Thị trường công nghệ gần đây chứng kiến nhiều diễn biến trái chiều. Meta Platforms thông báo sẽ cho thuê hoặc bán phần năng lực tính toán AI dư thừa, động thái giúp cổ phiếu công ty tăng giá nhưng đồng thời làm dấy lên câu hỏi liệu thị trường đang bắt đầu dư thừa hạ tầng AI.
Trước đó, xAI của tỷ phú Elon Musk cũng thực hiện hoạt động tương tự.
Trong khi đó, Samsung Electronics - một trong những nhà sản xuất chip nhớ lớn nhất thế giới - dù dự báo lợi nhuận quý II tăng mạnh, cổ phiếu vẫn giảm sau giai đoạn tăng hơn 360% trong 12 tháng qua, khi nhà đầu tư bắt đầu nghi ngờ dư địa tăng trưởng của nhóm cổ phiếu AI.
Tuy nhiên, theo các doanh nghiệp trong ngành, những diễn biến này chưa phản ánh sự suy giảm nhu cầu đối với năng lực tính toán AI.
Ông Marc Boroditsky, Giám đốc doanh thu của Nebius, đơn vị đang xây dựng các trung tâm dữ liệu AI sử dụng GPU của Nvidia, cho biết nhu cầu vẫn vượt xa khả năng cung ứng.
"Nhu cầu chúng tôi đang chứng kiến là rất lớn. Số lượng khách hàng vượt xa năng lực đáp ứng và tình trạng này đã kéo dài trong một thời gian".
Đồng quan điểm, ông Andrew Feldman, Giám đốc điều hành Cerebras Systems, cho rằng việc Meta hay xAI khai thác công suất dư thừa chỉ là trường hợp cá biệt.
Theo ông, toàn ngành vẫn thiếu năng lực điện toán, thiếu trung tâm dữ liệu cũng như nhiều yếu tố đầu vào cần thiết để phục vụ AI.
Từ chạy theo quy mô sang tối ưu hiệu quả
Một chủ đề khác cũng đang thu hút sự quan tâm của giới đầu tư là mức độ sẵn sàng chi tiêu của doanh nghiệp cho AI.
Trong giai đoạn bùng nổ vừa qua, nhiều doanh nghiệp theo đuổi xu hướng "tokenmaxxing", khuyến khích nhân viên sử dụng AI ở mức tối đa nhằm đẩy nhanh quá trình ứng dụng công nghệ. Phần lớn các công cụ được sử dụng đến từ những mô hình tiên tiến như OpenAI hay Anthropic.
Tuy nhiên, khi chi phí vận hành các mô hình AI hàng đầu vẫn ở mức cao, doanh nghiệp ngày càng chú trọng hơn đến hiệu quả đầu tư. Nhiều tổ chức bắt đầu cân nhắc sử dụng các mô hình mã nguồn mở như DeepSeek hay Alibaba cho những tác vụ phù hợp nhằm tối ưu chi phí.
Theo ông Boroditsky, đây là diễn biến quen thuộc trong mọi chu kỳ phát triển công nghệ.
"Chúng ta đang chứng kiến sự chuyển dịch sang cách tiếp cận hợp lý hơn. Điều này từng diễn ra ở nhiều chu kỳ công nghệ trước và sẽ tiếp tục thúc đẩy nhu cầu".
Ông Andrew Feldman cũng cho rằng tương lai sẽ là sự phân tầng trong việc sử dụng AI. Các mô hình tiên tiến sẽ đảm nhận những tác vụ phức tạp, đòi hỏi năng lực tính toán lớn, trong khi các công việc đơn giản sẽ được xử lý bằng những mô hình và hệ thống có chi phí thấp hơn.
Theo ông, khi việc triển khai AI ngày càng trưởng thành, doanh nghiệp sẽ không còn chạy theo mô hình mạnh nhất cho mọi nhu cầu, mà lựa chọn giải pháp phù hợp với từng loại công việc nhằm tối ưu hiệu quả đầu tư.
