Cục diện hạ tầng AI toàn cầu đang bước vào một giai đoạn mới, nơi các tập đoàn công nghệ cạnh tranh bằng mô hình, dữ liệu và năng lực phần cứng.

Hai động thái gần đây cho thấy rõ sự dịch chuyển này. Amazon mở rộng khoản đầu tư lên tới 25 tỉ USD vào Anthropic. Cùng lúc, Alphabet đàm phán với Marvell Technology để phát triển vi mạch tùy chỉnh.

Thông tin Alphabet làm việc với Marvell Technology ngay lập tức tác động đến thị trường, khiến cổ phiếu Marvell tăng mạnh trong phiên giao dịch trước giờ. Tuy nhiên, phản ứng này chỉ là phần nổi. Điều quan trọng hơn nằm ở bản chất của thỏa thuận. Hai bên đang thảo luận phát triển một bộ xử lý bộ nhớ hoạt động cùng hệ thống Tensor Processing Unit hiện tại, đồng thời xây dựng một thế hệ TPU mới được tối ưu cho các mô hình AI.

Nếu đạt được thỏa thuận, đây sẽ là bước đi quan trọng giúp Google giảm sự phụ thuộc vào Broadcom, đối tác lâu năm trong lĩnh vực thiết kế chip. Trong bối cảnh nhu cầu phần cứng AI tăng vọt, việc đa dạng hóa nguồn cung trở thành yêu cầu cấp thiết. Với Marvell, cơ hội này mở ra khả năng mở rộng tệp khách hàng, vượt ra ngoài các dự án hiện tại với Amazon và Microsoft.

Trong khi đó, Amazon theo đuổi một hướng đi khác nhưng cùng mục tiêu kiểm soát hạ tầng. Tập đoàn này đã cam kết rót thêm tối đa 25 tỉ USD vào Anthropic, bổ sung vào khoản đầu tư trước đó. Gói tài trợ được thiết kế theo từng giai đoạn, bắt đầu với 5 tỉ USD dựa trên mức định giá 380 tỉ USD. Phần còn lại gắn với các cột mốc thương mại cụ thể.

Đổi lại, Anthropic sẽ trở thành một trong những khách hàng lớn nhất của Amazon Web Services, với cam kết chi hơn 100 tỉ USD trong vòng một thập kỷ. Quan trọng hơn, startup này sẽ sử dụng hệ sinh thái chip nội bộ của Amazon, bao gồm các dòng Trainium, để huấn luyện và triển khai mô hình Claude. Việc đảm bảo công suất lên tới 5 gigawatt cho thấy quy mô hạ tầng mà các công ty AI đang hướng tới đã tiến gần hơn với các ngành công nghiệp năng lượng.

So với Google, Amazon tập trung vào việc đảm bảo đầu ra cho hạ tầng. Khi một khách hàng chiến lược như Anthropic gắn bó dài hạn với Amazon Web Services, nhu cầu sử dụng trở nên ổn định hơn. Nhờ đó, rủi ro đầu tư vào phần cứng giảm đáng kể.

Hai chiến lược tưởng chừng khác biệt này thực chất phản ánh cùng một logic. Trong kỷ nguyên AI, lợi thế cạnh tranh không chỉ đến từ thuật toán mà còn nằm ở khả năng kiểm soát toàn bộ chuỗi giá trị, từ chip, hạ tầng đám mây đến ứng dụng. Các hyperscaler đang chi hàng trăm tỉ USD mỗi năm để xây dựng hệ sinh thái phần cứng riêng, với mục tiêu tối ưu chi phí và cải thiện hiệu suất cho các mô hình ngày càng lớn.

Áp lực lớn nhất trong cuộc đua này đến từ Nvidia, nhà cung cấp GPU đang thống trị thị trường. Giá thành cao và nguồn cung hạn chế của các dòng chip AI buộc các công ty công nghệ phải tìm kiếm giải pháp thay thế. Google phát triển TPU, Amazon đẩy mạnh Trainium và Meta tiếp tục hợp tác với Broadcom. Những động thái này đều cho thấy nỗ lực giảm sự phụ thuộc vào một nhà cung cấp duy nhất.

Tuy nhiên, tự chủ phần cứng không phải là mục tiêu dễ đạt được. Việc thiết kế chip AI đòi hỏi thời gian dài, chi phí lớn và năng lực kỹ thuật vượt trội. Ngay cả khi thành công, các công ty vẫn phải giải bài toán sản xuất và tối ưu phần mềm đi kèm. Vì vậy, các thỏa thuận hiện tại thường mang tính hợp tác sâu, thay vì thay thế hoàn toàn các đối tác hiện hữu.

Sự thay đổi này cũng định hình lại cách nhìn về các startup AI. Những cái tên như Anthropic không chỉ là phòng thí nghiệm phát triển mô hình mà đã trở thành mắt xích trong chiến lược hạ tầng của các tập đoàn lớn. Giá trị của họ nằm ở khả năng tạo ra nhu cầu tính toán đủ lớn để biện minh cho các khoản đầu tư hàng chục tỉ USD.