Qualcomm đang tăng tốc tham vọng trở thành đối thủ đáng gờm của Nvidia trên thị trường chip AI khi giới thiệu kiến trúc bộ nhớ mới không sử dụng bộ nhớ băng thông cao (HBM) – công nghệ vốn được xem là nền tảng cho các bộ xử lý AI hiện nay. Cách tiếp cận mới được kỳ vọng giúp giảm đáng kể chi phí, tiết kiệm điện năng và giải quyết tình trạng khan hiếm HBM đang ảnh hưởng đến toàn ngành bán dẫn.
Theo Nikkei Asia, Qualcomm đã công bố kiến trúc High Bandwidth Compute (HBC) cùng lộ trình phát triển dòng chip AI dành cho trung tâm dữ liệu. Thay vì sử dụng HBM như Nvidia, AMD hay nhiều nhà sản xuất chip AI khác, Qualcomm lựa chọn kết hợp bộ xử lý với bộ nhớ LPDDR thông qua công nghệ kết nối tiên tiến, đưa bộ nhớ đến gần khối xử lý hơn để giảm độ trễ và nâng cao hiệu quả truyền dữ liệu.
HBM hiện là thành phần không thể thiếu trong các bộ xử lý AI cao cấp nhờ băng thông rất lớn, nhưng cũng là "điểm nghẽn" của toàn ngành do chi phí sản xuất cao, quy trình đóng gói phức tạp và nguồn cung hạn chế. Cuộc bùng nổ đầu tư AI trong hai năm qua đã khiến HBM rơi vào tình trạng khan hiếm kéo dài, làm tăng giá thành các hệ thống AI và ảnh hưởng đến tiến độ triển khai trung tâm dữ liệu trên toàn cầu.
Qualcomm cho biết kiến trúc HBC có thể đạt hiệu suất băng thông trên mỗi watt điện tiêu thụ cao hơn khoảng sáu lần so với HBM, đồng thời mang lại dung lượng bộ nhớ lớn hơn nhiều so với SRAM tích hợp trên chip. Việc không phụ thuộc vào HBM cũng giúp đơn giản hóa quy trình đóng gói, giảm chi phí sản xuất và tạo điều kiện mở rộng quy mô triển khai AI trong các trung tâm dữ liệu.
Song song với kiến trúc HBC, Qualcomm cũng giới thiệu dòng chip AI mới và bộ xử lý máy chủ Dragonfly, đánh dấu bước tiến quan trọng trong chiến lược mở rộng từ thị trường chip di động sang hạ tầng AI. Công ty đặt mục tiêu đạt 15 tỷ USD doanh thu từ mảng trung tâm dữ liệu vào năm 2029, với Meta và Microsoft nằm trong số những khách hàng đầu tiên triển khai các giải pháp AI của hãng.
Động thái này cho thấy Qualcomm muốn cạnh tranh trực diện với Nvidia ở phân khúc AI suy luận (AI inference) – lĩnh vực được dự báo sẽ tăng trưởng nhanh khi các mô hình AI được triển khai rộng rãi trong doanh nghiệp. Thay vì cạnh tranh bằng sức mạnh tính toán thuần túy, Qualcomm hướng đến lợi thế về hiệu quả năng lượng, chi phí vận hành và khả năng mở rộng quy mô.
Tuy nhiên, giới phân tích nhận định Nvidia vẫn sở hữu lợi thế lớn nhờ hệ sinh thái phần mềm CUDA, nền tảng phát triển AI đã được cộng đồng và doanh nghiệp sử dụng rộng rãi. Để thu hẹp khoảng cách này, Qualcomm đang đầu tư mạnh vào phần mềm và các công cụ AI, đồng thời mở rộng danh mục sản phẩm thông qua các thương vụ mua bán, sáp nhập nhằm xây dựng hệ sinh thái cạnh tranh hơn.
Theo các chuyên gia, việc Qualcomm lựa chọn kiến trúc không sử dụng HBM phản ánh xu hướng mới của ngành bán dẫn trong bối cảnh nguồn cung HBM tiếp tục hạn chế. Nếu chứng minh được hiệu quả về hiệu năng và chi phí trong thực tế, cách tiếp cận này có thể mở ra một hướng phát triển mới cho hạ tầng AI, đồng thời làm gia tăng sức ép cạnh tranh đối với Nvidia trong những năm tới.