Nvidia trong tuần vừa qua cho biết họ đã đạt được một thỏa thuận không độc quyền với Groq để cấp phép công nghệ của mình và tuyển dụng nhà sáng lập kiêm CEO Jonathan Ross, chủ tịch và các nhân viên khác. Theo CNBC, thỏa thuận trị giá 20 tỷ USD, đánh dấu giao dịch lớn nhất từ trước đến nay của Nvidia.
Công ty từ chối yêu cầu bình luận về con số này.
Theo các nhà phân tích, đây không đơn thuần là một thương vụ mua bán mà là một bước đi chiến lược nhằm củng cố vị thế, giúp Nvidia mở rộng lợi thế trước các đối thủ cạnh tranh như Alphabet (công ty mẹ Google) và AMD.
Giải quyết bài toán tốc độ
Để hiểu lý do Nvidia chi 20 tỷ USD cho một startup, cần nhìn vào sự thay đổi của thị trường AI. Trong ba năm qua, ngành công nghiệp tập trung vào Huấn luyện (Training) - quá trình dạy mô hình AI, đòi hỏi sức mạnh tính toán thô khổng lồ mà các GPU dòng Blackwell và Hopper của Nvidia đáp ứng hoàn hảo.
Tuy nhiên, thị trường đã chuyển sang giai đoạn Suy luận (Inference) - quá trình vận hành các mô hình AI để tạo ra kết quả 24/7. Khi AI chuyển sang các ứng dụng thời gian thực như trợ lý giọng nói và robot hình người, tốc độ trở thành yếu tố sống còn.
Nvidia gây bất ngờ với thương vụ 20 tỷ USD dịp cuối năm. Ảnh: MarketBeat Vấn đề của Nvidia là GPU của hãng được ví như những "đoàn tàu chở hàng" khổng lồ - có khả năng vận chuyển dữ liệu lớn nhưng mất thời gian để tăng tốc. Chúng được tối ưu hóa cho khối lượng xử lý hơn là tốc độ tức thời. Trong khi đó, giải pháp từ Groq (đơn vị xử lý ngôn ngữ LPU), hoạt động như một chiếc "xe đua Công thức 1" - nhẹ và có khả năng tăng tốc tức thì.
Dữ liệu cho thấy LPU của Groq có thể xử lý từ 300 đến 500 token mỗi giây trên các mô hình tiêu chuẩn như Llama 2, so với khoảng 100 token mỗi giây của thiết lập GPU tiêu chuẩn. Về mặt kỹ thuật, LPU của Groq sử dụng công nghệ bộ nhớ SRAM ngay trên chip, giúp chúng nhanh hơn và tiết kiệm năng lượng hơn cho một số tác vụ nhất định, khác biệt với GPU của Nvidia dựa vào bộ nhớ HBM ngoài chip.
Chiến lược "thâu tóm nhân tài" và né tránh rào cản pháp lý
Trong bối cảnh quy định chống độc quyền chặt chẽ, việc một gã khổng lồ sáp nhập với một đối thủ đang lên rất dễ bị Ủy ban Thương mại Liên bang Mỹ (FTC) ngăn chặn. Nvidia đã lách qua rủi ro này bằng cách cấu trúc thương vụ dưới dạng "thuê lại nhân sự" (acqui-hire) và thỏa thuận cấp phép không độc quyền.
Cụ thể, Nvidia trả tiền để có quyền sử dụng sở hữu trí tuệ của Groq vĩnh viễn. Như một phần của thương vụ, Nvidia thuê phần lớn đội ngũ kỹ thuật và lãnh đạo của Groq, bao gồm cả nhà sáng lập Jonathan Ross. Pháp nhân Groq về mặt kỹ thuật vẫn hoạt động độc lập, giúp tránh các thủ tục chống độc quyền kéo dài.
Việc mua lại công nghệ này giúp Nvidia tiết kiệm từ 3 đến 4 năm nghiên cứu và phát triển (R&D), một khoảng thời gian được coi là "vô tận" trong thế giới AI đang thay đổi nhanh chóng.
Đòn giáng mạnh vào các đối thủ cạnh tranh
Tài sản quý giá nhất trong thương vụ này là nhân lực. Jonathan Ross chính là người đã phát minh ra bộ xử lý Tensor (TPU) thế hệ đầu tiên tại Google. Bằng cách đưa Ross về đội mình, Nvidia không chỉ vô hiệu hóa một đối thủ cạnh tranh tiềm năng mà còn tước đi nhân tài nền tảng của Google, đối thủ lớn nhất trong mảng chip tùy chỉnh.
Thương vụ này cho thấy Nvidia đang chơi cả bài tấn công lẫn phòng thủ. Bằng cách tích hợp công nghệ độ trễ thấp của Groq, Nvidia đảm bảo nắm giữ giải pháp nhanh nhất cho phân khúc tăng trưởng nóng nhất của thị trường. Công nghệ này dự kiến sẽ được tích hợp vào kiến trúc Rubin sắp tới và sáng kiến robot Project GR00T của hãng, củng cố tham vọng trở thành "hệ điều hành" cho toàn bộ nền kinh tế AI.
(Theo Yahoo, Marketbeat)