Khi Meta chuẩn bị bán sức mạnh tính toán, "câu chuyện ma" của thị trường AI tăng giá, sắp đến rồi sao?

Điều đáng sợ nhất trong thị trường bò AI là gì?

Không phải là một công ty nào đó tạm thời tụt lại phía sau, cũng không phải hiệu suất của một thế hệ chip nào đó không đạt kỳ vọng, mà là thị trường bắt đầu nghi ngờ, liệu chi tiêu vốn của các ông lớn công nghệ, vốn được coi là biến số chắc chắn nhất trong hai năm qua, có còn mãi tăng trưởng được nữa hay không.

Vào ngày 1 tháng 7, theo Bloomberg, Meta đang chuẩn bị cho một dự án kinh doanh điện toán đám mây mới, dự định bán sức mạnh tính toán AI dư thừa tiềm năng cho khách hàng bên ngoài, đồng thời xem xét cung cấp các dịch vụ mô hình được quản lý tương tự AWS Bedrock.

Sau khi tin tức được đưa ra, cổ phiếu Meta đã tăng hơn 10% trong phiên, cuối cùng đóng cửa tăng 8%, trong khi CoreWeave và Nebius giảm lần lượt 13% và 17%; ở một diễn biến khác, trong phiên giao dịch châu Á, làn sóng bán tháo lan sang các công ty phần cứng AI, chỉ số KOSPI của Hàn Quốc có lúc giảm khoảng 7%, Samsung Electronics và SK Hynix đều giảm hơn 8%.

Chỉ sau một đêm, Meta đã chuyển đổi từ một trong những người mua sức mạnh tính toán hung hãn nhất thị trường thành một người bán tiềm năng.

Sự chấn động bất ngờ này trong toàn ngành cũng đã làm xuất hiện vết nứt rõ ràng đầu tiên trong một niềm tin nền tảng đã hỗ trợ toàn bộ thị trường bò AI trong hai năm qua: Liệu điều này có nghĩa là cơ sở hạ tầng AI đã chuyển từ thiếu hụt sang dư thừa, và cuộc chạy đua vũ trang sức mạnh tính toán kéo dài hai năm của các ông lớn sắp bước vào bước ngoặt?

Hay là, Meta đã phơi bày một thực tế tàn khốc hơn: Thị trường thực sự thiếu, rốt cuộc là GPU, hay là khả năng biến GPU thành mô hình, sản phẩm và doanh thu?

I. Mọi người đều thiếu sức mạnh tính toán, chỉ mình Meta là dùng không hết?

Trong hai năm qua, logic cốt lõi nhất của thị trường AI này, về bản chất, chỉ gói gọn trong hai chữ: "Thiếu hụt"

Chính xác hơn, đó là một thị trường bò có cấu trúc, được thúc đẩy bởi sự bùng nổ nhu cầu, sự thiếu hụt nguồn cung, và sự mở rộng chi tiêu vốn điên cuồng của các ông lớn.

Ví dụ, đầu tiên là sự thiếu hụt GPU cao cấp và năng lực đóng gói tiên tiến, sau đó nút thắt cổ chai lan rộng ra bên ngoài, HBM, mô-đun quang tốc độ cao và thiết bị mạng bắt đầu khan hiếm, tiếp theo lan sang mặt bằng trung tâm dữ liệu, công suất điện, tua-bin khí, thiết bị điện và tản nhiệt mật độ cao, và cho đến ngày nay, căng thẳng cung cầu đã truyền sang DRAM thông thường, NAND, SSD doanh nghiệp, và thậm chí cả ổ cứng cơ học từng bị thị trường coi là "tài sản của thời đại cũ".

Có thể nói, việc đầu cơ vào toàn bộ chuỗi công nghiệp AI trong hai năm qua giống như một danh sách hàng thiếu hụt ngày càng dài, thể hiện rõ ràng "hiệu ứng thùng gỗ" và sự luân chuyển theo ngành. Điều đó cũng có nghĩa là, miễn là nhu cầu đào tạo và suy luận mô hình tiếp tục tăng, trong khi năng lực sản xuất sức mạnh tính toán mới, điện năng và trung tâm dữ liệu không thể được giải phóng kịp thời, thì mọi mắt xích khan hiếm bị kẹt ở giữa đều có cơ hội giành được quyền định giá mạnh hơn, và các nhà sản xuất thượng nguồn cũng có thể tăng giá, khóa các đơn hàng dài hạn, và có động lực tiếp tục mở rộng sản xuất.

Cũng chính vì vậy, nếu tiếp tục truy ngược lên trên, sẽ thấy rằng động cơ thực sự của thị trường bò này không chỉ là bản thân NVIDIA, Hynix hay các công ty thiết bị điện, mà chính là kỳ vọng nhu cầu AI ngày càng tăng và chi tiêu vốn của các ông lớn công nghệ như Microsoft, Meta, Amazon, Google:

Số tiền mà các ông lớn thượng nguồn sẵn sàng chi tiêu quyết định họ sẽ mua bao nhiêu GPU, bộ nhớ và thiết bị mạng, xây dựng bao nhiêu trung tâm dữ liệu, và sẽ khóa bao nhiêu tài nguyên sức mạnh tính toán đám mây và điện năng dài hạn của bên thứ ba, từ đó ảnh hưởng trực tiếp đến giới hạn trên của sự thịnh vượng của toàn bộ chuỗi cung ứng AI.

Theo tính toán của Bridgewater, đầu tư mở rộng cơ sở hạ tầng AI của bốn công ty Alphabet, Amazon, Microsoft và Meta vào năm 2026 dự kiến sẽ vào khoảng 650 tỷ USD, tăng gần 60% so với khoảng 410 tỷ USD của năm 2025. Trong khi đó, Reuters đưa tin vào tháng 5, trích dẫn ước tính của Goldman Sachs và Morgan Stanley, cho thấy chi tiêu vốn liên quan đến AI trên toàn cầu vào năm 2026, bao gồm trung tâm dữ liệu, điện năng, thiết bị và phần mềm, có thể đạt khoảng 800 tỷ USD.

Theo một nghĩa nào đó, đây là phiên bản "Cuộc chiến giao đồ ăn" cấp độ Plus của thế giới AI.

Trong đó, Meta không những không thu hẹp lại, mà còn đạp mạnh ga hơn.

Trước đó, họ đã nâng dự báo chi tiêu vốn năm 2026 từ 115-135 tỷ USD lên 125-145 tỷ USD. Tính đến cuối quý I năm nay, Meta còn có khoảng 237,7 tỷ USD các cam kết hợp đồng không thể hủy bỏ (mặc dù là nghĩa vụ hợp đồng cần thực hiện trong nhiều năm tới), trong đó một phần đáng kể liên quan đến máy chủ, trung tâm dữ liệu, cơ sở hạ tầng mạng và sức mạnh tính toán đám mây của bên thứ ba.

Vì vậy, nói một cách chính xác, việc Meta hiện đang xem xét bán một phần sức mạnh tính toán ra bên ngoài không có nghĩa là họ đột nhiên cho rằng toàn ngành không còn thiếu sức mạnh tính toán, và càng không có nghĩa là họ chuẩn bị rút khỏi cuộc đua vũ trang AI. Ngược lại, chính vì chu kỳ xây dựng trung tâm dữ liệu thường kéo dài nhiều năm, Meta phải chuẩn bị công suất trước dựa trên các kịch bản nhu cầu tích cực hơn, nhưng sau khi cơ sở hạ tầng được xây dựng trước, nhu cầu về mô hình nội bộ, sản phẩm và lưu lượng truy cập có thể không theo kịp một cách hoàn hảo cùng một lúc, do đó có thể xảy ra sự không phù hợp cung cầu tạm thời.

Nói một cách thẳng thắn, Meta đang xây dựng sức mạnh tính toán quy mô lớn cho vài năm tới, nhưng trong bối cảnh hiện tại khi các mô hình tự nghiên cứu tạm thời không bằng người khác và các sản phẩm nội bộ chưa hoàn toàn vận hành trơn tru, một phần công suất đã sẵn sàng có thể không được tiêu thụ hết ngay lập tức. Thay vì để những GPU đắt tiền này nằm không trong phòng máy và liên tục khấu hao, tốt hơn hết là đưa chúng ra thị trường bên ngoài, cố gắng tăng tỷ lệ sử dụng và thu hồi một phần chi phí.

Về lý thuyết, Meta không phải là công ty AI đầu tiên bán sức mạnh tính toán tự xây dựng. Vào tháng 5 năm nay, xAI đã hợp tác với Anthropic, mở cụm siêu máy tính Colossus 1 với hơn 220.000 GPU NVIDIA của mình cho họ với giá 1,25 tỷ USD mỗi tháng.

Logic kinh tế đằng sau điều này không phức tạp. Cuối cùng, tài nguyên sẽ chảy đến các doanh nghiệp có thể phát huy giá trị tốt nhất của nó. Khi một người tạm thời không thể tận dụng hết sức mạnh tính toán trong tay, miễn là có một doanh nghiệp khác sẵn sàng trả giá đủ cao, lựa chọn hợp lý nhất không phải là để GPU tích bụi trong phòng máy, mà là cho thuê để biến thành tiền mặt.

Tuy nhiên, ý nghĩa đại diện của Meta vượt xa xAI.

Bởi vì Meta không thiếu người dùng đầu vào. Facebook, Instagram, WhatsApp, Messenger và Threads cùng nhau tạo thành một trong những ma trận sản phẩm internet tiêu dùng lớn nhất thế giới. Về mặt lý thuyết, đây là một trong những doanh nghiệp dễ dàng nhất để nhúng các mô hình AI vào các sản phẩm hiện có, tạo thành một vòng quay người dùng và tiêu thụ sức mạnh tính toán.

Nhưng ít nhất ở giai đoạn hiện tại, Meta vẫn chưa thể kết nối trơn tru các mô hình, sản phẩm, dịch vụ đám mây và người dùng đầu vào như Google. Điều này tạo ra một sự mâu thuẫn kỳ lạ - một mặt Meta đang xây dựng cơ sở hạ tầng AI quy mô lớn, mặt khác họ vẫn cần mua các mô hình và dịch vụ tính toán bên ngoài như Gemini. Chỉ vài ngày trước, có báo cáo rằng nhu cầu của Meta đối với mô hình Gemini và tài nguyên tính toán quá lớn đến nỗi Google không thể đáp ứng hoàn toàn, và một số dự án AI nội bộ thậm chí đã bị ảnh hưởng vì điều này.

Thoạt nhìn, điều này có vẻ mâu thuẫn, nhưng nói cho cùng, đó là sự không phù hợp giữa nguồn cung chu kỳ dài và nhu cầu chu kỳ ngắn. Chủ yếu là do các ứng dụng mô hình lớn hiện tại và nhu cầu suy luận tức thời của họ vẫn phải phụ thuộc vào các nhà cung cấp như Google, vì các mô hình tự nghiên cứu tạm thời không thể thay thế hoàn toàn các giải pháp bên ngoài.

Do đó, việc Meta đồng thời xuất hiện "mua sức mạnh tính toán bên ngoài" và "bán một phần sức mạnh tính toán của riêng mình" không hề mâu thuẫn. Vấn đề thực sự là liệu sức mạnh tính toán mà họ sở hữu có thể được kết hợp đúng lúc, đúng hình thức với các mô hình và sản phẩm thực sự cạnh tranh hay không. Nói cách khác, trước đây Meta đã quá lạc quan về khả năng của mình và xây dựng quá nhiều sức mạnh tính toán, dẫn đến tình trạng hiện tại các mô hình/sản phẩm của họ không thể sử dụng hết, buộc phải bán ra.

II. Rốt cuộc là thiếu sức mạnh tính toán, hay thiếu các mô hình sản phẩm có thể sử dụng tốt sức mạnh tính toán?

Sau khi Meta chuẩn bị bán sức mạnh tính toán, phản ứng của thị trường rất thú vị.

Cổ phiếu Meta đã tăng hơn 10% trong phiên, cuối cùng đóng cửa tăng 8%; ở một diễn biến khác, CoreWeave và Nebius giảm lần lượt 13% và 17%; đến phiên giao dịch châu Á hôm sau, làn sóng bán tháo tiếp tục lan sang các công ty phần cứng AI, chỉ số KOSPI của Hàn Quốc có lúc giảm khoảng 7%, Samsung Electronics và SK Hynix đều giảm hơn 8%.

"Đám mây giảm, phần cứng giảm, phần mềm tăng" trở thành biểu cảm thị trường trực quan nhất vào lúc này.

Và ph