Việc hạn chế xuất khẩu AI đe dọa vị thế dẫn đầu công nghệ của Mỹ. Jensen Huang , Giám đốc điều hành của Nvidia , cảnh báo rằng các quy định chính trị nhằm làm suy yếu các đối thủ nước ngoài thực chất đang buộc họ phải xây dựng các hệ thống độc lập.

Ông ấy xem cuộc chạy đua công nghệ toàn cầu như một cuộc chiến tranh giành lưới điện và hệ sinh thái phần mềm hơn là một cuộc chiến xem ai sản xuất ra vi mạch nhanh nhất. Việc cố gắng điều chỉnh phần cứng tiên tiến như một loại vũ khí vật lý là hiểu sai về cách thức hoạt động của điện toán hiện đại.

Thay thế phần cứng để tự động hóa

Để hiểu được điện toán hiện đại, cần phải chuyển sự chú trọng khỏi các thành phần riêng lẻ. Mọi người thường nhầm lẫn Nvidia là một công ty phần cứng thông thường. Quan điểm hạn hẹp này bỏ qua quá trình chuyển đổi hiện tại từ việc chỉ đơn thuần viết mã sang tạo ra các kết quả tự động.

Một chiến lược thành công cần xem điện toán như một quy trình hoàn chỉnh từ đầu đến cuối. Thay vì khoe khoang về tốc độ của từng con chip riêng lẻ, các công ty phải tập trung vào cách toàn bộ hệ thống hoạt động cùng nhau để tiết kiệm năng lượng trong khi vẫn mang lại hiệu quả.

Huang mô tả đầu vào là điện năng và đầu ra là dữ liệu có giá trị. Ông cho biết Nvidia đóng vai trò trung gian, chỉ thực hiện những thao tác cần thiết để thúc đẩy quá trình chuyển đổi đó. Ông nói thêm rằng khoa học và phát minh sâu sắc đằng sau quá trình này thường không được hiểu rõ.

Sự thật về tự động hóa

Sự chuyển đổi này cũng sẽ tác động mạnh mẽ đến lực lượng lao động con người. Quan niệm cho rằng tự động hóa sẽ đơn giản thay thế người lao động đã bỏ qua thực tế rằng việc sử dụng phần mềm sẽ ngày càng mở rộng.

Huang dự đoán các chương trình thông minh sẽ phát triển nhanh chóng. “Hiện nay chúng ta bị hạn chế bởi số lượng kỹ sư. Ngày mai, những kỹ sư đó sẽ được hỗ trợ bởi rất nhiều tác nhân.”

Sử dụng nhu cầu của người mua

Xây dựng nền tảng vật chất cho quá trình tự động hóa này đòi hỏi những cam kết tài chính khổng lồ. Các nhà cung cấp yêu cầu bằng chứng về doanh số bán hàng trong tương lai trước khi xây dựng nhà máy mới.

“Chúng tôi đã đầu tư rất lớn vào khâu thượng nguồn,” Huang giải thích. “Thực tế là nhu cầu của Nvidia ở khâu hạ nguồn rất lớn, nên các nhà cung cấp sẵn sàng đầu tư vào khâu này.”

Những hạn chế của chip tùy chỉnh

Ngay cả khi có sự hậu thuẫn mạnh mẽ từ các nhà cung cấp, vị thế thống trị về phần cứng vẫn phải đối mặt với những mối đe dọa thường trực từ chính ngành công nghệ. Các công ty điện toán đám mây lớn thường tin rằng họ có thể thay thế Nvidia bằng các bộ xử lý do chính họ thiết kế.

Ngăn chặn mối đe dọa này đòi hỏi phải duy trì sự linh hoạt tối đa vì các chip chuyên dụng không thể theo kịp tốc độ cập nhật phần mềm chóng mặt. Để luôn đi trước đón đầu, cần phải đối phó với một chu kỳ không ngừng nghỉ của các phương pháp điện toán mới.

Nhu cầu về chip linh hoạt

Việc thích ứng với các phương pháp tính toán mới đòi hỏi phần cứng đa năng. Một bộ xử lý nhanh cho các phép toán cơ bản chỉ là điểm khởi đầu. Huang lập luận rằng sự đổi mới phụ thuộc vào phần cứng có khả năng lập trình đa năng, cho phép tạo ra các công thức mới.

Việc tập trung vào thiết kế phần mềm linh hoạt càng trở nên quan trọng hơn khi phần cứng đạt đến giới hạn vật lý của nó. Chỉ dựa vào việc thu nhỏ các linh kiện bộ xử lý sẽ không còn tạo ra những bước nhảy vọt về hiệu năng nữa.

“Định luật Moore… đang tăng khoảng 25% mỗi năm,” Huang nói. “Cách duy nhất để thực sự đạt được bước nhảy vọt gấp 10 hoặc 100 lần là phải thay đổi căn bản thuật toán và cách tính toán của nó mỗi năm.”

Sức mạnh của việc sử dụng rộng rãi

Để hỗ trợ những thay đổi phần mềm liên tục này, phần cứng phải được phổ biến rộng rãi cho mọi người. Hệ thống phần mềm chỉ tồn tại khi các lập trình viên tin tưởng rằng mã của họ sẽ chạy được ở mọi nơi.

“Nếu bạn là nhà phát triển, điều quan trọng nhất mà bạn muốn là một lượng người dùng ổn định,” Huang nhận xét. “Sự phong phú của hệ sinh thái, quy mô của lượng người dùng hiện có và tính linh hoạt của nền tảng điện toán GPU của Nvidia khiến CUDA trở nên vô giá.”

Hiệu quả ngày càng giảm của các lệnh cấm phần cứng

Mặc dù tính chất nhạy cảm của các mạng lưới kinh doanh toàn cầu này, các thế lực chính trị bên ngoài thường xuyên tìm cách phá vỡ chúng. Các chính phủ ngày càng sử dụng các quy tắc thương mại để chặn quyền truy cập vào các máy tính tốc độ cao.

Tuy nhiên, những quy tắc này hiểu sai về cách công nghệ mở rộng quy mô. Các đối thủ có thể kết nối các bộ xử lý cũ hơn và sử dụng lượng điện năng khổng lồ để đạt được kết quả tương tự. Trọng tâm chuyển từ các nhà máy mới sang các hệ thống liên kết, tiêu tốn nhiều năng lượng.

“Trí tuệ nhân tạo là một bài toán tính toán song song,” Huang nói. “Tại sao họ không thể ghép nhiều chip hơn gấp 4, 10 lần lại với nhau?... Khi có nguồn năng lượng dồi dào, nó sẽ bù đắp cho số lượng chip cần thiết.”

Hậu quả bất ngờ của sự khan hiếm

Ngoài việc tìm ra các giải pháp thay thế phần cứng, những hạn chế này thực sự tạo ra các đối thủ cạnh tranh nước ngoài mạnh hơn. Việc tạo ra các giới hạn nhân tạo buộc các nhà phát triển nước ngoài phải viết phần mềm tốt hơn do nhu cầu cấp thiết.

Huang nhận xét: “Những nhà nghiên cứu AI giỏi nhất thế giới, vì bị hạn chế về khả năng tính toán, nên họ cũng tạo ra những thuật toán cực kỳ thông minh… Khoa học máy tính xuất sắc chính là chìa khóa.”

Tóm lại, các công ty Mỹ phải gánh chịu thiệt hại về tài chính do các hạn chế thương mại trong khi các đối thủ nước ngoài tiếp tục phát triển.

Ông nói thêm: “Quan điểm cho rằng Trung Quốc không thể có chip AI là hoàn toàn vô lý… Thực tế là, quá trình phát triển AI của họ đang diễn ra rất tốt.”

Cuộc chiến giành lấy lòng trung thành của nhà phát triển

Diễn biến ở nước ngoài này đe dọa đến nền tảng thống trị công nghệ của Mỹ. Vị trí dẫn đầu công nghệ phụ thuộc vào các công cụ mà lập trình viên sử dụng. Các lệnh cấm thương mại có thể làm suy yếu vị thế thống trị công nghệ của Mỹ bằng cách đẩy các nhà phát triển sang các nền tảng cạnh tranh. Việc so sánh bộ xử lý với vũ khí tạo ra nỗi sợ hãi chính trị có thể gây hại cho các ngành công nghệ trong nước.

Việc cấm các công cụ phương Tây buộc phải thúc đẩy sự phát triển công nghệ nước ngoài. Ông Huang cho rằng việc hạn chế tiếp cận thị trường Trung Quốc đã phản tác dụng, thúc đẩy sản xuất chip trong nước và buộc lĩnh vực trí tuệ nhân tạo phải sử dụng phần cứng nội địa.

Huang kết luận, “Tôi nghĩ đó sẽ là một kết quả tồi tệ đối với Hoa Kỳ.”

Tttcnca