Goldman xác định nguồn điện và điện toán là những điểm nghẽn chính của AI

Bản ghi chú của Goldman hướng các nhà đầu tư đến hạ tầng vật lý của AI, chỉ ra rằng việc đảm bảo nguồn điện cao thế hiện là rào cản lớn hơn so với việc có vốn để mua chip. Điều đó mang lại lợi thế cho các công ty đã có sẵn kết nối lưới điện, và cho thấy sự sẵn có của điện, thay vì nguồn cung chip, có thể quyết định tốc độ xây dựng các trung tâm dữ liệu mới cho đến năm 2027. Về phía phần mềm, việc chi tiêu chuyển dịch sang dữ liệu và an ninh mạng cho thấy khoảng cách ngày càng lớn giữa các nền tảng cơ sở và các nhà cung cấp ứng dụng, những đơn vị có thể đối mặt với áp lực về chiến lược định giá khi các tác nhân AI thay thế người dùng là con người. Việc tập trung vào lợi nhuận từ các nền tảng cốt lõi cũng cho thấy các nhà đầu tư có thể ưa chuộng việc kiếm tiền từ điện toán đã được kiểm chứng hơn là các nguồn doanh thu mới chưa được kiểm chứng.

---

Theo phân tích của Goldman về sự bùng nổ AI, có tiền cho phép mua GPU, nhưng nguồn điện quyết định ai thực sự có thể vận hành chúng.

Tóm tắt:

• Theo Goldman, nhu cầu hạ tầng AI tiếp tục vượt quá năng lực sẵn có, và khoảng cách giữa cung và cầu điện toán đang ngày càng mở rộng, dựa trên các cuộc trao đổi với đội ngũ quản lý tại các công ty công nghệ.
• Sự giảm tốc dự kiến trong việc huấn luyện mô hình đang được bù đắp bởi chi tiêu tăng dành cho an toàn AI và giám sát nhịp độ, điều này duy trì nhu cầu điện toán cao.
• Các nhà vận hành hyperscale lớn đang chốt các thỏa thuận điện cho năm 2028 và sau đó, vì công suất lưới điện cho năm 2026 và 2027 gần như đã được đặt kín.
• Chi tiêu vốn đang tăng do lạm phát giá linh kiện và nhu cầu về thêm chip, trong khi doanh thu trên mỗi đơn vị điện đã tăng khoảng hai phần ba trong năm qua.
• Goldman xác định các nền tảng dữ liệu và bảo mật là một số bên hưởng lợi rõ ràng nhất từ đầu tư AI, đồng thời nêu rằng phần mềm ứng dụng ngày càng được thiết kế cho các tác nhân AI thay vì con người.
• Meta đạt ROI gấp hai đến ba lần trên mỗi megawatt trong các hoạt động chính, trong khi Google áp dụng chiến lược full-stack bao gồm chip tùy chỉnh, dịch vụ đám mây, bảo mật và phân phối.

Goldman Sachs cho biết nhu cầu hạ tầng AI tiếp tục vượt quá công suất, và điểm nghẽn đang chuyển từ chip sang nguồn điện, dựa trên các cuộc trao đổi gần đây với đội ngũ quản lý của các công ty công nghệ.

Ngân hàng đầu tư này cho biết khoảng cách cung-cầu về điện toán đang mở rộng, do nhu cầu hạ tầng mới và chi tiêu doanh nghiệp ổn định. Goldman dự báo hoạt động huấn luyện mô hình sẽ chậm lại, nhưng lưu ý rằng các công ty đang tăng chi tiêu cho an toàn AI và giám sát nhịp độ, những nhiệm vụ đòi hỏi nhiều sức mạnh điện toán hơn, nhờ đó duy trì nhu cầu điện toán cao tổng thể.

Theo Goldman, nguồn điện hiện là điểm nghẽn chính. Ngân hàng lưu ý rằng công suất lưới điện cho năm 2026 và 2027 gần như đã được đặt kín, khiến các nhà khai thác hyperscale hàng đầu ráo riết theo đuổi các hợp đồng điện cho năm 2028 và sau đó. Goldman lập luận rằng chỉ có vốn để mua GPU là không đủ; khả năng tiếp cận hạ tầng điện cao thế hiện quyết định ai có thể mở rộng. Chi tiêu vốn đang tăng do lạm phát giá linh kiện và nhu cầu cần thêm chip. Trong khi đó, doanh thu trên mỗi đơn vị điện đã tăng khoảng hai phần ba so với các mức giá trước đó trong năm qua.

Goldman cũng nhấn mạnh một thay đổi mang tính cấu trúc trong phần mềm doanh nghiệp. Goldman cho rằng các nền tảng dữ liệu và bảo mật là một số bên hưởng lợi rõ ràng nhất từ chi tiêu AI, vì AI đòi hỏi dữ liệu sạch, có cấu trúc và an toàn. Các CIO ngày càng chuyển ngân sách sang các lớp dữ liệu cơ bản và công cụ an ninh mạng, nhằm bảo vệ tính toàn vẹn dữ liệu và hạn chế rủi ro từ "shadow AI" trái phép trong tổ chức.

Phần mềm ứng dụng đang trở nên "headless", nghĩa là ngày càng được tạo ra cho các tác nhân AI thay vì người dùng là con người. Goldman cho biết điều này cho phép các nhà cung cấp tích hợp nhiều khả năng AI tiên tiến hơn vào các nền tảng hiện tại và hiện đang thúc đẩy sự mở rộng của ngành. Tuy nhiên, Goldman cảnh báo rằng sự thay đổi này cuối cùng có thể thay đổi cách các công ty phần mềm định giá và kiếm tiền từ sản phẩm của họ.

Trong số các công ty được Goldman nêu bật, Goldman lưu ý rằng Meta tiếp tục đạt ROI gấp hai đến ba lần trên mỗi megawatt trong hoạt động kinh doanh chính trong khi tìm kiếm các nguồn doanh thu mới tăng thêm. Theo ngân hàng, Google tận dụng lợi thế full-stack kết hợp chip tùy chỉnh, đám mây, bảo mật và mạng lưới phân phối rộng lớn để thúc đẩy việc kiếm tiền từ mảng cốt lõi. Trong bối cảnh này, doanh số bán chip TPU chỉ là một phần của chiến lược danh mục rộng hơn.

Goldman kết luận rằng việc kiếm tiền từ AI mang lại tính lựa chọn đáng kể. Tuy nhiên, theo quan điểm của Goldman, việc kiếm tiền từ các nền tảng cốt lõi vẫn là một trong những cách sử dụng điện toán đáng tin cậy và sinh lời hơn, cho thấy các nền tảng đã được thiết lập hiện đang tạo ra lợi nhuận mạnh từ nguồn điện của họ có thể tiếp tục là những bên thắng đáng tin cậy hơn trong khi công suất vẫn bị giới hạn.