Khó khăn của AMD: Chậm chân trong khi nhu cầu về làm mát đang gia tăng trong lĩnh vực AI

Về doanh thu, quy mô của AMD (NASDAQ:AMD) chỉ khoảng 1/5 so với Nvidia. Tuy nhiên, với sự mở rộng của thị trường trí tuệ nhân tạo (AI), AMD có khả năng giành lấy thị phần từ tay Nvidia. Dù vậy, các nhà phân tích nghi ngờ rằng nỗ lực của AMD có phải là quá muộn màng không, vì có dấu hiệu cho thấy nhu cầu về tính toán AI có thể sẽ giảm tốc. Ngay cả khi AMD có thể cạnh tranh được với công nghệ của Nvidia, việc cân nhắc đến việc Nvidia đã có sẵn thị phần trong tâm trí các nhà phát triển, công ty này có thể không kịp giữ vững tính cạnh tranh.

Thị trường trí tuệ nhân tạo hiện đang trải qua sự suy giảm rõ rệt. Do cầu giảm và cung tăng, giá H100 đã sụt giảm mạnh. Khi các mô hình và phần mềm của chúng trở nên hiệu quả hơn và sử dụng tỷ lệ cao hơn công suất GPU từng bị lãng phí, giá tính toán tự nhiên sẽ giảm. Xu hướng giảm giá lâu dài có nghĩa là các khách hàng ít có khả năng ký kết hợp đồng nhiều năm, mà thay vào đó phụ thuộc vào giá cả theo nhu cầu hoặc giá giao ngay.

Chứng khoán Nvidia cũng giảm do tin tức về lợi nhuận. DeepSeek cho thấy các mô hình mã nguồn mở có tiềm năng cạnh tranh ngang bằng với các mô hình mã nguồn đóng, và giá cổ phiếu của Nvidia vì thế cũng giảm.

Chúng tôi hiểu rằng điều này cho thấy khoảng cách giữa các mô hình mã nguồn mở và mã nguồn đóng đang dần thu hẹp, từ 3 năm xuống chỉ còn khoảng 18 tháng hoặc ít hơn. Điều này có nghĩa là chu kỳ giao hàng của các công ty AI hàng đầu không còn dài, khả năng của họ để tiếp tục tính phí cao cho những mô hình mới nhất sẽ không bền vững. Điều này sẽ dẫn đến việc cuộc đua AI cuối cùng sẽ chậm lại, làm giảm nhu cầu đối với các chip hàng đầu của Nvidia, xoá bỏ các điểm nghẽn, và gây sức ép giảm giá cho các nhà cung cấp GPU. Hơn nữa, sự hiện diện ngày càng mở rộng của AMD, Apple và các chip quy mô lớn như Trainium và Inferentia của Amazon như những nền tảng tính toán thay thế, làm cho tương lai trở nên khó khăn hơn (Nguồn: bài viết của tác giả trên CoreWeave).

Cổ phiếu Nvidia đang thiếu sự tăng trưởng mà họ từng trải qua, lần cuối cùng tăng trưởng rõ nét là vào tháng 5 năm 2024.

Cơn sốt trí tuệ nhân tạo bắt đầu bùng nổ vào tháng 11 năm 2022 khi ChatGPT được ra mắt. Chúng ta đã ở trong cơn sốt này khoảng 2,5 năm, nhưng AMD vẫn chưa đạt được thành tựu nào trong lĩnh vực AI. Thị trường tổng thể trong lĩnh vực AI đang mất đà.

Điều này không có nghĩa là cuộc cách mạng AI đã kết thúc. Một số trường hợp sử dụng cụ thể đang nổi lên, chẳng hạn như Cursor với các chức năng lập trình.

Tuy nhiên, cần lưu ý rằng lập trình luôn là một trường hợp sử dụng có nhu cầu thấp, như đã thấy với GitHub Copilot. Các trường hợp sử dụng doanh nghiệp như dịch vụ khách hàng và chatbot cũng tương tự, sử dụng sự kết hợp của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM), công cụ đánh giá/giám sát và RAG. Những trường hợp sử dụng này sẽ ngày càng trở nên tốt hơn, nhưng mặc dù có nhiều vốn đầu tư vào lĩnh vực AI, chúng ta vẫn khó có thể thấy sự xuất hiện của các trường hợp sử dụng mới.

Dữ liệu từ PitchBook cho thấy, năm ngoái, khoản đầu tư vào các công ty khởi nghiệp về AI và máy học chiếm 35,7% tổng giá trị các giao dịch đầu tư mạo hiểm trên toàn cầu. Tại Bắc Mỹ, lĩnh vực này gần như chiếm một nửa tổng số vốn đầu tư mạo hiểm. Trên toàn cầu, đầu tư vào các công ty khởi nghiệp AI và máy học đã tăng trưởng hơn 50%, đạt 131,5 tỷ USD (Nguồn: Pitchbook).

Phần lớn vốn tư nhân đã đầu tư vào những lĩnh vực rất hẹp, chẳng hạn như tính toán giải thích được, định tuyến mô hình và tăng tốc phần cứng dựa trên thuật toán. Sương mù chiến tranh ban đầu của AI khiến cho các nghiên cứu học thuật từ các trường đại học nhìn có vẻ như đang có tiềm năng lớn. Nhưng chúng ta cũng đã bắt đầu thấy những người chơi lớn hơn âm thầm tiến vào các công nghệ đổi mới của các công ty khởi nghiệp, chẳng hạn như bộ định tuyến mô hình của AWS và đại lý tiêu dùng của Alexa. Các công ty khởi nghiệp được cấp vốn dồi dào (như Cursor) cũng đang thực hiện các giải pháp hẹp như bộ nhớ đệm và giải mã phỏng đoán theo nhu cầu của chính họ, vì những nhà phát triển công nghệ nguyên bản nhận ra rằng rào cản của họ thật nhỏ nhoi và dễ bị xâm phạm bởi những người tham gia lớn hơn và có vốn nhiều hơn.

Nhưng vấn đề cốt lõi là, khi những công ty khởi nghiệp này tập trung vào những lĩnh vực cụ thể bắt đầu đóng cửa, nhu cầu của họ về GPU mạnh mẽ sẽ bắt đầu giảm, và từ đó ảnh hưởng đến nhu cầu tổng thể. Thêm vào đó, các công ty quy mô lớn đang tạo ra các chip tùy chỉnh nhằm giảm chi phí cho các khối lượng công việc của riêng họ. Những yếu tố này, kết hợp lại, vẽ ra một tương lai khó khăn cho AMD. Sự hưng phấn của trí tuệ nhân tạo ở Silicon Valley bắt đầu phai nhạt, và chúng tôi dự đoán điều này sẽ nhanh chóng lan rộng ra thị trường công khai.

AMD hiện có công cụ phần mềm cho phép di chuyển các mô hình giữa CUDA của Nvidia và ROCm của AMD. Việc di chuyển là dễ dàng, nhưng tối ưu hóa là rất khó. Giống như việc một nghệ sĩ piano chơi guitar, mô hình có thể chạy được, nhưng không thể tối đa hóa các lợi thế độc đáo của AMDGPU, chẳng hạn như dung lượng HBM, băng thông và số lượng xử lý song song gần gấp 3 lần so với H100 của Nvidia.

Vấn đề là hầu hết các công ty dựa vào AMD phải đầu tư rất nhiều công sức để vận hành hiệu quả AMDGPU. Sẽ có một mức độ tùy chỉnh tối ưu hóa nào đó được dự đoán, đặc biệt là vì các công ty khởi nghiệp khác nhau (nhà cung cấp mô hình cơ sở và người tham gia theo chiều dọc) sử dụng các mô hình khác nhau (âm thanh và hình ảnh), có các yêu cầu ưu tiên khác nhau (số token mỗi giây và thời gian đến token đầu tiên). Tuy nhiên, khi cần phải thực hiện tối ưu hóa quá mức, điều này sẽ trở thành một vấn đề, dẫn đến việc các công ty không muốn chia sẻ các bài học và quy trình thực hiện của họ.

Nvidia đã giải quyết vấn đề này, vì có rất nhiều nhà phát triển sẵn sàng đóng góp miễn phí cho phần mềm của họ, chẳng hạn như FlashAttention của Đại học Stanford và vLLM của Đại học California, Berkeley. Hiện tại, AMD thiếu cộng đồng nhà phát triển như vậy, điều này mang lại cho Nvidia một lợi thế cạnh tranh quan trọng và buộc các nhà phát triển sử dụng phần cứng AMD phải tốn nhiều nguồn lực hơn để đạt được hiệu suất tương tự.

Xét rằng Nvidia sẽ không ngồi yên, AMD sẽ phải đối mặt với một cuộc chiến gian nan. Nvidia vẫn giữ được quy mô kinh tế đáng kể và chi phí chuyển đổi, điều này khiến AMD gần như không thể cạnh tranh hiệu quả.

AMD là một công ty khỏe mạnh. Kể từ khi thực hiện các thương vụ mua lại lớn vào đầu những năm 2020, tình hình tài chính của họ đã được cải thiện ổn định. Thông qua việc mua lại các công ty như Xilinx và Pensado trong những năm qua, AMD đã tìm thấy các nguồn thu nhập mới trong FPGA và DPU. Sự tích hợp sau sáp nhập dường như đang diễn ra suôn sẻ và tỷ suất lợi nhuận cũng đang tăng lên. Tuy nhiên, do sự chậm trễ trong sự chú ý của các nhà phát triển và sự suy giảm trong thị trường trí tuệ nhân tạo, nguồn thu nhập chính mà công ty dự kiến đang cho thấy dấu hiệu suy yếu. Việc IPO ảm đạm của CoreWeave đã dự báo tốt cho số phận của những người tham gia trong lĩnh vực AI.