Cuối 2024, phòng nghiên cứu AI DeepSeek cho ra mắt mô hình AI mã nguồn mở DeepSeek-R1, thu hút sự chú ý của giới công nghệ toàn cầu.
Logo của hai thương hiệu DeepSeek và Nvidia tại thành phố Hàng Châu, tỉnh Chiết Giang, Trung Quốc - Ảnh: CFOTO / Getty Images
Theo bài nghiên cứu mới công bố, DeepSeek-R1 vượt qua các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) tiên tiến khác như o1 của OpenAI và Llama của Meta. Điểm đáng chú ý là mô hình này vừa mở, vừa kinh tế, lại vừa ngốn ít nguồn lực máy tính hơn các đối thủ cạnh tranh.
Song, thủ thuật mà DeepSeek sử dụng lại làm dậy sóng Thung lũng Silicon, nơi các ông trùm công nghệ trước giờ chuyên rót tiền vào vi xử lý đồ hoạ (GPU), máy chủ, rồi tốn nhiều thời gian và công sức huấn luyện máy học. Chắc chắn động thái mới này sẽ ảnh hưởng đến cổ phiếu Nvidia - cái tên đáng gờm trong làng phần cứng AI.
Các sáng kiến của DeepSeek
Theo tin đồn, DeepSeek đã tái cơ cấu nền tảng các mô hình AI, chú trọng tối ưu hoá nguồn tài nguyên vận hành bằng phần mềm thay vì phụ thuộc vào phần cứng. Mặc dù DeepSeek có lẽ đã dùng hàng ngàn GPU H100 và H200 của Nvidia để huấn luyện mô hình của mình, các biện pháp siết chặt xuất nhập khẩu của Mỹ thời gian gần đây làm hãng không thể tiếp cận các loại chip mới nhất.
DeepSeek giải quyết vấn đề này bằng cách tuỳ chỉnh giao thức liên lạc giữa các vi mạch, cải thiện hiệu quả truyền dữ liệu, các biện pháp tiết kiệm bộ nhớ, cũng như phương pháp học củng cố, qua đó giảm thiểu mức tiêu hao tài nguyên máy tính. Tối ưu hoá khiến DeepSeek kinh tế hơn các mô hình ngôn ngữ lớn trước đây.
Điều đó thể hiện qua chi phí giao diện lập trình ứng dụng (API) của DeepSeek-R1: chỉ 0,55 USD cho 1 triệu token đầu vào và 2,19 USD cho 1 triệu token đầu ra - thấp hơn rất nhiều so với chi phí API của OpenAI: 15 USD và 60 USD lần lượt cho đầu vào và đầu ra. Thế nhưng, giờ vẫn còn khá sớm để dự đoán DeepSeek sẽ còn mở rộng đến đâu.
Tham vọng bành trướng của công ty hẳn sẽ gặp nhiều trở ngại khi Mỹ cấm xuất nhập khẩu chip. Đó là chưa kể đến xung đột địa chính trị giữa Mỹ và Trung Quốc, khiến nhiều công ty phương Tây ái ngại khi sử dụng mô hình ngôn ngữ lớn xây dựng tại Trung Quốc. Những yếu tố trên có thể sẽ cản bước tây tiến của DeepSeek.
Ảnh hưởng đến Nvidia và các nhà sản xuất GPU khác
Phương pháp tận dụng tối ưu tài nguyên có thể khiến phương Tây suy nghĩ lại về hướng “chày cối” - đầu tư mạnh tay cho máy tính có công năng lớn - của mình. Nvidia chắc hẳn là bên hưởng lợi hàng đầu trong đợt bùng nổ AI, bởi GPU của hãng được cho là phù hợp nhất trong việc huấn luyện và triển khai các mô hình AI. Trong 2 năm trở lại đây, các công ty đã tốn bộn tiền xây dựng mô hình AI lớn cho riêng mình, đẩy doanh thu Nvidia lên hơn 125% trong năm tài khoá 2024, tức 61 tỷ USD, và biên lợi nhuận ròng chiếm gần 50%.
Nếu phía doanh nghiệp học hỏi phương pháp mã nguồn mở của DeepSeek, nhu cầu tài nguyên máy tính luyện AI sẽ hạ nhiệt. Từ đầu, nền tảng kinh tế của hệ sinh thái AI đã lung lay; phần lớn khách hàng Nvidia khó thu được phần lợi nhuận ý nghĩa nào từ khoản đầu tư khổng lồ đã bỏ ra. Điều này có thể thúc đẩy mọi người chuyển sang các mô hình AI kinh tế, tối ưu hoá tài nguyên hơn.
Dù sao đi nữa, cổ phiếu NVDA trong 4 năm vừa qua không hẳn ổn định. Lợi nhuận thường niên mã này khó dự đoán được hơn cả S&P 500: 125% năm 2021, -50% năm 2022, 239% năm 2023, và 171% năm 2024. Trefis High Quality Portfolio, tập hợp 30 cổ phiếu khác nhau, được cho là ổn định hơn nhiều và hiệu suất vượt S&P 500 trong 4 năm trở lại đây.
Vì sao lại như vậy? Các cổ phiếu thuộc HQ Portfolio lời cao mà lại ít rủi ro so với các chỉ số sàn, ít lên xuống thất thường hơn, thể hiện rõ qua các thông số hiệu suất. Trong tình hình kinh tế vĩ mô đầy biến động, lãi suất liên tục bị cắt giảm và nhiều đợt chiến tranh thương mại nổ ra, liệu NVDA sẽ gặp lại tình huống năm 2022 và giảm điểm trong vòng 12 tháng tới so với S&P - hay liệu nó sẽ nhảy vọt?
Như ta đã thấy, tâm thế “lo sợ tụt hậu” trong cuộc chơi AI nóng lên trong 2 năm qua đã nguội đi phần nào vì các lợi thế thu được về hiệu suất ngày càng giảm sút mà vấn đề nguồn dữ liệu huấn luyện chất lượng cao lại ngày càng nan giải. Xu hướng chuyển qua các mô hình AI hiệu quả hơn có thể khiến bên sản xuất GPU như Nvidia phải chậm lại.
Không những thế, Nvidia còn phải cạnh tranh với các đối thủ đáng gờm như AMD hay thậm chí là từ khách hàng của mình - Amazon - thương hiệu gần đây bắt đầu chú trọng phát triển, triển khai loại chip AI riêng. Tuy Nvidia xây dựng được hệ sinh thái phần mềm khá toàn diện nhằm hỗ trợ bộ xử lý AI của hãng, trong đó có các ngôn ngữ lập trình níu được chân khách hàng, công ty nhiều khả năng vẫn phải chịu áp lực. Mức định giá cổ phiếu premium của Nvidia không phản ánh rõ những rủi ro này.
Huỳnh Trọng Nhân
(Lược dịch)