Citadel: Công suất tính toán khan hiếm vẫn là nút thắt lớn nhất của AI, các nhà cung cấp dịch vụ đám mây siêu quy mô có thể trở thành người thắng cuối cùng

Cục diện cạnh tranh trong ngành AI đang phân hóa ngày càng rõ rệt và yếu tố quyết định thắng bại không phải là năng lực của mô hình, mà là khả năng sẵn có của sức mạnh tính toán vật lý.

Theo phân tích mới nhất từ Citadel Securities, nhu cầu về sức mạnh tính toán liên tục vượt xa tốc độ tăng trưởng nguồn cung,tài sản thực sự khan hiếm không phải là chip trong kho, mà là công suất tính toán đã cấp điện và sẵn sàng đưa vào sử dụng ngay lập tức.

Nút thắt cấu trúc này rất khó được giải quyết trong ngắn hạn – quá trình kết nối lưới điện và phê duyệt dự án thường tính bằng năm, ngay cả với các kế hoạch đầu tư vốn quy mô lớn cũng khó có thể lấp đầy khoảng trống này trong thời gian ngắn. Điều này đồng nghĩa với việc dòng tiền hiện tại của các nhà cung cấp đám mây siêu lớn (hyperscaler) có thể đang đánh giá thấp tiềm năng lợi nhuận thực sự từ cơ sở hạ tầng sẵn có của họ.

Từ các tín hiệu thị trường cho thấy, giá thuê sức mạnh tính toán bao gồm cả GPU đời cũ vẫn giữ ở mức cao,cho thấy công suất hiện tại vẫn đang được sử dụng liên tục, và trạng thái cung cầu căng thẳng trên thị trường vẫn chưa được cải thiện rõ rệt dù đầu tư xây dựng quy mô lớn.Đồng thời, sự phát triển của AI agent đang làm tăng mạnh tiêu thụ sức mạnh tính toán – một lệnh của con người có thể kích hoạt hàng chục đến hàng trăm lần gọi mô hình, khiến công suất sử dụng cho từng tác vụ cá nhân tăng đáng kể, từ đó tạo động lực mạnh mẽ cho phía cầu.

01

Bản chất của nút thắt tính toán: Không chỉ là chip

Nhà phân tích Nohshad Shah của Citadel Securities chỉ ra rằng “sức mạnh tính toán” không chỉ là GPU,mà là tổng thể của GPU, điện năng, không gian trung tâm dữ liệu, bộ nhớ, mạng, hệ thống làm mát và năng lực vận hành chuyên nghiệp. Thứ thực sự khan hiếm, chính là “công suất tính toán đã cấp điện, sẵn sàng sử dụng” chứ không phải phần cứng bị đặt một chỗ trong kho.

Biểu đồ tương lai về sức mạnh tính toán cho thấy, nguồn cung tuy tăng nhưng tốc độ tăng của nhu cầu còn lớn hơn. Do thời gian kết nối lưới điện và phê duyệt dự án tính bằng năm, thậm chí các kế hoạch chi tiêu vốn quy mô lớn cũng không thể bổ sung kịp khoảng thiếu hụt này trong ngắn hạn. Hạn chế hiện tại của AI không nằm ở việc thiếu người dùng, mà ở chỗ thiếu công suất tính toán thực sự có thể được vận hành.

Đáng chú ý, một lượng lớn công suất tính toán hiện tại gắn liền với các hợp đồng ký kết vào năm 2024 đến 2025, khi đó cường độ nhu cầu vẫn chưa thực sự bộc lộ rõ rệt. Khi loạt hợp đồng này dần hết hạn, cơ sở hạ tầng hiện hữu có hy vọng được định giá lại khi tỷ lệ sử dụng tăng lên, trong khi cơ sở chi phí hầu như không đổi, hiệu ứng đòn bẩy kinh doanh sẽ được giải phóng dần.Phân tích cho rằng, thị trường hiện nay có xu hướng ghi nhận ngay chi phí đầu tư, nhưng có thể đang đánh giá thấp không gian tăng trưởng lợi nhuận về sau.

Bên cạnh đó, giá token giảm chưa chắc đã là thông tin tiêu cực. Chi phí thông minh thấp hơn sẽ thúc đẩy nhiều ứng dụng có thể khả thi về mặt kinh tế hơn, kết hợp với việc AI agent làm tăng gấp nhiều lần tiêu thụ sức mạnh tính toán, nhu cầu tổng thể về năng lực tính toán có thể liên tục mở rộng. Biến số then chốt là độ co giãn của nhu cầu: nếu tốc độ sử dụng tăng vượt mức giảm giá, giá thấp sẽ mở rộng thị trường thay vì thu hẹp nó; trường hợp thực sự tiêu cực là giá token rẻ đi nhưng lượng sử dụng lại không tăng trưởng thực chất.

02

Ngành gia tăng phân hóa, các nhà cung cấp đám mây siêu lớn chiếm ưu thế kép

Phân tích của Citadel Securities đã phác thảo rõ ràng cục diện hai cực của ngành AI hiện nay:Một bên là các phòng thí nghiệm tiên phong như OpenAI, Anthropic với sản phẩm là trí tuệ; bên kia là các nhà cung cấp đám mây siêu lớn và đa dạng như Google, Microsoft, bất kể mô hình nào chiến thắng cuối cùng đều có thể kiếm tiền nhờ phủ sóng toàn bộ chuỗi giá trị.

Dưới khuôn mẫu này, các mô hình tiên phong sẽ tập trung vào nhiệm vụ giá trị cao như lập kế hoạch, suy luận, lập trình và điều phối nhiệm vụ để nhận lợi nhuận vượt trội trên phần nhỏ token; còn các mô hình rẻ hơn hoặc mã nguồn mở sẽ đảm nhiệm lớp thực thi với khối lượng giao dịch lớn. Các phòng thí nghiệm tiên phong có thể nắm quyền định giá ở các tác vụ cao cấp, nhưng các nhà cung cấp đám mây siêu lớn và đơn vị cung cấp dịch vụ suy luận sẽ đồng thời thu lợi cả hai cấp độ – bởi bất kể khối lượng công việc ra sao, đều cần đến chip, bộ nhớ, mạng và điện năng.

Cốt lõi của logic này là: mô hình tiên phong phụ trách chiến lược, mô hình rẻ đảm nhận thi công, và chủ sở hữu “công suất tính toán đã cấp điện” sẽ thu lợi giá trị kinh tế từ cả hai phía. Với nhà đầu tư, khi lộ trình thương mại hóa AI còn nhiều bất định, thì việc nắm giữ cơ sở hạ tầng vật lý của các nhà cung cấp đám mây siêu lớn có thể là chỉ tiêu có tỷ lệ sinh lời/rủi ro chắc chắn nhất trong cuộc đua này.

Nếu thấy hay, hãy nhấn “Xem”