Trong cuộc đua vũ trang về trí tuệ nhân tạo (AI), nếu dữ liệu là "dầu mỏ" thì chip xử lý chính là "động cơ vĩnh cửu". Suốt một thời gian dài, Nvidia đã chễm chệ trên ngôi vương với dòng chip GPU thống trị thị trường. Thế nhưng, Google với tiềm lực tài chính không đáy đang ráo riết triển khai những chiến lược mới nhằm bành trướng thị phần cho dòng chip tự thiết kế, sẵn sàng đối đầu trực diện với đội Xanh.
Chiến thuật "Vây Ngụy cứu Triệu"
Nguồn tin của tờ Wall Street Journal (WSJ) cho biết Google đang trong quá trình đàm phán để rót khoảng 100 triệu USD vào Fluidstack, một startup điện toán đám mây đầy triển vọng. Thương vụ này được kỳ vọng sẽ đẩy định giá của Fluidstack lên mức 7,5 tỷ USD.
Tại sao Google lại quan tâm đến một "neocloud" (các nhà cung cấp đám mây thế hệ mới) như vậy? Câu trả lời nằm ở hệ sinh thái.
Trong khi CoreWeave, đối thủ lớn của Fluidstack, đang là "đại lý" trung thành của Nvidia thì Google lại muốn biến Fluidstack thành cứ điểm để thúc đẩy việc sử dụng dòng chip Tensor Processing Units (TPU) do chính mình phát triển.
Bằng cách đầu tư vào mạng lưới đối tác trung tâm dữ liệu, Google không chỉ bán chip mà còn đang xây dựng một "đường ống" để đưa TPU tiếp cận đến đông đảo khách hàng hơn, từ những startup nhỏ đến các doanh nghiệp lớn muốn tối ưu chi phí. Đây là chiến thuật dùng sức mạnh tài chính để tạo ra nhu cầu thị trường, thay vì chỉ chờ đợi khách hàng tự tìm đến.
Lợi thế của Google nằm ở việc họ đã bắt đầu bán quyền truy cập vào TPU thông qua Google Cloud từ năm 2018. Theo nghiên cứu từ SemiAnalysis, Google hiện không chỉ cung cấp dịch vụ đám mây mà còn đang trực tiếp bán chip TPU cho các khách hàng bên ngoài.
Khác với GPU vốn có nguồn gốc từ xử lý đồ họa game, dòng chip Ironwood (thế hệ thứ 7 của TPU) được Google thiết kế chuyên biệt cho các tác vụ suy luận AI (inference). Các kỹ sư đánh giá TPU có hiệu suất vượt trội trong các phép tính AI khối lượng lớn mà không đòi hỏi độ chính xác cực cao của đồ họa, giúp tiết kiệm chi phí vận hành đáng kể cho doanh nghiệp.
Minh chứng rõ nhất cho sức hút của TPU là việc Anthropic (đối thủ nặng ký của OpenAI) đã công bố kế hoạch mở rộng sử dụng công nghệ đám mây của Google, bao gồm việc vận hành tới 1 triệu chip TPU. Ngay cả Meta Platforms (công ty mẹ của Facebook) cũng được cho là đã thảo luận về việc sử dụng dòng chip này để giảm bớt sự phụ thuộc quá lớn vào Nvidia.
Sự coi trọng của Google đối với mảng phần cứng còn được thể hiện qua nhân sự. Ông Amin Vahdat, người đứng sau sự phát triển của hệ thống chip và mạng lưới, vừa được thăng chức lên vị trí Giám đốc Công nghệ hạ tầng AI, báo cáo trực tiếp cho CEO Sundar Pichai.
Tuy nhiên, con đường của Google không trải đầy hoa hồng. Họ đang đối mặt với "nút thắt cổ chai" từ các đối tác sản xuất. Hãng sản xuất chip lớn nhất thế giới TSMC hiện đang ưu tiên năng lực sản xuất cho Nvidia, khách hàng lớn nhất của họ. Bên cạnh đó, tình trạng thiếu hụt chip nhớ toàn cầu cũng là một rủi ro tiềm tàng.
Một thách thức khác đến từ chính đối thủ. Các ông lớn đám mây như Amazon Web Services (AWS) vốn đã tự phát triển chip riêng (như Trainium và Inferentia), do đó họ không mặn mà với việc mua chip từ một đối thủ cạnh tranh trực tiếp như Google.
Thậm chí, trong nội bộ Google từng nổ ra tranh luận về việc tách mảng TPU thành một đơn vị độc lập để dễ dàng huy động vốn từ bên ngoài. Dù đại diện Google khẳng định chưa có kế hoạch tái cấu trúc, nhưng áp lực phải tăng trưởng thần tốc để bắt kịp Nvidia là có thật.
Google đang nắm trong tay lợi thế về sự tích hợp dọc: Họ có mô hình ngôn ngữ lớn Gemini, có nền tảng đám mây khổng lồ và có khả năng thiết kế chip tối ưu cho chính phần mềm của mình. Việc bắt tay với các đối tác như Fluidstack hay hỗ trợ tài chính cho các đơn vị chuyển đổi từ khai thác tiền điện tử sang trung tâm dữ liệu như Hut 8 hay TeraWulf cho thấy Google đang chơi một cuộc chơi dài hơi.
Dù Nvidia vẫn đang nắm giữ lợi thế tuyệt đối về thị phần và cộng đồng lập trình viên, nhưng với sự trỗi dậy của TPU và chiến lược "dùng tiền đổi thị phần" của Google, trật tự trong thế giới chip AI hoàn toàn có thể bị thiết lập lại trong vài năm tới. Đối với các startup AI, việc có thêm một sự lựa chọn hiệu quả và kinh tế hơn Nvidia chắc chắn là một tin cực vui trong bối cảnh chi phí tính toán đang ngày càng đắt đỏ.
*Nguồn: WSJ, Fortune
