Toàn cảnh đầu tư hạ tầng trí tuệ nhân tạo: GPU, bộ nhớ, mạng - ba đường đua ai sẽ thống lĩnh?

2026年，全球人工智能基础设施正在以前所未有的速度推进。Morgan Stanley dự đoán, đến năm 2028 sẽ có gần 3 nghìn tỷ USD đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI chảy qua nền kinh tế toàn cầu, và hơn 80% chi tiêu vẫn còn ở phía trước. Chỉ riêng trong năm 2026, tổng chi tiêu vốn của các công ty công nghệ hàng đầu thế giới cho cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo đã vượt quá 600 tỷ USD. Omdia dự đoán thêm, đến năm 2030 tổng đầu tư tích lũy vào các trung tâm dữ liệu toàn cầu sẽ đạt gần 1,6 nghìn tỷ USD.

Quy mô chi tiêu vốn trong vòng này là hiếm thấy trong lịch sử công nghệ. Tổng chi tiêu vốn năm 2026 của các công ty công nghệ siêu lớn dự kiến đạt từ 660 tỷ đến gần 700 tỷ USD. Cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo đã chuyển từ đầu tư công nghệ “thêm hoa trên gấm” thành chiến lược quyết định cục diện cạnh tranh của doanh nghiệp. Thị trường AI Factory đã vượt qua điểm bùng phát không thể đảo ngược, đang biến thành một hình thái tổ chức công nghiệp hoàn toàn mới – với các đặc điểm cốt lõi là mật độ vốn cực cao, thuộc tính địa chính trị rõ rệt và rào cản kỹ thuật phức tạp.

Đối với nhà đầu tư, hiểu cấu trúc chuỗi ngành và dòng chảy vốn của cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo (AI) là tiền đề để nắm bắt chu kỳ đầu tư công nghệ này. Bắt đầu từ ba lĩnh vực phần cứng cốt lõi là GPU, bộ nhớ (Memory) và mạng (Networking), kết hợp dữ liệu thị trường mới nhất và logic ngành, phân tích giá trị đầu tư và các mã chính của từng lĩnh vực.

GPU: “Động cơ” của cơ sở hạ tầng tính toán

GPU là đơn vị tính toán cốt lõi nhất trong cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo, cũng là khâu chiếm tỷ trọng cao nhất trong chi tiêu vốn hiện tại. Dữ liệu từ Research and Markets cho thấy, quy mô thị trường cơ sở hạ tầng AI toàn cầu sẽ tăng từ 71,88 tỷ USD năm 2025 lên 90,91 tỷ USD năm 2026, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm đạt 26,5%. Dự kiến đến năm 2030, con số này sẽ tiếp tục tăng lên 226,95 tỷ USD. GPU và hệ thống tăng tốc chiếm ưu thế trong sự tăng trưởng này.

Về mặt thị trường, diễn biến giá cổ phiếu của các công ty dẫn đầu trong lĩnh vực GPU đã xác nhận sự theo đuổi vốn đối với cơ sở hạ tầng tính toán. Vào rạng sáng ngày 30 tháng 6 theo giờ Bắc Kinh, ba chỉ số chính của thị trường chứng khoán Mỹ đồng loạt tăng, chỉ số tổng hợp Nasdaq tăng 2,07%, đóng cửa ở mức 25.820,14 điểm. Nvidia (NVDA) đóng cửa ở mức 194,97 USD, tăng 1,27%, tổng vốn hóa khoảng 4,72 nghìn tỷ USD. AMD (Advanced Micro Devices) đóng cửa ở mức 539,49 USD, tăng 3,43%, tổng vốn hóa khoảng 879,7 tỷ USD. Chỉ số bán dẫn Philadelphia tăng khoảng 3,83% trong ngày, và mức tăng tích lũy trong năm đã đạt 93,55%.

Logic đầu tư của lĩnh vực GPU dựa trên hai yếu tố cấu trúc. Một là nhu cầu tính toán cho việc huấn luyện và suy luận mô hình lớn vẫn đang tiếp tục tăng – từ sự mở rộng số tham số mô hình đến quy mô triển khai suy luận, đường cong tiêu thụ tính toán chưa thấy điểm uốn. Hai là rào cản gia nhập từ phía cung cấp rất cao, bao gồm nhiều lớp bảo vệ như thiết kế kiến trúc, quy trình chế tạo, hệ sinh thái phần mềm (CUDA...), khiến những người chơi đầu trong tương lai có thể nhìn thấy vẫn duy trì khả năng định giá khá mạnh.

Trong số các mã đáng chú ý, Nvidia là công ty dẫn đầu tuyệt đối về sức mạnh tính toán AI, lộ trình sản phẩm và phạm vi khách hàng của họ vẫn là tiêu chuẩn ngành. AMD thì đang liên tục đuổi theo theo hai hướng CPU trung tâm dữ liệu và GPU, mức tăng từ đầu năm đến nay đã đạt 141,3%. Cantor Fitzgerald gần đây đã nâng mục tiêu giá cho AMD lên 700 USD. Ngoài ra, Applied Materials (AMAT) với tư cách là nhà cung cấp cốt lõi thiết bị sản xuất chất bán dẫn, đã tăng 10,82% vào cuối ngày 29 tháng 6, đóng cửa ở mức 694,64 USD, phản ánh kỳ vọng liên tục của thị trường về việc mở rộng công suất chip.

Bộ nhớ (Memory): Công suất “bị khóa” và quyền định giá

Nếu GPU là “bộ não” của tính toán AI, thì bộ nhớ băng thông cao (HBM) là “sợi thần kinh” hỗ trợ bộ não hoạt động với tốc độ cao. Trong quá trình huấn luyện và suy luận AI, băng thông bộ nhớ trực tiếp quyết định liệu đơn vị tính toán có thể được cấp đủ dữ liệu hay không – đây được gọi là nút thắt cổ chai “bức tường bộ nhớ”.

Nhu cầu về bộ nhớ băng thông cao tăng nhanh do các mô hình huấn luyện và suy luận tiếp tục được mở rộng. Thị trường thường quan sát thấy rằng công suất chính đã được các khách hàng lớn đặt trước cho đến năm 2026 hoặc thậm chí 2027, độ co giãn cung ngắn hạn cực kỳ hạn chế. Sự mất cân đối cung cầu này làm cho các nhà cung cấp bộ nhớ có khả năng thương lượng cao hơn về giá cả, khả năng nhìn thấy đơn hàng và lợi nhuận.

Từ dữ liệu thị trường, sự phục hồi của lĩnh vực bộ nhớ cũng đã được xác nhận. Micron Technology (MU) đóng cửa ở mức 1.145,28 USD vào ngày 29 tháng 6, tăng 1,14%. SK Hynix với tư cách là người chơi cốt lõi khác trong thị trường HBM, cùng với Micron và Samsung Electronics tạo thành “bộ ba” cung cấp bộ nhớ băng thông cao toàn cầu. Trọng số của Samsung Electronics trong các danh mục đầu tư liên quan đến cơ sở hạ tầng AI cũng không thể bỏ qua.

Logic đầu tư của lĩnh vực bộ nhớ khác với GPU: nó không phải là cuộc đua về công nghệ đơn thuần, mà là cuộc cạnh tranh về tốc độ mở rộng công suất và độ sâu ràng buộc khách hàng. Do quy trình sản xuất HBM phức tạp và chu kỳ tăng tỷ lệ đạt chuẩn dài, các nhà sản xuất đầu tiên đạt được sản xuất hàng loạt ổn định sẽ có lợi thế đi trước đáng kể. Ngoài ra, với sự bùng nổ của các kịch bản suy luận AI – dự kiến nhu cầu tính toán suy luận sẽ vượt quá nhu cầu huấn luyện – yêu cầu về dung lượng và băng thông bộ nhớ sẽ còn tăng thêm.

Mạng (Networking): “Hệ thần kinh” của AI và nút thắt cổ chai tiếp theo

Trong lĩnh vực mạng, một sự đồng thuận đang hình thành: cụm AI càng lớn, băng thông mạng càng có khả năng trở thành nút thắt cổ chai mới. Báo cáo của Bank of America vào tháng 5 dự đoán rằng đến năm 2030, quy mô thị trường mạng AI sẽ đạt 316 tỷ USD, cao hơn so với dự đoán trước đó là 240 tỷ USD.

Cơ sở logic của nhận định này nằm ở chỗ: các cụm huấn luyện AI đang tiến hóa từ cấp độ nghìn thẻ lên vạn thẻ, thậm chí trăm nghìn thẻ. Ở quy mô này, hiệu quả giao tiếp giữa các GPU quyết định trực tiếp hiệu suất sử dụng hiệu quả của toàn bộ sức mạnh tính toán. Hiệu ứng “GPU zombie” trong ngành – tức các GPU đắt tiền bị nhàn rỗi do chờ đợi I/O – đang trở thành một trong những vấn đề lớn nhất đối với các khách hàng siêu lớn. Các chỉ số đánh giá đang chuyển từ số lần dấu phẩy động đơn thuần (FLOPS) sang độ trễ ký tự đầu tiên (TTFT) và tốc độ truy xuất vector.

Phó chủ tịch cấp cao toàn cầu của Ericsson, Lý Lan Lập, trong Diễn đàn Kinh tế Mùa hè Davos 2026 đã đề xuất rằng, vòng đầu tư đầu tiên vào AI đã đổ vào chip và trung tâm dữ liệu, nhưng những người chiến thắng trong chặng tiếp theo có thể là các nhà khai thác viễn thông đặt cáp quang và trạm gốc. Ông ví mạng như “hệ thần kinh” của “AI vật lý” – mô hình ngôn ngữ lớn là bộ não, robot và UAV là cơ thể, và mạng chịu trách nhiệm để bộ não điều khiển cơ thể.

Về phía thiết bị mạng, Broadcom (AVGO) là cái tên không thể bỏ qua. Với tư cách là nhà cung cấp cốt lõi chip mạng AI (ví dụ ASIC switch), Broadcom hưởng lợi sâu sắc từ nhu cầu nâng cấp băng thông kết nối nội bộ trung tâm dữ liệu. Mặc dù giá cổ phiếu gần đây đã điều chỉnh, các tổ chức như Jefferies vẫn duy trì xếp hạng “Mua mạnh”, với mục tiêu giá trung bình khoảng 513,58 USD. Vào ngày 29 tháng 6, Broadcom đóng cửa ở mức 372,45 USD, tăng 2,04%.

Ngoài ra, Cisco Systems, với tư cách là gã khổng lồ thiết bị mạng truyền thống, cũng đang tích cực chuyển đổi để thích ứng với nhu cầu mới từ các trung tâm dữ liệu AI, tăng 3,45% vào ngày 29 tháng 6, đóng cửa ở mức 117,70 USD. Dell, với tư cách là nhà tích hợp hệ thống máy chủ AI, tăng 3,78%, đóng cửa ở mức 414,61 USD.

So sánh ngang giữa ba lĩnh vực và góc nhìn đầu tư

Từ góc nhìn vị trí trong chuỗi ngành, GPU, bộ nhớ (Memory) và mạng (Networking) có sự khác biệt rõ rệt:

Lĩnh vực GPU nằm ở đỉnh cao nhất của chuỗi giá trị, hưởng biên lợi nhuận gộp và phần bù công nghệ cao nhất, nhưng cũng đối mặt với mức định giá cao nhất và kỳ vọng thị trường. Nvidia hiện có tỷ lệ P/E (TTM) khoảng 29,86 lần, xem xét tốc độ tăng trưởng của nó, mức định giá này không quá cực đoan trong số các gã khổng lồ công nghệ, nhưng bất kỳ sự chậm lại nào trong tốc độ tăng trưởng nhu cầu cũng có thể dẫn đến việc định giá lại.

Lĩnh vực bộ nhớ có đặc điểm chu kỳ rõ rệt hơn. Sự thiếu hụt cung cấp HBM có thể tạm thời che giấu sự biến động chu kỳ của DRAM và NAND truyền thống, nhưng nhà đầu tư vẫn cần chú ý đến sự thay đổi cung cầu sau khi công suất được giải phóng quy mô lớn. Cấu trúc công suất hiện tại được khóa đến 2026-2027 cung cấp khả năng nhìn thấy lợi nhuận trung hạn tương đối rõ ràng cho lĩnh vực này.

Lĩnh vực mạng hiện có mức độ chú ý thị trường thấp hơn so với GPU và bộ nhớ, nhưng điều này có thể chính là khoảng cách kỳ vọng lớn hơn. Dự đoán của Bank of America về quy mô thị trường 316 tỷ USD vào năm 2030 có nghĩa là tốc độ tăng trưởng kép của lĩnh vực mạng trong những năm tới có thể vượt quá kỳ vọng đồng thuận hiện tại của thị trường.

Từ góc nhìn rủi ro, ba lĩnh vực cùng đối mặt với các rủi ro bao gồm: sự chậm lại biên của chi tiêu vốn AI, sự gián đoạn chuỗi cung ứng do địa chính trị, và tác động của sự thay đổi lộ trình công nghệ (ví dụ các mô hình mới như tính toán trong bộ nhớ, kết nối quang) đối với cấu trúc ngành hiện tại. Omdia trong cuộc khảo sát hơn 200 doanh nghiệp đã xác định bốn thách thức cốt lõi: ROI và chu kỳ ra mắt, chủ quyền số, khoảng cách nhân tài AI và độ phức tạp kỹ thuật hệ thống. Những thách thức này sẽ ảnh hưởng ở các mức độ khác nhau đến chu kỳ lợi nhuận đầu tư của từng lĩnh vực.

Làm thế nào để triển khai đầu tư cơ sở hạ tầng AI trên Gate?

Đối với các nhà đầu tư muốn tham gia vào cơ hội đầu tư cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo, nền tảng Gate cung cấp nhiều con đường tham gia.

Gate đã niêm yết hơn 12.500 mã cổ phiếu bao gồm cổ phiếu Mỹ, cổ phiếu Hồng Kông, cổ phiếu Hàn Quốc... Nền tảng hiện hỗ trợ đầy đủ giao dịch cổ phiếu Mỹ, Hồng Kông và Hàn Quốc 7×24 giờ – bao gồm các phiên trước giờ, trong giờ, sau giờ, qua đêm và cả thời gian nghỉ cuối tuần. Điều này có nghĩa là nhà đầu tư không bị giới hạn bởi thời gian mở cửa của các sàn giao dịch truyền thống, có thể linh hoạt hơn để điều chỉnh vị thế theo diễn biến thị trường.

Về các mã cổ phiếu liên quan đến cơ sở hạ tầng AI, Gate bao gồm nhiều doanh nghiệp cốt lõi được đề cập trong bài viết: Nvidia (NVDA), AMD (AMD), Micron Technology (MU), Broadcom (AVGO), Applied Materials (AMAT), Cisco (CSCO), Dell (DELL)... Nhà đầu tư có thể thông qua mô-đun giao dịch cổ phiếu của Gate để hoàn thành việc phân bổ và điều chỉnh danh mục các mã này một cách toàn diện.

Kết luận

Năm 2026, cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo đã tiến hóa từ câu chuyện khái niệm thành cuộc đua chi tiêu vốn thực tế. Hàng trăm tỷ USD mỗi năm từ các công ty công nghệ siêu lớn đang dệt nên một mạng lưới cơ sở hạ tầng tính toán toàn cầu từ GPU, bộ nhớ băng thông cao và mạng tốc độ cao.

Lĩnh vực GPU hưởng lợi từ rào cản kỹ thuật cao nhất và sự phản ánh nhu cầu tính toán trực tiếp nhất, là hướng đi có mức độ chắc chắn cao nhất hiện tại; lĩnh vực bộ nhớ nhờ cấu trúc cung cầu công suất bị khóa, có khả năng nhìn thấy lợi nhuận trung hạn rõ rệt nhất; và lĩnh vực mạng do nhận thức thị trường chưa đầy đủ, có thể chứa đựng cơ hội chênh lệch kỳ vọng lớn nhất.

Nhịp đầu tư và đặc điểm rủi ro-lợi nhuận của ba lĩnh vực khác nhau, nhà đầu tư có thể thực hiện phân bổ khác biệt dựa trên khả năng chịu rủi ro và chu kỳ đầu tư của riêng mình. Giao dịch cổ phiếu 7×24 giờ và phạm vi mã phong phú của Gate cung cấp công cụ thực thi linh hoạt và hiệu quả cho việc phân bổ này.

Chu kỳ xây dựng cơ sở hạ tầng AI vẫn chưa kết thúc. Như Jensen Huang đã nói trong cuộc họp cổ đông năm 2026 của Nvidia, cơ sở hạ tầng AI là dự án xây dựng cơ bản lớn nhất trong lịch sử loài người. Trong làn sóng chi tiêu vốn kéo dài nhiều năm này, hiểu cấu trúc và nhịp điệu của chuỗi ngành có thể mang lại giá trị lợi nhuận dài hạn hơn là chạy theo các xu hướng ngắn hạn.

FAQ

Q1: Đầu tư cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo chủ yếu bao gồm những lĩnh vực phụ nào?

Chủ yếu bao gồm ba lĩnh vực phần cứng cốt lõi: GPU (bộ xử lý đồ họa, chịu trách nhiệm tăng tốc tính toán AI), bộ nhớ băng thông cao (HBM, giải quyết nút thắt “bức tường bộ nhớ”), và mạng trung tâm dữ liệu (giải quyết vấn đề giao tiếp kết nối trong cụm quy mô lớn). Ngoài ra còn có các lĩnh vực phụ trợ như làm mát trung tâm dữ liệu, hệ thống điện, lớp điều phối phần mềm...

Q2: Tại sao mạng (Networking) được coi là làn sóng tiếp theo của đầu tư AI?

Với sự mở rộng của các cụm huấn luyện AI từ nghìn thẻ lên vạn thẻ và trăm nghìn thẻ, hiệu quả giao tiếp giữa các GPU trở thành nút thắt cổ chai chính cho hiệu suất sử dụng hiệu quả sức mạnh tính toán. Bank of America dự đoán đến năm 2030 quy mô thị trường mạng AI sẽ đạt 316 tỷ USD. Mạng được ví như “hệ thần kinh” của “AI vật lý”, là cơ sở hạ tầng để trí thông minh đi từ trung tâm dữ liệu đến thế giới thực.

Q3: Các mã cổ phiếu Mỹ liên quan đến cơ sở hạ tầng AI có thể giao dịch trên Gate không?

Có thể. Gate đã niêm yết hơn 12.500 mã cổ phiếu, bao gồm thị trường Mỹ, Hồng Kông, Hàn Quốc, bao gồm các doanh nghiệp cốt lõi như Nvidia (NVDA), AMD (AMD), Micron Technology (MU), Broadcom (AVGO)... Nền tảng hỗ trợ giao dịch 7×24 giờ, bao gồm các phiên trước giờ, trong giờ, sau giờ, qua đêm và cuối tuần.

Q4: Đầu tư cơ sở hạ tầng AI hiện nay đối mặt với những rủi ro chính nào?

Các rủi ro chính bao gồm: nhu cầu giảm do tốc độ tăng chi tiêu vốn AI chậm lại, sự gián đoạn chuỗi cung ứng chip do địa chính trị, tác động của sự thay đổi lộ trình công nghệ (ví dụ tính toán trong bộ nhớ, kết nối quang) đối với cấu trúc hiện tại, và áp lực điều chỉnh do định giá quá cao ở một số lĩnh vực. Nhà đầu tư cần kết hợp khả năng chịu rủi ro của bản thân để phân bổ.

Q5: Quy mô thị trường cơ sở hạ tầng AI năm 2026 được dự đoán là bao nhiêu?

Dữ liệu từ Research and Markets cho thấy, quy mô thị trường cơ sở hạ tầng AI toàn cầu dự kiến tăng từ 71,88 tỷ USD năm 2025 lên 90,91 tỷ USD năm 2026, với tốc độ tăng 26,5%. Một tổ chức khác dự đoán đến năm 2033 sẽ đạt 465 tỷ USD. Chỉ riêng trong năm 2026, tổng chi tiêu vốn của các công ty công nghệ hàng đầu thế giới cho cơ sở hạ tầng AI đã vượt quá 600 tỷ USD.