Google đang phát triển chip 'đông lạnh' mới để chạy các mô hình AI Gemini hiệu quả hơn nhiều

Theo một báo cáo được xuất bản lần đầu tiên bởi ấn phẩm công nghệ The Information, Google đang phát triển một con chip trí tuệ nhân tạo mới được thiết kế để chạy các mẫu Gemini của mình hiệu quả hơn nhiều. Nỗ lực này – mà The Information cho biết có tên mã nội bộ là “Frozen” – đã khiến cổ phiếu của Alphabet tăng cao hơn đáng kể khi các nhà đầu tư đặt cược rằng suy luận rẻ hơn, nhanh hơn có thể bảo vệ lợi nhuận của Google khi chi phí điện toán AI tăng lên.

Báo cáo nhanh chóng được xác nhận và khuếch đại trên các phương tiện truyền thông tài chính. Reuters đưa tin rằng "Google lên kế hoạch cho chip mới để chạy các mô hình Gemini hiệu quả hơn", trích dẫn The Information, trong khi CNBC viết rằng "Cổ phiếu Alphabet xuất hiện khi có báo cáo rằng họ đang phát triển một chip AI hiệu quả hơn." Bloomberg cũng báo cáo rằng "Cổ phiếu Google tăng nhờ báo cáo về chip để tăng cường hiệu quả AI." Phản ứng nhất quán của thị trường nhấn mạnh mức độ nhạy cảm của các nhà đầu tư đối với bất kỳ dấu hiệu nào cho thấy một phòng thí nghiệm AI lớn có thể giảm chi phí phục vụ các mô hình.

Tại sao hiệu quả bây giờ lại quan trọng hơn năng lượng thô

Cuộc đẩy mạnh về chip diễn ra vào thời điểm mà tính kinh tế của AI đang được giám sát chặt chẽ. Như Tom's Hardware đã lưu ý trong một phân tích riêng cùng ngày, ngành này phải đối mặt với "nghịch lý lâu dài của nền kinh tế AI" - các mô hình ngày càng tốt hơn và hiệu quả hơn, tuy nhiên tổng chi phí vận hành chúng vẫn có thể vượt khỏi tầm kiểm soát khi quy mô sử dụng. Vấn đề không chỉ ở việc đào tạo; đó là suy luận, chi phí liên tục để trả lời mọi truy vấn, chi phối hóa đơn khi sản phẩm tiếp cận hàng triệu người dùng.

Một con chip được thiết kế có mục đích giúp cho suy luận của Gemini rẻ hơn sẽ giải quyết chính xác áp lực đó. Google phục vụ Gemini trên các sản phẩm tiêu dùng như Tìm kiếm và chatbot cũng như thông qua bộ phận đám mây, nghĩa là ngay cả những lợi ích khiêm tốn về hiệu quả cũng sẽ chuyển thành khoản tiết kiệm lớn trên quy mô lớn. Các nhà đầu tư rõ ràng đọc báo cáo như một dấu hiệu cho thấy Google có ý định bảo vệ vị thế kinh tế đó bằng silicon tùy chỉnh thay vì chỉ dựa vào các máy gia tốc có sẵn trên thị trường.

Đặt cược lâu dài của Google vào Silicon tùy chỉnh

Dự án Frozen hoàn toàn phù hợp với chiến lược lâu đời của Google trong việc thiết kế chip AI của riêng mình. Công ty đã xây dựng Bộ xử lý Tensor hay còn gọi là TPU trong nhiều năm, để cung cấp năng lượng cho cả khối lượng công việc nội bộ và được cung cấp cho khách hàng trên nền tảng đám mây. Google cũng đã thiết kế silicon tùy chỉnh cho điện thoại Pixel của mình và nỗ lực thu nhỏ các mô hình AI để chúng có thể chạy trên các thiết bị tiêu dùng thay vì chỉ chạy trong các trung tâm dữ liệu rộng lớn.

Điều được cho là giúp phân biệt nỗ lực của Frozen là sự tập trung rõ ràng vào hiệu quả phục vụ Song Tử. Mặc dù TPU trước đây đã được tối ưu hóa cho cả đào tạo và suy luận, nhưng một con chip được điều chỉnh đặc biệt theo chi phí trả lời các tín hiệu truy vấn mà Google tin rằng cuộc chiến cạnh tranh tiếp theo sẽ diễn ra: không chỉ ai có thể xây dựng mô hình thông minh nhất mà còn ai có thể cung cấp mô hình đó với giá rẻ nhất. Logic đó phù hợp với sự thay đổi ngành rộng hơn, trong đó chi phí suy luận - chứ không phải công suất cao nhất - ngày càng quyết định sản phẩm nào tồn tại.

Động thái này cũng thắt chặt sự tích hợp theo chiều dọc của Google. Bằng cách sở hữu mô hình, ngăn xếp phần mềm và silicon bên dưới nó, Google có thể đồng thiết kế từng lớp cho các lớp khác theo cách mà người mua chip có sẵn không thể dễ dàng sánh được.

Sự cạnh tranh chip rộng hơn

Google hầu như không đơn độc trong cuộc đua. Nvidia tiếp tục thống trị thị trường các công cụ tăng tốc AI mạnh nhất và các đối thủ bao gồm Amazon, công ty đã phát triển các chip AI tùy chỉnh của riêng mình và một lĩnh vực khởi nghiệp đang phát triển đều kết luận rằng việc kiểm soát silicon là điều cần thiết để cạnh tranh về chi phí. Báo cáo của Google xuất hiện vào một ngày khi câu chuyện về phần cứng AI rộng hơn đang diễn ra: Kế hoạch tăng giá các máy in thạch bản tiên tiến của ASML được cho là đã khiến TSMC thất vọng, một lời nhắc nhở rằng toàn bộ chuỗi cung ứng AI - từ máy in chip đến chip chạy mô hình - đang được định giá lại theo thời gian thực.

Đối với Alphabet, sức hấp dẫn chiến lược gấp đôi. Suy luận rẻ hơn bảo vệ lợi nhuận của các tính năng AI được tích hợp trong các sản phẩm tiêu dùng của nó và nó củng cố quảng cáo chiêu hàng của Google Cloud đối với các khách hàng doanh nghiệp đang tập trung cao độ vào chi phí triển khai các mô hình. Cả hai đều quan trọng vào thời điểm các nhà đầu tư đang yêu cầu bằng chứng rằng nguồn vốn khổng lồ đổ vào cơ sở hạ tầng AI cuối cùng sẽ tạo ra lợi nhuận bền vững chứ không phải là một cuộc đua hàng hóa xuống đáy.

Xem gì

Báo cáo của Thông tin có nghĩa là hiện tại, thông tin chi tiết vẫn còn hạn chế và Google chưa công khai xác nhận về dự án Frozen, thông số kỹ thuật hoặc dòng thời gian của nó. Điều rõ ràng là mục đích: Google xem suy luận hiệu quả như một biên giới cạnh tranh mang tính quyết định và sẵn sàng thiết kế silicon chuyên dụng để giành chiến thắng. Khi chi phí vận hành các mô hình AI ngày càng quyết định sản phẩm nào phát triển mạnh, các công ty kiểm soát chip của riêng họ – và có thể điều chỉnh chúng theo mô hình của riêng họ – sẽ nắm giữ lợi thế về cấu trúc.

Tín hiệu cho phần còn lại của ngành là cuộc đua chip AI đang chuyển từ cuộc thi về sức mạnh đào tạo thô sang cuộc thi về chi phí cho mỗi truy vấn và phần cứng AI có thể xác định người chiến thắng.

Đi trước AI

Silicon tùy chỉnh đang âm thầm trở thành yếu tố quyết định ai sẽ được hưởng lợi từ AI. Để biết thông tin liên tục về các con chip, mẫu mã và nền kinh tế định hình ngành, hãy truy cập trang chủ của chúng tôi tại aibuzzwire.news.

Đọc thêm tin tức về AI →