Ra đời sau Intel 25 năm, công ty sản xuất chip đồ họa và chipset cho máy chủ, máy trạm Nvidia vượt qua đàn anh nhờ đầu tư đúng hướng và đa dạng hóa sản phẩm.

Vào một buổi tối của tháng 4 năm 1993 tại quán rượu Denny ở gần cầu vượt Berryessa, San Jose (Mỹ), ba kỹ sư trẻ Chris Malachowsky, Curtis Priem và Jen-Hsun Huang đã cùng nhau thành lập Nvidia. Đây là một công ty chuyên sản xuất chip đồ họa chuyên dụng, giúp cải thiện chất lượng và tốc độ của đồ họa trong các trò chơi điện tử. Tại thời điểm đó, khu vực phía Đông San Jose vẫn còn hoang vắng, với vết thương đạn bắn nằm trên tường quán rượu. Ít ai ngờ rằng ba kỹ sư trẻ đó, dù chỉ uống "vại" cà phê, lại có thể thay đổi bộ mặt của ngành công nghiệp điện toán trong thế kỷ 20, tương tự như cách mà Intel đã làm trong thập kỷ 90.

Nhìn thấy trước “con sóng” đồ họa

"Trong năm 1993, chúng tôi đã nhận thấy một cơ hội lớn đang tiến đến, nhớ lại ông Malachowsky chia sẻ. Mỗi năm, California tổ chức cuộc thi lướt sóng và khi có hiện tượng sóng hoặc bão tại Nhật Bản, họ sẽ cảnh báo cho tất cả các vận động viên ở California để chuẩn bị cho một cơn sóng sắp đến trong vòng 2 ngày."

Tuy nhiên, không phải game mà chính lĩnh vực “nóng” nhất của trí tuệ nhân tạo (AI) - deep learning (học sâu) là yếu tố khiến Phố Wall tin tưởng vào công ty. Các công ty lớn như Google, Microsoft, Facebook, Amazon đang mua khối lượng lớn chip Nvidia để áp dụng vào trung tâm dữ liệu của họ. Bên cạnh đó, các tổ chức như Bệnh viện Massachusetts cũng sử dụng chip Nvidia để phát hiện bất thường trong ảnh chụp CT, và Tesla sử dụng GPU Nvidia trong xe tự lái để kích hoạt tính năng lái tự động. Chip Nvidia cũng xuất hiện trong các thiết bị đeo thực tế ảo của Facebook và HTC. Nvidia đang nhận thấy sự phát triển mạnh mẽ trong thị trường bộ xử lý đồ họa (GPU) và đóng góp hơn một nửa doanh thu của mình qua việc bán các con chip này dưới dạng thẻ rời cho game thủ với giá lên tới hàng ngàn USD.

CEO Jen-Hsun Huang tuyên bố Nvidia chưa bao giờ chiếm vị trí trung tâm trong một thị trường lớn như vậy, nhưng họ đã thành công với lĩnh vực đặc biệt của mình, đó là điện toán GPU. Ước tính có hàng ngàn startup AI đang sử dụng nền tảng của Nvidia trong nhiều lĩnh vực như giao dịch cổ phiếu, mua sắm trực tuyến, điều khiển máy bay không người lái và thậm chí là lò vi sóng.

"Là độc tôn trên thị trường GPU và mở rộng sang các thị trường mới, Nvidia đã đạt được sự tăng trưởng đáng kể trong cổ phiếu của mình. Vào ngày 10/7/2020, Nvidia đã lập kỷ lục khi vượt mặt Intel để trở thành công ty chip lớn nhất Mỹ theo giá trị thị trường. Trong khi Nvidia phát triển mạnh mẽ và linh hoạt, Intel lại bị đánh giá là chậm chạp trong việc đa dạng hóa kinh doanh sau khi bỏ lỡ cơ hội tiềm năng từ cuộc cách mạng smartphone."

Tầm nhìn dài hạn của người lãnh đạo

Ông Huang nhận thức rằng tiềm năng của chip đồ họa không chỉ giới hạn trong ngành game mà còn mở ra nhiều cơ hội mới, đặc biệt là trong lĩnh vực deep learning. Deep learning đã xuất hiện từ lâu trong giới học thuật, nhưng chỉ đạt được tiến bộ đáng kể vào những thập kỷ gần đây. Tuy nhiên, để deep learning phát triển mạnh mẽ, cần có đủ dữ liệu để đào tạo thuật toán và có khả năng tiếp cận năng lực điện toán giá rẻ.

Internet đã giải quyết được vấn đề ban đầu, nhưng khả năng tính toán vẫn bị hạn chế. Từ năm 2006, Nvidia đã ra mắt CUDA, một bộ công cụ lập trình giúp lập trình viên dễ dàng lập trình từng điểm ảnh trên màn hình. CUDA cho phép GPU mô phỏng hàng ngàn máy tính nhỏ hoạt động đồng thời để xây dựng từng điểm ảnh, thực hiện nhiều phép toán bậc thấp như bóng, phản chiếu, ánh sáng và độ trong suốt. Trước khi CUDA được phát hành, việc lập trình trên GPU thường là một quá trình phức tạp với việc viết mã cấp thấp. Nvidia đã dành nhiều năm để phát triển CUDA, giúp việc lập trình trên GPU bằng Java hoặc C++ trở nên dễ dàng hơn. Sử dụng CUDA, các nhà nghiên cứu có thể phát triển mô hình deep learning một cách nhanh chóng và tiết kiệm chi phí hơn nhiều.

Theo ông Huang, Deep learning được đánh giá như một bộ não với hiệu quả phi thường. Mặc dù có thể dạy nó thực hiện gần như mọi công việc, nhưng khuyết điểm lớn nhất của nó là cần lượng tính toán khổng lồ. Với việc sử dụng GPU, đây được coi là mô hình tính toán lý tưởng cho deep learning.

The pivotal moment for a series of deep learning applications came on a Palo Alto evening in 2010. Andrew Ng, a Stanford University professor, was there to meet with Google's CEO at the time, Larry Page, and computer science prodigy Sebastian Thrun. Two years prior, Ng had authored one of the first academic papers on the effectiveness of applying GPUs to deep learning models. Thrun had previously worked with Ng at Stanford. The two scientists proposed the idea of establishing a deep learning research division within Google. Page agreed, and thus Google Brain was born. Google Brain's deep learning work now permeates nearly every Google product, especially in search functionality, image and voice recognition.

Ngoài Google, các dự án nghiên cứu deep learning triển vọng khác cũng đang phát triển mạnh mẽ tại Microsoft, Facebook và Amazon. Việc đầu tư mạnh vào hệ sinh thái phần mềm cơ bản với CUDA của Nvidia được xem là yếu tố quan trọng để kích thích sự chuyển đổi này. Nvidia đã rõ ràng đạt được thành công từ chiến lược dài hạn của CEO Jen-Hsun.

Sự thành công của Nvidia không phải là điều gì xa lạ. Hầu hết các công ty hàng đầu trong ngành chip đều đang dần chuyển hướng vào lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI). Cả các công ty ngoài ngành cũng đã nhận ra tầm quan trọng của deep learning đối với tương lai của công nghệ. Google, một trong những đối tác lớn nhất của Nvidia, đã tự phát triển bộ xử lý để nâng cao hiệu suất tìm kiếm và bản đồ trong trung tâm dữ liệu của họ. Microsoft cũng là một khách hàng quan trọng của Nvidia, họ cũng đã tiến hành phát triển chip riêng cho trung tâm dữ liệu của mình, có khả năng lập trình lại sau khi sản xuất và rất hữu ích cho các ứng dụng AI.

Trong khi đó, tập đoàn công nghệ Intel tập trung vào bảo vệ trung tâm dữ liệu, mảng kinh doanh lợi nhuận nhất của họ. Chip của Nvidia hiện vẫn chưa thể thay thế hoàn toàn chip của Intel, chỉ hỗ trợ cho chúng. Tuy nhiên, Intel đang rõ ràng thúc đẩy việc sử dụng sản phẩm của mình bằng cách thực hiện các vụ thâu tóm để tăng cường sức mạnh trí tuệ nhân tạo (AI) và mở rộng mạng lưới deep learning.

Lợi thế ban đầu của Nvidia so với Intel, AMD và các đối thủ khác không thể phủ nhận. Tuy nhiên, họ cần duy trì sự cạnh tranh và không thể chủ quan. Trước đây, Nvidia là cái tên nổi bật trong lĩnh vực này, nhưng thị trường ngày nay đang trở nên cạnh tranh hơn. Theo Giám đốc điều hành Jen-Hsun Huang, "AI computing là tương lai của ngành công nghiệp. Với công nghệ vượt trội của chúng tôi trong lĩnh vực này, chúng tôi tự tin sẽ thu hút được nhiều khách hàng mới."

Ông Huang áp dụng triết lý được Andy Grove, người sáng lập Intel, tôn vinh trong cuốn sách “Only the Paranoid Survive”. Ông luôn tin rằng công ty của mình có thể ngừng hoạt động trong vòng 30 ngày và không bao giờ chủ quan. Điều ông lo sợ không phải là thất bại mà là sự thay thế. Ông luôn đặt mục tiêu cao và không bao giờ thỏa hiệp, như CEO Nvidia đã chia sẻ.

Theo Du Lam