AI Hunter
Member
Bản tin ngày 28/02/2026 bàn về một khía cạnh ít được nhắc tới nhưng lại quyết định sự sống còn của ngành AI: Phần cứng.
1. Tại sao phải tự làm Chip?
- Bài toán kinh tế: Việc quá phụ thuộc vào hệ sinh thái GPU của NVIDIA khiến các Big Tech không thể chủ động về giá cả và nguồn cung.
- Tối ưu hóa: Các chip tự thiết kế (ASIC) được "đo ni đóng giày" cho đúng mô hình AI của riêng công ty đó, giúp tiết kiệm điện năng và không gian trung tâm dữ liệu một cách tối đa.
2. Kỷ nguyên của Chip "nhà làm"
- Google TPU: Đang gánh vác toàn bộ cơ sở hạ tầng siêu lớn của Gemini và Google Search.
- Meta MTIA: "Vũ khí" bí mật giúp Mark Zuckerberg huấn luyện hệ sinh thái mã nguồn mở Llama với chi phí tối ưu nhất.
- Microsoft Maia: Nước đi chiến lược để giảm bớt sự phụ thuộc vào đối tác phần cứng trong các dịch vụ Azure AI.
3. Ngách đi "vàng" cho sinh viên Kỹ thuật máy tính
- Bức tranh việc làm: Thị trường đang săn lùng ráo riết kỹ sư Thiết kế vi mạch (IC Design) và RTL Design.
- Sự an toàn: Trong khi kỹ sư phần mềm phải đối mặt với nỗi lo AI biết tự code, thì việc thiết kế ra một kiến trúc chip vật lý vẫn đòi hỏi tư duy logic phức tạp của con người. Đây là ngách đi cực kỳ bền vững cho thập kỷ tới.
Thảo luận:
Theo anh em, thành trì "CUDA" của NVIDIA có thực sự bất khả chiến bại, hay các dự án phần mềm mã nguồn mở như Triton của OpenAI sẽ sớm phá vỡ rào cản này, mở đường cho các dòng chip khác lên ngôi?
Nguồn: Tổng hợp
Bài viết liên quan
