Việc mua lại Arm 40 tỷ đô la của Nvidia là nhằm đưa AI xuống từ đám mây

dụng học máy thú vị có ý nghĩa.Edge AI rất quan trọng đối với nhiều trường hợp sử dụng, từ nhận dạng khuôn mặt đến robot. Ảnh của KAZUHIRO NOGI / AFP qua Getty Images

Ý tưởng lớn là AI, giống như một vị thần cổ đại nào đó, cuối cùng cũng bước xuống từ những đám mây để đi bộ giữa mọi người. Các thuật toán học máy được sử dụng để dựa vào các trung tâm dữ liệu để tính toán, với các công cụ và ứng dụng AI gửi thông tin qua internet đến các máy chủ từ xa này để xử lý. Nhưng trong khi chip hạng nặng vẫn cần thiết cho nghiên cứu và các ứng dụng tiên tiến, nhiều công cụ máy học hiện nay đủ nhẹ để chạy trên thiết bị mà không cần kết nối Internet. Lợi ích của việc này rất đơn giản: bạn nhận được quá trình xử lý nhanh hơn, bảo mật cao hơn và giảm tiêu thụ điện năng. Đó là lý do tại sao điện thoại thông minh của chúng ta hiện có thể làm những thứ như chụp ảnh nâng cao AI và tại sao chúng ta có công nghệ như robot khử trùng trong bệnh viện vànhận dạng khuôn mặt cho lợn . Những loại ứng dụng di động này (được gọi là AI tiên tiến) thực sự là tương lai của lĩnh vực này.

Như Huang đã nói: “AI đang di chuyển từ đám mây sang vùng biên, nơi các cảm biến thông minh được kết nối với máy tính AI có thể tăng tốc độ thanh toán, xe nâng trực tiếp, điều phối giao thông, tiết kiệm điện năng. Theo thời gian, sẽ có hàng nghìn tỷ máy tính tự trị nhỏ này, được hỗ trợ bởi AI, được kết nối với các trung tâm dữ liệu đám mây khổng lồ ở mọi nơi trên thế giới ”.
NVIDIA CUNG CẤP CÁC TRUNG TÂM DỮ LIỆU, ARM CUNG CẤP CHIP DI ĐỘNG



Là người tạo ra GPU được sử dụng trong nhiều trung tâm dữ liệu AI, Nvidia có thể cung cấp nửa đầu tiên của phương trình này, trong khi Arm, nhà thiết kế chip di động giá rẻ và tiết kiệm năng lượng, lo phần thứ hai. Không cần phải có thiên tài mới có thể phát hiện ra sự trùng lặp có khả năng sinh lời giữa hai doanh nghiệp này. (Mặc dù phải mất 40 tỷ đô la để buộc nó tồn tại.)







Theo nghĩa này, việc Nvidia và Arm tập trung vào AI là hoàn toàn hợp lý, vì chuyên môn cá nhân của các công ty có thể cải thiện các dịch vụ AI của nhau. Như nhà phân tích thị trường chip Patrick Moorhead đưa ra ý kiến của mình về thỏa thuận : “Arm chơi ở những lĩnh vực mà Nvidia không hoặc không thành công, trong khi Nvidia chơi ở nhiều nơi Arm không hoặc không thành công.”

Nvidia, ngay từ đầu, có khả năng tận dụng hiệu quả của CPU Arm để giảm tiêu thụ điện năng trong các trung tâm dữ liệu của mình. Mặc dù AI tiên tiến là một phần quan trọng trong tương lai của lĩnh vực này, nhưng các trung tâm dữ liệu cũng không đi đến đâu và chi phí năng lượng để vận hành chúng là rất lớn. Bản thân CEO Huang của Nvidia đã gợi ý rằng đây sẽ là trọng tâm của thương vụ mua lại khi ông lưu ý trong cuộc gọi sáng nay rằng “hiệu quả năng lượng là điều quan trọng nhất khi nói đến máy tính trong tương lai”. Trong khi đó, Arm sẽ được hưởng lợi rất nhiều từ chuyên môn và tài nguyên AI của Nvidia. Nvidia có phạm vi tiếp cận ấn tượng trong thế giới máy học, mở rộng các lĩnh vực như robot , ô tô tự lái và trí tưởng tượng y tế , cũng như liên tục xuất bản những điều thú vịvà nghiên cứu ML mới . Nó cũng chỉ đơn giản là có kích thước để tăng tốc bất kỳ nỗ lực R&D nào mà Arm cần để thúc đẩy khả năng AI của mình hơn nữa.

Khá phù hợp, khả năng Nvidia cung cấp thêm vốn hóa một phần chỉ là do sự quan tâm đến trí tuệ nhân tạo. Như nhà báo Alistair Barr đã lưu ý trên Twitter , vào năm 2016 Nvidia trị giá 30 tỷ đô la, nhưng giá trị của nó từ đó đã tăng lên hơn 300 tỷ đô la do nhu cầu về GPU được tạo ra bằng máy học (trong số những thứ khác). Vì vậy, trong khi nhu cầu về AI đã thúc đẩy thương vụ này, thì ngay từ đầu nó cũng đã khiến nó trở nên khả thi.