Cổ phiếu NVIDIA giảm mạnh 7%! Meta quay sang chip của Google, ba ông lớn công nghệ bắt đầu chiến tranh

Meta dự kiến triển khai Tensor Processing Unit (TPU) của Google tại trung tâm dữ liệu của mình vào năm 2027, và có thể sẽ thuê khả năng tính toán liên quan thông qua Google Cloud từ năm 2026. Sự hợp tác này được coi là một bước đột phá lớn của Google trong thị trường chip AI, sau khi thông tin bị rò rỉ, giá cổ phiếu của NVIDIA đã giảm mạnh 7% rồi thu hẹp lại còn 2.6%.

Meta hàng tỷ đô la quay lưng với Google TPU

Theo thông tin từ The Information, Meta đang đàm phán để triển khai Tensor Processing Unit (TPU) của Google tại trung tâm dữ liệu của mình vào năm 2027, và có thể sẽ thuê khả năng tính toán liên quan thông qua Google Cloud từ năm 2026. Quy mô của sự hợp tác này thật ấn tượng, ước tính liên quan đến hàng tỷ đô la trong số tiền mua sắm, sẽ trở thành một bước đột phá lớn của Google trên thị trường chip AI. Sau khi cung cấp hàng triệu TPU cho Anthropic, Google một lần nữa thu hút sự chú ý của các khách hàng lớn, cho thấy khả năng cạnh tranh của Google trong lĩnh vực cơ sở hạ tầng AI đang nhanh chóng tăng lên.

Quyết định này có nhiều ý nghĩa chiến lược đối với Meta. Đầu tiên, nó phản ánh việc Meta có thể không muốn phụ thuộc quá nhiều vào ông lớn thị trường chip NVIDIA, với những điểm đau về giá cao và thời gian giao hàng dài buộc các doanh nghiệp phải tìm kiếm giải pháp thay thế. GPU H100 và H200 của NVIDIA đang trong tình trạng cầu vượt cung, thời gian xếp hàng đơn hàng thường kéo dài hàng tháng thậm chí một năm, và giá cả liên tục tăng. Đối với Meta, công ty cần mở rộng nhanh chóng khả năng tính toán AI, thì sự tắc nghẽn cung này ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất đào tạo và suy luận của mô hình Llama.

Thứ hai, Google TPU vì có kiến trúc chuyên dụng cho AI, có thể điều chỉnh sâu hơn cho việc suy diễn và đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn, do đó trở thành một lựa chọn cạnh tranh. TPU là một chip ASIC (mạch tích hợp ứng dụng) được sinh ra dành riêng cho tính toán AI và được tích hợp cao với các mô hình của DeepMind (như Gemini). Ngoài ra, bên ngoài cho rằng TPU có lợi thế về hiệu quả, khả năng tùy chỉnh và chi phí, và đây chính là những lý do quan trọng khiến các doanh nghiệp xem xét việc chuyển đổi từ NVIDIA.

Thứ ba, chiến lược nhiều nhà cung cấp đã trở thành sự đồng thuận của các ông lớn công nghệ. Do giá cả đắt đỏ, nguồn cung bị thắt chặt và phân tán rủi ro, các doanh nghiệp không còn muốn phụ thuộc vào NVIDIA nữa, vì vậy hầu hết các công ty đám mây và liên quan đến AI bắt đầu áp dụng “chiến lược nhiều nhà cung cấp”, đồng thời mua sắm GPU, TPU và các giải pháp thay thế khác. Meta chọn sử dụng đồng thời GPU NVIDIA và TPU Google, vừa đảm bảo khả năng tính toán đầy đủ, vừa có được lợi thế lớn hơn trong đàm phán giá.

Thị trường cũng phản ứng nhanh chóng, giá trị thị trường của Alphabet gần 4 nghìn tỷ USD, giá cổ phiếu của MediaTek tại Đài Loan cũng tăng mạnh 8%, cho thấy hiệu ứng lan tỏa của Google TPU đang hình thành. MediaTek, với vai trò là đối tác then chốt trong chuỗi cung ứng Google TPU, đóng vai trò quan trọng trong các khâu đóng gói và kiểm tra, đơn hàng lớn từ Meta sẽ trực tiếp thúc đẩy tăng trưởng doanh thu của họ.

Cú phản công mạnh mẽ sau khi giá cổ phiếu NVIDIA giảm 7%

（Nguồn: Google Tài chính）

Sau khi tin đồn về Meta được công bố, cổ phiếu của NVIDIA đã giảm mạnh 7% trước khi thu hẹp lại còn 2.6%, giá trị thị trường trong một ngày đã bốc hơi hơn 2000 tỷ USD. Tuy nhiên, công ty đã phản hồi trên X rằng: “Rất vui mừng khi thấy thành công của Google, họ đã đạt được tiến bộ lớn trong lĩnh vực AI, và chúng tôi cũng tiếp tục cung cấp hàng cho Google.” Câu nói có vẻ lịch sự này thực ra nhắc nhở thị trường rằng Google cũng là một khách hàng lớn của GPU NVIDIA, hai công ty không hoàn toàn đối lập với nhau.

NVIDIA nghĩa là: “Chúng tôi vẫn dẫn đầu toàn bộ ngành công nghiệp một thế hệ, là nền tảng duy nhất có thể chạy tất cả các mô hình AI trong mọi tình huống, cung cấp hiệu suất, tính linh hoạt và khả năng thay thế tốt hơn so với ASIC.” Câu này chỉ trích trực tiếp điểm yếu cốt lõi của Google TPU. Mặc dù chip ASIC có hiệu suất cao hơn trong các nhiệm vụ cụ thể, nhưng lại thiếu tính linh hoạt. TPU chủ yếu được tối ưu hóa cho khung TensorFlow và mô hình của Google, khi chạy các khung khác (như PyTorch) hoặc mô hình bên thứ ba, lợi thế về hiệu suất có thể giảm đáng kể.

So với đó, GPU của NVIDIA sử dụng kiến trúc tính toán chung, gần như hỗ trợ tất cả các khung và mô hình AI chính. Từ dòng GPT của OpenAI, Claude của Anthropic, Llama của Meta cho đến Stable Diffusion của cộng đồng mã nguồn mở, hầu hết các mô hình AI đều được huấn luyện trên GPU của NVIDIA. Lợi thế hệ sinh thái này khiến các nhà phát triển và doanh nghiệp khó có thể hoàn toàn thoát khỏi NVIDIA, ngay cả khi họ tăng cường sử dụng Google TPU.

Vài tuần trước, Google đã phát hành mô hình AI Gemini 3 được đánh giá cao, mô hình này được đào tạo trên TPU của công ty thay vì GPU của NVIDIA, làm nổi bật sự cạnh tranh trong lĩnh vực chip đang trở nên gay gắt. Trường hợp này chứng minh sự thành công của TPU trong hệ sinh thái nội bộ của Google, nhưng đồng thời cũng tiết lộ những hạn chế của nó - Gemini 3 có thể hoạt động hiệu quả trên TPU chủ yếu vì các kỹ sư của Google đã thiết kế kiến trúc mô hình dựa trên đặc điểm của TPU ngay từ đầu. Đối với các doanh nghiệp sử dụng các khung tiêu chuẩn và mô hình mã nguồn mở, chi phí tùy chỉnh sâu này có thể vượt quá khoản tiết kiệm từ chính chip.

Ba luận điểm phản công của NVIDIA

Ưu điểm hệ sinh thái: Tất cả các khung và mô hình AI chính đều được tối ưu hóa cho GPU NVIDIA, chi phí chuyển đổi cao.

Tính đa dụng không thể thay thế: GPU có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ như đào tạo, suy diễn, và render đồ họa, trong khi ASIC chỉ giới hạn ở các tình huống cụ thể.

Đặc điểm kỹ thuật vượt trội: H200 mới nhất và B100 sắp ra mắt vẫn dẫn đầu về hiệu suất so với đối thủ một thế hệ.

Thị trường chip AI chuyển từ độc quyền sang cạnh tranh đa cực

Google, Meta và NVIDIA đang hiển thị một động thái ba bên, cho thấy trận chiến chip AI đang bước vào một giai đoạn hoàn toàn mới. Khi tiếng vang của thị trường TPU thuộc sở hữu của Google nhanh chóng gia tăng, tin tức mới nhất cho biết Meta có thể trở thành khách hàng tiếp theo của họ với mức hàng trăm triệu đô la, tạo ra một cú sốc trong chuỗi cung ứng chip AI. Trong bối cảnh NVIDIA lâu nay độc quyền thị trường chip AI, sự cạnh tranh ba bên này không chỉ ảnh hưởng đến sự bố trí khả năng tính toán của các ông lớn công nghệ, mà còn tác động đến thị trường chứng khoán toàn cầu, chuỗi cung ứng và hệ sinh thái mô hình AI.

Cuộc cạnh tranh này sẽ quyết định cấu trúc cốt lõi của hạ tầng AI thế hệ tiếp theo. Nếu NVIDIA tiếp tục duy trì lợi thế công nghệ và giữ vững rào cản hệ sinh thái, vị thế thống trị của họ sẽ vẫn vững chắc. Nếu Google TPU thành công trong việc thâm nhập vào nhiều khách hàng doanh nghiệp hơn, chứng minh lợi thế về chi phí trong các tình huống cụ thể, thị trường sẽ bước vào cấu trúc cạnh tranh đa cực. Nếu các ông lớn công nghệ như Meta hoàn toàn áp dụng chiến lược chip tự phát triển hoặc đa nhà cung cấp, quyền định giá và thị phần của NVIDIA có thể bị thách thức đáng kể.

Từ phản ứng của giá cổ phiếu NVIDIA, có thể thấy thị trường đang đánh giá nghiêm túc về mối đe dọa cạnh tranh này. Mặc dù mức giảm 7% đã thu hẹp xuống còn 2,6% vào cuối ngày, nhưng sự biến động 200 tỷ đô la trong ngày cho thấy nhà đầu tư rất nhạy cảm với sự thay đổi trong cấu trúc thị trường chip AI. Sự biến động này cũng phản ánh rằng mức tăng đáng kinh ngạc của NVIDIA trong những năm qua đã đưa nhiều kỳ vọng lạc quan vào giá cổ phiếu, bất kỳ mối đe dọa cạnh tranh tiềm tàng nào cũng có thể kích hoạt việc chốt lời.

Đối với chuỗi cung ứng, cuộc cạnh tranh này cũng có ảnh hưởng sâu rộng. GPU của NVIDIA chủ yếu được gia công bởi TSMC, trong khi TPU của Google cũng phụ thuộc vào quy trình sản xuất tiên tiến của TSMC. Dù ai thắng, TSMC đều sẽ được hưởng lợi. Tuy nhiên, các nhà cung cấp ở các khâu hạ nguồn như đóng gói, thử nghiệm, bộ nhớ và PCB đang phải đối mặt với rủi ro tái phân phối. Cổ phiếu của MediaTek tăng vọt 8% cho thấy thị trường tin rằng đơn hàng TPU của Google tăng lên sẽ tạo ra cơ hội mới cho chuỗi cung ứng bán dẫn của Đài Loan.

Đối với các nhà phát triển mô hình AI, việc lựa chọn chip sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến thiết kế và chiến lược tối ưu hóa mô hình. Nếu thị phần của Google TPU tiếp tục mở rộng, các nhà phát triển có thể cần tối ưu hóa mô hình dành riêng cho TPU, điều này sẽ tăng chi phí phát triển nhưng cũng có thể nâng cao hiệu suất trong các tình huống cụ thể. Nếu thị trường duy trì mô hình đa nhà cung cấp, các nhà phát triển sẽ cần đảm bảo rằng mô hình có thể hoạt động hiệu quả trên các chip khác nhau, điều này đặt ra yêu cầu cao hơn đối với việc trừu tượng hóa và tiêu chuẩn hóa ở cấp độ khung.

Lựa chọn và tuyên bố của các bên có thể trở thành biến số then chốt thúc đẩy toàn bộ thị trường tái cấu trúc. Nếu NVIDIA có thể tạo ra khoảng cách công nghệ trong sản phẩm thế hệ tiếp theo (như B100), sẽ củng cố vị thế dẫn đầu. Nếu Google có thể chứng minh hiệu quả chi phí của TPU và thu hút nhiều khách hàng hơn, sẽ thực sự đe dọa sự độc quyền của NVIDIA. Quyết định cuối cùng của Meta sẽ trở thành chỉ báo, ảnh hưởng đến chiến lược mua sắm khả năng tính toán của các ông lớn công nghệ khác.