Khủng hoảng chuỗi cung ứng tiếp theo của AI: Cách tình trạng thiếu hụt laser InP đe dọa các trung tâm dữ liệu
2026/08/04 11:13:00
Cuộc bùng nổ trí tuệ nhân tạo đã phơi bày sự thiếu hụt trong các GPU, bộ nhớ băng thông cao, đóng gói tiên tiến, điện năng và làm mát. Rào cản tiếp theo có thể ít rõ ràng hơn nhưng không kém phần quan trọng: các laser di chuyển khối lượng dữ liệu khổng lồ giữa các bộ xử lý bên trong các trung tâm dữ liệu AI hiện đại.
Indium phosphide, hay InP, là một chất bán dẫn hợp chất được sử dụng trong các thành phần quang tốc độ cao. Nhu cầu về các laser dựa trên InP đang tăng lên khi các công ty đám mây chuyển từ các mạng 400G và 800G sang các kết nối 1.6T và quang học tích hợp đồng gói. Đồng thời, các biện pháp kiểm soát xuất khẩu, năng lực sản xuất hạn chế và cơ sở nhà cung cấp tập trung đang khiến việc mở rộng trở nên khó khăn hơn. Đối với các nhà đầu tư tiền điện tử, vấn đề này có thể ảnh hưởng đến chi phí cơ sở hạ tầng AI, kinh tế tính toán phi tập trung, định giá AI-token và sự sẵn sàng chấp nhận rủi ro rộng hơn kết nối các cổ phiếu công nghệ với Bitcoin.
Cách tình trạng thiếu hụt InP trở thành vấn đề về AI
Sự thiếu hụt không phải do một vụ tai nạn tại một nhà máy duy nhất hay một làn sóng mua vào đầu cơ đột ngột gây ra. Nó phát sinh khi các cụm AI trở nên lớn hơn và phụ thuộc nhiều hơn vào mạng tốc độ cao. Việc huấn luyện và phục vụ các mô hình tiên tiến yêu cầu hàng ngàn bộ tăng tốc trao đổi dữ liệu với độ trễ tối thiểu. Điều này đã làm tăng nhu cầu về các bộ chuyển đổi quang, các công tắc dung lượng cao và các la-de tạo ra tín hiệu truyền qua cáp quang.
Lumentum cho biết sự mở rộng cơ sở hạ tầng AI đang thúc đẩy nhu cầu bất thường mạnh mẽ đối với các thành phần quang học. Công ty đã trích dẫn các ước tính thị trường cho thấy nhu cầu đối với các laser điều chế hấp thụ điện tử InP và các chip laser liên quan đang cao hơn khoảng 30% đến 50% so với nguồn cung. Sự mất cân bằng này quan trọng vì một cụm AI không thể hoạt động hiệu quả khi các bộ xử lý có sẵn nhưng mạng kết nối chúng vẫn chưa hoàn chỉnh.
Chính trị toàn cầu đã thêm một lớp không chắc chắn khác. Trung Quốc đã áp dụng các biện pháp kiểm soát chặt chẽ hơn đối với các mặt hàng xuất khẩu liên quan đến InP vào tháng 2 năm 2025, trong khi các nhà mua nước ngoài đã báo cáo việc giám sát chặt chẽ hơn đối với các lô hàng indium. Trung Quốc sản xuất khoảng 70% lượng indium toàn cầu, kim loại đầu vào được sử dụng để sản xuất InP. Reuters báo cáo rằng các sự chậm trễ trong cấp phép và sự tập trung vào sản xuất nền đã làm phức tạp nỗ lực của các công ty Mỹ và châu Âu trong việc đảm bảo nguồn cung thay thế.
Hành vi mua sắm của doanh nghiệp cung cấp thêm bằng chứng rằng đây là một vấn đề mang tính cấu trúc, chứ không phải chỉ là một tin tức tạm thời. AXT đã đồng ý đặt trước nguồn cung substrate InP cho Lumentum đến ngày 31 tháng 12 năm 2031. Lumentum cũng đang xây dựng một cơ sở sản xuất mới tại Hoa Kỳ dành cho các laser InP tiên tiến, trong khi Coherent đang mở rộng năng lực sản xuất InP sáu inch tại Texas. Đây là những khoản đầu tư dài hạn nhằm giải quyết chuỗi cung ứng vốn không được thiết kế để đáp ứng tốc độ tăng trưởng hiện tại của cơ sở hạ tầng AI.
Tại sao các trung tâm dữ liệu AI cần laser InP
Một trung tâm dữ liệu AI không đơn thuần là một kho chứa đầy GPU. Đó là một hệ thống đồng bộ, trong đó bộ xử lý, bộ nhớ, mạng, điện năng và làm mát phải cùng mở rộng. Một cụm lớn có thể chứa hàng nghìn hoặc hàng chục nghìn bộ tăng tốc. Nếu những bộ tăng tốc này không thể trao đổi tham số mô hình và các phép tính trung gian đủ nhanh, chúng sẽ dành nhiều thời gian chờ đợi và ít thời gian tính toán hơn.
Các kết nối đồng vẫn hữu ích trong khoảng cách ngắn, nhưng tổn thất tín hiệu, nhiệt và tiêu thụ điện năng trở nên khó kiểm soát hơn khi tốc độ và khoảng cách tăng lên. Các liên kết quang có thể truyền dữ liệu qua sợi quang với băng thông cao hơn và hiệu quả năng lượng tốt hơn. InP có giá trị vì nó có thể tạo và điều chế ánh sáng ở các bước sóng được sử dụng rộng rãi trong truyền thông sợi quang. Danh mục sản phẩm trung tâm dữ liệu của Lumentum bao gồm các EML và laser bước sóng liên tục dựa trên InP được thiết kế cho các mạng băng thông cao, độ trễ thấp.
EML và laser sóng liên tục
Các laser điều chế hấp thụ điện tử, hay EML, kết hợp nguồn laser với bộ điều chế tốc độ cao. Chúng thường được sử dụng trong các transceiver quang có thể cắm vào. Ví dụ, EML 200G của Lumentum được thiết kế để tám kênh 200G có thể hỗ trợ một module 1.6T. Khi các trung tâm dữ liệu nâng cấp lên các kết nối nhanh hơn, các yêu cầu về hiệu suất và sản xuất cho các thiết bị này ngày càng khắt khe hơn.
Các laser sóng liên tục cung cấp nguồn ánh sáng ổn định cho các hệ thống silicon-photonics và quang học tích hợp chung. Silicon photonics có thể dẫn, chia và điều chế ánh sáng một cách hiệu quả, nhưng silicon không phải là vật liệu phát sáng hiệu quả. Do đó, các hệ thống tích hợp chung của NVIDIA tiếp tục sử dụng các nguồn laser bên ngoài đáng tin cậy. Kiến trúc thay đổi vị trí của laser và cách nó được kết nối; nó không loại bỏ nhu cầu về một nguồn ánh sáng đạt tiêu chuẩn.
| Thành phần hạ tầng | Chức năng chính | Hậu quả của sự thiếu hụt |
| GPU hoặc bộ tăng tốc AI | Thực hiện các phép tính đào tạo và suy luận | Giới hạn khả năng tính toán thô |
| Bộ nhớ băng thông cao | Cung cấp dữ liệu cho các bộ tăng tốc | Giảm mức sử dụng bộ xử lý |
| Bộ thu phát quang | Chuyển đổi tín hiệu điện và quang | Trì hoãn việc triển khai mạng tốc độ cao |
| InP laser | Tạo ánh sáng cho các kết nối quang học | Hạn chế sản xuất thiết bị truyền nhận và quang học |
| Chuyển mạng | Kết nối các bộ tăng tốc thành một cụm | Giới hạn quy mô và hiệu quả của cụm |
| Công suất và làm mát | Giữ cho hệ thống hoạt động | Hạn chế số lượng phần cứng có thể chạy |
So sánh đơn giản nhất là GPU là động cơ của trung tâm dữ liệu AI, trong khi mạng quang học là hệ thống đường cao tốc kết nối chúng. Các la-de InP cung cấp một phần ánh sáng giúp duy trì lưu lượng di chuyển. Một nhà vận hành có thể sở hữu đủ động cơ, nhưng hệ thống không thể đạt hiệu suất tối đa nếu các tuyến đường cao tốc vẫn chưa hoàn thành.
Tại sao nguồn cung không thể tăng nhanh
Khó khăn đầu tiên là sự tập trung nhà cung cấp. Các substrat InP và thiết bị laser hiệu suất cao đến từ một cơ sở công nghiệp nhỏ hơn nhiều so với các chip silicon thông thường. Reuters báo cáo rằng ba công ty chi phối khoảng 90% nguồn cung substrat InP toàn cầu. Khi một thị trường phụ thuộc vào chỉ một vài nhà sản xuất đủ tiêu chuẩn, sự gián đoạn liên quan đến nguyên liệu thô, wafer, epitaxy hoặc sản xuất thiết bị có thể ảnh hưởng đến toàn bộ chuỗi.
Khách hàng cũng không thể thay thế nhà cung cấp ngay lập tức. Các laze trung tâm dữ liệu phải đáp ứng các yêu cầu nghiêm ngặt về công suất đầu ra, độ ổn định nhiệt độ, tuổi thọ hoạt động và tính nhất quán. Một wafer hoặc nguồn laze mới phải vượt qua kiểm tra và đủ điều kiện của khách hàng trước khi có thể được sử dụng trong các hệ thống thương mại quy mô lớn. Do đó, công suất tồn tại trên giấy có thể mất vài tháng hoặc vài năm mới trở thành sản xuất khả thi.
Các wafer lớn hơn có thể cải thiện tính kinh tế của ngành công nghiệp. Coherent cho biết nền tảng InP 6 inch của họ có thể cung cấp năng lực sản xuất nhiều gấp bốn lần và giảm chi phí die hơn 60% so với các phương pháp sử dụng wafer nhỏ hơn. Tuy nhiên, những lợi ích đó phụ thuộc vào khả năng sẵn có của thiết bị, mức độ chín muồi của quy trình, cải thiện tỷ lệ sản phẩm đạt yêu cầu và sự chấp nhận của khách hàng. Việc mở rộng sản xuất bán dẫn hợp chất vẫn phức tạp hơn nhiều so với việc tăng công suất cho quy trình silic đã trưởng thành.
Các nhà cung cấp cũng cần tránh mở rộng ở thời điểm không phù hợp trong chu kỳ. Xây dựng quá chậm có nguy cơ mất khách hàng và kéo dài tình trạng thiếu hụt. Xây dựng quá nhanh có thể khiến các nhà sản xuất đối mặt với nhà máy hoạt động dư công suất nếu chi tiêu của các hyperscaler sau này suy yếu. Các hợp đồng dài hạn, thanh toán trước của khách hàng và các khoản đầu tư chiến lược giúp chia sẻ rủi ro này giữa các công ty cần nguồn cung ổn định và các nhà sản xuất phải tài trợ cho năng lực sản xuất mới đắt đỏ.
Việc thiếu hụt có thể làm chậm các trung tâm dữ liệu
Việc thiếu hụt InP khó có khả năng khiến các trung tâm dữ liệu AI đang hoạt động phải ngừng hoạt động. Rủi ro thực tế hơn là nó sẽ làm chậm việc triển khai các cụm mới và nâng cấp mạng lưới. Các nhà vận hành có thể nhận được GPU của mình nhưng phải chờ lâu hơn để nhận các mô-đun quang 800G hoặc 1.6T, bộ chuyển mạch hoặc hệ thống laser ngoài. Các bộ xử lý đắt tiền sau đó có thể hoạt động ở các cấu hình nhỏ hơn, bị sử dụng không đầy đủ hoặc tạo doanh thu muộn hơn kế hoạch.
Tác động sẽ không được phân phối đồng đều. Các nhà cung cấp quy mô lớn có thể cung cấp dịch vụ nạp, ký hợp đồng nhiều năm và đàm phán quyền ưu tiên tiếp cận sản xuất. Các nhà cung cấp đám mây nhỏ hơn, các công ty AI chuyên biệt và các nhà vận hành tính toán phi tập trung có sức mua ít hơn. Họ có thể đối mặt với giá cao hơn, thời gian chờ dài hơn hoặc phân bổ không thuận lợi, từ đó củng cố thêm vị thế của các công ty cơ sở hạ tầng lớn nhất.
Quang học tích hợp có thể cải thiện hiệu quả năng lượng và giảm tổn thất tín hiệu, nhưng nó không loại bỏ vấn đề nguồn cung. NVIDIA cho biết các công tắc quang học silicon của họ có thể giảm đáng kể mức tiêu thụ điện năng và cải thiện độ nguyên vẹn tín hiệu so với các thiết kế gắn ngoài truyền thống. Những hệ thống này vẫn phụ thuộc vào các nguồn laser bên ngoài và một hệ sinh thái quang học chuyên biệt. Nút thắt có thể chuyển từ các bộ thu-phát truyền thống sang các mảng laser công suất cao, thay vì biến mất.
Thách thức thực sự là cân bằng hệ thống. Nhiều GPU hơn không tự động tạo ra nhiều năng lực AI có thể sử dụng hơn. Tính toán, bộ nhớ, mạng, điện năng và làm mát phải đến đúng vị trí vào khoảng cùng một thời điểm. Một thành phần quang học tương đối rẻ tiền có thể làm chậm tiến độ một cơ sở có tổng đầu tư được tính bằng hàng tỷ đô la.
Cuộc đặt cược về quang học của Nvidia thay đổi câu chuyện
Hành động của NVIDIA đã biến mạng quang thành một chủ đề đầu tư AI phổ biến. Vào tháng 3 năm 2026, công ty đã công bố các đối tác chiến lược riêng biệt với Lumentum và Coherent, bao gồm khoản đầu tư 2 tỷ USD vào mỗi doanh nghiệp. Các thỏa thuận nhằm mở rộng năng lực sản xuất, tăng cường nghiên cứu và hỗ trợ công nghệ quang cần thiết cho cơ sở hạ tầng AI trong tương lai.
Logic rất đơn giản. NVIDIA có thể thiết kế các bộ tăng tốc ngày càng mạnh mẽ, nhưng khách hàng phải kết nối chúng thành các cụm đáng tin cậy và hiệu quả. Khi kích thước mô hình và lưu lượng suy luận tăng lên, việc di chuyển dữ liệu trở thành một phần lớn hơn trong hiệu suất tổng thể và tiêu thụ năng lượng của hệ thống. Đảm bảo khả năng quang học bảo vệ giá trị của nền tảng tính toán và mạng lưới rộng hơn của NVIDIA.
| Tín hiệu thị trường | Điều đó cho thấy | Điều đó không chứng minh |
| NVIDIA đầu tư vào Lumentum | Dung lượng quang học đã trở nên quan trọng về mặt chiến lược | Mỗi công ty quang học sẽ kiếm được biên lợi nhuận cao hơn |
| NVIDIA đầu tư vào Coherent | Cần nhiều nhà cung cấp và công nghệ | Sự thiếu hụt sẽ kéo dài vĩnh viễn |
| Lumentum xây dựng cơ sở mới tại Hoa Kỳ | Công suất InP trong nước đang được mở rộng | Sản phẩm mới sẽ có sẵn ngay lập tức |
| Coherent mở rộng sản xuất wafer sáu inch | Các wafer lớn hơn có thể cải thiện quy mô và chi phí | Các rủi ro về sản xuất và lợi suất đã biến mất |
| AXT duy trì nguồn cung đến năm 2031 | Khách hàng muốn sự an toàn vật chất dài hạn | Nhu cầu sẽ tăng theo đường thẳng cho đến năm 2031 |
NVIDIA cũng đã ký kết hợp tác dài hạn với Corning để mở rộng kết nối quang được sử dụng trong các trung tâm dữ liệu quy mô siêu lớn. Cùng nhau, những thỏa thuận này cho thấy sợi quang, quang tử và laser không còn là các bộ phận thứ yếu trong câu chuyện AI. Chúng đang trở thành hạ tầng chiến lược song song với các bộ tăng tốc và bộ nhớ.
Điều gì xảy ra với các token AI trong cuộc khủng hoảng
Sự thiếu hụt laser InP không có mối quan hệ cơ học trực tiếp với giá của một token AI. Các dự án tiền điện tử nhìn chung không sản xuất các thành phần quang học. Mối liên hệ này thông qua kỳ vọng về sự tăng trưởng của ngành AI, chi phí cơ sở hạ tầng tính toán và khả năng của các mạng phi tập trung trong việc cung cấp các dịch vụ hữu ích với giá cạnh tranh.
Chi phí cao hơn sẽ thử thách các mô hình kinh doanh yếu
Nếu thiết bị mạng trở nên đắt hơn hoặc khó tiếp cận, chi phí tổng thể để xây dựng cụm GPU sẽ tăng lên. Các dự án mua dung lượng đám mây và bán lại thông qua các thị trường được token hóa có thể trải qua mức lợi nhuận thu hẹp. Các mạng sử dụng phát hành token để hỗ trợ nhu cầu có thể đối mặt với áp lực gia tăng khi chi phí cơ sở hạ tầng thực tế tăng nhanh hơn doanh thu khách hàng.
Một token có thể điều phối các động lực và thanh toán, nhưng không thể sản xuất phần cứng khan hiếm hoặc rút ngắn chu kỳ chứng nhận nhà máy. Do đó, các nhà đầu tư nên xem xét liệu một dự án AI-crypto có các nhà cung cấp tính toán hoạt động, khách hàng thường xuyên, giá cả minh bạch, công việc có thể xác minh và đủ doanh thu để hỗ trợ các động lực của nó hay không. Một thị trường hoạt động có thể điều chỉnh với chi phí cao hơn; một dự án dựa chủ yếu vào cụm từ “AI plus blockchain” sẽ có ít sự bảo vệ hơn.
Sự khan hiếm không tự động là tích cực
Một số nhà đầu tư có thể cho rằng khả năng tập trung hạn chế tự động làm tăng giá trị của các mạng AI phi tập trung. Lập luận này có một phần hợp lý khi mạng lưới cải thiện việc sử dụng các GPU rảnh hoặc kết nối khách hàng với các nhà cung cấp khu vực nhỏ hơn. Tuy nhiên, các nhà vận hành phi tập trung cũng phụ thuộc vào các trung tâm dữ liệu, công tắc, sợi quang và các thành phần quang học. Họ không tách rời khỏi các ràng buộc về nguồn cung vật lý.
Kết quả có khả năng xảy ra là sự phân hóa lớn hơn giữa các token AI. Các thị trường GPU, mạng suy luận, nền tảng dữ liệu và giao thức tác nhân không nên được định giá như một danh mục duy nhất. Mức độ tiếp xúc của chúng với phần cứng, băng thông, độ trễ và chi tiêu vốn khác nhau đáng kể.
Do đó, sự thiếu hụt này nên được hiểu là một bài kiểm tra cơ bản hơn là một chất xúc tác toàn cầu cho tiền điện tử. Nó có thể làm rõ những dự án nào hiểu được kinh tế của việc cung cấp dịch vụ AI và những dự án nào chủ yếu đang tận dụng một câu chuyện phổ biến.
Liệu AI phi tập trung có thể mang lại lợi ích?
Các mạng máy tính phi tập trung có cơ hội thực sự khi năng lực tập trung đắt đỏ hoặc khó tiếp cận. Chúng có thể tổng hợp các GPU đang không sử dụng, kết nối các khách hàng nhỏ hơn với các nhà vận hành khu vực và cung cấp các lựa chọn thay thế cho các hợp đồng dài hạn với các nền tảng đám mây lớn. Phần thưởng token có thể giúp thu hút tài nguyên máy tính và phối hợp thanh toán xuyên biên giới.
Các mạng này có thể trở nên đặc biệt hữu ích cho các tác vụ suy luận, phục vụ mô hình, xử lý hình ảnh, xử lý dữ liệu và các công việc khác có thể chia sẻ giữa các nhà cung cấp. Nếu tình trạng thiếu hụt quang học làm tăng chi phí của các nhà cung cấp hạ tầng lớn hoặc làm chậm việc xây dựng trung tâm dữ liệu mới, khách hàng có thể sẵn sàng thử nghiệm các nguồn năng lực tính toán thay thế.
Tuy nhiên, các mạng phi tập trung không thể thay thế hoàn toàn các cụm siêu quy mô. Việc huấn luyện các mô hình tiên tiến yêu cầu các bộ tăng tốc được đồng bộ hóa chặt chẽ, băng thông cực kỳ cao và độ trễ rất thấp. Một tập hợp các GPU người dùng phân bố địa lý không thể dễ dàng tái tạo hiệu suất của một cụm được thiết kế chuyên dụng, được kết nối bằng các hạ tầng InfiniBand hoặc Ethernet tiên tiến.
Những dự án phi tập trung mạnh nhất sẽ là những dự án chọn các công việc phù hợp với cấu trúc của chúng thay vì tuyên bố thay thế mọi nhà cung cấp tập trung. Phi tập trung có thể cải thiện khả năng tiếp cận thị trường và hiệu quả sử dụng phần cứng, nhưng không thể loại bỏ các ràng buộc vật lý về băng thông, năng lượng, độ tin cậy và khoảng cách.
Điều kiện thiếu hụt có nghĩa gì đối với bitcoin
Bitcoin còn cách xa hơn nữa trong chuỗi cung ứng InP. Tính bảo mật của nó chủ yếu phụ thuộc vào phần cứng khai thác ASIC và điện năng, thay vì các mạng quang tốc độ cao được sử dụng cho việc đào tạo AI tiên tiến. Do đó, tình trạng thiếu hụt này ít có khả năng trở thành yếu tố thúc đẩy trực tiếp việc áp dụng Bitcoin, kinh tế khai thác hoặc hoạt động của mạng lưới.
Kết nối liên quan hơn là tâm lý thị trường. Chi tiêu vốn vào AI đã trở nên quan trọng đối với lợi nhuận và định giá của ngành công nghệ. Nếu các điểm nghẽn mạng làm chậm doanh thu trung tâm dữ liệu hoặc giảm lợi nhuận kỳ vọng từ đầu tư AI, cổ phiếu công nghệ có thể suy yếu và nhu cầu chung đối với các tài sản rủi ro có thể giảm. Bitcoin có thể bị ảnh hưởng khi các nhà đầu tư giao dịch nó như một tài sản có biến động cao trong cùng môi trường thanh khoản.
Một kết quả tích cực hơn cũng có thể xảy ra. Các ràng buộc về nguồn cung có thể kích hoạt thêm đầu tư, mở rộng sản xuất và sự hỗ trợ từ chính phủ mà không làm chậm đáng kể quá trình xây dựng AI. Trong kịch bản đó, sự kiện này sẽ củng cố chu kỳ hạ tầng dài hạn. Lãi suất, thanh khoản toàn cầu, dòng chảy ETF, quy định và nhu cầu đặc thù của tiền mã hóa sẽ vẫn quan trọng hơn đối với bitcoin so với giá của các linh kiện InP.
Điều mà nhà đầu tư nên theo dõi tiếp theo
Câu chuyện về sự thiếu hụt nên được kiểm chứng dựa trên dữ liệu hoạt động thay vì được lặp lại như một khẩu hiệu. Các nhà đầu tư cần bằng chứng cho thấy nhu cầu vẫn cao hơn cung, các nhà máy mới đang được triển khai và khách hàng sẵn sàng trả giá đủ cao để các nhà sản xuất đạt lợi nhuận hấp dẫn.
Trong kịch bản tăng giá, công suất mới được đưa vào trong khi nhu cầu AI vẫn mạnh, giúp các nhà cung cấp quang học tăng sản lượng mà không làm giảm giá. Trường hợp cơ sở bao gồm tình trạng khan hiếm kéo dài, mở rộng dần dần và ưu tiên phân bổ cho các khách hàng lớn nhất. Kịch bản giảm giá sẽ kết hợp các dự án trung tâm dữ liệu bị hoãn lại với chi tiêu AI yếu hơn, khiến khách hàng nhận lợi nhuận thấp hơn và các nhà cung cấp phải gánh các cam kết mở rộng tốn kém.
Câu hỏi then chốt không phải là liệu nhu cầu về kết nối quang học có tăng trưởng hay không, mà là liệu nguồn cung đủ tiêu chuẩn có thể mở rộng nhanh đủ để ngăn mạng lưới trở thành rào cản lớn đối với việc triển khai AI.
Cuộc đua AI đang trở thành cuộc đua toàn bộ hệ thống
Sự thiếu hụt InP thay đổi cách các nhà đầu tư nên nhìn nhận cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo. Giai đoạn đầu tiên của sự bùng nổ tập trung vào các bộ xử lý. Giai đoạn tiếp theo phụ thuộc vào hệ thống hoàn chỉnh: bộ nhớ, đóng gói, mạng, laser, sợi quang, điện năng, làm mát và phần mềm. Sự yếu kém ở bất kỳ lớp nào cũng có thể làm giảm giá trị của chi tiêu trên tất cả các lớp khác.
Đối với các nhà đầu tư tiền điện tử, đây không phải là một đợt tăng giá đảm bảo của các token AI, cũng không phải là một cú sốc trực tiếp đối với bitcoin. Đây là lời nhắc nhở rằng các thị trường kỹ thuật số cuối cùng phụ thuộc vào các hệ thống vật lý. Những dự án có người dùng thực tế, phân bổ tài nguyên hiệu quả và chiến lược hạ tầng đáng tin cậy có thể trở nên quan trọng hơn, trong khi các token được hỗ trợ chủ yếu bởi các kịch bản AI chung chung có thể gặp khó khăn trong việc biện minh cho định giá của chúng. Giai đoạn tiếp theo của làn sóng AI có thể được quyết định không chỉ bởi ai sở hữu những con chip tốt nhất, mà còn bởi ai có thể kết nối, cung cấp năng lượng và vận hành chúng ở quy mô lớn.
|
KuCoin đang kỷ niệm 9 năm thành lập với một chiến dịch đặc biệt trên nền tảng, đầy những phần thưởng độc quyền, các hoạt động giao dịch và ưu đãi có thời hạn. Đừng bỏ lỡ cơ hội tham gia và tận hưởng những lợi ích khi sàn giao dịch đánh dấu chín năm phát triển và đổi mới. Truy cập trang chiến dịch chính thức ngay bây giờ:
|
Câu hỏi thường gặp
Indium phosphide có được sử dụng bên trong GPU của NVIDIA không?
InP không phải là vật liệu chính được sử dụng trong các mạch logic bên trong GPU của NVIDIA. Các bộ xử lý này chủ yếu được sản xuất bằng các quy trình silic tiên tiến. InP liên quan đến các thành phần quang học di chuyển dữ liệu giữa các bộ tăng tốc, công tắc và các vị trí trung tâm dữ liệu.
Liệu tình trạng thiếu hụt này có ảnh hưởng trực tiếp đến việc khai thác bitcoin thông thường không?
Tác động trực tiếp nên được giới hạn. Các trang trại khai thác bitcoin cần thiết bị mạng, nhưng không yêu cầu các kết nối đồng bộ chặt chẽ và băng thông cực cao như các cụm đào tạo AI tiên tiến. Các doanh nghiệp vận hành cả các cơ sở GPU quy mô lớn và các thị trường tính toán dựa trên tiền điện tử có mức độ tiếp xúc lớn hơn.
Dịch vụ AI dựa trên đám mây có thể trở nên đắt hơn không?
Chi phí quang học và mạng cao hơn có thể làm tăng tổng chi phí triển khai hạ tầng AI. Việc khách hàng phải trả nhiều hơn hay không phụ thuộc vào cạnh tranh, mức độ sử dụng, hợp đồng mua sắm và số tiền chi phí bổ sung do các nhà cung cấp đám mây hấp thụ. Do đó, việc tăng giá có thể xuất hiện ở các dịch vụ bị hạn chế mà không ảnh hưởng đồng đều đến mọi sản phẩm AI.
Các lĩnh vực tiền điện tử nào có mức độ tiếp xúc lớn nhất?
Cơ sở hạ tầng vật lý phi tập trung, thị trường GPU, mạng suy luận AI và các nền tảng điện toán đám mây được token hóa có mối liên hệ rõ ràng nhất. Các token thanh toán, sàn giao dịch phi tập trung và hầu hết các mạng Layer 1 ít bị ảnh hưởng trực tiếp hơn, trừ khi định giá của chúng phụ thuộc nặng nề vào câu chuyện AI.
Các công ty có thể thiết kế lại hệ thống quang học để sử dụng ít laser hơn không?
Các cải tiến thiết kế có thể giảm số lượng linh kiện hoặc cho phép chia sẻ nguồn sáng hiệu quả hơn. Quang học đóng gói chung và mảng laser ngoài là những ví dụ về sự phát triển này. Tuy nhiên, các kiến trúc này vẫn yêu cầu các laser đạt chuẩn và mang theo những thách thức riêng về sản xuất, kiểm tra và độ tin cậy.
Các nhà đầu tư sẽ biết khi nào tình trạng thiếu hụt đang được cải thiện như thế nào?
Bằng chứng sẽ bao gồm thời gian giao hàng ngắn hơn, giá nguyên vật liệu ổn định hoặc giảm, khối lượng vận chuyển thương mại cao hơn, năng suất sản xuất được cải thiện và nhu cầu đặt trước năng lực ít cấp bách hơn. Các thông báo từ nhà máy không đủ; nhà đầu tư nên tìm kiếm các sản phẩm sản xuất đạt tiêu chuẩn và việc giao hàng cho khách hàng.
Các nhà cung cấp thay thế có thể giải quyết vấn đề nhanh chóng không?
Việc bổ sung nhà cung cấp khác có thể cải thiện độ bền vững, nhưng quá trình đánh giá cần thời gian. Khách hàng phải xác nhận rằng các vật liệu và thiết bị mới đáp ứng các tiêu chuẩn hiệu suất và độ tin cậy nghiêm ngặt. Do đó, công suất sản xuất mới có thể tồn tại trong một thời gian trước khi đóng góp đáng kể vào các triển khai quy mô lớn của trung tâm dữ liệu.
Liệu tình trạng thiếu hụt InP có khả năng kéo dài trong nhiều năm không?
Độ dài chính xác vẫn chưa rõ ràng. Các thỏa thuận cung cấp kéo dài đến thập kỷ tới và các kế hoạch mở rộng nhà máy hiện tại cho thấy các công ty kỳ vọng an ninh nguồn cung sẽ tiếp tục giữ vai trò quan trọng về mặt chiến lược. Sự mất cân bằng này có thể được giảm bớt sớm hơn nếu các wafer lớn hơn cải thiện sản lượng nhanh chóng, có thêm nhiều nhà cung cấp đáp ứng tiêu chuẩn hoặc chi tiêu cho cơ sở hạ tầng AI chậm lại.
Thông báo miễn trừ trách nhiệm: Nội dung này chỉ mang tính chất thông tin và không cấu thành lời khuyên đầu tư. Đầu tư vào tiền điện tử tiềm ẩn rủi ro. Vui lòng tự nghiên cứu (DYOR).
Tuyên bố từ chối trách nhiệm: Trang này được dịch bằng công nghệ AI để thuận tiện cho bạn. Để biết thông tin chính xác nhất, hãy tham khảo bản gốc tiếng Anh.