AMD đang chuẩn bị cho hội nghị thường niên Advancing AI 2026, dự kiến diễn ra từ ngày 22 đến 23 tháng 7 tại San Francisco, nơi công ty dự định trình diễn các nền tảng GPU Instinct mới nhất nhằm thách thức sự chi phối của Nvidia trên thị trường bộ tăng tốc AI. Hiện tại, Nvidia nắm giữ từ 80% đến 95% thị phần GPU AI.
AMD đang mang gì đến cuộc chiến
Trung tâm trong nỗ lực của AMD là loạt sản phẩm MI350, bao gồm các GPU MI350X và MI355X. Những sản phẩm này lần đầu tiên được công bố vào tháng 6 năm 2025, và các thông số kỹ thuật đáng để quan tâm.
MI350X và MI355X tích hợp 288 GB bộ nhớ HBM3e. Để so sánh, kiến trúc Blackwell của Nvidia cung cấp 180 GB. Đây là khoảng cách đáng kể về dung lượng bộ nhớ thô, điều này cực kỳ quan trọng khi chạy các mô hình ngôn ngữ lớn khi số lượng tham số không ngừng tăng lên.
AMD tuyên bố rằng loạt MI350 mang lại hiệu năng cao gấp 4 lần so với MI300X thế hệ trước trên các tác vụ Llama 3.1 405B.
Công ty cũng đã đang thiết lập các mối quan hệ đối tác lớn. Microsoft Azure và Oracle đã trở thành các đối tác chiến lược. OpenAI được cho là đã thể hiện sự quan tâm đến việc stake tại AMD.
Nhìn xa hơn, chuỗi MI400 của AMD dự kiến sẽ tạo ra khoảng 7,2 tỷ USD doanh thu trong năm đầu tiên đầy đủ có sẵn, với giá bán trung bình khoảng 31.000 USD mỗi đơn vị.
Tại sao các nhà đầu tư tiền điện tử nên quan tâm
Các mạng tính toán phi tập trung như Render, Akash và io.net đã xây dựng toàn bộ giá trị của mình dựa trên việc tổng hợp tài nguyên GPU và cho thuê chúng để thực hiện các tác vụ suy luận và huấn luyện AI. Kinh tế của các mạng này phụ thuộc rất lớn vào việc các GPU nào có sẵn, chúng được định giá như thế nào và liệu nguồn cung có theo kịp nhu cầu hay không.
Khi AMD giới thiệu các giải pháp cạnh tranh với phần cứng của Nvidia, nó làm tăng tổng nguồn cung GPU có khả năng AI. Nguồn cung nhiều hơn có nghĩa là nhiều nút mạng tiềm năng hơn cho các mạng tính toán phi tập trung. Đồng thời, các chủ sở hữu GPU trên các mạng này có thể tiếp cận phần cứng với mức giá tốt hơn, cải thiện biên lợi nhuận và làm cho việc tham gia trở nên hấp dẫn hơn.
Sự thống trị của Nvidia đã tạo ra một điểm phụ thuộc duy nhất cho phần lớn nền tảng hạ tầng AI. CUDA, hệ sinh thái phần mềm độc quyền của Nvidia, đã giam giữ các nhà phát triển và làm cho chi phí chuyển đổi trở nên cực kỳ cao. Bộ phần mềm ROCm của AMD từ trước đến nay vẫn tụt hậu, nhưng từng thế hệ đều thu hẹp khoảng cách đó.
Bối cảnh cạnh tranh và những điều cần theo dõi
Ưu thế bộ nhớ của AMD trên dòng MI350 là đáng chú ý. Các mô hình ngôn ngữ lớn ngày càng bị giới hạn bởi bộ nhớ thay vì khả năng tính toán thuần túy, đặc biệt đối với các tác vụ suy luận nơi bạn cần giữ đồng thời khối lượng trọng số mô hình khổng lồ trong bộ nhớ. Việc có 288 GB so với 180 GB mỗi GPU là lợi thế thực tế có thể ảnh hưởng đến quyết định mua sắm tại các trung tâm dữ liệu quy mô lớn.
Việc Microsoft và Oracle cam kết sử dụng phần cứng AI của AMD có nghĩa là các chip này sẽ có sẵn dưới dạng các thực thể đám mây, giúp giảm rào cản để bất kỳ ai, bao gồm cả các giao thức tính toán phi tập trung, đều có thể truy cập vào chip mới nhất của AMD mà không cần mua chúng trực tiếp.
Đối với các nhà đầu tư bản địa trong lĩnh vực tiền mã hóa theo dõi sự giao thoa giữa AI và blockchain, một số tín hiệu từ hội nghị Advancing AI sẽ đáng để theo dõi. Thứ nhất, bất kỳ thông báo nào về việc cải thiện hệ sinh thái phần mềm cho ROCm có thể thúc đẩy sự chấp nhận rộng rãi trên các mạng tính toán phi tập trung. Thứ hai, chi tiết về giá cả cho dòng sản phẩm MI350 sẽ cho thấy AMD đang nhắm đến khối lượng hay lợi nhuận biên. Thứ ba, bất kỳ sự đề cập nào đến các đối tác với các dự án tiền mã hóa tập trung vào AI sẽ là tín hiệu rõ ràng rằng AMD công nhận thị trường tính toán phi tập trung là động lực nhu cầu hợp lệ.
Dòng MI350 đã bước vào giai đoạn đặt hàng, nhắm tới khả năng sẵn có rộng rãi vào quý 3 năm 2025. Dự báo doanh thu 7,2 tỷ USD cho dòng MI400 cho thấy các mô hình nội bộ của AMD nhận diện nhu cầu doanh nghiệp đáng kể đang hình thành.