Nvidia đang "ăn đứt" phần lớn dòng tiền đổ vào cơn sốt AI đang hot rần rần hiện nay!
Bây giờ các trung tâm dữ liệu AI xịn nhất hành tinh không còn được đo bằng mét vuông hay số lượng máy chủ nữa đâu nha. Mà người ta đo bằng... gigawatt (GW) luôn - nghe xịn sò chưa! Phố Wall giờ tính toán từng gigawatt và đặt cược xem công ty nào sẽ "gặt hái" được nhiều nhất từ làn sóng đầu tư khủng này.
Theo các chuyên gia của TD Cowen, một gigawatt mạnh ngang một lò phản ứng hạt nhân luôn á! Và đây đang là chuẩn mới cho các trung tâm dữ liệu AI thế hệ next-gen như Colossus 2 của xAI ở Memphis, Prometheus của Meta ở Ohio, Hyperion ở Louisiana, Stargate của OpenAI và Mount Rainier của Amazon tại Indiana. Các "đại công trình" này ngốn điện khủng khiếp, kết hợp với nguồn vốn và chip silicon để tạo ra "trí tuệ" - một quy trình cực kỳ tốn kém!
Bernstein Research vừa "thả bom" một con số: xây một trung tâm dữ liệu AI công suất 1GW tốn tận... 35 tỷ USD! Nghe điên rồ nhưng đây chính là nền kinh tế mới của kỷ nguyên AI đấy. Mỗi gigawatt không chỉ là thước đo năng lượng mà còn đại diện cho cả một hệ sinh thái công nghiệp đang hình thành, từ chip bán dẫn, thiết bị mạng, hệ thống điện đến xây dựng và sản xuất năng lượng.
Trong đống tiền 35 tỷ USD đó, GPU chiếm "sư tử" với 39% - đây chính là "trái tim" của các trung tâm dữ liệu AI, chủ yếu từ dòng GB200 và chip thế hệ mới Rubin của Nvidia. Với biên lợi nhuận gộp lên tới 70% (cực khủng!), Bernstein ước tính Nvidia bỏ túi gần 30% tổng chi tiêu cho trung tâm dữ liệu AI dưới dạng lợi nhuận. Giờ thì bạn hiểu tại sao vốn hóa công ty này gần 5 nghìn tỷ USD rồi chứ?
Theo TD Cowen, mỗi gigawatt tương đương hơn 1 triệu lõi GPU - tức "bộ não" của các con chip AI. TSMC - đối tác sản xuất của Nvidia - cũng hốt về khoảng 1,3 tỷ USD cho mỗi gigawatt nhờ gia công các linh kiện này. Dù các đối thủ như AMD và Intel đang "chạy hết công suất" để đuổi kịp, và các big tech như Google, Amazon hay Microsoft đổ tiền vào chip tăng tốc AI ASIC để giảm chi phí, nhưng theo các chuyên gia thì GPU vẫn là "trùm cuối" của nền kinh tế AI!
Sau GPU, hạng mục tốn tiền thứ hai là mạng lưới kết nối, chiếm khoảng 13% chi phí. Đây là "huyết mạch" kết nối hàng triệu GPU với nhau, thông qua switch siêu tốc và liên kết quang học. Các công ty hưởng lợi gồm Arista Networks, Broadcom, Marvell (thiết bị mạng và chip), Amphenol, Luxshare (cáp và đầu nối), cùng InnoLight, Eoptolink, Coherent (bộ thu phát quang).
Hạ tầng năng lượng và làm mát cũng "ăn" một khoản lớn nè! Theo Bernstein, phân phối điện chiếm khoảng 10% chi phí, trong khi làm mát chiếm 4%, chia đều giữa hệ thống làm mát bằng không khí và chất lỏng. Các nhà cung cấp chính gồm Eaton, Schneider Electric, ABB và Vertiv - trong đó Vertiv đang "cầm" cơ hội lớn ở mảng làm mát.
Khoảng 10% chi phí còn lại thuộc về đất đai và tòa nhà. Nhưng điều ngạc nhiên là chi phí vận hành sau đó lại... khá thấp! Theo Bernstein, vận hành một trung tâm dữ liệu AI công suất 1GW tốn khoảng 1,3 tỷ USD tiền điện mỗi năm, và chỉ cần 8-10 nhân viên vận hành thôi, với mức lương trung bình 30.000–80.000 USD/năm.
Tuy nhiên, "điểm nghẽn" lớn nhất hiện nay là... nguồn cung điện!
Các công ty như Siemens Energy, GE Vernova và Mitsubishi Heavy đang "nhận đơn tới tấp" cho tuabin và hạ tầng lưới điện, khi các "ông lớn" công nghệ cạnh tranh "máu lửa" để đảm bảo nguồn điện ổn định phục vụ mở rộng AI ở quy mô công nghiệp.
Nguồn: genk.vn
Bây giờ các trung tâm dữ liệu AI xịn nhất hành tinh không còn được đo bằng mét vuông hay số lượng máy chủ nữa đâu nha. Mà người ta đo bằng... gigawatt (GW) luôn - nghe xịn sò chưa! Phố Wall giờ tính toán từng gigawatt và đặt cược xem công ty nào sẽ "gặt hái" được nhiều nhất từ làn sóng đầu tư khủng này.
Theo các chuyên gia của TD Cowen, một gigawatt mạnh ngang một lò phản ứng hạt nhân luôn á! Và đây đang là chuẩn mới cho các trung tâm dữ liệu AI thế hệ next-gen như Colossus 2 của xAI ở Memphis, Prometheus của Meta ở Ohio, Hyperion ở Louisiana, Stargate của OpenAI và Mount Rainier của Amazon tại Indiana. Các "đại công trình" này ngốn điện khủng khiếp, kết hợp với nguồn vốn và chip silicon để tạo ra "trí tuệ" - một quy trình cực kỳ tốn kém!
Bernstein Research vừa "thả bom" một con số: xây một trung tâm dữ liệu AI công suất 1GW tốn tận... 35 tỷ USD! Nghe điên rồ nhưng đây chính là nền kinh tế mới của kỷ nguyên AI đấy. Mỗi gigawatt không chỉ là thước đo năng lượng mà còn đại diện cho cả một hệ sinh thái công nghiệp đang hình thành, từ chip bán dẫn, thiết bị mạng, hệ thống điện đến xây dựng và sản xuất năng lượng.
Trong đống tiền 35 tỷ USD đó, GPU chiếm "sư tử" với 39% - đây chính là "trái tim" của các trung tâm dữ liệu AI, chủ yếu từ dòng GB200 và chip thế hệ mới Rubin của Nvidia. Với biên lợi nhuận gộp lên tới 70% (cực khủng!), Bernstein ước tính Nvidia bỏ túi gần 30% tổng chi tiêu cho trung tâm dữ liệu AI dưới dạng lợi nhuận. Giờ thì bạn hiểu tại sao vốn hóa công ty này gần 5 nghìn tỷ USD rồi chứ?
Theo TD Cowen, mỗi gigawatt tương đương hơn 1 triệu lõi GPU - tức "bộ não" của các con chip AI. TSMC - đối tác sản xuất của Nvidia - cũng hốt về khoảng 1,3 tỷ USD cho mỗi gigawatt nhờ gia công các linh kiện này. Dù các đối thủ như AMD và Intel đang "chạy hết công suất" để đuổi kịp, và các big tech như Google, Amazon hay Microsoft đổ tiền vào chip tăng tốc AI ASIC để giảm chi phí, nhưng theo các chuyên gia thì GPU vẫn là "trùm cuối" của nền kinh tế AI!
Sau GPU, hạng mục tốn tiền thứ hai là mạng lưới kết nối, chiếm khoảng 13% chi phí. Đây là "huyết mạch" kết nối hàng triệu GPU với nhau, thông qua switch siêu tốc và liên kết quang học. Các công ty hưởng lợi gồm Arista Networks, Broadcom, Marvell (thiết bị mạng và chip), Amphenol, Luxshare (cáp và đầu nối), cùng InnoLight, Eoptolink, Coherent (bộ thu phát quang).
Hạ tầng năng lượng và làm mát cũng "ăn" một khoản lớn nè! Theo Bernstein, phân phối điện chiếm khoảng 10% chi phí, trong khi làm mát chiếm 4%, chia đều giữa hệ thống làm mát bằng không khí và chất lỏng. Các nhà cung cấp chính gồm Eaton, Schneider Electric, ABB và Vertiv - trong đó Vertiv đang "cầm" cơ hội lớn ở mảng làm mát.
Khoảng 10% chi phí còn lại thuộc về đất đai và tòa nhà. Nhưng điều ngạc nhiên là chi phí vận hành sau đó lại... khá thấp! Theo Bernstein, vận hành một trung tâm dữ liệu AI công suất 1GW tốn khoảng 1,3 tỷ USD tiền điện mỗi năm, và chỉ cần 8-10 nhân viên vận hành thôi, với mức lương trung bình 30.000–80.000 USD/năm.
Tuy nhiên, "điểm nghẽn" lớn nhất hiện nay là... nguồn cung điện!
Các công ty như Siemens Energy, GE Vernova và Mitsubishi Heavy đang "nhận đơn tới tấp" cho tuabin và hạ tầng lưới điện, khi các "ông lớn" công nghệ cạnh tranh "máu lửa" để đảm bảo nguồn điện ổn định phục vụ mở rộng AI ở quy mô công nghiệp.Nguồn: genk.vn