Doanh nghiệp ưu tiên đánh giá chip AI không phải Nvidia hơn GPU thế hệ mới — khoảng cách 14 điểm

Khi các doanh nghiệp xây dựng danh sách đánh giá bộ tăng tốc AI cho chu kỳ tới, họ có xu hướng đưa chip không phải Nvidia vào danh sách cao hơn hẳn so với GPU thế hệ mới của chính Nvidia. Theo khảo sát VB Pulse tháng 7 của VentureBeat với 170 chuyên gia hạ tầng AI, 39,4% cho biết họ có khả năng sẽ đánh giá các bộ tăng tốc không phải Nvidia — gồm AWS Trainium, Google TPU, AMD Instinct, Intel Gaudi hoặc ASIC tự phát triển — trong 12 tháng tới, so với chỉ 25,3% cho Nvidia Blackwell (GB300) hoặc GPU Nvidia thế hệ mới khác, tạo ra khoảng cách 14 điểm phần trăm.

Dù Nvidia vẫn là lựa chọn mặc định trong hầu hết môi trường sản xuất, các tổ chức đang thực sự xây dựng tính linh hoạt trong chiến lược bộ tăng tốc của mình thay vì coi Nvidia là lựa chọn duy nhất đáng để đánh giá. Phát hiện này nằm trong một xu hướng rộng hơn: các doanh nghiệp đang mở rộng và tối ưu hóa hạ tầng AI hiện có trước khi thực hiện thay đổi nền tảng lớn tiếp theo.

Hạ tầng AI doanh nghiệp đang phát triển ở đâu?

Dữ liệu tháng 7 cho thấy các tổ chức đang vận hành hạ tầng AI chuyên sâu hơn và đưa nhiều nền tảng của nhà cung cấp vào sản xuất. Microsoft Azure ghi nhận mức tăng trưởng áp dụng sản xuất lớn nhất, từ 29% trong tháng 6 lên 47,1% trong tháng 7 — tăng 18,1 điểm phần trăm. Tuy nhiên, một phần mức tăng này phản ánh sự thay đổi trong thành phần người khảo sát: nhóm tháng 7 có xu hướng thiên về các tổ chức lớn hơn (57% tại tổ chức trên 1.000 nhân viên, so với 37% trong tháng 6).

Google Gemini vẫn là nền tảng được sử dụng nhiều nhất trong cả hai đợt khảo sát, với tỷ lệ đưa vào sản xuất tăng từ 41,1% lên 47,6%, xếp trên Azure một chút. Tỷ lệ doanh nghiệp đưa OpenAI vào sản xuất tăng từ 40,2% lên 49,4%, trong khi Anthropic tăng từ 12,1% lên 24,7%.

Đáng chú ý, trong số doanh nghiệp tự vận hành GPU, tỷ lệ chạy ở mức nửa công suất hoặc thấp hơn đã giảm từ 83% (tháng 6) xuống 69% (tháng 7). Tỷ lệ sử dụng trên 50% công suất tăng từ 13% lên 23% — cho thấy hiệu quả khai thác GPU đang được cải thiện rõ rệt.

Các doanh nghiệp không báo cáo sự cải thiện vượt bậc về giá trị chỉ vì triển khai nhiều hạ tầng hơn. Họ đang trở thành những nhà vận hành có năng lực hơn với kiến trúc tốt hơn, nhưng cũng đặt ra tiêu chuẩn cao hơn về những gì hạ tầng phải đáp ứng, với độ tin cậy dẫn đầu.

Vì sao tính cấp thiết thay đổi nền tảng đang dịch chuyển ra xa hơn?

Tín hiệu ngược rõ rệt nhất trong khảo sát tháng 7 là tỷ lệ doanh nghiệp dự định thay đổi nền tảng ngay lập tức đang giảm. Tỷ lệ mong đợi thay đổi trong vòng 0-3 tháng giảm 9,5 điểm phần trăm, trong khi các khung thời gian 3-6 tháng và 6-12 tháng lần lượt tăng 4,1 và 5,3 điểm.

Tiêu chí lựa chọn nền tảng cũng phản ánh xu hướng này:

• Tích hợp với hạ tầng cloud và dữ liệu hiện có vẫn là yếu tố hàng đầu (40% trong tháng 7)
• Ưu tiên hiệu suất tăng từ 24,3% lên 35,3%
• Ưu tiên chi phí trên mỗi triệu token tăng từ 7,5% lên 15,9%
• Ưu tiên khả năng tiếp cận GPU tăng từ 18,7% lên 23,5%
• Ngược lại, lựa chọn tổng chi phí sở hữu (TCO) làm yếu tố chính giảm mạnh từ 34,6% xuống 21,8%

Thị trường dường như đang chuyển từ lập kế hoạch hạ tầng tổng quát sang giám sát ở mức độ khối lượng công việc. Người mua ngày càng muốn biết nền tảng hoạt động thế nào trong suy luận (inference) sản xuất, độ tin cậy ra sao và chi phí cho mỗi đơn vị công việc hữu ích là bao nhiêu.

Sự quan tâm đến giải pháp thay thế Nvidia tập trung ở cấp cao nhất

Đáng chú ý, tỷ lệ quan tâm đến chip không phải Nvidia còn cao hơn ở nhóm có thẩm quyền mua sắm chiến lược. Trong nhóm C-suite, tỷ lệ có khả năng đánh giá bộ tăng tốc không phải Nvidia tăng từ 42,9% (6/14) trong tháng 6 lên 57,1% (12/21) trong tháng 7. Ở nhóm người ra quyết định cuối cùng, con số này tăng từ 35,4% lên 50%.

Sự quan tâm này đặc biệt mạnh mẽ ở phân khúc doanh nghiệp vừa và nhỏ:

• Tổ chức 251-1.000 nhân viên: tăng từ 41,4% lên 53,2%
• Tổ chức 101-250 nhân viên: tăng từ 33,3% lên 57,7%

Sự chú ý ngày càng tăng từ C-suite và những người ra quyết định cuối cùng cho thấy đa dạng hóa bộ tăng tốc đang trở thành câu hỏi chiến lược về hạ tầng, không chỉ là vấn đề kỹ thuật dành riêng cho đội ngũ kỹ thuật.

Doanh nghiệp muốn kiểm soát lớp kết nối AI (AI harness)

Khảo sát riêng về lớp ngữ cảnh (context layer) cho AI tác nhân (agentic AI) với 101 người tham gia mỗi tháng cho thấy xu hướng rõ ràng: các doanh nghiệp muốn giữ quyền kiểm soát kiến trúc bên ngoài một nhà cung cấp mô hình duy nhất. Kết hợp lại, 79,2% người tham gia tháng 7 ủng hộ cách tiếp cận duy trì ít nhất một phần kiểm soát kiến trúc bên ngoài nhà cung cấp mô hình, so với khoảng 65,3% trong tháng 6. Chỉ 11,9% ủng hộ việc hợp nhất vào ngăn xếp ngữ cảnh của một nhà cung cấp mô hình duy nhất.

Nhu cầu kiểm soát đó đang trở nên rõ ràng hơn khi 68,3% người tham gia tháng 7 báo cáo gặp ít nhất một phản hồi sai nhưng "tự tin" (confident-but-wrong) từ AI tác nhân do thiếu hoặc sai ngữ cảnh, tăng từ 57,4% trong tháng 6.

Neocloud có đang thu hút doanh nghiệp không?

Neocloud — các nhà cung cấp cloud chuyên biệt tập trung mạnh vào hạ tầng AI — đang trở thành một phần đáng tin cậy hơn trong chiến lược đa nhà cung cấp của doanh nghiệp. Tỷ lệ người tham gia dự định tăng cường sử dụng neocloud tăng từ 33% lên 38%, trong khi tỷ lệ giảm sử dụng giảm từ 9,7% xuống 5,4%.

Trong lĩnh vực công nghệ và phần mềm, tỷ lệ này đạt tới 57,6% trong tháng 7. Tuy nhiên, việc áp dụng sản xuất hiện tại với các nhà cung cấp cụ thể như CoreWeave, Lambda, Crusoe và Nebius vẫn còn nhỏ (5,9%), cho thấy một đường ống đánh giá và áp dụng đáng kể đang hình thành.

Neocloud vẫn phải chứng minh độ tin cậy, bảo mật, hỗ trợ, mạng và khả năng quản lý dữ liệu ở cấp doanh nghiệp. Truy cập tính toán chuyên biệt có thể mở ra cánh cửa, nhưng việc áp dụng bền vững sẽ phụ thuộc vào ngăn xếp vận hành xung quanh.

Sử dụng hạ tầng AI mã nguồn mở có tăng không?

Câu trả lời chính xác nhất là: sử dụng mã nguồn mở trong sản xuất đang tăng, trong khi mức độ cân nhắc nền tảng rộng rãi vẫn tương đối ổn định. Tỷ lệ doanh nghiệp sử dụng ngăn xếp mã nguồn mở tự quản lý (gồm PyTorch, Triton, vLLM, Ray, Kubernetes) tăng từ 3,7% lên 12,9% chỉ trong một tháng.

Sự tăng trưởng này tập trung ở các tổ chức đang chuyển sang giai đoạn triển khai thay vì ở nhóm người đánh giá. Mã nguồn mở dường như đang ăn sâu vào một phần đang hoạt động tích cực của thị trường, cho phép doanh nghiệp linh hoạt hơn trong lựa chọn mô hình và kiểm soát tối ưu hóa suy luận — nhưng đồng thời cũng chuyển trách nhiệm vận hành, nâng cấp và bảo mật sang chính họ.

Kết luận

Sự kết hợp giữa nhiều hoạt động hơn, ít cấp thiết hơn và nhiều lựa chọn hơn là sợi chỉ xuyên suốt toàn bộ bức tranh này. Các doanh nghiệp đang vận hành nhiều hạ tầng AI hơn trong khi chủ động giữ nhiều hướng đi mở về chip, cloud và lớp kết nối mô hình với dữ liệu của chính họ. Thay đổi nền tảng tiếp theo, khi nó đến, sẽ là một lựa chọn được đưa ra từ vị thế mạnh hơn — không phải là một quyết định vội vàng.

Đối với thị trường Việt Nam, xu hướng này mang ý nghĩa quan trọng: các doanh nghiệp công nghệ Việt đang đầu tư vào AI không nhất thiết phải phụ thuộc hoàn toàn vào một nhà cung cấp duy nhất. Việc đa dạng hóa lựa chọn chip và nền tảng không chỉ giúp tối ưu chi phí mà còn tạo thế thương lượng tốt hơn khi làm việc với các nhà cung cấp cloud lớn — một bài học chiến lược đáng cân nhắc giữa bối cảnh nhu cầu điện toán AI tại Việt Nam đang tăng nhanh.