‘Công thức bí mật’ của Nvidia trở thành nỗi nghi ngại của châu Âu

Hãng tin Reuters mới đây dẫn nguồn thạo tin cho hay các cơ quan quản lý của Pháp chuẩn bị buộc tội "gã khổng lồ" chip tại Thung lũng Silicon vì lo ngại công ty này có hành vi vi phạm luật cạnh tranh.

Sự việc diễn ra sau những diễn biến vào tháng trước liên quan đến Bộ Tư pháp và Ủy ban Thương mại Liên bang Mỹ, có thể khiến Nvidia và các "ông lớn" khác trong ngành AI, như Microsoft, phải đối mặt với những câu hỏi khó về cách họ sử dụng sức mạnh thị trường của mình.

Nvidia đã nổi lên như một thế lực thống trị trong sự bùng nổ của AI tạo sinh khi các công ty như OpenAI, Google và Meta đều phải cần tới sự chấp thuận từ CEO Jensen Huang để đảm bảo quyền truy cập vào các chip, được gọi là GPU, mà công ty chuyên sản xuất.

Nhu cầu được thúc đẩy bởi vai trò của những GPU này trong việc đào tạo các mô hình AI. Vào tháng 5, Nvidia đã đưa ra dấu hiệu mới nhất về nhu cầu không ngừng nghỉ sau khi công bố doanh thu quý đầu tiên lên tới 26 tỷ USD, tức tăng 262% so với cùng kỳ năm ngoái.

Sự thống trị của công ty đã được củng cố hơn nữa vào tháng trước sau khi vượt qua Microsoft để trở thành công ty có giá trị nhất thế giới, với vốn hóa thị trường khoảng 3,34 nghìn tỷ USD.

Nhưng trong khi phần cứng của Nvidia thu hút được sự chú ý, các cơ quan quản lý cũng có vẻ muốn tập trung đến mảng phần mềm trong hoạt động kinh doanh của công ty, chính là CUDA .

Trong ý kiến ​​​​đầu tiên về “chức năng cạnh tranh” của lĩnh vực AI tổng quát, được công bố vào cuối tuần trước sau khi tiến hành một cuộc điều tra vào tháng 2, cơ quan quản lý cạnh tranh của Pháp đã nêu lên mối lo ngại về “sự phụ thuộc của ngành vào phần mềm CUDA của Nvidia”.

CUDA (Compute Unified Device Architecture - Kiến trúc thiết bị tính toán hợp nhất) là một kiến trúc tính toán song song do NVIDIA phát triển, được ra mắt vào năm 2006.

Vào thời điểm đó, GPU của Nvidia được chế tạo để phục vụ cho thị trường game chuyên biệt lúc bấy giờ. Họ tự hào về khả năng xử lý đồ họa của trò chơi tốt hơn so với chip của đối thủ nhờ một thủ thuật mà họ thực hiện được gọi là tính toán song song.

Nhưng Nvidia đã sẵn sàng mở rộng việc sử dụng GPU của mình để xử lý các loại tác vụ điện toán khác. Đó chính là lúc CUDA xuất hiện. Nvidia muốn tạo ra một gói phần mềm có thể cho phép GPU của họ xử lý toàn bộ các tác vụ tính toán.

Nó đã thành công. Ưu điểm của CUDA ngày nay là nó hoạt động hiệu quả như một hệ thống plug-and-play (dùng để mô tả các thiết bị hoạt động với hệ thống máy tính ngay sau khi chúng được kết nối).

Bất kể khối lượng công việc của một công ty AI đa dạng hay phức tạp đến đâu, CUDA vẫn hoạt động theo cách giúp GPU của Nvidia trở nên hữu ích cho tất cả các công ty đang thực hiện các dự án AI.

Vậy làm thế nào CUDA có thể làm được điều này?

Sau hội nghị GTC của Nvidia vào tháng 3, được các nhà phân tích mệnh danh là "Woodstock của AI" (Woodstock là lễ hội nhạc rock lớn nhất trong lịch sử âm nhạc), ông James Wang, đối tác chung của Creative Ventures, một công ty đầu tư mạo hiểm, đã viết một blog giải thích việc Nvidia tiết lộ GPU mới ít quan trọng hơn đối với thành công của nó như CUDA.

Thứ nhất, CUDA có khả năng thích ứng, phần mềm này có khả năng thích ứng linh hoạt với cả các GPU mới ra mắt.

Ông Wang cũng lưu ý rằng nó cũng có một loạt "công cụ siêu thú vị", được hỗ trợ bởi cộng đồng các nhà phát triển CUDA tận tâm. Nói một cách đơn giản, những công cụ này được thiết kế và cập nhật để giúp các công ty có thể sử dụng chip của Nvidia một cách dễ dàng hơn.

"Những lý do khiến Nvidia thống trị là khoảng thời gian nhiều năm và hàng tỷ USD đầu tư vào hệ sinh thái CUDA, truyền bá và giáo dục cộng đồng xây dựng AI", ông Wang cho hay.

Trong khi CEO Jensen Huang được Thung lũng Silicon tín nhiệm vì đã xây dựng một hệ thống phần mềm mạnh mẽ giúp Nvidia có lợi thế cạnh tranh, thì những người khác đã cố gắng xây dựng các sản phẩm cạnh tranh.

Ví dụ, đối thủ chip của Nvidia là AMD, do Lisa Su, em họ của Huang, điều hành một giải pháp thay thế CUDA có tên là ROCm. Tuy nhiên, giải pháp này được phát hành vào năm 2016, 10 năm sau CUDA, và chưa đạt được sức hút tương tự.

Đối với các cơ quan quản lý hiện nay, câu hỏi đặt ra là liệu Nvidia có đạt được vị thế thống trị của mình bằng cách “ép” các công ty sử dụng GPU của mình phải sử dụng kèm CUDA một cách không công bằng hay không.

Theo ý kiến ​​của các nhà quản lý Pháp, phần mềm này là "phần mềm duy nhất tương thích 100% với GPU của Nvidia vốn đã trở nên thiết yếu cho khả năng tính toán nhanh".