Mẫn Nhi✔
Admin xinh gái
Bên cạnh nguồn thu khổng lồ từ việc bán phần cứng cho trung tâm dữ liệu AI, Nvidia đang hướng tới dòng doanh thu định kỳ khi Giám đốc điều hành Jensen Huang đề xuất mức phí phần mềm khoảng 2.000 USD mỗi năm cho từng GPU.
Phần lớn nguồn thu của Nvidia hiện đến từ việc bán phần cứng lắp đặt trong các trung tâm dữ liệu trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, các thương vụ phần cứng này chủ yếu là giao dịch một lần. Do đó, Giám đốc điều hành Jensen Huang cho thấy sự quan tâm đến một mô hình tiếp tục đem lại tiền ngay cả khi chip đã xuất xưởng. Tại sự kiện GTC Berlin vào tuần trước, CEO của Nvidia cho biết chi phí vận hành toàn bộ phần mềm dành cho tác tử AI của hãng rơi vào khoảng 2.000 USD cho mỗi GPU mỗi năm.
Theo ghi nhận đầu tiên từ The Register trong phiên hỏi đáp tại sự kiện vào ngày 22 tháng 10, ông Huang khẳng định việc cấp phép phần mềm sẽ ngày càng trở thành một phần quan trọng trong hoạt động kinh doanh của công ty. Con số 2.000 USD được ông đưa ra như một ví dụ minh họa cho mức định giá của mô hình cấp phép này.
Khoản phí trên dùng để chi trả cho các phần mềm của Nvidia cần thiết để vận hành những tác tử bên trong các "nhà máy AI" – tên gọi hãng dùng để chỉ các trung tâm dữ liệu phục vụ riêng cho tác vụ AI. Dẫu vậy, hiện chưa rõ mức giá này khớp thế nào với các biểu phí hiện hành. Nvidia đang bán bộ công cụ AI Enterprise để doanh nghiệp xây dựng và chạy AI trên phần cứng của hãng với giá niêm yết 4.500 USD mỗi GPU mỗi năm, đã gồm hỗ trợ kỹ thuật. Nếu cam kết gói 5 năm, tổng chi phí là 18.000 USD cho mỗi GPU, tương đương 3.600 USD một năm.
Mức 2.000 USD do ông Huang nêu ra thấp hơn cả hai mức giá hiện có, nhưng Nvidia chưa giải thích mối liên hệ giữa các con số này, đồng thời cũng chưa có thông tin về thời điểm áp dụng mức giá 2.000 USD.
Cùng lúc đó, Nvidia đang mở rộng mảng phần mềm tác tử với tốc độ nhanh chóng. Một ngày trước phiên hỏi đáp, công ty đã ra mắt kiến trúc tham chiếu OpenShell, bản mở rộng của nền tảng an toàn được giới thiệu hồi tháng 9. Trong hệ thống này, các tác tử hoạt động trên vi xử lý Vera CPU bên trong OpenShell – một môi trường hộp cát mã nguồn mở giúp kiểm soát tệp, mạng và công cụ mà tác tử được phép tiếp cận. Bên ngoài, các chip mạng BlueField-4 chạy phần mềm Sentry của Nvidia sẽ giám sát và có thể cô lập tác tử trong vòng vài mili giây nếu phát hiện vượt quá giới hạn. Khi được hỏi về an toàn AI trong phiên thảo luận, ông Huang đã lấy OpenShell làm dẫn chứng và so sánh rằng nếu làm món trứng cuộn thì người ta không cần đến búa.
Với mức giá 2.000 USD mỗi đơn vị, cứ mỗi một triệu GPU được cấp phép sẽ mang lại cho Nvidia 2 tỷ USD doanh thu định kỳ hàng năm, miễn là khách hàng tiếp tục sử dụng phần mềm. Dù con số này khá nhỏ so với mức 96,2 tỷ USD doanh thu mà công ty đạt được trong quý gần nhất, đây vẫn là nguồn tiền ổn định mà không phụ thuộc vào việc khách hàng có mua thêm chip mới hay không.
Cách tính thế nào là một GPU cũng đóng vai trò then chốt vì khoản phí được thu trên từng đơn vị xử lý. Năm ngoái, khi ông Huang cho biết công ty sẽ bắt đầu tính mỗi đế silicon là một GPU độc lập, The Register lưu ý rằng sự thay đổi này có thể nhân đôi số lượng giấy phép AI Enterprise mà một số máy chủ bắt buộc phải mua. Dù vậy, đối với hệ thống Vera Rubin, Nvidia sau đó đã quay lại cách tính theo toàn bộ mô-đun, ít nhất là trong các mô tả về hệ thống của hãng.
Phần lớn nguồn thu của Nvidia hiện đến từ việc bán phần cứng lắp đặt trong các trung tâm dữ liệu trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, các thương vụ phần cứng này chủ yếu là giao dịch một lần. Do đó, Giám đốc điều hành Jensen Huang cho thấy sự quan tâm đến một mô hình tiếp tục đem lại tiền ngay cả khi chip đã xuất xưởng. Tại sự kiện GTC Berlin vào tuần trước, CEO của Nvidia cho biết chi phí vận hành toàn bộ phần mềm dành cho tác tử AI của hãng rơi vào khoảng 2.000 USD cho mỗi GPU mỗi năm.
Theo ghi nhận đầu tiên từ The Register trong phiên hỏi đáp tại sự kiện vào ngày 22 tháng 10, ông Huang khẳng định việc cấp phép phần mềm sẽ ngày càng trở thành một phần quan trọng trong hoạt động kinh doanh của công ty. Con số 2.000 USD được ông đưa ra như một ví dụ minh họa cho mức định giá của mô hình cấp phép này.
Khoản phí trên dùng để chi trả cho các phần mềm của Nvidia cần thiết để vận hành những tác tử bên trong các "nhà máy AI" – tên gọi hãng dùng để chỉ các trung tâm dữ liệu phục vụ riêng cho tác vụ AI. Dẫu vậy, hiện chưa rõ mức giá này khớp thế nào với các biểu phí hiện hành. Nvidia đang bán bộ công cụ AI Enterprise để doanh nghiệp xây dựng và chạy AI trên phần cứng của hãng với giá niêm yết 4.500 USD mỗi GPU mỗi năm, đã gồm hỗ trợ kỹ thuật. Nếu cam kết gói 5 năm, tổng chi phí là 18.000 USD cho mỗi GPU, tương đương 3.600 USD một năm.
Mức 2.000 USD do ông Huang nêu ra thấp hơn cả hai mức giá hiện có, nhưng Nvidia chưa giải thích mối liên hệ giữa các con số này, đồng thời cũng chưa có thông tin về thời điểm áp dụng mức giá 2.000 USD.
Cùng lúc đó, Nvidia đang mở rộng mảng phần mềm tác tử với tốc độ nhanh chóng. Một ngày trước phiên hỏi đáp, công ty đã ra mắt kiến trúc tham chiếu OpenShell, bản mở rộng của nền tảng an toàn được giới thiệu hồi tháng 9. Trong hệ thống này, các tác tử hoạt động trên vi xử lý Vera CPU bên trong OpenShell – một môi trường hộp cát mã nguồn mở giúp kiểm soát tệp, mạng và công cụ mà tác tử được phép tiếp cận. Bên ngoài, các chip mạng BlueField-4 chạy phần mềm Sentry của Nvidia sẽ giám sát và có thể cô lập tác tử trong vòng vài mili giây nếu phát hiện vượt quá giới hạn. Khi được hỏi về an toàn AI trong phiên thảo luận, ông Huang đã lấy OpenShell làm dẫn chứng và so sánh rằng nếu làm món trứng cuộn thì người ta không cần đến búa.
Với mức giá 2.000 USD mỗi đơn vị, cứ mỗi một triệu GPU được cấp phép sẽ mang lại cho Nvidia 2 tỷ USD doanh thu định kỳ hàng năm, miễn là khách hàng tiếp tục sử dụng phần mềm. Dù con số này khá nhỏ so với mức 96,2 tỷ USD doanh thu mà công ty đạt được trong quý gần nhất, đây vẫn là nguồn tiền ổn định mà không phụ thuộc vào việc khách hàng có mua thêm chip mới hay không.
Cách tính thế nào là một GPU cũng đóng vai trò then chốt vì khoản phí được thu trên từng đơn vị xử lý. Năm ngoái, khi ông Huang cho biết công ty sẽ bắt đầu tính mỗi đế silicon là một GPU độc lập, The Register lưu ý rằng sự thay đổi này có thể nhân đôi số lượng giấy phép AI Enterprise mà một số máy chủ bắt buộc phải mua. Dù vậy, đối với hệ thống Vera Rubin, Nvidia sau đó đã quay lại cách tính theo toàn bộ mô-đun, ít nhất là trong các mô tả về hệ thống của hãng.
