Bên cạnh việc khiến cả thị trường hoài nghi về xu hướng càng nhiều GPU thì AI càng khoẻ, DeepSeek R1 hay V3 thậm chí còn có thể tạo ra những lo ngại mới, chẳng hạn như những cuộc điều tra của chính quyền Mỹ về việc Nvidia bán chip xử lý máy chủ cho Trung Quốc. Nhưng hiện giờ có lẽ sẽ không có chuyện gì xảy ra với Nvidia, vì DeepSeek cho biết, những con chip mà họ sử dụng trong hệ thống máy chủ huấn luyện R1 và V3 được đặt mua đúng luật, đúng thời điểm và đúng phiên bản Nvidia dành riêng cho thị trường Trung Quốc.
Các nhà phân tích thị trường của ngân hàng đầu tư Morgan Stanley hôm thứ 3 đưa ra dự đoán rằng, trong vòng 12 tháng qua, tại thị trường Trung Quốc, Nvidia đã thu về 10 tỷ USD doanh thu từ những con chip họ phát triển riêng cho thị trường này. Cùng lúc, họ cũng dự đoán rằng, với những gì DeepSeek thể hiện, chính phủ Mỹ nhiều khả năng sẽ có động thái phản ứng, dưới dạng những quy chế cấm vận mới, thắt chặt mạnh tay hơn.
Điều rõ ràng nhất, theo các nhà phân tích của Morgan Stanley, mọi nỗ lực cấm vận và kiểm soát bán dẫn của phía Mỹ gần như không có tác dụng kiềm chế tốc độ nghiên cứu phát triển AI của Trung Quốc, với bằng chứng là R1.
Là lợi hay là hại đối với Nvidia?
Có một vài giám đốc trong ngành bán dẫn đưa ra quan điểm cho rằng, thành tựu của DeepSeek, tạo ra AI với chi phí thấp hơn có thể sẽ là món quà, là lợi thế cho Nvidia, thay vì là một lời nguyền ảnh hưởng tới tăng trưởng doanh thu trong tương lai, khi cả ngành phải tìm cách tạo ra những giải pháp hiệu quả và chi phí thấp hơn.
Jonathan Ross, CEO startup Groq đưa ra quan điểm cho rằng, khi thực hiện quá trình nội suy, vận hành thương mại hoá một mô hình AI, chi phí nội suy càng thấp thì độ phủ của dịch vụ sẽ càng cao: “Nếu chi phí nội suy quá cao, mọi người sẽ không dám dùng chúng. Không phải tự nhiên quá trình huấn luyện và nội suy là một chu kỳ không bao giờ dừng lại.” Ý của anh Ross là, chỉ khi độ phủ của AI và tần suất sử dụng càng lúc càng cao, thì các nhà phát triển mới chịu đầu tư để tìm ra cách huấn luyện những mô hình tốt hơn.
Đến lúc này chúng ta có thể viện dẫn một lý thuyết có tên là nghịch lý Jevons trong kinh tế học. Nghịch lý này khẳng định rằng, khi những tiến bộ khoa học kỹ thuật khiến tài nguyên trở nên rẻ và dồi dào hơn, thì việc tiêu thụ những tài nguyên ấy sẽ tăng vọt.
Akash Bajwa tại quỹ đầu tư Earlybird Venture Capital ở London, Anh Quốc cho rằng: “Luôn luôn có nhu cầu nội suy AI ở nhiều ngành nghề, nhưng chi phí để vận hành những tác vụ nội suy AI mà các đơn vị hàng đầu thế giới báo giá cho các ngành lại quá cao so với lợi ích mà những tác vụ đem lại cho các doanh nghiệp và tổ chức.” Nói cách khác, những cái tên như DeepSeek hoàn toàn có thể giúp giảm chi phí, từ đó kích cầu.
Thế giới vẫn sẽ cần chip của Nvidia
Đó là khẳng định của các nhà phân tích thị trường, kể cả khi DeepSeek tìm ra cách giải quyết bài toán chi phí huấn luyện mô hình AI. Cụ thể hơn, mô hình R1 của startup Trung Quốc này ứng dụng những giải pháp kỹ thuật yêu cầu tài nguyên điện toán rất lớn để tạo ra những câu trả lời ở từng bước trong cuộc trò chuyện với người dùng.
Cùng lúc, đã có những người đặt ra những nghi vấn và giả thuyết, đó là DeepSeek buộc phải giấu những hệ thống và tổng công suất hiệu năng xử lý của máy chủ đám mây dùng để nghiên cứu và huấn luyện V3 hay R1, đơn giản vì họ đã có những động thái lách luật hoặc vi phạm quy định để hoàn thành công việc. Ví dụ dễ nhận thấy nhất là Microsoft đã mở cuộc điều tra để xác định xem liệu DeepSeek có thu thập một cách trái phép dữ liệu huấn luyện AI của OpenAI hay không.
Một nghi vấn khác là DeepSeek có thể đã thuê máy chủ đám mây ở những quốc gia khác để qua mặt lệnh cấm vận của Mỹ, không cho Nvidia bán những sản phẩm mạnh nhất của họ hiện giờ như H200 sang Trung Quốc. Những ngày cuối cùng của chính quyền tổng thống Joe Biden, bộ thương mại Mỹ đã có động thái đóng lại những lỗ hổng cho phép phía Trung Quốc làm như vậy, bằng cách cấm vận cả trăm đơn vị và doanh nghiệp được cho là có liên quan tới nỗ lực nghiên cứu phát triển AI của Trung Quốc.
Còn trong khi đó, nếu như những thành tựu tiết kiệm chi phí mà DeepSeek có được đến từ quy trình huấn luyện AI, thì cả thế giới cũng đã thay đổi. Thị trường AI toàn cầu giờ đang chuyển dịch việc sử dụng những hệ thống data center khổng lồ từ chỗ huấn luyện mô hình mới sang ứng dụng những mô hình ấy để thực hiện nội suy phục vụ các dịch vụ trực tuyến hay những API phục vụ môi trường doanh nghiệp.
Năm ngoái, Nvidia cho biết, doanh thu từ mảng chip phục vụ trung tâm dữ liệu của họ có tỷ trọng 40% đến từ những hệ thống nội suy AI phục vụ các dịch vụ trực tuyến. Để vận hành một mô hình AI mượt mà cho hàng chục, hàng trăm triệu người trên toàn thế giới vẫn cần nguồn tài nguyên điện toán khổng lồ, thứ mà chính DeepSeek hiện giờ đang gặp khó khăn khi danh tiếng của ứng dụng đang bùng nổ.
Stacy Rasgon, nhà phân tích thị trường bán dẫn tại Bernstein Research cho rằng: “Tôi hiểu sự lo lắng của các nhà đầu tư khi DeepSeek gây ra nguy cơ giảm nhu cầu chip xử lý, hoặc khiến các khách hàng cân nhắc lại chiến lược ứng dụng sản phẩm AI ở tầm ngắn hạn. Nhưng kể cả khi hai điều đó trở thành hiện thực, thì khoản tiền đầu tư ở tầm ngắn hạn vẫn sẽ tăng.”
Loading...
