Từ OpenAI đến Anthropic: Cuộc chiến giành quyền tự chủ điện toán của các gã khổng lồ AI bắt đầu, Liệu tự phát triển chip có là yêu cầu bắt buộc?

TradingKey - Tình trạng thiếu hụt chip AI hiện nay đã trở thành thách thức chung đối với các công ty hàng đầu. Là một doanh nghiệp tiêu biểu trong lĩnh vực AI tạo sinh, Anthropic cũng đang tìm kiếm những phương thức để tạo ra sự bứt phá. Các báo cáo gần đây cho thấy công ty đang đánh giá tính khả thi của việc tự phát triển chip AI nhằm tăng cường khả năng kiểm soát sức mạnh tính toán và giảm sự phụ thuộc vào các nhà cung cấp bên ngoài.

Tuy nhiên, các nguồn tin thân cận với vấn đề này nhấn mạnh rằng kế hoạch hiện mới chỉ ở giai đoạn nghiên cứu sơ bộ và chưa chuyển sang giai đoạn phát triển thực chất. Anthropic vẫn để ngỏ khả năng từ bỏ việc tự phát triển nội bộ để tiếp tục mua chip từ bên thứ ba. Một nguồn tin tiết lộ thêm rằng Anthropic vẫn chưa quyết định hướng thiết kế chip cụ thể, cũng như chưa thành lập đội ngũ R&D chuyên trách cho mục đích này.

Động lực cốt lõi đằng sau việc Anthropic cân nhắc tự sản xuất chip là sự tăng trưởng bùng nổ của hoạt động kinh doanh. Đầu tuần này, các giám đốc điều hành của Anthropic đã công khai tiết lộ rằng nhu cầu đối với mô hình AI Claude của họ đã tăng vọt trong năm 2026, với doanh thu hàng năm của công ty vượt quá 30 tỷ USD, so với mức khoảng 9 tỷ USD vào cuối năm 2025.

Bất chấp hoạt động kinh doanh tăng trưởng mạnh, Anthropic vẫn phụ thuộc nặng nề vào các nhà cung cấp bên ngoài để hỗ trợ năng lực tính toán. Công ty hiện đang sử dụng giải pháp đa chip, bao gồm các bộ xử lý TPU do Google của Alphabet thiết kế và các dòng chip tự phát triển của Amazon, để hỗ trợ việc phát triển và vận hành phần mềm AI cũng như chatbot Claude.

Đáng chú ý, đầu tuần này, Anthropic đã đạt được thỏa thuận cung cấp TPU dài hạn với Google và Broadcom. Thỏa thuận này dựa trên kế hoạch đầu tư 50 tỷ USD vào cơ sở hạ tầng tính toán tại Mỹ mà Anthropic đã cam kết trước đó.

Anthropic không phải là công ty công nghệ duy nhất dấn thân vào lĩnh vực chip AI tùy chỉnh; các đơn vị dẫn đầu ngành khác như OpenAI cũng đã bắt đầu thực hiện các bước thăm dò tương tự.

Tuy nhiên, những người am hiểu trong ngành chỉ ra rằng rào cản đối với việc phát triển chip AI tiên tiến là cực kỳ lớn. Riêng khoản đầu tư cho R&D có thể vượt quá 500 triệu USD, bao gồm chi phí thuê các kỹ sư chip hàng đầu với mức lương cao, cũng như chi phí cho việc thiết kế mẫu và xác minh sản xuất hàng loạt.

Các gã khổng lồ AI toàn cầu khởi động cuộc đua chip tự thiết kế

Trong bối cảnh tình trạng khan hiếm nguồn cung chip AI trên toàn cầu đang diễn ra, lựa chọn của Anthropic hoàn toàn không phải là trường hợp cá biệt. Các báo cáo gần đây của ngành cho thấy Meta ( META) và các công ty hàng đầu khác như OpenAI cũng đã bắt đầu tìm hiểu việc phát triển các loại chip AI của riêng mình.

Mặc dù xu hướng này vẫn đang ở giai đoạn sơ khởi, nhưng nó phản ánh rõ nét một trào lưu trong ngành AI, lan tỏa từ Google ( GOOGL ), Amazon ( AMZN) và các gã khổng lồ công nghệ khác, đến Meta và Microsoft ( MSFT) cùng các đối thủ toàn diện khác, và tới cả những công ty thuần AI như OpenAI và Anthropic – một cuộc "chiến tranh bóng tối" nhằm tự chủ năng lực tính toán đã chính thức bắt đầu.

Việc tự phát triển chip không còn là một cuộc theo đuổi mạo hiểm các mánh lới quảng cáo kỹ thuật; thay vào đó, nó đã trở thành một nhu cầu chiến lược tất yếu để các công ty giảm bớt sự phụ thuộc vào chuỗi cung ứng, tối ưu hóa chi phí dài hạn và xây dựng năng lực cạnh tranh cốt lõi.

Các lộ trình kỹ thuật hiện tại cho thấy xu hướng cạnh tranh khác biệt rõ rệt. Google đã phát triển dòng chip TPU của mình trong hơn một thập kỷ qua; phiên bản TPU v7p mới nhất được tối ưu hóa sâu cho các yêu cầu đào tạo đa phương thức của mô hình ngôn ngữ lớn Gemini, minh chứng cho sự hỗ trợ tính toán hiệu quả trong hệ sinh thái AI của chính họ.

Dòng chip Trainium của Amazon tập trung vào các kịch bản đào tạo AI. Phiên bản v3 sắp được sản xuất hàng loạt sẽ tích hợp bộ nhớ HBM, giúp tăng gấp đôi băng thông, với mục tiêu cắt giảm chi phí đào tạo mô hình lớn thông qua tỷ lệ hiệu quả năng lượng cao hơn.

Dòng chip MTIA của Meta nhắm vào các kịch bản suy luận. Phiên bản v2 đã được sản xuất hàng loạt và phiên bản v3 dự kiến ra mắt vào năm 2026, hứa hẹn sẽ tối ưu hóa hơn nữa hiệu quả hoạt động của các tính năng AI trên các nền tảng mạng xã hội của hãng.

Trong khi dòng chip Maia của Microsoft gặp phải sự chậm trễ, dự án này vẫn tiếp tục tiến triển với mục tiêu tạo ra các chip tính toán AI chuyên dụng cho nền tảng đám mây Azure. OpenAI đã chọn hợp tác với Broadcom và TSMC, dự kiến triển khai chip suy luận đầu tiên sử dụng quy trình 3nm vào nửa cuối năm 2026; một chip đơn lẻ có thể hỗ trợ công suất tính toán 10 gigawatt, cung cấp một động cơ mạnh mẽ cho quá trình suy luận mô hình lớn.

Rõ ràng là cả các nhà cung cấp dịch vụ đám mây truyền thống và các công ty thuần AI đều đang cố gắng phá vỡ sự phụ thuộc duy nhất vào GPU đa năng của Nvidia. Bằng cách phát triển các chip tùy chỉnh, họ đặt mục tiêu đạt được tỷ lệ hiệu quả năng lượng phù hợp hơn với các hoạt động kinh doanh cụ thể và sở hữu một chuỗi cung ứng tính toán dễ kiểm soát hơn, từ đó giành thế chủ động trong cuộc cạnh tranh dài hạn của ngành AI.

Chiến lược hạ tầng tính toán của Anthropic

Là một startup của Mỹ chuyên nghiên cứu về an toàn trí tuệ nhân tạo, Anthropic được thành lập tại San Francisco vào năm 2021. Các sản phẩm chủ lực của công ty là dòng mô hình ngôn ngữ lớn Claude. Thông qua quan hệ đối tác với các nền tảng như Amazon AWS và Google Cloud, dịch vụ tích hợp mô hình AI của công ty hiện đã mở rộng sang nhiều lĩnh vực, bao gồm y tế, tài chính và công nghệ.

Vào tháng 9/2025, Anthropic đã hoàn tất vòng gọi vốn Series F trị giá 13 tỷ USD, đạt mức định giá 183 tỷ USD. Chỉ 5 tháng sau đó, vòng gọi vốn Series G vào tháng 2/2026 đã đưa định giá của công ty lên mức 380 tỷ USD, làm nổi bật quỹ đạo tăng trưởng mạnh mẽ của mình.

Khi quá trình thương mại hóa các mô hình Claude tăng tốc, nhu cầu về năng lượng tính toán của Anthropic đang tăng vọt. Mặc dù gần đây đã đạt được thỏa thuận tính toán 3,5 gigawatt với Google và Broadcom, tính ổn định của nguồn cung chip vẫn là một thách thức chung của toàn ngành. Trong bối cảnh quốc tế phức tạp và thay đổi, những bất ổn về chuỗi cung ứng đang gia tăng; bất kỳ sự gián đoạn nào trong việc cung cấp các chip quan trọng sẽ tác động trực tiếp đến hoạt động kinh doanh cốt lõi của công ty.

Rủi ro chuỗi cung ứng này đang thúc đẩy các gã khổng lồ công nghệ theo đuổi khả năng tự cung tự cấp. Đối với Anthropic, việc phát triển chip nội bộ không có nghĩa là tự chủ hoàn toàn về sản xuất; thay vào đó, bằng cách nắm vững các năng lực thiết kế cốt lõi, công ty có được các giải pháp thay thế về kỹ thuật và khả năng thương lượng trong chuỗi cung ứng, giúp bảo vệ hoạt động kinh doanh một cách hiệu quả trước những biến động nguồn cung bên ngoài.

Ở cấp độ sâu hơn, chip đã trở thành điểm cao chiến lược trong cuộc đua vũ trang AI. Sự hiệp lực sâu sắc giữa phần mềm và phần cứng là điều cần thiết để giải phóng tiềm năng của các thuật toán. Phát triển chip nội bộ không chỉ đơn thuần là một chiến lược phần cứng; đó là một bước xoay trục cơ bản để xây dựng các hào kỹ thuật cạnh tranh, tạo ra trải nghiệm sản phẩm độc đáo và định hình hệ sinh thái AI trong tương lai, cuối cùng quyết định khả năng cạnh tranh lâu dài của doanh nghiệp.