Quan điểm: Quy mô thị trường AI suy luận có thể vượt dầu mỏ, trở thành một trong những thị trường lớn nhất toàn cầu
Gần đây, người sáng lập SemiAnalysis Dylan Patel khi tham gia phỏng vấn podcast đã dự đoán rằng AI suy luận sẽ trở thành một trong những thị trường lớn nhất toàn cầu, quy mô có thể vượt dầu mỏ và chiếm một vài phần trăm trong GDP toàn cầu.
Patel cho rằng, khi mỗi lần nâng cấp thế hệ mô hình, tốc độ mở rộng về số lượng và giá trị các tác vụ có thể thực hiện liên tục nhanh hơn tốc độ tăng trưởng của năng lực tính toán (compute), vì vậy tình trạng thiếu hụt năng lực tính toán có thể sẽ kéo dài trong dài hạn.
Về dự báo nhu cầu năng lực tính toán, Patel dự đoán đến năm 2030, riêng tổng nhu cầu năng lực tính toán của hai công ty OpenAI và Anthropic sẽ vượt 100 gigawatt.
Đối với triển vọng phát triển trung tâm dữ liệu ngoài không gian, ông cho rằng trong 3 đến 5 năm tới, tác động của nó vẫn có thể được xem là không đáng kể, nhưng đến năm 2040, hơn một nửa năng lực tính toán mới có thể sẽ được đưa vào không gian.
Patel chỉ ra rằng yếu tố ràng buộc cốt lõi nằm ở chi phí năng lượng trên mặt đất và khả năng xây dựng các nhà máy điện; một khi tính kinh tế của việc triển khai trong không gian vượt qua mặt đất, việc chuyển dịch năng lực tính toán sang không gian sẽ trở thành xu hướng tất yếu.
Còn trong lĩnh vực thiết kế đồng bộ phần cứng và phần mềm, Patel cho biết trong ba năm qua, các cải thiện hiệu suất AI không chủ yếu đến từ phần cứng, mà đến từ tầng mô hình và tối ưu hóa phối hợp xuyên tầng.
Ví dụ, DeepSeek đã tối ưu chuyên sâu cho kiến trúc Hopper của Nvidia, nên hiệu suất kiến trúc của nó trên chip này rất tốt, nhưng trên TPU thì hiệu quả kém hơn.
Ngược lại, các mô hình của Anthropic phù hợp hơn với TPU, trong khi các mô hình của OpenAI lại thiên về kiến trúc GPU.
Patel cũng cho biết cái gọi là “hào bảo vệ” CUDA của Nvidia về bản chất không chỉ nằm ở chính CUDA, mà là kết quả của việc hệ sinh thái mô hình mã nguồn mở thường được tối ưu hóa phối hợp xoay quanh GPU.
Ngoài ra, Hoàng Nhân Huân (Jensen Huang) vẫn luôn tích cực hỗ trợ các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây mới nổi, nhằm tránh việc thị trường năng lực tính toán bị chi phối bởi một vài “đại gia” và hướng tới thúc đẩy sự phát triển lành mạnh của toàn ngành cùng sức sống đổi mới.
#AI推理市场规模
Gần đây, người sáng lập SemiAnalysis Dylan Patel khi tham gia phỏng vấn podcast đã dự đoán rằng AI suy luận sẽ trở thành một trong những thị trường lớn nhất toàn cầu, quy mô có thể vượt dầu mỏ và chiếm một vài phần trăm trong GDP toàn cầu.
Patel cho rằng, khi mỗi lần nâng cấp thế hệ mô hình, tốc độ mở rộng về số lượng và giá trị các tác vụ có thể thực hiện liên tục nhanh hơn tốc độ tăng trưởng của năng lực tính toán (compute), vì vậy tình trạng thiếu hụt năng lực tính toán có thể sẽ kéo dài trong dài hạn.
Về dự báo nhu cầu năng lực tính toán, Patel dự đoán đến năm 2030, riêng tổng nhu cầu năng lực tính toán của hai công ty OpenAI và Anthropic sẽ vượt 100 gigawatt.
Đối với triển vọng phát triển trung tâm dữ liệu ngoài không gian, ông cho rằng trong 3 đến 5 năm tới, tác động của nó vẫn có thể được xem là không đáng kể, nhưng đến năm 2040, hơn một nửa năng lực tính toán mới có thể sẽ được đưa vào không gian.
Patel chỉ ra rằng yếu tố ràng buộc cốt lõi nằm ở chi phí năng lượng trên mặt đất và khả năng xây dựng các nhà máy điện; một khi tính kinh tế của việc triển khai trong không gian vượt qua mặt đất, việc chuyển dịch năng lực tính toán sang không gian sẽ trở thành xu hướng tất yếu.
Còn trong lĩnh vực thiết kế đồng bộ phần cứng và phần mềm, Patel cho biết trong ba năm qua, các cải thiện hiệu suất AI không chủ yếu đến từ phần cứng, mà đến từ tầng mô hình và tối ưu hóa phối hợp xuyên tầng.
Ví dụ, DeepSeek đã tối ưu chuyên sâu cho kiến trúc Hopper của Nvidia, nên hiệu suất kiến trúc của nó trên chip này rất tốt, nhưng trên TPU thì hiệu quả kém hơn.
Ngược lại, các mô hình của Anthropic phù hợp hơn với TPU, trong khi các mô hình của OpenAI lại thiên về kiến trúc GPU.
Patel cũng cho biết cái gọi là “hào bảo vệ” CUDA của Nvidia về bản chất không chỉ nằm ở chính CUDA, mà là kết quả của việc hệ sinh thái mô hình mã nguồn mở thường được tối ưu hóa phối hợp xoay quanh GPU.
Ngoài ra, Hoàng Nhân Huân (Jensen Huang) vẫn luôn tích cực hỗ trợ các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây mới nổi, nhằm tránh việc thị trường năng lực tính toán bị chi phối bởi một vài “đại gia” và hướng tới thúc đẩy sự phát triển lành mạnh của toàn ngành cùng sức sống đổi mới.
#AI推理市场规模