Nhu cầu ứng dụng trí tuệ nhân tạo tại các doanh nghiệp vẫn "không có giới hạn"

Sau hơn một năm tăng trưởng bùng nổ, cổ phiếu ngành bán dẫn đang trải qua những nhịp điều chỉnh mạnh, làm dấy lên tranh luận về việc liệu cơn sốt trí tuệ nhân tạo (AI) có bắt đầu hạ nhiệt hay không. Tuy nhiên, theo nhiều lãnh đạo doanh nghiệp trong lĩnh vực AI và hạ tầng dữ liệu, những biến động trên thị trường chứng khoán không phản ánh sự suy giảm của nhu cầu thực tế. Điều đang diễn ra là doanh nghiệp chuyển từ giai đoạn chi tiêu mạnh tay để thử nghiệm AI sang tối ưu giá trị thu được từ các khoản đầu tư.

NHU CẦU AI VẪN VƯỢT XA NĂNG LỰC CUNG ỨNG

Trong hơn một năm qua, cổ phiếu các doanh nghiệp bán dẫn đã tăng giá mạnh nhờ kỳ vọng ngành này sẽ đóng vai trò trung tâm trong làn sóng đầu tư xây dựng hạ tầng AI trên toàn cầu. Tuy nhiên, những phiên điều chỉnh gần đây của nhóm cổ phiếu chip khiến nhiều nhà đầu tư đặt câu hỏi liệu nhu cầu AI có đang chững lại.

Theo hãng tin CNBC, câu trả lời là “không”.

Ông Pat Gelsinger, cựu Tổng giám đốc Intel và hiện là đối tác điều hành của quỹ đầu tư Playground Global, cho rằng nhu cầu AI hiện nay gần như không có giới hạn.

"Tôi xem nhu cầu AI là gần như vô hạn. Yếu tố thực sự giới hạn chỉ là nguồn năng lượng," ông nói.

Ông Pat Gelsinger Cựu Tổng giám đốc Intel, đối tác điều hành của quỹ đầu tư Playground Global

Theo ông Gelsinger, trí tuệ nhân tạo có thể tạo ra giá trị kinh tế ở quy mô gần như vô hạn khi được ứng dụng trong hầu hết mọi ngành nghề. Càng gia tăng năng lực xử lý và trí tuệ của AI, giá trị kinh tế tạo ra càng lớn, khiến nhu cầu tiếp tục mở rộng thay vì suy giảm.

Quan điểm này cũng được nhiều doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực trung tâm dữ liệu và hạ tầng AI chia sẻ.

Ông Marc Boroditsky, Giám đốc doanh thu của Nebius - công ty đang xây dựng các trung tâm dữ liệu sử dụng GPU của Nvidia - cho biết doanh nghiệp vẫn đang đối mặt với tình trạng cầu vượt cung.

"Điều chúng tôi đang chứng kiến là nhu cầu cực kỳ lớn. Nhu cầu vượt xa khả năng đáp ứng của chúng tôi và tình trạng này đã kéo dài khá lâu", ông nói.

Tương tự, ông Andrew Feldman, Tổng giám đốc Cerebras Systems, cho rằng toàn ngành AI hiện vẫn thiếu nghiêm trọng năng lực tính toán.

"Theo tôi, nhu cầu sức mạnh tính toán vẫn vượt rất xa năng lực hiện có. Chúng ta vẫn thiếu trung tâm dữ liệu và thiếu nhiều thành phần cần thiết để xây dựng hạ tầng AI", ông nhận định.

Cerebras là một trong số các startup bán dẫn đang tìm cách cạnh tranh với Nvidia trên thị trường chip AI dành cho trung tâm dữ liệu sau khi niêm yết trên sàn chứng khoán hồi đầu năm nay.

Tại Hàn Quốc, startup Rebellions - được Samsung và SK Hynix hậu thuẫn - cũng ghi nhận xu hướng tương tự.

Ông Sungyun Park, Tổng giám đốc Rebellions, cho biết động lực đầu tư vào hạ tầng AI vẫn rất mạnh và những thông tin gần đây không đồng nghĩa với việc các tập đoàn công nghệ lớn đang đầu tư quá mức.

BIẾN ĐỘNG CỔ PHIẾU KHÔNG PHẢN ÁNH NHU CẦU THỰC TẾ

Một trong những nguyên nhân khiến cổ phiếu chip và doanh nghiệp hạ tầng AI biến động gần đây là thông báo Meta sẽ cho thuê phần năng lực tính toán AI dư thừa của mình. Động thái này giúp cổ phiếu Meta tăng giá nhưng đồng thời làm dấy lên lo ngại rằng thị trường có thể đang xuất hiện tình trạng dư thừa công suất tính toán.

Đầu năm nay, xAI của Elon Musk cũng thực hiện động thái tương tự khi cho thuê một phần năng lực tính toán chưa sử dụng hết.

Trong khi đó, Samsung Electronics - một trong những nhà sản xuất chip nhớ lớn nhất thế giới - vừa công bố dự báo lợi nhuận tăng mạnh nhưng giá cổ phiếu vẫn giảm sau khi đã tăng hơn 360% trong vòng 12 tháng qua. Điều này khiến giới đầu tư đặt câu hỏi liệu dư địa tăng trưởng của nhóm cổ phiếu AI còn nhiều hay không.

Tuy nhiên, theo các doanh nghiệp trong ngành, những diễn biến này không phản ánh sự suy yếu của nhu cầu thị trường.

Ông Andrew Feldman cho rằng trường hợp của Meta và xAI mang tính đặc thù hơn là xu hướng chung của ngành.

Trong khi đó, các nhà cung cấp thiết bị hạ tầng tiếp tục ghi nhận lượng đơn hàng rất lớn.

Lumentum - doanh nghiệp chuyên cung cấp các giải pháp quang học và kết nối tốc độ cao cho trung tâm dữ liệu - cho biết toàn bộ năng lực sản xuất hiện đã được khách hàng đặt trước trong vòng 5 năm tới.

"Tại thời điểm này, chúng tôi đang cố gắng mở rộng công suất nhiều nhất có thể để đáp ứng lượng nhu cầu đã nhìn thấy trong ít nhất 5 năm tới", ông Michael Hurlston, Tổng giám đốc Lumentum, cho biết.

Nhờ hưởng lợi từ làn sóng đầu tư trung tâm dữ liệu AI, cổ phiếu Lumentum đã tăng khoảng 600% trong vòng một năm qua, trở thành một trong những doanh nghiệp được nhà đầu tư đặc biệt quan tâm khi giải quyết các điểm nghẽn trong hạ tầng AI.

DOANH NGHIỆP CHUYỂN TỪ "TOKENMAXXING" SANG "VALUEMAXXING"

Nếu nhu cầu xây dựng hạ tầng AI vẫn tăng mạnh, thì cách các doanh nghiệp sử dụng AI lại đang thay đổi đáng kể.

Một trong những chủ đề được giới công nghệ bàn luận nhiều hiện nay là mức độ sẵn sàng chi tiêu của doanh nghiệp cho AI.

Trong giai đoạn đầu của làn sóng AI tạo sinh, nhiều tổ chức theo đuổi chiến lược được gọi là "tokenmaxxing", tức khuyến khích nhân viên sử dụng AI càng nhiều càng tốt mà chưa quá quan tâm đến hiệu quả kinh tế. Phần lớn các công cụ được sử dụng đến từ những mô hình AI tiên tiến của OpenAI hay Anthropic.

Tuy nhiên, khi chi phí vận hành các mô hình AI tiên phong vẫn ở mức cao, trong khi ngày càng xuất hiện nhiều mô hình nguồn mở có hiệu năng tiệm cận như DeepSeek hay Alibaba, các doanh nghiệp bắt đầu đánh giá kỹ hơn tỷ lệ hoàn vốn của từng ứng dụng AI.

Theo ông Marc Boroditsky, việc sử dụng AI với quy mô lớn chỉ có ý nghĩa nếu doanh nghiệp tạo ra được giá trị tương xứng.

Ông cho rằng thay vì cắt giảm chi tiêu đơn thuần, các giám đốc tài chính đang tập trung vào "valuemaxxing" - tối đa hóa giá trị thu được từ AI.

"Nếu giám đốc tài chính bắt đầu siết chi tiêu thì mục tiêu không phải là giảm đầu tư, mà là tìm kiếm giá trị lớn hơn từ các khoản đầu tư đó", ông nói.

Theo ông, doanh nghiệp hiện đang bước vào giai đoạn "hợp lý hóa" việc triển khai AI - xu hướng từng xuất hiện trong hầu hết các chu kỳ phát triển công nghệ trước đây. Quá trình này sẽ không làm giảm nhu cầu AI mà ngược lại còn giúp thị trường phát triển bền vững hơn khi các khoản đầu tư được phân bổ hiệu quả.

Ông Andrew Feldman cũng cho rằng tương lai sẽ không còn mô hình "một AI cho mọi tác vụ". Thay vào đó, các doanh nghiệp sẽ lựa chọn từng mô hình AI phù hợp với từng nhu cầu cụ thể.

Các mô hình AI tiên tiến nhất sẽ được sử dụng cho những bài toán phức tạp đòi hỏi năng lực suy luận cao, trong khi nhiều tác vụ thông thường có thể được xử lý bằng các mô hình nhỏ hơn, chi phí thấp hơn hoặc nguồn mở.

Ông ví điều này giống như việc không cần sử dụng một chiếc xe buýt cỡ lớn chỉ để đi mua vài món đồ trong siêu thị.

"Các loại khối lượng công việc khác nhau sẽ được phân bổ cho các nền tảng tính toán khác nhau. Khi doanh nghiệp ngày càng hiểu rõ cách triển khai AI hiệu quả hơn, việc lựa chọn mô hình phù hợp với từng tác vụ sẽ trở thành xu hướng tất yếu", ông nhận định.