SemiAnalysis phân tích tình trạng thiếu hụt sức mạnh tính toán: OpenAI và Anthropic đang cạnh tranh giành sức mạnh tính toán mới trên toàn cầu
Ngày 3 tháng 11, người sáng lập và CEO của tổ chức nghiên cứu bán dẫn SemiAnalysis, Dylan Patel, đã có bài phát biểu tại Runtime 2026, với chủ đề về sức mạnh tính toán, vốn, và ai thực sự có thể cung cấp sức mạnh tính toán.
Ông cho biết, OpenAI và Anthropic đang đặt hàng sức mạnh tính toán rất nhiều, lấy năm 2027 làm ví dụ, tỷ lệ sức mạnh tính toán mới mà hai công ty này chiếm giữ dao động từ 25% đến 40%. Dưới áp lực nhu cầu, giá hợp đồng một năm cho chip trung tâm dữ liệu H100 của Nvidia đã tăng từ mức thấp 1,70 USD mỗi giờ vào tháng 10 năm ngoái lên khoảng 2,80 USD. Đối với các công ty khác, việc có khả năng mua sức mạnh tính toán không đồng nghĩa với việc có thể lấy được sức mạnh tính toán.
Phía tài chính cũng đang gặp khó khăn: Trong hai tháng qua, lợi suất trái phiếu Mỹ đã tăng mạnh, lợi suất trái phiếu kỳ hạn 10 năm đã vượt 5% vào đầu tháng 10, khiến các nhà cung cấp đám mây mới nổi dựa vào việc vay tiền để xây dựng trung tâm dữ liệu ngày càng khó khăn hơn trong việc huy động vốn.
Bài phát biểu này diễn ra một tuần sau khi Anthropic công khai nộp S-1, thị trường vừa mới thấy được hóa đơn sức mạnh tính toán đứng sau một phòng thí nghiệm hàng đầu. Patel cho biết, Nvidia đã đứng ra bảo đảm khoảng 6,5 gigawatt sức mạnh tính toán, nhưng trong tổng số sức mạnh tính toán mới trước năm 2030, điều này chỉ chiếm một phần nhỏ, "như muối bỏ bể".
01 Sức mạnh tính toán mới bị hai phòng thí nghiệm đặt hàng một phần lớn
Điểm khởi đầu của sự căng thẳng về sức mạnh tính toán là do người mua quá tập trung. Tổng lượng sức mạnh tính toán toàn cầu đã tăng rất nhanh: vào cuối năm 2024 khoảng 60 gigawatt, cuối năm nay vượt 100 gigawatt, gần như gấp đôi trong hai năm. Patel nói:
"Đến cuối năm 2024, toàn cầu có 60 gigawatt sức mạnh tính toán, đến cuối năm nay đã vượt 100 gigawatt, chỉ trong hai năm gần như đã gấp đôi."
Người mua lớn nhất trong lượng tăng thêm là OpenAI và Anthropic. Tổng lượng sức mạnh tính toán mà hai công ty này nắm giữ vào cuối năm ngoái khoảng 4 gigawatt, năm nay khoảng 10 gigawatt, năm sau vượt 20 gigawatt. Nếu nhìn vào lượng tăng thêm, trong năm 2027, hai công ty này sẽ tăng thêm khoảng 12 gigawatt, trong khi tổng lượng tăng thêm toàn cầu trong năm đó khoảng 40 gigawatt, chiếm khoảng một phần ba. Đến năm 2028, Patel cho biết các phòng thí nghiệm AI sẽ cần tăng thêm khoảng 30 gigawatt mỗi năm.
Patel ước tính:
"Họ đã lấy đi phần sức mạnh tính toán mới chiếm 25%, 30%, 40%."
"Cuối năm ngoái, doanh thu của OpenAI và Anthropic đã tăng vọt cùng với Claude Code, vì vậy họ đã điên cuồng mua sức mạnh tính toán, Meta cũng bắt đầu mua điên cuồng."
"Hiện tại, đối với nhiều người, việc mua sức mạnh tính toán đã trở nên không thể."
Còn một chi tiết đáng chú ý: những sức mạnh tính toán này chủ yếu được sử dụng để đào tạo, chứ không phải để phục vụ người dùng (suy diễn). Patel cho biết, hiện tại Anthropic có 4 gigawatt, toàn bộ Claude Code chỉ sử dụng khoảng 1 gigawatt để phục vụ, sức mạnh tính toán dành cho suy diễn ít hơn "đáng kinh ngạc". Điều này có nghĩa là, ngay cả khi nhu cầu từ phía người dùng ổn định, ngân sách của phòng thí nghiệm để đào tạo mô hình mới vẫn sẽ tiếp tục chiếm dụng chip.
02 Bán mô hình mã nguồn mở để suy diễn quá có lãi, giá thuê bị đẩy lên cao
Khi có nhiều người mua, giá sẽ tăng. Patel cho rằng, một lực lượng khác thúc đẩy giá thuê là lợi nhuận cực cao từ việc bán token (đơn vị đo lường đầu ra của mô hình), khiến cho những người sẵn sàng thuê GPU với giá cao không chỉ có hai phòng thí nghiệm.
Ông đưa ra phép tính theo mỗi megawatt. Xây dựng một cụm B300, chia đều chi phí xây dựng và vận hành trong năm năm, tương đương khoảng 9 triệu USD mỗi năm; thuê từ các nhà cung cấp đám mây, "nếu có thể đạt 14 triệu USD mỗi năm thì coi như bạn may mắn". Mặt khác, sử dụng một megawatt sức mạnh tính toán để chạy mô hình mã nguồn mở DeepSeek V4.1 Flash, với tỷ lệ sử dụng 60%, doanh thu một năm khoảng 70 triệu USD. Điều này có nghĩa là, ngay cả khi giá thuê cao hơn chi phí tự xây dựng 50%, doanh thu từ việc bán suy diễn vẫn gấp năm lần giá thuê. (70 triệu USD là doanh thu, chưa trừ chi phí nhân lực và các chi phí khác.) Ông nói:
"Ngay cả khi bạn nói tỷ lệ sử dụng chỉ 30%, bạn vẫn sẽ kiếm được số tiền khổng lồ."
"Tôi biết hàng chục người, công việc của họ là thuê một số GPU rồi bán suy diễn, kiếm được rất nhiều tiền."
Phép tính này dựa trên chuẩn InferenceX mã nguồn mở của SemiAnalysis, sử dụng container mà bất kỳ ai cũng có thể tải xuống, chỉ sử dụng hai bộ phần mềm suy diễn mã nguồn mở vLLM và SGLang, đội ngũ "chỉ có bốn kỹ sư", không thực hiện tối ưu hóa thêm như giải mã đầu cơ.
Dữ liệu giá cả phù hợp với logic này. Patel cho biết, tháng 10 năm ngoái là đáy, H100 khoảng 1,70 USD, mức thấp nhất có thể tìm thấy là 1,45 USD; hiện tại giá giao dịch nằm trong khoảng từ 2,40 đến 3,20 USD, giá trung bình là 2,80 USD:
"Nếu hai năm trước bạn ký hợp đồng với mức giá này, bạn sẽ bị coi là điên rồ, nhưng bây giờ mọi người đang gấp rút ký hợp đồng trong khoảng này."
Chỉ số hợp đồng một năm của SemiAnalysis, vào tháng 3 năm nay đã là 2,35 USD, giá niêm yết của các nhà cung cấp như Nebius vào tháng 10 cũng tiếp tục tăng. Cần lưu ý rằng, Patel cho biết SemiAnalysis cũng thực hiện việc kết nối sức mạnh tính toán, vì vậy nắm giữ giá giao dịch thực tế, đây cũng là một vị trí có lợi ích liên quan.
Ông đưa ra phán đoán cho bước tiếp theo:
"Nếu H100 tăng lên trên 3 USD, B300 tăng lên trên 7 USD, tôi sẽ không cảm thấy ngạc nhiên."
Đối với bên mua, lời khuyên của ông là rất trực tiếp:
"Nếu bạn có thể tìm thấy B300 với giá 6 USD mỗi giờ, bạn nên ký ngay, rồi đi bán token. Giá này rất điên rồ, nhưng đó là quyết định đúng đắn."
Rào cản là, các nhà cung cấp đám mây đều yêu cầu thanh toán trước, các công ty khởi nghiệp càng khó khăn hơn: hợp đồng một năm rất khó mua, trong khi các công ty khởi nghiệp thường không thể chắc chắn rằng một năm sau họ còn tồn tại hay không. Về mô hình đóng, ông cho biết doanh thu của Anthropic từ việc phục vụ Fable và Opus 5.5 "vượt quá 100 triệu USD", đến từ tài liệu được công bố cho các nhà đầu tư trong quá trình IPO, biên bản không nêu rõ đơn vị, theo ngữ cảnh nên là doanh thu hàng năm mỗi megawatt.
03 Ngay cả khi có khả năng thuê, các nhà cung cấp đám mây chưa chắc đã giao hàng được
Thuê được sức mạnh tính toán chỉ là bước đầu tiên, cụm có sử dụng tốt hay không mới quyết định giá trị thực tế. SemiAnalysis đã thực hiện một bài đánh giá gọi là ClusterMAX, theo dõi 323 nhà cung cấp đám mây, đánh giá 77 trong số đó, trao huy chương cho 19 nhà cung cấp (được công nhận).
Theo Patel, tốt nhất là CoreWeave và Nebius, nhưng khả năng tiếp cận của hai công ty này rất kém:
"Trong sáu tháng tới, họ sẽ không bán sức mạnh tính toán cho bạn nữa, đã hết hàng. Nebius sẽ yêu cầu bạn thanh toán trước một năm, hoặc sáu tháng, giá cả cao đến mức không thể tin được, nhưng đó là cách duy nhất để lấy sức mạnh tính toán từ họ."
Oracle và Google cũng được đánh giá là rất tốt, trong đó Google đã nâng cấp từ huy chương đồng trong vòng đầu tiên. Nhiều nhà cung cấp khác thì bị hạ cấp: với tiêu chuẩn đánh giá ngày càng nghiêm ngặt, Azure bị hạ xuống huy chương bạc, Together và AWS bị hạ xuống huy chương đồng, Crusoe cũng bị hạ cấp. Vấn đề của AWS chủ yếu là trải nghiệm:
"Để có được một cụm, bạn phải giao dịch với khoảng mười người, và mất rất nhiều thời gian, mạng lưới cũng hơi khó khăn."
Điểm nổi bật nhất trong đánh giá là vấn đề an toàn. SemiAnalysis đã cho các mô hình AI tấn công các đám mây này:
"Có một số lỗ hổng đã được công bố trên internet từ lâu, mô hình có thể tìm thấy và khai thác trực tiếp, sau đó truy cập vào lưu trữ của các khách hàng khác."
Trong một lần, họ đã sử dụng một mô hình mã nguồn mở "thua kém OpenAI và Anthropic", đã lấy được quyền truy cập Slurm (hệ thống lập lịch cụm phổ biến) của toàn bộ cụm, thấy tên công việc của ngành công nghiệp quốc phòng và cơ quan tình báo an ninh quốc gia của một quốc gia. Họ ngay lập tức dừng thử nghiệm và công bố "Hầu hết Neocloud rất kém về an toàn." Một bài kiểm tra khác là tiêm lỗi vào GPU (mã lỗi Nvidia mà ông đề cập là XID 719), quan sát xem các nhà cung cấp đám mây mất bao lâu để phát hiện. Kết quả là:
"Nhiều đám mây phải đợi đến khi bạn nhắc nhở mới phát hiện, có một số thậm chí khi bạn nhắc nhở, cũng phải mất vài ngày mới phản hồi."
Ông gọi đây là bài kiểm tra tối thiểu: GPU chắc chắn sẽ gặp sự cố, các nhà cung cấp đám mây nên dựa vào sự giám sát của chính họ để phát hiện và sửa chữa.
04 Lãi suất tăng, các người chơi mới không vay được tiền, Nvidia bảo đảm cũng chỉ là một phần nhỏ
Tăng cung cần vốn, trong khi giá vốn đang tăng lên. Patel nhấn mạnh, đến cuối năm 2029, chi tiêu vốn cho AI toàn cầu khoảng 11 nghìn tỷ USD, trong đó khoảng 7 nghìn tỷ đến từ nợ. Phần lớn tiền được chi cho chip, phần còn lại là trung tâm dữ liệu, năng lượng, và các nhà máy điện tự xây dựng tại chỗ để sản xuất nhanh hơn.
Trong môi trường lãi suất như vậy, dòng tiền vay thể hiện rõ sự thiên lệch. Lợi suất trái phiếu kỳ hạn 10 năm của Mỹ đã tăng từ 3,96% lên 5,31% vào đầu tháng 10, phát hành nợ liên quan đến AI đã giảm rõ rệt vào tháng 9. Patel mô tả tình huống của một Neocloud có quy mô 100 megawatt muốn mở rộng lên 1 gigawatt:
"Ai sẽ cho họ vay tiền? Cách duy nhất là bán 1 gigawatt đó cho các nhà cung cấp đám mây siêu lớn, sau đó các nhà cung cấp đám mây siêu lớn sẽ đi vay trên thị trường nợ, bạn đã có được khoản vay, nhưng sức mạnh tính toán này không thể vào thị trường phục vụ toàn ngành."
Kết quả là, trong số sức mạnh tính toán đã ký hợp đồng cho năm sau, "khoảng 65% đến 70%" chảy vào các nhà cung cấp đám mây siêu lớn và các phòng thí nghiệm AI. Đối với các công ty khởi nghiệp, việc thuê cụm phải trả trước một nửa, sau ba đến chín tháng mới có thể giao hàng:
"Hãy tìm bất kỳ phòng thí nghiệm mới nào gần đây đã huy động được nhiều tiền, đối với họ, việc lấy sức mạnh tính toán là một cơn ác mộng."
Cách làm của Nvidia là bảo đảm cho các cụm, Patel phân loại thành ba loại:
SoftBank Energy: Chỉ bảo đảm đất đai, điện và nhà xưởng. Đây là một cơ sở 9 gigawatt ở Ohio, dự kiến đi vào hoạt động vào khoảng năm 2030, hoàn toàn dành cho OpenAI.
Firmus: Nvidia cam kết thuê cụm với một mức giá nhất định, khiến bên kia "không kiếm được nhưng cũng không lỗ", nhưng với sự bảo đảm này, người khác sẵn sàng cho vay. Mỗi đô la mỗi giờ vượt quá mức giá đó, Nvidia sẽ lấy một nửa, Patel nói "rất thông minh, tôi thích điều đó".
Bảo đảm giá trị còn lại: Ông chỉ đề cập đến loại này, không đi sâu vào.
Về quy mô, NVIDIA đã hỗ trợ khoảng 6.5 gigawatt, phần này sẽ được bán cho thị trường mở thay vì chỉ cung cấp cho các phòng thí nghiệm và nhà cung cấp đám mây quy mô lớn. Ông đưa ra giới hạn là 45 gigawatt, "ngay cả như vậy cũng chỉ chiếm một phần rất nhỏ trong sức mạnh tính toán mới được bổ sung trước năm 2030." Ông cho rằng, các công ty như Fireworks, Modal làm việc với suy diễn, cũng như nhiều phòng thí nghiệm mới, đang chuyển sang tự xây dựng cụm, vay tiền, tìm kiếm sự bảo lãnh từ NVIDIA.
Cuối buổi diễn thuyết, ông đưa ra nhận định về quy mô token: một vài nhà cung cấp cộng lại xử lý hơn 100 triệu tỷ token mỗi ngày, doanh thu hàng năm của mỗi công ty đều đang tăng lên. Kết luận của ông là:
"Hy vọng họ có thể nhận được sức mạnh tính toán, nếu không thì chúng ta đều là nô lệ của Anthropic và OpenAI."
Bài viết này không cấu thành lời khuyên đầu tư cá nhân, không đại diện cho quan điểm của nền tảng, thị trường có rủi ro, đầu tư cần thận trọng, xin hãy tự đánh giá và quyết định.