📢ĐANG XẢY RA: Một số nhà thầu tham gia dự án Trung tâm Tổng thống Obama được cho là đã bày tỏ lo ngại về việc thanh toán bị hoãn trước khi cơ sở này khai trương tại Chicago. Chi phí xây dựng được cho là đã tăng gần 1 tỷ USD, làm gia tăng sự giám sát đối với dự án này.

💻 Việc xây dựng AI – Tôi đã chia khoản đầu tư này thành 10 danh mục – 3 lựa chọn hàng đầu của tôi trong mỗi danh mục cùng giá cổ phiếu tính đến đóng cửa thị trường gần nhất (~11/6/26): Đánh dấu trang này và cho tôi biết bạn thấy tôi bỏ sót gì? Những cái tên yêu thích của bạn là gì? 1. GPU/Chip tính toán $NVDA $205 | $AMD $178 | $AVGO $436 2. HBM/Bộ nhớ $MU $1.010 | $SNDK $720 | $WDC $314 3. Quang học/Quang tử $COHR ~$350 | $LITE ~$430 | $AAOI ~$150 4. Mạng/Đường kết nối $ANET ~$155 | $ALAB ~$210 | $CRDO ~$165 5. Nhà máy sản xuất/Gói $TSM ~$300 | $ASML ~$1.050 | $AMKR ~$38 6. Máy chủ/Thiết bị phần cứng $DELL ~$170 | $SMCI $31 | $HPE ~$28 7. Năng lượng/Điện $VRT $289 | $ETN ~$390 | $GEV ~$940 8. Sản xuất điện/Lưới điện $CEG ~$370 | $VST ~$215 | $TLN ~$420 9. Cloud GPU/Neocloud $CRWV $102 | $NBIS ~$140 | $KEEL ~$5,50 10. REIT trung tâm dữ liệu/Kết nối $EQIX ~$780 | $DLR ~$185 | $GLW ~$95

Các trung tâm dữ liệu AI ở Bắc Mỹ đã tiêu thụ gần 264 tỷ gallon (1 nghìn tỷ lít) nước vào năm 2025. Con số tiêu thụ khổng lồ này, được công ty nghiên cứu thị trường Mordor Intelligence nhấn mạnh, tương đương với toàn bộ nhu cầu nước hàng năm của Thành phố New York. Vấn đề này đã trở thành điểm nóng khi khoảng 63% lãnh thổ Hoa Kỳ trải qua điều kiện hạn hán nghiêm trọng trong cùng giai đoạn.

Chúng ta có thể tận dụng nhiệt do các trung tâm dữ liệu thải ra để tạo ra điện không?

🚨 ĐANG XẢY RA! NHỮNG THÔNG TIN ĐỒNG THỜI NỔI BẬT—CHÚNG TA SẼ HẾT TRUNG TÂM DỮ LIỆU TRƯỚC NĂM 2028 VÀ INTERNET NHƯ CHÚNG TA BIẾT ĐANG ĐỐI MẶT VỚI SỰ DIỆT VONG! 😱

☀️ Năng lượng mặt trời vượt than ở Hoa Kỳ Tuy nhiên, các báo cáo về cột mốc này đi kèm với LỖI 404. Nguồn gốc ban đầu không khả dụng để xác minh con số, ngày tháng hoặc bối cảnh. Điều này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc kiểm tra thông tin một cách nghiêm ngặt. Mặc dù không thể truy cập, cuộc thảo luận về năng lượng tái tạo đang tăng lên từng ngày. Sự chuyển đổi hệ thống điện đang tiếp diễn, nhưng cần có dữ liệu rõ ràng. Hãy cập nhật thông tin về tương lai năng lượng.

Trong đợt này của trung tâm dữ liệu AI, tôi muốn tập trung vào “phiếu vật liệu”: đồng đang được tiêu thụ mạnh ở mọi khâu từ hệ thống phân phối điện trong phòng máy, máng dẫn điện, máy biến áp, UPS đến bơm và van làm mát bằng chất lỏng. Một khu trung tâm dữ liệu AI quy mô 1GW có thể tiêu thụ lên tới khoảng 50.000 tấn đồng, và theo thống kê về trung tâm dữ liệu, nhu cầu đã được dự báo ở mức 475.000 tấn vào năm 2026. Sự mở rộng năng lực tính toán cuối cùng sẽ phản ánh trên bảng BOM, và đồng – một vật liệu truyền thống – bất ngờ trở thành đường cong bóng của chi tiêu vốn AI.

Nhiều công ty đã chi tiêu vượt quá dòng tiền tự do của họ để đầu tư lớn vào trung tâm dữ liệu và hạ tầng. Mặc dù các công ty này duy trì bảng cân đối kế toán vững mạnh và xếp hạng tín nhiệm cao, rủi ro then chốt nằm ở việc doanh thu từ AI có thể theo kịp tốc độ tăng chi tiêu hay không. Lợi nhuận tăng nhanh sẽ hỗ trợ tăng trưởng; sự chậm trễ có thể gây áp lực lên các chỉ số tín dụng và tái cấp vốn. Và nếu xu hướng phân bổ vốn hiện tại tiếp tục, bong bóng AI cuối cùng có thể lớn hơn đáng kể so với bong bóng dot-com cuối những năm 1990. Lịch sử không lặp lại, nhưng thường vang vọng.

Do sự cố xảy ra tại trung tâm dữ liệu siêu máy tính của Tesla, đã cho thuê lại cho Anthropic. Thay vì sử dụng Cerebras-1 – dự án mà Musk từng tự hào xây dựng nhanh chóng – họ đã quyết định cho thuê lại cho Anthropic. Sự thật là SpaceX gặp vấn đề về độ trễ và sự hỗn hợp thiết bị trong mạng tính toán AI quy mô lớn mà họ dự định dùng để huấn luyện Grok, sau đó đã chuyển đổi nguồn tài nguyên tính toán này thành doanh thu bằng cách cho thuê lại cho Anthropic và các đối tác khác. Nói cách khác, trung tâm dữ liệu này không hoàn toàn thất bại, mà chỉ cho thấy điểm nghẽn khi dùng cho huấn luyện mô hình AI hiện đại, nên đã được tái cấu trúc thành mô hình cho thuê ngoài để tạo doanh thu. Số lượng GPU nhiều không đồng nghĩa với việc huấn luyện AI sẽ thành công. Khi các thế hệ GPU như H100, H200, GB200 bị pha trộn và hệ thống đồng bộ hóa mạng bị xáo trộn, ngay cả các bộ tăng tốc mới nhất cũng không thể phát huy hết hiệu năng. Cuối cùng, cốt lõi của hạ tầng AI không phải là số lượng chip, mà là thiết kế, mạng truyền thông và tính đồng nhất. “Nói cách khác, một cụm GPU hỗn hợp không đủ hiệu quả; cần có cụm GPU hiện đại đồng nhất cùng mạng truyền thông hiệu năng cao.” Trong tương lai, tầm quan trọng của mạng truyền thông hiệu năng cao – giúp kết nối các GPU một cách nhanh chóng và ổn định – sẽ ngày càng tăng lên, không chỉ dừng lại ở việc sở hữu GPU mới nhất.