Amazon chạy đua thiết kế chip tùy chỉnh để bắt kịp Microsoft và Google

Giám đốc điều hành Amazon Web Services (AWS) Adam Selipsky chia sẻ với CNBC rằng “Thế giới muốn có nhiều chip hơn để đào tạo các mô hình AI tổng hợp, cho dù đó là GPU hay đó là chip của riêng Amazon mà chúng tôi đang thiết kế. Tôi nghĩ rằng chúng tôi đang ở một vị trí tốt hơn bất kỳ đối thủ nào khác”.

Tuy nhiên, nhiều đối thủ của Amazon đã hành động nhanh hơn và đầu tư nhiều hơn vào hoạt động kinh doanh khi AI tổng quát bùng nổ. Khi OpenAI ra mắt ChatGPT, Microsoft đã thu hút được sự chú ý rộng rãi nhờ lưu trữ chatbot lan truyền và đầu tư 13 tỷ USD vào OpenAI. Công ty đã nhanh chóng tích hợp các mô hình AI tổng quát vào các sản phẩm của riêng mình. Bên cạnh đó, Google cũng ra mắt mô hình ngôn ngữ lớn của riêng mình, Bard và đầu tư 300 triệu USD vào đối thủ OpenAI, Anthropic. 

Cho đến tháng 4/2023, Amazon mới công bố dòng mô hình ngôn ngữ lớn của riêng mình, được gọi là Titan, cùng với dịch vụ có tên Bedrock để giúp các nhà phát triển cải tiến phần mềm bằng cách sử dụng AI tổng quát.

“Amazon không quen chạy theo xu hướng của thị trường. Amazon đã quen với việc tạo ra thị trường. Và tôi nghĩ rằng đây là lần đầu tiên sau Amazon thấy mình đang bị tụt lại phía sau và họ đang nỗ lực để bắt kịp người chơi khác” Chirag Dekate, phó chủ tịch phân tích của Gartner cho biết.

 SỰ KHÁC BIỆT NẰM TRONG NHỮNG CON CHIP

Dekate cho biết về lâu dài silicon tùy chỉnh của Amazon có thể mang lại lợi thế cho AI tổng quát. “Tôi nghĩ sự khác biệt thực sự nằm ở khả năng kỹ thuật mà chúng mang lại” ông nói.

AWS lặng lẽ sản xuất silicon tùy chỉnh vào năm 2013 với một phần cứng chuyên dụng có tên Nitro. Đây là con chip AWS có khối lượng lớn nhất. Amazon chia sẻ với CNBC rằng mỗi máy chủ AWS sử dụng ít nhất một con chip Nitro.

CNBC đã có một chuyến tham quan hậu trường phòng thí nghiệm chip của Amazon ở Austin, Texas, nơi Trainium và Inferentia được phát triển và thử nghiệm. Phó chủ tịch phụ trách sản phẩm Matt Wood giải thích mục đích sử dụng của cả hai con chip.

“Học máy chia thành hai giai đoạn khác nhau. Vì vậy, bạn đào tạo các mô hình máy học và sau đó bạn tiến hành suy luận dựa trên các mô hình được đào tạo đó” Wood nói. “Trainium cải thiện khoảng 50% về hiệu suất giá so với bất kỳ cách đào tạo mô hình máy học nào khác trên AWS”.

Trainium lần đầu tiên xuất hiện trên thị trường vào năm 2021, sau khi phát hành Inferentia vào năm 2019. Inferentia cho phép khách hàng cung cấp suy luận máy học với chi phí rất thấp, thông lượng cao, độ trễ thấp.

Vào tháng 7, AWS đã ra mắt phần cứng tăng tốc AI mới được cung cấp bởi Nvidia H100s. Rasgon nói: “Các con chip của Nvidia sở hữu một hệ sinh thái phần mềm khổng lồ được xây dựng xung quanh chúng trong 15 năm qua mà không ai khác có được. Người hưởng lợi lớn nhất từ AI hiện nay là Nvidia”.

TẬN DỤNG SỰ THỐNG TRỊ HỆ THỐNG ĐÁM MÂY

“Amazon sở hữu một cơ sở cài đặt đám mây thực sự mạnh mẽ. Tất cả những gì họ cần làm là tìm ra cách cho phép khách hàng hiện tại của họ mở rộng sang các hoạt động tạo ra giá trị bằng cách sử dụng trí tuệ nhân tạo” Dekate nói.

Khi phải lựa chọn giữa Amazon, Google và Microsoft cho AI tổng quát, hàng triệu khách hàng của AWS có thể bị thu hút bởi Amazon vì họ đã quen với việc lưu trữ dữ liệu của họ trên Amazon.

Bedrock cung cấp cho khách hàng AWS quyền truy cập vào các mô hình ngôn ngữ lớn do Anthropic, Stability AI, AI21 Labs và Titan của chính Amazon tạo ra. “Chúng tôi muốn khách hàng của mình có được những mô hình hiện đại nhất từ ​​nhiều nhà cung cấp vì họ sẽ chọn đúng công cụ cho đúng công việc” Sivasubramanian nói.

Một trong những dịch vụ AI mới nhất của Amazon là AWS HealthScribe, một dịch vụ được ra mắt để giúp các bác sĩ soạn thảo các bản tóm tắt thăm khám bệnh nhân bằng cách sử dụng AI tổng quát. Ngoài ra, Amazon cũng có SageMaker, một trung tâm học máy cung cấp các thuật toán, mô hình...

Một công cụ lớn khác là mã hóa đồng hành CodeWhisperer. Amazon cho biết công cụ cho phép các nhà phát triển hoàn thành nhiệm vụ trung bình nhanh hơn 57%. Hồi tháng 6, AWS đã công bố một trung tâm đổi mới AI sáng tạo trị giá 100 triệu USD. 

Sự phát triển bùng nổ của AI đi kèm với hàng loạt lo ngại về bảo mật khi các công ty lo lắng rằng nhân viên đang đưa thông tin độc quyền vào dữ liệu đào tạo được sử dụng bởi các mô hình ngôn ngữ lớn công khai.

“Tôi không thể tiết lộ rằng tôi đã trò chuyện với bao nhiêu công ty trong danh sách Fortune 500, những công ty mà đã cấm ChatGPT vì lo ngại bảo mật. Vì vậy, với cách tiếp cận AI tổng quát và dịch vụ Bedrock của chúng tôi, bất kỳ điều gì bạn làm, bất kỳ mô hình nào bạn sử dụng thông qua Bedrock sẽ nằm trong môi trường đám mây riêng ảo biệt lập của riêng bạn. Đám mây này sẽ được mã hóa và có các biện pháp kiểm soát truy cập của AWS” Selipsky nói.

Amazon chia sẻ với CNBC rằng hơn 100.000 khách hàng của họ đang sử dụng máy học trên AWS hiện nay. Mặc dù đó chỉ là một tỷ lệ nhỏ trong số hàng triệu khách hàng của AWS, nhưng các nhà phân tích cho rằng con số này sẽ tăng lên trong tương lai.