Cơ sở hạ tầng phần cứng AI vào năm 2025: Cách mà GPU, nền tảng đám mây và trung tâm dữ liệu đang thúc đẩy làn sóng tiếp theo của các hệ thống thông minh. Khám phá các lực lượng thị trường, công nghệ đột phá và sự chuyển biến chiến lược định hình tương lai của tính toán AI.
- Tóm tắt điều hành: Các xu hướng chính và triển vọng thị trường (2025–2030)
- Định lượng thị trường và dự báo: Đường đi của sự tăng trưởng cơ sở hạ tầng phần cứng AI
- Đổi mới GPU: Hiệu suất, hiệu quả và lộ trình
- Tính toán AI đám mây: Mở rộng trí tuệ với các nhà cung cấp quy mô lớn
- Sự tiến hóa của trung tâm dữ liệu: Kiến trúc, tính bền vững và tích hợp biên
- Các nhà cung cấp chính và quan hệ đối tác chiến lược (NVIDIA, AMD, Intel, AWS, Google, Microsoft)
- Khối lượng công việc AI: Đào tạo, suy diễn và nhu cầu phần cứng chuyên biệt
- Chuỗi cung ứng và động lực địa chính trị ảnh hưởng đến phần cứng AI
- Đầu tư, M&A và hệ sinh thái khởi nghiệp trong cơ sở hạ tầng AI
- Triển vọng tương lai: Công nghệ đột phá và dự báo thị trường đến năm 2030
- Nguồn & Tài liệu tham khảo
Tóm tắt điều hành: Các xu hướng chính và triển vọng thị trường (2025–2030)
Cảnh quan cơ sở hạ tầng phần cứng AI đang bước vào một giai đoạn quan trọng vào năm 2025, được thúc đẩy bởi nhu cầu tăng vọt về AI sinh sinh, các mô hình ngôn ngữ lớn và triển khai AI doanh nghiệp. Ngành này đặc trưng bởi sự đổi mới nhanh chóng trong GPU, sự mở rộng của các dịch vụ AI dựa trên đám mây, và một cuộc đua toàn cầu để xây dựng các trung tâm dữ liệu tiên tiến. Những xu hướng này đang định hình lại động lực cạnh tranh giữa các gã khổng lồ công nghệ và các nhà sản xuất bán dẫn, đồng thời cũng ảnh hưởng đến các chiến lược của các nhà cung cấp đám mây quy mô lớn và các nhà điều hành co-location.
Các Đơn vị Xử lý Đồ họa (GPU) vẫn là nền tảng của tính toán AI. Công ty NVIDIA tiếp tục thống trị thị trường, với các GPU H100 và Blackwell thế hệ tiếp theo thiết lập các tiêu chuẩn mới cho đào tạo và suy diễn AI. Vào năm 2025, chuỗi cung ứng của NVIDIA đang chịu áp lực để đáp ứng nhu cầu chưa từng có, khi các nhà cung cấp đám mây và doanh nghiệp gấp rút tìm kiếm năng lực. Trong khi đó, Công ty Advanced Micro Devices, Inc. (AMD) đang thu hút sự chú ý với các bộ tăng tốc MI300, nhắm đến cả triển khai đám mây và tại chỗ. Intel Corporation cũng đang tiến bộ với các bộ tăng tốc AI Gaudi, nhằm đa dạng hóa hệ sinh thái và giảm sự phụ thuộc vào một nhà cung cấp duy nhất.
Cơ sở hạ tầng đám mây đang phát triển nhanh chóng để đáp ứng các khối lượng công việc AI. “Đám mây AI” hiện là một dịch vụ cốt lõi từ tất cả các nhà cung cấp quy mô lớn. Công ty Dịch vụ Web Amazon, Inc. (AWS), Công ty Microsoft (Azure), và Công ty Google LLC (Google Cloud) đang đầu tư hàng tỷ đô la vào việc mở rộng đội tàu GPU toàn cầu và giới thiệu silicon tùy chỉnh, như Trainium và Inferentia của AWS, TPU của Google, và bộ tăng tốc AI Maia của Microsoft. Những khoản đầu tư này dự kiến sẽ tăng tốc thông qua năm 2025 và xa hơn nữa, khi các doanh nghiệp ngày càng chọn cơ sở hạ tầng AI dựa trên đám mây để tránh chi phí vốn và tiếp cận phần cứng mới nhất.
Xây dựng trung tâm dữ liệu đang tăng vọt trên toàn cầu, với trọng tâm vào thiết kế hiệu suất cao, tiết kiệm năng lượng để hỗ trợ các cụm AI. Equinix, Inc. và Công ty Digital Realty Trust, Inc. đang mở rộng dấu chân toàn cầu của họ, nhắm đến các khu vực có năng lượng tái tạo dồi dào và kết nối mạnh mẽ. Các rào cản về năng lượng và làm mát đang nổi lên như những thách thức quan trọng, thúc đẩy sự đổi mới trong làm mát bằng chất lỏng và kiến trúc trung tâm dữ liệu mô-đun. Ngành công nghiệp cũng đang chứng kiến sự hợp tác gia tăng giữa các nhà sản xuất chip, các nhà cung cấp đám mây và các chuyên gia co-location để tối ưu hóa cơ sở hạ tầng AI từ đầu đến cuối.
Nhìn về phía trước đến năm 2030, thị trường phần cứng AI dự kiến sẽ vẫn bị hạn chế nguồn cung, với sự cạnh tranh tiếp diễn cho các GPU tiên tiến và các bộ tăng tốc tùy chỉnh. Sự chuyển mình hướng tới tính toán không đồng nhất—kết hợp CPU, GPU và chip AI chuyên biệt—sẽ gia tăng. Tính bền vững và hiệu quả năng lượng sẽ trở thành trung tâm trong chiến lược trung tâm dữ liệu, khi áp lực quy định và môi trường gia tăng. Năm năm tới sẽ được định hình bởi khả năng của các nhà cung cấp cơ sở hạ tầng để mở rộng, đổi mới và thích ứng với nhịp độ không ngừng của sự tiến bộ AI.
Định lượng thị trường và dự báo: Đường đi của sự tăng trưởng cơ sở hạ tầng phần cứng AI
Thị trường cơ sở hạ tầng phần cứng AI—bao gồm GPU, nền tảng đám mây và trung tâm dữ liệu—đang trải qua sự tăng trưởng chưa từng có khi các doanh nghiệp và chính phủ tăng tốc đầu tư vào trí tuệ nhân tạo. Vào năm 2025, nhu cầu về tài nguyên tính toán hiệu suất cao đang được thúc đẩy bởi AI sinh sinh, các mô hình ngôn ngữ lớn và phân tích nâng cao, với thị trường dự kiến sẽ duy trì một đường đi tăng trưởng mạnh mẽ trong vài năm tới.
Tại trung tâm của sự mở rộng này là GPU, vẫn là động cơ tính toán chính cho các khối lượng công việc AI. Công ty NVIDIA tiếp tục thống trị lĩnh vực này, với các kiến trúc GPU H100 và Blackwell sắp tới thiết lập các tiêu chuẩn mới cho đào tạo và suy diễn AI. Vào năm 2024, NVIDIA đã báo cáo doanh thu trung tâm dữ liệu kỷ lục, phản ánh nhu cầu tăng vọt từ các nhà cung cấp đám mây quy mô lớn và khách hàng doanh nghiệp. Công ty Advanced Micro Devices, Inc. (AMD) cũng đang thu hút sự chú ý, với dòng MI300 nhắm đến cả đào tạo và suy diễn quy mô lớn. Trong khi đó, Intel Corporation đang tiến bộ với các bộ tăng tốc AI Gaudi và tích hợp khả năng AI vào các CPU máy chủ Xeon của mình, nhằm chiếm lĩnh thị phần lớn hơn trong thị trường cơ sở hạ tầng AI.
Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây đang mở rộng các dịch vụ cơ sở hạ tầng AI của họ để đáp ứng nhu cầu của khách hàng. Công ty Microsoft đang mở rộng các cụm siêu máy tính AI Azure, tận dụng cả phần cứng NVIDIA và AMD. Công ty Amazon.com, Inc. (thông qua Dịch vụ Web Amazon) đang đầu tư vào silicon tùy chỉnh, như các chip Trainium và Inferentia, để tối ưu hóa các khối lượng công việc AI. Công ty Google LLC tiếp tục triển khai các Đơn vị Xử lý Tensor (TPUs) độc quyền của mình trong đám mây, hỗ trợ nghiên cứu AI quy mô lớn và các ứng dụng doanh nghiệp.
Xây dựng trung tâm dữ liệu đang gia tăng trên toàn cầu, với các nhà cung cấp quy mô lớn và các nhà cung cấp co-location chạy đua để xây dựng các cơ sở có khả năng hỗ trợ yêu cầu về năng lượng và làm mát của phần cứng AI dày đặc. Equinix, Inc. và Công ty Digital Realty Trust, Inc. đang mở rộng dấu chân toàn cầu của họ, tập trung vào các trung tâm dữ liệu tiết kiệm năng lượng, hiệu suất cao được thiết kế cho các khối lượng công việc AI. Ngành công nghiệp cũng đang chứng kiến sự gia tăng đầu tư vào làm mát chất lỏng và quản lý năng lượng tiên tiến để giải quyết các thách thức nhiệt mà các GPU và bộ tăng tốc AI thế hệ tiếp theo đặt ra.
Nhìn về phía trước, thị trường cơ sở hạ tầng phần cứng AI được dự đoán sẽ duy trì tỷ lệ tăng trưởng hàng năm hai chữ số trong những năm cuối của thập kỷ 2020. Các yếu tố chính bao gồm sự phát triển của các dịch vụ được hỗ trợ bởi AI, sự gia tăng của AI biên đòi hỏi cơ sở hạ tầng phân tán, và sự đổi mới liên tục trong thiết kế chip và kỹ thuật trung tâm dữ liệu. Khi sự cạnh tranh gia tăng, các nhà lãnh đạo ngành dự kiến sẽ tăng tốc chu kỳ sản phẩm và triển khai cơ sở hạ tầng, định hình một thị trường năng động và đang phát triển nhanh chóng.
Đổi mới GPU: Hiệu suất, hiệu quả và lộ trình
Sự phát triển nhanh chóng của cơ sở hạ tầng phần cứng AI chủ yếu được thúc đẩy bởi những tiến bộ trong công nghệ GPU, là nền tảng cho các yêu cầu tính toán của trí tuệ nhân tạo hiện đại. Vào năm 2025, ngành công nghiệp đang chứng kiến một làn sóng đổi mới GPU mới tập trung vào việc tối đa hóa hiệu suất, hiệu quả năng lượng và khả năng mở rộng, với những tác động trực tiếp đến các dịch vụ đám mây và kiến trúc trung tâm dữ liệu.
Dẫn đầu xu hướng, Công ty NVIDIA tiếp tục thiết lập nhịp độ với các kiến trúc GPU Hopper và Blackwell của mình. Nền tảng Blackwell, được công bố để triển khai vào năm 2024 và mở rộng đến năm 2025, giới thiệu những cải tiến đáng kể trong đào tạo và suy diễn AI, cung cấp tới 20 petaflops hiệu suất FP4 mỗi chip và các kết nối NVLink tiên tiến cho khả năng mở rộng đa GPU. Những GPU này được thiết kế để đáp ứng sự tăng trưởng theo cấp số nhân trong kích thước mô hình và thông lượng dữ liệu, đồng thời tích hợp các tính năng quản lý năng lượng mới để giảm tổng chi phí sở hữu cho các trung tâm dữ liệu quy mô lớn.
Trong khi đó, Công ty Advanced Micro Devices, Inc. (AMD) đang mở rộng dòng sản phẩm bộ tăng tốc Instinct của mình, tận dụng kiến trúc CDNA. Dòng MI300, ra mắt vào cuối năm 2023 và tăng trưởng qua năm 2025, kết hợp bộ nhớ băng thông cao và thiết kế chiplet để cung cấp hiệu suất cạnh tranh trên mỗi watt, nhắm đến cả khối lượng công việc đào tạo và suy diễn. Sự tập trung của AMD vào các hệ sinh thái phần mềm mở và khả năng tương tác cũng đang thúc đẩy việc áp dụng trong các môi trường đám mây.
Các nhà cung cấp lớn khác đang gia tăng cạnh tranh. Intel Corporation đang tiến bộ với các bộ tăng tốc AI Gaudi của mình, nhấn mạnh việc mở rộng hiệu quả chi phí và các tiêu chuẩn mở. Gaudi3, dự kiến sẽ có sẵn rộng rãi vào năm 2025, được định vị để cung cấp thông lượng cao cho các mô hình ngôn ngữ lớn và AI sinh sinh, với trọng tâm vào hiệu quả năng lượng và tích hợp vào quy trình làm việc trung tâm dữ liệu hiện có.
Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây đang nhanh chóng tích hợp những GPU thế hệ tiếp theo này vào cơ sở hạ tầng của họ. Công ty Dịch vụ Web Amazon, Inc., Microsoft Azure và Google Cloud đều đang mở rộng các phiên bản tối ưu hóa AI của mình, cung cấp cho khách hàng quyền truy cập vào các bộ tăng tốc mới nhất của NVIDIA, AMD và Intel. Những nền tảng này cũng đang đầu tư vào các kết nối tùy chỉnh, làm mát chất lỏng và thiết kế trung tâm dữ liệu tiết kiệm năng lượng để hỗ trợ độ dày và yêu cầu năng lượng ngày càng tăng của các khối lượng công việc AI.
Nhìn về phía trước, lộ trình GPU cho năm 2025 và xa hơn được đánh dấu bởi một trọng tâm kép: đẩy mạnh giới hạn của sức mạnh tính toán thô trong khi giải quyết tính bền vững. Các đổi mới như đóng gói tiên tiến, xếp chồng 3D và các tập lệnh cụ thể cho AI dự kiến sẽ nâng cao thêm hiệu suất và hiệu quả. Khi các mô hình AI tiếp tục mở rộng, sự cộng hưởng giữa phần cứng GPU, nền tảng đám mây và cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu sẽ vẫn là trung tâm của giai đoạn tiếp theo của sự chuyển đổi do AI thúc đẩy.
Tính toán AI đám mây: Mở rộng trí tuệ với các nhà cung cấp quy mô lớn
Sự phát triển nhanh chóng của trí tuệ nhân tạo (AI) đang định hình lại cơ sở hạ tầng phần cứng toàn cầu, với các nhà cung cấp đám mây quy mô lớn đứng ở vị trí tiên phong của sự chuyển đổi này. Vào năm 2025, nhu cầu về tài nguyên tính toán tối ưu hóa AI—đặc biệt là GPU và các bộ tăng tốc chuyên biệt—tiếp tục gia tăng, được thúc đẩy bởi sự phát triển của các mô hình ngôn ngữ lớn, AI sinh sinh và việc doanh nghiệp áp dụng các khối lượng công việc học máy tiên tiến.
Các nhà cung cấp đám mây quy mô lớn hàng đầu, bao gồm Dịch vụ Web Amazon, Microsoft Azure và Google Cloud, đang đầu tư mạnh vào việc mở rộng đội tàu phần cứng AI của họ. Những công ty này đang triển khai các thế hệ GPU H100 và H200 mới nhất của NVIDIA, cũng như silicon tùy chỉnh như các Đơn vị Xử lý Tensor (TPUs) của Google và các chip Trainium và Inferentia của AWS. Quy mô của những triển khai này là chưa từng có: ví dụ, NVIDIA đã báo cáo doanh thu trung tâm dữ liệu kỷ lục vào năm 2024, với các nhà cung cấp quy mô lớn chiếm phần lớn các lô hàng GPU AI hàng đầu của mình.
Cơ sở hạ tầng vật lý hỗ trợ sự tăng trưởng này cũng quan trọng không kém. Các trung tâm dữ liệu quy mô lớn đang được xây dựng và cải tạo nhanh chóng để đáp ứng các yêu cầu về năng lượng và làm mát khổng lồ của các cụm GPU dày đặc. Microsoft đã công bố kế hoạch đầu tư hàng tỷ đô la vào năng lực trung tâm dữ liệu mới trên toàn Bắc Mỹ và Châu Âu, với trọng tâm vào làm mát chất lỏng và hiệu quả năng lượng để hỗ trợ các khối lượng công việc AI. Tương tự, Google đang mở rộng mạng lưới trung tâm dữ liệu toàn cầu của mình, nhấn mạnh tính bền vững và tích hợp phần cứng tùy chỉnh.
Các nhà cung cấp đám mây cũng đang đổi mới trong cách cung cấp tính toán AI. Các cụm GPU đa người dùng, khả năng mở rộng linh hoạt và các nền tảng AI được quản lý đang cho phép các tổ chức ở mọi quy mô truy cập vào phần cứng tiên tiến mà không cần cơ sở hạ tầng tại chỗ tốn kém. AWS cung cấp EC2 UltraClusters, kết nối hàng ngàn GPU cho đào tạo quy mô lớn, trong khi Microsoft Azure và Google Cloud cung cấp các môi trường siêu máy tính AI hiệu suất cao tương tự.
Nhìn về phía trước, triển vọng cho cơ sở hạ tầng phần cứng AI vẫn mạnh mẽ. Sự ra mắt của các bộ tăng tốc thế hệ tiếp theo—như kiến trúc Blackwell của NVIDIA và các tiến bộ hơn nữa trong silicon tùy chỉnh—sẽ thúc đẩy hiệu suất và hiệu quả lớn hơn nữa. Các nhà cung cấp quy mô lớn dự kiến sẽ tiếp tục mở rộng mạnh mẽ, với trọng tâm vào tính bền vững, sự đa dạng địa lý và hỗ trợ cho các mô hình AI ngày càng phức tạp. Do đó, tính toán AI dựa trên đám mây đang chuẩn bị trở thành xương sống của đổi mới AI toàn cầu cho đến năm 2025 và xa hơn nữa.
Sự tiến hóa của trung tâm dữ liệu: Kiến trúc, tính bền vững và tích hợp biên
Sự mở rộng nhanh chóng của các khối lượng công việc trí tuệ nhân tạo (AI) đang định hình lại các kiến trúc trung tâm dữ liệu, yêu cầu phần cứng và chiến lược vận hành vào năm 2025. Trung tâm của sự chuyển đổi này là nhu cầu tăng vọt về các bộ tăng tốc AI hiệu suất cao—chủ yếu là GPU—cùng với sự phát triển của cơ sở hạ tầng đám mây và sự tích hợp của điện toán biên.
Dẫn đầu thị trường phần cứng AI, NVIDIA tiếp tục thống trị với các GPU H100 và Blackwell thế hệ tiếp theo, được thiết kế đặc biệt cho đào tạo và suy diễn AI quy mô lớn. Những GPU này hiện là nền tảng của các trung tâm dữ liệu quy mô lớn, cho phép triển khai các mô hình AI sinh sinh tiên tiến. AMD cũng đang thu hút sự chú ý với dòng sản phẩm Instinct MI300 của mình, cung cấp hiệu suất cạnh tranh và hiệu quả năng lượng. Trong khi đó, Intel đang tiến bộ với các bộ tăng tốc AI Gaudi của mình, nhắm đến cả triển khai đám mây và doanh nghiệp.
Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây đang mở rộng cơ sở hạ tầng AI của họ với tốc độ chưa từng có. Dịch vụ Web Amazon, Microsoft Azure và Google Cloud đang đầu tư hàng tỷ đô la vào việc mở rộng dấu chân trung tâm dữ liệu toàn cầu của họ, với trọng tâm vào phần cứng tối ưu hóa AI và silicon tùy chỉnh. Ví dụ, các Đơn vị Xử lý Tensor (TPUs) của Google và các bộ tăng tốc AI Maia của Microsoft được thiết kế cho các mô hình ngôn ngữ lớn và khối lượng công việc AI sinh sinh. Những nhà cung cấp này cũng đang cung cấp các cụm siêu máy tính AI dành riêng, dân chủ hóa quyền truy cập vào các tài nguyên tính toán khổng lồ cho các doanh nghiệp và nhà nghiên cứu.
Tính bền vững đang trở thành một ưu tiên ngày càng tăng khi các khối lượng công việc AI làm tăng mức tiêu thụ năng lượng. Các nhà điều hành trung tâm dữ liệu đang áp dụng các hệ thống làm mát bằng chất lỏng tiên tiến, làm mát trực tiếp vào chip và hệ thống tái sử dụng nhiệt để cải thiện hiệu quả năng lượng. Equinix và Digital Realty, hai trong số những nhà cung cấp co-location lớn nhất thế giới, đang đầu tư vào việc cung cấp năng lượng tái tạo và công nghệ làm mát sáng tạo để đạt được các mục tiêu giảm carbon mạnh mẽ. Ngành công nghiệp cũng đang khám phá các thiết kế trung tâm dữ liệu mô-đun và quản lý khối lượng công việc dựa trên AI để tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên và giảm tác động đến môi trường.
Sự tích hợp biên đang gia tăng khi suy diễn AI di chuyển gần hơn đến các nguồn dữ liệu cho các ứng dụng nhạy cảm với độ trễ. Các công ty như Hewlett Packard Enterprise và Dell Technologies đang triển khai các máy chủ biên nhỏ gọn, được cung cấp bởi GPU để hỗ trợ phân tích thời gian thực trong sản xuất, chăm sóc sức khỏe và các hệ thống tự động. Cách tiếp cận phân tán này giảm yêu cầu băng thông và nâng cao quyền riêng tư dữ liệu, đồng thời tạo ra những thách thức mới cho việc tiêu chuẩn hóa và quản lý phần cứng.
Nhìn về phía trước, sự hội tụ của các GPU hiệu suất cao, cơ sở hạ tầng quy mô đám mây và điện toán biên sẽ định nghĩa giai đoạn tiếp theo của sự tiến hóa phần cứng AI. Trọng tâm của ngành sẽ vẫn là cân bằng giữa hiệu suất, khả năng mở rộng và tính bền vững khi việc áp dụng AI gia tăng trong các lĩnh vực.
Các nhà cung cấp chính và quan hệ đối tác chiến lược (NVIDIA, AMD, Intel, AWS, Google, Microsoft)
Cảnh quan cơ sở hạ tầng phần cứng AI vào năm 2025 được định hình bởi sự cạnh tranh gay gắt và các liên minh chiến lược giữa các công ty công nghệ hàng đầu, mỗi công ty đều cạnh tranh để cung cấp nền tảng tính toán cho các khối lượng công việc trí tuệ nhân tạo. Ngành này được thống trị bởi một số nhà cung cấp lớn—NVIDIA, AMD và Intel—những người thiết kế và sản xuất các GPU và bộ tăng tốc cung cấp năng lượng cho AI, cũng như các nhà cung cấp đám mây quy mô lớn như Dịch vụ Web Amazon (AWS), Google và Microsoft, những người vận hành các trung tâm dữ liệu và nền tảng đám mây lưu trữ những tài nguyên này.
NVIDIA vẫn là nhà cung cấp hàng đầu trong lĩnh vực bộ tăng tốc AI, với các GPU H100 và Blackwell thế hệ tiếp theo thiết lập các tiêu chuẩn ngành về hiệu suất và hiệu quả. Sự thống trị của công ty được củng cố bởi sự tích hợp sâu với các nhà cung cấp đám mây: AWS, Google Cloud và Microsoft Azure đều cung cấp các phiên bản được cung cấp bởi NVIDIA, và đã công bố các quan hệ đối tác mở rộng để triển khai phần cứng NVIDIA mới nhất ở quy mô lớn. Trong năm 2024 và 2025, các hợp tác của NVIDIA với các nhà cung cấp quy mô lớn này đã tập trung vào việc cung cấp các cụm siêu máy tính AI đa exaflop, cho phép đào tạo các mô hình nền tảng và hệ thống AI sinh sinh ngày càng lớn hơn. DGX Cloud của NVIDIA, được ra mắt hợp tác với các nhà cung cấp đám mây lớn, cung cấp quyền truy cập trực tiếp vào cơ sở hạ tầng siêu máy tính AI của mình cho khách hàng doanh nghiệp.
AMD đã đạt được những bước tiến đáng kể với dòng sản phẩm bộ tăng tốc Instinct MI300 của mình, hiện đã có sẵn trên các nền tảng đám mây lớn. Hệ sinh thái phần mềm mở và hiệu suất giá cả cạnh tranh của AMD đã thu hút cả các nhà cung cấp đám mây và khách hàng doanh nghiệp đang tìm kiếm các lựa chọn thay thế cho NVIDIA. Vào năm 2025, các quan hệ đối tác chiến lược của AMD với Microsoft và Oracle đã dẫn đến các dịch vụ cơ sở hạ tầng AI dành riêng, và công ty tiếp tục đầu tư vào việc mở rộng danh mục GPU trung tâm dữ liệu của mình.
Intel, trong khi lịch sử thống trị trong lĩnh vực CPU, đang tăng tốc trong việc đẩy mạnh vào AI với các bộ tăng tốc AI Gaudi và các bộ xử lý Xeon được tối ưu hóa cho các khối lượng công việc AI. Các quan hệ đối tác của Intel với AWS và Google Cloud đã dẫn đến việc triển khai các phiên bản dựa trên Gaudi, nhắm đến cả đào tạo và suy diễn quy mô lớn. Sự tập trung của Intel vào các tiêu chuẩn mở và phát triển hệ sinh thái nhằm thúc đẩy khả năng tương tác và giảm sự phụ thuộc của khách hàng đám mây vào một nhà cung cấp duy nhất.
Các nhà cung cấp đám mây quy mô lớn—AWS, Google và Microsoft—không chỉ là những người tiêu dùng lớn của phần cứng AI mà còn ngày càng thiết kế silicon tùy chỉnh của riêng họ. Các chip Trainium và Inferentia của AWS, các Đơn vị Xử lý Tensor (TPUs) của Google và bộ tăng tốc AI Maia của Microsoft đều được triển khai trong các trung tâm dữ liệu sản xuất, cung cấp cho khách hàng sự lựa chọn giữa phần cứng độc quyền và bên thứ ba. Những công ty này đang đầu tư hàng tỷ đô la vào việc mở rộng dấu chân trung tâm dữ liệu toàn cầu của họ, với trọng tâm vào hiệu quả năng lượng và các cụm AI có độ dày cao để đáp ứng nhu cầu gia tăng cho AI sinh sinh và các khối lượng công việc mô hình ngôn ngữ lớn.
Nhìn về phía trước, sự tương tác giữa các nhà sản xuất phần cứng này và các nhà cung cấp đám mây sẽ định hình sự tiến hóa của cơ sở hạ tầng AI. Các quan hệ đối tác chiến lược, thiết kế đồng phần cứng và phần mềm, và cuộc đua để triển khai các bộ tăng tốc thế hệ tiếp theo ở quy mô lớn sẽ vẫn là những chủ đề trung tâm cho đến năm 2025 và xa hơn nữa.
Khối lượng công việc AI: Đào tạo, suy diễn và nhu cầu phần cứng chuyên biệt
Sự phát triển nhanh chóng của các khối lượng công việc trí tuệ nhân tạo (AI)—đặc biệt là trong đào tạo và suy diễn—tiếp tục thúc đẩy nhu cầu chưa từng có về cơ sở hạ tầng phần cứng tiên tiến. Vào năm 2025, nền tảng của sự phát triển và triển khai AI vẫn tập trung vào các GPU hiệu suất cao, các nền tảng đám mây có thể mở rộng và các trung tâm dữ liệu được xây dựng theo mục đích. Những thành phần này rất quan trọng để hỗ trợ cường độ tính toán và khả năng mở rộng cần thiết cho các mô hình ngôn ngữ lớn, AI sinh sinh và các ứng dụng suy diễn thời gian thực.
GPU (các đơn vị xử lý đồ họa) là những con ngựa làm việc chính cho đào tạo AI, với Công ty NVIDIA duy trì vị trí thống trị thông qua các kiến trúc GPU H100 và Blackwell thế hệ tiếp theo. Những chip này được thiết kế cho sự song song hóa lớn và băng thông bộ nhớ cao, cho phép đào tạo các mô hình có hàng triệu tham số. Công ty Advanced Micro Devices, Inc. (AMD) cũng đang mở rộng sự hiện diện của mình với dòng MI300, nhắm đến cả khối lượng công việc đào tạo và suy diễn. Trong khi đó, Intel Corporation đang tiến bộ với các bộ tăng tốc AI Gaudi của mình, nhằm đa dạng hóa hệ sinh thái phần cứng và cung cấp các lựa chọn thay thế cho các giải pháp tập trung vào GPU truyền thống.
Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây đang mở rộng cơ sở hạ tầng AI của họ để đáp ứng nhu cầu tăng vọt từ doanh nghiệp và nhà phát triển. Công ty Dịch vụ Web Amazon, Inc. (AWS), Công ty Microsoft (Azure) và Công ty Google LLC (Google Cloud) đang đầu tư mạnh vào phần cứng AI tùy chỉnh, như các chip Trainium và Inferentia của AWS, các Đơn vị Xử lý Tensor (TPUs) của Google, và sự tích hợp của cả bộ tăng tốc NVIDIA và AMD của Azure. Những nền tảng này cung cấp quyền truy cập linh hoạt, theo yêu cầu vào phần cứng tiên tiến, giảm rào cản gia nhập cho các tổ chức đang tìm cách tận dụng các mô hình AI tiên tiến.
Cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu đang trải qua sự chuyển đổi đáng kể để đáp ứng các yêu cầu về năng lượng, làm mát và mạng của các khối lượng công việc AI. Các nhà điều hành quy mô lớn đang triển khai các hệ thống làm mát bằng chất lỏng, các giá đỡ có độ dày cao và các mạng lưới tiên tiến để hỗ trợ nhu cầu nhiệt và băng thông của các cụm GPU lớn. Equinix, Inc. và Công ty Digital Realty Trust, Inc. là một trong những nhà cung cấp co-location hàng đầu mở rộng dấu chân toàn cầu của họ và nâng cấp các cơ sở để thu hút các khách thuê tập trung vào AI.
Nhìn về phía trước, vài năm tới sẽ chứng kiến sự đổi mới liên tục trong phần cứng AI chuyên biệt, bao gồm các bộ tăng tốc cụ thể theo miền và các chip tiết kiệm năng lượng. Sự hội tụ giữa tối ưu hóa phần cứng và phần mềm, cùng với sự phát triển của các thiết bị AI biên, sẽ làm đa dạng hóa thêm yêu cầu về cơ sở hạ tầng. Khi các mô hình AI ngày càng phức tạp và quy mô triển khai mở rộng, sự tương tác giữa GPU, các nền tảng đám mây và các trung tâm dữ liệu tiên tiến sẽ vẫn là yếu tố quan trọng trong việc định hình tương lai của các khối lượng công việc AI.
Chuỗi cung ứng và động lực địa chính trị ảnh hưởng đến phần cứng AI
Chuỗi cung ứng toàn cầu và cảnh quan địa chính trị đang tác động sâu sắc đến lĩnh vực cơ sở hạ tầng phần cứng AI, đặc biệt là trong các lĩnh vực GPU, điện toán đám mây và trung tâm dữ liệu. Tính đến năm 2025, nhu cầu về các bộ tăng tốc AI tiên tiến—đặc biệt là GPU—vẫn ở mức chưa từng có, được thúc đẩy bởi sự phát triển của AI sinh sinh, các mô hình ngôn ngữ lớn và việc doanh nghiệp áp dụng các dịch vụ hỗ trợ AI. Sự gia tăng này đã đặt áp lực lớn lên các chuỗi cung ứng của các nhà sản xuất hàng đầu và các nhà cung cấp dịch vụ đám mây.
Thị trường cho các GPU hiệu suất cao được thống trị bởi Công ty NVIDIA, với các chip H100 và Blackwell thế hệ tiếp theo đóng vai trò trung tâm trong các khối lượng công việc đào tạo và suy diễn AI. Công ty Advanced Micro Devices, Inc. (AMD) và Intel Corporation cũng đang tăng cường sản xuất các bộ tăng tốc AI, nhưng hệ sinh thái và bộ phần mềm của NVIDIA vẫn tiếp tục mang lại cho công ty lợi thế cạnh tranh. Tuy nhiên, nguồn cung của những chip này bị hạn chế bởi công suất hạn chế của các nhà máy bán dẫn tiên tiến, đặc biệt là những nhà máy do Công ty TNHH Sản xuất Bán dẫn Đài Loan (TSMC) điều hành, nơi sản xuất phần lớn các chip AI tiên tiến cho khách hàng toàn cầu.
Căng thẳng địa chính trị, đặc biệt là giữa Hoa Kỳ và Trung Quốc, đang định hình cảnh quan phần cứng AI. Chính phủ Hoa Kỳ đã áp đặt các biện pháp kiểm soát xuất khẩu đối với các chip AI tiên tiến và thiết bị sản xuất, hạn chế việc bán các GPU cao cấp cho các thực thể Trung Quốc. Điều này đã thúc đẩy các công ty Trung Quốc tăng tốc phát triển phần cứng AI trong nước, với các công ty như Công ty Công nghệ Huawei, Ltd. và Công ty Công nghệ Biren đang đầu tư mạnh vào thiết kế GPU và bộ tăng tốc AI nội địa. Trong khi đó, các nhà cung cấp đám mây quy mô lớn có trụ sở tại Hoa Kỳ như Công ty Microsoft, Công ty Amazon.com, Inc. (AWS) và Công ty Google LLC đang chạy đua để đảm bảo các thỏa thuận cung cấp lâu dài và đa dạng hóa các nguồn cung cấp phần cứng của họ để giảm thiểu rủi ro.
Sự mở rộng trung tâm dữ liệu là một khía cạnh quan trọng khác. Việc xây dựng các trung tâm dữ liệu quy mô lớn mới đang gia tăng trên toàn cầu, với trọng tâm vào các khu vực cung cấp nguồn năng lượng ổn định và môi trường quy định thuận lợi. Các công ty như Equinix, Inc. và Công ty Digital Realty Trust, Inc. đang đầu tư vào cơ sở hạ tầng tiết kiệm năng lượng và công nghệ làm mát tiên tiến để hỗ trợ các yêu cầu về năng lượng và nhiệt của các cụm phần cứng AI dày đặc.
Nhìn về phía trước, chuỗi cung ứng phần cứng AI dự kiến sẽ vẫn chặt chẽ cho đến năm 2025 và xa hơn nữa, với những bất ổn địa chính trị và các nút thắt trong sản xuất. Các nhà lãnh đạo ngành đang phản ứng bằng cách đầu tư vào các nhà máy chế tạo mới, phát triển các chuỗi cung ứng khu vực và khám phá các kiến trúc chip thay thế. Sự tương tác giữa khả năng phục hồi chuỗi cung ứng, đổi mới công nghệ và chiến lược địa chính trị sẽ tiếp tục định hình quỹ đạo của cơ sở hạ tầng phần cứng AI trong những năm tới.
Đầu tư, M&A và hệ sinh thái khởi nghiệp trong cơ sở hạ tầng AI
Lĩnh vực cơ sở hạ tầng phần cứng AI—bao gồm GPU, nền tảng đám mây và trung tâm dữ liệu—tiếp tục thu hút sự đầu tư và hợp nhất đáng kể khi nhu cầu về tính toán AI tăng tốc vào năm 2025. Sự gia tăng của AI sinh sinh và các mô hình ngôn ngữ lớn đã đặt áp lực chưa từng có lên chuỗi cung ứng phần cứng, buộc cả các gã khổng lồ công nghệ đã thành danh và các công ty khởi nghiệp mới nổi phải mở rộng năng lực và khả năng.
Dẫn đầu xu hướng, Công ty NVIDIA vẫn là nhà cung cấp hàng đầu của các GPU tối ưu hóa AI, với các chip H100 và Blackwell thế hệ tiếp theo có nhu cầu cao từ các nhà cung cấp quy mô lớn và doanh nghiệp. Giá trị vốn hóa thị trường và tăng trưởng doanh thu của NVIDIA đã được thúc đẩy bởi các đơn hàng lớn từ các nhà cung cấp đám mây và các công ty khởi nghiệp AI, với công ty báo cáo doanh thu trung tâm dữ liệu kỷ lục trong các quý gần đây. Để phản ứng với các hạn chế nguồn cung, NVIDIA đã tăng cường quan hệ đối tác với các nhà máy và công bố kế hoạch tăng cường năng lực sản xuất cho đến năm 2025.
Trên mặt trận đám mây, các nhà cung cấp quy mô lớn như Dịch vụ Web Amazon, Google Cloud và Microsoft Azure đang đầu tư hàng tỷ đô la vào việc mở rộng cơ sở hạ tầng AI của họ. Những công ty này không chỉ mở rộng các cụm GPU mà còn phát triển silicon tùy chỉnh—như các chip Trainium và Inferentia của AWS, TPU của Google và các chip Maia và Cobalt của Microsoft—để tối ưu hóa các khối lượng công việc AI và giảm sự phụ thuộc vào các nhà cung cấp bên thứ ba. Sự tích hợp theo chiều dọc này đang thúc đẩy cả chi tiêu vốn và hoạt động M&A, khi các nhà cung cấp đám mây tìm kiếm để đảm bảo chuỗi cung ứng và phân biệt các dịch vụ AI của họ.
Ngành công nghiệp trung tâm dữ liệu cũng đang trải qua một làn sóng đầu tư và hợp nhất. Các công ty như Equinix, Inc. và Công ty Digital Realty Trust, Inc. đang mở rộng dấu chân toàn cầu của họ để đáp ứng yêu cầu về năng lượng và làm mát của phần cứng AI. Những công ty này đang đầu tư vào các cơ sở mới và cải tạo các cơ sở hiện có để hỗ trợ các cụm GPU có độ dày cao, với trọng tâm vào tính bền vững và hiệu quả năng lượng. Các thương vụ mua lại chiến lược và liên doanh là phổ biến, khi các nhà điều hành tìm kiếm để đảm bảo các vị trí tốt và quyền truy cập vào các nguồn năng lượng tái tạo.
Hệ sinh thái khởi nghiệp vẫn sôi động, với các công ty như Công ty SambaNova Systems, Công ty Graphcore Limited và Groq, Inc. đang huy động các vòng tài trợ đáng kể để phát triển các bộ tăng tốc AI thay thế và cạnh tranh với các nhà cung cấp GPU hiện tại. Những công ty khởi nghiệp này đang thu hút sự chú ý từ cả vốn đầu tư mạo hiểm và các nhà đầu tư chiến lược, bao gồm các nhà cung cấp đám mây và các nhà sản xuất bán dẫn, những người đang háo hức đa dạng hóa danh mục phần cứng của họ.
Nhìn về phía trước, triển vọng cho đầu tư cơ sở hạ tầng phần cứng AI vẫn mạnh mẽ cho đến năm 2025 và xa hơn nữa. Cuộc đua để xây dựng và kiểm soát nền tảng tính toán cho AI dự kiến sẽ thúc đẩy thêm M&A, các quan hệ đối tác chiến lược và dòng vốn, khi các tổ chức trong toàn chuỗi giá trị định vị mình cho làn sóng đổi mới AI tiếp theo.
Triển vọng tương lai: Công nghệ đột phá và dự báo thị trường đến năm 2030
Cảnh quan cơ sở hạ tầng phần cứng AI đang trải qua sự chuyển đổi nhanh chóng khi nhu cầu về sức mạnh tính toán tiên tiến tăng tốc vào năm 2025 và xa hơn nữa. Trung tâm của sự tiến hóa này là Các Đơn vị Xử lý Đồ họa (GPU), các dịch vụ AI dựa trên đám mây và các trung tâm dữ liệu quy mô lớn, tất cả đều đang được tái hình dung để hỗ trợ các khối lượng công việc AI ngày càng phức tạp.
GPU vẫn là nền tảng của việc đào tạo và suy diễn mô hình AI, với Công ty NVIDIA duy trì vị trí thống trị thông qua các kiến trúc GPU H100 và Blackwell sắp tới, được thiết kế đặc biệt cho AI sinh sinh quy mô lớn và tính toán hiệu suất cao. Công ty Advanced Micro Devices, Inc. (AMD) đang gia tăng cạnh tranh với dòng sản phẩm MI300 của mình, nhắm đến cả các nhà cung cấp đám mây và trung tâm dữ liệu doanh nghiệp. Trong khi đó, Intel Corporation đang tiến bộ với các bộ tăng tốc AI Gaudi của mình, nhằm đa dạng hóa hệ sinh thái phần cứng và giảm sự phụ thuộc vào một nhà cung cấp duy nhất.
Các nhà cung cấp đám mây quy mô lớn đang đầu tư mạnh vào silicon tùy chỉnh và cơ sở hạ tầng để đáp ứng nhu cầu AI tăng vọt. Công ty Google LLC tiếp tục mở rộng các dịch vụ Đơn vị Xử lý Tensor (TPU) của mình, trong khi Công ty Amazon.com, Inc. đang mở rộng các chip Trainium và Inferentia của AWS để đào tạo và suy diễn AI hiệu quả về chi phí. Công ty Microsoft đang triển khai cả các bộ tăng tốc AI bên thứ ba và nội bộ trên đám mây Azure của mình, phản ánh một xu hướng rộng hơn trong ngành hướng tới sự tích hợp theo chiều dọc và tối ưu hóa phần cứng-phần mềm.
Việc xây dựng trung tâm dữ liệu đang gia tăng trên toàn cầu, với trọng tâm vào hiệu quả năng lượng và tính toán có độ dày cao. Equinix, Inc. và Công ty Digital Realty Trust, Inc. đang mở rộng các dịch vụ co-location và kết nối để hỗ trợ các khối lượng công việc AI, trong khi các nhà cung cấp phần cứng truyền thống như Công ty Dell Technologies Inc. và Công ty Hewlett Packard Enterprise đang cung cấp các nền tảng máy chủ tối ưu hóa AI. Làm mát bằng chất lỏng, quản lý năng lượng tiên tiến và thiết kế trung tâm dữ liệu mô-đun đang được áp dụng để giải quyết các thách thức nhiệt và năng lượng mà các cụm AI dày đặc đặt ra.
Nhìn về phía trước đến năm 2030, thị trường phần cứng AI dự kiến sẽ đa dạng hóa hơn nữa, với sự xuất hiện của các chip AI chuyên biệt (ASIC), bộ xử lý quang học và các bộ tăng tốc lượng tử. Cảnh quan cạnh tranh có khả năng chứng kiến sự xuất hiện của các đối thủ mới và sự hợp tác gia tăng giữa các nhà sản xuất chip, các nhà cung cấp đám mây và các nhà điều hành trung tâm dữ liệu. Tính bền vững sẽ là một động lực chính, với các nhà lãnh đạo ngành cam kết hoạt động trung hòa carbon và các giải pháp làm mát sáng tạo. Khi các mô hình AI phát triển về quy mô và độ phức tạp, cơ sở hạ tầng hỗ trợ chúng sẽ vẫn là một yếu tố quan trọng trong việc thúc đẩy tiến bộ công nghệ và tăng trưởng thị trường.
Nguồn & Tài liệu tham khảo
- Công ty NVIDIA
- Công ty Advanced Micro Devices, Inc.
- Công ty Dịch vụ Web Amazon, Inc.
- Công ty Microsoft
- Công ty Google LLC
- Công ty Digital Realty Trust, Inc.
- Công ty NVIDIA
- Công ty Microsoft
- Công ty Amazon.com, Inc.
- Công ty Google LLC
- Công ty Digital Realty Trust, Inc.
- Google Cloud
- Công ty Hewlett Packard Enterprise
- Công ty Dell Technologies
- Công ty Công nghệ Huawei, Ltd.
- Công ty Công nghệ Biren
- Công ty SambaNova Systems
- Công ty Graphcore Limited
- Công ty Amazon.com, Inc.