Hoàng Khang
Writer
Mối quan hệ cộng sinh chặt chẽ giữa đơn vị phát triển chatbot AI nổi tiếng nhất thế giới Open AI và nhà sản xuất chip có giá trị vốn hóa lớn nhất hành tinh NVIDIA đang đứng trước những thử thách chưa từng có. Theo các nguồn tin nội bộ rò rỉ gần đây, "cha đẻ" của ChatGPT đang bày tỏ sự thất vọng ngày càng tăng đối với hiệu suất phần cứng của đối tác lâu năm, đặc biệt là trong các tác vụ suy luận (inference), buộc họ phải ráo riết tìm kiếm các giải pháp thay thế để duy trì lợi thế cạnh tranh.
Điểm yếu "chết người" của GPU trong kỷ nguyên suy luận
Theo báo cáo độc quyền từ Reuters trích dẫn 8 nguồn tin thân cận, OpenAI đang tích cực tìm kiếm các giải pháp phần cứng mới nhằm phục vụ cho quá trình suy luận - giai đoạn mô hình AI trả lời câu hỏi và tương tác với người dùng thực tế. Mặc dù các bộ xử lý đồ họa (GPU) của Nvidia hiện là "vua" trong khâu huấn luyện (training) các mô hình ngôn ngữ lớn, nhưng chúng lại bộc lộ những hạn chế đáng kể khi chuyển sang giai đoạn vận hành thực tế.
Cụ thể, 7 trong số 8 nguồn tin khẳng định OpenAI không hài lòng với tốc độ phản hồi của phần cứng hiện tại, đặc biệt trong các tác vụ phức tạp như tự động viết mã phần mềm hay giao tiếp giữa các hệ thống phần mềm với nhau. Một nguồn tin khác tiết lộ rằng nhu cầu về phần cứng mới của OpenAI là rất cấp thiết, với mục tiêu trước mắt là phải đáp ứng được ít nhất 10% tổng nhu cầu tính toán của công ty để giảm tải cho hạ tầng hiện hữu. Sự bức thiết này càng trở nên rõ ràng hơn sau khi OpenAI đẩy mạnh quảng bá Codex - công cụ AI hỗ trợ lập trình. Các kỹ sư nhận thấy một số điểm yếu về tốc độ và độ trễ của Codex xuất phát trực tiếp từ kiến trúc phần cứng của Nvidia, trong khi các đối thủ như Claude (Anthropic) hay Gemini (Google) đang vận hành mượt mà hơn nhờ sử dụng hệ thống chip TPU (Tensor Processing Unit) được tùy biến riêng.
Cuộc đua công nghệ bộ nhớ: SRAM đối đầu DRAM
Nguyên nhân sâu xa của sự bất mãn này nằm ở vấn đề kỹ thuật cốt lõi: bộ nhớ. Theo phân tích từ TechCrunch, quá trình suy luận AI đòi hỏi băng thông bộ nhớ cực lớn và độ trễ thấp, vì chip phải liên tục truy xuất dữ liệu thay vì chỉ thực hiện các phép toán ma trận như khi huấn luyện. Công nghệ GPU truyền thống của Nvidia và AMD phụ thuộc vào bộ nhớ DRAM (Dynamic RAM) nằm bên ngoài chip, vốn cần làm mới liên tục và có tốc độ truy xuất chậm hơn, gây ra hiện tượng "nghẽn cổ chai" khi xử lý hàng triệu yêu cầu cùng lúc.
Để giải quyết bài toán này, OpenAI đang nhắm đến giải pháp SRAM (Static RAM). Đây là loại bộ nhớ bán dẫn tốc độ cao, sử dụng mạch flip-flop để lưu trữ dữ liệu ổn định miễn là có điện, không cần chu kỳ làm mới như DRAM. Việc tích hợp lượng lớn SRAM trực tiếp vào nhân chip sẽ giúp loại bỏ độ trễ khi truyền tải dữ liệu, mang lại tốc độ phản hồi tức thì cho chatbot. Nhận thấy xu hướng này, từ năm ngoái, công ty của Sam Altman đã âm thầm tiếp cận các startup chuyên về phần cứng AI dùng SRAM như Cerebras và Groq. Tuy nhiên, tham vọng sở hữu công nghệ này của OpenAI đã vấp phải rào cản lớn khi Nvidia nhanh tay thâu tóm Groq với giá 20 tỷ USD, phá vỡ thỏa thuận trị giá 14 tỷ USD mà OpenAI đang đàm phán trước đó.
Sự dịch chuyển của dòng tiền và mâu thuẫn thượng tầng
Giới chuyên gia tài chính từ RBC Capital nhận định rằng ngành công nghiệp AI đang bước vào giai đoạn chuyển giao quan trọng: từ tập trung vào huấn luyện sang tập trung vào suy luận. Thị trường suy luận được dự báo sẽ sớm vượt mặt thị trường huấn luyện về quy mô doanh thu, và thương vụ 20 tỷ USD của Nvidia mua lại Groq chính là sự thừa nhận ngầm rằng kiến trúc GPU hiện tại không còn là "chìa khóa vạn năng" cho tương lai của AI.
Bên cạnh các vấn đề kỹ thuật, mối quan hệ giữa hai tập đoàn còn căng thẳng bởi những toan tính tài chính. Dù Nvidia từng công bố kế hoạch đầu tư tới 100 tỷ USD vào OpenAI hồi tháng 9/2025, nhưng tờ Wall Street Journal (WSJ) tiết lộ rằng thương vụ này đang bị đình trệ. Các nguồn tin cho biết CEO Jensen Huang những tháng gần đây tỏ ra không hài lòng với "sự thiếu kỷ luật trong kinh doanh" của OpenAI và lo ngại trước sự trỗi dậy của các đối thủ cạnh tranh. Mặc dù ông Huang sau đó đã lên tiếng phủ nhận và cam kết một khoản đầu tư kỷ lục, nhưng những động thái tìm kiếm nguồn vốn từ Amazon (dự kiến 50 tỷ USD) và các đối tác khác của OpenAI cho thấy họ đang nỗ lực giảm bớt sự phụ thuộc vào Nvidia.
Trong bối cảnh OpenAI đặt mục tiêu huy động 100 tỷ USD và định giá công ty ở mức 830 tỷ USD, việc tự chủ về phần cứng hoặc tìm kiếm một nhà cung cấp thay thế không chỉ là vấn đề kỹ thuật mà còn là chiến lược sống còn để đảm bảo vị thế dẫn đầu trong cuộc đua trí tuệ nhân tạo khốc liệt.
Điểm yếu "chết người" của GPU trong kỷ nguyên suy luận
Theo báo cáo độc quyền từ Reuters trích dẫn 8 nguồn tin thân cận, OpenAI đang tích cực tìm kiếm các giải pháp phần cứng mới nhằm phục vụ cho quá trình suy luận - giai đoạn mô hình AI trả lời câu hỏi và tương tác với người dùng thực tế. Mặc dù các bộ xử lý đồ họa (GPU) của Nvidia hiện là "vua" trong khâu huấn luyện (training) các mô hình ngôn ngữ lớn, nhưng chúng lại bộc lộ những hạn chế đáng kể khi chuyển sang giai đoạn vận hành thực tế.
Cụ thể, 7 trong số 8 nguồn tin khẳng định OpenAI không hài lòng với tốc độ phản hồi của phần cứng hiện tại, đặc biệt trong các tác vụ phức tạp như tự động viết mã phần mềm hay giao tiếp giữa các hệ thống phần mềm với nhau. Một nguồn tin khác tiết lộ rằng nhu cầu về phần cứng mới của OpenAI là rất cấp thiết, với mục tiêu trước mắt là phải đáp ứng được ít nhất 10% tổng nhu cầu tính toán của công ty để giảm tải cho hạ tầng hiện hữu. Sự bức thiết này càng trở nên rõ ràng hơn sau khi OpenAI đẩy mạnh quảng bá Codex - công cụ AI hỗ trợ lập trình. Các kỹ sư nhận thấy một số điểm yếu về tốc độ và độ trễ của Codex xuất phát trực tiếp từ kiến trúc phần cứng của Nvidia, trong khi các đối thủ như Claude (Anthropic) hay Gemini (Google) đang vận hành mượt mà hơn nhờ sử dụng hệ thống chip TPU (Tensor Processing Unit) được tùy biến riêng.
Cuộc đua công nghệ bộ nhớ: SRAM đối đầu DRAM
Nguyên nhân sâu xa của sự bất mãn này nằm ở vấn đề kỹ thuật cốt lõi: bộ nhớ. Theo phân tích từ TechCrunch, quá trình suy luận AI đòi hỏi băng thông bộ nhớ cực lớn và độ trễ thấp, vì chip phải liên tục truy xuất dữ liệu thay vì chỉ thực hiện các phép toán ma trận như khi huấn luyện. Công nghệ GPU truyền thống của Nvidia và AMD phụ thuộc vào bộ nhớ DRAM (Dynamic RAM) nằm bên ngoài chip, vốn cần làm mới liên tục và có tốc độ truy xuất chậm hơn, gây ra hiện tượng "nghẽn cổ chai" khi xử lý hàng triệu yêu cầu cùng lúc.
Để giải quyết bài toán này, OpenAI đang nhắm đến giải pháp SRAM (Static RAM). Đây là loại bộ nhớ bán dẫn tốc độ cao, sử dụng mạch flip-flop để lưu trữ dữ liệu ổn định miễn là có điện, không cần chu kỳ làm mới như DRAM. Việc tích hợp lượng lớn SRAM trực tiếp vào nhân chip sẽ giúp loại bỏ độ trễ khi truyền tải dữ liệu, mang lại tốc độ phản hồi tức thì cho chatbot. Nhận thấy xu hướng này, từ năm ngoái, công ty của Sam Altman đã âm thầm tiếp cận các startup chuyên về phần cứng AI dùng SRAM như Cerebras và Groq. Tuy nhiên, tham vọng sở hữu công nghệ này của OpenAI đã vấp phải rào cản lớn khi Nvidia nhanh tay thâu tóm Groq với giá 20 tỷ USD, phá vỡ thỏa thuận trị giá 14 tỷ USD mà OpenAI đang đàm phán trước đó.
Sự dịch chuyển của dòng tiền và mâu thuẫn thượng tầng
Giới chuyên gia tài chính từ RBC Capital nhận định rằng ngành công nghiệp AI đang bước vào giai đoạn chuyển giao quan trọng: từ tập trung vào huấn luyện sang tập trung vào suy luận. Thị trường suy luận được dự báo sẽ sớm vượt mặt thị trường huấn luyện về quy mô doanh thu, và thương vụ 20 tỷ USD của Nvidia mua lại Groq chính là sự thừa nhận ngầm rằng kiến trúc GPU hiện tại không còn là "chìa khóa vạn năng" cho tương lai của AI.
Bên cạnh các vấn đề kỹ thuật, mối quan hệ giữa hai tập đoàn còn căng thẳng bởi những toan tính tài chính. Dù Nvidia từng công bố kế hoạch đầu tư tới 100 tỷ USD vào OpenAI hồi tháng 9/2025, nhưng tờ Wall Street Journal (WSJ) tiết lộ rằng thương vụ này đang bị đình trệ. Các nguồn tin cho biết CEO Jensen Huang những tháng gần đây tỏ ra không hài lòng với "sự thiếu kỷ luật trong kinh doanh" của OpenAI và lo ngại trước sự trỗi dậy của các đối thủ cạnh tranh. Mặc dù ông Huang sau đó đã lên tiếng phủ nhận và cam kết một khoản đầu tư kỷ lục, nhưng những động thái tìm kiếm nguồn vốn từ Amazon (dự kiến 50 tỷ USD) và các đối tác khác của OpenAI cho thấy họ đang nỗ lực giảm bớt sự phụ thuộc vào Nvidia.
Trong bối cảnh OpenAI đặt mục tiêu huy động 100 tỷ USD và định giá công ty ở mức 830 tỷ USD, việc tự chủ về phần cứng hoặc tìm kiếm một nhà cung cấp thay thế không chỉ là vấn đề kỹ thuật mà còn là chiến lược sống còn để đảm bảo vị thế dẫn đầu trong cuộc đua trí tuệ nhân tạo khốc liệt.
