Thị trường công nghệ toàn cầu vừa chứng kiến một biến động đáng chú ý: cổ phiếu Nvidia giảm gần 4% sau thông tin Meta có thể chuyển hàng tỷ USD chi tiêu cho AI sang chip TPU do Google tự phát triển. Diễn biến này không chỉ làm rung chuyển vị thế dẫn đầu của Nvidia trong mảng phần cứng AI mà còn báo hiệu một sự chuyển dịch lớn trong lựa chọn công nghệ của các “đại gia” Internet.
META CÂN NHẮC CHUYỂN TỶ USD ĐẦU TƯ TỪ GPU CỦA NVIDIA SANG TPU CỦA GOOGLE
Nvidia - vốn được xem là “ngôi sao sáng nhất” trong cuộc đua AI năm 2024-2025 - đã trở thành nhà cung cấp gần như độc quyền GPU cho đào tạo mô hình AI. Chip H100 và H200 của hãng được sử dụng rộng rãi để vận hành hạ tầng AI của hàng loạt doanh nghiệp lớn. Nhờ đó, giá trị vốn hóa của Nvidia đã từng vượt mốc nghìn tỷ USD và được nhà đầu tư ưu ái đặc biệt.
Tuy nhiên, một diễn biến mới đang làm thay đổi cục diện. Theo nhiều báo cáo, Meta đang đàm phán để mua số lượng lớn TPU - dòng chip AI chuyên biệt của Google - với kế hoạch triển khai tại trung tâm dữ liệu từ năm 2027. Thậm chí, Meta có thể thuê năng lực TPU thông qua Google Cloud sớm nhất từ năm 2026.
Khác với GPU - vốn là chip đa dụng có thể dùng cho đồ họa, trò chơi, dựng hình và được điều chỉnh để phục vụ AI - TPU của Google được thiết kế dành riêng cho machine learning ngay từ đầu. Điều này giúp chúng đạt hiệu suất cao hơn trong một số tác vụ AI, đồng thời tối ưu chi phí vận hành cho các mô hình lớn.
Thông tin này ngay lập tức ảnh hưởng tới tâm lý thị trường: cổ phiếu Nvidia rơi xuống khoảng 175 USD, so với mức đỉnh 212 USD hồi tháng 10. Khối lượng giao dịch sau giờ đóng cửa vượt 250 triệu cổ phiếu - cho thấy phản ứng mạnh từ cả giới đầu tư tổ chức lẫn nhà đầu tư cá nhân.
THẾ ĐỘC QUYỀN GPU BỊ THÁCH THỨC - HYPERSCALER TÌM LỐI THOÁT RỦI RO
Nvidia hiện nắm từ 80% đến 90% thị phần bộ tăng tốc AI toàn cầu - thậm chí một số phân tích cho rằng con số có thể lên đến 95%. Nhiều công ty lớn như Meta từng công bố kế hoạch mua tới hơn 350.000 chip H100, cho thấy mức độ phụ thuộc cực lớn vào Nvidia.
Tuy nhiên, trong cuộc đua AI, quy mô là yếu tố then chốt. Các hyperscaler - nhóm công ty vận hành hạ tầng điện toán khổng lồ như Meta, Google, Amazon hay Microsoft - cần một nguồn cung chip ổn định và dài hạn. Nếu Nvidia không đảm bảo đủ sản lượng, hoặc nếu giá chip tiếp tục tăng cao, họ buộc phải tìm nguồn thay thế để giảm rủi ro.
TPU của Google vì vậy đang nổi lên như “phương án thứ hai” chiến lược. Dù không thể thay thế hoàn toàn GPU (vì TPUs kém hiệu quả trong nhiều tác vụ ngoài AI), nhưng chỉ cần một phần nhu cầu từ những khách hàng lớn chuyển dịch, cán cân thị trường có thể thay đổi.
Meta - với quy mô đầu tư khổng lồ - có khả năng định hình lại toàn bộ chuỗi cung ứng. Ngay cả việc dịch chuyển một phần nhỏ nhu cầu GPU cũng đủ khiến thị trường đánh giá lại triển vọng của Nvidia.
GOOGLE ĐẨY MẠNH THƯƠNG MẠI HÓA TPU - THỊ TRƯỜNG CHIP AI BƯỚC SANG GIAI ĐOẠN MỚI
TPU ban đầu được Google phát triển hơn một thập kỷ trước, dưới dạng chip ASIC chuyên biệt cho machine learning và chỉ được dùng nội bộ. Tuy nhiên, xu hướng AI bùng nổ đã khiến Google mạnh mẽ thương mại hóa dòng chip này, đặc biệt sau thỏa thuận cung cấp tới một triệu TPU cho hãng AI Anthropic.
TPU giờ đây trở thành lựa chọn cạnh tranh thực sự đối với GPU Nvidia - không chỉ trong đào tạo mô hình AI mà còn cả trong triển khai ứng dụng.
Việc Meta cân nhắc lựa chọn TPU là dấu hiệu cho thấy thị trường phần cứng AI đang bước vào một giai đoạn đa dạng hóa mạnh mẽ hơn. Nhà đầu tư không còn xem GPU như “độc tôn”, còn các hãng công nghệ lớn đang tìm cách giảm chi phí, tối ưu hiệu suất và kiểm soát tốt hơn chuỗi cung ứng chip.
Sự dịch chuyển của Meta - nếu trở thành hiện thực - có thể đánh dấu bước ngoặt của ngành điện toán AI: từ mô hình phụ thuộc vào một nhà cung cấp duy nhất sang chiến lược đa nguồn, đa nền tảng. Và đó chính là lý do khiến thị trường phản ứng mạnh: vị thế gần như độc quyền của Nvidia đang đối mặt với thách thức rõ ràng nhất từ trước đến nay.
Euronews-Trọng Hoàng
