Nhu cầu tính toán cho AI tăng vọt đang khiến doanh nghiệp thay đổi nhanh cách tiếp cận GPU của Nvidia. Thay vì phụ thuộc vào một nhà cung cấp duy nhất, nhiều công ty hiện đồng thời tìm kiếm công suất từ các nền tảng đám mây lớn, neo-cloud, các kênh giao dịch chuyên biệt và cả phương án tự mua thiết bị để chủ động nguồn lực.

CNBC ngày 10/10 (giờ địa phương) cho biết nhu cầu hạ tầng AI tiếp tục vượt xa nguồn cung, buộc doanh nghiệp phải mở rộng nhiều kênh tiếp cận GPU. Trong bối cảnh nguồn hàng khan hiếm và giá tăng, xu hướng nổi lên là đa dạng hóa nhà cung cấp thay vì đặt cược vào một đối tác duy nhất.

Đà tăng nhu cầu cũng phản ánh trong triển vọng kinh doanh của Nvidia. Hãng dự báo doanh thu của quý kết thúc vào tháng 10 đạt 108 tỷ USD, tăng 89% so với cùng kỳ năm trước.

Cùng với nhu cầu bùng nổ, số lượng đơn vị cung cấp GPU Nvidia cũng tăng nhanh. Theo công ty nghiên cứu SemiAnalysis, tính đến tháng 9 đã có 323 nhà cung cấp GPU Nvidia, tăng mạnh so với 209 đơn vị ghi nhận chưa đầy 11 tháng trước.

Hồ sơ công bố của Nvidia cũng cho thấy mức độ tập trung của nhu cầu đang tăng lên. Trong quý kết thúc vào tháng 7, số khách hàng chiếm từ 10% các khoản phải thu trở lên tăng lên 5, so với 3 khách hàng vào tháng 1. Điều này cho thấy nhu cầu GPU đang dồn vào một nhóm khách hàng lớn, dù các kênh cung ứng trên thị trường ngày càng đa dạng.

Các nhà cung cấp đám mây lớn vẫn là lựa chọn chủ đạo. AWS, Microsoft và Google hiện dẫn dắt thị trường AI tạo sinh nhờ hạ tầng quy mô lớn và năng lực vận hành ổn định. Theo Gartner, AWS và Microsoft (Azure) chiếm tổng cộng 59% thị trường hạ tầng đám mây trong năm 2025.

Với các công ty phần mềm phục vụ khách hàng doanh nghiệp, độ tin cậy và tính ổn định của hạ tầng vẫn là yếu tố then chốt. Baindu Reddy, CEO startup trợ lý AI Abacus, cho biết nếu muốn cung cấp dịch vụ cho khối doanh nghiệp, nền tảng hạ tầng gần như bắt buộc phải là Azure.

Tuy nhiên, chỉ dựa vào các nền tảng đám mây lớn ngày càng khó đáp ứng hết nhu cầu tăng nóng. Hardeep Singh của Gartner nhận định các nhà cung cấp lớn có thể tạo niềm tin cho khách hàng doanh nghiệp, nhưng không phải lúc nào cũng có đủ GPU theo nhu cầu thực tế.

Andy Jassy, CEO Amazon, cũng thừa nhận công ty khó có thể đáp ứng toàn bộ nhu cầu dự kiến trong năm nay, đồng thời cảnh báo tình trạng thiếu nguồn cung có thể kéo dài đến năm 2027.

Khoảng trống đó mở ra cơ hội cho neo-cloud, nhóm nhà cung cấp đám mây chuyên về GPU và tài nguyên tính toán cho AI. Mô hình này đang nổi lên như một lựa chọn thay thế nhờ điều khoản hợp đồng linh hoạt hơn và cách phân bổ tài nguyên chi tiết hơn so với các hãng cloud lớn.

Eric Bernhardsson, CEO công ty hạ tầng AI Modal, cho biết doanh nghiệp của ông ban đầu sử dụng các nền tảng đám mây lớn, sau đó chuyển dần sang những neo-cloud chủ chốt và hiện làm việc với 25 nhà cung cấp. Theo ông, công ty có thể huy động từ vài trăm đến khoảng 1.000 GPU, nhưng nhu cầu thực tế vẫn lớn hơn nhiều.

Mark Boroditsky, Giám đốc doanh thu của Nebius, một neo-cloud có trụ sở tại Hà Lan, cho biết từng có trường hợp một số nhà cung cấp cloud lớn đề nghị Nebius tiếp nhận những khách hàng mà họ chưa thể tự triển khai dịch vụ. Điều đó cho thấy neo-cloud đang đóng vai trò bù đắp phần thiếu hụt nguồn cung của các “ông lớn”.

Lợi thế lớn nhất của neo-cloud là tính linh hoạt trong cung ứng và hợp đồng. Một số nhà cung cấp cho phép thuê GPU với quy mô nhỏ, không yêu cầu trả trước hoặc không bắt buộc cam kết dài hạn.

Dù vậy, khi nhu cầu tiếp tục dồn vào neo-cloud, chính nhóm nhà cung cấp này cũng bắt đầu siết điều kiện. Một số đơn vị yêu cầu khách hàng trả trước hoặc mất vài tháng mới có thể cấp GPU, cho thấy mô hình này cũng có giới hạn riêng.

Chen Goldberg, Phó chủ tịch CoreWeave, cho biết công ty khó có thể cung cấp ngay 10.000 GPU chỉ trong một ngày cho một khách hàng mới. CEO Mike Intrator cũng nói rằng năng lực cung ứng GPU trong ngắn hạn về cơ bản đã được bán hết, cho thấy neo-cloud dù là lựa chọn thay thế nhưng vẫn không tránh khỏi bài toán thiếu nguồn cung.

Trong bối cảnh cần GPU ngay lập tức, nhiều doanh nghiệp đang tìm đến cả các nhà cung cấp nhỏ hơn hoặc nhà cung cấp theo khu vực. Gen Lou, CEO Runpod, cho biết nguồn cung hiện rất căng thẳng và mối quan hệ với nhà cung cấp là một trong những thông tin nhạy cảm nhất đối với các công ty như Runpod.

Sunny Smith, đồng sáng lập kiêm CTO của Massed Compute, cho biết khi dự báo giá tăng, khách hàng thường chủ động ký thỏa thuận trước để giữ công suất GPU.

Một mô hình khác cũng đang xuất hiện: khách hàng tự mua GPU rồi tận dụng hạ tầng đám mây để vận hành. Oracle hiện cung cấp mô hình cho phép khách hàng mang GPU do mình sở hữu lên Oracle Cloud để khai thác. Hillary Macxon, CFO Oracle, cho biết cách tiếp cận này có thể giúp duy trì hoặc cải thiện biên lợi nhuận, đồng thời nâng hiệu quả sử dụng vốn đầu tư.

Đây có thể là lựa chọn phù hợp với các doanh nghiệp có đủ vốn để mua GPU nhưng thiếu điện, không gian trung tâm dữ liệu và nhân sự chuyên môn. Việc sở hữu thiết bị nhưng giảm bớt gánh nặng vận hành hạ tầng giúp họ linh hoạt hơn.

Xu hướng ký hợp đồng dài hạn để giữ công suất GPU quy mô lớn cũng đang tăng lên. Vào tháng 5, SpaceX đồng ý cung cấp công suất GPU cho Google và Reflection, đồng thời ký hợp đồng thuê GPU trị giá 1,25 tỷ USD mỗi tháng với Anthropic đến giữa năm 2029.

Brett Johnson, CFO SpaceX, cho biết nhờ hiệu quả kinh tế hiện tại, thời gian hoàn vốn đối với khoản đầu tư vào thiết bị tính toán mới đã giảm xuống dưới một năm.

Bên cạnh đó, doanh nghiệp vẫn tiếp tục triển khai máy chủ GPU tại chính trung tâm dữ liệu của mình. Vlad Ruzanovich thuộc Lenovo Infrastructure Solutions Group cho biết ngày càng nhiều công ty hỏi về phương án đưa AI vào môi trường nội bộ.

Dropbox và Everpure cũng đang sử dụng trung tâm dữ liệu riêng hoặc GPU do doanh nghiệp tự sở hữu. Charlie Giancarlo, CEO Everpure, cho rằng trong bối cảnh giá biến động mạnh, việc có nhiều kênh mua sắm sẽ mang lại lợi thế.

Áp lực lớn là giá GPU cũng đang tăng nhanh. Theo dữ liệu của Oren, giá giao ngay theo giờ của GPU Nvidia B200 đã tăng hơn gấp đôi kể từ tháng 3.

Dù kênh tiếp cận GPU ngày càng đa dạng, tình trạng thiếu nguồn cung, giá tăng cùng yêu cầu trả trước hoặc cam kết hợp đồng dài hạn vẫn đang đẩy chi phí đầu tư hạ tầng AI của doanh nghiệp lên cao.

Khi cuộc đua giành hạ tầng AI ngày càng nóng, chiến lược của doanh nghiệp cũng rời xa mô hình phụ thuộc vào một cách tiếp cận duy nhất. Xu hướng hiện nay là kết hợp sự ổn định của các nền tảng đám mây lớn, tính linh hoạt của neo-cloud và quyền kiểm soát từ việc tự mua thiết bị, tự vận hành trung tâm dữ liệu để bảo đảm năng lực tính toán cần thiết.