Siêu máy tính AI DGX Spark của NVIDIA gặp phải sự chậm trễ ra mắt đáng kể khi các vấn đề sản xuất gia tăng

Tham vọng bước chân vào thị trường máy tính AI để bàn của NVIDIA đã gặp phải một trở ngại bất ngờ. Siêu máy tính AI DGX Spark được mong đợi của công ty, ban đầu được lên lịch ra mắt bán lẻ vào tháng 7 năm 2025, vẫn chưa có mặt tại các cửa hàng khi tháng 8 đã trôi qua. Sự chậm trễ này đánh dấu một bước vấp hiếm hoi của gã khổng lồ GPU khi cố gắng mở rộng ra ngoài sự thống trị truyền thống trong lĩnh vực card đồ họa để bước vào thị trường CPU và AI PC đầy cạnh tranh.

Lời hứa của Project DIGITS

Tại CES 2025, CEO NVIDIA Jensen Huang đã đưa ra những tuyên bố táo bạo về Project DIGITS, sau này được đặt tên thương mại là DGX Spark. Được định vị là siêu máy tính AI nhỏ nhất thế giới, thiết bị này được thiết kế để mang khả năng AI cấp doanh nghiệp đến các ứng dụng điện toán biên. Thiết kế nhỏ gọn, có kích thước xấp xỉ một chiếc mini PC, chứa chip GB10 Grace Blackwell của NVIDIA được phát triển hợp tác với MediaTek. Đây là nỗ lực nghiêm túc đầu tiên của NVIDIA trong việc tạo ra một bộ xử lý để bàn dựa trên kiến trúc Arm để cạnh tranh trực tiếp với các sản phẩm của Intel và AMD.

DGX Spark có thông số kỹ thuật ấn tượng so với kích thước của nó, bao gồm 128GB bộ nhớ LPDDR5X tích hợp với băng thông 273GB/s và hiệu năng AI khoảng 1.000 TOPS ở độ chính xác FP4. Kiến trúc bộ nhớ thống nhất loại bỏ các nút thắt truyền dữ liệu truyền thống, trong khi mức tiêu thụ điện năng 55 watt mang lại hiệu năng tính toán 1 PetaFLOPS ở độ chính xác FP4. Về mặt lý thuyết, những thông số này cho phép hệ thống chạy các mô hình AI với tối đa 200 tỷ tham số ở độ chính xác FP4 hoặc 100 tỷ tham số ở độ chính xác FP8.

Thông số kỹ thuật DGX Spark

DGX Spark , siêu máy tính AI nhỏ nhất của NVIDIA , thể hiện khả năng AI tiên tiến trong thiết kế nhỏ gọn

Thách thức sản xuất và vấn đề chuỗi cung ứng

Sự chậm trễ dường như xuất phát từ những thách thức sản xuất phức tạp vốn có trong thiết kế tiên tiến của chip GB10. Bộ xử lý kết hợp 10 lõi Arm Cortex-X925 hiệu năng cao với 10 lõi Cortex-A725 tiết kiệm năng lượng cùng với kiến trúc GPU Blackwell trong một gói đơn. Mức độ tích hợp cao này, mặc dù mang lại mật độ hiệu năng đặc biệt, được báo cáo là đã tạo ra các vấn đề về tỷ lệ sản phẩm đạt chất lượng trong quá trình sản xuất hàng loạt.

Thiết kế system-on-package tinh vi đòi hỏi dung sai sản xuất chính xác, với các quy trình xếp chồng bộ nhớ yêu cầu kiểm soát nhiệt độ chính xác trong phạm vi ±0.5°C. Chỉ riêng quy trình đóng gói CoWoS-L của TSMC đã mất 17 ngày để hoàn thành, tạo ra nhiều điểm có thể xảy ra lỗi trong dây chuyền sản xuất. Bất kỳ sự gián đoạn nào trong những bước sản xuất phức tạp này đều có thể làm dừng toàn bộ dây chuyền sản xuất, dẫn đến tình trạng thiếu hụt nguồn cung hiện tại.

Tác động thị trường và mối quan ngại về giá cả

Sự chậm trễ ra mắt đã tạo ra những tác động lan tỏa trong toàn bộ hệ sinh thái đối tác của NVIDIA. Các OEM lớn bao gồm ASUS, Dell, Gigabyte, HP, Lenovo và MSI đã chuẩn bị các hệ thống dựa trên GB10 của riêng họ cho khung thời gian ra mắt tháng 7. ASUS đặc biệt đã nhá hàng hệ thống Ascent GX10 của mình cho buổi công bố ngày 23 tháng 7, nhưng hiện đã bị hoãn vô thời hạn.

Thông tin giá cả rò rỉ từ các nhà bán lẻ Anh cho thấy DGX Spark sẽ có mức giá cao khoảng 3.600 bảng Anh (4.000 đô la Mỹ) cho cấu hình cơ bản với 128GB bộ nhớ và 1TB lưu trữ. Các cấu hình cao cấp hơn dự kiến sẽ vượt quá 5.000 đô la Mỹ, đặt hệ thống này vượt xa ngân sách người tiêu dùng thông thường bất chấp thông điệp tiếp thị AI cho mọi người của NVIDIA. Một số nhà bán lẻ Anh đã cập nhật ngày giao hàng ước tính thành 15 tháng 9, cho thấy sự chậm trễ có thể kéo dài đến tận mùa thu.

Thông tin giá cả

Thách thức hệ sinh thái ngoài phần cứng

Ngoài các vấn đề sản xuất, NVIDIA còn đối mặt với những rào cản hệ sinh thái phần mềm đáng kể trong thị trường CPU để bàn. Không giống như sự thống trị của công ty trong lĩnh vực điện toán GPU thông qua CUDA, hệ sinh thái Windows dựa trên Arm vẫn còn phân mảnh và chưa trưởng thành. Nhiều ứng dụng chuyên nghiệp thiếu phiên bản Arm gốc, buộc phải dựa vào các lớp dịch có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến hiệu năng và tính ổn định.

Các triển khai Windows on Arm hiện tại gặp khó khăn với khả năng tương thích ứng dụng x86 32-bit, thường dẫn đến suy giảm hiệu năng đáng chú ý và các vấn đề về tính ổn định. Quan trọng hơn, một số ứng dụng và game 64-bit hoàn toàn không thể chạy khi được dịch sang kiến trúc Arm. Khoảng cách tương thích phần mềm này đại diện cho một thách thức cơ bản mà chỉ hiệu năng phần cứng không thể khắc phục được.

Bối cảnh cạnh tranh và phản ứng thị trường

Trong khi NVIDIA gặp khó khăn với lần ra mắt CPU để bàn đầu tiên, các đối thủ đã tận dụng sự chậm trễ này. AMD đã thành công ra mắt dòng Threadripper 9000 với bộ xử lý 64 lõi vào ngày 31 tháng 7 đúng lịch trình, kết hợp với các giải pháp đồ họa AI Radeon. Intel tiếp tục duy trì vị thế thống trị trong thị trường CPU để bàn, trong khi Qualcomm chuẩn bị các bộ xử lý Arm thế hệ tiếp theo cho phân khúc AI PC đang phát triển.

Sự chậm trễ cũng đã làm thất vọng những người dùng tiên phong và nhà phát triển đã đặt hàng trước với kỳ vọng giao hàng vào tháng 7. Một số khách hàng báo cáo rằng lịch trình dự án của họ đã bị gián đoạn, buộc họ phải xem xét các giải pháp thay thế dựa trên đám mây đắt đỏ hơn có thể tốn gấp ba lần so với các giải pháp xử lý cục bộ.

Các đối tác OEM và Lịch trình

Triển vọng tương lai và ý nghĩa chiến lược

Bất chấp những thất bại hiện tại, các nhà phân tích ngành vẫn lạc quan về tiềm năng dài hạn của các máy trạm AI nhỏ gọn. IDC dự đoán rằng 15% hệ thống để bàn hiệu năng cao sẽ áp dụng các kiến trúc không đồng nhất tương tự vào năm 2026, đại diện cho cơ hội thị trường trị giá 24 tỷ đô la Mỹ. Xu hướng hướng tới các giải pháp điện toán AI cá nhân, di động và tích hợp phù hợp với các chuyển động ngành rộng hơn hướng tới triển khai AI biên.

Tuy nhiên, thành công của NVIDIA trong thị trường này sẽ phụ thuộc vào việc giải quyết cả những thách thức sản xuất trước mắt và phát triển hệ sinh thái dài hạn. Công ty phải làm việc chặt chẽ hơn với Microsoft và các nhà phát triển phần mềm để cải thiện khả năng tương thích Arm trong khi duy trì giá cả cạnh tranh so với các giải pháp x86 đã được thiết lập. Không giống như thành công trước đây của NVIDIA trong việc định nghĩa các tiêu chuẩn điện toán GPU thông qua CUDA, thị trường CPU để bàn đòi hỏi xây dựng hệ sinh thái hợp tác thay vì kiểm soát nền tảng đơn phương.