Google và Amazon cùng tấn công thành trì của Nvidia trong mảng ứng dụng AI

Google vừa chính thức phát hành TorchTPU, phiên bản PyTorch được hãng ấp ủ từ lâu, dưới dạng dự án mã nguồn mở. Động thái này đưa Google vào cùng cuộc đua với Amazon nhằm phá vỡ thế thống trị của Nvidia trong ngành AI — nơi phần lớn ứng dụng AI mặc định được viết để chạy trên GPU của hãng này.

Vì sao PyTorch lại quan trọng đến vậy?

PyTorch là bộ công cụ mã nguồn mở phổ biến mà các lập trình viên và startup AI dùng để xây dựng, huấn luyện và vận hành mô hình AI. Theo một số thống kê, công cụ này được sử dụng trong khoảng 85% ứng dụng AI hiện nay.

PyTorch do Meta (khi đó còn là Facebook) phát triển từ năm 2016, từ rất lâu trước khi thế giới nhận ra các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sẽ thay đổi cục diện công nghệ. Ở thời điểm đó, GPU của Nvidia đã là phần cứng tiêu chuẩn cho nghiên cứu AI, nên nhiều tính năng của PyTorch được xây dựng để tương thích riêng với loại chip này. Năm 2022, Meta chuyển giao PyTorch cho Linux Foundation — tổ chức phi lợi nhuận quản lý nhiều dự án mã nguồn mở quan trọng.

TorchTPU và TorchNeuron: hai hướng đi, một mục tiêu

Phiên bản TorchTPU của Google cho phép ứng dụng AI chạy trên Tensor Processing Units (TPU) — dòng chip AI do chính Google phát triển. Quan trọng hơn, công cụ này giúp việc chuyển các ứng dụng PyTorch hiện có sang TPU, và từ đó lên Google Cloud, trở nên đơn giản hơn nhiều.

Chỉ cần thay đổi cấu hình đơn giản, lập trình viên có thể đưa ứng dụng sang chạy trên TPU mà không cần viết lại mã nguồn.

Trước đó một ngày, Amazon cũng công bố phiên bản PyTorch của riêng mình mang tên TorchNeuron, cho phép chuyển ứng dụng AI sang chip Trainium tự phát triển và lên AWS mà không phải viết lại mã. Amazon còn tuyên bố đi xa hơn khi đóng góp mã vào dự án PyTorch gốc nhằm tách rời các tính năng khỏi chip Nvidia, giúp dự án cởi mở hơn với mọi loại phần cứng ngay từ mặc định.

Google có phần nhỉnh hơn Amazon ở vài điểm

Dù cùng mục tiêu, Google cho thấy tham vọng tạo ra một hệ sinh thái gắn kết hơn. Hãng cho biết đã phối hợp trực tiếp với Meta, Hugging Face, Inferact (đơn vị phát triển vLLM), RadixArk (đơn vị phát triển SGLang) và nhiều bên khác để đảm bảo các tính năng và thư viện mã của TorchTPU hoạt động tốt với những công cụ phát triển AI phổ biến này, giống như PyTorch gốc.

Bên cạnh đó, gã khổng lồ tìm kiếm còn ra mắt bộ công cụ chuyên dụng TPU agent suite để hỗ trợ lập trình viên chuyển ứng dụng sang chip và đám mây của Google, đồng thời sửa lỗi trong quá trình di chuyển. Hãng cũng cập nhật LiteRT — công cụ chạy AI trên điện thoại, laptop và thiết bị nhúng — để tương thích tốt hơn với các ứng dụng PyTorch.

Chưa thể lật đổ Nvidia ngay, nhưng cuộc chơi đã khác

Việc lập trình viên có thể dễ dàng chuyển sang chip và đám mây thay thế không đồng nghĩa họ sẽ đồng loạt từ bỏ phần cứng Nvidia. Chi phí chuyển đổi, thói quen và hệ sinh thái công cụ đã gắn bó nhiều năm vẫn là rào cản lớn.

Tuy nhiên, cả Amazon và Google đều đang thể hiện rõ ý định chấm dứt lợi thế độc quyền của Nvidia. Với người dùng và doanh nghiệp Việt Nam đang xây dựng ứng dụng AI, nhiều lựa chọn phần cứng và nền tảng đám mây hơn đồng nghĩa với áp lực giảm giá và sự linh hoạt lớn hơn khi triển khai các dự án AI trong tương lai gần.