Google đã củng cố vị thế của mình trong cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo thông qua bộ xử lý tensor (TPU) tự phát triển, vốn cung cấp sức mạnh cho chatbot Gemini của công ty và là một phần không thể thiếu trong mảng điện toán đám mây đang tăng trưởng nhanh chóng. Phố Wall dự báo doanh thu của Google Cloud sẽ tăng khoảng 64% trong năm nay lên 96 tỷ USD, theo FactSet, với các nhà phân tích dự đoán mức tăng trưởng trên 50% sẽ tiếp diễn trong năm 2027. TPU mang lại lợi thế về chi phí khi tiêu thụ ít năng lượng hơn 20% đến 40% so với bộ xử lý Nvidia, cho phép Google tính phí thấp hơn khoảng 20% đến 30% cho công suất tính toán dư thừa, theo nhà phân tích Ralph Schackart của William Blair. Điều này đưa Alphabet trở thành một lực lượng lớn trong cơ sở hạ tầng AI ngay cả khi Google Cloud vẫn xếp sau Amazon Web Services và Microsoft Azure về doanh thu. Cách tiếp cận silicon tùy chỉnh của công ty giải quyết nhu cầu ngày càng tăng về sức mạnh tính toán AI trong khi giảm chi phí vận hành, với CEO Sundar Pichai chỉ ra mức giảm 78% chi phí đơn vị phục vụ Gemini trong suốt năm 2025.
Google TPU mang lại hiệu quả chi phí nhờ thiết kế chuyên biệt
TPU của Google thuộc lớp chip gọi là mạch tích hợp chuyên dụng (ASIC), được thiết kế đặc biệt cho các tác vụ học máy như huấn luyện mô hình và chạy chúng theo thời gian thực thông qua suy luận. Brad Gastwirth, trưởng bộ phận nghiên cứu thị trường và thông tin thị trường toàn cầu tại Circular Technology, ví ASIC như một bộ vest may đo riêng cho một số nhiệm vụ nhất định thay vì cho cơ thể một người. Google đồng thiết kế chip với Broadcom.
Sự chuyên biệt này cho phép TPU cung cấp nhiều đầu ra tính toán hơn với ít năng lượng hơn. "Hầu hết ASIC tiêu thụ ít năng lượng hơn 20% đến 40% so với bộ xử lý Nvidia, cho phép hiệu suất trên mỗi đô la cao hơn," nhà phân tích Ralph Schackart của William Blair phát biểu. Những lợi thế về chi phí này cho phép Google tính phí thấp hơn khoảng 20% đến 30% cho công suất tính toán dư thừa, thu hút các công ty AI đến với mảng đám mây và dịch vụ doanh nghiệp của Google.
Thế hệ TPU thứ tám mới nhất, được công bố vào cuối tháng 4 tại hội nghị Google Cloud Next, đánh dấu lần đầu tiên Google chia dòng chip của mình thành hai biến thể chuyên biệt: TPU 8t cho huấn luyện mô hình và TPU 8i cho suy luận. Google cho biết chip này nhanh hơn tới ba lần trong huấn luyện mô hình AI, hiệu suất trên mỗi đô la tốt hơn 80% và có thể chạy hơn 1 triệu TPU trong một cụm duy nhất. "Điều này cho chúng tôi khả năng tạo ra cụm huấn luyện lớn nhất thế giới," Pichai nói tại hội nghị nhà phát triển I/O của Google vào tháng trước.
Nvidia duy trì vị thế thống trị trong thị trường điện toán AI
Nvidia vẫn là người chơi lớn nhất trong lĩnh vực điện toán AI, với GPU của họ nắm giữ vị thế thống trị trong việc huấn luyện mô hình AI và suy luận hàng ngày. GPU của công ty mang lại sự linh hoạt hơn so với ASIC như TPU, vì chúng ban đầu được thiết kế để kết xuất đồ họa máy tính 3D trước khi sức mạnh xử lý của chúng được khai thác cho AI. Nvidia có lợi thế lớn với hệ thống phần mềm CUDA, thứ mà các nhà phát triển đã xây dựng xung quanh trong nhiều năm. CEO Jensen Huang đã lập luận trong một cuộc gọi thu nhập năm ngoái rằng "lý do các nhà phát triển yêu thích chúng tôi là vì chúng tôi có mặt ở khắp mọi nơi."
Các nhà phân tích tại Stifel đã viết trong một ghi chú nghiên cứu tháng 5 rằng Nvidia vẫn là "nhà lãnh đạo hệ sinh thái rộng lớn," với thị phần thống trị của họ được bảo vệ trong tương lai gần. Tuy nhiên, họ cho rằng "hào hào của Nvidia đang ngày càng bị thử thách." Các nhà phân tích cho biết thị trường đang chuyển từ "chế độ dẫn dắt bởi huấn luyện sang chế độ dẫn dắt bởi suy luận vào cuối năm 2026," đặt trọng tâm nhiều hơn vào chi phí tính toán và lợi tức đầu tư. Sự phát triển này đang thúc đẩy sự quan tâm của các hyperscaler đối với ASIC tự phát triển và các chip AI thay thế.
Anthropic và Meta ký kết hợp đồng TPU trị giá hàng tỷ đô la
Anthropic đã cam kết sử dụng nhiều gigawatt TPU của Google để tăng tài nguyên tính toán khi nhu cầu đối với các mô hình và dịch vụ của họ tăng vọt. Meta Platforms đã ký một thỏa thuận trị giá hàng tỷ đô la với Alphabet vào tháng 2 để sử dụng TPU của Google. Khách hàng thuê quyền truy cập vào chip thông qua mảng đám mây của Google, và trong một số trường hợp, hiện có thể mua TPU cho trung tâm dữ liệu của riêng họ.
CEO Google Cloud Thomas Kurian lưu ý trên podcast Future Forward vào ngày 25 tháng 4 rằng ông đang thấy nhu cầu TPU vượt ra ngoài các phòng thí nghiệm AI, đi vào các phân khúc thị trường như tài chính và năng lượng. Công ty tài chính Citadel Securities đang sử dụng TPU của Google cho mô hình tài chính hiệu suất cao, và tất cả 17 phòng thí nghiệm quốc gia của Bộ Năng lượng Hoa Kỳ đều sử dụng phần mềm AI đồng khoa học do Google phát triển và được hỗ trợ bởi Gemini, được xây dựng trên các chip này.
Tồn đọng của Google Cloud đạt 472 tỷ USD nhờ nhu cầu TPU
Giám đốc tài chính Alphabet Anat Ashkenazi cho biết tồn đọng của Google Cloud gần như tăng gấp đôi so với quý trước lên 472 tỷ USD vào cuối quý 1, được thúc đẩy bởi nhu cầu mạnh mẽ đối với các dịch vụ AI doanh nghiệp và bao gồm doanh số bán phần cứng TPU cho trung tâm dữ liệu của riêng khách hàng. Các nhà phân tích tại Citizens dự báo trong một ghi chú tháng trước rằng Google sẽ tạo ra khoảng 3 tỷ USD doanh thu từ cơ sở hạ tầng liên quan đến TPU vào năm 2026, trước khi tăng vọt lên 25 tỷ USD vào năm 2027. "Quan trọng là, chúng tôi tin rằng việc kiếm tiền từ TPU chưa được phản ánh đầy đủ trong các ước tính đồng thuận hiện tại, cho thấy tiềm năng tăng giá đáng kể," các nhà phân tích viết vào đầu tháng 5.
Kurian giải thích trong một cuộc phỏng vấn trên podcast Future Forward hồi tháng 4 rằng "chúng tôi tạo ra lợi nhuận tuyệt vời bất kể chúng tôi bán theo cách nào vì chúng tôi sở hữu IP của riêng mình." Ông nói thêm rằng vì nhu cầu chip có khả năng vượt quá nguồn cung trong nhiều năm trong một môi trường vốn đã hạn chế về công suất, "kinh tế đơn vị trở nên đắt đỏ hơn, và trong trường hợp của chúng tôi, vì chúng tôi kiểm soát chip của mình, kinh tế đơn vị vẫn hấp dẫn."
Blackstone cam kết 5 tỷ USD cho liên doanh đám mây TPU chung
Google đã thành lập một liên doanh điện toán AI mới với gã khổng lồ quản lý tài sản Blackstone, xoay quanh TPU. Blackstone cam kết 5 tỷ USD vốn cổ phần ban đầu cho liên doanh, với kế hoạch đưa 500 megawatt công suất trực tuyến vào năm 2027 và mở rộng từ đó. Google sẽ cung cấp phần cứng, phần mềm và chuyên môn cơ sở hạ tầng. Một tin tuyển dụng trên LinkedIn hiện đang có sẵn cho vị trí giám đốc điều hành của "Công ty Đám mây TPU Blackstone và Google."
Piper Sandler đã viết tháng trước trong một ghi chú nghiên cứu rằng liên doanh với Blackstone là "một lá phiếu tín nhiệm khác dành cho TPU và cho phép Google tăng cam kết với Cloud mà không cần yêu cầu vốn đáng kể." Các nhà phân tích gọi đây là "cách thức vốn nhẹ để Google tiếp tục thúc đẩy đà tăng trưởng của TPU."
Cổ phiếu Alphabet đã giảm 16% so với đỉnh đầu tháng 5, trùng với giai đoạn yếu kém rộng hơn giữa các hyperscaler. Tính trong năm, cổ phiếu Alphabet vẫn tăng khoảng 8%, vượt trội so với Microsoft, Amazon và Meta Platforms.
Câu hỏi thường gặp
TPU của Google là gì và chúng khác với GPU của Nvidia như thế nào?
Bộ xử lý tensor (TPU) của Google là mạch tích hợp chuyên dụng (ASIC) được đồng thiết kế với Broadcom và tối ưu hóa đặc biệt cho các tác vụ học máy như huấn luyện mô hình và suy luận. Chúng tiêu thụ ít năng lượng hơn 20% đến 40% so với bộ xử lý Nvidia, cho phép Google tính phí thấp hơn khoảng 20% đến 30% cho công suất tính toán dư thừa, theo nhà phân tích Ralph Schackart của William Blair. GPU của Nvidia mang lại sự linh hoạt hơn như bộ xử lý đa năng ban đầu được thiết kế để kết xuất đồ họa 3D, và nắm giữ vị thế thị trường thống trị với các lợi thế bao gồm hệ thống phần mềm CUDA mà các nhà phát triển đã xây dựng xung quanh trong nhiều năm.
Google dự kiến tạo ra bao nhiêu doanh thu từ mảng đám mây trong năm nay?
Phố Wall dự báo doanh thu của Google Cloud sẽ tăng khoảng 64% trong năm nay lên 96 tỷ USD, theo FactSet. Các nhà phân tích dự đoán mức tăng trưởng trên 50% sẽ tiếp diễn trong năm 2027. Giám đốc tài chính Alphabet Anat Ashkenazi báo cáo rằng tồn đọng của Google Cloud gần như tăng gấp đôi so với quý trước lên 472 tỷ USD vào cuối quý 1, được thúc đẩy bởi nhu cầu mạnh mẽ đối với các dịch vụ AI doanh nghiệp và doanh số bán phần cứng TPU. Các nhà phân tích tại Citizens dự báo rằng Google sẽ tạo ra khoảng 3 tỷ USD doanh thu từ cơ sở hạ tầng liên quan đến TPU vào năm 2026, trước khi tăng vọt lên 25 tỷ USD vào năm 2027.
Những công ty lớn nào đã ký hợp đồng sử dụng TPU của Google?
Anthropic đã cam kết sử dụng nhiều gigawatt TPU của Google để tăng tài nguyên tính toán khi nhu cầu đối với các mô hình của họ tăng vọt. Meta Platforms đã ký một thỏa thuận trị giá hàng tỷ đô la với Alphabet vào tháng 2 để sử dụng TPU của Google. Blackstone cam kết 5 tỷ USD vốn cổ phần ban đầu cho một liên doanh đám mây TPU chung với Google, với kế hoạch đưa 500 megawatt công suất trực tuyến vào năm 2027. Ngoài ra, công ty tài chính Citadel Securities đang sử dụng TPU cho mô hình tài chính hiệu suất cao, và tất cả 17 phòng thí nghiệm quốc gia của Bộ Năng lượng Hoa Kỳ đều sử dụng phần mềm AI được hỗ trợ bởi Gemini và xây dựng trên các chip này.
