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

Bức tranh cạnh tranh trong ngành công nghiệp AI đang phân hóa ngày càng nhanh, và biến số then chốt quyết định thắng thua không phải năng lực mô hình mà là khả năng sẵn có của năng lực tính toán vật lý.

Theo phân tích mới nhất từ Citadel Securities, nhu cầu về năng lực tính toán liên tục vượt xa tốc độ tăng cung,tài sản thực sự khan hiếm không phải là các chip nằm trong kho mà là năng lực tính toán đã được cung cấp điện, có thể đưa vào sử dụng ngay lập tức.

Cổ chai mang tính cấu trúc này khó có thể được giải quyết trong ngắn hạn—kết nối lưới điện và chu kỳ phê duyệt dự án thường tính bằng năm, ngay cả kế hoạch đầu tư vốn quy mô lớn cũng không thể bù đắp khoảng trống này trong thời gian ngắn, điều này đồng nghĩa với việc dòng tiền hiện có của các công ty điện toán đám mây siêu lớn (hyperscaler) có thể đang đánh giá thấp tiềm năng lợi nhuận thực sự của hạ tầng sẵn có.

Từ tín hiệu thị trường cho thấy, giá thuê năng lực tính toán, kể cả với các GPU đời cũ vẫn giữ vững,chứng tỏ công suất hiện tại vẫn được tiêu thụ liên tục, quan hệ cung cầu trên thị trường vẫn căng thẳng, chưa được giảm bớt rõ rệt dù có đầu tư xây dựng quy mô lớn. Đồng thời, sự nổi lên của AI agent đang khuếch đại mức tiêu thụ năng lực tính toán—chỉ một lệnh từ con người có thể kích hoạt hàng chục thậm chí hàng trăm lần gọi mô hình, lượng tiêu thụ năng lực cho mỗi tác vụ tăng lên tương ứng, càng củng cố nhu cầu phía cầu.

Bản chất của nút thắt năng lực tính toán: không chỉ là chip

Nhà phân tích Nohshad Shah của Citadel Securities chỉ ra rằng, “năng lực tính toán” không chỉ đơn thuần là GPU,mà là tổng hòa của GPU, điện năng, không gian trung tâm dữ liệu, bộ nhớ, mạng lưới, hệ thống làm mát cùng năng lực vận hành chuyên nghiệp. Thứ thực sự khan hiếm chính là ‘năng lực tính toán đã sẵn sàng, cấp điện và sử dụng mọi lúc’, chứ không phải phần cứng chết nằm trong kho.

Đường cong dự báo năng lực tính toán cho thấy, cung đang tăng lên nhưng tốc độ tăng của cầu còn nhanh hơn. Do quá trình kết nối lưới điện và phê duyệt dự án kéo dài tính bằng năm, nên ngay cả những kế hoạch đầu tư vốn cực lớn cũng không thể lấp đầy khoảng trống này trong ngắn hạn. Thách thức hiện tại AI đối mặt không phải là thiếu người dùng, mà là thiếu năng lực tính toán thật sự vận hành được.

Điều đáng chú ý, hiện nay phần lớn công suất năng lực tính toán được ràng buộc bởi hợp đồng ký vào 2024 tới 2025, khi đó cường độ nhu cầu chưa thật sự rõ rệt. Khi những hợp đồng đó dần kết thúc, hạ tầng hiện tại có khả năng được tái định giá khi hiệu suất sử dụng tăng lên, trong khi chi phí nền tảng gần như cố định, hiệu ứng đòn bẩy kinh doanh sẽ dần được phát huy.Phân tích này cho rằng, hiện tại thị trường có xu hướng tính ngay chi phí đầu tư vốn, nhưng có thể đang đánh giá thấp triển vọng tăng lợi nhuận về sau.

Thêm vào đó, giá token giảm chưa chắc là tin xấu. Chi phí trí tuệ nhân tạo rẻ hơn sẽ giúp nhiều kịch bản ứng dụng trở nên khả thi hơn về mặt kinh tế, cộng với việc AI agent tiêu thụ năng lực tính toán gấp nhiều lần, tổng nhu cầu năng lực tính toán sẽ có cơ hội tiếp tục mở rộng. Biến số then chốt là độ co dãn nhu cầu: nếu tốc độ tăng sử dụng nhanh hơn mức giảm đơn giá, giá rẻ sẽ mở rộng thị trường thay vì co hẹp; trường hợp thực sự tiêu cực là token rẻ hơn nhưng lượng sử dụng không tăng thực chất.

Ngành phân hóa mạnh, các công ty điện toán đám mây siêu lớn nắm giữ lợi thế kép

Phân tích của Citadel Securities phác họa một bức tranh hai cực ngày càng rõ nét trong ngành AI:Một bên là các phòng thí nghiệm tiên phong như OpenAI, Anthropic… với sản phẩm chính là trí tuệ nhân tạo; bên còn lại là các công ty điện toán đám mây siêu lớn và đa ngành như Google, Microsoft… cho dù mô hình nào cuối cùng lên ngôi, vẫn có thể kiếm tiền nhờ bao phủ toàn bộ chuỗi giá trị.

Trong mô hình này, các mô hình tiên tiến sẽ tập trung phục vụ các tác vụ giá trị cao, bao gồm hoạch định, suy luận, lập trình, điều phối nhiệm vụ và kiếm lợi nhuận từ phần nhỏ token; còn các mô hình rẻ hơn hoặc mã nguồn mở sẽ phụ trách các tác vụ thực thi có tần suất cao. Các phòng thí nghiệm tiên phong có thể nắm quyền định giá ở phân khúc cao cấp, nhưng các công ty điện toán đám mây siêu lớn và đơn vị cung cấp dịch vụ suy luận lại hưởng lợi từ cả hai lớp—vì tất cả công việc đều cần đến chip, bộ nhớ, hệ thống mạng và điện năng.

Bản chất của logic này là: mô hình tiên tiến chịu trách nhiệm hoạch định, mô hình rẻ chịu trách nhiệm thực thi, còn người sở hữu "năng lực tính toán đã sẵn sàng" sẽ thu hoạch giá trị kinh tế từ cả hai đầu. Đối với nhà đầu tư, trong bối cảnh con đường thương mại hóa AI vẫn còn nhiều bất định, các công ty điện toán đám mây siêu lớn nắm giữ hạ tầng vật lý có thể là khoản đầu tư cân bằng rủi ro và lợi nhuận chắc chắn nhất trong cuộc đua này.