Đà phát triển TPU của Google đe dọa vị thế thống trị AI của Nvidia khi Meta cân nhắc đầu tư lớn vào chip

Cảnh quan tăng tốc trí tuệ nhân tạo đang thay đổi. Meta Platforms đang đàm phán sâu với Google để triển khai các đơn vị xử lý tensor (TPUs) trên các trung tâm dữ liệu của mình bắt đầu từ năm 2027, theo báo cáo từ The Information, đánh dấu một khoảnh khắc quan trọng tiềm năng trong cuộc cạnh tranh giành vị thế tối cao về phần cứng AI. Tập đoàn công nghệ này cũng đang xem xét thuê TPUs qua Google Cloud trong vòng một năm tới, một bước đi có thể định hình lại mô hình chi tiêu hạ tầng trên toàn ngành.

Thị trường phản ứng nhanh chóng với diễn biến này. Cổ phiếu Nvidia giảm 2,7% trong phiên giao dịch sau giờ, trong khi Alphabet tăng 2,7%, tiếp tục đà tăng nhờ niềm tin vào mô hình AI Gemini của họ. Để có bối cảnh, những biến động này làm nổi bật tầm quan trọng của cuộc chiến giành thị phần chip AI—một cuộc cạnh tranh có ảnh hưởng lan tỏa khắp các thị trường vốn toàn cầu, ảnh hưởng đến mọi thứ từ định giá công nghệ đến các đồng tiền thị trường mới nổi theo dõi các chỉ số như tỷ giá hối đoái btc sang nzd.

Con đường đến độ tin cậy của Google trong phần cứng AI

Điều làm cho sự xem xét của Meta trở nên đáng kể là quy mô của công ty. Meta dự kiến sẽ chi $100 tỷ đô la cho chi tiêu vốn trong năm 2026, với các nhà phân tích ước tính khoảng 40–50 tỷ đô la có thể dành cho năng lực chip suy luận. Mức đầu tư lớn như vậy sẽ xác thực cách tiếp cận của Google tại một thời điểm then chốt. Công ty đã thiết lập được độ tin cậy thông qua một hợp đồng cung cấp lên tới 1 triệu chip cho startup AI Anthropic—một hợp đồng mà nhà phân tích Seaport Jay Goldberg gọi là một “xác nhận mạnh mẽ” về công nghệ của Google.

Những diễn biến này cho thấy các nhà cung cấp AI bên thứ ba ngày càng xem Google là một nhà cung cấp thứ cấp nghiêm túc cho các khối lượng công việc suy luận, vượt ra ngoài sự phụ thuộc vào sự thống trị gần như độc quyền của Nvidia.

Điểm khác biệt kỹ thuật

Các đơn vị xử lý đồ họa (GPUs) của Nvidia đã phát triển từ các ứng dụng chơi game nhưng đã thống trị đào tạo AI nhờ hiệu suất vượt trội và sức kéo của thị trường. TPUs của Google đại diện cho một kiến trúc hoàn toàn khác—mạch tích hợp chuyên dụng được thiết kế riêng cho các nhiệm vụ học máy và suy luận AI. Lợi thế nằm ở các vòng phản hồi tối ưu hóa. Google thiết kế chip và hệ thống AI như Gemini cùng lúc, cho phép tối ưu hóa đồng bộ mà các GPU tiêu chuẩn không thể sánh bằng.

Sự chuyên môn hóa này, đã được hoàn thiện qua nhiều năm triển khai trong hoạt động của Google, tạo ra một câu chuyện kỹ thuật hấp dẫn. TPUs có thể không sánh bằng GPU về sức mạnh tính toán thô, nhưng chúng cung cấp hiệu quả năng lượng và hiệu suất trên mỗi watt vượt trội trong các khối lượng công việc AI cụ thể—đúng như những gì các nhà vận hành hệ thống suy luận lớn cần.

Ảnh hưởng chuỗi cung ứng và các tác động rộng hơn

Một thỏa thuận với Meta sẽ định hình lại chuỗi cung ứng chất bán dẫn toàn cầu. Trong phiên giao dịch sáng thứ Ba, các nhà cung cấp châu Á cảm nhận được đà này: IsuPetasys của Hàn Quốc, nhà sản xuất bo mạch nhiều lớp cho Google, tăng 18%, trong khi MediaTek của Đài Loan tăng gần 5%. Những biến động này nhấn mạnh mức độ tập trung của hệ sinh thái phần cứng AI và mức độ phụ thuộc của các ngành liên quan vào kết quả của các cuộc đàm phán này.

Câu hỏi cốt lõi vẫn là liệu TPUs của Google có thể mang lại hiệu suất cạnh tranh bền vững và hiệu quả năng lượng khi các khối lượng công việc AI ngày càng phát triển. Nếu Meta cam kết sử dụng TPUs cùng với mối quan hệ hợp tác hiện tại với Anthropic, điều đó báo hiệu sự tự tin thực sự của thị trường—không chỉ là đòn bẩy đàm phán. Sự tự tin đó sẽ thúc đẩy quá trình chuyển đổi của Google từ công nghệ nội bộ thành tiêu chuẩn ngành, thay đổi vĩnh viễn các động lực cạnh tranh mà Nvidia đã lâu coi là điều hiển nhiên.