Infinity: Startup AI 26 người thách thức 'bức tường lửa' CUDA của NVIDIA với 15 triệu USD và một ý tưởng táo bạo

Bạn có bao giờ tự hỏi: tại sao hàng trăm startup AI chip ra đời mỗi năm, nhưng đến 99% trong số đó không bao giờ thoát khỏi cái bóng của NVIDIA? Câu trả lời không nằm ở phần cứng – mà nằm ở phần mềm. CUDA, hệ sinh thái compiler và thư viện tối ưu mà NVIDIA đã xây dựng suốt 30 năm, là bức tường lửa thực sự. Và bây giờ, một startup chỉ 26 người tên Infinity tuyên bố sẽ phá vỡ nó bằng... AI. Họ vừa huy động 15 triệu USD từ Touring Capital, với sự tham gia của các nhà nghiên cứu hàng đầu từ OpenAI và Anthropic. Nhưng liệu một đội ngũ nhỏ bé có thể làm được điều mà cả AMD, Intel và Google TPU chưa làm trọn vẹn? Hãy nhìn vào mã nguồn – hay đúng hơn, nhìn vào cách họ viết mã nguồn. Câu chuyện bắt đầu từ một quan sát phản trực giác: mặc dù AI đã thống trị việc tạo nội dung, nhưng phần mềm hệ thống – đặc biệt là các kernel cấp thấp chạy trên GPU – vẫn do con người viết thủ công. Mỗi lần một kiến trúc chip mới ra đời, hàng chục kỹ sư CUDA phải ngồi hàng tháng trời để tối ưu từng dòng assembly cho các mô hình như Llama hay GPT. Infinity đặt cược rằng AI có thể làm việc đó nhanh hơn, tốt hơn và không cần đến sự can thiệp của con người. Phần mềm cốt lõi của họ, có tên Ignition, là một tác nhân AI tự động viết, kiểm tra, debug và tối ưu các kernel inference cho bất kỳ phần cứng nào – từ GPU, SRAM, chip di động cho đến mảng systolic. Nói cách khác, họ đang xây dựng một trình biên dịch AI cho AI. Nhưng làm thế nào để một startup 26 người có thể cạnh tranh với đội ngũ hàng nghìn kỹ sư của NVIDIA? Câu trả lời nằm ở mô hình kinh doanh. Thay vì bán bản quyền phần mềm như truyền thống, Infinity áp dụng mô hình 'trả tiền theo hiệu suất' (pay-for-performance). Họ không thu phí trả trước, mà chỉ nhận được tiền khi thực sự cải thiện tốc độ inference hoặc giảm chi phí cho khách hàng. Điều này làm giảm rào cản áp dụng cho các công ty chip AI – họ không mạo hiểm gì khi thử nghiệm Infinity. Khách hàng đầu tiên của họ, D-Matrix (một startup chip AI inference), đã bắt đầu sử dụng Ignition để tối ưu phần mềm cho silicon của họ. Và họ không dừng lại: Infinity đang đàm phán với nhiều nhà sản xuất chip lớn khác. Nếu thành công, mỗi khách hàng mới sẽ làm tăng thêm một lớp dữ liệu huấn luyện cho Ignition, tạo ra hiệu ứng mạng lưới – một 'vòng lặp phản hồi' mà các đối thủ truyền thống không có. Tuy nhiên, điểm mù trong câu chuyện này nằm ở tính bảo mật và độ tin cậy của mã tự động sinh. Với tư cách là một người đã từng kiểm toán hợp đồng thông minh và phát hiện lỗ hổng trong thời kỳ ICO 2017, tôi biết rằng mã tự sinh có thể chứa các vấn đề về tràn số, lỗi bộ nhớ hoặc race condition – và trong lĩnh vực inference, một lỗi nhỏ có thể dẫn đến sai lệch kết quả hoặc thậm chí sập hệ thống. Infinity chưa công bố bất kỳ benchmark độc lập nào về độ chính xác hay bảo mật. Họ cũng chưa tiết lộ kiến trúc của Ignition – liệu nó là mô hình ngôn ngữ lớn hay mô hình học tăng cường? Không có public paper, không có bài kiểm tra MLPerf. Đây là một lá bài úp lớn. Từ góc nhìn ngành, tác động tiềm năng của Infinity có thể vượt xa phạm vi một startup. Nếu Ignition thực sự hoạt động hiệu quả, nó sẽ giải phóng các công ty chip AI khỏi gánh nặng phát triển phần mềm nội bộ – vốn là nguyên nhân chính khiến nhiều startup chip thất bại. Họ có thể tập trung vào thiết kế phần cứng, và tin tưởng giao phần mềm cho AI. Điều này sẽ làm thay đổi cục diện cạnh tranh trong thị trường AI inference, vốn đang bị NVIDIA thống trị. Nhưng câu hỏi vẫn còn đó: liệu một đội 26 người, với 15 triệu USD, có thể thách thức một gã khổng lồ có ngân sách nghiên cứu CUDA lên đến hàng tỷ USD mỗi năm? Hay họ chỉ là một 'bong bóng' khác trong thị trường AI đang nóng? Thực tế thú vị là, chính các nhà nghiên cứu tại OpenAI và Anthropi – những người hiểu rõ nhất sức mạnh của AI – đã đặt cược vào Infinity. Đó là tín hiệu đáng để theo dõi, nhưng chưa phải là bằng chứng. Và cuối cùng, một câu hỏi mang tính tiến bộ: Nếu AI có thể tự viết kernel cho GPU, thì liệu đến lượt các kỹ sư CUDA có bị thay thế? Hay câu chuyện thực sự là: AI không thay thế con người, mà thay thế những công việc mà con người không nên làm – và mở ra cánh cửa cho một thế hệ phần cứng mới mà trước đây không ai dám nghĩ tới? Infinity, dù thành công hay thất bại, đang đặt một viên gạch đầu tiên trên con đường đó. Chúng ta chỉ cần nhìn vào code để biết câu trả lời.