AMD đã ra mắt APU (bộ xử lý tăng tốc) Instinct MI300 được chờ đợi từ lâu, được thiết kế để giúp các trung tâm dữ liệu xử lý lưu lượng dữ liệu liên quan đến trí tuệ nhân tạo và thách thức sự độc quyền của Nvidia trong thị trường đang phát triển nhanh chóng này.
Tuy nhiên, sau khi thị trường đóng cửa vào ngày 13 tháng 6 theo giờ địa phương, giá cổ phiếu của AMD đã giảm 3,61% (124,53 USD/cổ phiếu). Cùng ngày, giá cổ phiếu của Nvidia đã tăng 3,9% và giá trị thị trường của nó khi đóng cửa lại vượt quá 1 nghìn tỷ USD.
Tín dụng hình ảnh: Được tạo bởi các công cụ Unbounded AI
Khi Nvidia nếm trải vị ngọt trong làn sóng bùng nổ AI này và giá trị thị trường của nó vượt quá một nghìn tỷ đô la Mỹ, đối thủ cũ của nó là AMD cũng đang đẩy mạnh để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về điện toán AI. Tuy nhiên, các nhà đầu tư tỏ ra thờ ơ với thông báo sản phẩm mới nhất của nó.
Vào rạng sáng ngày 14 tháng 6, giờ Bắc Kinh, AMD đã mang đến nhiều thông tin chi tiết và cập nhật về APU (bộ xử lý tăng tốc) Instinct MI300 của trung tâm dữ liệu được chờ đợi từ lâu, nhằm mục đích giúp các trung tâm dữ liệu xử lý lưu lượng dữ liệu liên quan đến trí tuệ nhân tạo và đây là một thách thức về sự độc quyền của Nvidia trong một thị trường đang phát triển nhanh lần đầu tiên được tiết lộ vào tháng 6 năm ngoái.
Giám đốc điều hành AMD Lisa Su cho biết trong một bài thuyết trình tại San Francisco, Hoa Kỳ, rằng dòng Instinct MI300 sẽ bao gồm GPU (bộ xử lý đồ họa) MI300X, có thể tăng tốc quá trình xử lý các công nghệ AI tổng hợp được sử dụng bởi các chatbot như ChatGPT.
"Chúng ta vẫn đang ở giai đoạn rất sớm trong vòng đời của trí tuệ nhân tạo." Su Zifeng cho biết đến năm 2027, tổng giá trị thị trường tiềm năng của các máy gia tốc trí tuệ nhân tạo trong các trung tâm dữ liệu sẽ tăng gấp 5 lần lên hơn 150 tỷ đô la Mỹ.
Tuy nhiên, bài thuyết trình dường như không làm lóa mắt các nhà đầu tư. Họ đã đặt nhiều kỳ vọng vào sự phát triển của trí tuệ nhân tạo và giá cổ phiếu của AMD đã tăng 91,8% trong năm nay. Trước đó, khi cuộc họp báo đến gần, các nhà phân tích từ các tổ chức của Mỹ đã bày tỏ sự lạc quan về AMD. Nhà phân tích Harsh Kumar của công ty nghiên cứu Piper Sandler (Harsh Kumar) đã sửa đổi mục tiêu giá cổ phiếu của AMD từ 110 đô la lên 150 đô la. Nhưng sau khi thị trường đóng cửa vào ngày 13 tháng 6, giờ địa phương, giá cổ phiếu của AMD đã giảm 3,61% (124,53 USD/cổ phiếu). Cùng ngày, giá cổ phiếu của Nvidia tăng 3,9% và giá trị thị trường của nó khi đóng cửa một lần nữa vượt qua 1 nghìn tỷ USD.
AI "siêu chip" và "phiên bản AMD" CUDA
Các giám đốc điều hành từ Amazon Web Services (AWS) và Meta đã tham gia cùng Su trên sân khấu để nói về việc sử dụng bộ xử lý AMD mới trong trung tâm dữ liệu của họ. AMD cũng đã công bố tính khả dụng rộng rãi của phiên bản mới nhất của bộ xử lý máy chủ EPYC -- một biến thể mới có tên là Bergamo.
Bergamo sẽ là CPU (đơn vị xử lý trung tâm) dựa trên đám mây x86 đầu tiên trong ngành, có thể chứa tới 128 lõi Zen4c (kiến trúc chip Zen được AMD ra mắt lần đầu tiên vào năm 2017 và hỗ trợ tất cả các bộ xử lý AMD) và đạt dung lượng bộ đệm L3. 256MB; Về mặt công nghệ, công nghệ 5nm của TSMC được sử dụng. Bergamo được tối ưu hóa cho các ứng dụng chuyên sâu về điện toán và phù hợp với các SoC cấp trung tâm dữ liệu mới nổi (hệ thống trên chip) dựa trên kiến trúc Arm như Ampere, Amazon, Google và Microsoft.
AMD cho biết chip MI300X mới và kiến trúc CDNA của nó được thiết kế cho các mô hình ngôn ngữ lớn và các mô hình AI tiên tiến khác. "Tôi thích con chip này." Su Zifeng nói, "Cốt lõi là GPU và GPU đang hỗ trợ trí tuệ nhân tạo."
"Các mô hình ngày càng lớn hơn và bạn thực sự cần nhiều GPU để chạy các mô hình ngôn ngữ lớn mới nhất." Su Zifeng chỉ ra rằng với sự gia tăng bộ nhớ chip AMD, các nhà phát triển không cần nhiều GPU như vậy. Su Zifeng đã trình diễn với mô hình AI ôm mặt, một mô hình ngôn ngữ lớn đã viết một bài thơ về San Francisco ngay tại chỗ. Một MI300X duy nhất có thể chạy một mô hình với 80 tỷ tham số, đây là lần đầu tiên một mô hình lớn như vậy có thể chạy trên một GPU duy nhất.
AMD cũng cho biết họ sẽ cung cấp kiến trúc Infinity, kết hợp tám bộ gia tốc MI300X trong một hệ thống duy nhất. Nvidia và Google đã phát triển các hệ thống tương tự kết hợp tám GPU trở lên cho các ứng dụng AI.
Một sản phẩm khác mới được công bố là kiến trúc "GPU+CPU" (APU) MI300A và các mẫu hiện đã có sẵn. MI300X và Instinct Platform sẽ cung cấp mẫu vào quý 3 năm nay và sẽ chính thức ra mắt vào quý 4.
Các thông số của bộ xử lý tăng tốc AMD Instinct MI300 thực tế đã lộ diện từ đầu năm 2023. MI300 là sản phẩm tích hợp "CPU + GPU + bộ nhớ" đầu tiên trên thị trường, với 146 tỷ bóng bán dẫn, nhiều hơn 80 tỷ của Nvidia H100 và đây cũng là con chip lớn nhất hiện nay do AMD sản xuất.
Theo tính toán của Huatai Securities, hiệu năng của MI300 gần bằng chip Grace Hopper của Nvidia. Mặc dù AMD chưa công bố so sánh sức mạnh tính toán giữa MI300 và Grace Hopper, nhưng so với MI250X thế hệ trước, sức mạnh tính toán (TFLOPS) của MI300 trên AI dự kiến sẽ tăng gấp 8 lần và hiệu suất tiêu thụ năng lượng (TFLOPS/watt ) sẽ được tối ưu hóa.5 lần. Nếu bộ xử lý này được sử dụng để đào tạo các mô hình trí tuệ nhân tạo siêu lớn như ChatGPT và DALL-E, thời gian đào tạo có thể được rút ngắn từ vài tháng trước đó xuống còn vài tuần, qua đó tiết kiệm hàng triệu đô la tiền điện.
Su đã nói với các nhà đầu tư trong một cuộc gọi thu nhập vào tháng trước rằng MI300 sẽ bắt đầu tạo ra doanh số bán hàng trong quý IV.
Ngoài ra, AMD cũng cho biết trong buổi họp báo rằng họ cũng có phần mềm dành cho chip AI của riêng mình (tương tự như CUDA của Nvidia), được gọi là ROCm. Một trong những lý do khiến các nhà phát triển AI luôn ưa chuộng chip Nvidia là CUDA, điều này giúp giảm đáng kể ngưỡng sử dụng GPU, vốn dĩ cần phải có một ngôn ngữ lập trình đồ họa OpenGL rất chuyên nghiệp với CUDA, Java hoặc C++ thường được các lập trình viên sử dụng mới có thể gọi GPU. Do đó, GPU được sử dụng để học sâu.
"Thần AI" Wu Enda nhận xét rằng trước khi CUDA xuất hiện, có thể không quá 100 người trên thế giới có thể sử dụng lập trình GPU, sau CUDA, việc sử dụng GPU đã trở thành một điều rất dễ dàng.
"Mặc dù đó là một hành trình dài, nhưng chúng tôi đã đạt được tiến bộ rất tốt trong việc xây dựng một ngăn xếp phần mềm mạnh mẽ hoạt động với các mô hình từ một hệ sinh thái mở gồm các mô hình, thư viện, khung và công cụ." Chủ tịch AMD Victor Peng) bày tỏ.
**"Lựa chọn thứ hai" để hưởng lợi từ làn sóng AI? **
Nvidia thống trị thị trường điện toán AI với thị phần từ 80% đến 95%, theo các nhà phân tích. Tháng trước, Nvidia đã công bố một báo cáo tài chính cực kỳ bắt mắt và giá trị thị trường của nó từng chạm mốc 1 nghìn tỷ USD. Công ty trước đây cho biết họ dự kiến doanh thu sẽ tăng mạnh sau khi đảm bảo nguồn cung cấp chip mới để đáp ứng nhu cầu tăng cao.
Mặt khác, ngay từ khi báo cáo tài chính quý đầu tiên của năm nay được công bố, Su Zifeng đã tuyên bố rằng AI đã được liệt kê là ưu tiên chiến lược hàng đầu. Khi các nhà đầu tư đặt cược rằng AMD sẽ là "lựa chọn thứ hai" để hưởng lợi từ làn sóng AI, giá trị thị trường của AMD đã tăng lên hơn 200 tỷ USD trong năm nay, cao hơn nhiều so với mức 137,9 tỷ USD của Intel. Tuy nhiên, vẫn còn một khoảng cách nhất định so với giá trị thị trường nghìn tỷ đô la của Nvidia, cổ phiếu chip đầu tiên.
Trong tương lai, Instinct MI300 sẽ cạnh tranh trực tiếp với các chip AI của dòng Nvidia Hopper. Su Zifeng từng thẳng thắn nói rằng Instinct MI300 có thể giúp các công ty chiếm lĩnh thị trường và nó đáp ứng mọi yêu cầu của hệ sinh thái AI và HPC/siêu máy tính.
Nhà phân tích Joseph Moore (Joseph Moore) của Morgan Stanley từng đưa ra một hướng dẫn lạc quan, nói rằng AMD đã nhận thấy "đơn đặt hàng ổn định" từ khách hàng và doanh thu liên quan đến AI của công ty vào năm 2024 dự kiến sẽ đạt 400 triệu USD và cao nhất thậm chí có thể đạt 400 USD. 1,2 tỷ USD—một dự đoán cao hơn 12 lần so với dự kiến trước đó.
Trong một cuộc phỏng vấn gần đây với truyền thông nước ngoài, Su Zifeng cũng không ngần ngại bày tỏ tham vọng thách thức sự độc quyền của Nvidia.
Ý tưởng cạnh tranh của AMD là tập trung vào APU (bộ xử lý tăng tốc) dựa trên lợi thế CPU của chính họ và tạo ra sự cạnh tranh khác biệt với sản phẩm cốt lõi A100/H100 của Nvidia. Ngoài ra, Su Lifeng cũng đang chống lại Nvidia thông qua việc mua lại và các phương tiện khác, chẳng hạn như thương vụ mua lại Xilinx (Xilinx) trị giá 48,8 tỷ USD vào năm 2022, công ty sản xuất bộ xử lý có thể lập trình giúp tăng tốc các tác vụ như nén video. Là một phần của thỏa thuận, cựu Giám đốc điều hành Xilinx Michael Bloomberg đã trở thành chủ tịch và người đứng đầu chiến lược AI của AMD.
Nhu cầu về chip cho trí tuệ nhân tạo đã đẩy cổ phiếu của Nvidia lên gần mức cao nhất mọi thời đại, với tỷ lệ giá trên thu nhập kỳ hạn khoảng 64 lần, gần gấp đôi so với AMD. Nhà phân tích Stacy Rasgon của Bernstein cho biết: "Đó là lý do tại sao các nhà đầu tư đang xem xét AMD. Bởi vì họ muốn một 'sự thay thế Nvidia'".
"Super Scholar" và "Problem Boy"
Điều thú vị là, theo báo cáo của truyền thông Trung Quốc Đài Loan, Huang Renxun là họ hàng xa của Su Zifeng (ông của Su Zifeng và mẹ của Huang Renxun là anh em ruột). Cả hai đều sinh ra ở tỉnh Đài Loan của Trung Quốc. Su Zifeng đến Hoa Kỳ cùng với cha cô, người đang theo học tại Đại học Columbia khi cô mới 3 tuổi. Huang Renxun rời Đài Loan để sống ở Thái Lan khi cô 5 tuổi, và đến Hoa Kỳ. Hoa Kỳ khi cô 9 tuổi.
Trải nghiệm trưởng thành của Su Zifeng có vẻ "học trò" hơn, sau khi được nhận vào trường trung học khoa học Bronx ở New York (nơi đã sản sinh ra 6 người đoạt giải Nobel và 6 người đoạt giải Pulitzer), cô vào học chuyên ngành Kỹ thuật của Học viện Công nghệ Massachusetts. , năm 24 tuổi, anh lấy bằng tiến sĩ chuyên ngành EE (Electrical Engineering, Kỹ thuật điện), được mệnh danh là chuyên ngành khó nhất tại MIT lúc bấy giờ. Huang Renxun đã trải qua thời kỳ "thanh thiếu niên có vấn đề", sau đó vào Đại học Bang Oregon để học đại học, theo học ngành kỹ thuật điện, sau đó vào Đại học Stanford để lấy bằng thạc sĩ kỹ thuật điện.
Công việc đầu tiên của Huang Renxun là nhà thiết kế chip tại AMD, và ông đã thành lập Nvidia ở tuổi 30. Su Zifeng đã kinh qua các "công ty nổi tiếng" như Texas Instruments, IBM và AMD, đồng thời trở thành nữ CEO đầu tiên kể từ khi AMD được thành lập vào năm 2014 khi AMD đang đối mặt với một cuộc khủng hoảng lớn. Dưới sự lãnh đạo của Su Zifeng, AMD đã trải qua một cuộc lột xác “muối bỏ bể” cực lớn, từ một nhà sản xuất chất bán dẫn bên bờ vực phá sản thành giá cổ phiếu tăng gần 30 lần trong vòng chưa đầy 10 năm. Và Huang Renxun đã đưa Nvidia trở thành công ty chip đầu tiên trên thế giới vượt mốc nghìn tỷ giá trị thị trường. Cả hai đều có điểm yếu là "phá vỡ các quy tắc" trong sự nghiệp của họ. Cả hai thậm chí đã giành được giải thưởng mang tên Robert N. Noyce (người sáng lập Intel) trong vòng một tháng.
Xem bản gốc
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
"Tranh ngôi vương AI" Trung Quốc: AMD tung siêu chip MI300 thách thức Nvidia
Nguồn: The Paper
Phóng viên Thiệu Văn
AMD đã ra mắt APU (bộ xử lý tăng tốc) Instinct MI300 được chờ đợi từ lâu, được thiết kế để giúp các trung tâm dữ liệu xử lý lưu lượng dữ liệu liên quan đến trí tuệ nhân tạo và thách thức sự độc quyền của Nvidia trong thị trường đang phát triển nhanh chóng này.
Tuy nhiên, sau khi thị trường đóng cửa vào ngày 13 tháng 6 theo giờ địa phương, giá cổ phiếu của AMD đã giảm 3,61% (124,53 USD/cổ phiếu). Cùng ngày, giá cổ phiếu của Nvidia đã tăng 3,9% và giá trị thị trường của nó khi đóng cửa lại vượt quá 1 nghìn tỷ USD.
Khi Nvidia nếm trải vị ngọt trong làn sóng bùng nổ AI này và giá trị thị trường của nó vượt quá một nghìn tỷ đô la Mỹ, đối thủ cũ của nó là AMD cũng đang đẩy mạnh để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng về điện toán AI. Tuy nhiên, các nhà đầu tư tỏ ra thờ ơ với thông báo sản phẩm mới nhất của nó.
Vào rạng sáng ngày 14 tháng 6, giờ Bắc Kinh, AMD đã mang đến nhiều thông tin chi tiết và cập nhật về APU (bộ xử lý tăng tốc) Instinct MI300 của trung tâm dữ liệu được chờ đợi từ lâu, nhằm mục đích giúp các trung tâm dữ liệu xử lý lưu lượng dữ liệu liên quan đến trí tuệ nhân tạo và đây là một thách thức về sự độc quyền của Nvidia trong một thị trường đang phát triển nhanh lần đầu tiên được tiết lộ vào tháng 6 năm ngoái.
Giám đốc điều hành AMD Lisa Su cho biết trong một bài thuyết trình tại San Francisco, Hoa Kỳ, rằng dòng Instinct MI300 sẽ bao gồm GPU (bộ xử lý đồ họa) MI300X, có thể tăng tốc quá trình xử lý các công nghệ AI tổng hợp được sử dụng bởi các chatbot như ChatGPT.
"Chúng ta vẫn đang ở giai đoạn rất sớm trong vòng đời của trí tuệ nhân tạo." Su Zifeng cho biết đến năm 2027, tổng giá trị thị trường tiềm năng của các máy gia tốc trí tuệ nhân tạo trong các trung tâm dữ liệu sẽ tăng gấp 5 lần lên hơn 150 tỷ đô la Mỹ.
Tuy nhiên, bài thuyết trình dường như không làm lóa mắt các nhà đầu tư. Họ đã đặt nhiều kỳ vọng vào sự phát triển của trí tuệ nhân tạo và giá cổ phiếu của AMD đã tăng 91,8% trong năm nay. Trước đó, khi cuộc họp báo đến gần, các nhà phân tích từ các tổ chức của Mỹ đã bày tỏ sự lạc quan về AMD. Nhà phân tích Harsh Kumar của công ty nghiên cứu Piper Sandler (Harsh Kumar) đã sửa đổi mục tiêu giá cổ phiếu của AMD từ 110 đô la lên 150 đô la. Nhưng sau khi thị trường đóng cửa vào ngày 13 tháng 6, giờ địa phương, giá cổ phiếu của AMD đã giảm 3,61% (124,53 USD/cổ phiếu). Cùng ngày, giá cổ phiếu của Nvidia tăng 3,9% và giá trị thị trường của nó khi đóng cửa một lần nữa vượt qua 1 nghìn tỷ USD.
AI "siêu chip" và "phiên bản AMD" CUDA
Các giám đốc điều hành từ Amazon Web Services (AWS) và Meta đã tham gia cùng Su trên sân khấu để nói về việc sử dụng bộ xử lý AMD mới trong trung tâm dữ liệu của họ. AMD cũng đã công bố tính khả dụng rộng rãi của phiên bản mới nhất của bộ xử lý máy chủ EPYC -- một biến thể mới có tên là Bergamo.
Bergamo sẽ là CPU (đơn vị xử lý trung tâm) dựa trên đám mây x86 đầu tiên trong ngành, có thể chứa tới 128 lõi Zen4c (kiến trúc chip Zen được AMD ra mắt lần đầu tiên vào năm 2017 và hỗ trợ tất cả các bộ xử lý AMD) và đạt dung lượng bộ đệm L3. 256MB; Về mặt công nghệ, công nghệ 5nm của TSMC được sử dụng. Bergamo được tối ưu hóa cho các ứng dụng chuyên sâu về điện toán và phù hợp với các SoC cấp trung tâm dữ liệu mới nổi (hệ thống trên chip) dựa trên kiến trúc Arm như Ampere, Amazon, Google và Microsoft.
AMD cho biết chip MI300X mới và kiến trúc CDNA của nó được thiết kế cho các mô hình ngôn ngữ lớn và các mô hình AI tiên tiến khác. "Tôi thích con chip này." Su Zifeng nói, "Cốt lõi là GPU và GPU đang hỗ trợ trí tuệ nhân tạo."
"Các mô hình ngày càng lớn hơn và bạn thực sự cần nhiều GPU để chạy các mô hình ngôn ngữ lớn mới nhất." Su Zifeng chỉ ra rằng với sự gia tăng bộ nhớ chip AMD, các nhà phát triển không cần nhiều GPU như vậy. Su Zifeng đã trình diễn với mô hình AI ôm mặt, một mô hình ngôn ngữ lớn đã viết một bài thơ về San Francisco ngay tại chỗ. Một MI300X duy nhất có thể chạy một mô hình với 80 tỷ tham số, đây là lần đầu tiên một mô hình lớn như vậy có thể chạy trên một GPU duy nhất.
AMD cũng cho biết họ sẽ cung cấp kiến trúc Infinity, kết hợp tám bộ gia tốc MI300X trong một hệ thống duy nhất. Nvidia và Google đã phát triển các hệ thống tương tự kết hợp tám GPU trở lên cho các ứng dụng AI.
Một sản phẩm khác mới được công bố là kiến trúc "GPU+CPU" (APU) MI300A và các mẫu hiện đã có sẵn. MI300X và Instinct Platform sẽ cung cấp mẫu vào quý 3 năm nay và sẽ chính thức ra mắt vào quý 4.
Các thông số của bộ xử lý tăng tốc AMD Instinct MI300 thực tế đã lộ diện từ đầu năm 2023. MI300 là sản phẩm tích hợp "CPU + GPU + bộ nhớ" đầu tiên trên thị trường, với 146 tỷ bóng bán dẫn, nhiều hơn 80 tỷ của Nvidia H100 và đây cũng là con chip lớn nhất hiện nay do AMD sản xuất.
Theo tính toán của Huatai Securities, hiệu năng của MI300 gần bằng chip Grace Hopper của Nvidia. Mặc dù AMD chưa công bố so sánh sức mạnh tính toán giữa MI300 và Grace Hopper, nhưng so với MI250X thế hệ trước, sức mạnh tính toán (TFLOPS) của MI300 trên AI dự kiến sẽ tăng gấp 8 lần và hiệu suất tiêu thụ năng lượng (TFLOPS/watt ) sẽ được tối ưu hóa.5 lần. Nếu bộ xử lý này được sử dụng để đào tạo các mô hình trí tuệ nhân tạo siêu lớn như ChatGPT và DALL-E, thời gian đào tạo có thể được rút ngắn từ vài tháng trước đó xuống còn vài tuần, qua đó tiết kiệm hàng triệu đô la tiền điện.
Su đã nói với các nhà đầu tư trong một cuộc gọi thu nhập vào tháng trước rằng MI300 sẽ bắt đầu tạo ra doanh số bán hàng trong quý IV.
Ngoài ra, AMD cũng cho biết trong buổi họp báo rằng họ cũng có phần mềm dành cho chip AI của riêng mình (tương tự như CUDA của Nvidia), được gọi là ROCm. Một trong những lý do khiến các nhà phát triển AI luôn ưa chuộng chip Nvidia là CUDA, điều này giúp giảm đáng kể ngưỡng sử dụng GPU, vốn dĩ cần phải có một ngôn ngữ lập trình đồ họa OpenGL rất chuyên nghiệp với CUDA, Java hoặc C++ thường được các lập trình viên sử dụng mới có thể gọi GPU. Do đó, GPU được sử dụng để học sâu.
"Thần AI" Wu Enda nhận xét rằng trước khi CUDA xuất hiện, có thể không quá 100 người trên thế giới có thể sử dụng lập trình GPU, sau CUDA, việc sử dụng GPU đã trở thành một điều rất dễ dàng.
"Mặc dù đó là một hành trình dài, nhưng chúng tôi đã đạt được tiến bộ rất tốt trong việc xây dựng một ngăn xếp phần mềm mạnh mẽ hoạt động với các mô hình từ một hệ sinh thái mở gồm các mô hình, thư viện, khung và công cụ." Chủ tịch AMD Victor Peng) bày tỏ.
**"Lựa chọn thứ hai" để hưởng lợi từ làn sóng AI? **
Nvidia thống trị thị trường điện toán AI với thị phần từ 80% đến 95%, theo các nhà phân tích. Tháng trước, Nvidia đã công bố một báo cáo tài chính cực kỳ bắt mắt và giá trị thị trường của nó từng chạm mốc 1 nghìn tỷ USD. Công ty trước đây cho biết họ dự kiến doanh thu sẽ tăng mạnh sau khi đảm bảo nguồn cung cấp chip mới để đáp ứng nhu cầu tăng cao.
Mặt khác, ngay từ khi báo cáo tài chính quý đầu tiên của năm nay được công bố, Su Zifeng đã tuyên bố rằng AI đã được liệt kê là ưu tiên chiến lược hàng đầu. Khi các nhà đầu tư đặt cược rằng AMD sẽ là "lựa chọn thứ hai" để hưởng lợi từ làn sóng AI, giá trị thị trường của AMD đã tăng lên hơn 200 tỷ USD trong năm nay, cao hơn nhiều so với mức 137,9 tỷ USD của Intel. Tuy nhiên, vẫn còn một khoảng cách nhất định so với giá trị thị trường nghìn tỷ đô la của Nvidia, cổ phiếu chip đầu tiên.
Trong tương lai, Instinct MI300 sẽ cạnh tranh trực tiếp với các chip AI của dòng Nvidia Hopper. Su Zifeng từng thẳng thắn nói rằng Instinct MI300 có thể giúp các công ty chiếm lĩnh thị trường và nó đáp ứng mọi yêu cầu của hệ sinh thái AI và HPC/siêu máy tính.
Nhà phân tích Joseph Moore (Joseph Moore) của Morgan Stanley từng đưa ra một hướng dẫn lạc quan, nói rằng AMD đã nhận thấy "đơn đặt hàng ổn định" từ khách hàng và doanh thu liên quan đến AI của công ty vào năm 2024 dự kiến sẽ đạt 400 triệu USD và cao nhất thậm chí có thể đạt 400 USD. 1,2 tỷ USD—một dự đoán cao hơn 12 lần so với dự kiến trước đó.
Trong một cuộc phỏng vấn gần đây với truyền thông nước ngoài, Su Zifeng cũng không ngần ngại bày tỏ tham vọng thách thức sự độc quyền của Nvidia.
Ý tưởng cạnh tranh của AMD là tập trung vào APU (bộ xử lý tăng tốc) dựa trên lợi thế CPU của chính họ và tạo ra sự cạnh tranh khác biệt với sản phẩm cốt lõi A100/H100 của Nvidia. Ngoài ra, Su Lifeng cũng đang chống lại Nvidia thông qua việc mua lại và các phương tiện khác, chẳng hạn như thương vụ mua lại Xilinx (Xilinx) trị giá 48,8 tỷ USD vào năm 2022, công ty sản xuất bộ xử lý có thể lập trình giúp tăng tốc các tác vụ như nén video. Là một phần của thỏa thuận, cựu Giám đốc điều hành Xilinx Michael Bloomberg đã trở thành chủ tịch và người đứng đầu chiến lược AI của AMD.
Nhu cầu về chip cho trí tuệ nhân tạo đã đẩy cổ phiếu của Nvidia lên gần mức cao nhất mọi thời đại, với tỷ lệ giá trên thu nhập kỳ hạn khoảng 64 lần, gần gấp đôi so với AMD. Nhà phân tích Stacy Rasgon của Bernstein cho biết: "Đó là lý do tại sao các nhà đầu tư đang xem xét AMD. Bởi vì họ muốn một 'sự thay thế Nvidia'".
"Super Scholar" và "Problem Boy"
Điều thú vị là, theo báo cáo của truyền thông Trung Quốc Đài Loan, Huang Renxun là họ hàng xa của Su Zifeng (ông của Su Zifeng và mẹ của Huang Renxun là anh em ruột). Cả hai đều sinh ra ở tỉnh Đài Loan của Trung Quốc. Su Zifeng đến Hoa Kỳ cùng với cha cô, người đang theo học tại Đại học Columbia khi cô mới 3 tuổi. Huang Renxun rời Đài Loan để sống ở Thái Lan khi cô 5 tuổi, và đến Hoa Kỳ. Hoa Kỳ khi cô 9 tuổi.
Trải nghiệm trưởng thành của Su Zifeng có vẻ "học trò" hơn, sau khi được nhận vào trường trung học khoa học Bronx ở New York (nơi đã sản sinh ra 6 người đoạt giải Nobel và 6 người đoạt giải Pulitzer), cô vào học chuyên ngành Kỹ thuật của Học viện Công nghệ Massachusetts. , năm 24 tuổi, anh lấy bằng tiến sĩ chuyên ngành EE (Electrical Engineering, Kỹ thuật điện), được mệnh danh là chuyên ngành khó nhất tại MIT lúc bấy giờ. Huang Renxun đã trải qua thời kỳ "thanh thiếu niên có vấn đề", sau đó vào Đại học Bang Oregon để học đại học, theo học ngành kỹ thuật điện, sau đó vào Đại học Stanford để lấy bằng thạc sĩ kỹ thuật điện.
Công việc đầu tiên của Huang Renxun là nhà thiết kế chip tại AMD, và ông đã thành lập Nvidia ở tuổi 30. Su Zifeng đã kinh qua các "công ty nổi tiếng" như Texas Instruments, IBM và AMD, đồng thời trở thành nữ CEO đầu tiên kể từ khi AMD được thành lập vào năm 2014 khi AMD đang đối mặt với một cuộc khủng hoảng lớn. Dưới sự lãnh đạo của Su Zifeng, AMD đã trải qua một cuộc lột xác “muối bỏ bể” cực lớn, từ một nhà sản xuất chất bán dẫn bên bờ vực phá sản thành giá cổ phiếu tăng gần 30 lần trong vòng chưa đầy 10 năm. Và Huang Renxun đã đưa Nvidia trở thành công ty chip đầu tiên trên thế giới vượt mốc nghìn tỷ giá trị thị trường. Cả hai đều có điểm yếu là "phá vỡ các quy tắc" trong sự nghiệp của họ. Cả hai thậm chí đã giành được giải thưởng mang tên Robert N. Noyce (người sáng lập Intel) trong vòng một tháng.