Đầu tư vào hạ tầng trí tuệ nhân tạo (AI) đang mở rộng từ GPU sang các khâu như điện, cáp quang, bộ nhớ, cho thuê năng lực tính toán và kết nối chip. Trong vài năm qua, Nvidia (NVDA) là doanh nghiệp hưởng lợi trực tiếp nhất từ làn sóng đầu tư AI. Tuy nhiên, khi các công ty công nghệ lớn tiếp tục tăng chi tiêu cho trung tâm dữ liệu, những điểm nghẽn khác trong chuỗi cung ứng cũng bắt đầu có vị thế đàm phán và khả năng định giá tốt hơn.
Làn sóng nhu cầu này diễn ra trong bối cảnh Mỹ và một số khu vực trên thế giới đã đầu tư thiếu hụt trong thời gian dài vào hạ tầng vật chất. Năm 1990, Mỹ sản xuất khoảng 37% tổng lượng chất bán dẫn toàn cầu; đến năm 2020, tỷ lệ này giảm còn 12%. Các lĩnh vực như cơ sở phát điện, thiết bị lưới điện, sản xuất công nghiệp quy mô lớn, đóng gói tiên tiến và quang học chính xác cũng trải qua quá trình thuê ngoài hoặc thiếu đầu tư công suất. Việc năng lực sản xuất được phân bổ sang châu Á và các khu vực khác từng giúp giảm chi phí, nhưng khi đầu tư hạ tầng AI tăng nhanh, các giới hạn của chuỗi cung ứng bắt đầu lộ rõ ở từng khâu.
Các hãng công nghệ lớn tăng mạnh chi tiêu vốn
Tổng chi tiêu vốn của các công ty công nghệ lớn cho trung tâm dữ liệu và hạ tầng AI đã tăng từ khoảng 142 tỷ USD năm 2022 lên khoảng 600 tỷ USD vào năm 2026, tức tăng hơn bốn lần trong bốn năm. Alphabet đã ba lần nâng ngân sách vốn cho năm 2025, từ mức 52,5 tỷ USD năm 2024 lên tối đa 93 tỷ USD. Microsoft ghi nhận chi tiêu vốn 34,9 tỷ USD trong một quý, tăng 74% so với cùng kỳ, trong khi Amazon dự kiến chi 125 tỷ USD cho đầu tư vốn năm 2025, tăng 61%.
Goldman Sachs dự báo tổng chi tiêu vốn của Meta Platforms, Microsoft, Amazon và Alphabet trong các năm tài chính 2025-2030 sẽ đạt 5,3 nghìn tỷ USD. PwC ước tính tổng đầu tư vào các trung tâm dữ liệu trên toàn cầu trong kỷ nguyên AI có thể đạt 31,6 nghìn tỷ USD vào năm 2050. Chi tiêu hằng năm được dự báo tăng từ khoảng 800 tỷ USD năm 2026 lên 1,1 nghìn tỷ USD năm 2030, rồi đạt 1,8 nghìn tỷ USD vào giữa thế kỷ.
Khác với một số chu kỳ xây dựng hạ tầng trước đây, trong đó hoạt động đầu tư tập trung rồi nhanh chóng suy giảm, GPU, máy chủ, bộ nhớ và thiết bị mạng trong các trung tâm dữ liệu AI thường cần được thay mới sau mỗi bốn đến sáu năm. Điều này có thể tạo ra nhu cầu thay thế liên tục ngay cả khi giai đoạn xây dựng ban đầu kết thúc. Tuy vậy, tiến độ cụ thể vẫn phụ thuộc vào tốc độ mở rộng ứng dụng AI, ngân sách vốn của doanh nghiệp và khả năng cung ứng.
GE Vernova: thiết bị điện trở thành điểm nghẽn
Hạn chế đối với các trung tâm dữ liệu AI hiện không chỉ nằm ở chip. Việc bổ sung công suất điện cũng cần nhiều thời gian. GE Vernova (GEV) sản xuất tua-bin khí và thiết bị lưới điện, cung cấp các sản phẩm hỗ trợ doanh nghiệp tiện ích mở rộng năng lực phát điện và truyền tải.
Doanh thu quý gần nhất của GE Vernova đạt 11,1 tỷ USD. Đơn hàng hữu cơ trong mảng điện tăng 134%, còn đơn hàng hữu cơ của mảng điện khí hóa tăng 66%. Ban lãnh đạo công ty dự kiến lượng đơn hàng tồn đọng, hiện đã vượt 160 tỷ USD, sẽ vượt 200 tỷ USD vào cuối năm 2027, sớm hơn một năm so với kế hoạch công bố hồi đầu năm.
Microsoft đã đặt mua bảy tua-bin khí của GE Vernova cho dự án trung tâm dữ liệu tại Texas hợp tác với Chevron (CVX), trong khi số dự án tương tự cũng đang tăng lên. Giá cổ phiếu GE Vernova trước đó đã tăng đáng kể, vì vậy thị trường không chỉ theo dõi tốc độ tăng đơn hàng mà còn quan tâm đến khả năng mở rộng công suất và mức độ mà định giá hiện tại đã phản ánh tăng trưởng tương lai.
Corning: nhu cầu cáp quang kết nối giá đỡ AI tăng
Các máy chủ GPU trong trung tâm dữ liệu cần được kết nối bằng cáp quang tốc độ cao. Corning (GLW) là một trong những doanh nghiệp lớn trên thế giới về công nghệ và sản xuất cáp quang. Doanh thu cốt lõi của công ty trong quý gần nhất tăng 17% so với cùng kỳ, lên 4,74 tỷ USD; biên lợi nhuận hoạt động tăng gần hai điểm phần trăm, đạt 20,9%. Giám đốc tài chính Corning cho biết doanh thu liên quan trực tiếp đến các trung tâm dữ liệu AI gần như tăng gấp đôi so với quý trước.
Corning đã mở rộng hợp tác sản xuất cáp quang với Amazon và ký thỏa thuận nhiều năm với Meta để cung cấp kết nối cáp quang cho thế hệ trung tâm dữ liệu AI tiếp theo của công ty này. Tổng giá trị tiềm năng của thỏa thuận có thể lên tới 6 tỷ USD.
Kế hoạch dài hạn của Corning cho thấy doanh thu thường niên có thể tăng từ khoảng 20 tỷ USD năm 2026 lên 30 tỷ USD năm 2028 và đạt 40 tỷ USD vào năm 2030. Khả năng thực hiện các mục tiêu này phụ thuộc vào tốc độ xây dựng trung tâm dữ liệu, mức độ hiện thực hóa đơn hàng của khách hàng và tiến độ mở rộng công suất cáp quang.
Micron: nguồn cung bộ nhớ băng thông cao vẫn hạn chế
Chip nhớ là một khâu khác trong máy chủ AI đang chứng kiến thay đổi rõ rệt về cung - cầu. Công suất bộ nhớ băng thông cao (HBM) của Micron Technology (MU) đã được đặt mua đến cuối năm 2026. Doanh thu quý gần nhất của công ty đạt 41,5 tỷ USD, tăng 346% so với cùng kỳ, trong khi biên lợi nhuận gộp tăng từ dưới 40% một năm trước lên gần 85%.
Samsung Electronics (SSNLF) và SK Hynix (SKHY) là hai đối thủ lớn của Micron trên thị trường bộ nhớ toàn cầu. Cả hai đều dự kiến tình trạng thiếu hụt bộ nhớ trên diện rộng sẽ kéo dài đến năm 2027 hoặc lâu hơn.
Cổ phiếu Micron tăng gần 340% trong nửa đầu năm 2026, sau đó giảm hơn 20% so với mức đỉnh lịch sử. Diễn biến này cho thấy kỳ vọng của thị trường đối với chu kỳ bộ nhớ đã được phản ánh đáng kể. Giai đoạn tiếp theo vẫn phụ thuộc vào giá sản phẩm, công suất mới đi vào hoạt động, lượng hàng tồn kho của khách hàng và biến động nhu cầu máy chủ AI.
Nebius cho thuê năng lực tính toán AI
Nebius Group (NBIS) không sản xuất chip và cũng không trực tiếp huấn luyện mô hình AI. Công ty cho khách hàng thuê các cụm GPU, cung cấp dịch vụ “đám mây mới” theo cách gọi phổ biến trên thị trường. Doanh thu quý gần nhất đạt 582 triệu USD, tăng 454% so với cùng kỳ; lợi nhuận điều chỉnh lần đầu chuyển sang dương.
Nebius đã ký với Meta một thỏa thuận hạ tầng có thời hạn năm năm, với tổng giá trị tiềm năng lên tới 27 tỷ USD. Nvidia cũng đầu tư trực tiếp 2 tỷ USD vào Nebius, qua đó hỗ trợ công ty 확보 quyền ưu tiên sử dụng năng lực tính toán trong tương lai.
Giới hạn cốt lõi của mô hình này nằm ở tốc độ xây dựng cụm tính toán, chứ không chỉ ở khả năng thu hút khách hàng. Nebius cần liên tục mua GPU, xây dựng trung tâm dữ liệu và bảo đảm đủ nguồn điện để chuyển đơn hàng của khách thành doanh thu thực tế. Vì vậy, bên cạnh tốc độ tăng trưởng doanh thu, thị trường vẫn theo dõi chi tiêu vốn, nhu cầu huy động tài chính, tiến độ giao thiết bị và mức độ tập trung khách hàng.
Astera Labs xử lý điểm nghẽn kết nối giữa các chip
Khi các giá đỡ máy chủ AI tích hợp nhiều chip hơn với tốc độ cao hơn, truyền dữ liệu giữa các chip có thể trở thành một điểm hạn chế mới. Astera Labs (ALAB) tập trung vào các sản phẩm kết nối và liên kết dữ liệu bên trong máy chủ. Doanh thu quý gần nhất đạt 392,4 triệu USD, tăng 104% so với cùng kỳ, trong khi cả doanh thu và lợi nhuận đều vượt kỳ vọng của Phố Wall.
Công ty dự kiến doanh thu quý tiếp theo cao hơn khoảng 30% so với mức các nhà phân tích dự báo trước đó. Chip chuyển mạch Scorpio X thế hệ mới vừa bước vào giai đoạn sản xuất hàng loạt và có thể trở thành dòng sản phẩm lớn nhất của công ty chỉ một quý sau khi ra mắt.
Sau khi Astera Labs công bố kết quả kinh doanh, JPMorgan, Jefferies và Morgan Stanley đều nâng giá mục tiêu ít nhất 20%. Tuy nhiên, Astera Labs cũng là doanh nghiệp có quy mô nhỏ nhất trong nhóm trên và cổ phiếu biến động mạnh hơn. Định giá thị trường của công ty nhạy cảm với tốc độ mở rộng sản lượng của sản phẩm mới và tăng trưởng đơn hàng từ khách hàng.
Cung ứng sẽ quyết định tốc độ lan tỏa của nhu cầu
Đầu tư hạ tầng AI đã thúc đẩy nhu cầu tăng nhanh ở nhiều khâu như GPU, máy chủ, điện, bộ nhớ và cáp quang, nhưng trạng thái cung - cầu ở mỗi khâu không giống nhau. Doanh thu mảng trung tâm dữ liệu của Nvidia trong năm tài chính gần nhất đạt 194 tỷ USD, tăng 68% so với cùng kỳ và cao gấp khoảng 13 lần thời điểm ChatGPT ra mắt. Biên lợi nhuận gộp của Nvidia vẫn trên 75%. Các doanh nghiệp lắp ráp máy chủ như Dell (DELL) và Super Micro (SMCI) cũng lần lượt hưởng lợi.
Nhà vận hành điện hạt nhân Constellation Energy (CEG) đã ký các hợp đồng cung ứng dài hạn với mức giá cao hơn 30-40 USD cho mỗi kWh so với giá điện hiện hành tại khu vực. Lợi nhuận điều chỉnh trên mỗi cổ phiếu của công ty tăng hơn 25% trong quý gần nhất. Diễn biến này cho thấy điểm nghẽn điện đang lan sang các nhà cung cấp năng lượng, trong khi việc xây dựng nguồn phát điện mới và thiết bị lưới điện cần thời gian dài.
Giá cổ phiếu và định giá của các công ty nói trên đã phản ánh ở những mức độ khác nhau kỳ vọng về tăng trưởng đầu tư AI. Các điểm nghẽn nguồn cung có thể giảm khi công suất mới đi vào hoạt động, đồng thời tốc độ tăng nhu cầu, chu kỳ thay thế thiết bị, điều kiện tài chính và môi trường chính sách có thể làm thay đổi nhịp độ chi tiêu vốn. Với thị trường, vấn đề tiếp theo không chỉ là tổng quy mô đầu tư AI, mà còn là dòng vốn sẽ chuyển tới khâu nào trong chuỗi cung ứng và liệu các doanh nghiệp có thể biến lượng đơn hàng tồn đọng thành doanh thu và dòng tiền hay không.