Theo Bloomberg, Nvidia đã nói với một số khách hàng lớn nhất của mình rằng giá máy chủ chứa chip AI của họ sẽ tăng hơn 15% trên các hệ thống được phân phối từ đầu năm 2027 - mức tăng giá lớn thứ hai trong vòng chưa đầy một năm, xếp sau mức tăng khoảng 30% trên hầu hết các dòng sản phẩm trong tháng Bảy.

Cảnh báo, được truyền đạt thông qua các nhà sản xuất máy chủ lắp ráp hệ thống cho các nhà khai thác trung tâm dữ liệu lớn, đến vào thời điểm nhạy cảm đối với ngành AI: các doanh nghiệp đang vật lộn với chi phí xây dựng cơ sở hạ tầng khổng lồ và thị trường bộ nhớ - động lực tăng trưởng đã nêu - không có dấu hiệu hạ nhiệt. Nvidia dự kiến ​​​​sẽ báo cáo kết quả hàng quý vào ngày 26 tháng 8, thời điểm các nhà phân tích mong đợi những thông tin chi tiết mới về cung, cầu và chi phí. For more context on this story, see our ongoing latest AI developments.

Hệ thống nào bị ảnh hưởng

Theo báo cáo, mức tăng này sẽ áp dụng cho các máy chủ được xây dựng trên nền tảng Grace Blackwell hàng đầu của Nvidia và thế hệ Vera Rubin sắp tới của hãng. Mức tăng sẽ không đồng đều: quy mô điều chỉnh phụ thuộc vào việc tạo ra silicon Nvidia có liên quan cũng như số lượng và cấu hình bộ nhớ trong mỗi hệ thống.

Các nhà sản xuất máy chủ phục vụ các công ty công nghệ lớn — bao gồm Microsoft, Google và Oracle — được cho là đã bắt đầu thông báo cho khách hàng về những thay đổi giá sắp tới đối với việc vận chuyển hệ thống vào đầu năm 2027.

Trí nhớ là thủ phạm

Nguyên nhân chính là do chi phí bộ nhớ tăng cao. Các hệ thống AI hiệu suất cao đòi hỏi số lượng lớn bộ nhớ băng thông cao và nhu cầu mở rộng trung tâm dữ liệu đã khiến giá HBM và LPDDR5 tăng cao. Các nhà sản xuất bộ nhớ Samsung Electronics, SK Hynix và Micron Technology đều đang phải đối mặt với nhu cầu mạnh mẽ khi công suất bán dẫn ngày càng hướng tới bộ nhớ băng thông cao và các sản phẩm điện toán tiên tiến khác.

Gaurav Gupta, phó chủ tịch và nhà phân tích tại Gartner, cho biết sự gia tăng này phản ánh áp lực trên toàn bộ chuỗi cung ứng AI, không chỉ riêng RAM. Ông nói với CIO.com: “Giá bộ nhớ đang tăng lên, đặc biệt là HBM và LPDDR5, nhưng còn có những khía cạnh khác, như tấm wafer đúc tiên tiến, bao bì tiên tiến và tình trạng thiếu linh kiện khác”, ông nói thêm rằng những vấn đề đó tạo ra thời gian sản xuất lâu hơn, “điều này thường dẫn đến giá cao hơn”.

Và anh ấy không mong đợi sự cứu trợ sớm. Gupta cho biết: “Trong môi trường hiện tại có nhu cầu mạnh mẽ và nguồn cung hạn chế, chúng tôi dự đoán tình trạng này sẽ tiếp tục trong thời gian gần đến trung hạn”, đồng nghĩa với việc chi phí cao hơn cho cả các tổ chức triển khai máy chủ của riêng họ và những người thuê máy tính trên đám mây.

##Ít sự lựa chọn cho người mua

Đối với các CIO, phép tính này không mấy hấp dẫn. Các nhà tư vấn và phân tích cho rằng các doanh nghiệp có rất ít lựa chọn ngoài việc chấp nhận rằng giá cơ sở hạ tầng AI sẽ tiếp tục tăng và việc chuyển đổi nhà cung cấp - ngay cả khi có thể - sẽ không tránh khỏi mức tăng vì chi phí bộ nhớ và linh kiện ảnh hưởng đến toàn bộ thị trường.

Scott Bickley, một thành viên cố vấn tại Nhóm nghiên cứu công nghệ thông tin, lập luận rằng Nvidia thực sự đang hấp thụ một phần đòn đánh. Tính toán của ông cho thấy công ty có thể đang gánh chịu một phần chi phí ngày càng tăng của chính mình và chỉ chuyển một phần nhỏ sang cho những khách hàng lớn nhất của mình. Nhưng ông thẳng thắn về đòn bẩy mà người mua có: “Chi phí khối lượng công việc trên mỗi token đang giảm trong khi chi phí cơ sở hạ tầng và phần cứng cơ bản đang tăng lên,” ông nói. "Nếu bạn đang trực tiếp xây dựng các cụm của riêng mình thì đây là sự nâng cấp tự động lên một giải pháp vốn đã cực kỳ đắt tiền. Nếu bạn đang mua phần cứng của riêng mình, bạn sẽ phải cố gắng hết sức. Bạn sẽ không thương lượng để thoát khỏi điều này."

Có một điều đáng mừng mà Bickley đã chỉ ra: giá mỗi mã thông báo cho các mô hình AI dường như đang giảm, điều này mang lại cho người mua một cách để giảm bớt lạm phát phần cứng bằng cách kiến ​​​​trúc khối lượng công việc ít phụ thuộc hơn vào dung lượng bộ nhớ thô.

Khai thác nhiều hơn từ những gì bạn đã sở hữu

Chiến lược đó - đạt được nhiều lợi ích hơn từ phần cứng hiện có - là nơi hội tụ của một số nhà phân tích. Bickley chỉ ra các kỹ thuật như định tuyến mô hình, nén và xử lý hàng loạt là những cách để nâng cao khả năng sử dụng các cụm đã có trong dịch vụ.

Flavio Villanustre, CISO của Nhóm Giải pháp Rủi ro LexisNexis, đồng ý rằng việc siết chặt về cơ bản là một vấn đề cung và cầu sẽ ổn định khi hoạt động sản xuất bộ nhớ tăng cường để đáp ứng nhu cầu do AI thúc đẩy - nhưng ông không thấy điều đó sẽ xảy ra trong vài tháng tới. Trong khi chờ đợi, ông lưu ý, một số nhà cung cấp mô hình AI đang điều chỉnh mô hình của họ để chạy tốt hơn trong môi trường hạn chế về bộ nhớ. Ông chỉ ra Gemma E4B của Google và các mô hình tương tự, sử dụng cách tiếp cận theo cấp bậc để chỉ kéo các phần cần thiết của mô hình vào bộ nhớ thay vì giữ toàn bộ mô hình trong RAM.

Mike Wilkes, CISO doanh nghiệp tại Aikido Security, lập luận rằng việc tăng giá có thể mang lại một số lợi ích nếu chúng buộc các kiến ​​trúc có kỷ luật hơn. Ông nói, các doanh nghiệp đã dành vài năm qua coi mã thông báo mô hình biên giới là một “tiện ích vô cùng linh hoạt”, định tuyến khối lượng công việc đến mô hình lớn nhất bất kể nhiệm vụ có yêu cầu lý luận ở cấp biên giới hay không. Kiến trúc phù hợp ngày càng kết hợp: dành khoảng 10% mức tiêu thụ cho các mô hình biên giới cho các vấn đề thực sự cần đến chúng, đồng thời thúc đẩy phân loại, trích xuất, tóm tắt và các hành động tác nhân thông thường đối với các mô hình ngôn ngữ nhỏ và mô hình trọng lượng mở chạy trên cơ sở hạ tầng mà doanh nghiệp kiểm soát.

Wilkes nói: “Điều đó mang lại cho CIO đòn bẩy chống lại việc khoét giá hoặc thiết lập giá đơn phương”.

Tín hiệu lạm phát cho nền kinh tế AI

Sự gia tăng này cũng là một tín hiệu về việc chi phí của sự bùng nổ AI đang hướng tới đâu. Khi bộ nhớ, tấm bán dẫn và bao bì đều tăng giá, lạm phát đang lan rộng từ các nhà sản xuất chip đến nhà cung cấp máy chủ, nhà cung cấp đám mây và cuối cùng là đến các doanh nghiệp xây dựng trên AI. Với báo cáo thu nhập của Nvidia vào ngày 26 tháng 8, người mua cũng như nhà đầu tư sẽ theo dõi xem công ty phải chịu bao nhiêu áp lực chi phí - và nó sẽ chuyển xuống hạ lưu bao nhiêu.

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →