Hàng trăm tỷ USD được ném vào GPU và trung tâm dữ liệu

Cuộc đua trí tuệ nhân tạo đang bước sang một giai đoạn hoàn toàn khác.

Nếu vài năm trước, cuộc cạnh tranh AI chủ yếu xoay quanh việc ai sở hữu mô hình thông minh hơn, thì đến năm 2026, câu hỏi ngày càng trở thành:

Ai có đủ tiền, chip, điện và trung tâm dữ liệu để vận hành AI ở quy mô lớn nhất?

Microsoft, Google, Meta, Amazon cùng hàng loạt công ty AI như OpenAI và Anthropic đang đẩy mạnh đầu tư vào GPU, máy chủ, mạng tốc độ cao và các trung tâm dữ liệu khổng lồ.

Số tiền được chi không còn tính bằng vài tỷ USD.

Nó đang tiến tới hàng trăm tỷ USD mỗi năm.

Các Big Tech có thể chi khoảng 830 tỷ USD trong năm 2026

Theo TrendForce, tổng chi tiêu vốn – CapEx – của 9 nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn gồm Google, AWS, Meta, Microsoft, Oracle, ByteDance, Tencent, Alibaba và Baidu có thể đạt khoảng 830 tỷ USD trong năm 2026.

Con số này tăng khoảng 79% so với năm trước, chủ yếu do nhu cầu xây dựng cơ sở hạ tầng phục vụ AI.

830 tỷ USD tương đương quy mô GDP hàng năm của một quốc gia lớn.

Và đây mới chỉ là chi tiêu vốn của một nhóm doanh nghiệp.

Điều đó cho thấy cuộc đua AI hiện nay đã vượt khỏi phạm vi một cuộc cạnh tranh phần mềm thông thường.

AI đang trở thành một cuộc chiến về hạ tầng công nghệ.

Microsoft dự kiến đầu tư khoảng 190 tỷ USD

Microsoft là một trong những công ty mạnh tay nhất.

Công ty cho biết CapEx trong năm dương lịch 2026 có thể đạt khoảng 190 tỷ USD.

Riêng quý kết thúc ngày 30/6/2026, Microsoft ghi nhận khoảng 41 tỷ USD chi tiêu vốn.

Khoảng hai phần ba số tiền này được dành cho các tài sản có vòng đời ngắn hơn, chủ yếu là:

• GPU;
• CPU;
• hệ thống máy chủ;
• thiết bị phục vụ hạ tầng AI.

Microsoft cũng đang tiếp tục thuê và xây dựng các khu trung tâm dữ liệu quy mô lớn.

Điều đáng chú ý là dù đã đầu tư ở quy mô khổng lồ, Microsoft vẫn cho biết nhu cầu điện toán đang vượt quá nguồn cung và công ty có thể tiếp tục bị hạn chế về năng lực hạ tầng trong năm 2026.

Nói cách khác:

Ngay cả khi chi gần 200 tỷ USD, Microsoft vẫn chưa có đủ năng lực tính toán mà thị trường AI yêu cầu.

Google chuẩn bị chi 180–190 tỷ USD

Google cũng đang tăng tốc với tốc độ tương tự.

Alphabet cho biết CapEx năm 2026 dự kiến đạt khoảng:

180–190 tỷ USD.

Để hình dung tốc độ tăng đầu tư, năm 2022 Alphabet chỉ chi khoảng 31 tỷ USD cho CapEx.

Như vậy chỉ trong bốn năm, mức đầu tư có thể tăng lên khoảng sáu lần.

Alphabet cho biết phần lớn số tiền này sẽ được sử dụng cho hạ tầng kỹ thuật, bao gồm trung tâm dữ liệu, máy chủ và hệ thống phục vụ AI.

Google đang phải mở rộng hạ tầng để phục vụ đồng thời hàng loạt sản phẩm:

Gemini, Google Search, AI Overviews, Google Cloud, Workspace, YouTube và hệ sinh thái AI dành cho nhà phát triển.

AI vì thế không còn là một sản phẩm riêng lẻ.

Nó đang được tích hợp vào gần như toàn bộ hệ sinh thái Google.

Meta có thể chi tới 145 tỷ USD

Meta cũng đang theo đuổi một chiến lược cực kỳ quyết liệt.

Trong báo cáo quý II/2026, công ty nâng dự báo CapEx cả năm lên khoảng:

130–145 tỷ USD.

Phần lớn khoản đầu tư liên quan tới việc mở rộng năng lực điện toán phục vụ AI và các dự án của Meta Superintelligence Labs.

Meta cần lượng GPU khổng lồ để:

• huấn luyện các mô hình AI;
• vận hành hệ thống đề xuất nội dung Facebook và Instagram;
• cải thiện quảng cáo;
• phát triển trợ lý AI;
• xây dựng các AI agent;
• phát triển sản phẩm dành cho doanh nghiệp.

Đến cuối tháng 9/2026, Meta còn bắt đầu đẩy mạnh mảng AI doanh nghiệp nhằm tìm thêm nguồn doanh thu để khai thác lượng hạ tầng AI khổng lồ mà công ty đã xây dựng.

Đây có thể là một phần quan trọng trong bài toán tiếp theo của Big Tech:

Sau khi đầu tư hàng trăm tỷ USD, làm thế nào kiếm lại số tiền đó?

Không chỉ Big Tech, các startup AI cũng đang gánh cam kết khổng lồ

Áp lực tài chính không chỉ xuất hiện ở Microsoft, Google hay Meta.

Những công ty phát triển mô hình AI hàng đầu cũng phải đảm bảo lượng năng lực điện toán cực lớn trong nhiều năm.

Reuters đưa tin Anthropic dự kiến có ít nhất 518 tỷ USD cam kết liên quan đến hạ tầng AI trong khoảng một thập kỷ, bao gồm các thỏa thuận dài hạn với nhiều đối tác cung cấp điện toán.

Điều này cho thấy một thay đổi rất quan trọng trong ngành AI.

Trước đây, một startup phần mềm có thể tăng trưởng với vài chục hoặc vài trăm triệu USD vốn.

Trong kỷ nguyên AI nền tảng, một công ty muốn cạnh tranh ở nhóm dẫn đầu có thể cần tiếp cận hàng chục tỷ, thậm chí hàng trăm tỷ USD năng lực tính toán.

Rào cản gia nhập thị trường vì thế ngày càng cao.

Tiền đang được “đốt” vào đâu?

Khoản đầu tư khổng lồ này chủ yếu tập trung vào bốn thứ.

1. GPU và chip AI

Huấn luyện một mô hình AI tiên tiến cần hàng nghìn tới hàng chục nghìn bộ tăng tốc hoạt động song song.

Sau khi mô hình được tung ra thị trường, quá trình inference – tức xử lý yêu cầu của người dùng – cũng tiêu tốn lượng tài nguyên cực lớn.

Khi hàng trăm triệu người sử dụng chatbot, AI tìm kiếm, AI tạo ảnh và AI agent mỗi ngày, nhu cầu GPU tiếp tục tăng mạnh.

2. Trung tâm dữ liệu

GPU không thể hoạt động một mình.

Các công ty cần xây dựng trung tâm dữ liệu chứa:

• máy chủ;
• hệ thống mạng;
• lưu trữ;
• hệ thống làm mát;
• thiết bị phân phối điện.

Một cụm AI lớn có thể tiêu thụ lượng điện tương đương một khu đô thị nhỏ.

Vì vậy cuộc đua AI đang dần trở thành cuộc đua xây dựng các AI factory – nhà máy AI.

3. Điện năng

Đây có thể trở thành nút thắt lớn nhất.

Các trung tâm dữ liệu AI cần nguồn điện ổn định liên tục 24/7.

Do đó Big Tech ngày càng ký nhiều hợp đồng năng lượng dài hạn và tìm kiếm các nguồn điện mới để cung cấp cho trung tâm dữ liệu.

Việc mở rộng data center cũng bắt đầu tạo ra tranh luận tại nhiều khu vực về giá điện, nguồn nước và tác động môi trường.

4. Nhân tài AI

Song song với hạ tầng, các công ty còn phải cạnh tranh để tuyển những nhà nghiên cứu AI hàng đầu.

Một nhóm kỹ sư giỏi có thể quyết định khả năng phát triển thế hệ mô hình tiếp theo.

Vì vậy cuộc chiến AI hiện tại diễn ra đồng thời ở hai mặt trận:

Compute Talent.

Tại sao các công ty vẫn sẵn sàng chi hàng trăm tỷ USD?

Bởi phần thưởng tiềm năng cũng cực kỳ lớn.

AI có thể trở thành một lớp công nghệ nền tảng tương tự:

• Internet;
• smartphone;
• điện toán đám mây.

Trong tương lai, hàng loạt hoạt động có thể được thực hiện thông qua AI:

tìm kiếm, lập trình, thiết kế, phân tích dữ liệu, chăm sóc khách hàng, quảng cáo, nghiên cứu khoa học và tự động hóa doanh nghiệp.

Nếu một công ty kiểm soát được hạ tầng AI, mô hình AI và hệ sinh thái ứng dụng, họ có thể sở hữu một trong những nền tảng công nghệ quan trọng nhất trong nhiều thập kỷ.

Đó là lý do các Big Tech chấp nhận đầu tư cực lớn ngay từ bây giờ.

Nhưng bài toán doanh thu vẫn chưa được giải quyết hoàn toàn

Vấn đề là AI hiện vẫn đang tiêu tốn lượng vốn rất lớn.

Chi phí GPU cao.

Điện năng cao.

Trung tâm dữ liệu đắt đỏ.

Huấn luyện mô hình ngày càng phức tạp.

Trong khi đó người dùng Internet đã quen với rất nhiều dịch vụ miễn phí.

Điều này tạo ra một câu hỏi lớn:

Doanh thu AI phải lớn đến mức nào mới đủ bù cho hàng trăm tỷ USD đầu tư hạ tầng?

Một số nhà đầu tư đã bắt đầu lo ngại khoảng cách giữa CapEx AI và doanh thu thực tế mà công nghệ này tạo ra.

Nếu doanh thu tăng đủ nhanh, những khoản đầu tư hiện tại có thể trở thành nền móng của một cuộc cách mạng công nghệ mới.

Nhưng nếu tốc độ thương mại hóa AI chậm hơn dự kiến, nhiều công ty có thể phải đối mặt với khối tài sản hạ tầng khổng lồ cùng chi phí khấu hao và tài chính rất cao.

Người hưởng lợi rõ ràng nhất có thể là ngành bán “xẻng”

Trong một cơn sốt vàng, người chiến thắng không nhất thiết là người đào được vàng.

Đôi khi người kiếm tiền chắc chắn nhất lại là người bán xẻng.

Trong cuộc đua AI, những chiếc “xẻng” chính là:

GPU, chip nhớ, hệ thống mạng, máy chủ, thiết bị làm mát, trung tâm dữ liệu và điện năng.

Do đó Nvidia, AMD, Broadcom cùng các nhà sản xuất bộ nhớ và thiết bị trung tâm dữ liệu đang nằm ở vị trí đặc biệt.

Bất kể OpenAI, Google, Meta hay Anthropic cuối cùng giành lợi thế về mô hình, tất cả đều phải mua lượng hạ tầng khổng lồ để tham gia cuộc chơi.

AI đang biến từ cuộc chiến thuật toán thành cuộc chiến vốn

Giai đoạn đầu của AI tạo sinh được quyết định bởi chất lượng mô hình.

Giai đoạn tiếp theo có thể được quyết định bởi một yếu tố khác:

quy mô vốn.

Những mô hình mạnh nhất cần lượng compute ngày càng lớn.

Compute cần GPU.

GPU cần trung tâm dữ liệu.

Trung tâm dữ liệu cần điện.

Và tất cả đều cần một lượng tiền khổng lồ.

Với hàng trăm tỷ USD đang được Microsoft, Google, Meta, Amazon và các công ty AI rót vào hạ tầng, thị trường AI năm 2026 đang bước vào một trong những chu kỳ đầu tư công nghệ lớn nhất lịch sử.

Cuộc chiến giờ đây không chỉ là:

“Ai có AI thông minh nhất?”

Mà đang trở thành:

“Ai đủ khả năng tài chính để tiếp tục chạy cuộc đua này trong 5–10 năm tới?”

Và đó có thể mới là yếu tố quyết định ai sẽ thống trị kỷ nguyên AI tiếp theo.