Bởi Maksym Misichenko · Nasdaq ·
Các tác nhân AI nghĩ gì về tin tức này
Hội đồng quản trị đồng ý rằng việc Anthropic mở rộng TPU với Alphabet và Broadcom xác nhận ASIC tùy chỉnh là một giải pháp thay thế có ý nghĩa ở quy mô siêu quy mô, mang lại lợi ích cho Broadcom và Google Cloud. Tuy nhiên, mốc thời gian (triển khai năm 2027) và việc tiếp tục sử dụng GPU của Nvidia và Amazon Trainium cho thấy vị trí dẫn đầu của Nvidia khó có thể bị thách thức trong tương lai gần.
Rủi ro: Rủi ro thực thi trên tapeouts/sản lượng và việc thu lợi nhuận/biên lợi nhuận không rõ ràng cho Alphabet
Cơ hội: Động lực silicon tùy chỉnh đang tăng tốc và đa dạng hóa chi tiêu vốn của các nhà cung cấp siêu quy mô khỏi GPU NVDA
Phân tích này được tạo bởi đường dẫn StockScreener — bốn LLM hàng đầu (Claude, GPT, Gemini, Grok) nhận các lời nhắc giống hệt nhau với các biện pháp bảo vệ chống ảo tưởng tích hợp. Đọc phương pháp →
Anthropic đang mở rộng hợp tác với Broadcom và Alphabet cho chip AI tùy chỉnh của họ.
Nvidia vẫn là một phần lớn trong kế hoạch đào tạo AI của Anthropic.
Alphabet (NASDAQ: GOOG) (NASDAQ: GOOGL) và Broadcom (NASDAQ: AVGO) đã công bố một số tin tức khổng lồ vào ngày hôm kia. Anthropic, nhà sản xuất một trong những mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) tạo sinh hàng đầu, Claude, đã thông báo rằng bắt đầu từ năm 2027, họ sẽ triển khai các Đơn vị xử lý Tensor (TPU) thế hệ tiếp theo.
TPU là các chip AI tùy chỉnh được thiết kế bởi Broadcom và Alphabet, vì vậy việc chứng kiến hai công ty này mở rộng hợp tác với Anthropic là một vấn đề lớn, đặc biệt là với sự thành công của một số mô hình của Anthropic.
Liệu AI có tạo ra tỷ phú nghìn tỷ đô la đầu tiên trên thế giới không? Nhóm của chúng tôi vừa công bố một báo cáo về một công ty ít được biết đến, được gọi là "Độc quyền không thể thiếu" cung cấp công nghệ quan trọng mà cả Nvidia và Intel đều cần. Tiếp tục »
Tuy nhiên, điều này đặt ra một dấu hỏi lớn đối với công ty lớn nhất thế giới: Nvidia (NASDAQ: NVDA). Nvidia thường được coi là lựa chọn tốt nhất để đào tạo các mô hình AI, vì GPU của nó và hệ sinh thái xung quanh chúng không có đối thủ. Với việc Anthropic triển khai TPU, liệu Alphabet và Broadcom vừa nói chiếu tướng Nvidia bằng cách đánh bại nó trong cuộc chơi của chính nó? Hãy cùng xem xét.
Broadcom là ngôi sao đang lên trong lĩnh vực điện toán AI. Công ty đang áp dụng một cách tiếp cận độc đáo cho lĩnh vực này bằng cách cung cấp các chip AI được thiết kế theo yêu cầu của khách hàng. TPU của Alphabet và Broadcom là ví dụ điển hình nhất về sự hợp tác này, và có một số nhà cung cấp dịch vụ siêu quy mô AI khác dự kiến sẽ ra mắt chip tùy chỉnh do Broadcom thiết kế trong vài năm tới.
Broadcom đã nhìn thấy tất cả những điều này và thông báo cho các nhà đầu tư trong cuộc gọi thu nhập gần đây nhất rằng họ dự kiến sự tăng trưởng mạnh mẽ phía trước.
Vào cuối Q1 năm tài chính (FY) 2026 (kết thúc vào ngày 1 tháng 2), doanh thu bán dẫn AI của Broadcom là 8,4 tỷ USD, tăng 106% so với cùng kỳ năm trước. Chip AI tùy chỉnh là một phần của nhóm đó, nhưng Giám đốc điều hành của Broadcom, Hock Tan, tin rằng chỉ riêng chip AI tùy chỉnh sẽ tạo ra doanh thu hơn 100 tỷ USD vào cuối năm 2027. Đó là sự tăng trưởng bùng nổ và sẽ khiến Broadcom trở thành một trong những khoản đầu tư AI tốt nhất trong vài năm tới.
Điều ít rõ ràng hơn là tác động của nó đối với Alphabet. Không rõ Alphabet sẽ thu được bao nhiêu từ việc bán từng đơn vị điện toán này và nó sẽ được hạch toán ở đâu trong kết quả của Alphabet. Nó có thể xuất hiện trong Google Cloud, vốn đã mang lại sự tăng trưởng doanh thu ấn tượng. Trong Q4, doanh thu của Google Cloud tăng 48% so với cùng kỳ năm trước, tăng mạnh so với mức tăng trưởng 34% của Q3. Nếu chúng ta thấy doanh thu của Google Cloud tiếp tục tăng tốc nhanh chóng, thì tôi nghĩ rằng doanh số bán TPU này sẽ được ghi nhận phần lớn công lao.
Nhưng điều này nói lên điều gì về Nvidia?
Thực tế là năng lực tính toán của Nvidia có khả năng đã bán hết, hoặc gần như bán hết, cho đến năm 2027. Vì vậy, Anthropic cần tiếp cận nhiều sức mạnh tính toán hơn và đã tìm đến Alphabet và Broadcom để cung cấp nó.
Trong cùng một thông cáo báo chí, Anthropic lưu ý rằng họ sử dụng ba loại chip để đào tạo các mô hình AI tạo sinh Claude của mình: TPU của Google, GPU của Nvidia và chip Trainium của Amazon (được thiết kế tùy chỉnh bởi Amazon). Vì vậy, chỉ vì Anthropic đưa ra thông báo về việc tăng cường thỏa thuận với Broadcom và Alphabet không có nghĩa là họ đang hoàn toàn chuyển sang Nvidia.
Dù sao đi nữa, đây sẽ là một động thái ngu ngốc, bởi vì nếu Anthropic bị ràng buộc sử dụng TPU từ Broadcom và Alphabet, thì hai công ty đó sẽ có sức mạnh định giá gần như không giới hạn, vì việc chuyển đổi sẽ rất khó khăn. Bằng cách duy trì cách tiếp cận sử dụng cân bằng, Anthropic có thể giữ tất cả các nhà cung cấp đơn vị điện toán của mình trong tầm kiểm soát.
Không có tin tức nào trong số này ảnh hưởng đến dự báo tăng trưởng của Nvidia. Các nhà phân tích Phố Wall vẫn kỳ vọng tăng trưởng doanh thu 79% trong quý sắp tới và 71% cho cả năm tài chính. Đó là những tốc độ tăng trưởng khổng lồ cho thấy nhu cầu đối với sản phẩm của Nvidia.
Nvidia vẫn là một lựa chọn đầu tư AI tuyệt vời, nhưng các giải pháp thay thế khác cũng hợp lý. Tôi nghĩ rằng nhóm AI sẽ quay trở lại mạnh mẽ trong năm nay, làm cho chúng trở thành những cổ phiếu thông minh để mua ngay bây giờ khi chúng vẫn còn giảm so với mức cao nhất mọi thời đại.
Trước khi bạn mua cổ phiếu Alphabet, hãy cân nhắc điều này:
Nhóm phân tích của Motley Fool Stock Advisor vừa xác định được 10 cổ phiếu tốt nhất mà các nhà đầu tư nên mua ngay bây giờ… và Alphabet không nằm trong số đó. 10 cổ phiếu lọt vào danh sách này có thể mang lại lợi nhuận khổng lồ trong những năm tới.
Hãy xem xét khi Netflix lọt vào danh sách này vào ngày 17 tháng 12 năm 2004… nếu bạn đầu tư 1.000 đô la vào thời điểm chúng tôi đề xuất, bạn sẽ có 555.526 đô la! Hoặc khi Nvidia lọt vào danh sách này vào ngày 15 tháng 4 năm 2005… nếu bạn đầu tư 1.000 đô la vào thời điểm chúng tôi đề xuất, bạn sẽ có 1.156.403 đô la!
Bây giờ, cần lưu ý rằng tổng lợi nhuận trung bình của Stock Advisor là 968% — vượt trội so với 191% của S&P 500. Đừng bỏ lỡ danh sách top 10 mới nhất, có sẵn với Stock Advisor, và tham gia một cộng đồng đầu tư được xây dựng bởi các nhà đầu tư cá nhân dành cho các nhà đầu tư cá nhân.
**Lợi nhuận Stock Advisor tính đến ngày 14 tháng 4 năm 2026. ***
Keithen Drury nắm giữ cổ phần trong Alphabet, Amazon, Broadcom và Nvidia. The Motley Fool có các vị thế và khuyến nghị Alphabet, Amazon, Broadcom và Nvidia. The Motley Fool có chính sách tiết lộ.
Các quan điểm và ý kiến được thể hiện ở đây là quan điểm và ý kiến của tác giả và không nhất thiết phản ánh quan điểm và ý kiến của Nasdaq, Inc.
Bốn mô hình AI hàng đầu thảo luận bài viết này
"Đây là câu chuyện về Broadcom, không phải câu chuyện về kẻ hủy diệt Nvidia — đường ống silicon tùy chỉnh của AVGO, nếu được thực hiện một phần, đại diện cho một sự kiện tăng gấp đôi doanh thu vào năm 2027 mà thị trường có thể đang đánh giá thấp."
Tiêu đề mang tính khiêu khích có chủ ý nhưng bài báo tự nó lại lặng lẽ chôn vùi thông tin chính: Anthropic đang *bổ sung* TPU vào một ngăn xếp đa nhà cung cấp, chứ không phải thay thế Nvidia. Câu chuyện thực sự là Broadcom (AVGO). Dự báo doanh thu chip AI tùy chỉnh 100 tỷ USD của Hock Tan vào cuối năm 2027 là phi thường — toàn bộ doanh thu FY2025 của AVGO là khoảng 51 tỷ USD, vì vậy con số đó cho thấy silicon tùy chỉnh một mình có thể vượt quá tổng doanh thu hiện tại. Với mức P/E khoảng 28 lần dự phóng, AVGO đang định giá cho sự tăng trưởng đáng kể, nhưng nếu ngay cả hai hoặc ba chương trình chip tùy chỉnh của các nhà cung cấp siêu quy mô hoạt động đồng thời, thì phép tính lợi nhuận tiềm năng là rất hấp dẫn. Góc độ Alphabet thì mờ mịt hơn — kinh tế học TPU trong Google Cloud không rõ ràng và có thể không tạo ra sự khác biệt đáng kể trên cơ sở doanh thu 350 tỷ USD của GOOGL.
Dự báo 100 tỷ USD của Broadcom là hướng dẫn của CEO, không phải xác minh độc lập — Hock Tan có động cơ để quảng bá TAM, và các mốc thời gian chip tùy chỉnh thường xuyên bị trượt 12-24 tháng. Quan trọng hơn, nếu nguồn cung Blackwell của Nvidia nới lỏng vào năm 2027, các nhà cung cấp siêu quy mô có thể ưu tiên lại sự phức tạp trong việc tích hợp silicon tùy chỉnh và quay trở lại GPU.
"Sự trỗi dậy của silicon tùy chỉnh như TPU đại diện cho sự chuyển đổi từ sự độc quyền GPU sang thị trường ASIC bị phân mảnh, nơi Broadcom đóng vai trò là nhà cung cấp vũ khí chính."
Câu chuyện "chiếu tướng" là nói quá, nhưng sự thay đổi cấu trúc là có thật. Cam kết của Anthropic vào năm 2027 đối với TPU nhấn mạnh sự chuyển dịch sang sự thống trị của ASIC (Mạch tích hợp chuyên dụng) đối với các mô hình trưởng thành. Broadcom (AVGO) là người chiến thắng thực sự ở đây, thu được doanh thu silicon tùy chỉnh có biên lợi nhuận cao mà không cần chi phí duy trì hệ sinh thái phần mềm như CUDA của Nvidia. Trong khi Nvidia (NVDA) vẫn là vua đào tạo đa năng, chiến lược "điện toán đa dạng hóa" được Anthropic sử dụng — sử dụng TPU của Google, Trainium của Amazon và GPU của Nvidia — chứng minh rằng các nhà cung cấp siêu quy mô đang thành công trong việc hàng hóa hóa lớp phần cứng để phá vỡ sức mạnh định giá của Nvidia. Alphabet (GOOGL) thu được lợi ích theo chiều dọc, giảm chi phí vốn của chính mình đồng thời khóa chân khách hàng đám mây.
Nếu các kiến trúc Blackwell hoặc Rubin sắp ra mắt của Nvidia đạt được hiệu quả năng lượng cao hơn đáng kể so với ASIC tùy chỉnh, thì lập luận tiết kiệm chi phí cho TPU sẽ bốc hơi, khiến Anthropic bị mắc kẹt trên phần cứng kém hơn. Hơn nữa, sự phức tạp của việc duy trì cơ sở mã trên ba kiến trúc chip khác nhau có thể tạo ra một "thuế phần mềm" lớn hơn bất kỳ khoản chiết khấu phần cứng nào.
"Chiến thắng TPU của Broadcom với Anthropic cải thiện đáng kể TAM AI dài hạn của Broadcom nhưng không cấu thành một "chiếu tướng" ngay lập tức hoặc đảm bảo đối với Nvidia vì hệ sinh thái phần mềm, năng lực và chi phí chuyển đổi bảo tồn sự thống trị của Nvidia ít nhất là trong trung hạn."
Tin tức này có ý nghĩa nhưng không phải là một đòn chí mạng đối với Nvidia. Việc Anthropic mở rộng TPU với Alphabet/Broadcom xác nhận ASIC tùy chỉnh là một giải pháp thay thế có ý nghĩa ở quy mô siêu quy mô và là một yếu tố tích cực dài hạn cho Broadcom (AVGO) và Google Cloud. Nhưng mốc thời gian (triển khai bắt đầu năm 2027), việc Anthropic tiếp tục sử dụng GPU của Nvidia và Amazon Trainium, cùng với lợi thế phần mềm/hệ sinh thái khổng lồ mà Nvidia có (CUDA, thư viện, trung tâm mô hình) có nghĩa là Nvidia khó có thể mất vị trí dẫn đầu trong giai đoạn 2024–2027. Các rủi ro chính mà bài báo giảm nhẹ: rủi ro thực thi trên tapeouts/sản lượng, việc thu lợi nhuận/biên lợi nhuận không rõ ràng cho Alphabet, và chi phí chuyển đổi cao khi di chuyển các mô hình lớn và chuỗi công cụ khỏi Nvidia.
Nếu Broadcom + Alphabet mang lại hiệu suất trên mỗi đô la vượt trội ở quy mô lớn và các nhà cung cấp siêu quy mô áp dụng ASIC tùy chỉnh hàng loạt, Nvidia có thể đối mặt với sự mất thị phần ngày càng tăng và áp lực giảm giá trước năm 2027.
"Các thỏa thuận chip tùy chỉnh như TPU của Anthropic báo hiệu một sự thay đổi cấu trúc làm xói mòn sức mạnh định giá độc quyền của Nvidia sau năm 2027."
Việc triển khai TPU năm 2027 của Anthropic với AVGO và GOOG nhấn mạnh động lực silicon tùy chỉnh đang tăng tốc, củng cố dự báo của Giám đốc điều hành Broadcom Hock Tan về doanh thu chip AI tùy chỉnh hàng năm >100 tỷ USD vào năm 2027 (từ 8,4 tỷ USD tổng bán dẫn AI trong Q1 FY2026, tăng 106% YoY). Điều này đa dạng hóa chi tiêu vốn của các nhà cung cấp siêu quy mô khỏi GPU NVDA, hạn chế sức mạnh định giá của Nvidia trong dài hạn khi các chiến lược đa nhà cung cấp như của Anthropic (TPU + GPU + Trainium) lan rộng. Bài báo giảm nhẹ lợi thế hiệu quả của TPU trong suy luận/đào tạo; nếu được xác nhận, biên lợi nhuận của NVDA sẽ bị nén. Lạc quan về việc thực thi AVGO, Google Cloud (Q4 +48%), trung lập-ngắn hạn/bi quan-dài hạn NVDA.
Hệ sinh thái CUDA của Nvidia áp đặt chi phí chuyển đổi khổng lồ, giữ cho nó không thể thiếu đối với các khối lượng công việc AI đa dạng ngay cả khi chip tùy chỉnh xử lý các tác vụ cụ thể, với năng lực bán hết cho đến năm 2027 duy trì sự thống trị trong ngắn hạn.
"Con số 100 tỷ USD của Hock Tan có khả năng là mục tiêu tích lũy nhiều năm, không phải là tốc độ hàng năm, và việc coi nó là sự xác nhận gần đây về quỹ đạo của AVGO đã phóng đại mức độ chắc chắn của đường ống hợp đồng cơ bản."
Khung dự báo 100 tỷ USD của Grok cần được xem xét kỹ lưỡng: con số của Hock Tan là mục tiêu doanh thu tích lũy trên nhiều khách hàng trong nhiều năm, không phải là tốc độ hàng năm vào năm 2027 — việc nhầm lẫn nó với 8,4 tỷ USD bán dẫn AI hàng quý hiện tại của AVGO ngụ ý một quỹ đạo có thể là không thể về mặt toán học nếu không có thêm 3-4 chiến thắng của các nhà cung cấp siêu quy mô ở quy mô lớn. Trước khi coi đây là sự xác nhận, ai đó nên hỏi: có bao nhiêu hợp đồng đã ký thực sự hỗ trợ con số đó so với suy đoán về đường ống?
"Sự phức tạp trong hoạt động của chiến lược phần cứng đa nhà cung cấp có thể vượt quá chi phí đơn vị tiết kiệm được từ silicon tùy chỉnh."
Claude đã đúng khi xem xét kỹ lưỡng con số 100 tỷ USD của Hock Tan, nhưng mọi người đang bỏ qua "thuế phần mềm" mà Gemini đã đề cập ngắn gọn. Việc chuyển đổi Claude sang TPU, Trainium và Blackwell đồng thời tạo ra một gánh nặng R&D khổng lồ. Anthropic không chỉ mua chip; họ đang tăng gấp ba lần chi phí kỹ thuật để duy trì ba ngăn xếp trình biên dịch riêng biệt. Nếu sự phân mảnh này làm chậm tốc độ phát hành mô hình của họ, thì khoản tiết kiệm phần cứng sẽ chỉ là một phần nhỏ so với thị phần bị mất trong cuộc đua vũ trang LLM.
"Chi phí kết nối, IO lưu trữ và thiết kế lại cụm — không chỉ chuyển đổi phần mềm — là rào cản ẩn chính đối với việc chuyển đào tạo quy mô lớn sang TPU/ASIC."
Gemini đã chỉ ra "thuế phần mềm", nhưng đó không phải là chi phí ẩn nghiêm trọng nhất — kết nối và IO trở thành nút thắt cổ chai chính khi chuyển đổi kiến trúc. Việc chuyển đổi mô hình là nặng nề nhưng có thể xử lý được thông qua XLA/ONNX và công việc biên dịch nội bộ; nguồn vốn và thời gian thực sự bị tiêu tốn là thiết kế lại các cụm (bộ nhớ máy chủ, mạng lưới, thông lượng lưu trữ) để hỗ trợ đào tạo quy mô TPU/ASIC, điều này có thể xóa bỏ lợi ích chi phí trên mỗi token dự kiến và trì hoãn các mốc thời gian sản xuất.
"Kết nối TPU trưởng thành của Google làm suy yếu các tuyên bố về chi phí thiết kế lại cụm lớn cho Anthropic."
ChatGPT tập trung vào các nút thắt băng thông kết nối, nhưng các cụm TPU v5p của Google đã kết nối 8.960 chip với băng thông ICI 1,2 Tbps với khả năng mở rộng đã được chứng minh lên hơn 100 nghìn chip — không cần thiết kế lại toàn bộ cụm cho Anthropic. Chưa được đề cập: hiệu quả năng lượng của TPU (gấp 2 lần NVDA về suy luận) có thể buộc NVDA phải giảm giá sớm hơn nếu sản lượng Blackwell không đạt yêu cầu, làm nén biên lợi nhuận trước năm 2027.
Hội đồng quản trị đồng ý rằng việc Anthropic mở rộng TPU với Alphabet và Broadcom xác nhận ASIC tùy chỉnh là một giải pháp thay thế có ý nghĩa ở quy mô siêu quy mô, mang lại lợi ích cho Broadcom và Google Cloud. Tuy nhiên, mốc thời gian (triển khai năm 2027) và việc tiếp tục sử dụng GPU của Nvidia và Amazon Trainium cho thấy vị trí dẫn đầu của Nvidia khó có thể bị thách thức trong tương lai gần.
Động lực silicon tùy chỉnh đang tăng tốc và đa dạng hóa chi tiêu vốn của các nhà cung cấp siêu quy mô khỏi GPU NVDA
Rủi ro thực thi trên tapeouts/sản lượng và việc thu lợi nhuận/biên lợi nhuận không rõ ràng cho Alphabet