CEO của Intel (INTC.US) Chen Liwu ca ngợi các mô hình AI tiên tiến của Trung Quốc, khẳng định hỗ trợ mạnh mẽ cho mã nguồn mở giúp nâng cao hiệu quả.

Theo thông tin từ Jinse Finance, Giám đốc điều hành Intel (INTC.US) Pat Gelsinger vào thứ Hai cho biết chi phí cho mỗi token của các mô hình AI tiên tiến tại Trung Quốc thấp hơn và đã được áp dụng "rất nhanh chóng". Theo các báo cáo, Pat Gelsinger cho biết hiệu suất của các mô hình như DeepSeek, Kimi và GLM "đã đủ tốt". Ông cũng nói: "Tôi là người ủng hộ mạnh mẽ mã nguồn mở. Đây là cách tốt nhất để thúc đẩy hiệu quả." Ông bổ sung rằng, cuối cùng mô hình nào phù hợp với từng kịch bản ứng dụng sẽ do thị trường quyết định.

Quan điểm của Pat Gelsinger thuộc cùng phe với Giám đốc điều hành NVIDIA (NVDA.US) Jensen Huang. Jensen Huang đã nhiều lần bảo vệ các mô hình mã nguồn mở của Trung Quốc. Tháng 7 năm nay, Jensen Huang cho rằng các mô hình của DeepSeek, Alibaba và Moonshot AI đều "rất xuất sắc" và nên được áp dụng. Ông cũng nói rằng mô hình mã nguồn mở có thể mở rộng phạm vi ứng dụng AI, thay vì giảm nhu cầu đối với chip của NVIDIA.

Một điểm quan trọng của các mô hình AI mã nguồn mở là chi phí sử dụng thấp hơn tương đối. Đối với Intel, việc áp dụng rộng rãi các mô hình AI chi phí thấp có thể thúc đẩy AI được triển khai trên diện rộng hơn, từ đó tăng nhu cầu về CPU, máy chủ và cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu cần thiết để vận hành các tác vụ này—đây chính là hướng mà Intel đang tập trung phát triển hiện nay.

Cùng lúc đó, Pat Gelsinger đã định vị mảng kinh doanh trung tâm dữ liệu của Intel là bên được hưởng lợi từ AI agent. Dữ liệu cho thấy trong quý II, doanh thu của Intel tăng 25% so với cùng kỳ năm trước, đạt 16.13 tỷ USD, tốc độ tăng nhanh nhất kể từ năm 2011, vượt dự báo của thị trường là 14.42 tỷ USD. Trong đó, doanh thu bộ phận trung tâm dữ liệu và AI đạt 6.3 tỷ USD, tăng vọt 59% so với cùng kỳ, tăng nhanh hơn gấp đôi mức tăng tổng doanh thu của công ty và vượt mức 5.37 tỷ USD dự báo của thị trường.

Khi ngành công nghiệp chuyển từ việc huấn luyện các mô hình lớn sang triển khai quy mô lớn AI agent có khả năng thực thi nhiệm vụ tự động, nhu cầu đối với CPU đa năng bùng nổ. AI agent có thể thực hiện các nhiệm vụ nhiều bước, do đó cần rất nhiều năng lực tính toán. Suy luận AI truyền thống có thể phụ thuộc nhiều vào GPU để xử lý tính toán ma trận, nhưng quy trình làm việc của agent sẽ chia nhỏ một nhiệm vụ thành các giai đoạn như lập kế hoạch, truy xuất, đọc ghi tệp, kiểm tra quy tắc, thực thi mã, gọi công cụ và xác minh kết quả... Những giai đoạn này tự nhiên phụ thuộc nhiều hơn vào CPU đa năng, truy cập bộ nhớ, I/O và điều phối hệ thống. Trong các kịch bản suy luận truyền thống, nhu cầu tài nguyên giữa GPU và CPU vào khoảng 7:1, còn trong quy trình của agent có thể gần đạt 1:1 hoặc thậm chí CPU chiếm ưu thế hơn. Điều này không có nghĩa là GPU không quan trọng, mà có nghĩa là trung tâm dữ liệu AI đang bước vào kỷ nguyên hệ thống dị thể gồm “CPU+GPU+ASIC+mạng kết nối quang+ lưu trữ” thay vì “đảo GPU” như trước.

Ngoài ra, một số phân tích cho rằng việc phát triển mô hình mã nguồn mở còn giúp Intel giảm phụ thuộc vào một hệ sinh thái AI duy nhất. Hiện phần lớn thị trường cơ sở hạ tầng AI xoay quanh hệ sinh thái CUDA của NVIDIA. Việc phát triển mô hình mã nguồn mở tạo cơ hội cho doanh nghiệp xây dựng hạ tầng AI đa dạng hơn. Chẳng hạn, doanh nghiệp có thể chọn GPU của NVIDIA phối hợp với CPU của Intel, hoặc CPU của Intel kết hợp các bộ tăng tốc AI khác, hoặc CPU phụ trách tính toán chung còn bộ tăng tốc chuyên dụng phụ trách suy luận AI. Đối với Intel, điều quan trọng nhất không phải trở thành “NVIDIA thứ hai”, mà là làm mọi cách để trở thành nhà cung cấp cơ sở hạ tầng tính toán chung không thể thay thế tại các trung tâm dữ liệu AI.