Trước tuần này, câu chuyện nổi bật về Nvidia đã diễn ra như thế này: Trong vài năm đầu tiên của thời kỳ bùng nổ AI, Nvidia là nguồn duy nhất cung cấp GPU hiện đại, mang lại lợi nhuận khổng lồ khi ngành này mở rộng quy mô. Trong vài năm gần đây, các công ty siêu quy mô như Amazon và Google đã bắt đầu xây dựng chip của riêng họ và Nvidia không còn là trò chơi duy nhất trong thị trấn, khiến nhiều nhà đầu tư tự hỏi lợi thế của nó thực sự bền vững đến mức nào.
Đó là một câu chuyện hấp dẫn và hầu hết là sự thật. Sau khi tăng vốn hóa thị trường gấp 10 lần từ đầu năm 2023 đến giữa năm 2025, cổ phiếu Nvidia đã có quỹ đạo khiêm tốn hơn trong năm qua do lo ngại về sự cạnh tranh GPU.
Một câu chuyện mới đã hình thành kể từ báo cáo thu nhập của công ty vào thứ Tư và các nhà đầu tư bắt đầu nhận ra rằng lợi thế của Nvidia vượt xa GPU. Khi khả năng tính toán của AI phát triển lên quy mô gigawatt, việc điều phối ngày càng trở thành một nhiệm vụ phức tạp. Không có gì ngạc nhiên khi Nvidia đã xây dựng phần lớn phần cứng hiện đại cần thiết để xử lý nó, mang lại cho công ty lợi thế rất lớn trong các hệ thống xung quanh GPU ngay cả khi họ nhận thấy sự cạnh tranh ngày càng tăng trên chính GPU.
Đối với tất cả các cuộc thảo luận về điện toán như một mặt hàng, việc vận hành một trung tâm dữ liệu quy mô lớn với hiệu suất cao nhất vẫn cực kỳ khó khăn — và khi việc triển khai ngày càng lớn hơn, thách thức đó chỉ ngày càng tăng lên.
Giá theo giá
Bạn có thể thấy một số điều này chỉ bằng cách xem chi tiết về những gì Nvidia thực sự đang bán. Công ty hiện đang triển khai kiến trúc Vera Rubin, kết hợp GPU Rubin với một bộ sưu tập các thiết bị khác, bao gồm CPU Vera, bộ tăng tốc suy luận Groq 3 LPX và các giá đỡ tương tự để lưu trữ và kết nối mạng.
Trong tuần qua, tôi đã nói chuyện với mọi người ở Nvidia về chức năng thực sự của những hệ thống đó và kết quả thật đáng ngạc nhiên. Giống như GPU Rubin, chúng là những hệ thống cực kỳ chuyên biệt, nhưng thay vì sử dụng các token, chúng đảm bảo mọi thứ bên ngoài GPU hoạt động hiệu quả nhất có thể. Nếu GPU là động cơ thì đây là phần còn lại của chiếc xe.
CPU Vera nói riêng tập trung vào vấn đề sắp xếp dữ liệu. Jason Hardy, Phó Giám đốc công nghệ lưu trữ của Nvidia, nói với tôi: “Vera rất quan trọng vì chỉ có đủ bộ nhớ mà bạn có thể đặt vào một máy chủ hoặc bất kỳ loại nền tảng điện toán nào”.
Khi các trung tâm dữ liệu tăng quy mô sức mạnh tính toán, dung lượng bộ nhớ cũng tăng theo, đó là lý do tại sao các công ty như Micron trở nên giàu có trong làn sóng bùng nổ cơ sở hạ tầng thứ hai. Nhưng việc đưa dữ liệu đó vào GPU vào đúng thời điểm không phải là điều đơn giản — và khi các công ty tìm cách giảm số lượng mã thông báo trên mỗi watt ngày càng thấp, họ nhận ra rằng loại hướng lưu lượng đó quan trọng như thế nào.
Hardy cho biết: “Chúng tôi đã thấy sự cải thiện gấp 3 lần trong các hoạt động này, trong đó CPU Vera cho phép tăng tốc”. “Vì vậy, bây giờ chúng tôi có thể sử dụng đèn flash của mình ở mức tối đa tiềm năng của nó, bởi vì chúng tôi có thể tận dụng tối đa hiệu suất đó mà không bị tắc nghẽn.”
Bạn có thể xem các phiên bản của vấn đề tương tự bên ngoài Nvidia. Khi OpenAI phát triển chip Jalapeño, trọng tâm chính là tránh hoàn toàn những thách thức này bằng cách giảm thiểu lượng dữ liệu cần phải di chuyển.
“Chúng tôi đã thiết kế Jalapeño để giảm thiểu sự chậm trễ trong việc di chuyển dữ liệu và liên lạc,” công ty cho biết trong một bài đăng trên blog vào đầu tháng này. “Miền lớn của nó cho phép toàn bộ khối lượng công việc được duy trì trong một hệ thống được kết nối, giảm thiểu việc di chuyển dữ liệu và giúp yêu cầu hoàn chỉnh luôn nhanh chóng và hiệu quả từ đầu đến cuối.”
Đó là một cách tiếp cận khác, tránh hoàn toàn việc di chuyển dữ liệu bằng cách thực hiện khối lượng công việc trong một chip tích hợp. Nhưng logic tổng thể là như nhau, tăng hiệu quả bằng cách kiểm soát lưu lượng thông minh hơn thay vì chỉ nhiều chu kỳ xử lý hơn. Điều đó lần lượt mở ra một lớp cơ sở hạ tầng hoàn toàn mới để các công ty cạnh tranh.
Trọng tâm mới này về điều phối dữ liệu không tự động là một chiến thắng cho Nvidia. Công ty sẽ phải cạnh tranh với các nhà sản xuất chip và công ty siêu quy mô đối thủ giống như với GPU. Nhưng sự cạnh tranh đã chuyển sang một giai đoạn mới, trong đó việc xây dựng GPU đối thủ không còn quan trọng bằng khả năng khiến toàn bộ hệ thống hoạt động hiệu quả.
Và ít nhất là trong giai đoạn đầu, Nvidia dường như đang dẫn đầu.
Khi bạn mua hàng thông qua các liên kết trong bài viết của chúng tôi, chúng tôi có thể kiếm được một khoản hoa hồng nhỏ. Điều này không ảnh hưởng đến tính độc lập biên tập của chúng tôi.