Huang RenXun (Hoàng Nhân Huân) sinh ra tại Đài Loan và cùng cha mẹ di cư sang Mỹ khi ông tròn 4 tuổi. Tại đây, ông đã tốt nghiệp đại học vào năm 1984 với bằng kỹ sư của Đại học Bang Oregon và Đại học Stanford. Đến năm 1993, ông đồng sáng lập Nvidia cùng hai người bạn là Chris Malachowsky, Curtis Priem. Các sản phẩm đời đầu của Nvidia là GPU (Bộ xử lý đồ họa) chủ yếu được sử dụng trong trò chơi. Sau đó, Nvidia đã có những bước đột phá trong lĩnh vực trò chơi 3D và trở thành người dẫn đầu trong ngành GPU.
Tính đến năm 2021, chỉ có 3 công ty đủ khả năng sản xuất hàng loạt GPU là Nvidia, AMD và Intel. Intel tập trung vào GPU tích hợp, Nvidia lại cung cấp GPU độc lập còn AMD thì có cả hai. Và trên thị trường GPU độc lập, Nvidia chiếm tới 80% thị phần.
Tuy nhiên, so với CPU (Bộ xử lý trung tâm) thì thị trường GPU lại nhỏ hơn. Sự khác biệt chính giữa hai loại GPU và CPU là CPU có thế mạnh ở các chuỗi tính toán nối tiếp có logic, trong khi GPU lại có thế mạnh ở các phép tính song song quy mô lớn. Do đó, chip GPU rất thích hợp để đưa vào sử dụng trong hiển thị đồ họa, dự báo thời tiết, mô hình mạng thần kinh AI và khai thác tiền ảo.
Nvidia nhạy bén bắt kịp cơ hội đến gần
Vào năm 2010, Wu Enda, người phụ trách mảng trí tuệ nhân tạo của Google vì để đào tạo một mạng thần kinh nhận dạng mèo, anh ấy có thể sẽ tốn đến 16.000 CPU để hoàn thành quá trình đào tạo. Nhưng sau đó, khi đặt vấn đề với Nvidia, chương trình ấy chỉ tốn 12 chiếc GPU để hoàn thành.
Qua đó, Huang RenXun nhận thức được sâu sắc cơ hội đang tới gần. GPU không còn chỉ là card đồ họa cho trò chơi, nó có những lợi thế nhất định trong lĩnh vực AI mà công ty có thể sử dụng được. Và với sự phát triển ngày một nhanh của AI, nhu cầu sử dụng GPU tăng lên, giúp cho Nvidia nhanh chóng bắt kịp Intel và AMD.
Đến năm 2017, Huang RenXun tuyên bố đặt cược tương lai của Nvidia vào AI. Ước mơ của Huang RenXun không chỉ là thoát khỏi vị trí của một công ty trò chơi và trở thành "người bán xẻng" trong làn sóng AI, mà còn muốn trở thành người quảng bá và thúc đẩy làn sóng AI. Trong những năm ấy, Huang RenXun đã nhiều lần tuyên bố: "Nvidia không phải là một công ty game, nó sẽ thúc đẩy sự bùng nổ của thế hệ AI tiếp theo”.
Cho đến tháng 11/2022, khi Chat GPT ra đời và thu hút sự chú ý trên toàn thế giới, mọi người mới hiểu thời đại của AI đã đến. AI là một công nghệ mang tính cách mạng chỉ sau máy tính cá nhân, Internet, điện thoại di động và đám mây, mà tác động của nó thì ảnh hưởng vô cùng sâu rộng. Theo đó, Nvidia là công ty được hưởng lợi nhiều nhất từ làn sóng AI này. Kể từ đầu năm 2023, giá cổ phiếu của công ty đã tăng gần gấp ba lần.
Đẩy mạnh phát triển cả lĩnh vực CPU, GPU và DPU
Khi khách hàng sử dụng GPU, nó cần phải tương thích với một CPU phù hợp. Mặc dù lĩnh vực CPU đã có Intel và AMD nhưng Huang RenXun vẫn quyết định phát triển CPU của riêng mình và cung cấp cho khách hàng đầy đủ các dịch vụ. Năm 2021, Nvidia đã ra mắt dòng sản phẩm CPU Grace của riêng mình, được đặt theo tên của Grace Hopper (Grace Heber). Grace là một người phụ nữ huyền thoại, bà là nữ tiến sĩ đầu tiên của Đại học Yale, một nhà khoa học máy tính xuất sắc, đồng thời là đô đốc của Hải quân Mỹ.
CPU Grace được thiết kế dựa trên cấu trúc của ARM, công ty thiết kế chip thuộc sở hữu của SoftBank Group. ARM là cấu trúc ưa thích cho thiết bị di động, với thị phần hơn 90% và được mệnh danh là "ngôi sao của kỷ nguyên Internet di động".
Nhiều năm trước, Huang RenXun đã tiếp cận Softbank với hy vọng có được ARM. Vào tháng 9/2020, SoftBank thông báo rằng họ đồng ý bán ARM cho Nvidia với giá lên tới 40 tỷ USD. Tuy nhiên, do vấp phải sự phản đối của cơ quan quản lý của các quốc gia khác nhau, vì vậy không có giao dịch nào được thực hiện. Và đến đầu năm nay, Nvidia đã phải thông báo rằng kế hoạch mua lại đã thất bại và thay thế bằng một thỏa thuận mới trị giá 1,25 tỷ USD để có được quyền sử dụng cấu trúc ARM trong 20 năm.
Tuy nhiên, việc mua lại các công ty khác của Nvidia vẫn diễn ra khá suôn sẻ. Năm 2019, Nvidia mua lại Mellanox với giá 6,9 tỷ USD và mua lại công nghệ InfiniBand, công nghệ đảm bảo tốc độ chuyển đổi mạng. Đồng thời, công ty có được chip Bluefield, hay còn được gọi là DPU (Bộ xử lý dữ liệu), đảm nhận các nhiệm vụ quan trọng về xử lý và phân phối dữ liệu mạng mà ban đầu yêu cầu CPU thực hiện, giúp giảm hiệu quả tổn thất hiệu năng của điện toán đám mây, giải phóng cức mạnh tính toán của CPU và giảm mức tiêu thụ điện năng, đồng thời giảm đáng kể chi phí vận hành của trung tâm dữ liệu đám mây.
Cho đến nay, ma trận sản phẩm CPU+GPU+DPU của Nvidia đã được hình thành đầy đủ, cung cấp cho khách hàng các dịch vụ một cửa, tiếp tục ngăn chặn Intel và AMD khỏi làn sóng AI và ngăn cản những người tham gia tiềm năng. Với ma trận sản phẩm này, Nvidia có thể định hình lại thị trường phần cứng cơ bản của trung tâm dữ liệu, tiếp tục xây dựng các rào cản gia nhập thị trường và giành được vị trí thống lĩnh.
Một vũ khí khác giúp Nvidia xây dựng các rào cản gia nhập thị trường là CUDA (Cấu trúc thiết bị hợp nhất máy tính). Đây là một mô hình lập trình và nền tảng điện toán song song đa năng ra mắt vào năm 2016, giúp giải quyết nhiều vấn đề điện toán phức tạp theo cách hiệu quả hơn so với CPU. Trước khi CUDA ra đời, chúng ta cần phải viết rất nhiều mã ngôn ngữ cấp thấp để tập hợp được sức mạnh tính toán của GPU. Đến khi có CUDA, nó đã biến GPU trở thành GPU đa năng, giúp cải thiện hiệu quả rất nhiều. Ngay cả khi GPU của đối thủ cạnh tranh có thể so sánh với GPU của Nvidia về thông số phần cứng, hiệu quả tính toán của nó vẫn không thể đạt đến mức GPU của Nvidia nếu không có sự tối ưu hóa của CUDA.
Chỉ thiết kế chip, không sản xuất chip
Bên cạnh việc đặt cược vào trí tuệ nhân tạo, tung ra đủ loại sản phẩm, định giá trò chơi, Nvidia còn có một quyết định chiến lược vô cùng khôn ngoan, đó là chỉ thiết kế chip, không sản xuất chip và thuê xưởng đúc chip-TSMC sản xuất chip.
Còn Intel đã chọn cách tiếp cận ngược lại và hiện đang gặp khó khăn. Trong ngành công nghiệp bán dẫn, Intel là biểu tượng của một thời kỳ rực rỡ. Tuy nhiên, điện thoại di động hiện nay được sử dụng nhiều hơn máy tính. Ban đầu do không nhìn thấy triển vọng phát triển của điện thoại nên Intel đã từ chối Apple khi công ty ngỏ lời muốn sử dụng chip Intel để cung cấp năng lượng cho Iphone. Đến nay, khi Apple trở nên thịnh hành, Intel tìm tới Apple nhưng lại bị từ chối. Intel đã bỏ lỡ làn sóng truyền thông di động, và bây giờ lại bỏ lỡ cả làn sóng trí tuệ nhân tạo AI.
Đến nay, Intel vẫn kiên quyết tuân thủ mô hình tích hợp, tin rằng quá trình thiết kế và sản xuất có thể tối ưu hóa lẫn nhau, đó là cách tốt nhất để sản xuất chip.
Trái lại với Intel, TSMC không thiết kế và chỉ sản xuất chip. Họ sản xuất chip cho các công ty khác nhau và sản xuất số lượng chip bán dẫn silicon mỗi năm gần gấp ba lần so với Intel. Ngoài ra, vì TSMC không tự thiết kế chip nên tất cả các công ty thiết kế chip đều là khách hàng tiềm năng của hãng. Mặt khác, Intel coi nhiều công ty trong số này là đối thủ cạnh tranh tiềm năng và những công ty đó không thoải mái khi cho phép Intel sản xuất.
Nvidia lại không hề mắc sai lầm này. Ngay từ đầu, hãng chỉ tập trung vào thiết kế chip và giao việc gia công sản xuất cho TSMC. 25 năm trước, Huang RenXun đã gặp người sáng lập TSMC Zhang Zhong Mou tại Đài Loan và bắt đầu sự hợp tác liên tục và sâu sắc giữa Nvidia và TSMC.
Ngoài việc đặt cược vào trí tuệ nhân tạo, tung ra đủ loại sản phẩm, định giá trò chơi và tập trung vào thiết kế, Huang RenXun còn đưa ra một quyết định vô cùng khó khăn, đó là từ bỏ thị trường điện thoại di động khổng lồ và tập trung vào sứ mệnh và tầm nhìn, đó là "tạo ra một máy tính có thể giải quyết vấn đề của máy tính thông thường”. Cuối cùng họ đã tạo ra một công nghệ mới, người máy với bộ xử lý mạng thần kinh và kiến trúc an toàn của các thuật toán AI, tạo ra một ngành công nghiệp hoàn toàn mới.
Tại hội nghị COMPUTEX vào tháng 5 vừa qua, Huang RenXun đã chính thức đưa ra “thách thức” với cụm máy chủ CPU truyền thống. Ông đã có những chia sẻ thẳng thừng rằng, sự xuất hiện của các ứng dụng AI sẽ đòi hỏi sức mạnh tính toán lớn, và GPU sẽ trở thành thứ được săn đón hơn bao giờ hết.
Nvidia đã hoạt động không ngừng nghỉ trong suốt 30 năm qua, vượt qua mọi thử thách để vươn lên dẫn đầu ngành.
