Nhu cầu GPU của Nvidia đang tăng mạnh cùng sự bùng nổ của AI, thúc đẩy sự hình thành một thị trường cung cấp năng lực tính toán đa dạng, từ các nền tảng đám mây quy mô lớn đến những nhà cung cấp chuyên biệt và hệ thống máy chủ do doanh nghiệp tự đầu tư. Tuy nhiên, khi nguồn cung phần cứng trở thành yếu tố quyết định tốc độ phát triển AI, các doanh nghiệp phải cân nhắc kỹ hơn giữa khả năng tiếp cận, giá thuê và hiệu quả sử dụng vốn.

Theo CNBC ngày 10/10, Nvidia đang hưởng lợi lớn từ nhu cầu tính toán AI toàn cầu. Vốn hóa thị trường của hãng tiến sát 6.000 tỷ USD trong tuần qua, trong khi ban lãnh đạo dự báo doanh thu quý tài chính kết thúc vào tháng 10 có thể đạt 108 tỷ USD, tăng 89% so với cùng kỳ năm trước.

Sự tăng trưởng này không chỉ phản ánh nhu cầu đối với chip AI mà còn cho thấy năng lực tính toán đang trở thành nguồn lực chiến lược đối với doanh nghiệp. Từ huấn luyện mô hình AI quy mô lớn đến vận hành các ứng dụng AI tạo sinh, GPU đóng vai trò trung tâm trong việc xử lý những khối lượng dữ liệu và phép tính khổng lồ.

Theo công ty nghiên cứu ngành SemiAnalysis, số nhà cung cấp GPU Nvidia trên thị trường đã tăng lên 323 đơn vị tính đến tháng 9/2026, từ 209 đơn vị chưa đầy 11 tháng trước đó. Sự gia tăng nhanh chóng này cho thấy thị trường đang mở rộng vượt ra ngoài nhóm nhà cung cấp điện toán đám mây truyền thống.

Điện toán đám mây vẫn là lựa chọn chủ đạo

Đối với nhiều doanh nghiệp, thuê GPU thông qua các nhà cung cấp đám mây quy mô lớn như Amazon Web Services, Microsoft Azure và Google Cloud vẫn là phương án thuận tiện. Các nền tảng này cung cấp hạ tầng máy chủ, lưu trữ, mạng và dịch vụ quản lý đi kèm, giúp doanh nghiệp triển khai ứng dụng AI mà không phải trực tiếp đầu tư và vận hành toàn bộ trung tâm dữ liệu.

Mô hình này đặc biệt phù hợp với những công ty muốn mở rộng hoặc thu hẹp công suất theo nhu cầu. Thay vì bỏ ra khoản vốn lớn để mua GPU, xây dựng hệ thống điện và làm mát, doanh nghiệp có thể thuê năng lực tính toán theo mức sử dụng.

Tuy nhiên, các nhà cung cấp đám mây lớn cũng phải đối mặt với nhu cầu tăng nhanh và những giới hạn về công suất trung tâm dữ liệu, nguồn điện và khả năng cung ứng thiết bị. Điều đó tạo cơ hội cho một nhóm doanh nghiệp mới mang tên “neocloud” — các nhà cung cấp tập trung chủ yếu vào hạ tầng tính toán AI.

Những doanh nghiệp như CoreWeave và Nebius cung cấp quyền truy cập GPU cùng các dịch vụ được tối ưu hóa cho khối lượng công việc AI. Với khách hàng cần năng lực tính toán chuyên biệt, các nền tảng này có thể mang lại sự linh hoạt và khả năng tiếp cận công suất mà họ khó tìm được ở những nhà cung cấp lớn.

Tuy nhiên, doanh nghiệp cần xem xét kỹ các điều kiện hợp đồng, thời gian chờ thiết bị, yêu cầu thanh toán trước và mức độ phụ thuộc vào nhà cung cấp. Giá thuê hấp dẫn không nhất thiết đồng nghĩa với tổng chi phí thấp nếu công suất không được cung cấp đúng thời điểm hoặc hệ thống không đáp ứng yêu cầu kỹ thuật.

Các thỏa thuận thuê GPU quy mô lớn mở thêm lựa chọn

Bên cạnh mô hình thuê đám mây thông thường, những thỏa thuận trực tiếp giữa các doanh nghiệp sở hữu GPU và khách hàng có nhu cầu lớn đang trở thành một kênh tiếp cận đáng chú ý.

CNBC dẫn trường hợp SpaceX đạt các thỏa thuận cung cấp năng lực tính toán cho những doanh nghiệp AI. Trong tháng 5/2026, SpaceX ký hợp đồng cho Anthropic thuê GPU với giá trị khoảng 1,25 tỷ USD mỗi tháng đến giữa năm 2029. Đây là thỏa thuận quy mô rất lớn, phản ánh nhu cầu tìm kiếm năng lực tính toán dài hạn của các doanh nghiệp phát triển AI hàng đầu.

SpaceX cũng có những thỏa thuận liên quan đến công suất dư thừa với Google và startup Reflection. Những mô hình này cho thấy năng lực tính toán có thể được phân bổ thông qua các hợp đồng trực tiếp, thay vì chỉ được mua theo các gói dịch vụ đám mây tiêu chuẩn.

Đối với doanh nghiệp cần hàng nghìn GPU hoặc phải duy trì hoạt động huấn luyện mô hình liên tục, hợp đồng dài hạn có thể giúp bảo đảm nguồn cung. Ngược lại, cam kết công suất lớn cũng làm tăng rủi ro nếu nhu cầu thực tế thay đổi hoặc hiệu quả kinh doanh không đạt kỳ vọng.

Tự mua GPU và xây dựng trung tâm dữ liệu riêng

Một lựa chọn khác là đầu tư trực tiếp vào máy chủ GPU và triển khai tại trung tâm dữ liệu do doanh nghiệp sở hữu hoặc thuê chỗ đặt máy chủ. Mô hình này phù hợp với các tổ chức có nhu cầu tính toán ổn định, yêu cầu kiểm soát dữ liệu chặt chẽ hoặc muốn chủ động hơn về hạ tầng.

Lenovo cho biết doanh thu mảng Infrastructure Solutions Group phục vụ doanh nghiệp lớn và doanh nghiệp vừa, nhỏ gần như tăng gấp đôi trong quý kết thúc vào tháng 6/2026. Theo CNBC, xu hướng này phản ánh sự quan tâm ngày càng tăng của doanh nghiệp đối với việc đưa năng lực AI về hạ tầng nội bộ.

Dropbox cũng sử dụng GPU trong các trung tâm dữ liệu của mình. Trong khi đó, Everpure, doanh nghiệp cung cấp phần cứng và phần mềm lưu trữ dữ liệu, đã mua GPU để chạy các mô hình AI có trọng số mở, phục vụ đội ngũ kỹ sư phát triển phần mềm.

Tự đầu tư giúp doanh nghiệp chủ động hơn về cấu hình, dữ liệu và lịch sử dụng thiết bị. Tuy nhiên, chi phí không chỉ dừng ở GPU. Doanh nghiệp còn phải đầu tư máy chủ, hệ thống mạng, lưu trữ, điện năng, làm mát và nhân sự vận hành. Nếu công suất sử dụng thấp hoặc thế hệ chip mới xuất hiện nhanh, khoản đầu tư ban đầu có thể khó thu hồi.

CNBC dẫn dữ liệu từ Ornn, startup theo dõi giá GPU, cho biết giá giao dịch giao ngay theo giờ của GPU Nvidia B200 đã tăng hơn gấp đôi kể từ tháng 3/2026. Diễn biến này cho thấy doanh nghiệp phải tính đến cả rủi ro biến động giá khi lựa chọn thuê hoặc mua phần cứng.

Đa dạng hóa nguồn cung trở thành chiến lược quan trọng

Trong môi trường giá cả và nguồn cung biến động, doanh nghiệp ngày càng có lý do để tránh phụ thuộc vào một nhà cung cấp duy nhất. Việc kết hợp nhiều nền tảng đám mây, ký hợp đồng với các nhà cung cấp neocloud hoặc tự vận hành một phần hạ tầng có thể giúp cân bằng giữa chi phí, tính linh hoạt và mức độ chủ động.

Một số doanh nghiệp cũng có thể cân nhắc các sàn giao dịch trực tuyến chuyên kết nối khách hàng với nguồn GPU sẵn có. Tuy nhiên, chất lượng dịch vụ, độ tin cậy của nhà cung cấp, khả năng bảo vệ dữ liệu và điều kiện hỗ trợ kỹ thuật cần được đánh giá trước khi triển khai những khối lượng công việc quan trọng.

Đối với Nvidia, sự mở rộng của mạng lưới nhà cung cấp giúp đưa GPU đến nhiều nhóm khách hàng hơn, từ các tập đoàn công nghệ lớn đến startup và doanh nghiệp truyền thống đang tích hợp AI. Tuy nhiên, điều này cũng khiến hệ sinh thái trở nên phức tạp hơn, khi khả năng tiếp cận chip phụ thuộc vào công suất trung tâm dữ liệu, hợp đồng thuê, nguồn vốn và năng lực vận hành của từng nhà cung cấp.

Về dài hạn, bài toán của doanh nghiệp không chỉ là tìm được GPU Nvidia mà còn là sử dụng năng lực tính toán một cách hiệu quả. Việc lựa chọn mô hình thuê hay sở hữu cần dựa trên nhu cầu thực tế, mức độ ổn định của khối lượng công việc, chi phí tổng thể và khả năng chuyển đổi giữa các nền tảng.

Làn sóng AI đang biến năng lực tính toán thành một nguồn lực kinh doanh có giá trị chiến lược. Trong cuộc cạnh tranh này, lợi thế không nhất thiết thuộc về doanh nghiệp sở hữu nhiều GPU nhất, mà có thể thuộc về những đơn vị biết bảo đảm nguồn cung, tối ưu chi phí và chuyển năng lực tính toán thành sản phẩm, dịch vụ có giá trị thương mại.