Tác giả: Nghiên cứu Triều Hướng
Khi một tác nhân AI được kích hoạt, nó không chỉ chờ đợi một câu trả lời đơn thuần. Nó cần truy xuất thông tin, lập kế hoạch các bước, gọi công cụ, suy luận kết quả trung gian, gọi lại mô hình, và cuối cùng thực hiện hành động. Toàn bộ quy trình này đòi hỏi sức mạnh xử lý của CPU vượt xa so với việc ChatGPT chỉ đơn thuần hiển thị một đoạn hội thoại.
Nhóm phân tích do David Dai của Bernstein dẫn đầu đã công bố một báo cáo mang tên "Bán dẫn toàn cầu: Sự phục hưng của CPU?" vào ngày 17 tháng 6, với luận điểm cốt lõi: AI đang chuyển từ thời đại chatbot sang thời đại tác nhân thông minh (agentic AI), vai trò của CPU trong trung tâm dữ liệu sẽ chuyển từ vai phụ của GPU lên thành vai chính, thúc đẩy thị trường CPU máy chủ khả thi (TAM) đạt 223 tỷ USD vào năm 2030, gấp 6 lần so với mức 37 tỷ USD của năm 2025.
Suy luận không còn là "một lần hỏi một lần đáp", CPU đang lật ngược thế cờ
Kể từ khi mô hình ngôn ngữ lớn trỗi dậy, GPU/Bộ tăng tốc AI luôn là trung tâm của tính toán AI. Trong các cụm suy luận tùy chỉnh như Google TPU v6e và Meta Grand Teton, tỷ lệ phối hợp giữa GPU và CPU từng đạt mức 8:1.
Nhưng Bernstein cho rằng, khi agentic AI trở thành xu hướng chủ đạo, tỷ lệ này đang đảo ngược.
Đặc trưng cốt lõi của Agentic AI là "vòng lặp suy luận": một yêu cầu có thể kích hoạt truy xuất, lập kế hoạch, gọi công cụ, suy luận trung gian, gọi lại mô hình, và thực thi hành động. GPU đảm nhiệm các phép toán phức tạp, nhưng CPU quyết định toàn bộ hệ thống có thể điều phối quy trình công việc, lập lịch tác vụ, quản lý bộ nhớ và tránh để bộ tăng tốc nhàn rỗi một cách hiệu quả hay không. Nếu CPU quá yếu, những GPU đắt tiền sẽ buộc phải chờ đợi, dẫn đến hiệu suất tổng thể hệ thống giảm mạnh.
Bernstein dự đoán, đến năm 2029, tỷ lệ GPU:CPU trong các cụm suy luận của Nhà cung cấp dịch vụ đám mây (CSP) sẽ giảm từ mức 8:1 năm 2025 xuống còn 1:1. Trong khối lượng công việc agentic AI, tỷ trọng tính toán của CPU sẽ tăng từ 14% của LLM truyền thống lên 50%, ngang bằng với GPU.
Báo cáo đặc biệt chỉ ra rằng lộ trình phần cứng đang xác nhận xu hướng này. Khay tính toán Venice thế hệ mới của AMD trang bị 4 GPU MI455X cho mỗi CPU, Siêu chip Vera của Nvidia trang bị 2 GPU Rubin cho mỗi CPU Vera, và Đơn vị mở rộng Google TPU v7x trang bị 4 TPU cho mỗi CPU. Tỷ lệ phối hợp vật lý của CPU đang tăng trở lại; đây không phải là dự đoán mà là sự thực đang diễn ra.
Thị trường 223 tỷ USD được tính toán như thế nào?
Bernstein đã điều chỉnh đáng kể dự báo TAM CPU máy chủ năm 2030 từ 1,370 tỷ USD lên 2,230 tỷ USD, dựa trên các giả định cốt lõi sau:
- Đến năm 2030, chi tiêu vốn cho AI đạt 3,5 nghìn tỷ USD, tương ứng với việc triển khai 70GW trung tâm dữ liệu AI.
- Quy mô thị trường bộ tăng tốc AI đạt 1,6 nghìn tỷ USD, chiếm 45% chi tiêu vốn trung tâm dữ liệu AI.
- Tỷ trọng suy luận tăng từ 35% lên 70%, tỷ lệ CPU:GPU trong kịch bản suy luận đạt 1:1, kịch bản huấn luyện đạt 0,5:1.
- Đơn giá CPU tương đương 13% so với GPU.
Trong khuôn khổ này, TAM 2,230 tỷ USD bao gồm 1,740 tỷ USD từ khối lượng công việc agentic AI và 490 tỷ USD từ CPU máy chủ truyền thống không liên quan AI. So với mức hiện tại, toàn bộ thị trường CPU máy chủ năm 2025 chỉ là 370 tỷ USD, trong đó chỉ có 60 tỷ USD liên quan đến AI. Điều này có nghĩa là trong dự báo của Bernstein, thị trường CPU sẽ trải qua một đợt mở rộng gấp 6 lần trong vòng 5 năm tới, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm đạt 43%, gần như chưa từng có trong lịch sử ngành bán dẫn. Bernstein đồng thời đưa ra các khoảng dự báo cho kịch bản lạc quan (3,300 tỷ USD, giả định chi tiêu vốn AI 4 nghìn tỷ USD + tỷ lệ suy luận 1,5:1) và kịch bản bi quan (1,370 tỷ USD, giả định chi tiêu vốn 3 nghìn tỷ USD + tỷ lệ suy luận 0,5:1).
Một xác minh chéo thú vị đến từ số lượng lõi CPU máy chủ: Dữ liệu từ Arm cho thấy, agentic AI cần 120 triệu lõi CPU mỗi GW, gấp 4 lần so với trung tâm dữ liệu truyền thống. Tính theo cách này, việc triển khai 70GW AI năm 2030 sẽ cần 8,4 tỷ lõi CPU, tương ứng với TAM CPU AI 1,680 tỷ USD, hoàn toàn trùng khớp với mô hình nêu trên.
Tại sao Arm là người chiến thắng lớn nhất? Không chỉ là IP, họ đang sản xuất chip
Arm được Bernstein xếp hạng là người hưởng lợi cấu trúc từ sự phục hưng của CPU. Kiến trúc Arm ngày càng hấp dẫn trong trung tâm dữ liệu AI nhờ hiệu suất năng lượng (performance per watt). AWS Graviton có giá trị hiệu suất/chi phí cao hơn 40% và tiêu thụ điện năng thấp hơn 60% so với phiên bản x86.
Quan trọng hơn, vào tháng 3 năm 2026, Arm thông báo chuyển đổi chiến lược: từ chỉ cung cấp cấp phép IP sang tự sản xuất CPU, với mục tiêu đạt doanh thu chip 150 tỷ USD vào năm 2030. CPU AGI của Arm đã khóa Meta là khách hàng đầu tiên và đồng phát triển, với các đối tác như OpenAI, Cerebras, Cloudflare. Dựa trên điều này, Bernstein điều chỉnh EPS năm tài chính 2030 của Arm lên 11,79 USD (trước đó là 9,83 USD) và cho rằng dự báo doanh thu chip của họ có thể đạt 220 tỷ USD, vượt mục tiêu tự đặt ra. Đưa ra mục tiêu giá 500 USD (trước đó là 300 USD) dựa trên P/E 42 lần.
Điều này cũng kéo theo mục tiêu giá của SoftBank (sở hữu khoảng 90% cổ phần Arm) được điều chỉnh từ 8,200 yên lên 11,200 yên, hàm ý không gian tăng trưởng 58%. Định giá của Bernstein cho SoftBank dựa trên mức chiết khấu 30% so với NAV tài sản nắm giữ, mức chiết khấu thu hẹp so với trước đây, phản ánh sự gia tăng giá trị cổ phần Arm và sự cải thiện hoạt động kinh doanh của chính SoftBank.
AMD, Intel, Hải Quang: Ai là người hưởng lợi?
AMD (Xếp hạng Overweight, mục tiêu giá 600 USD): Sản phẩm vẫn dẫn đầu trong nhóm x86, dự kiến sẽ tiếp tục giành thị phần. Mô hình hiện tại của họ đã hàm chứa giả định mạnh mẽ về CPU, sau khi định giá trượt đến giá trị trung bình CY27/28, mục tiêu giá được điều chỉnh lên 600 USD.
Intel (Xếp hạng Market-Perform, mục tiêu giá 100 USD): Được hưởng lợi từ nhu cầu CPU máy chủ mạnh mẽ và bền vững hơn, dự báo lợi nhuận được điều chỉnh tăng mạnh. Bernstein đã chuyển mô hình Intel từ giả định bảo thủ sang phù hợp với ngành, mục tiêu giá điều chỉnh từ 65 USD lên 100 USD.
Hải Quang Thông Tin Hygon (Xếp hạng Overweight, mục tiêu giá 450 Nhân dân tệ): Bernstein cho rằng nhu cầu CPU x86 tại Trung Quốc sẽ vượt tốc độ tăng trưởng toàn cầu, thị phần của Hải Quang trong thị trường CPU máy chủ Trung Quốc sẽ tiếp tục mở rộng từ mức hiện tại, vượt 35% vào năm 2030, không chỉ có khách hàng chính phủ và doanh nghiệp nhà nước mà còn đang thâm nhập vào các CSP. Mục tiêu giá được điều chỉnh mạnh từ 280 nhân dân tệ lên 450 nhân dân tệ.
Nguồn dữ liệu: Bernstein
Giải thích của Triều Hướng
Trong luận điểm của Bernstein, điểm yếu nhất có thể không nằm ở phía cầu, mà ở phía cung.
Báo cáo thừa nhận dưới dạng chú thích rằng họ "vẫn đang đánh giá liệu năng lực của nhà máy gia công và bộ nhớ có đủ để hỗ trợ tăng trưởng CPU hay không", đây là điểm bất ổn lớn nhất của toàn bộ báo cáo. Việc kéo TAM CPU từ 370 tỷ lên 2,230 tỷ USD có nghĩa là đến năm 2030, mỗi năm cần thêm khoảng 300 tỷ USD công suất sản xuất CPU.
Năng lực sản xuất 3nm/5nm của TSMC đang bị các bộ tăng tốc AI và chip điện thoại chiếm dụng, liệu năng lực gia công được phân bổ cho CPU máy chủ có đủ linh hoạt hay không, báo cáo không đưa ra ánh xạ năng lực chính xác. Ngoài ra, giả định cốt lõi của báo cáo dựa trên hướng dẫn của Nvidia rằng "đến năm 2027, chi tiêu cơ sở hạ tầng AI hàng năm vượt 1 nghìn tỷ USD", bản thân đây đã là dự báo lạc quan nhất của bên bán, khi được sử dụng làm điểm khởi đầu nhu cầu cho một báo cáo nghiên cứu khác, tồn tại rủi ro chồng chéo kỳ vọng.
Một tín hiệu đáng chú ý khác là, CPU Vera của Nvidia sử dụng kiến trúc Arm tự nghiên cứu, điều này có nghĩa là Nvidia có thể đồng thời đóng vai trò là đối tác và đối thủ cạnh tranh của Arm trong lĩnh vực CPU, tạo ra ảnh hưởng tinh tế đến việc liệu thị phần dài hạn của Arm có đạt được 54% hay không.
Đối với các nhà đầu tư quan tâm, điểm giá trị nhất của báo cáo này không chỉ là một mục tiêu giá cụ thể nào đó, mà nó cung cấp một khuôn khổ đánh giá rõ ràng: Nếu bạn tin rằng agentic AI là giai đoạn tiếp theo thực sự, thì việc cấu hình CPU phải được định giá lại từ "đủ dùng" trở lên, điều này có nghĩa là trọng tâm của bản đồ đầu tư bán dẫn cần chuyển từ GPU độc tôn sang câu chuyện cân bằng hơn về CPU+GPU.
Cảnh báo rủi ro
Bài viết này là phần tổng hợp và giải thích của Nghiên cứu Triều Hướng đối với báo cáo nghiên cứu của bên thứ ba. Các xếp hạng, mục tiêu giá, dự báo lợi nhuận và đánh giá liên quan được trích dẫn trong bài đều là quan điểm của nhà phân tích thuộc công ty chứng khoán đó, chỉ đại diện cho lập trường của tổ chức mà họ thuộc về, không đại diện cho quan điểm của Nghiên cứu Triều Hướng và cũng không cấu thành bất kỳ khuyến nghị đầu tư nào.
