Tại sao Nvidia đột nhiên ủng hộ mã nguồn mở? Tôi đã hiểu được toan tính của Jensen Huang!

Huang Renxun vừa kiên quyết giữ vững hệ sinh thái CUDA, vừa mạnh mẽ kêu gọi cho mã nguồn mở – điều này có vẻ mâu thuẫn, nhưng thực chất, đây có lẽ là nước cờ kinh doanh tinh tế nhất của Nvidia trong vài năm qua.

Ngày 11 tháng 8, The Information đưa tin, Nvidia đang phát triển mô hình AI mã nguồn mở Nemotron 4, với phiên bản flagship hướng tới quy mô tham số ít nhất 1 triệu tỷ, gấp đôi so với Nemotron 3 Ultra ra mắt vào tháng 6.

Đồng thời, cam kết dịch vụ đám mây nhiều năm của Nvidia đã tăng lên 28 tỷ USD, gần gấp ba lần so với một năm trước.

Một công ty bán GPU, tại sao lại đầu tư mạnh vào việc phát triển các mô hình AI miễn phí?

Câu trả lời thực ra rất đơn giản:

Mô hình mã nguồn mở càng trở nên phổ biến, nhu cầu thị trường về sức mạnh AI càng lớn, mà nhà cung cấp GPU lớn nhất chính là Nvidia.

Biến AI từ công cụ của một số ông lớn thành cơ sở hạ tầng toàn cầu

Hiện tại, các mô hình AI đóng, như dải sản phẩm GPT của OpenAI, phần lớn các năng lực cốt lõi đều nằm trong tay một số ít công ty.

Doanh nghiệp bình thường muốn sử dụng mô hình hàng đầu, thường phải gọi API thông qua dịch vụ đám mây, nhu cầu tính toán tập trung cao độ vào OpenAI, Microsoft, Google và các nền tảng lớn.

Nhưng với mô hình mã nguồn mở hoàn toàn khác. Doanh nghiệp, lập trình viên thậm chí cả các cơ quan chính phủ đều có thể tải mô hình, tùy chỉnh theo nhu cầu riêng rồi triển khai lên máy chủ hoặc môi trường đám mây của mình. Mỗi lần triển khai độc lập, đều đồng nghĩa với nhu cầu sức mạnh tính toán mới.

Còn lõi trung tâm của sức mạnh tính toán AI, chính là GPU.

Phó chủ tịch Nvidia phụ trách AI sáng tạo Kari Briski từng chia sẻ, Nvidia đầu tư vào Nemotron vì tin rằng tương lai, mọi doanh nghiệp, mọi quốc gia đều cần có mô hình mã nguồn mở tiên tiến dễ tiếp cận hơn.

Nói một cách bình dân:

Hạ thấp rào cản sử dụng AI, giúp nhiều người bước vào kỷ nguyên AI, qua đó thúc đẩy nhu cầu mua sức mạnh tính toán.

Nước cờ này của Nvidia có mấy mục tiêu then chốt

Thứ nhất, mở rộng phạm vi khách hàng từ các ông lớn ra toàn bộ thị trường

Những năm qua, khách hàng lớn nhất của chip AI Nvidia chủ yếu tập trung ở một số ông lớn như Microsoft, OpenAI, Google, Amazon. Dù các công ty này mua GPU rất lớn, nhưng đồng thời cũng tự phát triển chip AI của riêng mình.

Nếu trong tương lai, ứng dụng AI phát triển mạnh từ một vài hãng mô hình sang nhiều doanh nghiệp, thì nhu cầu tính toán cũng sẽ mở rộng từ một số khách hàng siêu lớn ra vô số doanh nghiệp, startup và tổ chức.

Với Nvidia, điều này đồng nghĩa với nền khách hàng rộng lớn hơn.

Thứ hai, bản thân mô hình miễn phí chính là công cụ bán GPU tốt nhất

Nemotron là mã nguồn mở, doanh nghiệp tải mô hình về dùng không mất phí.

Nhưng để mô hình chạy được thì vẫn cần sức mạnh phần cứng.

Tháng 7 năm nay, Huang Renxun từng trả lời phỏng vấn rằng:

“AI miễn phí tốt cho phần cứng, AI miễn phí tốt cho chip.”

Câu này đã chỉ ra logic của Nvidia:

Phần mềm miễn phí, nhưng chạy phần mềm thì phải có phần cứng.

Mô hình phổ biến rộng đến đâu, nhu cầu GPU tăng tới đó.

Thứ ba, thông qua hệ sinh thái mã nguồn mở để thách thức các công ty mô hình đóng

Mô hình mã nguồn mở chi phí thấp, triển khai linh hoạt, đang dần trở thành lựa chọn quan trọng cho ứng dụng AI trong doanh nghiệp. Điều này có thể khiến vị thế của các công ty mô hình đóng như OpenAI, Anthropic thay đổi.

Nvidia vừa bán GPU cho các công ty này, vừa thông qua hệ sinh thái mã nguồn mở mở rộng ảnh hưởng của mình.

Đồng thời, Nvidia cũng đầu tư vào các công ty AI như Reflection AI, Thinking Machines Lab. Hiện họ tự tung ra Nemotron, thực chất là tiếp tục mở rộng dấu ấn ở lĩnh vực phần mềm AI.

Do đó, Nvidia sáng lập “Liên minh Nemotron”, thu hút Reflection, Cursor, Mistral… cùng các nhà phát triển, công ty tham gia.

Nói đơn giản:

Không dễ chiến thắng đối thủ, vậy hãy kéo họ vào hệ sinh thái của mình.

Thứ tư, cũng là quan trọng nhất: Tiếp tục củng cố hào lũy CUDA

Nhiều người chú ý tới lợi thế phần cứng của Nvidia, nhưng thực ra thứ quyết định năng lực cạnh tranh lâu dài lại chính là hệ sinh thái CUDA. GPU chỉ là cửa vào. Hàng loạt lập trình viên, doanh nghiệp và tổ chức nghiên cứu lâu dài phát triển ứng dụng AI dựa trên CUDA, hình thành chi phí chuyển đổi rất lớn.

Vì thế, chiến lược của Nvidia rất rõ ràng:

Mô hình có thể mã nguồn mở, nhưng hệ sinh thái phải nằm trong tay mình.

Mã nguồn mở là mô hình, nhưng điều củng cố là CUDA.

Nvidia đang bước vào vị trí phức tạp hơn

Tuy nhiên, Nemotron cũng làm phát sinh một vấn đề mới:

Nvidia trên một góc độ nào đó đang cạnh tranh với chính khách hàng của mình.

OpenAI là một trong những khách hàng GPU lớn nhất của Nvidia, Nvidia thậm chí còn đầu tư vào OpenAI. Nhưng Nemotron định vị bản chất là giảm chi phí AI mô hình cho doanh nghiệp, đồng thời thách thức thị phần mô hình đóng.

Điều này nghĩa là tương lai Nvidia có thể vừa đóng hai vai trò:

Một mặt là nhà cung cấp cho các công ty AI; mặt khác, cũng trở thành thành viên tham gia trong hệ sinh thái AI.

Đây là con đường cần cân nhắc rất kỹ càng.

28 tỷ USD đầu tư dịch vụ đám mây, đặt cược nhu cầu sức mạnh tính toán tương lai

Đến tháng 4 năm nay, cam kết dịch vụ đám mây nhiều năm của Nvidia đã lên 28 tỷ USD, thời hạn hợp đồng kéo dài tới đầu năm 2031.

Một phần sức mạnh tính toán trong số đó sẽ dành cho huấn luyện mô hình như Nemotron.

Xét về tài chính, bản thân mô hình mã nguồn mở sẽ không trực tiếp tạo ra doanh thu khổng lồ.

Nhưng nếu nó có thể thúc đẩy nhiều doanh nghiệp hơn triển khai AI, thì nhu cầu GPU phía sau có thể vượt rất xa giá trị mô hình.

Nói thẳng ra:

Mô hình miễn phí là cửa vào, còn GPU mới là nguồn thu thực sự.

Nvidia không nhất thiết phải khiến Nemotron trở thành mô hình mạnh nhất thế giới.

Điều họ thực sự muốn thấy là:

Bất kể mô hình nào thắng cuộc, đều cần dùng rất nhiều GPU của Nvidia để vận hành.

Nhìn lại kế hoạch huy động 500 tỷ USD đầu tư sức mạnh tính toán ngày hôm qua

Ngày 10 tháng 8, Nvidia thông báo hợp tác với Apollo Global Management, Blackstone, BlackRock, Brookfield, Goldman Sachs và KKR cùng các ông lớn của phố Wall, thành lập nền tảng tài trợ sức mạnh tính toán mới.

Mục tiêu là trong dài hạn huy động hơn 500 tỷ USD vốn từ bên thứ ba.

Giải thích đơn giản:

Doanh nghiệp muốn mua GPU sau này, không nhất thiết phải thanh toán một lần hàng tỷ USD, mà có thể nhận được sức mạnh tính toán thông qua vây vốn, thuê trả góp.

Trước đây một công ty AI xây dựng trung tâm dữ liệu có thể phải đầu tư hàng chục, hàng trăm tỷ USD. Nay, các tổ chức tài chính sẽ mua thiết bị rồi cho thuê lại khách hàng, khách hàng trả tiền dài hạn để sử dụng sức mạnh tính toán.

CEO BlackRock Larry Fink còn ví điều này như quá trình tài chính hóa nhà đất trước kia.

Huang Renxun cũng khẳng định, đây là lần đầu tiên hạ tầng công nghệ được biến thành loại tài sản có thể đầu tư quy mô lớn.

Lõi chiến lược: Định nghĩa lại giá trị của GPU

Trước đây GPU bị xem là phần cứng công nghệ.

Nhưng Nvidia muốn thị trường nhìn thấy:

GPU ngày càng giống một loại tài sản hạ tầng thiết yếu.

Bởi vì trong kỷ nguyên AI tương lai, sức mạnh tính toán sẽ là nguồn lực vận hành thiết yếu như điện hay internet đối với doanh nghiệp.

Do đó:

• Nemotron mã nguồn mở chịu trách nhiệm tạo nhiều nhu cầu AI hơn.
• Nền tảng tài trợ 500 tỷ USD giúp hạ thấp rào cản mua sức mạnh tính toán.
• Hệ sinh thái CUDA đảm bảo lợi thế cạnh tranh lâu dài.

Ba nhánh này hợp lại, tạo thành chiến lược hạ tầng AI của Nvidia trong tương lai.

Dĩ nhiên, thị trường cũng có nhiều nghi ngờ.

Sau khi Nvidia công bố nền tảng tài trợ, giá cổ phiếu cùng ngày giảm 2,86%, hợp đồng hoán đổi rủi ro tín dụng (CDS) kỳ hạn 5 năm tăng vọt lên 77,215 điểm cơ bản, ghi nhận mức tăng trong ngày lớn nhất hai tuần.

Nhà đầu tư chủ yếu lo ngại ba vấn đề.

Thứ nhất, liệu có rủi ro “tài trợ vòng lặp” không?

Bên phản biện cho rằng Nvidia hỗ trợ khách hàng vay vốn, xong khách hàng lại dùng tiền đó mua GPU Nvidia, tạo thành vòng tròn tài trợ khép kín.

Thứ hai, Nvidia liệu có xung đột lợi ích với khách hàng không?

Vừa bán chip cho OpenAI cùng các công ty, vừa cạnh tranh phần mềm thông qua mô hình mã nguồn mở.

Thứ ba, lợi suất đầu tư AI có đủ lớn so với quy mô tài trợ hay không?

Hiện tổng vốn đầu tư của các tập đoàn công nghệ thế giới đã lên tới hàng trăm tỷ USD, nhưng doanh thu từ ứng dụng AI vẫn ở giai đoạn rất sớm.

Nếu sau này tốc độ tăng trưởng nhu cầu AI thấp hơn dự đoán, rủi ro có thể lan truyền sang cả chuỗi ngành và hệ thống tài chính.

Trang tin đầu tư chứng khoán Mỹ cho rằng:

Những gì Nvidia đang làm thực chất là thúc đẩy quá trình phổ cập hạ tầng AI thêm một bước.

• Nemotron mô hình mã nguồn mở, hạ thấp rào cản sử dụng AI.
• Nền tảng tài trợ 500 tỷ USD, hạ thấp rào cản xây dựng sức mạnh tính toán.
• Hệ sinh thái CUDA bảo đảm các ứng dụng AI tương lai vẫn vận hành trên nền tảng của Nvidia.

Trong ngắn hạn, các động thái này có thể khiến thị trường lo lắng về cạnh tranh và rủi ro tài trợ. Nhưng nhìn dài hạn, cược lớn của Huang Renxun là một xu thế to lớn hơn:

AI cuối cùng có thể sẽ giống điện và internet, trở thành hạ tầng cho mọi doanh nghiệp và quốc gia.

Và trong cuộc đua hạ tầng này, Nvidia hy vọng mình trở thành người cung cấp sức mạnh tính toán cơ bản.

• 28 tỷ USD đầu tư dịch vụ đám mây, là để mở rộng hệ sinh thái.
• Nền tảng tài trợ 500 tỷ USD, là để mở rộng thị trường.
• CUDA, là “hào lũy” chiến lược lâu dài thực sự của Nvidia.