Một loạt các công ty bán dẫn đã báo cáo kết quả tài chính cho quý 2 năm nay, hầu hết trong số đó vượt xa mục tiêu kinh doanh. Tuy nhiên, một số công ty lại không được kết quả như mong đợi, dù làn sóng AI đang bùng nổ toàn cầu.
Mối quan tâm hiện tại về trí tuệ nhân tạo xoay quanh hai thuật ngữ chính — mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) và AI tạo sinh (GenAI). Trong khi các mô hình LLM đòi hỏi lượng lớn tài nguyên điện toán và dữ liệu để đào tạo thì các GenAI lại phải dựa vào các LLM để phát triển ứng dụng.
Để đáp ứng nhu cầu của cuộc chạy đua AI, những gã khổng lồ công nghệ đào tạo LLM như Meta và Microsoft không ngừng gia tăng chi tiêu cho lĩnh vực này. Thứ Tư tuần qua, Meta cho biết họ mong đợi sự tăng trưởng đáng kể trong chi tiêu vốn để hỗ trợ nghiên cứu AI và các nỗ lực phát triển sản phẩm của mình. Về phía Microsoft, tuần này họ cũng công bố mức chi tiêu tăng gần 80% so với cùng kỳ năm ngoái lên 19 tỷ USD.
Việc các gã khổng lồ công nghệ tiếp tục bổ sung thêm tài nguyên điện toán đã thúc đẩy sự tăng trưởng của đối tác cung cấp chip AI cho họ là Nvidia. Công ty bán dẫn này đã liên tục hưởng lợi từ sự chi tiêu rộng rãi, thậm chí là mục tiêu săn đón của các “ông lớn” công nghệ vì đang sở hữu các đơn vị xử lý đồ họa (GPU) tiên tiến dùng để đào tạo các LLM này.
Các con chip AI của Nvidia đang được hưởng lợi từ sự bùng nổ nhu cầu đào tạo các mô hình AI, chúng được lắp đặt trong các trung tâm dữ liệu lớn của các "gã khổng lồ" công nghệ.
Đối thủ của Nvidia là AMD trong thời gian này cũng đã đưa chip riêng của mình ra thị trường, được gọi là chip AI MI300X, được phát triển cho cho mục đích đào tạo AI và đang bắt đầu thấy được thành quả. AMD cho biết, họ kỳ vọng doanh thu GPU của trung tâm dữ liệu sẽ vượt quá 4,5 tỷ USD vào năm 2024, tăng so với mức 4 tỷ USD mà công ty dự báo vào tháng 4. Công ty sản xuất chip đã báo cáo thu nhập và doanh thu trong quý thứ hai vượt qua kỳ vọng của thị trường.
Các công ty sản xuất chip và công cụ sản xuất chip dường như cũng được hưởng lợi từ sự bùng nổ của AI. Công ty chuyên gia công bán dẫn cho các “ông lớn” trong ngành là TSMCvào tháng trước cũng đã công bố mức lợi nhuận ròng quý 2 tăng hơn 36% so với cùng kỳ năm ngoái, kết quả tài chính của họ thậm chí còn vượt qua kỳ vọng của thị trường.
Trong khi đó, nhà sản xuất các công cụ chuyên dụng cần thiết để sản xuất chip tiên tiến nhất trên thế giới là ASML vào tháng trước cũng công bố rằng lượng đặt hàng ròng trong quý 2 đã tăng 24% so với cùng kỳ năm ngoái, làm nổi bật nhu cầu từ các công ty sản xuất chất bán dẫn như TSMC. Samsung cho biết, lợi nhuận hoạt động trong quý 2 của họ cũng đã tăng vọt 1.458,2% so với cùng kỳ năm ngoái về chất bán dẫn.
Tuy nhiên, đáng tiếc không phải tất cả các công ty bán dẫn đều được hưởng lợi từ sự gia tăng đầu tư cho AI vì mức độ tiếp xúc của họ với công nghệ này hiện tại chưa đáng kể.
Đầu tiên, phải kể đến Qualcomm và ARM. Trong khi cả hai công ty này đều nói về tầm quan trọng của họ đối với các ứng dụng AI, thực tế là mức độ tiếp cận của họ với công nghệ này vẫn còn rất hạn chế.
ARM tạo ra các bản thiết kế mà nhiều công ty dựa vào để sản xuất chip, và chất bán dẫn của họ có trong hầu hết các điện thoại thông minh trên thế giới. Trong khi nhiều nhà sản xuất điện tử đang nói về điện thoại AI, điều này không dẫn đến sự tăng trưởng cơ bản cao hơn cho nhà thiết kế chip.
Ngược lại với Nvidia, các con chip của Qualcomm và ARM lại đang hướng tới thị trường smartphone, máy tính AI.
Công ty này vẫn nhận được một phần lớn doanh thu từ thiết bị điện tử tiêu dùng thay vì các trung tâm dữ liệu như AMD và Nvidia. Các nhà phân tích trước đây đã nói rằng ARM có thể hưởng lợi từ AI khi nhiều thiết bị bắt đầu tích hợp công nghệ này.
Về phần Qualcomm, chip của họ cũng có trong điện thoại thông minh, bao gồm smartphone của Samsung. Công ty vẫn kiếm được phần lớn doanh thu từ điện thoại di động. Tương tự như Arm, các tấm silicon của Qualcomm không được sử dụng trong các trung tâm dữ liệu - nơi diễn ra quá trình đào tạo LLM.
Chip của công ty sẽ xuất hiện trong các máy tính AI sắp ra mắt của Microsoft, nhưng một lần nữa, đây là bước đi dài hạn của Qualcomm và chưa thể thấy được hiệu quả, lợi nhuận đáng kể trong thời gian trước mắt.