Google thấy cơ hội cạnh tranh với Nvidia trong lĩnh vực chip AI, nhưng đây không phải là một nhiệm vụ dễ dàng.

Người chơi mới trong lĩnh vực tăng tốc AI

Cho đến thời điểm gần đây, các đối thủ chính của Nvidia trong lĩnh vực tăng tốc được coi là AMD và, tối đa thì Intel. Tuy nhiên công ty Google, đang phát triển bộ xử lý TPU (Tensor Processing Unit) riêng, hiện đã chiếm một vị trí quan trọng trên thị trường này.

1. Google như người tiêu dùng Nvidia

- Trong ba năm qua, CEO Google Sundar Pichai đã đề cập việc sử dụng chip Nvidia trong 10 trong số 12 bài phát biểu công khai tại các hội nghị báo cáo quý.
- Điều này xác nhận rằng Google vẫn dựa vào giải pháp của Nvidia cho hạ tầng tính toán của mình.

2. Chuyển hướng sang TPU riêng

- Việc ra mắt mô hình Gemini 3 đã thay đổi bức tranh: công ty thông báo rằng họ đã huấn luyện mô hình AI này hoàn toàn trên các bộ xử lý TPU của mình.
- Thành công của Gemini 3 trở thành một dạng “quảng cáo” cho TPU, và hiện Google đang đàm phán về cung cấp chip này cho các nhà phát triển hệ thống AI bên ngoài.

3. Mở rộng quan tâm đến TPU

- Cho tới thời điểm gần đây, TPU chỉ được sử dụng trong nội bộ Google, nhưng đã có tin tức rằng Meta Platforms cũng quan tâm đến chúng.
- Cùng lúc đó, Meta đã ký hợp đồng cung cấp CPU Nvidia trung tâm, cho thấy sự linh hoạt trong lựa chọn công nghệ.

4. Hỗ trợ tài chính cho các startup

- Google dự định đầu tư lên tới 100 triệu đô la vào các startup sẵn sàng sử dụng TPU để xây dựng hệ thống máy chủ (ví dụ – Fluidstack).
- Các mô hình hợp tác tương tự đã được Nvidia áp dụng: đầu tư vào CoreWeave, Nebius và Lambda.

5. Vấn đề năng lực sản xuất

- Trên thị trường chip AI, khó khăn trong việc “đẩy” Nvidia do thiếu nhà máy hợp đồng.
- TSMC, nhà cung cấp chip lớn nhất, đã đang phục vụ Nvidia như khách hàng chính; thậm chí Apple cũng gặp khó khăn trong việc nhận được khối lượng cần thiết.
- Trong tình huống này, Google sẽ không thể đáp ứng đồng thời nhu cầu nội bộ và bán hàng cho khách hàng qua TSMC.

Kết luận

Google dần chuyển từ chỉ là người tiêu dùng chip tăng tốc Nvidia sang vai trò tích cực cung cấp TPU cho khách hàng bên ngoài. Điều này làm gia tăng cạnh tranh trong lĩnh vực tăng tốc AI và tạo ra những thách thức mới đối với các nhà lãnh đạo hiện tại do nguồn lực sản xuất hạn chế.