Trước những lo ngại rằng nhu cầu hạ tầng trí tuệ nhân tạo đang chững lại, nhiều lãnh đạo trong ngành cho rằng thị trường vẫn thiếu nghiêm trọng năng lực tính toán và trung tâm dữ liệu. Theo họ, dù doanh nghiệp ngày càng thận trọng hơn với chi phí AI, nhu cầu thực tế vẫn chưa có dấu hiệu hạ nhiệt.

CNBC ngày 12/7 (giờ địa phương) cho biết đợt điều chỉnh gần đây của nhóm cổ phiếu bán dẫn và doanh nghiệp liên quan đến trung tâm dữ liệu AI đã làm dấy lên tranh luận về việc nhu cầu AI có đang giảm tốc hay không. Tuy vậy, nhiều đánh giá trên thị trường vẫn cho thấy tình trạng thiếu cung chưa chấm dứt.

Một trong những yếu tố gây áp lực lên tâm lý nhà đầu tư là việc Meta công bố đưa phần năng lực tính toán AI dư thừa ra thị trường. xAI của Elon Musk cũng từng cho thuê công suất tính toán còn dư trong năm nay. Những động thái này làm gia tăng nghi ngờ rằng thị trường hạ tầng tính toán AI có thể đang tiến gần trạng thái dư cung.

Tuy nhiên, các doanh nghiệp trong ngành không xem đây là tín hiệu suy yếu trên diện rộng. Pat Gelsinger, cựu CEO Intel và hiện là general partner tại Playground Global, nhận định nhu cầu AI hiện ở mức “gần như vô hạn”. Theo ông, điểm nghẽn lớn nhất lúc này là nguồn điện, trong khi giá trị kinh tế mà AI có thể tạo ra khi năng lực xử lý ngày càng cao vẫn là rất lớn.

Nebius, công ty đang xây dựng trung tâm dữ liệu bằng GPU của Nvidia, cũng cho biết nhu cầu tiếp tục vượt xa khả năng cung ứng. Marc Boroditsky, Giám đốc Doanh thu của Nebius, nói công ty đang chứng kiến mức cầu “rất bất thường”, cao hơn nhiều so với năng lực đáp ứng hiện có. Theo ông, tình trạng này không phải mới xuất hiện gần đây mà đã kéo dài từ trước đó.

Cerebras Systems cũng coi các trường hợp của Meta và xAI chỉ là ngoại lệ. CEO Andrew Feldman cho biết nhu cầu năng lực tính toán trên toàn ngành vẫn vượt xa công suất sẵn có, trong khi nguồn cung trung tâm dữ liệu cũng chưa đáp ứng đủ nhu cầu. Ông cho rằng nhiều yếu tố đầu vào cần thiết để vận hành hạ tầng tính toán vẫn đang thiếu hụt trên quy mô toàn ngành. Cerebras Systems, startup bán dẫn thách thức Nvidia trên thị trường trung tâm dữ liệu, là một trong những doanh nghiệp lên sàn trong năm nay.

Rebellions, startup bán dẫn Hàn Quốc nhận đầu tư từ Samsung Electronics và SK hynix, cũng đưa ra đánh giá tương tự. CEO Park Seong-hyun cho rằng động lực đầu tư vào hạ tầng AI vẫn rất mạnh, và các trường hợp như Meta hay xAI không thể được xem là dấu hiệu cho thấy các nhà cung cấp đám mây siêu quy mô đang đầu tư quá mức.

Ở mảng thiết bị kết nối, Lumentum, nhà cung cấp sản phẩm quang truyền thông cho trung tâm dữ liệu, thậm chí còn ghi nhận nhu cầu mạnh hơn. CEO Michael Hurlston cho biết phần lớn sản phẩm của công ty về cơ bản đã được đặt mua hết cho đến khoảng 5 năm tới. Doanh nghiệp hiện tập trung mở rộng công suất để đáp ứng nhu cầu hiện tại. Điều này cho thấy linh kiện quang truyền thông, một trong những điểm nghẽn khi mở rộng trung tâm dữ liệu AI, vẫn đang thiếu hụt đáng kể.

Dù vậy, cách doanh nghiệp triển khai AI đang thay đổi. Trước đây, nhiều tổ chức theo đuổi cách tiếp cận có thể gọi là “token-maxing”, tức ưu tiên sử dụng AI càng nhiều càng tốt mà ít quan tâm đến hiệu quả thực tế. Các mô hình dẫn đầu như OpenAI và Anthropic vì thế được dùng phổ biến. Gần đây, xu hướng đã chuyển sang cân đối đồng thời giữa hiệu năng và chi phí, với sự quan tâm lớn hơn dành cho các mô hình mã nguồn mở như DeepSeek hay Alibaba thay cho các mô hình hàng đầu có chi phí cao.

Theo Marc Boroditsky, việc các CFO siết chặt ngân sách không đơn thuần là cắt giảm chi tiêu, mà là yêu cầu tối đa hóa giá trị đầu tư. Ông cho rằng để khoản chi cho AI được chấp nhận, công nghệ này phải tạo ra giá trị thực tế. Nói cách khác, doanh nghiệp đang bước vào giai đoạn triển khai AI một cách hợp lý và có chọn lọc hơn, và chính điều đó có thể giúp nhu cầu duy trì bền vững.

Xu hướng lựa chọn mô hình AI cũng ngày càng phân mảnh. Andrew Feldman nhận định trong thời gian tới, thay vì dùng một mô hình cho mọi tác vụ, các tổ chức sẽ dành mô hình mạnh nhất cho những bài toán phức tạp, còn các công việc đơn giản hơn sẽ được xử lý bằng mô hình khác. Ông ví von rằng “đi ra cửa hàng tạp hóa thì không cần một chiếc xe buýt khổng lồ”, hàm ý tài nguyên tính toán và mô hình sẽ được phân bổ theo đúng nhu cầu sử dụng.

Từ đó, trọng tâm của thị trường dường như không còn nằm ở câu hỏi liệu nhu cầu AI có giảm hay không, mà chuyển sang việc ngân sách sẽ chảy vào loại mô hình và tài nguyên tính toán nào. Trong bối cảnh làn sóng đầu tư vào bán dẫn và trung tâm dữ liệu vẫn tiếp diễn, khách hàng doanh nghiệp đang đánh giá chặt chẽ hơn bài toán hiệu quả chi phí: không chỉ dùng AI nhiều hơn, mà phải dùng đúng chỗ để tạo ra giá trị rõ ràng.