.jpg "Phát minh mô hình AI giúp thiết kế các loại kháng sinh mới chống siêu vi khuẩn")
Gửi bình luận
Nvidia đạt được vốn hóa thị trường 2.200 tỉ USD nhờ bán chip trí tuệ nhân tạo (AI) cho các nhà phát triển AI tạo sinh, từ các công ty khởi nghiệp đến Microsoft, OpenAI, Meta Platforms và Google.
Điều quan trọng nhất với phần cứng Nvidia là mã máy tính có giá trị gần 20 năm của công ty. Điều này khiến việc cạnh tranh với Nvidia gần như không thể. Hơn 4 triệu nhà phát triển toàn cầu dựa vào nền tảng phần mềm CUDA của Nvidia để xây dựng AI và các ứng dụng khác.
Giờ đây, liên minh các hãng công nghệ gồm Qualcomm, Google và Intel có kế hoạch phá vỡ sự thống trị của Nvidia bằng cách tấn công vào vũ khí bí mật của công ty này: Phần mềm giữ chân các nhà phát triển gắn liền với chip Nvidia. Họ là một phần của một nhóm các nhà tài chính và công ty ngày càng tăng đang muốn phá vỡ sự thống trị của Nvidia trong lĩnh vực AI.
Vinesh Sukumar, người đứng đầu bộ phận AI và học máy của Qualcomm, nói trong một cuộc phỏng vấn với Reuters: “Chúng tôi thực sự đang chỉ cho các nhà phát triển cách chuyển ra khỏi nền tảng Nvidia”.
Bắt đầu với một công nghệ do Intel phát triển mang tên OneAPI, UXL Foundation (liên minh các hãng công nghệ) có kế hoạch xây dựng một bộ phần mềm và công cụ có thể hỗ trợ nhiều loại chip tăng tốc AI khác nhau, theo Reuters. Dự án nguồn mở nhằm mục đích làm cho mã máy tính có thể chạy trên bất kỳ máy nào, bất kể chip và phần cứng nào cung cấp sức mạnh cho nó.
“Đây là vấn đề cụ thể, trong bối cảnh các khung học máy, làm thế nào chúng ta tạo ra một hệ sinh thái mở, thúc đẩy năng suất và sự lựa chọn trong phần cứng”, Bill Hugo, Giám đốc và kỹ thuật viên trưởng về điện toán hiệu năng cao của Google, nói với Reuters trong một cuộc phỏng vấn. Bill Hugo cho biết Google là một trong những thành viên sáng lập của UXL Foundation và giúp xác định hướng kỹ thuật của dự án.
Học máy là một lĩnh vực trong AI tập trung vào việc phát triển các thuật toán và mô hình máy tính có khả năng học hỏi từ dữ liệu và cải thiện hiệu suất của chúng theo thời gian mà không cần lập trình cụ thể. Các hệ thống học máy có khả năng tự động tìm hiểu và áp dụng kiến thức từ dữ liệu để thực hiện các nhiệm vụ cụ thể như phân loại, dự đoán, nhận dạng mẫu và tối ưu hóa quyết định.
Những ứng dụng của học máy rất đa dạng như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thị giác máy tính, xe tự hành, dự đoán thời tiết, quản lý dữ liệu lớn...
Học máy đã có sự tiến bộ đáng kể trong thập kỷ gần đây, nhờ sự phát triển của các mô hình học sâu và khả năng xử lý dữ liệu lớn (big data), mang lại nhiều cơ hội và tiềm năng giải quyết các vấn đề phức tạp và cải thiện hiệu suất trong nhiều lĩnh vực khác nhau.
Ban chỉ đạo kỹ thuật của UXL Foundation đang chuẩn bị xác định các thông số kỹ thuật trong nửa đầu năm 2024. Các kỹ sư có kế hoạch tinh chỉnh những chi tiết kỹ thuật đến trạng thái “hoàn thiện” vào cuối năm nay. Các lãnh đạo UXL Foundation nhấn mạnh sự cần thiết phải xây dựng một nền tảng vững chắc để bao gồm các đóng góp từ nhiều công ty, đồng thời có thể triển khai trên bất kỳ chip hoặc phần cứng nào.
Không chỉ giới hạn ở các công ty tham gia ban đầu, UXL Foundation sẽ lôi kéo các hãng điện toán đám mây như Amazon và Azure của Microsoft cũng như các nhà sản xuất chip khác.
Kể từ khi ra mắt vào tháng 9.2023, UXL Foundation đã bắt đầu nhận được sự đóng góp kỹ thuật từ các bên thứ ba, gồm các thành viên tổ chức và những người bên ngoài quan tâm đến việc sử dụng công nghệ nguồn mở. OneAPI của Intel đã có thể sử dụng được và bước thứ hai là tạo ra một mô hình lập trình tiêu chuẩn về điện toán được thiết kế cho AI.
UXL Foundation có kế hoạch dồn nguồn lực của mình vào việc giải quyết các vấn đề điện toán cấp bách nhất do một số nhà sản xuất chip thống trị, chẳng hạn như các ứng dụng AI mới nhất và những ứng dụng điện toán hiệu năng cao. Những kế hoạch ban đầu đó phục vụ cho mục tiêu dài hạn hơn của tổ chức là thu hút được một lượng lớn các nhà phát triển quan trọng sử dụng nền tảng của mình.
Cuối cùng, UXL Foundation hướng đến việc hỗ trợ cả phần cứng và mã của Nvidia trong tương lai.
Khi được hỏi về các nỗ lực phát triển phần mềm mã nguồn mở và đầu tư mạo hiểm nhằm phá vỡ sự thống trị của Nvidia trong lĩnh vực AI, Ian Buck (Phó chủ tịch phụ trách điện toán tăng tốc tại Nvidia) tuyên bố: “Thế giới đang ngày càng tăng tốc. Những ý tưởng mới về điện toán tăng tốc đang đến từ khắp hệ sinh thái, điều đó sẽ giúp thúc đẩy AI và phạm vi mà điện toán tăng tốc có thể đạt được".
93 nỗ lực riêng biệt
Các kế hoạch từ UXL Foundation là một trong nhiều nỗ lực nhằm giảm bớt sự phụ thuộc vào phần mềm của Nvidia trong lĩnh vực AI. Theo dữ liệu tùy chỉnh do hãng PitchBook tổng hợp theo yêu cầu của Reuters, các nhà tài trợ mạo hiểm và doanh nghiệp đã rót hơn 4 tỉ USD vào 93 nỗ lực riêng biệt.
Mối quan tâm đến việc lật đổ Nvidia thông qua lỗ hổng tiềm tàng trong phần mềm đã tăng lên trong năm 2023 và các công ty khởi nghiệp nhắm vào vị trí dẫn đầu của hãng chip lớn nhất thế giới này đã huy động được hơn 2 tỉ USD vào năm 2023 so với 580 triệu USD của năm trước, theo dữ liệu từ PitchBook.
Thành công của đội ngũ Nvidia về xử lý dữ liệu AI là thành tựu mà rất ít công ty khởi nghiệp có thể đạt được. CUDA trên lý thuyết là một phần mềm hấp dẫn vì có đầy đủ tính năng và liên tục phát triển nhờ sự đóng góp từ chính Nvidia và cộng đồng nhà phát triển.
“Nhưng đó không phải là điều thực sự quan trọng. Điều quan trọng là nhiều người đã sử dụng CUDA được 15 năm và họ xây dựng mã xung quanh nó”, Jay Goldberg, Giám đốc điều hành của công ty tư vấn tài chính và chiến lược D2D Advisory, nhận xét.
