Sự thống trị của Nvidia trong lĩnh vực tính toán AI đã dựa trên hai trụ cột: phần cứng và phần mềm của nó. Các GPU nhận được tất cả sự chú ý, nhưng sự phụ thuộc thực sự đến từ CUDA, nền tảng lập trình sở hữu độc quyền mà hàng triệu nhà phát triển đã xây dựng quy trình làm việc của mình xung quanh. OpenAI hiện đang trực tiếp tấn công vào trụ cột thứ hai đó.
Công ty đang chuẩn bị ra mắt một công cụ cho phép các mô hình AI chạy trên phần cứng không phải Nvidia, tận dụng ngôn ngữ mã nguồn mở Triton như một giải pháp thay thế khả thi cho CUDA.
Sự tiến hóa lặng lẽ của Triton
Triton không phải là mới. OpenAI lần đầu tiên phát hành nó vào tháng 7 năm 2021 như một ngôn ngữ nguồn mở để viết các kernel GPU hiệu suất cao bằng Python. Mục tiêu rất rõ ràng. CUDA mạnh mẽ nhưng nổi tiếng là phức tạp. Triton nhằm mang lại hiệu năng tương đương với mã nguồn dễ tiếp cận hơn nhiều đối với lập trình viên thông thường.
Kể từ đó, dự án đã liên tục thu hút sự quan tâm. Hiện nay, nó đóng vai trò là nền tảng hậu cần cho các framework phổ biến như PyTorch. Phiên bản mới nhất, Triton 3.7, đã được phát hành vào năm 2026, cho thấy OpenAI không coi đây là một dự án phụ.
Chiến lược đa dạng hóa phần cứng
Việc OpenAI thúc đẩy phần mềm không diễn ra trong chân không. Kể từ năm 2025, công ty đã tích cực tìm kiếm các giải pháp thay thế cho chip của Nvidia, một phần do không hài lòng với một số chip suy luận của Nvidia. Suy luận là quá trình thực thi mô hình AI đã được huấn luyện, thay vì huấn luyện nó ban đầu.
Công ty đã công bố hợp tác với AMD, bao gồm công suất tính toán 6GW được vận hành bởi AMD. OpenAI mô tả đây là bước bổ sung cho các mối quan hệ hiện có với Nvidia, chứ không phải thay thế.
Ngoài AMD, OpenAI đã có các cuộc trao đổi với các startup như Cerebras và Groq, cả hai đều đã thiết kế các con chip chuyên dụng được tối ưu hóa cho các tác vụ suy luận. Và công ty đang phát triển các chip suy luận AI tùy chỉnh cùng Broadcom, với kế hoạch sản xuất được ghi nhận vào năm 2026.
Điều này có nghĩa gì đối với nhà đầu tư
Hệ sinh thái CUDA của Nvidia có hàng triệu nhà phát triển, hàng năm kinh nghiệm tổ chức và tích hợp sâu rộng vào hầu hết mọi khung AI chính.
AMD đã đang cải tiến nền tảng ROCm để nâng cao khả năng tương thích với các tác vụ AI. Các dự án mã nguồn mở như ZLUDA đã xuất hiện để chuyển đổi mã CUDA để chạy trên phần cứng không phải Nvidia. Và hiện tại, người tiêu dùng lớn nhất thế giới về tính toán AI đang tích cực phát triển các công cụ để làm giảm bớt lợi thế phần mềm của Nvidia.
Đối với AMD và hệ sinh thái chip thay thế rộng hơn, các động thái của OpenAI đại diện cho một điểm ngoặt tiềm năng. Rào cản lớn nhất đối với việc áp dụng phần cứng không phải Nvidia luôn là khả năng tương thích phần mềm. Nếu Triton trở thành một tiêu chuẩn đa nền tảng thực sự, nó sẽ loại bỏ trở ngại lớn nhất mà các nhà phát triển AI gặp phải khi cân nhắc AMD hoặc chip tùy chỉnh.