Google dường như đang chuẩn bị củng cố vị thế của mình trong lĩnh vực tăng tốc AI cạnh tranh, khi Meta Platforms được cho là đang xem xét một khoản đầu tư lớn vào các đơn vị xử lý tensor của gã khổng lồ công nghệ này. Sự hợp tác tiềm năng này đánh dấu một bước ngoặt quan trọng cho ngành công nghiệp, sau khi Meta thể hiện sự quan tâm trong việc triển khai chip của Google trên các trung tâm dữ liệu bắt đầu từ năm 2027, với khả năng các hợp đồng cho thuê dựa trên đám mây sẽ bắt đầu có hiệu lực ngay trong năm tới, theo các báo cáo ngày thứ Ba.
Thị trường phản ứng nhanh chóng với tin tức này. Cổ phiếu của Nvidia giảm khoảng 2.7% trong phiên giao dịch sau giờ làm việc, phản ánh mối lo ngại của nhà đầu tư về việc mất đi vị thế dẫn đầu thị trường. Ngược lại, cổ phiếu của Alphabet tăng 2.7%, được thúc đẩy bởi đà tăng chung liên quan đến mô hình AI Gemini của công ty và sự tin tưởng ngày càng tăng vào chiến lược phần cứng của Google. Các nhà cung cấp châu Á hỗ trợ hạ tầng của Google cũng hưởng lợi, với IsuPetasys tăng 18% và MediaTek tiến gần 5%.
Mạng lưới mở rộng của Google trong lĩnh vực phần cứng AI
Trong nhiều năm, GPU của Nvidia đã duy trì sự kiểm soát gần như độc quyền trên thị trường tăng tốc AI, hỗ trợ phát triển và triển khai cho các nhà chơi lớn nhất trong ngành—Meta, OpenAI, và vô số các đối tác khác. Việc Google gia nhập lĩnh vực này báo hiệu một sự thay đổi căn bản.
Công ty đã thể hiện cam kết của mình qua một thỏa thuận mang tính bước ngoặt với Anthropic, cam kết cung cấp lên tới 1 triệu chip. Các nhà phân tích ngành nhận định rằng thỏa thuận này là sự xác nhận cho phương pháp công nghệ của Google. Các nhà nghiên cứu của Bloomberg Intelligence lưu ý rằng việc Meta xem xét TPUs—theo tiền lệ của Anthropic—cho thấy các nhà đầu tư hạ tầng lớn đang ngày càng xem Google là một nhà cung cấp thứ cấp đáng tin cậy hơn là chỉ dựa vào Nvidia như là lựa chọn duy nhất.
Đối với Meta đặc biệt, những tác động này là rất lớn. Với dự kiến chi tiêu vốn vượt quá $100 tỷ USD vào năm 2026, khả năng phân bổ từ 40 đến 50 tỷ USD cho năng lực chip suy luận có thể thúc đẩy đáng kể đà tăng trưởng của Google Cloud trong khi đa dạng hóa phụ thuộc phần cứng của Meta.
TPUs so với GPU: Các phương pháp tiếp cận khác nhau trong tăng tốc AI
Các động thái cạnh tranh còn vượt ra ngoài vấn đề thị phần. Các đơn vị xử lý đồ họa của Nvidia, ban đầu được thiết kế cho chơi game và trực quan hóa, đã phát triển để chiếm lĩnh các khối lượng công việc huấn luyện AI. TPUs đại diện cho một kiến trúc thay thế—mạch tích hợp chuyên dụng được thiết kế từ đầu cho các tính toán liên quan đến máy học và AI.
Chip của Google có lợi thế riêng biệt từ việc liên tục được hoàn thiện qua việc triển khai trên các hệ thống và mô hình AI của chính công ty. Vòng phản hồi lặp lại này đã cho phép Google tối ưu hóa đồng thời phần cứng và phần mềm, một lợi thế chiến lược có thể quyết định trong cuộc đua hạ tầng AI ngày càng gay gắt. Khác với GPU tổng quát, TPUs được xây dựng rõ ràng cho các khối lượng công việc mà chúng thực thi, có khả năng cung cấp hiệu quả năng lượng và mật độ hiệu suất vượt trội trong các tình huống chuyên biệt.
Ảnh hưởng chiến lược đối với thị trường
Một quan hệ hợp tác với Meta sẽ là một trong những xác nhận nổi bật nhất về chiến lược chip của Google cho đến nay, báo hiệu rằng các nhà đầu tư hạ tầng AI lớn nhất thế giới đang tích cực phòng vệ chống lại sự tập trung chuỗi cung ứng. Thỏa thuận này cũng nhấn mạnh nhận thức rộng rãi trong ngành rằng việc phụ thuộc lâu dài vào một nhà cung cấp duy nhất mang lại rủi ro chiến lược không thể chấp nhận được.
Tuy nhiên, thành công cạnh tranh lâu dài vẫn còn chưa rõ ràng. TPUs của Google cần tiếp tục chứng minh lợi thế về hiệu suất và tiết kiệm năng lượng. Trong khi thỏa thuận với Anthropic và các cuộc thảo luận với Meta cho thấy sự chấp nhận ngày càng tăng, Nvidia vẫn duy trì đà phát triển kỹ thuật mạnh mẽ và các mối quan hệ đã được thiết lập vững chắc. Kết quả cuối cùng có thể phụ thuộc vào khả năng thực thi—liệu Google có thể duy trì tốc độ đổi mới và mang lại giá trị nhất quán trong vòng thập kỷ tới để phù hợp với yêu cầu của công nghệ hạ tầng hay không.
Cả Meta và Google đều từ chối cung cấp bình luận chi tiết về các cuộc thảo luận, để lại một số thông tin chưa được tiết lộ. Tuy nhiên, xu hướng rõ ràng: kỷ nguyên độc quyền trong cung cấp chip AI dường như đang kết thúc, nhường chỗ cho một bối cảnh cạnh tranh thực sự nơi nhiều nhà cung cấp duy trì vị thế khả thi.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
Google xâm nhập thị trường chip AI khi Meta khám phá hợp tác TPU, gây áp lực lên sự thống trị của Nvidia
Google dường như đang chuẩn bị củng cố vị thế của mình trong lĩnh vực tăng tốc AI cạnh tranh, khi Meta Platforms được cho là đang xem xét một khoản đầu tư lớn vào các đơn vị xử lý tensor của gã khổng lồ công nghệ này. Sự hợp tác tiềm năng này đánh dấu một bước ngoặt quan trọng cho ngành công nghiệp, sau khi Meta thể hiện sự quan tâm trong việc triển khai chip của Google trên các trung tâm dữ liệu bắt đầu từ năm 2027, với khả năng các hợp đồng cho thuê dựa trên đám mây sẽ bắt đầu có hiệu lực ngay trong năm tới, theo các báo cáo ngày thứ Ba.
Thị trường phản ứng nhanh chóng với tin tức này. Cổ phiếu của Nvidia giảm khoảng 2.7% trong phiên giao dịch sau giờ làm việc, phản ánh mối lo ngại của nhà đầu tư về việc mất đi vị thế dẫn đầu thị trường. Ngược lại, cổ phiếu của Alphabet tăng 2.7%, được thúc đẩy bởi đà tăng chung liên quan đến mô hình AI Gemini của công ty và sự tin tưởng ngày càng tăng vào chiến lược phần cứng của Google. Các nhà cung cấp châu Á hỗ trợ hạ tầng của Google cũng hưởng lợi, với IsuPetasys tăng 18% và MediaTek tiến gần 5%.
Mạng lưới mở rộng của Google trong lĩnh vực phần cứng AI
Trong nhiều năm, GPU của Nvidia đã duy trì sự kiểm soát gần như độc quyền trên thị trường tăng tốc AI, hỗ trợ phát triển và triển khai cho các nhà chơi lớn nhất trong ngành—Meta, OpenAI, và vô số các đối tác khác. Việc Google gia nhập lĩnh vực này báo hiệu một sự thay đổi căn bản.
Công ty đã thể hiện cam kết của mình qua một thỏa thuận mang tính bước ngoặt với Anthropic, cam kết cung cấp lên tới 1 triệu chip. Các nhà phân tích ngành nhận định rằng thỏa thuận này là sự xác nhận cho phương pháp công nghệ của Google. Các nhà nghiên cứu của Bloomberg Intelligence lưu ý rằng việc Meta xem xét TPUs—theo tiền lệ của Anthropic—cho thấy các nhà đầu tư hạ tầng lớn đang ngày càng xem Google là một nhà cung cấp thứ cấp đáng tin cậy hơn là chỉ dựa vào Nvidia như là lựa chọn duy nhất.
Đối với Meta đặc biệt, những tác động này là rất lớn. Với dự kiến chi tiêu vốn vượt quá $100 tỷ USD vào năm 2026, khả năng phân bổ từ 40 đến 50 tỷ USD cho năng lực chip suy luận có thể thúc đẩy đáng kể đà tăng trưởng của Google Cloud trong khi đa dạng hóa phụ thuộc phần cứng của Meta.
TPUs so với GPU: Các phương pháp tiếp cận khác nhau trong tăng tốc AI
Các động thái cạnh tranh còn vượt ra ngoài vấn đề thị phần. Các đơn vị xử lý đồ họa của Nvidia, ban đầu được thiết kế cho chơi game và trực quan hóa, đã phát triển để chiếm lĩnh các khối lượng công việc huấn luyện AI. TPUs đại diện cho một kiến trúc thay thế—mạch tích hợp chuyên dụng được thiết kế từ đầu cho các tính toán liên quan đến máy học và AI.
Chip của Google có lợi thế riêng biệt từ việc liên tục được hoàn thiện qua việc triển khai trên các hệ thống và mô hình AI của chính công ty. Vòng phản hồi lặp lại này đã cho phép Google tối ưu hóa đồng thời phần cứng và phần mềm, một lợi thế chiến lược có thể quyết định trong cuộc đua hạ tầng AI ngày càng gay gắt. Khác với GPU tổng quát, TPUs được xây dựng rõ ràng cho các khối lượng công việc mà chúng thực thi, có khả năng cung cấp hiệu quả năng lượng và mật độ hiệu suất vượt trội trong các tình huống chuyên biệt.
Ảnh hưởng chiến lược đối với thị trường
Một quan hệ hợp tác với Meta sẽ là một trong những xác nhận nổi bật nhất về chiến lược chip của Google cho đến nay, báo hiệu rằng các nhà đầu tư hạ tầng AI lớn nhất thế giới đang tích cực phòng vệ chống lại sự tập trung chuỗi cung ứng. Thỏa thuận này cũng nhấn mạnh nhận thức rộng rãi trong ngành rằng việc phụ thuộc lâu dài vào một nhà cung cấp duy nhất mang lại rủi ro chiến lược không thể chấp nhận được.
Tuy nhiên, thành công cạnh tranh lâu dài vẫn còn chưa rõ ràng. TPUs của Google cần tiếp tục chứng minh lợi thế về hiệu suất và tiết kiệm năng lượng. Trong khi thỏa thuận với Anthropic và các cuộc thảo luận với Meta cho thấy sự chấp nhận ngày càng tăng, Nvidia vẫn duy trì đà phát triển kỹ thuật mạnh mẽ và các mối quan hệ đã được thiết lập vững chắc. Kết quả cuối cùng có thể phụ thuộc vào khả năng thực thi—liệu Google có thể duy trì tốc độ đổi mới và mang lại giá trị nhất quán trong vòng thập kỷ tới để phù hợp với yêu cầu của công nghệ hạ tầng hay không.
Cả Meta và Google đều từ chối cung cấp bình luận chi tiết về các cuộc thảo luận, để lại một số thông tin chưa được tiết lộ. Tuy nhiên, xu hướng rõ ràng: kỷ nguyên độc quyền trong cung cấp chip AI dường như đang kết thúc, nhường chỗ cho một bối cảnh cạnh tranh thực sự nơi nhiều nhà cung cấp duy trì vị thế khả thi.