“WLUÔN LUÔN Còn 30 ngày nữa là ngừng kinh doanh, ”là câu thần chú của Jen-Hsun Huang, người đồng sáng lập Nvidia. Đó có thể là một sự cường điệu hóa nhỏ đến từ ông chủ của một công ty có giá trị thị trường đã tăng từ 31 tỷ đô la lên 505 tỷ đô la trong 5 năm và điều này đã làm lu mờ Intel, từng là nhà sản xuất chip mạnh nhất thế giới, bằng cách bán chất bán dẫn hiệu suất cao cho trò chơi và trí tuệ nhân tạo (AI). Nhưng chỉ một chút thôi. Như ông Huang nhận xét, Nvidia được bao quanh bởi “các công ty khổng lồ đang theo đuổi cùng một cơ hội khổng lồ”. Có thể mượn một cụm từ từ người đồng sáng lập của Intel, Andy Grove, trong thị trường phát triển nhanh chóng này “chỉ có kẻ hoang tưởng mới sống sót”.
Cảnh giác liên tục đã phục vụ tốt cho Nvidia. Từ năm 2016 đến năm 2021, doanh thu tăng 233%. Lợi nhuận hoạt động tăng hơn gấp đôi trong 5 năm qua, lên 4,5 tỷ đô la (xem biểu đồ 1). Trong ba tháng đến tháng Năm, doanh số bán hàng đã tăng 84% so với cùng kỳ năm ngoái; tỷ suất lợi nhuận gộp đạt 64%. Mặc dù doanh thu của Intel lớn gấp 4 lần và hãng sản xuất chip cũng như thiết kế chúng, các nhà đầu tư đánh giá cao mảng kinh doanh chỉ thiết kế của Nvidia cao hơn (gấp đôi về giá trị vốn hóa thị trường). Các trung tâm dữ liệu tạo nên đám mây điện toán của Amazon, Google, Microsoft và Alibaba của Trung Quốc đều sử dụng sản phẩm của họ. Tất cả các công nghệ thông tin lớn cũng vậy (NÓ) các công ty, cũng như vô số nhóm nghiên cứu khoa học trong các lĩnh vực từ khám phá thuốc đến mô hình khí hậu. Nó đã tạo ra một “hào” rộng và sâu để bảo vệ lợi thế cạnh tranh của mình.
Bây giờ ông Huang muốn làm cho con hào rộng hơn và sâu hơn. Vào tháng 9, Nvidia cho biết họ sẽ mua Arm, một công ty có trụ sở tại Anh chuyên thiết kế các chip tiết kiệm năng lượng, linh hoạt được sử dụng trong hầu hết các điện thoại thông minh, với giá 40 tỷ USD. Ý tưởng là sử dụng năng lực thiết kế của Arm để thiết kế các đơn vị xử lý trung tâm (CPUs) cho các trung tâm dữ liệu và AI sử dụng sẽ bổ sung cho sức mạnh hiện có của Nvidia trong các chip chuyên dụng được gọi là đơn vị xử lý đồ họa (GPUNS). Các cơ quan quản lý ở Mỹ, Anh, Trung Quốc và EU tất cả phải thông qua thỏa thuận. Nếu họ làm như vậy — một “nếu” đáng kể, với sức mạnh thị trường của cả hai công ty trong các lĩnh vực tương ứng — vị trí của Nvidia trong một trong những lĩnh vực nóng nhất của điện toán sẽ gần như không có.
Ông Huang, người có gia đình di cư đến Mỹ từ Đài Loan khi ông còn nhỏ, đã thành lập Nvidia vào năm 1993. Trong khoảng 20 năm đầu tiên, công ty đã thực hiện GPUđã giúp trò chơi điện tử trông sống động như thật. Tuy nhiên, trong thập kỷ trước, hóa ra GPUs cũng nổi trội trong một lĩnh vực máy tính tương lai khác nhưng ít phù phiếm hơn: chúng tăng tốc đáng kể các thuật toán máy học có thể được đào tạo để thực hiện các tác vụ nhanh như thế nào bằng cách cung cấp cho chúng vô số dữ liệu. Bốn năm trước, ông Huang đã khiến Phố Wall giật mình khi đánh giá thẳng thừng về triển vọng của Nvidia trong lĩnh vực được gọi là máy tính tăng tốc. Anh ấy nói, “nó có thể diễn ra tốt đẹp”, “hoặc thật khủng khiếp”. Bất kể, công ty đã “tất cả trong”.
Khoảng một nửa doanh thu 17 tỷ đô la mỗi năm của Nvidia vẫn đến từ chip chơi game (xem biểu đồ 2). Những người này cũng thành thạo trong việc giải các câu đố toán học làm nền tảng cho ethereum, một loại tiền điện tử phổ biến. Điều này đôi khi đã đưa sự biến động giống như tiền điện tử vào GPU doanh số bán hàng, một phần khiến giá cổ phiếu Nvidia giảm gần 50% trong năm 2018. Một doanh số bán hàng khác đến từ việc bán chip tăng tốc các tính năng khác ngoài đồ họa hoặc AI cho các nhà sản xuất phần cứng.
Nhưng AI kinh doanh đang phát triển nhanh chóng. Nó bao gồm các chip và phần mềm chuyên dụng cho phép các lập trình viên tinh chỉnh chúng – bản thân nó đã có thể thực hiện được nhờ đặt cược trước đó của ông Huang, điều mà một số nhà đầu tư vào thời điểm đó đã chỉ trích là sự phân tâm tốn kém. Năm 2004, ông bắt đầu đầu tư vào “Cuda”, một lớp phần mềm cơ sở cho phép tinh chỉnh và cấy nó vào tất cả các chip Nvidia.
Rất nhiều hệ thống này kết thúc bằng máy chủ, những máy tính mạnh mẽ đằng sau quá trình xử lý của các trung tâm dữ liệu. Doanh thu cho các trung tâm dữ liệu đóng góp 36% tổng doanh thu, tăng từ 25% vào đầu năm 2019 và gần bằng trò chơi GPUNS. Khi các công ty trong các ngành áp dụng AI, thị phần bán trung tâm dữ liệu của Nvidia cho các nhà cung cấp đám mây lớn đã giảm từ 100% xuống còn một nửa.
Hôm nay nó AI kết hợp phần cứng-phần mềm được thiết kế để hoạt động liền mạch với các thuật toán học máy được thu thập trong các thư viện như TensorFlow, do Google và PyTorch của Facebook lưu giữ. Công ty đã tạo ra các chương trình để kết nối phần cứng và phần mềm của mình với NÓ hệ thống khách hàng doanh nghiệp lớn với AI dự án của riêng họ. Điều này làm cho công việc của AI một cựu giám đốc điều hành Nvidia cho biết. Nvidia cũng đang đi vào “suy luận”: chạy AI mô hình, cho đến nay vẫn bảo tồn CPUs, không chỉ đơn thuần là đào tạo họ. Các mô hình thời gian thực, khổng lồ như những mô hình được sử dụng để nhận dạng giọng nói hoặc đề xuất nội dung ngày càng cần được chuyên môn hóa GPUIan Buck, người đứng đầu bộ phận kinh doanh máy tính tăng tốc của Nvidia cho biết.
Vũ trang và nguy hiểm
Đây là nơi Arm đến. Sở hữu nó sẽ mang lại cho Nvidia CPU chặt để bổ sung những thứ trong GPUs, cũng như khả năng mới của nó trong các thẻ giao diện mạng cần thiết trong các trang trại máy chủ (vào năm 2019, công ty đã mua Mellanox, một chuyên gia trong lĩnh vực này). Vào tháng 4, Nvidia đã công bố kế hoạch cho trung tâm dữ liệu đầu tiên của mình CPUGrace, một con chip cao cấp dựa trên thiết kế của Cánh tay. Các chip tiết kiệm năng lượng của Arm có thể đi vào AI đồ dùng cho “điện toán biên” —trong ô tô tự lái, rô bốt nhà máy và các mục đích sử dụng khác ở xa trung tâm dữ liệu, nơi ngốn điện GPUs có thể không lý tưởng.
Các bóng bán dẫn trong bộ vi xử lý đã có kích thước bằng một vài nguyên tử, vì vậy sẽ có rất ít chỗ để thu nhỏ. Các thủ thuật như thuê ngoài điện toán đám mây hoặc sử dụng phần mềm để chia một máy tính vật lý thành một số máy ảo có thể chạy theo lộ trình của chúng. Vì vậy, các doanh nghiệp dự kiến sẽ chuyển sang sử dụng máy tính tăng tốc như một cách để đạt được sức mạnh xử lý mà không cần phải chi tiêu nhiều hơn CPUNS. Trong vòng 5-10 năm tới, như AI trở nên phổ biến hơn, lên đến một nửa trong số 80 tỷ-90 tỷ đô la được chi tiêu hàng năm cho các máy chủ có thể chuyển sang mô hình điện toán tăng tốc của Nvidia, Stacy Rasgon của Bernstein, một nhà môi giới cho biết. Trong số đó, một nửa có thể sử dụng chip tăng tốc, một thị trường mà Nvidia GPUs thống trị, anh ta nói. Nvidia cho rằng thị trường toàn cầu cho máy tính tăng tốc, bao gồm cả các trung tâm dữ liệu và vùng biên, sẽ đạt hơn 100 tỷ đô la một năm.
Nvidia không phải là người duy nhất theo dõi cơ hội. Các đối thủ cạnh tranh đang gia tăng, từ các công ty khởi nghiệp đến các nhà sản xuất chip khác và những gã khổng lồ công nghệ. Các công ty như Tenstorrent, Untether AI, Cerebras và Groq đều đang cố gắng tạo ra những con chip thậm chí còn phù hợp hơn với AI hơn Nvidia’s GPUs, mà đối với tất cả các đức tính của họ có thể sử dụng nhiều quyền lực và khó lập trình. Graphcore, một công ty của Anh, đang quảng bá “đơn vị xử lý thông tin tình báo” của mình.
__________
- Để có thêm phân tích của chuyên gia về những câu chuyện lớn nhất trong kinh tế, kinh doanh và thị trường, hãy đăng ký Money Talks, bản tin hàng tuần của chúng tôi
__________
Vào năm 2019, Intel đã mua một công ty của Israel AI-chip khởi động có tên là Habana Labs. Dịch vụ web của Amazon (AWS), bộ phận đám mây của e-emporium, sẽ sớm bắt đầu cung cấp máy gia tốc Gaudi của Habana cho khách hàng của mình. Nó tuyên bố rằng chip Gaudi, mặc dù chậm hơn của Nvidia GPUs, tuy nhiên, rẻ hơn 40% so với hiệu suất. Thiết bị Micro nâng cao (AMD), một nhà sản xuất chip kỳ cựu là đối thủ chính của Nvidia trên thị trường game và Intel CPUs, đang hoàn tất giao dịch mua Xilinx trị giá 35 tỷ đô la, công ty sản xuất một loại chip tăng tốc khác được gọi là mảng cổng có thể lập trình trường (FPGANS).
Một mối đe dọa lớn hơn đến từ các khách hàng lớn nhất của Nvidia. Những gã khổng lồ về đám mây đều đang thiết kế silicon tùy chỉnh của riêng họ. Google là công ty đầu tiên với “đơn vị xử lý căng thẳng”. Bộ phận đám mây Azure của Microsoft đã chọn FPGANS. Baidu, gã khổng lồ tìm kiếm của Trung Quốc, có chip “Kunlun” cho AI và Alibaba, gã khổng lồ thương mại điện tử, có Hanguang 800. AWS đã có một con chip được thiết kế để suy luận, được gọi là Inferentia và một con chip sắp được đào tạo. “Rủi ro là trong thời gian mười năm AWS sẽ cung cấp một giá rẻ AI hộp với tất cả AWS– các thành phần tự chế tạo, ”cựu giám đốc điều hành Nvidia nói. Mark Lipacis tại Jefferies, một ngân hàng đầu tư, lưu ý rằng kể từ giữa năm 2020 AWS đã đưa Inferentia trở thành một phần lớn hơn bao giờ hết trong việc cung cấp cho khách hàng, có khả năng bằng chi phí của Nvidia.
Đối với việc mua lại Arm, nó còn lâu mới là một thỏa thuận được thực hiện. Khách hàng của Arm bao gồm tất cả các nhà sản xuất chip trên thế giới cũng như AWS và Apple, công ty sử dụng chip Arm trong iPhone. Một số phàn nàn rằng Nvidia có thể hạn chế quyền truy cập vào các bản thiết kế của nhà thiết kế chip. Graviton2, AWSchip máy chủ được thiết kế riêng, dựa trên thiết kế Cánh tay. Nvidia cho biết họ không có kế hoạch thay đổi mô hình kinh doanh của Arm. Các nhà quản lý phương Tây vẫn chưa quyết định có thông qua thỏa thuận hay không. Cơ quan cạnh tranh của Anh, đã có cho đến ngày 30 tháng 7 để xem xét nó, dự kiến sẽ là một trong những cơ quan đầu tiên đưa ra phán quyết. Trung Quốc khó có thể hoan nghênh việc Mỹ tiếp quản một nhà cung cấp quan trọng cho các công ty công nghệ của riêng họ, hiện thuộc sở hữu của SoftBank, một tập đoàn công nghệ Nhật Bản.
Tuy nhiên, ngay cả khi một trong những cơ quan giám sát chống độc quyền trả tiền cho thỏa thuận này, triển vọng của Nvidia vẫn sáng sủa. Intel đã áp dụng nhiều thứ, bao gồm cả máy tính tăng tốc, trong nhiều năm, và hầu như không được phân phối. Paul Teich của Equinix, một nhà điều hành trung tâm dữ liệu người Mỹ, nhận xét: Đối với AWS và phần còn lại của công nghệ lớn, họ có những thứ khác trên đĩa của họ và thiếu sự tập trung rõ ràng của Nvidia vào máy tính tăng tốc. Nvidia nói rằng, được đo lường bằng cách sử dụng thực tế của các doanh nghiệp, nó đã không nhường thị phần cho AWScủa Inferentia.
Ông Huang nói rằng đó là chi phí đào tạo và vận hành AI ứng dụng quan trọng chứ không phải chi phí của các thành phần phần cứng. Và trên thước đo đó, anh ấy khẳng định, “chúng tôi là vô địch về giá cả cho hiệu suất.” Không có đối thủ nào của Nvidia sở hữu hệ sinh thái phần mềm của nó. Và nó có một khả năng đã được chứng minh để chuyển bánh răng và tận dụng sự may mắn. “Họ luôn quan sát xung quanh những gì ngoài kia,” một cựu giám đốc điều hành khác say mê. Và với một vị trí cố định, ông Lipacis nói, nó cũng có lợi từ sức ì.
Các nhà đầu tư vẫn chưa quên việc giá cổ phiếu của Nvidia lao dốc trong năm 2018. Nó có thể một phần vẫn gắn liền với vận may của thị trường tiền điện tử. Ông Rasgon của Bernstein nói, nắm giữ cổ phiếu Nvidia đòi hỏi một dạ dày mạnh mẽ. Nvidia có thể tự thể hiện mình là một trụ cột của ngành công nghiệp máy tính, nhưng nó vẫn là một công ty năng nổ, do người sáng lập lãnh đạo, hoạt động như một công ty khởi nghiệp. Hãy gieo rắc một chút hoang tưởng nào đó, và nó sẽ rất khó để phá vỡ. ■
Phiên bản đầu tiên của bài báo này đã được xuất bản trực tuyến vào ngày 1 tháng 8 năm 2021
Để có thêm phân tích của chuyên gia về những câu chuyện lớn nhất trong kinh tế, kinh doanh và thị trường, hãy đăng ký Money Talks, bản tin hàng tuần của chúng tôi.