Hãy cùng quay lại điểm khởi đầu của đợt sụt giảm lớn lần này để xem, xem thực sự đã xảy ra chuyện gì? Đó là bong bóng vỡ hay hoảng loạn quá mức? Là điều chỉnh hay kết thúc?

Ngày 1 tháng 7, một tin tức nổi bật cho biết Meta có thể bán sức mạnh tính toán AI dư thừa của mình, tạo thành mô hình kinh doanh tương tự NeoCloud. Thị trường hiểu điều này như tín hiệu thực sự đầu tiên của "cung cấp sức mạnh tính toán dư thừa". Kết hợp với những lo ngại trước đó về việc bộ nhớ chiếm quá nhiều CapEX, sự sụt giảm mang tính hệ thống bắt đầu.
1️⃣META thất bại trong cuộc đua AI
Đây hẳn đã là sự thật công khai. Ngoài sự tụt hậu về mô hình, các khoản đầu tư lớn vào AI cũng tiêu thụ thêm dòng tiền của Meta. Nếu không thay đổi gì, dòng tiền tự do của Meta sẽ tiếp tục ở mức âm trong vài năm tới.
Hiện tại, sức mạnh tính toán H100/H200 trong cơ sở hạ tầng nội bộ hiện tại của Meta có tỷ lệ sử dụng khoảng 65%, 35% năng lực nhàn rỗi còn lại cung cấp một cách để Meta - đang thiếu tiền - kiếm tiền từ nó.
Đây không phải là một khoản tiền nhỏ.
2️⃣Phân cấp sức mạnh tính toán
Meta cho thuê chủ yếu là các cụm GPU thế hệ H100/H200, thế hệ mới nhất "sức mạnh tính toán huấn luyện cao cấp GB300" vẫn chủ yếu dùng cho mục đích tự thân.
Meta hiện đang lên kế hoạch hai mô hình để cho thuê sức mạnh tính toán:
1) Cho thuê compute thô, cho phép khách hàng huấn luyện / suy luận trên Meta DC (tương tự CoreWeave);
2) Mở quyền truy cập vào các mô hình AI được lưu trữ trên cơ sở hạ tầng của Meta.
Nhu cầu về card suy luận vs card huấn luyện sẽ phân hóa, card cũ dùng cho suy luận, card mới thống trị huấn luyện là chủ đạo.
Sức mạnh tính toán huấn luyện cao cấp vẫn khan hiếm. Thời gian giao hàng cho sức mạnh tính toán huấn luyện cao cấp vẫn từ 6–9 tháng trở lên.
3️⃣Nhu cầu AI có chậm lại không?
SemiAnalysis đưa ra một loạt con số cụ thể: chỉ trong nửa đầu năm 2026, Meta đã ký hợp đồng hơn 5GW dung lượng trung tâm dữ liệu, bao gồm cả thuê đám mây và phòng máy lưu trữ, điều này còn chưa bao gồm toàn bộ tiến độ của các dự án tự xây dựng.
Trước đó không phải đã đề cập có 35% sức mạnh tính toán dư thừa, vậy tại sao vẫn liên tục mua sức mạnh tính toán mới?
Nghiên cứu và phát triển mô hình lớn của Meta Superintelligence Lab (MSL) được liệt kê là hướng ưu tiên hàng đầu trong việc sử dụng sức mạnh tính toán, hỗ trợ các lần huấn luyện lặp lại của dòng Llama thế hệ tiếp theo và các mô hình đa phương thức, nhằm cố gắng theo kịp OpenAI / Anthropic.
Hệ thống đề xuất quảng cáo (RecSys): không gian mở rộng gấp 10 lần.
SemiAnalysis cho rằng, Meta tin rằng có thể mở rộng độ phức tạp của hệ thống đề xuất quảng cáo lên hơn 10 lần, từ đó thúc đẩy tăng trưởng doanh thu. Điều này đòi hỏi phải đầu tư đồng thời vào sức mạnh tính toán suy luận và huấn luyện. Các mô hình RecSys lớn hơn và đắt hơn đang thúc đẩy các nhà quảng cáo trả giá cao hơn trong khi vẫn duy trì tỷ suất hoàn vốn quảng cáo mạnh mẽ.
Trên đây, vẫn giữ vị thế trong đau đớn nhưng vẫn lạc quan.