UBS vừa phát hành một biểu đồ cho thấy hạ tầng AI sắp tăng trưởng theo cấp số nhân.
Khả năng cung cấp tủ rack cho AI theo năm dự kiến sẽ bùng nổ từ 9,5 GW vào năm 2024 lên 104,5 GW vào năm 2030. Tức là tăng khoảng 11 lần trong vòng sáu năm, với đà tăng tốc chủ yếu diễn ra sau năm 2026.
Mỗi 1 gigawatt công suất tủ rack mới lại kéo theo nhu cầu trên toàn chuỗi cung ứng — nhiều GPU hơn, nhiều HBM hơn, nhiều hạ tầng mạng hơn, nhiều điện hơn, nhiều giải nhiệt hơn. Đây không phải câu chuyện của chỉ một mã cổ phiếu. Đây là bài toán “đánh theo cả stack”.
$NVDA vẫn là trụ cột. Khả năng tủ rack của họ được dự báo tăng từ 5,9 GW vào năm 2024 lên 50,5 GW vào năm 2030, chiếm gần một nửa tổng số hạ tầng AI mới dù cạnh tranh ngày càng gay gắt. Lý do? “Moat” CUDA và sự linh hoạt cho các tác vụ huấn luyện.
Nhưng bước chuyển thực sự nằm ở các AI ASIC tùy biến. UBS dự báo năng lực chip tùy biến sẽ đạt 45,1 GW vào năm 2030, gần như ngang bằng Nvidia. Các hyperscaler như Google, Amazon, Meta và Microsoft đang tự xây chip của riêng mình để tối ưu chi phí và hiệu suất điện năng cho các tải công việc có thể dự đoán. Điều này không “giết” Nvidia — nó chỉ tạo ra một làn đường song song.
$AMD cũng được hưởng lợi, dự phóng đạt 8,9 GW vào năm 2030. Vẫn đứng thứ ba, nhưng tăng trưởng đáng kể.
Giờ là phần thú vị. Dù chip nào được lắp vào rack — Nvidia, AMD hay silicon tùy biến — thì phần còn lại của stack vẫn bị kéo theo.
$MU, $SKHY và Samsung hưởng lợi từ nhu cầu HBM và bộ nhớ máy chủ.
TSMC, ASE và Amkor hưởng lợi từ hoạt động sản xuất và đóng gói.
Broadcom, Marvell, Credo và Astera Labs hưởng lợi từ networking và các mối liên kết.
Super Micro, Dell và HPE hưởng lợi từ lắp ráp máy chủ và tủ rack.
Vertiv, Eaton, Schneider Electric và Modine hưởng lợi từ hạ tầng điện và làm mát khi tủ rack ngày càng “dồn” công suất cao hơn và làm mát bằng chất lỏng trở nên tiêu chuẩn.
Đây không phải là câu chuyện của năm 2025. Đây là quá trình xây dựng nhiều năm, với nhu cầu tăng dần theo thời gian ở bộ nhớ, mạng, nguồn điện, làm mát và toàn bộ chuỗi cung ứng AI.
Tôi đang nắm vị thế trên toàn stack — bộ nhớ, mạng, điện, làm mát và neoclouds. Đây là cách để chơi các chu kỳ hạ tầng.
Khả năng cung cấp tủ rack cho AI theo năm dự kiến sẽ bùng nổ từ 9,5 GW vào năm 2024 lên 104,5 GW vào năm 2030. Tức là tăng khoảng 11 lần trong vòng sáu năm, với đà tăng tốc chủ yếu diễn ra sau năm 2026.
Mỗi 1 gigawatt công suất tủ rack mới lại kéo theo nhu cầu trên toàn chuỗi cung ứng — nhiều GPU hơn, nhiều HBM hơn, nhiều hạ tầng mạng hơn, nhiều điện hơn, nhiều giải nhiệt hơn. Đây không phải câu chuyện của chỉ một mã cổ phiếu. Đây là bài toán “đánh theo cả stack”.
$NVDA vẫn là trụ cột. Khả năng tủ rack của họ được dự báo tăng từ 5,9 GW vào năm 2024 lên 50,5 GW vào năm 2030, chiếm gần một nửa tổng số hạ tầng AI mới dù cạnh tranh ngày càng gay gắt. Lý do? “Moat” CUDA và sự linh hoạt cho các tác vụ huấn luyện.
Nhưng bước chuyển thực sự nằm ở các AI ASIC tùy biến. UBS dự báo năng lực chip tùy biến sẽ đạt 45,1 GW vào năm 2030, gần như ngang bằng Nvidia. Các hyperscaler như Google, Amazon, Meta và Microsoft đang tự xây chip của riêng mình để tối ưu chi phí và hiệu suất điện năng cho các tải công việc có thể dự đoán. Điều này không “giết” Nvidia — nó chỉ tạo ra một làn đường song song.
$AMD cũng được hưởng lợi, dự phóng đạt 8,9 GW vào năm 2030. Vẫn đứng thứ ba, nhưng tăng trưởng đáng kể.
Giờ là phần thú vị. Dù chip nào được lắp vào rack — Nvidia, AMD hay silicon tùy biến — thì phần còn lại của stack vẫn bị kéo theo.
$MU, $SKHY và Samsung hưởng lợi từ nhu cầu HBM và bộ nhớ máy chủ.
TSMC, ASE và Amkor hưởng lợi từ hoạt động sản xuất và đóng gói.
Broadcom, Marvell, Credo và Astera Labs hưởng lợi từ networking và các mối liên kết.
Super Micro, Dell và HPE hưởng lợi từ lắp ráp máy chủ và tủ rack.
Vertiv, Eaton, Schneider Electric và Modine hưởng lợi từ hạ tầng điện và làm mát khi tủ rack ngày càng “dồn” công suất cao hơn và làm mát bằng chất lỏng trở nên tiêu chuẩn.
Đây không phải là câu chuyện của năm 2025. Đây là quá trình xây dựng nhiều năm, với nhu cầu tăng dần theo thời gian ở bộ nhớ, mạng, nguồn điện, làm mát và toàn bộ chuỗi cung ứng AI.
Tôi đang nắm vị thế trên toàn stack — bộ nhớ, mạng, điện, làm mát và neoclouds. Đây là cách để chơi các chu kỳ hạ tầng.
