Đăng vào: 2025-11-25
Giá mã cổ phiếu Alphabet (Google) đã tăng vọt 6,28 phần trăm lên 318,47 USD , được hỗ trợ bởi sự lạc quan mới về chiến lược cơ sở hạ tầng AI của Alphabet và động thái thương mại hóa Đơn vị xử lý Tensor của công ty.
Giá cổ phiếu Nvidia tăng 2,05 phần trăm lên 182,55 USD trong phiên giao dịch nhưng giảm 1,50 phần trăm xuống 179,81 USD trong phiên giao dịch sau giờ giao dịch.
Giá cổ phiếu Google tăng mạnh phản ánh sự thay đổi trong tâm lý nhà đầu tư khi thị trường đánh giá lại vị thế cạnh tranh của Alphabet trong hệ sinh thái phần cứng AI toàn cầu.
Google đã tạo ra Bộ Xử lý Tensor (Tensor Processing Unit) như một mạch tích hợp ứng dụng chuyên biệt, được thiết kế cho các hoạt động trong học máy và các mô hình dữ liệu. Phần cứng tập trung vào các phép tính ma trận và tensor, hỗ trợ khối lượng công việc học sâu. Các thế hệ TPU đầu tiên được xây dựng để sử dụng nội bộ trong Google và chỉ được cung cấp cho khách hàng thông qua dịch vụ Google Cloud.
Bằng việc chuẩn bị bán TPU cho khách hàng bên ngoài, Google đang chuyển từ chiến lược tối ưu hóa hướng nội sang kinh doanh phần cứng hoàn toàn mang tính thương mại. Động thái này mở ra khả năng cạnh tranh trực tiếp với các GPU đa năng đang thống trị thị trường hiện nay.
Cả TPU và GPU đều đóng vai trò quan trọng trong việc tăng tốc trí tuệ nhân tạo và các hệ thống giao dịch thuật toán AI (AI Trading), nhưng hiệu suất thực tế của chúng lại có những điểm khác biệt rõ rệt.
| Tính năng | TPU | Bộ xử lý đồ họa |
|---|---|---|
| Mục đích chính | Tính toán tenxơ và ma trận cho máy học | Kết xuất đồ họa và các tác vụ tính toán chung |
| Ngành kiến trúc | ASIC được thiết kế cho các hoạt động học sâu | Bộ xử lý song song nhiều lõi cho khối lượng công việc rộng |
| Điểm mạnh điển hình | Thông lượng cao cho đào tạo mạng nơ-ron và suy luận | Tính linh hoạt, hỗ trợ phần mềm rộng rãi, hiệu suất mạnh mẽ cho nhiều tác vụ khác nhau |
| Người dùng lý tưởng | Các doanh nghiệp có mô hình AI quy mô lớn và khối lượng công việc tensor nhất quán | Người dùng yêu cầu tính linh hoạt và khả năng tương thích với nhiều khuôn khổ |
| Các nhà lãnh đạo thị trường | Nvidia và AMD |
Các doanh nghiệp có thể chọn TPU cho khối lượng công việc lớn, có thể dự đoán được, mang lại lợi ích từ thông lượng cao và chi phí dài hạn thấp hơn. GPU vẫn là lựa chọn ưu tiên cho các nhà phát triển cần khả năng tương thích rộng và cho các tổ chức chạy nhiều loại mô hình khác nhau.
Các báo cáo phân tích cho thấy ông lớn công nghệ Meta có thể thuê năng lực TPU từ năm 2026 và có thể mua số lượng lớn từ năm 2027 để phục vụ nhu cầu tính toán.
Meta vận hành một số hệ thống AI lớn nhất thế giới, bao gồm các thuật toán đề xuất và mô hình ngôn ngữ lớn. Những khối lượng công việc này đòi hỏi khả năng truy cập liên tục vào năng lực tính toán khổng lồ.
Sự quan tâm của Meta đối với TPU tập trung vào ba mục tiêu chiến lược:
Meta muốn đa dạng hóa cơ sở nhà cung cấp và giảm sự phụ thuộc vào một nhà cung cấp GPU duy nhất.
Meta muốn đảm bảo giá cả cạnh tranh cho các cụm đào tạo lớn và các nhiệm vụ suy luận khối lượng lớn.
Meta muốn đánh giá xem hiệu suất của TPU có phù hợp hơn với khối lượng công việc nặng về tensor cụ thể trong cơ sở hạ tầng của nó hay không.
Chiến lược tính toán đa dạng giúp các công ty công nghệ lớn quản lý chi phí, hiệu suất, rủi ro mua sắm và lập kế hoạch dài hạn.
Thị phần của Nvidia trên thị trường trung tâm dữ liệu AI vẫn cực kỳ lớn. Tuy nhiên, việc giới thiệu các TPU thương mại đã mở ra một giải pháp thay thế thực sự cho các nhà cung cấp dịch vụ siêu quy mô và các doanh nghiệp lớn.
Các nhà đầu tư đã phản ứng với các báo cáo về chiến lược thay đổi của Google vì ngay cả một sự thay đổi nhỏ trong mô hình mua sắm cũng có thể ảnh hưởng đến kỳ vọng doanh thu của các nhà cung cấp GPU hiện tại.
Các tác động tiềm ẩn bao gồm:
Giảm quyền định giá cho Nvidia nếu khách hàng lớn có được các lựa chọn thay thế khả thi.
Chiến lược phần cứng cân bằng hơn trong các nhà cung cấp đám mây toàn cầu.
Tập trung nhiều hơn vào khả năng di động của phần mềm cho phép các mô hình chuyển đổi giữa các trình tăng tốc AI.
Sự cạnh tranh ngày càng tăng trong phát triển silicon AI có thể thúc đẩy sự đổi mới.
Mặc dù GPU vẫn đóng vai trò trung tâm trong ngành AI, TPU có thể chiếm một phần đáng kể khối lượng công việc phù hợp với kiến trúc của chúng.
Broadcom là đối tác lâu năm trong việc thiết kế chip TPU của Google. Nếu Google bắt đầu bán chip cho khách hàng bên ngoài với số lượng lớn, Broadcom sẽ được hưởng lợi từ nhu cầu ngày càng tăng đối với các dịch vụ thiết kế và sản xuất.
Sự hợp tác này củng cố vị thế của Broadcom trong lĩnh vực silicon tùy chỉnh có giá trị cao và mở rộng thị trường mục tiêu cho các dịch vụ bán dẫn của công ty.
Các nhà đầu tư tài chính đánh giá rất cao sự phát triển này vì nó tăng cường vai trò của Broadcom trong cơ sở hạ tầng AI thế hệ tiếp theo.
Các doanh nghiệp áp dụng TPU trong cơ sở hạ tầng của mình sẽ có được một loạt các lựa chọn chiến lược mới. Họ có thể chạy các khối lượng công việc tensor thông lượng cao tại chỗ trong khi vẫn tiếp tục sử dụng dịch vụ đám mây cho các tác vụ biến đổi hoặc ngắn hạn. Loại triển khai kết hợp này có thể mang lại những lợi thế đáng kể.
Những lợi ích tiềm năng bao gồm:
Kiểm soát tốt hơn độ trễ và hiệu suất cho các mô hình quan trọng.
Cải thiện quản trị dữ liệu cho các tổ chức muốn lưu trữ thông tin nhạy cảm tại chỗ.
Giảm chi phí tính toán dài hạn cho khối lượng công việc có thể dự đoán được.
Sự kết hợp giữa TPU, GPU và ASIC chuyên dụng được thiết kế riêng cho từng ứng dụng.
Tính linh hoạt này có thể khuyến khích nhiều tổ chức khám phá kiến trúc đa chip hơn là chỉ dựa vào một loại bộ tăng tốc duy nhất.
Nếu Google tiến hành triển khai thương mại toàn diện TPU, cạnh tranh trong lĩnh vực điện toán AI sẽ ngày càng gay gắt. Các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây, siêu quy mô và các doanh nghiệp toàn cầu lớn có thể tìm cách giảm sự tập trung của nhà cung cấp và tích hợp nhiều loại silicon chuyên dụng.
Những tác động lâu dài có thể bao gồm:
Sự phát triển trong thiết kế chip tùy chỉnh trên nhiều nền tảng chính.
Hệ sinh thái phần cứng mở rộng xung quanh Google TPU.
Khung tương thích chéo mới cho phép các mô hình chạy trên các trình tăng tốc hỗn hợp.
Sức mạnh mặc cả lớn hơn cho các khách hàng lớn khi đàm phán mua sắm trong tương lai.
Kết quả chung có thể là một thị trường phần cứng AI lành mạnh và cạnh tranh hơn.
Giá cổ phiếu Google đang tăng do các nhà đầu tư lạc quan về quyết định thương mại hóa TPU của Alphabet. Động thái này mở rộng chiến lược phần cứng AI, đa dạng hóa tiềm năng doanh thu và gia tăng áp lực cạnh tranh lên các nhà cung cấp GPU lâu đời.
TPU sẽ không thay thế GPU nhưng có thể làm giảm sức mạnh định giá của hãng sản xuất chip Nvidia nếu các khách hàng lớn áp dụng chiến lược tăng tốc đa dạng hơn. Điều này có thể dần định hình lại động lực cạnh tranh trong lĩnh vực phần cứng AI.
Khả năng áp dụng Meta rất quan trọng vì các nhà cung cấp dịch vụ siêu quy mô lớn ảnh hưởng đến tiêu chuẩn phần cứng trên toàn cầu. Ngay cả việc chuyển đổi một phần sang TPU cũng có thể khuyến khích các doanh nghiệp khác khám phá các giải pháp thay thế không dùng GPU.
TPU rất hiệu quả trong việc đào tạo và suy luận mô hình ngôn ngữ lớn, nhưng GPU vẫn mang lại tính linh hoạt cao hơn. Hầu hết các công ty sẽ áp dụng chiến lược kết hợp hoặc đa bộ tăng tốc.
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Tài liệu này chỉ nhằm mục đích cung cấp thông tin chung và không nhằm mục đích (và không nên được coi là) tư vấn tài chính, đầu tư hoặc các hình thức tư vấn khác mà chúng ta nên tin cậy. Không có ý kiến nào trong tài liệu này cấu thành khuyến nghị của EBC hoặc tác giả rằng bất kỳ khoản đầu tư, chứng khoán, giao dịch hoặc chiến lược đầu tư cụ thể nào phù hợp với bất kỳ cá nhân cụ thể nào.
