CEO Google DeepMind: Thiếu hụt chip nhớ HBM đang kìm hãm tốc độ phát triển AI

Trong cuộc phỏng vấn mới nhất với CNBC, Demis Hassabis, CEO của Google DeepMind, đã đưa ra cảnh báo về những giới hạn vật lý đang trực tiếp cản trở việc phổ biến các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI). Theo ông, nhu cầu đối với các mô hình ngôn ngữ lớn như Gemini đang tăng vọt, vượt xa năng lực đáp ứng của hạ tầng hiện có, tạo ra một điểm nghẽn nghiêm trọng trong toàn bộ ngành công nghiệp bán dẫn.

Thử thách từ hạ tầng và chuỗi cung ứng chip nhớ

Lãnh đạo Google DeepMind nhấn mạnh rằng việc thử nghiệm các ý tưởng AI mới ở quy mô lớn đòi hỏi một lượng chip khổng lồ để đánh giá hiệu quả thực tế. Hiện nay, toàn bộ chuỗi cung ứng đang đối mặt với áp lực chưa từng có. Không chỉ Google, các tập đoàn công nghệ hàng đầu đều đang phải vật lộn để duy trì nguồn cung phần cứng cần thiết.

Demis Hassabis, CEO Google DeepMind chia sẻ tại một sự kiện (Nguồn: Internet)

Đồng quan điểm này, Mark Zuckerberg, Giám đốc điều hành Meta, từng khẳng định rằng các nhà nghiên cứu AI hiện nay không chỉ cần nguồn lực tài chính dồi dào. Yếu tố then chốt để giữ chân nhân tài và thúc đẩy tiến độ nghiên cứu chính là khả năng tiếp cận lượng lớn chip xử lý và giảm thiểu các rào cản hành chính trong vận hành hạ tầng.

Điểm nghẽn mang tên HBM

Chip nhớ đã trở thành một yếu tố chiến lược quan trọng không kém gì các đơn vị xử lý trung tâm. Thách thức lớn nhất hiện nay nằm ở chip nhớ băng thông cao (HBM) – loại linh kiện có cấu trúc phức tạp và đắt đỏ hơn nhiều so với RAM thông thường trên máy tính cá nhân. Các công ty AI đang ưu tiên săn lùng HBM, khiến thị trường rơi vào tình trạng mất cân đối cung cầu trầm trọng.

Chip nhớ đã trở thành một yếu tố chiến lược quan trọng trong lĩnh vực AI (Nguồn: Internet)

Thực trạng này không chỉ làm chậm tiến độ nghiên cứu AI mà còn đẩy chi phí sản xuất lên mức cao kỷ lục, gián tiếp làm tăng giá thành các thiết bị điện tử tiêu dùng như laptop, thiết bị chơi game và bộ định tuyến. Ba nhà sản xuất dẫn đầu thị trường gồm Samsung, Micron và SK Hynix đang nỗ lực tối đa để vừa đáp ứng đơn hàng từ các "ông lớn" AI, vừa duy trì nguồn cung cho các khách hàng truyền thống.

Chiến lược tự chủ và những khoản đầu tư tỷ USD

Mặc dù Google sở hữu lợi thế lớn nhờ việc tự phát triển bộ vi xử lý Tensor (TPU) phục vụ nhu cầu nội bộ và dịch vụ đám mây, tập đoàn này vẫn chưa thể đạt được sự tự chủ hoàn toàn. Các thành phần thiết yếu để xây dựng một hệ thống AI hoàn chỉnh vẫn phụ thuộc chặt chẽ vào một vài đối tác cung ứng chủ chốt trên thị trường bán dẫn toàn cầu.

Để giải quyết bài toán này và duy trì vị thế trong cuộc đua công nghệ, Google dự kiến sẽ đầu tư khoảng 175-185 tỷ USD vào cơ sở hạ tầng và chip AI trong năm 2026, theo báo cáo tài chính quý IV/2025. Con số này tái khẳng định một thực tế mới: Trong kỷ nguyên AI, chiến thắng không chỉ thuộc về những người sở hữu thuật toán ưu việt mà còn phụ thuộc vào khả năng nắm giữ nguồn lực phần cứng lớn nhất.

PHỐ HỘI