Con voi còi
Writer
Vào tháng 11 năm 2025, vốn hóa thị trường hơn 500 tỷ đô la sẽ chuyển dịch giữa Nvidia và Google: Alphabet, công ty mẹ của Google, chứng kiến vốn hóa thị trường tăng thêm khoảng 530 tỷ đô la, hướng tới mục tiêu 4 nghìn tỷ đô la; trong khi vốn hóa thị trường của "ông lớn" chip AI sẽ bốc hơi 620 tỷ đô la.
Đằng sau sự tăng giảm này là một tin đồn trong ngành có thể định hình lại bối cảnh ngành: Meta đang bí mật đàm phán với Google, dự định chi hàng tỷ đô la để mua chip TPU (Bộ xử lý Tensor) của Google vào năm 2027. Là khách hàng lớn của Nvidia, nhu cầu về sức mạnh tính toán của Meta phụ thuộc rất nhiều vào chip GPU của hãng này và "sự đào tẩu" này sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến gần 85% thị phần của Nvidia.
Vấn đề không chỉ nằm ở việc khách hàng rời bỏ; mà còn là cuộc chiến về chiến lược công nghệ. Chip TPU của Google, một sản phẩm được trau chuốt hơn một thập kỷ, đã tạo dựng được chỗ đứng riêng nhờ hiệu suất năng lượng gấp 2-3 lần GPU, và chip Ironwood thế hệ thứ bảy của hãng tự hào có hiệu năng gấp 4 lần thế hệ tiền nhiệm. Liệu hệ sinh thái CUDA của Nvidia có phải là một hào nước bất khả xâm phạm? Thị trường chip AI nghìn tỷ đô sẽ chứng kiến những thay đổi nào?
TPU Surge: Giá trị thị trường của Google tăng khoảng 530 tỷ đô la, trong khi Nvidia mất 620 tỷ đô la.
Vào tháng 11 năm 2025, giá cổ phiếu của Google và Nvidia, hai gã khổng lồ trong ngành chip AI toàn cầu, đã có sự phân kỳ đáng kể. Alphabet, công ty mẹ của Google, đã chứng kiến giá cổ phiếu tăng 13,87% trong tháng này, nâng mức tăng từ đầu năm lên 69%; trong khi giá cổ phiếu của Nvidia giảm gần 12,59% trong cùng kỳ, thu hẹp mức tăng từ đầu năm xuống còn 27,96%. Trong tháng này, vốn hóa thị trường của Google tăng khoảng 530 tỷ đô la, đạt gần 4 nghìn tỷ đô la; trong khi vốn hóa thị trường của Nvidia bốc hơi 620 tỷ đô la.
Cốt lõi của sự khác biệt này nằm ở phản ứng nhạy cảm của thị trường đối với những thay đổi trong bối cảnh cạnh tranh của chip AI.
Chất xúc tác cho sự phân kỳ giá cổ phiếu bắt nguồn từ những tin đồn trên thị trường vào ngày 24 tháng 11: Meta đang thảo luận sâu rộng với Google, lên kế hoạch chi hàng tỷ đô la vào năm 2027 để mua chip Google TPU để triển khai trong các trung tâm dữ liệu của riêng mình và có khả năng thuê sức mạnh tính toán Google Cloud TPU bắt đầu từ năm 2026. Là một khách hàng cốt lõi của Nvidia, khả năng Meta chuyển sang Google sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến sự thống trị thị trường của Nvidia.
Tin tức này nhanh chóng gây ra một phản ứng dây chuyền trên toàn ngành: Broadcom, nhà sản xuất chung TPU của Google (chịu trách nhiệm thiết kế chip và quản lý chuỗi cung ứng, cùng với TSMC phụ trách sản xuất), đã chứng kiến giá cổ phiếu tăng hơn 16% trong tuần này, cùng với các công ty cung ứng khác của Google cũng cho thấy sức mạnh; trong khi Nvidia phải chịu áp lực đáng kể - mặc dù báo cáo tài chính mới nhất của công ty vượt xa kỳ vọng của Phố Wall, giá cổ phiếu vẫn giảm ngược chiều với xu hướng vào ngày hôm sau báo cáo, tích lũy mức giảm hơn 2% trong tuần này. Cùng với luận điệu về "bong bóng AI" và tranh cãi xung quanh "tài trợ tuần hoàn" của các công ty hàng đầu như OpenAI , giá cổ phiếu của Nvidia đã tiếp tục giảm.
Ben Reitzes, một nhà phân tích tại công ty nghiên cứu Melius Research, chỉ ra rằng Google là "nhà cung cấp siêu quy mô tích hợp theo chiều dọc nhất" với chip TPU và thiết bị mạng tùy chỉnh riêng, có thể giúp giảm sự phụ thuộc vào các nhà cung cấp bên ngoài như Nvidia, AMD và Arista Networks trong thời gian dài.
Theo Ben Reitz, Google đã có sự trở lại mạnh mẽ trong lĩnh vực AI. Mô hình AI Gemini nâng cấp mới nhất và TPU do công ty tự phát triển đã khiến một số nhà đầu tư tin rằng Google sẽ sớm giành chiến thắng trong cuộc chiến AI.
Sự khác biệt về công nghệ giữa TPU và GPU: Thiết bị chuyên dụng so với thiết bị đa năng
Sự khác biệt trong cách tiếp cận công nghệ giữa chip chuyên dụng cho AI (TPU, Bộ xử lý Tensor) và bộ xử lý đa năng (GPU, Bộ xử lý đồ họa) quyết định vị thế thị trường và khả năng cạnh tranh của chúng.
Quá trình phát triển của TPU của Google là một lịch sử lặp lại công nghệ trải dài bảy thế hệ và gần một thập kỷ. Mỗi thế hệ TPU đều liên tục được cải tiến về khả năng tăng tốc tính toán, hiệu suất năng lượng và khả năng mở rộng, củng cố vị thế hàng đầu của mình như một con chip chuyên dụng cho khối lượng công việc AI, đặc biệt là trong các tình huống đào tạo mô hình và suy luận quy mô lớn trong hệ sinh thái Google Cloud.
Sản phẩm thế hệ thứ bảy cũng là sản phẩm TPU đầu tiên được bán ra bên ngoài; trước đây, Google chỉ cung cấp dịch vụ cho thuê năng lực tính toán. Một báo cáo gần đây của nhóm Brian Nowa thuộc Morgan Stanley cho biết đến năm 2027, Google có thể xuất xưởng từ 500.000 đến 1 triệu TPU, chính thức gia nhập thị trường năng lực tính toán toàn cầu.
Là một mạch tích hợp chuyên dụng (ASIC), TPU sử dụng "mảng xung động" làm cấu trúc lõi và được thiết kế để tăng tốc các phép toán tensor trong mạng nơ-ron. Hiệu suất năng lượng của nó cao hơn từ 2 đến 3 lần so với GPU cùng thời điểm khi xử lý khối lượng công việc AI. Nó đặc biệt phù hợp cho các tác vụ học sâu phức tạp đòi hỏi đào tạo dài hạn, chẳng hạn như các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Gemini và AlphaFold của Google đang dựa vào nó để hỗ trợ.
GPU được biết đến với "tính linh hoạt đa năng" với hàng ngàn vi lõi song song ban đầu được thiết kế cho xử lý đồ họa. Nền tảng CUDA của NVIDIA, ra mắt năm 2006, đã đạt được bước đột phá trong điện toán đa năng, tận dụng khả năng lập trình và các hệ sinh thái trưởng thành như PyTorch và TensorFlow để thâm nhập vào nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm nghiên cứu AI, kết xuất đồ họa và mô phỏng khoa học. Đối với các nhà phát triển cần tùy chỉnh hoạt động hoặc chuyển đổi giữa các nền tảng, tính linh hoạt của GPU vẫn là yếu tố thiết yếu.
Tóm lại, GPU là "thiết bị đa năng", thống trị thị trường nhờ những lợi thế về hệ sinh thái; ngược lại, TPU là "chuyên gia về AI", tạo ra chỗ đứng trong các lĩnh vực cụ thể nhờ hiệu quả cực cao.
Tranh luận trên Phố Wall: "Hào kinh tế" của Nvidia có vững chắc không?
Bước đột phá mạnh mẽ của TPU của Google đã làm dấy lên cuộc tranh luận gay gắt trên Phố Wall về vị thế thị trường của Nvidia, hình thành nên hai phe chính: phe "cùng thắng" và phe "đe dọa".
Phe "cùng thắng" thường tin rằng thị trường đã phản ứng thái quá với TPU của Google, rơi vào "sai lầm trò chơi tổng bằng không".
Daniel Newman, nhà phân tích tại công ty nghiên cứu Futurum Group, tin rằng cơ sở hạ tầng AI là một thị trường khổng lồ, sẽ đạt giá trị hàng nghìn tỷ đô la trong tương lai, đủ lớn để chứa những gã khổng lồ như Google, Nvidia và AMD. Vivek Arya, nhà phân tích tại Bank of America, dự đoán tổng quy mô thị trường trung tâm dữ liệu AI sẽ tăng từ 242 tỷ đô la trong năm nay lên 1,2 nghìn tỷ đô la vào cuối thập kỷ này. Vào thời điểm đó, mặc dù thị phần của Nvidia có thể giảm từ khoảng 85% hiện tại xuống còn 75%, nhưng công ty vẫn sẽ là người thống trị thị trường.
Trong một báo cáo gửi đến tờ Daily Economic News, nhà phân tích Dan Ives của Wedbush đã ví Nvidia như "Rocky Balboa không thể tranh cãi của cuộc cách mạng AI". Ông tin rằng sự khởi đầu và kết thúc của cuộc cách mạng AI đều nằm ở Nvidia, và tình hình này sẽ không thay đổi trong vài năm tới.
Ông nhấn mạnh rằng hàng nghìn tỷ đô la chi tiêu cho AI sẽ mang lại lợi ích cho nhiều gã khổng lồ công nghệ trong tương lai, nhưng điều này không nên bị hiểu lầm là mối đe dọa đối với vị thế dẫn đầu của Nvidia. Từ một góc độ khác, sự tiến triển của TPU của Google, giống như thành công gần đây của AMD, là dấu hiệu của một thị trường chip AI lành mạnh, và sẽ có thêm nhiều gã khổng lồ tham gia vào "cuộc đua vũ trang AI" này trong tương lai.
Tuy nhiên, những người "ủng hộ mối đe dọa" cho rằng Google là công ty duy nhất có khả năng tích hợp dọc toàn diện, từ chip nền tảng, mạng tùy chỉnh và trình biên dịch đến các mô hình và ứng dụng AI lớp trên. Khả năng này cho phép Google xây dựng một hệ sinh thái khép kín nhưng hiệu quả, do đó tạo ra mối đe dọa đáng kể đối với Nvidia.
Ben Reitz cảnh báo rằng nếu Google giành chiến thắng trong cuộc chiến AI, điều này sẽ tác động đến các nhà cung cấp phần cứng như Nvidia và AMD, cũng như các nhà cung cấp dịch vụ đám mây như Microsoft và Amazon.
Tranh cãi xoay quanh lợi thế cạnh tranh cốt lõi của Nvidia—nền tảng phần mềm CUDA. Nhà phân tích Vijay Rakesh của Mizuho Securities chỉ ra rằng cộng đồng nhà phát triển và bộ công cụ khổng lồ của CUDA, được xây dựng trong hơn một thập kỷ, tạo nên một rào cản gia nhập cực kỳ lớn. Mặc dù Google đã ra mắt các ngôn ngữ lập trình như JAX và cố gắng giảm rào cản gia nhập thông qua các phần mềm như trung tâm lệnh TPU, việc thách thức vị thế "chuẩn" của CUDA vẫn là một nhiệm vụ dài hơi và gian nan.
Nhà phân tích Wang Dawei của BOCOM International cũng tin rằng các mô hình AI vẫn đang trong quá trình phát triển. Mặc dù ASIC có lợi thế về mức tiêu thụ năng lượng và hiệu suất, nhưng chi phí đầu tư ban đầu và các rào cản kỹ thuật để tích hợp với các thuật toán vẫn còn cao, và số lượng các công ty có năng lực/quy mô bán hàng để tự phát triển chip ASIC còn hạn chế. Sự gia tăng thị phần ASIC trong ngắn hạn sẽ không ảnh hưởng đến vị thế dẫn đầu của Nvidia trong ngành.
Tuy nhiên, những rạn nứt đã xuất hiện trên thị trường: Thông báo trước đó của Google về việc cung cấp tới 1 triệu chip TPU cho công ty khởi nghiệp AI Anthropic được xem là một thách thức lâu dài đối với sự thống trị của Nvidia. Sự hợp tác tiềm năng này với Meta có thể thúc đẩy TPU trở thành một lựa chọn thay thế đáng kể cho chip Nvidia dành cho khách hàng siêu quy mô.
Gary Black của công ty quản lý tài sản Future Fund tin rằng trong khi chip Nvidia vẫn là tiêu chuẩn vàng cho sức mạnh tính toán, thì tin đồn về mối quan hệ hợp tác giữa Google và Meta báo hiệu sự trỗi dậy của các giải pháp thay thế.
Để ứng phó, NVIDIA đang thực hiện các biện pháp chủ động: Giám đốc điều hành Jensen Huang đang theo dõi chặt chẽ tiến độ của TPU, đầu tư và bảo vệ các khách hàng tiềm năng như OpenAI và Anthropic, đồng thời nhấn mạnh rằng nền tảng của công ty "đi trước ngành một thế hệ" và "hỗ trợ điện toán AI trong mọi tình huống" để khắc phục những hạn chế về tính chuyên môn của TPU.
Nguồn: Tin tức kinh tế hằng ngày
Đằng sau sự tăng giảm này là một tin đồn trong ngành có thể định hình lại bối cảnh ngành: Meta đang bí mật đàm phán với Google, dự định chi hàng tỷ đô la để mua chip TPU (Bộ xử lý Tensor) của Google vào năm 2027. Là khách hàng lớn của Nvidia, nhu cầu về sức mạnh tính toán của Meta phụ thuộc rất nhiều vào chip GPU của hãng này và "sự đào tẩu" này sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến gần 85% thị phần của Nvidia.
Vấn đề không chỉ nằm ở việc khách hàng rời bỏ; mà còn là cuộc chiến về chiến lược công nghệ. Chip TPU của Google, một sản phẩm được trau chuốt hơn một thập kỷ, đã tạo dựng được chỗ đứng riêng nhờ hiệu suất năng lượng gấp 2-3 lần GPU, và chip Ironwood thế hệ thứ bảy của hãng tự hào có hiệu năng gấp 4 lần thế hệ tiền nhiệm. Liệu hệ sinh thái CUDA của Nvidia có phải là một hào nước bất khả xâm phạm? Thị trường chip AI nghìn tỷ đô sẽ chứng kiến những thay đổi nào?
TPU Surge: Giá trị thị trường của Google tăng khoảng 530 tỷ đô la, trong khi Nvidia mất 620 tỷ đô la.
Vào tháng 11 năm 2025, giá cổ phiếu của Google và Nvidia, hai gã khổng lồ trong ngành chip AI toàn cầu, đã có sự phân kỳ đáng kể. Alphabet, công ty mẹ của Google, đã chứng kiến giá cổ phiếu tăng 13,87% trong tháng này, nâng mức tăng từ đầu năm lên 69%; trong khi giá cổ phiếu của Nvidia giảm gần 12,59% trong cùng kỳ, thu hẹp mức tăng từ đầu năm xuống còn 27,96%. Trong tháng này, vốn hóa thị trường của Google tăng khoảng 530 tỷ đô la, đạt gần 4 nghìn tỷ đô la; trong khi vốn hóa thị trường của Nvidia bốc hơi 620 tỷ đô la.
Cốt lõi của sự khác biệt này nằm ở phản ứng nhạy cảm của thị trường đối với những thay đổi trong bối cảnh cạnh tranh của chip AI.
Chất xúc tác cho sự phân kỳ giá cổ phiếu bắt nguồn từ những tin đồn trên thị trường vào ngày 24 tháng 11: Meta đang thảo luận sâu rộng với Google, lên kế hoạch chi hàng tỷ đô la vào năm 2027 để mua chip Google TPU để triển khai trong các trung tâm dữ liệu của riêng mình và có khả năng thuê sức mạnh tính toán Google Cloud TPU bắt đầu từ năm 2026. Là một khách hàng cốt lõi của Nvidia, khả năng Meta chuyển sang Google sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến sự thống trị thị trường của Nvidia.
Tin tức này nhanh chóng gây ra một phản ứng dây chuyền trên toàn ngành: Broadcom, nhà sản xuất chung TPU của Google (chịu trách nhiệm thiết kế chip và quản lý chuỗi cung ứng, cùng với TSMC phụ trách sản xuất), đã chứng kiến giá cổ phiếu tăng hơn 16% trong tuần này, cùng với các công ty cung ứng khác của Google cũng cho thấy sức mạnh; trong khi Nvidia phải chịu áp lực đáng kể - mặc dù báo cáo tài chính mới nhất của công ty vượt xa kỳ vọng của Phố Wall, giá cổ phiếu vẫn giảm ngược chiều với xu hướng vào ngày hôm sau báo cáo, tích lũy mức giảm hơn 2% trong tuần này. Cùng với luận điệu về "bong bóng AI" và tranh cãi xung quanh "tài trợ tuần hoàn" của các công ty hàng đầu như OpenAI , giá cổ phiếu của Nvidia đã tiếp tục giảm.
Ben Reitzes, một nhà phân tích tại công ty nghiên cứu Melius Research, chỉ ra rằng Google là "nhà cung cấp siêu quy mô tích hợp theo chiều dọc nhất" với chip TPU và thiết bị mạng tùy chỉnh riêng, có thể giúp giảm sự phụ thuộc vào các nhà cung cấp bên ngoài như Nvidia, AMD và Arista Networks trong thời gian dài.
Theo Ben Reitz, Google đã có sự trở lại mạnh mẽ trong lĩnh vực AI. Mô hình AI Gemini nâng cấp mới nhất và TPU do công ty tự phát triển đã khiến một số nhà đầu tư tin rằng Google sẽ sớm giành chiến thắng trong cuộc chiến AI.
Sự khác biệt về công nghệ giữa TPU và GPU: Thiết bị chuyên dụng so với thiết bị đa năng
Sự khác biệt trong cách tiếp cận công nghệ giữa chip chuyên dụng cho AI (TPU, Bộ xử lý Tensor) và bộ xử lý đa năng (GPU, Bộ xử lý đồ họa) quyết định vị thế thị trường và khả năng cạnh tranh của chúng.
Quá trình phát triển của TPU của Google là một lịch sử lặp lại công nghệ trải dài bảy thế hệ và gần một thập kỷ. Mỗi thế hệ TPU đều liên tục được cải tiến về khả năng tăng tốc tính toán, hiệu suất năng lượng và khả năng mở rộng, củng cố vị thế hàng đầu của mình như một con chip chuyên dụng cho khối lượng công việc AI, đặc biệt là trong các tình huống đào tạo mô hình và suy luận quy mô lớn trong hệ sinh thái Google Cloud.
Sản phẩm thế hệ thứ bảy cũng là sản phẩm TPU đầu tiên được bán ra bên ngoài; trước đây, Google chỉ cung cấp dịch vụ cho thuê năng lực tính toán. Một báo cáo gần đây của nhóm Brian Nowa thuộc Morgan Stanley cho biết đến năm 2027, Google có thể xuất xưởng từ 500.000 đến 1 triệu TPU, chính thức gia nhập thị trường năng lực tính toán toàn cầu.
Là một mạch tích hợp chuyên dụng (ASIC), TPU sử dụng "mảng xung động" làm cấu trúc lõi và được thiết kế để tăng tốc các phép toán tensor trong mạng nơ-ron. Hiệu suất năng lượng của nó cao hơn từ 2 đến 3 lần so với GPU cùng thời điểm khi xử lý khối lượng công việc AI. Nó đặc biệt phù hợp cho các tác vụ học sâu phức tạp đòi hỏi đào tạo dài hạn, chẳng hạn như các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Gemini và AlphaFold của Google đang dựa vào nó để hỗ trợ.
GPU được biết đến với "tính linh hoạt đa năng" với hàng ngàn vi lõi song song ban đầu được thiết kế cho xử lý đồ họa. Nền tảng CUDA của NVIDIA, ra mắt năm 2006, đã đạt được bước đột phá trong điện toán đa năng, tận dụng khả năng lập trình và các hệ sinh thái trưởng thành như PyTorch và TensorFlow để thâm nhập vào nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm nghiên cứu AI, kết xuất đồ họa và mô phỏng khoa học. Đối với các nhà phát triển cần tùy chỉnh hoạt động hoặc chuyển đổi giữa các nền tảng, tính linh hoạt của GPU vẫn là yếu tố thiết yếu.
Tóm lại, GPU là "thiết bị đa năng", thống trị thị trường nhờ những lợi thế về hệ sinh thái; ngược lại, TPU là "chuyên gia về AI", tạo ra chỗ đứng trong các lĩnh vực cụ thể nhờ hiệu quả cực cao.
Tranh luận trên Phố Wall: "Hào kinh tế" của Nvidia có vững chắc không?
Bước đột phá mạnh mẽ của TPU của Google đã làm dấy lên cuộc tranh luận gay gắt trên Phố Wall về vị thế thị trường của Nvidia, hình thành nên hai phe chính: phe "cùng thắng" và phe "đe dọa".
Phe "cùng thắng" thường tin rằng thị trường đã phản ứng thái quá với TPU của Google, rơi vào "sai lầm trò chơi tổng bằng không".
Daniel Newman, nhà phân tích tại công ty nghiên cứu Futurum Group, tin rằng cơ sở hạ tầng AI là một thị trường khổng lồ, sẽ đạt giá trị hàng nghìn tỷ đô la trong tương lai, đủ lớn để chứa những gã khổng lồ như Google, Nvidia và AMD. Vivek Arya, nhà phân tích tại Bank of America, dự đoán tổng quy mô thị trường trung tâm dữ liệu AI sẽ tăng từ 242 tỷ đô la trong năm nay lên 1,2 nghìn tỷ đô la vào cuối thập kỷ này. Vào thời điểm đó, mặc dù thị phần của Nvidia có thể giảm từ khoảng 85% hiện tại xuống còn 75%, nhưng công ty vẫn sẽ là người thống trị thị trường.
Trong một báo cáo gửi đến tờ Daily Economic News, nhà phân tích Dan Ives của Wedbush đã ví Nvidia như "Rocky Balboa không thể tranh cãi của cuộc cách mạng AI". Ông tin rằng sự khởi đầu và kết thúc của cuộc cách mạng AI đều nằm ở Nvidia, và tình hình này sẽ không thay đổi trong vài năm tới.
Ông nhấn mạnh rằng hàng nghìn tỷ đô la chi tiêu cho AI sẽ mang lại lợi ích cho nhiều gã khổng lồ công nghệ trong tương lai, nhưng điều này không nên bị hiểu lầm là mối đe dọa đối với vị thế dẫn đầu của Nvidia. Từ một góc độ khác, sự tiến triển của TPU của Google, giống như thành công gần đây của AMD, là dấu hiệu của một thị trường chip AI lành mạnh, và sẽ có thêm nhiều gã khổng lồ tham gia vào "cuộc đua vũ trang AI" này trong tương lai.
Tuy nhiên, những người "ủng hộ mối đe dọa" cho rằng Google là công ty duy nhất có khả năng tích hợp dọc toàn diện, từ chip nền tảng, mạng tùy chỉnh và trình biên dịch đến các mô hình và ứng dụng AI lớp trên. Khả năng này cho phép Google xây dựng một hệ sinh thái khép kín nhưng hiệu quả, do đó tạo ra mối đe dọa đáng kể đối với Nvidia.
Ben Reitz cảnh báo rằng nếu Google giành chiến thắng trong cuộc chiến AI, điều này sẽ tác động đến các nhà cung cấp phần cứng như Nvidia và AMD, cũng như các nhà cung cấp dịch vụ đám mây như Microsoft và Amazon.
Tranh cãi xoay quanh lợi thế cạnh tranh cốt lõi của Nvidia—nền tảng phần mềm CUDA. Nhà phân tích Vijay Rakesh của Mizuho Securities chỉ ra rằng cộng đồng nhà phát triển và bộ công cụ khổng lồ của CUDA, được xây dựng trong hơn một thập kỷ, tạo nên một rào cản gia nhập cực kỳ lớn. Mặc dù Google đã ra mắt các ngôn ngữ lập trình như JAX và cố gắng giảm rào cản gia nhập thông qua các phần mềm như trung tâm lệnh TPU, việc thách thức vị thế "chuẩn" của CUDA vẫn là một nhiệm vụ dài hơi và gian nan.
Nhà phân tích Wang Dawei của BOCOM International cũng tin rằng các mô hình AI vẫn đang trong quá trình phát triển. Mặc dù ASIC có lợi thế về mức tiêu thụ năng lượng và hiệu suất, nhưng chi phí đầu tư ban đầu và các rào cản kỹ thuật để tích hợp với các thuật toán vẫn còn cao, và số lượng các công ty có năng lực/quy mô bán hàng để tự phát triển chip ASIC còn hạn chế. Sự gia tăng thị phần ASIC trong ngắn hạn sẽ không ảnh hưởng đến vị thế dẫn đầu của Nvidia trong ngành.
Tuy nhiên, những rạn nứt đã xuất hiện trên thị trường: Thông báo trước đó của Google về việc cung cấp tới 1 triệu chip TPU cho công ty khởi nghiệp AI Anthropic được xem là một thách thức lâu dài đối với sự thống trị của Nvidia. Sự hợp tác tiềm năng này với Meta có thể thúc đẩy TPU trở thành một lựa chọn thay thế đáng kể cho chip Nvidia dành cho khách hàng siêu quy mô.
Gary Black của công ty quản lý tài sản Future Fund tin rằng trong khi chip Nvidia vẫn là tiêu chuẩn vàng cho sức mạnh tính toán, thì tin đồn về mối quan hệ hợp tác giữa Google và Meta báo hiệu sự trỗi dậy của các giải pháp thay thế.
Để ứng phó, NVIDIA đang thực hiện các biện pháp chủ động: Giám đốc điều hành Jensen Huang đang theo dõi chặt chẽ tiến độ của TPU, đầu tư và bảo vệ các khách hàng tiềm năng như OpenAI và Anthropic, đồng thời nhấn mạnh rằng nền tảng của công ty "đi trước ngành một thế hệ" và "hỗ trợ điện toán AI trong mọi tình huống" để khắc phục những hạn chế về tính chuyên môn của TPU.
Nguồn: Tin tức kinh tế hằng ngày
