Featured

#AnthropicDiscloses$84.5BComputeDealWithSpaceX

Cuộc đua AI đang ngày càng giống một cuộc cạnh tranh về hạ tầng hơn là một cuộc cạnh tranh về phần mềm.

Hồ sơ IPO của Anthropic cho thấy một cách đáng chú ý mức năng lực tính toán mà thế hệ công ty AI tiếp theo tin rằng họ sẽ cần đến. Reuters đưa tin Anthropic đã tiết lộ một thỏa thuận năng lực tính toán tiềm năng trị giá tới 84,5 tỷ USD với xAI, trong khi các cam kết hạ tầng dài hạn rộng hơn của công ty này dự kiến sẽ đạt ít nhất 518 tỷ USD trong thập kỷ tới.

Thoạt đầu, những con số đó thật khó hình dung. Nhưng câu hỏi quan trọng hơn không chỉ là Anthropic đang cam kết bao nhiêu tiền.

Mà là tại sao một công ty đang xây dựng một số mô hình AI tiên tiến nhất thế giới lại cần đến chừng này năng lực tính toán ngay từ đầu.

Câu trả lời ngày càng trở nên rõ ràng.

Đào tạo một mô hình tiên phong chỉ là một phần của phương trình. Khi một mô hình trở nên hữu ích về mặt thương mại, nhu cầu tính toán không biến mất. Mỗi yêu cầu của người dùng đều cần suy luận. Mỗi tác nhân AI hoạt động liên tục đều tiêu thụ tài nguyên. Cửa sổ ngữ cảnh dài hơn cần nhiều bộ nhớ hơn. Các mô hình mạnh hơn đòi hỏi hạ tầng lớn hơn và tinh vi hơn. Khi AI chuyển từ những tương tác chatbot không thường xuyên sang các hệ thống có thể liên tục thực hiện tác vụ, lượng tính toán cần thiết có thể tăng lên đáng kể.

Điều đó làm thay đổi kinh tế học của ngành AI.

Nguồn lực khan hiếm không còn chỉ là khả năng tiếp cận các nhà nghiên cứu tài năng hay những thuật toán tốt. Bản thân năng lực tính toán đáng tin cậy đang trở thành một tài sản chiến lược.

Các cam kết hạ tầng của Anthropic cho thấy các công ty đang cố gắng bảo đảm tài sản đó trước khi nhu cầu trở nên khó đáp ứng hơn nữa.

Thỏa thuận trị giá 84,5 tỷ USD đặc biệt đáng chú ý vì nó thể hiện một cách tiếp cận khác với việc đơn giản là tự xây dựng mọi thứ. Thuê năng lực tính toán có thể giúp một công ty AI tiếp cận hạ tầng GPU quy mô lớn mà không phải tự xây dựng từng trung tâm dữ liệu, bảo đảm từng kết nối điện, mua từng máy chủ và tự quản lý toàn bộ quá trình triển khai vật lý.

Tính linh hoạt đó rất quan trọng.

Nhu cầu AI đang tăng nhanh, nhưng cũng rất khó dự báo trong vài năm tới. Việc thuê cho phép các công ty mở rộng năng lực nhanh hơn và có khả năng tránh sở hữu lượng phần cứng khổng lồ có thể bị sử dụng không hết về sau.

Nhưng chiến lược này cũng có mặt khác.

Các cam kết hạ tầng dài hạn có thể trở thành những nghĩa vụ cố định khổng lồ. Reuters đưa tin khoảng 80% các cam kết hạ tầng được Anthropic tiết lộ có tính ràng buộc bất kể mức độ sử dụng thực tế. Điều đó có nghĩa là công ty về cơ bản đang đặt cược khổng lồ rằng nhu cầu AI, doanh thu và mức độ sử dụng mô hình trong tương lai sẽ biện minh cho các quyết định hạ tầng ngày nay.

Đây là lúc câu chuyện về hạ tầng AI trở nên thú vị hơn nhiều.

Anthropic không phụ thuộc vào một nguồn năng lực tính toán duy nhất. Các cam kết được tiết lộ của công ty liên quan đến nhiều đối tác hạ tầng và công nghệ, bao gồm những thỏa thuận rất lớn gắn với Google, Amazon, Microsoft và Broadcom. Chiến lược này dường như nhằm bảo đảm đủ năng lực từ nhiều nguồn, đồng thời tiếp tục mở rộng hoạt động kinh doanh AI nền tảng.

Nói cách khác, cuộc đua AI đang tạo ra cả một nền kinh tế hạ tầng phía sau các mô hình.

Và điều này đưa chúng ta trực tiếp đến bộ nhớ.

GPU nhận được phần lớn sự chú ý khi mọi người nói về tính toán AI, nhưng GPU không thể hoạt động độc lập. Bộ nhớ băng thông cao, hay HBM, là một thành phần quan trọng của các bộ tăng tốc AI hiện đại vì hoạt động đào tạo và suy luận quy mô lớn đòi hỏi băng thông bộ nhớ cực cao.

Nghiên cứu mới nhất của TrendForce khiến phần này của câu chuyện trở nên quan trọng hơn nữa. Đơn vị này dự kiến nguồn cung HBM sẽ tiếp tục bị hạn chế đến năm 2027 và đã nâng dự báo về giá bán HBM bình quân hỗn hợp vào năm 2027 lên mức tăng 121% so với cùng kỳ năm trước, do nguồn cung thắt chặt, tỷ trọng HBM4 ngày càng tăng và nhu cầu máy chủ AI tiếp tục tăng.

Điều đó có nghĩa là cuộc đua hạ tầng AI không dừng lại ở các trung tâm dữ liệu.

Nhu cầu tính toán AI tăng lên gây áp lực lên GPU, HBM, thiết bị mạng, hạ tầng điện, hệ thống làm mát, hoạt động xây dựng trung tâm dữ liệu và nguồn cung điện.

Đó là lý do tôi cho rằng phần thú vị nhất trong hồ sơ của Anthropic không phải bản thân con số được nêu trong tiêu đề.

Mà là sự xác nhận về một sự chuyển dịch mang tính cấu trúc.

Trong nhiều năm, cuộc thảo luận về AI bị chi phối bởi kiến trúc mô hình, điểm chuẩn và tính năng sản phẩm. Giờ đây, nút thắt ngày càng mang tính vật lý. Bạn có thể có các nhà nghiên cứu xuất sắc và những thuật toán tinh vi, nhưng nếu không có đủ chip, bộ nhớ, điện năng và năng lực trung tâm dữ liệu, các mô hình đó không thể được đào tạo hoặc cung cấp ở quy mô mà thị trường kỳ vọng.

Đồng thời, việc đơn giản là ném thêm phần cứng vào vấn đề không thể là giải pháp lâu dài của ngành.

Nếu chi phí tính toán tiếp tục tăng, các công ty AI cuối cùng sẽ cần cả hiệu quả tốt hơn lẫn năng lực lớn hơn. Các mô hình nhỏ hơn, lượng tử hóa, độ thưa, tối ưu hóa suy luận, kiến trúc cải tiến và các bộ tăng tốc chuyên dụng đều có thể giảm lượng tính toán cần thiết cho một tác vụ nhất định.

Điều đó tạo ra một sự cân bằng thú vị cho giai đoạn tiếp theo của AI.

Năng lực tính toán lớn hơn mở rộng những gì các mô hình có thể làm. Hiệu quả tốt hơn quyết định mức độ kinh tế khi cung cấp những năng lực đó.

Do đó, các cam kết hạ tầng khổng lồ của Anthropic cho chúng ta biết một điều lớn hơn nhiều so với kế hoạch chi tiêu của một công ty AI.

Chúng cho thấy ngành AI đang bước vào giai đoạn mà việc bảo đảm năng lực tính toán có thể quan trọng không kém việc phát triển chính mô hình đó.

Cạnh tranh thực sự có thể không chỉ xoay quanh việc ai xây dựng được AI thông minh nhất.

Mà ngày càng có thể là cuộc cạnh tranh về việc ai có thể bảo đảm đủ năng lực tính toán, bộ nhớ, năng lượng và hạ tầng — đồng thời vẫn khiến bài toán kinh tế trở nên khả thi.

Và đó là một câu chuyện lớn hơn nhiều so với tiêu đề về một hợp đồng trị giá 84,5 tỷ USD.