Thế giới vận hành bằng điện, nhưng không ai tự xây nhà máy điện của riêng mình. Anjney Midha cho rằng tính toán AI nên hoạt động theo cách tương tự. Công ty của anh ấy, AMP PBC, đang xây dựng một hệ thống điện lưới dành riêng cho GPU, gom góp các chip chưa được sử dụng hết từ các phòng thí nghiệm và trung tâm dữ liệu độc lập vào một mạng lưới chung mà các phòng thí nghiệm AI thành viên có thể truy cập theo yêu cầu.
Đây là một ý tưởng đơn giản nhưng việc thực hiện lại phức tạp. Và Midha đã nhận được cam kết tài trợ 1,3 tỷ USD từ các nhà đầu tư bao gồm Andreessen Horowitz và Y Combinator để giải quyết vấn đề này.
Cuộc khủng hoảng GPU là có thật và đang trở nên tồi tệ hơn
Đây là vấn đề hiện tại với GPU: không đủ để đáp ứng nhu cầu, và những chiếc có sẵn cũng không rẻ. Giá thuê GPU trên đám mây đã tăng mạnh, với mức giá theo giờ cho các đơn vị B200 đạt tới $4,89. Mức giá này đã tăng khoảng gấp đôi kể từ tháng 1 năm 2026, gây áp lực lên các nhóm AI nhỏ không thể sánh bằng sức mua của các công ty công nghệ lớn.
Đây là điểm nghẽn mà Midha xác định sau khi rời khỏi vai trò tại Andreessen Horowitz. Thế giới đầu tư mạo hiểm đã cho anh một chỗ ngồi hàng đầu để nhìn thấy vấn đề này. Các startup có nghiên cứu AI đầy hứa hẹn liên tục va phải cùng một bức tường: họ không thể tiếp cận đủ năng lực tính toán với mức giá hợp lý. Trong khi đó, các trung tâm dữ liệu và các nhà vận hành độc lập đang sở hữu các GPU chưa được sử dụng hết công suất.
Cách hoạt động của lưới
AMP PBC hoạt động như một công ty vì lợi ích công cộng, một cấu trúc pháp lý cho phép công ty theo đuổi các mục tiêu xã hội song song với lợi nhuận. Công ty có hai bộ phận: một lưới tính toán và một hoạt động đầu tư.
Lưới là sản phẩm cốt lõi. Các nhà vận hành trung tâm dữ liệu có GPU rảnh rỗi đóng góp năng lực vào mạng lưới. Các phòng thí nghiệm AI cần tính toán có thể truy cập từ nguồn này với mức giá mà AMP nhằm giữ dưới mức biến động của thị trường tức thời. Những người đóng góp năng lực dư thừa có thể bán nó thông qua lưới để kiếm lợi nhuận, tạo ra một thị trường hai phía.
Bộ phận đầu tư, đồng thời, mang đến cho AMP một kênh trực tiếp tiếp cận hệ sinh thái startup. Bằng cách đầu tư vào các công ty AI giai đoạn đầu, công ty tạo ra nhu cầu tích hợp sẵn cho cơ sở hạ tầng của chính mình.
Midha đã đi khắp nơi để giải thích tầm nhìn này, bao gồm buổi xuất hiện vào ngày 5 tháng 5 trên podcast TBPN và một đoạn phim trên CNBC vào ngày 2 tháng 6 tập trung vào các cơ hội trong cơ sở hạ tầng AI.
Điều này có nghĩa gì đối với các nhà đầu tư và thị trường AI rộng lớn hơn
Số vốn cam kết 1,3 tỷ USD cho thấy các nhà đầu tư tổ chức nghiêm túc coi luận điểm này là đáng tin cậy. Khi Andreessen Horowitz hỗ trợ một công ty được thành lập bởi một cựu đối tác của chính họ, đó không phải là một khoản đầu tư tùy tiện.
Đối với các nhóm AI nhỏ, nền kinh tế hiện tại của việc truy cập GPU tạo ra lợi thế cấu trúc cho các công ty như Google, Microsoft và Meta—những tổ chức có khả năng chi trả để xây dựng và lấp đầy trung tâm dữ liệu của riêng mình. Một mạng lưới tính toán hoạt động hiệu quả có thể thu hẹp khoảng cách đó, mang lại cho các startup và nhà nghiên cứu độc lập quyền truy cập vào phần cứng mà họ không thể chi trả được nếu không có nó.
Bối cảnh cạnh tranh cũng rất quan trọng. CoreWeave đã xây dựng một doanh nghiệp đám mây GPU quy mô lớn. Lambda Labs cung cấp các cụm GPU theo yêu cầu. Together AI tập trung vào suy luận phân tán. Mô hình lưới của AMP được phân biệt bởi cách tiếp cận lợi ích và cấu trúc lợi ích công cộng, nhưng lĩnh vực này đang ngày càng đông đúc.
Đối với các nhà đầu tư liên quan đến tiền điện tử, sự trùng lặp này đáng để lưu ý. Render Network, Akash và io.net đều theo đuổi các biến thể của ý tưởng này bằng cách sử dụng các lớp điều phối dựa trên blockchain. AMP tiếp cận theo hướng tập trung, có thể hy sinh sự thuần khiết về mặt tư tưởng của tính phi tập trung nhưng có thể đạt được lợi thế về hiệu suất và độ tin cậy.