Các nhà nghiên cứu cho biết Mỹ nắm giữ 72% năng lực tính toán AI trên thế giới kể từ năm 2022, trong khi Trung Quốc chiếm 10%, giúp Mỹ có lợi thế lớn trong việc phát triển các công cụ AI mà mọi người và doanh nghiệp sử dụng.
Điểm chính
Epoch AI Research cho biết 72% năng lực tính toán AI trên thế giới kể từ năm 2022 tập trung tại Mỹ, trong khi Trung Quốc chiếm khoảng 10%
Epoch cho biết Mỹ chiếm khoảng 60% năng lực tính toán AI mới được bổ sung mỗi năm trong giai đoạn từ năm 2022 đến năm 2025
Epoch không công bố đầy đủ phương pháp luận trong bài đăng trên X, vì vậy nên xem các số liệu này là những ước tính mang tính định hướng
Oracle, Amazon và Microsoft đầu tư mạnh vào toàn bộ hệ thống, chứ không chỉ bộ xử lý, để hỗ trợ huấn luyện và suy luận các mô hình lớn
Epoch AI Research đăng tải rằng Mỹ cũng chiếm khoảng 60% năng lực tính toán AI mới được bổ sung mỗi năm từ 2022 đến 2025. Nhóm nghiên cứu này nghiên cứu các xu hướng dài hạn trong huấn luyện mô hình, nhu cầu phần cứng và hạ tầng AI.
Những con số này quan trọng vì năng lực tính toán AI—các chip và máy chủ dùng để huấn luyện và vận hành mô hình—giờ đây quyết định ai có thể xây dựng các hệ thống tiên phong ở quy mô lớn.
Một phòng thí nghiệm có thể cải thiện dữ liệu và thuật toán, nhưng vẫn cần hàng nghìn bộ tăng tốc, hợp đồng cung cấp điện và thiết bị mạng để chuyển từ nguyên mẫu sang triển khai thực tế.
Epoch không công bố toàn bộ phương pháp luận trong bài đăng trên X, vì vậy nên xem các con số này là ước tính mang tính định hướng, chứ không phải thống kê đầy đủ mọi GPU đang hoạt động. Dù vậy, sự phân bổ này phù hợp với những diễn biến gần đây của ngành, bao gồm việc mở rộng quy mô lớn các trung tâm đám mây ở Mỹ và các biện pháp kiểm soát xuất khẩu đã làm chậm khả năng tiếp cận bộ tăng tốc tiên tiến của Trung Quốc.
Năng lực tính toán AI tập trung ở các đám mây tại Mỹ
Sự tập trung này cũng giúp lý giải vì sao nhiều nhà phát triển mô hình lại gắn bó với các đối tác hạ tầng Mỹ.
Khi phần lớn năng lực tính toán AI nằm trong các đám mây và khu trung tâm dữ liệu đồng vị trí tại Mỹ, việc tiếp cận trở thành một cuộc đàm phán thương mại trước khi trở thành câu hỏi nghiên cứu.
Động lực đó đã nới rộng khoảng cách giữa các phòng thí nghiệm có thể đảm bảo năng lực tính toán dài hạn và những nơi không thể. Điều này cũng thúc đẩy các quốc gia bên ngoài Mỹ trợ cấp năng lực tính toán trong nước, tìm cách thu hút các nhà sản xuất chip nước ngoài hoặc chấp nhận phần cứng cũ hơn, khiến chi phí huấn luyện tăng và chu kỳ triển khai kéo dài.
Với độc giả quan tâm đến tiền mã hóa, mô hình này rất quen thuộc.
Năng lực tính toán AI khan hiếm giờ đây có phần giống không gian khối hoặc năng lực khai thác khan hiếm. Bên kiểm soát nguồn cung có thể tính phí truy cập, ưu tiên các khối lượng công việc được lựa chọn và định hình hiệu quả kinh tế của tất cả các bên ở phía sau.
Cũng đọc: Công ty khởi nghiệp nghiên cứu thuốc huy động 215 triệu USD để xây dựng các phòng thí nghiệm hóa học tại Mỹ
Bốn năm chính sách và mua sắm
Sự mất cân bằng này không xuất hiện chỉ sau một đêm.
Kể từ năm 2022, các nhà cung cấp đám mây siêu quy mô của Mỹ đã ký các cam kết mua chip nhiều năm, thuê nguồn điện mới ở quy mô công nghiệp và hấp thụ phần lớn sản lượng bộ tăng tốc cao cấp của thế giới.
Ngược lại, Trung Quốc phải tìm cách xoay xở trước các quy định kiểm soát xuất khẩu, những hạn chế về chip nội địa và khả năng tiếp cận hạn chế hơn với công nghệ đóng gói tiên tiến cùng bộ nhớ. Điều đó không ngăn các công ty Trung Quốc xây dựng những mô hình mạnh, nhưng làm thay đổi đường cong chi phí và khiến tốc độ đưa năng lực tính toán AI mới vào hoạt động chậm lại.
Con số mới nhất cũng được công bố sau một năm các nhà đầu tư xem khả năng tiếp cận năng lực tính toán là thước đo cho sức bền của AI.
Những tuyên bố về doanh thu ít quan trọng hơn khi câu hỏi khó hơn là liệu một công ty có còn đặt trước đủ máy móc trong sáu tháng tới hay không.
Năng lực tính toán AI thay đổi điều gì với tất cả những bên còn lại
Điều tiếp theo cần theo dõi là liệu thị phần của Mỹ có tiếp tục tăng ngay cả khi các khu vực khác tăng chi tiêu hay không. Nếu châu Âu, vùng Vịnh và một số khu vực ở châu Á bổ sung năng lực đáng kể vào năm 2027, thị trường có thể bớt tập trung hơn mà vẫn chưa thực sự cân bằng.
Với các công ty khởi nghiệp, vấn đề thực tế đơn giản hơn.
Nếu năng lực tính toán AI tiếp tục tập trung ở một số ít khu vực và nền tảng đám mây, các nhà phát triển mô hình có thể phải lựa chọn giữa biên lợi nhuận cao hơn, độ trễ thấp hơn hoặc độc lập chiến lược. Ít bên có thể đạt được cả ba.
Năng lực tính toán AI chuyển hóa thành sức mạnh như thế nào
Các số liệu của Epoch AI Research cho thấy nhiều điều hơn là số lượng chip.
Trên thực tế, năng lực tính toán AI là khả năng huấn luyện và suy luận có thể sử dụng bên trong các cụm máy chủ được xây dựng từ bộ tăng tốc, thiết bị chuyển mạch mạng, bộ nhớ và hệ thống cấp điện. Một công ty có 10.000 GPU tiên tiến nhưng kết nối nội bộ yếu có thể sở hữu năng lực tính toán AI hiệu quả thấp hơn đối thủ có ít chip hơn nhưng mạng nhanh hơn.
Đó là lý do Oracle, Amazon và Microsoft đầu tư mạnh vào toàn bộ hệ thống, chứ không chỉ bộ xử lý.
Việc huấn luyện các mô hình lớn đòi hỏi dữ liệu di chuyển giữa các tủ máy chủ với độ trễ thấp, còn suy luận cần đủ máy chủ sẵn sàng để phản hồi yêu cầu của người dùng với chi phí ổn định. Khi Epoch cho biết Mỹ nắm 72% năng lực tính toán AI, điều đó ám chỉ quyền kiểm soát toàn bộ chuỗi hạ tầng: đất đai, điện, làm mát, chip và phần mềm đám mây.
Với các phòng thí nghiệm và công ty điện toán đám mây Trung Quốc, con số này đáng chú ý vì mỗi mắt xích còn thiếu sẽ làm trầm trọng thêm hạn chế tiếp theo.
Thiếu chip cao cấp có thể buộc các đơn vị phải dùng những cụm máy chủ nhỏ hơn. Cụm máy chủ nhỏ hơn có thể khiến thời gian huấn luyện kéo dài hơn.
Thời gian huấn luyện kéo dài có thể làm chậm chu kỳ ra mắt sản phẩm và tăng nhu cầu vốn. Đó là chuỗi phản ứng đằng sau một số liệu thống kê.
Đọc tiếp: SEC đưa 3 công ty vào danh sách công khai về giao dịch cổ phiếu token hóa