Trong bài phát biểu tại hội nghị GTC của Nvidia vào thứ Ba, CEO Jensen Huang đã đưa ra thông điệp mạnh mẽ về tương lai của ngành công nghiệp AI. Ông khẳng định rằng chi phí và lợi nhuận đầu tư của các bộ xử lý đồ họa (GPU) sẽ không còn là vấn đề nếu các chip này trở nên nhanh hơn. Với sự cải tiến về tốc độ và hiệu suất, Nvidia tin rằng chip nhanh hơn sẽ là yếu tố quan trọng giúp giảm chi phí cho AI, đặc biệt trong việc phục vụ hàng triệu người dùng cùng lúc.

Huang cho biết hệ thống Blackwell Ultra, ra mắt trong năm nay, sẽ là một bước đột phá về mặt hiệu suất. Nó có thể mang lại doanh thu cao gấp 50 lần so với hệ thống Hopper, nhờ khả năng phục vụ AI hiệu quả hơn và nhanh chóng hơn rất nhiều. Đặc biệt, Blackwell đã thu hút sự quan tâm lớn từ bốn nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn nhất như Microsoft, Google, Amazon và Oracle. Các công ty này đã mua tổng cộng 3,6 triệu GPU Blackwell, với quy ước tính mỗi Blackwell là hai GPU, tăng đáng kể so với 1,3 triệu GPU Hopper trước đó.

Nvidia khẳng định chip nhanh hơn là chìa khóa giảm chi phí AI trong tương lai
CEO Nvidia - Jensen Huang

Nvidia không tiết lộ giá bán chính thức của các chip AI này, nhưng các nhà phân tích ước tính rằng một GPU Blackwell có thể có giá khoảng 40.000 USD. Mặc dù vậy, Huang đã chỉ rõ rằng các nhà cung cấp dịch vụ đám mây không cần lo lắng về chi phí, bởi lẽ lợi ích từ việc sử dụng các chip nhanh hơn sẽ vượt xa so với chi phí ban đầu. Ông nhấn mạnh, trong một cuộc họp với các phóng viên ngay sau bài phát biểu, rằng trong vòng 10 năm tới, hiệu suất cải thiện đáng kể sẽ giúp hệ thống giảm chi phí hiệu quả nhất.

Phát biểu tại GTC, Huang đã làm rõ những tính toán về mặt kinh tế đối với các nhà cung cấp dịch vụ đám mây, phân tích chi phí của mỗi mã thông báo và giá trị đầu ra AI từ các con chip của Nvidia. Những tính toán này không chỉ giúp các công ty công nghệ hiểu rõ hơn về chi phí mà còn là điều mà họ đang quan tâm khi đầu tư vào các hệ thống điện toán đám mây phục vụ AI.

Ngoài ra, Nvidia cũng tiết lộ lộ trình phát triển cho các sản phẩm chip AI trong tương lai, bao gồm chip Rubin Next vào năm 2027 và Feynman vào năm 2028. Huang cho biết thông tin này được chia sẻ vì các khách hàng đám mây đã lên kế hoạch cho những trung tâm dữ liệu trị giá hàng trăm tỷ đô la và muốn biết các dự án phát triển của Nvidia trong thời gian tới.

Mặc dù có sự cạnh tranh từ các chip tùy chỉnh (ASIC) từ các nhà cung cấp đám mây khác, Huang cho rằng GPU của Nvidia vẫn vượt trội nhờ vào sự linh hoạt và khả năng xử lý các thuật toán AI chuyển động nhanh. Ông cũng không tin rằng nhiều chip ASIC mới được công bố sẽ có thể thay thế được GPU Nvidia, bởi vì các ASIC này vẫn chưa đủ mạnh để cạnh tranh với những gì mà Nvidia mang lại.

Với việc công ty tiếp tục tập trung vào việc cung cấp các sản phẩm mới và cải tiến hiệu suất, Huang kết thúc bài phát biểu của mình bằng câu hỏi: "Bạn sẽ làm gì với 100 tỷ đô la?" - một lời kêu gọi đầu tư mạnh mẽ vào các hệ thống AI và điện toán đám mây sử dụng công nghệ tiên tiến của Nvidia.