Sự thật về cuộc chiến chip AI: Khả năng tính toán mới là yếu tố quyết định, ai sẽ là người chiến thắng cuối cùng?

Mọi người đều tập trung vào việc cạnh tranh GPU, nhưng những người trong ngành đều biết - nút thắt thực sự không nằm ở chip, mà là Khả năng tính toán.

Tình hình rất rõ ràng: GPU của Nvidia hiện đang dẫn đầu, AMD và Broadcom đang giúp các doanh nghiệp sản xuất chip tự nghiên cứu. Nhưng khi AI chuyển từ giai đoạn huấn luyện (chi phí một lần) sang giai đoạn suy luận (chi phí liên tục), ai có thể giảm tiêu thụ năng lượng và chi phí, người đó sẽ chiến thắng.

Lợi thế của Alphabet nằm ở đây: Hơn mười năm nghiên cứu và phát triển TPU (Bộ xử lý tensor), đã đến thế hệ thứ 7, được tối ưu hóa đặc biệt cho khung TensorFlow của mình và Google Cloud. Điều quan trọng là - TPU tiết kiệm năng lượng hơn nhiều so với GPU. Khi nhu cầu suy diễn tăng vọt, sự khác biệt về tiêu thụ năng lượng này sẽ mang lại lợi thế chi phí khổng lồ.

Một chiêu độc hơn: Alphabet không bán TPU, chỉ coi nó như một quyền lợi của Google Cloud. Như vậy, người dùng muốn sử dụng TPU thì phải lên Google Cloud, Alphabet một mũi tên trúng hai đích - vừa bán Khả năng tính toán, vừa có thể sử dụng chip tự phát triển để giảm chi phí vận hành mô hình Gemini của mình.

So sánh với OpenAI và Perplexity vẫn đang tiêu tiền vào GPU, sự tích hợp dọc của Alphabet (chip + nền tảng đám mây + mô hình lớn + công cụ AI + mạng sợi quang) đã trở thành một con hào siêu lớn. Ngay cả Nvidia cũng đã vội vàng - nghe nói OpenAI đang thử nghiệm TPU, Nvidia nhanh chóng đầu tư vào OpenAI để cứu vãn.

Đáy: Đây không phải là một cuộc đua chip, mà là một cuộc đua xem hệ thống của ai tiết kiệm nhất. Từ góc độ này, vị trí của Alphabet khá vững chắc.