Đà phát triển của TPU của Google định hình lại bối cảnh phần cứng AI khi Meta khám phá hợp tác chiến lược về chip

Các động thái cạnh tranh trong hạ tầng trí tuệ nhân tạo đã có bước chuyển đáng kể khi xuất hiện các báo cáo về các cuộc đàm phán liên tục của Meta với Google liên quan đến các thương vụ mua lại quy mô lớn các tensor processing units (TPUs). Sự phát triển này báo hiệu tiến bộ đáng kể trong thử thách của Google đối với sự thống trị lâu dài của Nvidia trong thị trường tăng tốc AI.

Theo các báo cáo gần đây, Meta đang trong các cuộc thảo luận thực chất để tích hợp các TPU của Google vào hoạt động trung tâm dữ liệu của mình bắt đầu từ năm 2027, với các thỏa thuận cho thuê đám mây ngắn hạn có thể diễn ra ngay từ năm 2025. Phản ứng của thị trường đã thể hiện rõ ràng: cổ phiếu Nvidia giảm khoảng 2,7% trong các phiên giao dịch sau giờ, trong khi Alphabet ghi nhận mức tăng tương ứng—phản ánh sự tin tưởng rộng rãi hơn vào tiến trình phát triển hệ sinh thái AI Gemini của họ.

Xác thực Chiến lược và Vị thế Thị trường

Thỏa thuận hiện tại của Google với Anthropic—liên quan đến việc cung cấp lên tới 1 triệu đơn vị xử lý—đã thiết lập các điểm chứng minh quan trọng về khả năng hoạt động của TPU. Các nhà quan sát ngành, bao gồm Jay Goldberg của Seaport, đã mô tả thỏa thuận này như một sự xác thực có ý nghĩa về khả năng bán dẫn của Google, thúc đẩy sự xem xét rộng hơn về các nhà cung cấp thay thế trong toàn ngành công nghệ.

Nếu Meta tiến hành sử dụng TPU, đó sẽ là một xác thực lớn thứ hai sau cam kết của Anthropic. Các nhà phân tích của Bloomberg Intelligence dự đoán chi tiêu hạ tầng của Meta vào năm 2026 có thể vượt quá $100 tỷ đô la, với khả năng cung cấp chip inference có thể chiếm 40–50 tỷ đô la trong phân bổ hàng năm—một quy mô sẽ thúc đẩy đáng kể quỹ đạo tài chính của Google Cloud.

Kiến trúc Kỹ thuật và Sự Khác biệt Cạnh tranh

TPUs đại diện cho một phương pháp hoàn toàn khác biệt so với công nghệ GPU truyền thống. Trong khi các đơn vị xử lý đồ họa của Nvidia phát triển từ các ứng dụng chơi game và vẫn là trung tâm trong các hoạt động huấn luyện AI, các bộ xử lý tensor của Google là các mạch tích hợp đặc thù cho ứng dụng, được thiết kế riêng cho các khối lượng công việc học máy. Sự chuyên môn hóa này phản ánh hơn một thập kỷ tinh chỉnh qua việc triển khai trong các hệ thống độc quyền của Google, bao gồm cả hạ tầng mô hình Gemini.

Sự khác biệt về kiến trúc cho phép tối ưu hóa tích hợp—Google đồng thời phát triển cả phần cứng và hệ thống AI của mình, tạo ra các cơ chế phản hồi giúp tăng cường hiệu quả tổng thể. Sự tiến bộ kết hợp này phân biệt TPUs với các giải pháp GPU đa năng.

Đà Phát Triển Chuỗi Cung Ứng và Ảnh hưởng Địa lý

Các cuộc thảo luận của Meta đã mở rộng ảnh hưởng trên toàn bộ các nhà cung cấp chất bán dẫn khu vực Châu Á-Thái Bình Dương. IsuPetasys, một nhà cung cấp lớp nền đa lớp của Hàn Quốc cho Alphabet, đã tăng giá trị cổ phiếu lên 18%, trong khi MediaTek của Đài Loan tăng gần 5%—phản ánh kỳ vọng của chuỗi cung ứng về nhu cầu mở rộng sản xuất TPU.

Một mối quan hệ hợp tác thành công với Meta—một trong những nhà đầu tư hạ tầng AI lớn nhất thế giới—sẽ giúp xác lập phần cứng của Google như một lựa chọn cạnh tranh thực sự thay vì một phương án phụ. Tuy nhiên, thành công bền vững cuối cùng sẽ phụ thuộc vào việc liên tục cung cấp các chỉ số hiệu suất và tiêu chuẩn hiệu quả năng lượng cạnh tranh với các đối thủ đã thiết lập, đồng thời giảm sự phụ thuộc của ngành công nghiệp rộng lớn vào các giải pháp nguồn duy nhất.