Hố trí tuệ nhân tạo này có thể là Nvidia của điện toán lượng tử.

Điểm Chính

• Mặc dù Nvidia nổi tiếng với các GPU của mình, nhưng kiến trúc CUDA thực sự là động lực chính đứng sau sự thống trị của họ.
• Bằng cách cung cấp một hệ sinh thái phần cứng và phần mềm hoàn chỉnh, Nvidia đã trở thành nền tảng ưa thích cho sự phát triển của AI sinh generative.
• Alphabet đang theo đuổi một chiến lược tương tự được điều chỉnh cho sự xuất hiện của máy tính lượng tử.

Trong những năm qua, Nvidia đã củng cố vị thế của mình như một nhà lãnh đạo không thể chối cãi trong trí tuệ nhân tạo (IA). Các đơn vị xử lý đồ họa của họ không chỉ là phần cứng - mà còn là nền tảng của một hệ sinh thái được tích hợp chặt chẽ xây dựng trên kiến trúc CUDA.

CUDA đã biến các chip của Nvidia từ một sản phẩm chung thành một hạ tầng hoàn chỉnh cho các nhà phát triển AI. Nói một cách đơn giản, nếu bạn muốn huấn luyện các mô hình AI chất lượng cao, bạn có khả năng sẽ làm điều đó với phần cứng và phần mềm của Nvidia.

Alphabet dường như đang vạch ra một con đường tương tự trong lĩnh vực máy tính lượng tử. Thông qua các động thái chiến lược gần đây, công ty đang đặt nền tảng để trở thành Nvidia của các nền tảng lượng tử.

Xây dựng nền tảng phần cứng như GPU của Nvidia

Các GPU của Nvidia đã mở ra cánh cửa để phát triển CUDA. Nỗ lực song song của Alphabet tập trung vào các đơn vị xử lý tensor (TPUs) của họ và nghiên cứu về các bộ xử lý lượng tử siêu dẫn (Willow). Mặc dù các TPUs không phải là thiết bị lượng tử, nhưng chúng nổi bật khả năng của Google trong việc thiết kế silicon tùy chỉnh cho các nhu cầu tính toán tinh vi.

Bộ xử lý Sycamore của họ — đã chứng minh sự vượt trội lượng tử vào năm 2019 — đã cung cấp một thử nghiệm khái niệm khả thi. Kể từ đó, Alphabet đã đầu tư nhiều năm để tinh chỉnh các hệ thống AI và lượng tử của họ, tập hợp tài năng và lặp lại các kiến trúc cho đến khi đạt được tính hữu dụng thực tiễn.

Giống như chu kỳ đổi mới của GPU Nvidia, Alphabet đang định vị để phát triển các thế hệ bộ xử lý lượng tử kế tiếp có thể kết hợp với các hệ thống và phần mềm độc quyền, tạo ra một hệ sinh thái tích hợp giống như Nvidia đã làm.

Cirq có thể là phiên bản CUDA cho Alphabet

Phần cứng một mình hiếm khi tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững. Lợi thế thực sự của Nvidia đến từ sự kết hợp giữa GPU và CUDA. Sự kết hợp này đã tạo ra một hiệu ứng khóa mạnh mẽ, khiến chi phí chuyển đổi sang các nền tảng cạnh tranh cực kỳ cao.

Alphabet theo đuổi một chiến lược tương tự trong điện toán lượng tử, mặc dù với một triết lý khác. Đối tác tương ứng của CUDA là Cirq - một framework lập trình lượng tử mã nguồn mở cho phép các nhà phát triển tạo ra và thực thi các ứng dụng trên nhiều backend. Khác với CUDA, Cirq không ràng buộc các nhà phát triển chỉ với phần cứng của Google.

Một cách nghịch lý, sự mở cửa này có thể củng cố vị thế của Alphabet. Bằng cách khuyến khích một cộng đồng lớn hơn các nhà phát triển làm quen với Cirq, công ty đảm bảo rằng khi các ứng dụng lượng tử của họ đạt quy mô thương mại, sẽ có sẵn một cơ sở các nhà phát triển phù hợp với các công cụ của họ.

Nói cách khác, trong khi lợi thế của Nvidia dựa trên sự tích hợp khép kín, Alphabet đang phát triển một hệ sinh thái dựa trên khả năng tiếp cận và hợp tác - một khung mở có thể trở nên hấp dẫn như nhau, nhưng thu hút các nhà phát triển một cách tự nguyện thay vì nhốt họ lại.

DeepMind: Con đường mở khóa sự mở rộng giá trị

Mặc dù CUDA đã là nền tảng cho sự thống trị của Nvidia, nhưng thành công của công ty phụ thuộc vào sự chấp nhận rộng rãi từ bên ngoài.

Alphabet, ngược lại, đã kiểm soát một trong những phòng thí nghiệm nghiên cứu AI hàng đầu thế giới - DeepMind - điều này cung cấp cho họ một vòng phản hồi tích hợp để thử nghiệm các thuật toán lượng tử của mình, tinh chỉnh Cirq và phát triển các bộ xử lý như Willow nhanh hơn.

Sự tích hợp dọc này thông qua nghiên cứu, phần cứng và phần mềm phản ánh động lực GPU-CUDA của Nvidia. Hệ sinh thái của Nvidia đã dẫn đến nhiều năm tăng trưởng doanh thu bùng nổ, mở rộng biên lợi nhuận và định giá kỷ lục.

Đối với các nhà đầu tư, kết luận là rõ ràng. Khi các khối lượng công việc AI trở nên phức tạp hơn và điện toán lượng tử tiến gần đến khả năng ứng dụng trong thế giới thực, Alphabet đang ở vị trí để thúc đẩy và kiếm tiền từ sự chuyển đổi này trên quy mô lớn.

Các nhà đầu tư dài hạn nên xem Alphabet không chỉ là người dẫn đầu trong bối cảnh công nghệ hiện tại mà còn là người tiên phong trong biên giới tiếp theo của trí tuệ nhân tạo. Tôi tin rằng việc mua và giữ cổ phiếu của Alphabet sẽ mang lại cơ hội tương tự như Nvidia trong những năm tới.