Theo ông Huang, phép toán CEO này là khi bạn mua càng nhiều, bạn lại càng tiết kiệm được nhiều hơn.
Thông thường mọi người đều cho rằng, khi họ bỏ tiền ra mua một thứ gì đó, nó cũng đồng nghĩa với việc số tiền còn lại cũng hao hụt đi một phần. Thế nhưng theo cách nghĩ mới của CEO NVIDIA, có những sản phẩm khi bạn càng mua nhiều, thì bạn càng tiết kiệm được nhiều hơn.
Phát biểu tại triển lãm công nghệ thường niên Computex 2024, ông Jensen Huang, CEO NVIDIA cho biết: “Bạn càng mua nhiều, bạn càng tiết kiệm được nhiều hơn … Điều đó được gọi là phép toán của CEO. Nó có thể không chính xác, nhưng nó đúng là như vậy.”
Tại sao nghịch lý này lại có thể xảy ra?
Ông Huang giải thích điều này bằng việc mô tả tại sao các công ty nên đầu tư mua sắm cả bộ xử lý đồ họa GPU và bộ xử lý CPU. Hai loại chip xử lý này có thể hoạt động độc lập và sử dụng kiến trúc của NVIDIA để kết hợp chúng với nhau, thời gian xử lý một tác vụ có thể giảm từ “100 đơn vị thời gian xuống còn 1”.
Vì vậy, điều này cũng có nghĩa là bạn càng mua nhiều chip xử lý, bạn càng tiết kiệm được nhiều thời gian xử lý tác vụ. Không lạ khi CEO một công ty sản xuất GPU như NVIDIA lại thuyết phục người dùng làm vậy.
Tuy nhiên trên thực tế, nghịch lý này lại là điều thường thấy trong doanh nghiệp, khi hoạt động mua sắm thiết bị phục vụ hoạt động kinh doanh được xem như khoản đầu tư dài hạn cho doanh nghiệp. Với lĩnh vực điện toán, khoản đầu tư này còn mang lại lợi ích lớn hơn nữa nhờ khả năng tăng tốc xử lý công việc đồng thời giảm chi phí vận hành – lợi ích kép tương tự như việc thu nhỏ bóng bán dẫn trên mỗi chip xử lý, giúp tăng tốc độ xử lý và giảm điện năng tiêu thụ.
Hiệu quả đầu tư từ việc mua sắm các bộ xử lý mới chính là minh chứng rõ ràng nhất cho bài toán của ông Huang, nhất là với việc bùng nổ nhu cầu điện toán AI như hiện nay. Theo ông Huang, dù chi phí đầu tư ban đầu tăng thêm 50% nữa, nhưng lợi ích mà doanh nghiệp có được là thời gian xử lý tác vụ AI giảm 100 lần, hiệu năng tăng thêm gấp 3 lần. Đó chính là phép toán CEO mà ông Huang nói đến.
Trong khi việc kết hợp 2 loại bộ xử lý nói trên là điều thường thấy trong lĩnh vực máy tính cá nhân, nó cũng có thể áp dụng cho các lĩnh vực điện toán doanh nghiệp. Vì vậy, ông Huang cho biết thêm: “Chúng ta gắn thêm một GPU 500 USD vào chiếc PC 1.000 USD, hiệu năng của nó sẽ gia tăng chóng mặt. Chúng ta cũng có thể làm vậy với một trung tâm dữ liệu. Một trung tâm dữ liệu hàng tỷ USD, bổ sung thêm 500 triệu USD GPU, và rồi đột nhiên, bạn sẽ có trong tay một nhà máy AI.”
Tiếp đó, ông Huang cũng trình bày một biểu đồ cho thấy khi các công ty kết hợp cả 2 loại chip xử lý này với nhau, tốc độ xử lý tác vụ của họ tăng thêm 100 lần, mang lại hiệu quả gấp 1,5 lần chi phí đầu tư.
Lời khuyên của ông Huang được đưa ra khi vào tháng Ba vừa qua, NVIDIA vừa giới thiệu GPU AI mới có tên Blackwell B200, một chip xử lý giá 70.000 USD với lời tuyên bố rằng đây là “chip AI mạnh nhất thế giới“. Bộ xử lý này được đóng gói trong một cụm máy tính lớn hơn, kết hợp 72 GPU và 36 CPU khác để mang lại khả năng xử lý các “tác vụ điện toán nặng nề nhất” hiện nay cũng như có thể giảm đến 25 lần chi phí và điện năng tiêu thụ so với trước – một bằng chứng quá rõ ràng cho bài toán của
Các GPU với mức giá cao ngất ngưởng này đang khiến giá trị vốn hóa của NVIDIA tăng với tốc độ tên lửa, khi chỉ trong vòng hơn một năm đã tăng gấp 5 lần và bắt kịp mức vốn hóa 2.900 tỷ USD của Apple.
