Máy chủ AI đang nổi lên thành chủ đề đầu tư cốt lõi của dòng vốn tổ chức toàn cầu

Việc Dell và HPE liên tục công bố kết quả kinh doanh vượt kỳ vọng không phải là những sự kiện đơn lẻ—mà đang phản ánh một xu hướng cấu trúc đang hình thành nhanh chóng: logic nền tảng của đầu tư AI doanh nghiệp đang chuyển dịch căn bản, từ việc chỉ mua GPU sang xây dựng các "nhà máy AI". Song song đó, nhu cầu từ các nhà cung cấp dịch vụ đám mây (CSP) và các đám mây chủ quyền vẫn duy trì ở mức rất cao, thúc đẩy một chu kỳ mở rộng hạ tầng AI mới trên phạm vi toàn cầu.

Thị trường máy chủ AI: Câu chuyện tăng trưởng định lượng

Để đánh giá vị thế hiện tại của máy chủ AI trong ngành, cần xác lập một số mốc định lượng then chốt.

Dự báo đến năm 2025, quy mô thị trường máy chủ toàn cầu sẽ đạt tổng giá trị 382 tỷ USD; đến năm 2026, con số này dự kiến tăng lên 466 tỷ USD. Động lực chính thúc đẩy tăng trưởng là làn sóng đầu tư liên quan đến AI ngày càng gia tăng từ phía các nhà cung cấp dịch vụ. Theo Gartner, chi tiêu cho AI sẽ chiếm 76% tổng chi phí máy chủ toàn cầu vào năm 2026.

Riêng với máy chủ tối ưu hóa cho AI, dữ liệu của Gartner cho thấy chi tiêu toàn cầu cho dòng máy chủ này sẽ đạt khoảng 280 tỷ USD vào năm 2025, tăng lên 353 tỷ USD vào năm 2026—tăng trưởng 26,2% so với cùng kỳ. Trong 5 năm tới, tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) dự kiến duy trì ở mức 28,2%.

Về sản lượng giao hàng, dự báo của TrendForce tháng 2 năm 2026 cho biết số lượng máy chủ toàn cầu xuất xưởng (bao gồm cả máy chủ AI) sẽ tăng 12,8% so với cùng kỳ năm trước vào năm 2026. Sigmaintell Consulting còn đưa ra dự báo tích cực hơn—cho rằng số máy chủ AI xuất xưởng toàn cầu sẽ đạt khoảng 3,7 triệu đơn vị trong năm 2026, tăng 51,3% so với năm trước, và tốc độ tăng trưởng hai con số sẽ tiếp diễn trong các năm 2027, 2028. Mặc dù số liệu có sự chênh lệch do phương pháp thống kê khác nhau, nhưng giới phân tích đều đồng thuận về tốc độ tăng trưởng nhanh của thị trường này.

Tăng trưởng cấu trúc về giá trị sản xuất. Đáng chú ý là tốc độ tăng giá trị sản xuất của máy chủ AI vượt xa tốc độ tăng sản lượng. Phân tích của TrendForce chỉ ra, trong năm 2025, giá trị sản xuất máy chủ AI sẽ được hưởng lợi từ các giải pháp Blackwell mới và các sản phẩm tích hợp giá trị cao như dòng GB200/GB300, với mức tăng trưởng hàng năm dự kiến gần 48%. Sang năm 2026, khi các nhà cung cấp GPU tung ra giải pháp toàn tủ rack và các CSP đẩy mạnh đầu tư hạ tầng AI dựa trên ASIC, giá trị sản xuất máy chủ AI có thể tăng hơn 30% so với năm 2025, chiếm tới 74% doanh thu toàn thị trường máy chủ. Điều này đồng nghĩa giá trị trung bình mỗi đơn vị tiếp tục tăng—các giải pháp toàn tủ rack và tích hợp đang tái định hình cấu trúc giá máy chủ AI.

Dell và HPE: Tín hiệu ngành qua các con số

Dell Technologies

Mảng máy chủ AI của Dell đã thể hiện đà tăng trưởng rõ rệt trong nhiều quý liên tiếp.

Trong năm tài chính 2025 (kết thúc tháng 1 năm 2025), doanh thu máy chủ AI hàng quý của Dell đạt 9 tỷ USD trong quý IV. Bước sang năm tài chính 2026, công ty liên tục nâng dự báo: tháng 8 năm 2025, Dell tăng dự báo doanh thu máy chủ AI năm 2026 từ 15 tỷ lên 20 tỷ USD; đến tháng 11 năm 2025, trước nhu cầu vượt xa nguồn cung, hãng tiếp tục nâng dự báo lên 25 tỷ USD. Điều này cho thấy doanh thu máy chủ AI năm tài chính 2026 dự kiến tăng trưởng trên 150% so với cùng kỳ.

Tính đến tháng 11 năm 2025, lượng đơn hàng máy chủ AI chưa giao của Dell đã đạt 18,4 tỷ USD, riêng quý III ghi nhận 12,3 tỷ USD đơn hàng mới. Trong báo cáo tài chính mới nhất tháng 5 năm 2026, lượng đơn hàng máy chủ AI chưa giao của Dell lập kỷ lục 51,3 tỷ USD—tốc độ giao hàng hiện tại không theo kịp nhu cầu thực tế. Dell cũng nâng dự báo doanh thu cả năm lên mức 111,2–112,2 tỷ USD, lợi nhuận trên mỗi cổ phiếu (không theo GAAP) tăng lên 9,92 USD.

Về cơ cấu khách hàng, máy chủ AI của Dell phục vụ ba nhóm chính: các CSP lớn, nhà cung cấp đám mây tầng hai và khách hàng doanh nghiệp. Công ty tiết lộ đã ký kết hợp đồng với hơn 2.000 khách hàng doanh nghiệp trong 6 quý gần nhất, đồng thời ghi dấu ấn mạnh mẽ ở thị trường AI chủ quyền—bao gồm các khách hàng như xAI của Elon Musk, G42 của Abu Dhabi và Bộ Năng lượng Hoa Kỳ.

Hewlett Packard Enterprise

HPE cũng ghi nhận kết quả kinh doanh nổi bật nhờ chu kỳ đầu tư hạ tầng AI.

Theo báo cáo của Futurum Research, HPE đã ký mới 6,8 tỷ USD đơn hàng hệ thống AI trong năm tài chính 2025, trong đó hơn 60% đến từ khách hàng chủ quyền và doanh nghiệp. Trong quý IV (kết thúc tháng 10 năm 2025), doanh thu hệ thống AI của HPE đạt kỷ lục 1,6 tỷ USD, tăng 21% so với quý trước. Đến cuối năm tài chính 2025, lượng đơn hàng hệ thống AI chưa giao của HPE là 3,7 tỷ USD, tăng so với mức 3,2 tỷ USD cuối quý trước, tuy nhiên các hợp đồng AI lớn dự kiến sẽ đóng góp chủ yếu vào doanh thu nửa cuối năm tài chính 2026.

Về kết quả tài chính, doanh thu quý IV năm tài chính 2025 của HPE đạt 9,7 tỷ USD, tăng 14% so với cùng kỳ. Cả năm tài chính, mảng máy chủ đạt kết quả khả quan với doanh thu dự kiến khoảng 34,5 tỷ USD, tăng gần 14,2% so với năm trước. Trong quý III năm 2025, doanh thu máy chủ lập kỷ lục 4,9 tỷ USD, doanh thu hệ thống AI là 1,6 tỷ USD, đơn hàng AI gần như tăng gấp đôi so với quý trước, còn đơn hàng AI chủ quyền tăng khoảng 250%.

Dữ liệu từ cả hai công ty đều cho thấy một điểm chung: nhu cầu máy chủ AI không phải là đợt tăng ngắn hạn, mà là bước nhảy vọt mang tính cấu trúc, được thúc đẩy bởi các dự án AI chủ quyền, chi tiêu vốn lớn từ các CSP và quá trình chuyển đổi số doanh nghiệp.

Nhà máy AI: Mô hình ngành mới vượt lên trên "GPU"

Nếu như sự tăng trưởng của máy chủ AI phản ánh sự mở rộng về lượng, thì sự xuất hiện của mô hình "nhà máy AI" lại đánh dấu sự chuyển dịch về chất trong cấu trúc cung ứng và mô hình kinh doanh.

Định vị cốt lõi của nhà máy AI

Khái niệm nhà máy AI lần đầu được CEO NVIDIA Jensen Huang giới thiệu năm 2022 và được làm rõ hơn trong bài phát biểu tại GTC 2024: "Mục tiêu của nhà máy AI là tạo ra doanh thu, tạo ra trí tuệ." Đơn vị sản phẩm cốt lõi là token (token suy luận), thay vì số lượng tác vụ như ở trung tâm dữ liệu truyền thống. Theo đó, trung tâm dữ liệu chuyển từ vai trò "trung tâm chi phí" sang "nhà máy sản xuất trí tuệ số".

Omdia định nghĩa nhà máy AI là "một loại hạ tầng công nghiệp nặng mới nhằm sản xuất trí tuệ", cấu trúc gồm bốn lớp: hạ tầng năng lượng và vật lý, phần cứng và kết nối mạng, điều phối ảo hóa và lập lịch, cùng mô hình dịch vụ AI với hệ sinh thái ứng dụng AI.

Khác biệt căn bản với trung tâm dữ liệu truyền thống

Khác biệt 1: Thay đổi mô hình thiết kế.

Trung tâm dữ liệu truyền thống thiết kế xoay quanh tải CPU, công suất mỗi tủ rack thường từ 5 đến 15 kilowatt. Trong khi đó, một tủ NVIDIA GB200 NVL72 có thể tiêu thụ tới 140 kilowatt—gấp mười lần so với tủ rack thông thường. Sự chênh lệch lớn này đòi hỏi phải thiết kế lại toàn bộ từ xây dựng cơ sở hạ tầng, phân phối điện đến mạng nội bộ.

Khác biệt 2: Bùng nổ nhu cầu điện năng.

Nhu cầu điện cho trung tâm dữ liệu tại Mỹ dự kiến tăng từ 31 GW năm 2025 lên 41 GW năm 2026, và sẽ tăng gấp đôi lên 66 GW vào năm 2027. Động lực chính là làn sóng xây dựng hạ tầng AI tăng tốc. Theo Goldman Sachs Research, tỷ trọng tiêu thụ điện cực đại mùa hè của trung tâm dữ liệu sẽ tăng từ 4,1% năm 2025 lên 8,5% năm 2027, biến nguồn điện từ yếu tố lựa chọn thành rào cản cốt lõi trong xây dựng trung tâm dữ liệu AI.

Trên phạm vi toàn cầu, nghiên cứu của RAND ước tính nhu cầu điện cho trung tâm dữ liệu AI có thể đạt 68 GW vào năm 2027, so với tổng công suất trung tâm dữ liệu toàn cầu chỉ 88 GW năm 2022. Nói cách khác, chỉ trong 5 năm, nhu cầu điện tăng thêm của AI gần bằng toàn bộ công suất hiện hữu. Goldman Sachs dự báo nhu cầu điện trung tâm dữ liệu toàn cầu sẽ đạt 84 GW năm 2027, trong đó AI chiếm 27%. Dù số liệu có khác biệt do phương pháp tính, tất cả các tổ chức nghiên cứu đều đồng thuận: nhu cầu điện trung tâm dữ liệu AI sẽ tăng vọt.

Khác biệt 3: Làm mát bằng chất lỏng từ "tùy chọn" thành "bắt buộc".

Khi mật độ công suất tủ rack tăng từ mức truyền thống 5–15 kW lên trên 100 kW, làm mát bằng không khí không còn đáp ứng được yêu cầu nhiệt. Làm mát bằng chất lỏng đang trở thành tiêu chuẩn cơ bản trong xây dựng nhà máy AI. Điều này lý giải vì sao các nhà cung cấp giải pháp làm mát như Vertiv ngày càng đóng vai trò chủ đạo trong chuỗi cung ứng máy chủ AI—dưới mô hình nhà máy AI, hệ thống làm mát đã chuyển từ "hạ tầng phụ trợ" thành "hạ tầng cốt lõi".

Chuỗi giá trị máy chủ AI: Từ chip đến hạ tầng

Trong mô hình nhà máy AI, các bên hưởng lợi từ chuỗi giá trị máy chủ AI không chỉ dừng lại ở các OEM máy chủ. Dưới đây là phân tích các mắt xích chủ chốt trong chuỗi giá trị.

Lớp chip tính toán

NVIDIA giữ vị thế thống trị. Trong năm tài chính 2026 (kết thúc tháng 1 năm 2026), doanh thu trung tâm dữ liệu của NVIDIA đạt 215,9 tỷ USD, tổng doanh thu cả năm cũng là 215,9 tỷ USD—tăng 65% so với năm trước. Riêng quý IV, doanh thu trung tâm dữ liệu đạt 62,3 tỷ USD, tăng 22% so với quý trước và 75% so với cùng kỳ. Nền tảng Blackwell mới sẽ trở thành giải pháp GPU cao cấp chủ đạo giai đoạn 2025–2026, với B300 và GB300 dự kiến tiếp tục thúc đẩy lượng giao hàng dòng HGX và GB Rack dựa trên Blackwell.

Cùng lúc, các CSP lớn đang tăng tốc tự phát triển ASIC. TrendForce ước tính NVIDIA sẽ chiếm khoảng 70% thị phần chip AI năm 2025, nhưng đến 2026, các CSP Bắc Mỹ và nhà sản xuất chip AI Trung Quốc sẽ đẩy mạnh ứng dụng ASIC, tốc độ tăng trưởng giao hàng ASIC sẽ vượt GPU. Dòng TPU của Google và Trainium của AWS đã trở thành lựa chọn thay thế quan trọng cho AI suy luận.

Lớp OEM máy chủ

Ngoài Dell và HPE, Super Micro Computer thu hơn 80% doanh thu từ nền tảng AI GPU. Các nhà sản xuất theo hợp đồng như Foxconn Industrial Internet, Lenovo Group và Quanta cũng đang mở rộng mạnh mẽ năng lực máy chủ AI. Đáng chú ý, lượng máy chủ AI toàn tủ rack xuất xưởng đang tăng nhanh—ước tính năm 2025 đạt 19.000 đơn vị, tăng nhanh lên 80.000 đơn vị vào năm 2027, quy mô thị trường tăng lên 255 tỷ USD.

Lớp kết nối mạng

Quá trình huấn luyện và suy luận AI đặt ra yêu cầu cực lớn về băng thông kết nối GPU. Arista Networks là nhà cung cấp chủ chốt switch trung tâm dữ liệu AI. Theo 650 Group, thị trường switch trung tâm dữ liệu AI dự kiến tăng trưởng kép 36% trong 5 năm, đạt khoảng 26 tỷ USD vào năm 2029. Khi các cụm AI mở rộng từ vài nghìn lên hàng chục, thậm chí hàng trăm nghìn GPU, hiệu quả kết nối quan trọng hơn sức mạnh tính toán từng nút đơn lẻ.

Lớp làm mát và điện năng

Vertiv dẫn đầu về giải pháp quản lý nhiệt trung tâm dữ liệu AI. Hạ tầng điện của Eaton và đầu nối tốc độ cao của Amphenol cũng đóng vai trò quan trọng trong xây dựng trung tâm dữ liệu AI.

Bối cảnh vĩ mô của chi tiêu vốn AI

Để hiểu chuyển dịch cấu trúc nhu cầu máy chủ AI, cần đặt trong bối cảnh chi tiêu vốn hạ tầng AI toàn cầu.

Từ năm 2024 đến 2025, chi tiêu hạ tầng AI của các ông lớn Amazon, Google, Meta đều tăng trên 50%. Tổng chi tiêu vốn của bốn "ông lớn" tăng từ khoảng 256 tỷ lên 427 tỷ USD, tập trung cho mở rộng trung tâm dữ liệu, mua chip AI và xây dựng mạng lưới tính toán.

Nhìn về năm 2026, tổng chi tiêu vốn dự kiến của bốn nhà cung cấp đám mây siêu quy mô (Microsoft, Google, Amazon, Meta) đã nâng lên khoảng 710 tỷ USD, tăng mạnh so với mức 416 tỷ USD năm 2025. CEO Amazon Andy Jassy phát biểu trong cuộc họp công bố kết quả quý I: "Chúng ta đang ở thời kỳ mà nhu cầu vượt xa nguồn cung. Đơn giản là không đủ năng lực đáp ứng nhu cầu." Chi tiêu vốn của Amazon năm 2026 dự kiến đạt 200 tỷ USD, tăng khoảng 50% so với năm trước.

Việc mở rộng chi tiêu vốn liên tục này chính là động lực hỗ trợ lâu dài cho nhu cầu máy chủ AI ở hạ nguồn.

Định hướng tái định giá cấu trúc trong chuỗi giá trị

Từ góc độ đầu tư, logic giá trị của chuỗi máy chủ AI đang được tái định hình về cấu trúc.

Góc độ 1: Đa dạng hóa cấu trúc nguồn cầu. So với giai đoạn đầu chỉ tập trung mua GPU, hiện nay nhu cầu máy chủ AI đa dạng và bền vững hơn. Các dự án AI chủ quyền—nơi chính phủ xem hạ tầng AI là tài sản chiến lược quốc gia—mang lại dòng doanh thu ổn định, dài hạn, giá trị cao, ít co giãn theo giá. Chi tiêu vốn của CSP tập trung vào nền tảng GPU thế hệ mới, sản phẩm cấp rack. Việc triển khai AI trong doanh nghiệp là động lực tăng trưởng dài hạn lớn nhất.

Góc độ 2: Tiến hóa cấu trúc chuỗi cung ứng. Ở thời kỳ máy chủ truyền thống, tiêu chuẩn hóa cao và ít khác biệt tạo ra môi trường cạnh tranh ổn định. Ở thời kỳ máy chủ AI, độ phức tạp kỹ thuật tăng nhanh đang tái vẽ ranh giới cạnh tranh. Thị phần của Dell tăng mạnh ở nhóm CSP và nhà cung cấp dịch vụ tầng hai nhờ năng lực toàn diện từ thiết kế, tích hợp, triển khai đến vận hành. Mô hình "phần cứng + phần mềm + dịch vụ" đang trở thành con đường chủ đạo để các nhà cung cấp máy chủ AI xây dựng lợi thế cạnh tranh.

Góc độ 3: Dịch chuyển giá trị lên thượng nguồn và các "mắt xích nghẽn cổ chai". Trong kiến trúc nhà máy AI, các phân khúc then chốt như tích hợp hệ thống cấp rack, kết nối mạng tốc độ cao, giải pháp làm mát công suất lớn và hạ tầng điện đang được tái định giá về mặt hệ thống. Đây là các lĩnh vực có rào cản kỹ thuật cao, độ khác biệt lớn, khả năng giữ chân khách hàng mạnh và khó bị thay thế bởi bất kỳ nhà cung cấp chip đơn lẻ nào.

Kết luận: Sự chuyển dịch mô hình từ máy chủ AI sang nhà máy AI

Việc máy chủ AI trở thành chủ đề trọng tâm trong đầu tư hạ tầng AI phản ánh một bước tiến toàn diện trong tư duy ngành. Từ GPU đến máy chủ AI rồi đến nhà máy AI, trọng tâm đã dịch chuyển từ đơn vị tính toán riêng lẻ sang tích hợp hệ thống, kỹ thuật máy chủ và vận hành ở quy mô trung tâm dữ liệu—một bước nhảy từ "điểm" sang "đường" rồi "mặt phẳng".

Phản ứng mạnh mẽ của thị trường trước kết quả kinh doanh của Dell và HPE thực chất là sự điều chỉnh lại định giá muộn màng cho nhận thức mới này. Khi các dự án AI chủ quyền tiếp tục triển khai, nền tảng GPU thế hệ mới được ứng dụng quy mô lớn và các ứng dụng AI doanh nghiệp chuyển từ thử nghiệm sang sản xuất thực tế, máy chủ AI—với vai trò nền tảng vật lý cốt lõi của nhà máy AI—sẽ tiếp tục củng cố nền tảng nhu cầu cấu trúc của mình.