Google, TPU và cuộc thay đổi nền tảng của cuộc đua AI

Trong thập kỷ qua, mọi cuộc trò chuyện về cuộc đua AI gần như đều xoay quanh mô hình thuật toán , dữ liệu huấn luyện và các bước đột phá phần mềm.

Google lấy lại thế chủ động với TPU cho Gemini

Trong đó, GPU của Nvidia được xem như “động cơ vô hình” đứng sau mọi bước tiến của các hệ thống AI, từ tạo ảnh, nhận diện giọng nói đến chatbot. Tuy nhiên, sự ra đời của dòng chip TPU dành riêng cho Google Gemini đã thay đổi bức tranh.

Lần đầu tiên, tâm điểm chú ý dịch chuyển từ thuật toán sang phần cứng, từ khả năng mô hình hóa sang năng lực thiết kế chip và chiến lược hạ tầng tính toán. Đây không chỉ là cuộc cạnh tranh kỹ thuật, mà là sự định hình lại quyền lực trong tương lai AI khi các tập đoàn công nghệ bắt đầu nhận ra rằng lựa chọn phần cứng quyết định trực tiếp ai sẽ chi phối cuộc chơi.

TPU, GPU và khác biệt chiến lược trong nền tảng AI mới

GPU từng là câu chuyện thành công ngoạn mục của Nvidia. Dù ban đầu chip đồ họa được tạo ra nhằm xử lý hình ảnh và hoạt ảnh trong game , chúng lại vô tình sở hữu sức mạnh đặc biệt phù hợp với việc tính toán lặp lại trong huấn luyện AI. Sự đa năng, linh hoạt và tốc độ của GPU khiến ngành công nghệ mặc nhiên xem nó là tiêu chuẩn vàng. Trong nhiều năm, mô hình AI nào cũng dựa trên GPU, nhà cung cấp dịch vụ đám mây nào cũng xoay quanh GPU và mọi chiến lược hạ tầng đều tính đến nguồn cung GPU.

Thế nhưng khi các mô hình AI trở nên lớn đến mức khó tưởng tượng, những giới hạn của GPU bắt đầu bộc lộ. Việc mở rộng mô hình không chỉ đòi hỏi nhiều chip hơn mà còn yêu cầu sự phối hợp đồng bộ giữa hàng nghìn thiết bị. Đồng thời, chi phí năng lượng, tốc độ kết nối và mức độ tối ưu hóa bài toán huấn luyện trở thành yếu tố sống còn. GPU được thiết kế để xử lý mọi loại tác vụ, nhưng chính tính linh hoạt ấy lại khiến chúng không hoàn toàn tối ưu cho những loại phép toán đặc biệt trong huấn luyện mô hình ngôn ngữ lớn.

Ở đây, TPU của Google xuất hiện như một lựa chọn khác. Nếu GPU giống một con dao đa năng, TPU là công cụ chuyên dụng. TPU được tạo ra để xử lý những phép toán đặc thù của AI, đặc biệt là nhân ma trận và các phép tính lặp đi lặp lại trong huấn luyện mô hình. Khi phần cứng được sinh ra để phục vụ một mục tiêu duy nhất, khả năng tối ưu hóa trở thành điểm mạnh.

Những đánh giá độc lập cho thấy TPU v5p có thể vượt GPU cao cấp trong các tác vụ được “đo ni đóng giày” cho hệ sinh thái của Google. Điều này chứng minh rằng hiệu suất không chỉ phụ thuộc vào tốc độ chip, mà còn vào mức độ tương thích giữa thiết kế phần cứng, kiến trúc mô hình và phần mềm tối ưu hóa.

TPU cũng thay đổi cách các nhóm nghiên cứu hoạt động. Tốc độ thử nghiệm nhanh hơn nghĩa là các ý tưởng được xác thực trong thời gian ngắn, mô hình được tinh chỉnh liên tục. Trong môi trường cạnh tranh của AI, nơi thời gian thử nghiệm quyết định ai có thể tung ra sản phẩm trước, đây là lợi thế rất lớn. TPU giảm độ trễ giữa ý tưởng và kết quả, tạo ra chu kỳ sáng tạo nhanh hơn. Khi phần cứng và phần mềm hòa hợp, quá trình nghiên cứu trở nên tự nhiên thay vì bị cưỡng ép bởi giới hạn công nghệ.

Không chỉ hiệu suất, vấn đề chi phí cũng trở nên đáng kể. Huấn luyện một mô hình AI hàng đầu có thể tiêu tốn hàng trăm triệu USD, thậm chí hơn. Nếu phụ thuộc hoàn toàn vào GPU, các công ty sẽ phải đối mặt với chi phí vận hành khổng lồ và sự cạnh tranh gay gắt trong thị trường chip vốn đang khan hiếm.

Google, bằng cách phát triển phần cứng riêng, đã dành quyền kiểm soát trực tiếp giá thành, khả năng phân phối và chiến lược dài hạn. Việc Meta cân nhắc ký hợp đồng hàng tỷ USD để sử dụng TPU của Google cho thấy rõ rằng ngay cả những ông lớn từng phụ thuộc vào Nvidia cũng đang tìm lối đi mới.

Sự quan tâm từ Meta, một trong những khách hàng GPU lớn nhất thế giới , gửi đi thông điệp rõ ràng: dựa vào một nhà cung cấp duy nhất tiềm ẩn nhiều rủi ro chiến lược. Một khi nhà cung cấp gặp vấn đề về sản xuất, định giá hay chuỗi cung ứng, toàn bộ kế hoạch AI của doanh nghiệp có thể bị ảnh hưởng. Với TPU, Google đưa ra một con đường khác: giảm phụ thuộc vào GPU, chủ động về năng lực tính toán và tạo ra “nền công nghiệp AI có chủ quyền” theo đúng nghĩa.

Cuộc chơi thay đổi: vị thế Nvidia, vai trò Google và tương lai phân mảnh chip AI

Sự chuyển động về phần cứng AI không chỉ có ý nghĩa kỹ thuật mà còn có tác động tài chính tức thời. Tin Google đẩy mạnh TPU đã khiến giá cổ phiếu Nvidia giảm. Thị trường hiểu rằng nếu các nhà cung cấp đám mây lớn lựa chọn chiến lược đa nguồn, Nvidia sẽ mất đi độc quyền trên mảng chip AI.

Điều này không có nghĩa GPU sẽ biến mất, bởi GPU vẫn là hệ sinh thái mạnh mẽ với nền tảng CUDA, hàng triệu kỹ sư đã quen với workflow của Nvidia cùng vô số thư viện và công cụ tối ưu được xây dựng suốt nhiều năm. Việc chuyển đổi toàn bộ hệ thống từ GPU sang TPU không hề đơn giản, nhất là với những tổ chức đã đầu tư quá sâu vào hạ tầng GPU.

Tuy nhiên, câu chuyện không còn chỉ đơn giản là chọn GPU hay TPU. Nó là sự chuyển dịch tư duy: từ “một dòng chip đáp ứng mọi nhu cầu” sang “mỗi nhu cầu cần một dòng chip chuyên dụng”. Khi quy mô mô hình tăng lên, khi chi phí điện toán chiếm tỷ trọng lớn hơn, khi tốc độ thử nghiệm phụ thuộc vào phần cứng, thì việc đầu tư chip chuyên dụng không còn là lựa chọn mà là chiến lược.

Điều đó mang lại một hệ quả quan trọng: thị trường phần cứng AI sẽ phân mảnh hơn. Nvidia vẫn giữ vai trò thống lĩnh, nhưng Google với TPU đã chứng minh rằng mô hình khác hoàn toàn có thể cạnh tranh.

Điều này mở đường cho nhiều nhà phát triển chip mới, từ các hãng công nghệ Trung Quốc xây dựng AI mô-đun cho đến các startup chip chuyên dụng đang xuất hiện tại Anh và Mỹ. Nếu trước đây việc phát triển chip AI như một lãnh địa độc quyền của một số ít doanh nghiệp, tương lai sẽ chứng kiến sự đa dạng hóa mạnh mẽ.

Một hướng đi tiềm năng là việc cung cấp TPU như dịch vụ thông qua nền tảng đám mây. Khi TPU trở nên dễ tiếp cận hơn, các nhóm nghiên cứu nhỏ hay startup AI có thể sử dụng phần cứng chuyên dụng mà trước đây chỉ Google mới sở hữu. Điều này tạo ra làn sóng đổi mới phân tán, khi khả năng huấn luyện mô hình nhanh hơn không chỉ nằm trong tay tập đoàn khổng lồ.

Sự thay đổi này vốn dĩ có tính cạnh tranh rất cao nhưng lại có lợi cho toàn hệ sinh thái. Khi không còn duy nhất một chiến lược phần cứng, các nhà cung cấp bắt buộc phải cải tiến liên tục, tối ưu giá thành và cải thiện trải nghiệm phát triển. Nvidia sẽ buộc phải chạy nhanh hơn. Google sẽ buộc phải mở rộng và chuẩn hóa nền tảng TPU. Những công ty khác sẽ có cơ hội chen chân bằng cách tập trung vào những phân khúc hẹp hơn. Người hưởng lợi cuối cùng sẽ là ngành AI nói chung.

Quan trọng hơn, sự dịch chuyển sang chip chuyên dụng nhấn mạnh một điều: tương lai của AI không còn nằm ở việc ai có mô hình lớn hơn, mà ở việc ai xây dựng nền tảng hạ tầng phù hợp và bền vững hơn. Khi việc tối ưu hóa không chỉ diễn ra trong kiến trúc mô hình mà còn trong kiến trúc chip, tốc độ tiến hóa của AI sẽ thay đổi. Những đột phá mới có thể không đến từ thuật toán, mà đến từ sự phối hợp giữa nhóm kỹ sư phần cứng và nhà nghiên cứu mô hình.

Việc Google đặt cược vào TPU cũng thể hiện bước ngoặt chiến lược của ngành công nghệ. Thế giới AI đang bước vào giai đoạn mà khả năng dẫn dắt không còn dựa vào độc quyền dữ liệu hay thuật toán, mà nằm ở việc làm chủ chuỗi giá trị từ phần cứng đến phần mềm. Nvidia vẫn mạnh, nhưng giờ đây họ không còn một mình trên đường đua. Cuộc cạnh tranh đã bắt đầu, âm thầm nhưng quyết liệt, và những quyết định về chip hôm nay sẽ quyết định cấu trúc quyền lực AI trong thập kỷ tới.