụng học máy. GPU của họ không đơn thuần là “card đồ họa” nữa, mà là trung tâm của các mô hình trí tuệ nhân tạo phức tạp nhất hành tinh.

Trong khi AMD và Intel vẫn còn đang trong quá trình hoàn thiện và mở rộng hệ sinh thái của riêng mình, thì NVIDIA đã đi trước cả một thập kỷ, và điều đó khiến chip của họ trở nên không thể thay thế trong thời điểm hiện tại.

Nếu AI là “nhiên liệu” của thời đại số, thì NVIDIA chính là động cơ đang dẫn dắt cuộc cách mạng công nghệ toàn cầu.

Đăng Khoa