Nvidia và thị trường chip AI: Câu chuyện về sự thống trị/Nvidia and the AI Chip Market: A Story of Unparalleled Dominance

In the rapidly evolving realm of artificial intelligence (AI), Nvidia has emerged as the undisputed champion. Since the start of 2023, the chipmaker's shares have skyrocketed by nearly 450%, pushing its market valuation close to the $2 trillion mark.

Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển nhanh chóng, Nvidia đã nổi lên như một nhà vô địch không thể tranh cãi. Kể từ đầu năm 2023, cổ phiếu của nhà sản xuất chip này đã tăng vọt gần 450%, đẩy giá trị thị trường của công ty lên gần 2 nghìn tỷ USD.

This meteoric rise positions Nvidia as the third most valuable company in the United States, trailing only behind giants like Microsoft and Apple. The recent quarterly revenues of $22 billion, a substantial leap from $6 billion the previous year, underscore the firm's dominance.

Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) đang phát triển nhanh chóng, Nvidia đã nổi lên như một nhà vô địch không thể tranh cãi. Kể từ đầu năm 2023, cổ phiếu của nhà sản xuất chip này đã tăng vọt gần 450%, đẩy giá trị thị trường của công ty lên gần 2 nghìn tỷ USD.

With over 95% control of the specialist AI chip market, Nvidia is poised for sustained, explosive growth. But what sets Nvidia's chips apart in this competitive landscape?

Với hơn 95% thị phần chip AI chuyên dụng, Nvidia đang ở một vị thế tuyệt vời cho sự tăng trưởng bùng nổ và bền vững. Nhưng điều gì khiến chip của Nvidia trở nên khác biệt trong bối cảnh cạnh tranh này?

Originally crafted for video gaming, Nvidia's AI chips, or graphics processing units (GPUs), excel through parallel processing. This method divides computations into smaller segments, distributing them across numerous cores within the chip, significantly accelerating the processing speed.

Ban đầu được chế tạo cho trò chơi điện tử, chip AI hay đơn vị xử lý đồ họa (GPU) của Nvidia, hoạt động vượt trội nhờ xử lý song song. Phương pháp này chia các phép tính thành các phân đoạn nhỏ hơn, phân phối chúng trên nhiều nhân bên trong chip, tăng tốc độ xử lý đáng kể.

Such capability not only revolutionizes gaming graphics but has also found broader applications in cryptocurrency mining, autonomous vehicles, and, crucially, AI model training.

Khả năng như vậy không chỉ cách mạng hóa đồ họa trò chơi mà còn được ứng dụng rộng rãi hơn trong khai thác tiền điện tử, phương tiện tự hành và quan trọng nhất là huấn luyện mô hình AI.

Machine-learning algorithms, particularly those using artificial neural networks in deep learning, benefit immensely from parallel processing. Nvidia's GPUs, with their thousands of cores, are exceptionally adept at managing the extensive computations required for training these networks.

Các thuật toán máy học, đặc biệt là những thuật toán sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo trong học sâu, hưởng lợi rất nhiều từ xử lý song song. GPU của Nvidia, với hàng nghìn nhân, đặc biệt thành thạo trong việc quản lý các phép tính chuyên sâu cần thiết để huấn luyện các mạng này.

Recognizing this potential, Nvidia honed its focus on optimizing these accelerators for AI, achieving a thousand-fold increase in computational speed over a decade.

Nhận thấy tiềm năng này, Nvidia đã tập trung vào việc tối ưu hóa các bộ tăng tốc này cho AI, đạt được tốc độ tính toán tăng gấp nghìn lần trong hơn một thập kỷ.

Yet, Nvidia's value extends beyond the sheer speed of its chips. The company also excels in networking and software.

Tuy nhiên, giá trị của Nvidia còn vượt ra ngoài tốc độ tuyệt đối của các con chip. Công ty cũng xuất sắc trong mạng lưới và phần mềm.

The acquisition of Mellanox in 2019 for $7 billion enhanced Nvidia's ability to interconnect GPUs for augmented processing power, a critical need for data centers running large-scale AI models.

Việc mua lại Mellanox vào năm 2019 với giá 7 tỷ USD đã nâng cao khả năng kết nối GPU của Nvidia để tăng sức mạnh xử lý, một nhu cầu quan trọng đối với các trung tâm dữ liệu chạy các mô hình AI quy mô lớn.

Furthermore, Nvidia's CUDA platform has become the industry standard for developing and testing AI applications, allowing for precise performance tuning of its processors.

Hơn nữa, nền tảng CUDA của Nvidia đã trở thành tiêu chuẩn công nghiệp để phát triển và thử nghiệm các ứng dụng AI, cho phép tinh chỉnh hiệu suất chính xác bộ xử lý của hãng.

Despite Nvidia's dominance, the lucrative AI accelerator market, projected to reach $400 billion annually by 2027, has attracted numerous competitors.

Mặc dù Nvidia đang thống trị, thị trường bộ tăng tốc AI béo bở, dự kiến đạt 400 tỷ USD hàng năm vào năm 2027, đã thu hút rất nhiều đối thủ cạnh tranh.

Tech giants like Amazon and Alphabet, along with other chipmakers and startups, are all vying for a share of Nvidia's pie.

Những gã khổng lồ công nghệ như Amazon và Alphabet, cùng với các nhà sản xuất chip khác và các công ty khởi nghiệp, đều đang giành lấy một phần miếng bánh của Nvidia.

In December 2023, Advanced Micro Devices introduced a chip that purportedly doubles the power of Nvidia's top offering.

Vào tháng 12 năm 2023, Advanced Micro Devices đã giới thiệu một con chip được cho là mạnh gấp đôi so với sản phẩm hàng đầu của Nvidia.

However, surpassing Nvidia's trifecta of superior chips, networking capabilities, and software platform poses a formidable challenge.

Tuy nhiên, việc vượt qua bộ ba chip, mạng lưới và nền tảng phần mềm vượt trội của Nvidia là một thách thức đáng gờm.

Competitors must outperform Nvidia in all three aspects to dethrone the semiconductor titan—a daunting task that underscores the company's unparalleled position in the AI chip market.

Các đối thủ cạnh tranh phải vượt trội hơn Nvidia ở cả ba khía cạnh để soán ngôi ông lớn bán dẫn này. Đây là một nhiệm vụ khó khăn, càng làm nổi bật vị thế vô song của công ty trên thị trường chip AI.

FreFo Vocabulary:

• Trí tuệ nhân tạo (AI): Lĩnh vực khoa học máy tính tập trung vào việc phát triển các máy móc thông minh, có khả năng thực hiện các tác vụ thường đòi hỏi trí thông minh của con người. Ví dụ bao gồm nhận dạng hình ảnh, dịch ngôn ngữ và chơi trò chơi phức tạp.

• Đơn vị xử lý đồ họa (GPU): Một loại bộ vi xử lý chuyên dụng ban đầu được thiết kế để xử lý đồ họa trong các trò chơi điện tử. GPU có kiến trúc xử lý song song, khiến chúng trở nên lý tưởng cho các tác vụ đòi hỏi tính toán chuyên sâu, chẳng hạn như huấn luyện mô hình AI.

• Xử lý song song (Parallel Processing): Một kỹ thuật điện toán liên quan đến việc chia một tác vụ hoặc tính toán thành các phần nhỏ hơn và thực thi chúng đồng thời trên nhiều bộ xử lý (cores). Điều này có thể tăng tốc đáng kể các ứng dụng đòi hỏi nhiều tính toán.

• Nhân (Cores): Các "bộ não" riêng biệt bên trong bộ xử lý, chịu trách nhiệm thực hiện các lệnh. Các GPU thường có hàng nghìn nhân, cho phép chúng xử lý một lượng lớn dữ liệu cùng một lúc.

• Các thuật toán máy học (Machine Learning Algorithms): Một tập hợp các kỹ thuật thống kê cho phép máy tính "học" từ dữ liệu mà không cần lập trình rõ ràng. Các thuật toán này là nền tảng cho nhiều ứng dụng AI khác nhau.

• Mạng thần kinh nhân tạo (Artificial Neural Networks): Một loại thuật toán học máy được mô phỏng theo cấu trúc của não người. Chúng bao gồm các lớp nơ-ron được kết nối với nhau và được sử dụng rộng rãi trong các tác vụ AI như nhận dạng hình ảnh và xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

• Học sâu (Deep Learning): Một tập hợp con của machine learning liên quan đến việc sử dụng các mạng thần kinh nhân tạo lớn với nhiều lớp. Học sâu đã đạt được những bước tiến đáng kể trong nhiều lĩnh vực AI.

• Bộ tăng tốc AI (AI Accelerators): Các con chip chuyên dụng được thiết kế đặc biệt để tăng tốc các tác vụ học máy. GPU là một ví dụ điển hình của bộ tăng tốc AI.

• Nền tảng CUDA: Nền tảng phần mềm do Nvidia tạo ra giúp các nhà phát triển khai thác sức mạnh của GPU để tính toán với mục đích chung và các tác vụ AI.

• Kết nối mạng (Networking): Quá trình kết nối các thiết bị máy tính và cho phép chúng giao tiếp với nhau. Trong lĩnh vực AI, việc kết nối mạng hiệu quả là rất quan trọng để liên kết nhiều GPU với nhau trong các trung tâm dữ liệu, tăng sức mạnh xử lý.