Quang Trương
Pearl
Nếu một ngày các mô hình AI lớn không còn phụ thuộc vào chip Nvidia, thế giới công nghệ sẽ thay đổi ra sao?
Huawei, với dòng chip Ascend và hệ thống AI SuperPod, đang trở thành lựa chọn thay thế đáng chú ý. Họ tuyên bố tốc độ liên kết dữ liệu nhanh hơn tới 62 lần so với giải pháp thế hệ mới của Nvidia. Chiến lược của Huawei tập trung vào khả năng suy luận tức giai đoạn vận hành AI sau khi mô hình được huấn luyện. Với những quốc gia hoặc tổ chức bị ảnh hưởng bởi chính sách kiểm soát xuất khẩu chip, hệ sinh thái Huawei trở thành lựa chọn “cứu cánh” hợp lý.
Tuy nhiên, việc chuyển sang Huawei không chỉ đơn giản là “rút phích cắm bên này, cắm sang bên kia”. Nó đòi hỏi thay đổi trong cách làm việc, công cụ phát triển, thậm chí cả đội ngũ kỹ sư.
Một ví dụ rõ ràng là ByteDance, công ty mẹ của TikTok. Họ đã huấn luyện mô hình AI mới bằng chip Ascend 910B và thu về kết quả khả quan. Hệ thống của Huawei cũng được tối ưu cho suy luận ở quy mô lớn, thích hợp với những tổ chức có khối lượng công việc nặng về vận hành hơn là đào tạo.
Tuy vậy, đánh đổi là điều không thể tránh. Hệ sinh thái CUDA của Nvidia vẫn mạnh mẽ nhất, trong khi công cụ CANN của Huawei còn đang hoàn thiện. Việc di chuyển hệ thống có thể mất hàng tháng trời và tiêu tốn nguồn lực khổng lồ. Một công ty Trung Quốc từng phải huy động 200 kỹ sư trong sáu tháng để chuyển mô hình, nhưng hiệu suất cuối cùng chỉ đạt khoảng 90% so với Nvidia.
Ngoài ra, việc sử dụng phần cứng Huawei ở một số quốc gia có thể gặp rào cản pháp lý hoặc chính trị. Đây là bài toán khó cho các công ty toàn cầu cần tuân thủ quy định nghiêm ngặt về an ninh và dữ liệu.
Ngược lại, nếu đang đầu tư sâu vào hệ sinh thái Nvidia, việc chuyển đổi ngay lập tức sẽ không đem lại hiệu quả ngắn hạn. Lựa chọn “dual-stack” tức song song sử dụng cả hai nền tảng có thể là hướng đi an toàn hơn.
Dù lựa chọn thế nào, các tổ chức cần đánh giá lại toàn bộ quy trình, đào tạo lại nhân sự và theo dõi sát những thay đổi trong chuỗi cung ứng cũng như địa chính trị.
Tóm lại, việc rời bỏ Nvidia để chuyển sang Huawei không chỉ là quyết định công nghệ, mà là bài toán chiến lược về độc lập, chi phí và an toàn chuỗi cung ứng. Trong một thế giới mà công nghệ AI đang định hình lại quyền lực toàn cầu, mỗi lựa chọn phần cứng có thể là một bước ngoặt cho cả ngành.
Nguồn: artificialintelligence
Khi các “bộ não” AI bắt đầu rời bỏ Nvidia
Trong nhiều năm qua, Nvidia gần như nắm độc quyền trong lĩnh vực phần cứng phục vụ trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là đào tạo và vận hành mô hình AI. Bộ công cụ phần mềm CUDA của họ cùng cộng đồng nhà phát triển rộng lớn đã tạo ra một hệ sinh thái khép kín và mạnh mẽ đến mức khó thay thế. Nhưng giờ đây, việc rời khỏi Nvidia không chỉ là một quyết định kỹ thuật mà còn là chiến lược dài hạn.Huawei, với dòng chip Ascend và hệ thống AI SuperPod, đang trở thành lựa chọn thay thế đáng chú ý. Họ tuyên bố tốc độ liên kết dữ liệu nhanh hơn tới 62 lần so với giải pháp thế hệ mới của Nvidia. Chiến lược của Huawei tập trung vào khả năng suy luận tức giai đoạn vận hành AI sau khi mô hình được huấn luyện. Với những quốc gia hoặc tổ chức bị ảnh hưởng bởi chính sách kiểm soát xuất khẩu chip, hệ sinh thái Huawei trở thành lựa chọn “cứu cánh” hợp lý.
Tuy nhiên, việc chuyển sang Huawei không chỉ đơn giản là “rút phích cắm bên này, cắm sang bên kia”. Nó đòi hỏi thay đổi trong cách làm việc, công cụ phát triển, thậm chí cả đội ngũ kỹ sư.
Cơ hội và sự đánh đổi
Chuyển sang nền tảng Huawei có thể giúp doanh nghiệp tránh phụ thuộc vào một nhà cung cấp duy nhất. Điều này không chỉ mang lại đòn bẩy đàm phán về giá, mà còn giúp tiếp cận chuỗi cung ứng thay thế, giảm rủi ro khi Nvidia gặp hạn chế xuất khẩu.Một ví dụ rõ ràng là ByteDance, công ty mẹ của TikTok. Họ đã huấn luyện mô hình AI mới bằng chip Ascend 910B và thu về kết quả khả quan. Hệ thống của Huawei cũng được tối ưu cho suy luận ở quy mô lớn, thích hợp với những tổ chức có khối lượng công việc nặng về vận hành hơn là đào tạo.
Tuy vậy, đánh đổi là điều không thể tránh. Hệ sinh thái CUDA của Nvidia vẫn mạnh mẽ nhất, trong khi công cụ CANN của Huawei còn đang hoàn thiện. Việc di chuyển hệ thống có thể mất hàng tháng trời và tiêu tốn nguồn lực khổng lồ. Một công ty Trung Quốc từng phải huy động 200 kỹ sư trong sáu tháng để chuyển mô hình, nhưng hiệu suất cuối cùng chỉ đạt khoảng 90% so với Nvidia.
Ngoài ra, việc sử dụng phần cứng Huawei ở một số quốc gia có thể gặp rào cản pháp lý hoặc chính trị. Đây là bài toán khó cho các công ty toàn cầu cần tuân thủ quy định nghiêm ngặt về an ninh và dữ liệu.
Nên chuyển đổi hay không?
Câu trả lời tùy vào vị trí và mục tiêu chiến lược. Nếu doanh nghiệp hoạt động tại khu vực Huawei chiếm ưu thế, như Trung Quốc hay các nước châu Á, và khối lượng công việc chủ yếu là suy luận, thì việc chuyển sang Huawei có thể giúp tiết kiệm chi phí, tăng tính tự chủ.Ngược lại, nếu đang đầu tư sâu vào hệ sinh thái Nvidia, việc chuyển đổi ngay lập tức sẽ không đem lại hiệu quả ngắn hạn. Lựa chọn “dual-stack” tức song song sử dụng cả hai nền tảng có thể là hướng đi an toàn hơn.
Dù lựa chọn thế nào, các tổ chức cần đánh giá lại toàn bộ quy trình, đào tạo lại nhân sự và theo dõi sát những thay đổi trong chuỗi cung ứng cũng như địa chính trị.
Tóm lại, việc rời bỏ Nvidia để chuyển sang Huawei không chỉ là quyết định công nghệ, mà là bài toán chiến lược về độc lập, chi phí và an toàn chuỗi cung ứng. Trong một thế giới mà công nghệ AI đang định hình lại quyền lực toàn cầu, mỗi lựa chọn phần cứng có thể là một bước ngoặt cho cả ngành.
Nguồn: artificialintelligence
