Các ông lớn AI chuyển sang trung tâm dữ liệu nhỏ hơn, nhanh hơn
TREE NEWS đưa tin: OpenAI và Anthropic đang chuyển một phần nhu cầu tính toán của họ sang các trung tâm dữ liệu 20 đến 30 megawatt (MW), một sự thay đổi đáng kể so với các thỏa thuận cơ sở hạ tầng quy mô hàng trăm megawatt và gigawatt đã định hình việc xây dựng AI trong năm qua. Anthropic đã bắt đầu đàm phán tại Vương quốc Anh và khu vực Bắc Âu cho các dự án quy mô này, trong khi OpenAI đang khám phá các cơ hội tương tự ở Bắc Âu, với các cuộc đàm phán cũng đang diễn ra tại Hoa Kỳ.
Sự thay đổi này diễn ra khi nhu cầu tính toán AI chuyển từ huấn luyện mô hình sang dịch vụ suy luận. Các cơ sở nhỏ hơn có thể được đưa vào hoạt động nhanh hơn và phù hợp hơn với xử lý phân tán các tác vụ suy luận. Structure Research dự báo rằng khối lượng công việc suy luận sẽ vượt qua khối lượng huấn luyện trong tổng công suất trung tâm dữ liệu toàn cầu vào năm 2027, tăng lên 37% vào năm 2030.
Từ siêu dự án đến chiến lược đa địa điểm
Trong năm qua, cả hai công ty đã ký các thỏa thuận cơ sở hạ tầng khổng lồ. Anthropic đã đạt được thỏa thuận điện toán đám mây trị giá khoảng 45 tỷ USD với Nscale để thuê khoảng 460 MW công suất tại một trung tâm dữ liệu ở Tây Virginia. Dự án Stargate của OpenAI đã vượt cam kết ban đầu 10 GW, với kế hoạch phát triển bổ sung 3 GW ở Georgia và 8 GW ở Ohio.
Hiện tại, cả hai công ty đang bổ sung cho các siêu dự án đó bằng các nguồn công suất linh hoạt hơn. OpenAI cho biết họ đang “xây dựng một danh mục tính toán đa dạng để đáp ứng nhu cầu AI toàn cầu đang tăng trưởng”, lưu ý rằng các khối lượng công việc khác nhau yêu cầu cơ sở hạ tầng khác nhau và công ty cân nhắc nhu cầu, hiệu suất, độ tin cậy, tiến độ và chi phí.
Tốc độ trở thành tiền tệ mới trong mua sắm tính toán
Jabez Tan, giám đốc nghiên cứu tại Structure Research, cho biết lợi thế cốt lõi của các dự án nhỏ hơn là tiếp cận nhanh hơn với công suất sẵn có. Đảm bảo một vài megawatt tại một địa điểm đã được cấp điện thường thực tế hơn so với việc chờ đợi một địa điểm duy nhất giải phóng công suất quy mô lớn. Đối với các khối lượng công việc có thể chạy trên nhiều địa điểm, nhiều cơ sở nhỏ hơn có thể tổng hợp thành tổng công suất đáng kể.
Việc xây dựng trung tâm dữ liệu lớn phải đối mặt với thời gian chờ đợi dài. Các dự án lớn ở Hoa Kỳ và các thị trường khác gặp phải sự phản đối của cộng đồng địa phương, trong khi một số khu vực châu Âu đối mặt với hạn chế về đất đai và điện năng. Đối với các công ty AI, việc đảm bảo nguồn lực phân tán trước có thể thu hẹp khoảng cách trước khi các dự án lớn đi vào hoạt động.
Crusoe, công ty đã xây dựng một khuôn viên trung tâm dữ liệu lớn cho OpenAI ở Texas, đang tăng cường đầu tư vào các trung tâm dữ liệu nhỏ hơn. Các cơ sở như vậy xây dựng nhanh hơn và rẻ hơn, giúp giảm thiểu sự chậm trễ từ các dự án lớn. Crusoe đã công bố khoản tài trợ 3,9 tỷ USD với định giá 30,9 tỷ USD.
Nhu cầu suy luận thúc đẩy tính toán phân tán
Cấu trúc thay đổi của khối lượng công việc AI là một động lực chính khác. Huấn luyện mô hình lớn thường yêu cầu số lượng lớn chip hoạt động cùng nhau trong một cụm duy nhất, trong khi các tác vụ suy luận có thể được chia nhỏ trên các cụm nhỏ hơn xử lý các yêu cầu độc lập, khiến chúng phù hợp hơn cho triển khai phân tán.
Dữ liệu của JLL cho thấy khối lượng công việc suy luận chiếm 9% tổng khối lượng công việc trung tâm dữ liệu toàn cầu vào năm 2025, với huấn luyện là 14%. Đến năm 2027, suy luận dự kiến sẽ vượt qua huấn luyện, tăng lên 37% vào năm 2030, trong khi tỷ trọng huấn luyện giảm xuống 13%.
Xu hướng này đã ảnh hưởng đến việc xây dựng trung tâm dữ liệu. Vào tháng 2, Nvidia thông báo sẽ hợp tác với các thành viên trong ngành trung tâm dữ liệu để nghiên cứu các giải pháp trung tâm dữ liệu nhỏ cho suy luận phân tán. Khi nhu cầu suy luận tăng lên, cạnh tranh cơ sở hạ tầng AI đang chuyển từ theo đuổi siêu quy mô thuần túy sang tốc độ thu hút, tính linh hoạt triển khai và khả năng phân tán.
Hàm ý thị trường
- REIT trung tâm dữ liệu và nhà cung cấp cơ sở hạ tầng: Các cơ sở nhỏ hơn, phân tán có thể mang lại lợi ích cho các nhà khai thác khu vực và nhà cung cấp điện toán biên, trong khi các REIT tập trung vào siêu quy mô truyền thống có thể đối mặt với tăng trưởng chậm hơn trong đường ống giao dịch lớn.
- Nhu cầu bán dẫn: Suy luận phân tán ưu tiên sự kết hợp chip đa dạng hơn, có khả năng mang lại lợi ích cho các sản phẩm tối ưu hóa suy luận của Nvidia và các đối thủ tập trung vào AI biên.
- Năng lượng và tiện ích: Các địa điểm nhỏ hơn có thể giảm áp lực lên các vị trí lưới điện đơn lẻ nhưng làm tăng nhu cầu điện phân tán tổng thể, mang lại lợi ích cho các nhà cung cấp năng lượng tái tạo và công ty cơ sở hạ tầng lưới điện.
- Tiền điện tử và tính toán phi tập trung: Sự chuyển hướng sang suy luận phân tán xác nhận luận điểm đằng sau các mạng GPU phi tập trung, có thể thấy sự quan tâm gia tăng khi các công ty AI tìm kiếm tính toán linh hoạt, không phụ thuộc vị trí.
- Bất động sản và xây dựng: Xây dựng nhanh hơn, rẻ hơn có thể có lợi cho các công ty xây dựng trung tâm dữ liệu mô-đun và các địa điểm công nghiệp được tái sử dụng.
Điểm chính cho nhà đầu tư
- Giao dịch cơ sở hạ tầng AI đang mở rộng ra ngoài các siêu dự án siêu quy mô để bao gồm các cơ sở nhỏ hơn, phân tán — nhà đầu tư nên theo dõi các nhà khai thác trung tâm dữ liệu khu vực và các kênh điện toán biên.
- Suy luận đang trở thành khối lượng công việc chiếm ưu thế, điều này thay đổi hồ sơ nhu cầu chip và có lợi cho các công ty định vị cho tính toán phân tán, độ trễ thấp hơn.
- Tốc độ đạt công suất giờ là một lợi thế cạnh tranh, nghĩa là các công ty có thể cung cấp địa điểm được cấp điện nhanh chóng có thể thu được giá cao cấp.
- Các mạng tính toán phi tập trung có thể hưởng lợi khi các công ty AI áp dụng chiến lược cơ sở hạ tầng linh hoạt, đa địa điểm.
