Elon Musk cho biết Tesla và SpaceX AI dự kiến tiếp tục mua chip Nvidia với khối lượng lớn, nhấn mạnh nhu cầu năng lực tính toán phục vụ xe tự lái, robot hình người và các hệ thống AI.
Phát biểu này cũng gây chú ý vì là lần đầu Elon công khai dùng tên “SpaceX AI” sau thương vụ SpaceX mua xAI bằng hình thức hoán đổi cổ phiếu tháng trước, đồng thời làm rõ hướng đi của Tesla với chip AI5 và kế hoạch mở rộng sản xuất.
- Tesla và SpaceX AI vẫn cần mua nhiều chip Nvidia để đáp ứng nhu cầu tính toán cho AI, robot và tự hành.
- Tesla phát triển chip AI5 cho hệ tự hành, Robotaxi và Optimus, nhưng lo ngại nguồn cung chip vẫn không đủ.
- Nvidia mở rộng mảng ô tô với Drive Hyperion và thêm đối tác, trong bối cảnh doanh số xe điện Trung Quốc giảm mạnh trong tháng 2.
Tesla và SpaceX AI tiếp tục mua chip Nvidia để mở rộng năng lực AI
Elon Musk nói Tesla và SpaceX AI dự kiến tiếp tục mua chip Nvidia với khối lượng lớn, vì họ cần thêm năng lực tính toán cho tự hành, robot và các hệ thống AI.
Thông điệp tập trung vào “compute” như một nút thắt chiến lược khi Tesla đẩy sâu vào xe tự lái, Robotaxi và robot hình người Optimus. Việc duy trì nguồn GPU/accelerator quy mô lớn thường gắn trực tiếp với kế hoạch huấn luyện mô hình trong trung tâm dữ liệu và triển khai suy luận (inference) trên thiết bị.
Điểm đáng chú ý khác là Elon lần đầu nhắc công khai tên “SpaceX AI” sau khi SpaceX mua xAI bằng thương vụ hoán đổi cổ phiếu vào tháng trước. Chi tiết tài chính không được nêu, nhưng cách gọi cho thấy định vị tổ chức AI trong hệ sinh thái SpaceX đã được truyền thông hóa rõ ràng hơn.
Chip AI5 là trọng tâm tự phát triển của Tesla cho tự hành, Optimus và Robotaxi
AI5 là bộ xử lý “in-house” tiếp theo của Tesla, được thiết kế để vận hành các hệ thống tự hành như Full Self-Driving và phục vụ nhu cầu AI trên xe và robot.
Tesla xây dựng AI5 cho lộ trình tự hành, với mục tiêu chạy các hệ thống tự động của hãng, bao gồm phần mềm Full Self-Driving (FSD). Đây là hướng tiếp cận “tự chủ phần cứng” nhằm tối ưu chi phí, hiệu năng và kiểm soát chuỗi cung ứng khi quy mô triển khai tăng.
Trong một bài đăng riêng trên X, Elon cho biết AI5 có thể dùng để huấn luyện trong trung tâm dữ liệu, nhưng chủ yếu được xây cho “edge AI”, tức xử lý ngay trên thiết bị như Optimus và Robotaxi. Cách phân bổ này hàm ý Tesla vẫn cần năng lực GPU lớn để train, còn AI5 đóng vai trò quan trọng cho inference thời gian thực.
Elon cũng nói Tesla kỳ vọng phát hành rộng rãi bản cập nhật Full Self-Driving (Supervised) trong vài tuần tới. Mốc thời gian chi tiết không được cung cấp, nhưng thông tin này cho thấy phần mềm FSD vẫn đang được đẩy mạnh cập nhật đi kèm tiến triển phần cứng.
Tesla cân nhắc nhiều đối tác sản xuất, nhưng vẫn lo thiếu sản lượng chip
Elon cho biết Tesla vẫn gặp khó trong việc đảm bảo đủ chip, cân nhắc làm việc với Intel và đồng thời hợp tác với TSMC, Samsung, nhưng ngay cả kịch bản tốt nhất cũng có thể chưa đủ sản lượng.
Các bình luận mới phù hợp với chia sẻ trước đó của Elon về việc khó có đủ chip. Tại cuộc họp thường niên của Tesla, ông nói công ty có thể thảo luận với Intel để mở rộng lựa chọn sản xuất, dù chưa ký thỏa thuận.
“Bạn biết đấy, có lẽ chúng tôi sẽ làm điều gì đó với Intel. Chúng tôi chưa ký thỏa thuận nào, nhưng có lẽ đáng để thảo luận với Intel.”
– Elon Musk, phát biểu tại cuộc họp thường niên Tesla
Elon cũng nói Tesla đang làm việc với TSMC (Đài Loan) và Samsung (Hàn Quốc). Tuy nhiên, ông nhấn mạnh ngay cả khi ngoại suy theo kịch bản tốt nhất từ các nhà cung cấp, nguồn cung vẫn có thể không đạt sản lượng Tesla cần.
“Ngay cả khi chúng tôi ngoại suy kịch bản tốt nhất cho sản xuất chip từ các nhà cung cấp, thì vẫn không đủ.”
– Elon Musk, phát biểu tại cuộc họp thường niên Tesla
Từ đó, Elon nêu khả năng Tesla phải tự xây một “terafab” sản xuất chip, quy mô “giống giga nhưng lớn hơn nhiều”, nhằm đạt được sản lượng mong muốn. Ông cũng nói hôm thứ Bảy rằng dự án Terafab làm chip AI của Tesla sẽ ra mắt trong 7 ngày.
Nvidia mở rộng mảng ô tô với nền tảng Rubin và các hợp tác tự hành
Nvidia dùng sự kiện GTC để công bố sản phẩm mới và mở rộng đối tác ô tô, bao gồm Drive Hyperion cho xe tự hành cấp độ 4 và các cập nhật về hạ tầng mạng.
Trong bài phát biểu ngày 16/3, Jensen Huang công bố các cập nhật cho danh mục mạng của Nvidia. Hãng giới thiệu nền tảng Rubin, gồm 6 chip mới được thiết kế để cung cấp năng lực cho một siêu máy tính AI.
Nvidia cũng giới thiệu Inference Context Memory Storage và các switch Spectrum-X Ethernet Photonics hiệu quả hơn, cùng các sản phẩm khác. Các công bố này phản ánh chiến lược mở rộng cả “compute” lẫn hạ tầng dữ liệu để phục vụ nhu cầu AI quy mô lớn.
Drive Hyperion được BYD, Geely, Isuzu và Nissan đưa vào lộ trình robotaxi và tự hành
Nvidia cho biết BYD và Geely sẽ dùng Drive Hyperion cho xe tự hành cấp độ 4; Isuzu và Nissan cũng được thêm vào nền tảng robotaxi của Nvidia.
Jensen nói Nvidia đang hợp tác với các đối thủ của Tesla tại Trung Quốc như BYD và Geely để mở rộng ngoài nhu cầu AI cốt lõi. Drive Hyperion kết hợp chip, máy tính, cảm biến và phần mềm nhằm phục vụ xe tự hành Cấp độ 4, vận hành không cần con người kiểm soát trong khu vực hoặc điều kiện nhất định.
Phát biểu tại GPU Technology Conference ở San Jose, California, ông nói “khoảnh khắc ChatGPT của xe tự lái đã đến”. Hyperion được mô tả bao phủ chuỗi end-to-end, từ huấn luyện mô hình AI trên đám mây đến ra quyết định theo thời gian thực khi xe chạy trên đường.
“Khoảnh khắc ChatGPT của xe tự lái đã đến.”
– Jensen Huang, phát biểu tại GPU Technology Conference
Doanh số xe điện Trung Quốc tháng 2 giảm mạnh, tạo bối cảnh trái chiều cho mảng xe thông minh
Thị trường xe điện Trung Quốc hạ nhiệt trong tháng 2, với doanh số EV giảm 32% so với cùng kỳ và toàn thị trường giảm 25% xuống khoảng 1 triệu xe.
Đà giảm diễn ra sau tháng 12 rất mạnh khi người mua “chạy trước” thời điểm ưu đãi kết thúc. Năm nay, NEV không còn được miễn thuế mua xe, trong khi kỳ nghỉ Tết Nguyên đán vào tháng 2 làm tăng thêm áp lực lên nhu cầu.
Các phân khúc ghi nhận mức giảm: BEV giảm 35% xuống 278.000 xe; PHEV giảm 31%; EREV giảm 16%; các mẫu xe không cắm sạc giảm 19%. Báo cáo cũng nêu SUV cỡ lớn hỗ trợ EREV vì phân khúc này chịu tác động nhẹ hơn sau khi ưu đãi kết thúc.
Những câu hỏi thường gặp
Vì sao Tesla và SpaceX AI vẫn mua nhiều chip Nvidia?
Vì các dự án xe tự lái, Robotaxi, robot Optimus và hệ thống AI cần năng lực tính toán lớn, đặc biệt cho huấn luyện mô hình và vận hành các tác vụ AI ở quy mô cao.
Chip AI5 của Tesla dùng để làm gì?
AI5 là bộ xử lý do Tesla tự phát triển để chạy các hệ thống tự hành như Full Self-Driving và phục vụ edge AI trên Optimus và Robotaxi; Elon cũng nói AI5 có thể dùng cho huấn luyện trong trung tâm dữ liệu nhưng không phải mục tiêu chính.
Terafab của Tesla là gì?
Terafab là ý tưởng/dự án nhà máy sản xuất chip AI quy mô rất lớn của Tesla nhằm tăng sản lượng chip, trong bối cảnh Elon cho rằng nguồn cung từ các nhà sản xuất hiện có vẫn có thể không đủ.
Nvidia Drive Hyperion hỗ trợ tự hành cấp độ 4 như thế nào?
Drive Hyperion là nền tảng kết hợp phần cứng và phần mềm, gồm chip, máy tính, cảm biến và hệ thống điều khiển để xe có thể vận hành không cần người lái trong các khu vực hoặc điều kiện xác định.
