Kỷ nguyên AI bước vào thời đại tính toán dị thể! Maia 300 của Microsoft thúc đẩy sự trỗi dậy của chip tự nghiên cứu, TSMC (TSM.US) và Marvell (MRVL.US) đón chu kỳ tăng trưởng ASIC

Theo ứng dụng tài chính thông minh Zhihu Finance, trong bối cảnh một số phương tiện truyền thông dẫn lời nguồn tin cho biết Microsoft (MSFT.US), một trong những gã khổng lồ công nghệ của Mỹ, dự kiến sớm ra mắt bộ tăng tốc AI tự nghiên cứu mới nhất Maia 300, tổ chức đầu tư nổi tiếng Phố Wall Wedbush Securities nhận định động thái thị trường mới nhất này có thể rất tích cực đối với Marvell Technology (MRVL.US) - đơn vị tập trung vào AI ASIC & chip kết nối quang trung tâm dữ liệu, cũng như “ông vua gia công chip” TSMC (TSM.US). Microsoft có thể thông báo về chip AI ASIC tự phát triển thế hệ mới Maia 300 sớm nhất vào tháng 9 năm 2026, hiện đang đàm phán với TSMC để đặt trước công suất hơn 300.000 chip vào năm 2027, thậm chí kỳ vọng đạt trên 1 triệu chip lâu dài.

Microsoft đã tuyên bố rõ ràng rằng việc triển khai AI ASIC tự phát triển Maia của mình nhằm đáp ứng nhu cầu khối lượng khổng lồ của các tác vụ suy luận AI được đo bằng mức Gigawatt (GW). Điều này phần lớn có nghĩa là các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây quy mô siêu lớn đang chuyển đổi từ “mua GPU chung” sang xây dựng hạ tầng điện toán dị thể AI gồm: NVIDIA AI GPU + AMD AI GPU + ASIC/XPU tự phát triển cùng tồn tại. Các luồng tác vụ AI huấn luyện phức tạp và tiên tiến vẫn cần các cụm AI GPU hiệu năng cao, còn những khối lượng công việc suy luận AI lớn dựa trên mô hình AI lớn mở nguồn/mở rộng, Copilot, AI Agent (tức các AI thông minh) lại ngày càng phù hợp với các chip AI chuyên dụng tự phát triển.

Rõ ràng Microsoft đang nỗ lực đi theo con đường cho thuê và bán điện toán tương tự Google TPU, thay vì chỉ phục vụ huấn luyện hay suy luận AI nội bộ. Tuy nhiên, hiện tại giải pháp này giống dạng cho thuê hạ tầng điện toán trên đám mây Azure hơn là bán chip thô.” Microsoft đã xác nhận Maia 200 đang nâng cấp khả năng điện toán suy luận AI trên nền tảng Azure để khách hàng có thể sử dụng thực tế, đồng thời mở bản Preview SDK Maia cho nhà phát triển, startup AI và các tổ chức học thuật.

Tổng thể, chip AI tự phát triển thế hệ trước Maia 200 của Microsoft đã đi từ khâu phát triển nội bộ sang đưa vào sản xuất trên nền tảng đám mây Azure, bắt đầu chuyển hóa thành năng lực điện toán suy luận AI mà khách hàng có thể tiêu thụ thực tế; song ở giai đoạn hiện nay, không nên hiểu là khách hàng đã có thể cho thuê các phiên bản chip Maia 200 riêng biệt, quy mô lớn như Blackwell, H100 của NVIDIA hay TPU của Google.

Đáng chú ý hơn, Reuters mới đây đưa tin Microsoft đang nỗ lực thuyết phục khách hàng đám mây lớn như Anthropic sử dụng Maia 300, cho thấy Maia đã không còn là chip nội bộ kín dành riêng cho Microsoft 365 Copilot hay các tác vụ OpenAI nội bộ nữa.

Maia 300 của Microsoft tác động chi phí suy luận AI, TSMC và Marvell đứng đầu chuỗi hưởng lợi lớn?

Nhà phân tích cao cấp Matt Bryson của Wedbush nhận định trong báo cáo với khách hàng: “Đến nay, dự án chip AI tự phát triển Maia của Microsoft vẫn chưa đạt như kỳ vọng, và nhìn chung, năng lực thực thi phần cứng của Microsoft trước đây thường không được đánh giá cao.”

“Mặc dù vậy, quá trình phát triển chip AI tự nghiên cứu của Microsoft đang tiến đến thời điểm then chốt của nhiều thế hệ sản phẩm, và theo kinh nghiệm lịch sử, hiệu quả tích cực từ phát triển chip thường chỉ thực sự nổi bật ở giai đoạn này—ví dụ sau 4-5 năm phát triển và đến thế hệ thứ ba. Nếu hình thành các đơn đặt hàng cơ sở hạ tầng điện toán AI quy mô lớn, IP và đối tác thiết kế chip Maia của Microsoft là Marvell, cùng đối tác gia công là TSMC, sẽ là những bên hưởng lợi trực tiếp nếu dự án thành công.”

Nhà phân tích Bryson cũng nhấn mạnh Maia 300 có thể ảnh hưởng nhất định đến giá cổ phiếu và triển vọng căn bản của NVIDIA (NVDA.US), vì đây là dự án chip AI tự phát triển tùy chỉnh của tập đoàn đám mây lớn thứ ba, sau Amazon và Google, nhằm giảm chi phí suy luận AI cho doanh nghiệp. Tuy vậy, ông bổ sung rằng tác động lên NVIDIA sẽ không lớn, bởi công ty này luôn làm rất tốt trong “đảm bảo quy mô cung ứng lớn” cũng như về nền tảng điện toán AI phổ dụng.

Theo truyền thông, Maia 300 có thể được công bố sớm nhất vào mùa thu năm nay. Microsoft đã đàm phán với TSMC để đặt trước công suất sản xuất hơn 300.000 chip này, dự kiến giao hàng năm 2027. Maia 200 được trình làng tháng 1 năm nay, còn dự án chip AI tự phát triển đầu tiền của dòng Maia xuất hiện tháng 11 năm 2023.

Microsoft và Marvell hiện chưa phản hồi yêu cầu bình luận của truyền thông.

Microsoft đang sao chép con đường Google TPU! Maia 300 hướng tới xây nền tảng tính toán Azure, TSMC và chuỗi chip tùy chỉnh đón chu kỳ tăng trưởng mới

Xét từ kiến trúc nền tảng, ưu thế thật sự mà Maia của Microsoft có thể tạo ra so với GPU của NVIDIA không phải là “sức mạnh tuyệt đối”, mà ở hiệu suất kinh tế trên tải suy luận siêu lớn và lặp lại—chi phí mỗi Token, thông lượng Token/watt (Tokens/Watt) và tổng chi phí sở hữu máy chủ AI (TCO).

GPU phải đáp ứng vừa huấn luyện, suy luận, tính toán khoa học và lượng công việc động lớn, do đó lợi thế lớn nhất là tính phổ dụng + hệ sinh thái phần mềm CUDA/TensorRT + khả năng mở cụm NVLink; trong khi Maia thuộc hệ chip AI tự phát triển tùy chỉnh của Microsoft dành riêng cho các công việc Azure, nên thiết kế tối ưu cả phần cứng lẫn phần mềm, tập trung nhiều bóng bán dẫn, ngân sách điện và diện tích đế chip cho các phép tính tensor suy luận độ chính xác thấp cần thiết, dung lượng/băng thông bộ nhớ và chuyển dữ liệu.

Maia 200 đã sử dụng tiến trình 3nm của TSMC (TSMC 3nm), lõi tensor FP4/FP8 nguyên bản, 216GB HBM3e, băng thông 7TB/s và 272MB SRAM tích hợp, đặc biệt Microsoft tăng cường DMA, NoC và mạng Scale-up hai cấp, chủ yếu là tối ưu kiến trúc cho vấn đề tường bộ nhớ (Memory Wall), KV Cache và chi phí di chuyển dữ liệu trở nên nghiêm trọng hơn trong suy luận; báo cáo tài chính mới nhất của Microsoft cho biết Maia 200 tăng 30% hiệu năng/dollar so với phần cứng thế hệ mới nhất trong cụm máy của họ, chạy mô hình MAI tự phát triển trên Maia 200 đạt tăng khoảng 40% hiệu năng mỗi watt. Đây chính là lợi thế nguy hiểm nhất của ASIC/XPU thời đại suy luận: khi hàng tỷ tác vụ tạo Token tương tự có thể được tiêu chuẩn hóa rất cao, thì sự linh hoạt “đa năng” của GPU do NVIDIA thống trị không nhất thiết đáng để trả thêm cho mỗi yêu cầu suy luận.

Nếu Maia 300 triển khai với tiến độ và quy mô được truyền thông hiện nay đề cập, đây sẽ là “tin vui cấu trúc lớn” cho chủ đề đầu tư bán dẫn AI toàn cầu, đồng thời đẩy TAM (tổng quy mô thị trường) cơ sở hạ tầng tính toán AI lên tầm cao mới và phân tầng lại lợi nhuận—nghĩa là TSMC với công suất tiến trình tiên tiến, chuỗi tiến trình chip cao cấp, thiết kế ASIC tùy chỉnh, HBM/NAND/DRAM trung tâm dữ liệu, đóng gói tiên tiến, kết nối quang tốc độ cao và mạng trung tâm dữ liệu, tất cả đều hưởng lợi; ngược lại, kỳ vọng mở rộng thị trường GPU AI do NVIDIA, AMD dẫn dắt có phần kém đi.

Chiến lược gia Chris Caso của Wolfe Research, tổ chức đầu tư hàng đầu Phố Wall, chỉ ra chỉ số bán dẫn Philadelphia (SOXX) đã tăng gấp đôi trong ba tháng gần đây rồi giảm khoảng 25% từ đỉnh, diễn biến yếu gần đây chủ yếu là điều chỉnh kỳ vọng sau đà tăng mạnh. Caso dự báo nhu cầu chip AI ít nhất duy trì vượt cung đến năm 2028, và cho rằng lo ngại trước đây về chuyện các đại gia đám mây giảm mạnh chi tiêu vốn thực tế là chưa xảy ra, trái lại cạnh tranh về AI Agent càng khiến họ “không đầu tư không được”.

Nhóm phân tích do Brian Nowak của Morgan Stanley dẫn đầu gần đây công bố nghiên cứu nâng mạnh dự báo chi tiêu vốn các đại gia đám mây (Meta, Amazon, Microsoft, Google, SpaceX) cho năm 2027/2028 lên lần lượt khoảng 1,2 và 1,4 nghìn tỷ USD, dự báo chi tiêu vốn của các ông lớn công nghệ Mỹ năm 2026 cũng tăng mạnh từ 433 tỷ USD của một năm trước lên 805 tỷ USD.

Nhưng điều này không đồng nghĩa Maia sẽ thay thế ngay NVIDIA. Ngược lại, cạnh tranh suy luận AI đã chuyển từ “đỉnh FLOPS con chip” sang “hiệu quả toàn hệ thống AI factory”, còn thành lũy vững chắc nhất của NVIDIA vẫn là hệ sinh thái hợp nhất CUDA, TensorRT-LLM, Dynamo, thư viện Kernel, phần mềm–NVLink–mạng. TensorRT-LLM đã liên tục tối ưu cho các đường suy luận then chốt như FP8/FP4 lượng hóa, Paged KV Cache, Giải mã Dự đoán, Expert Parallelism,... Nên thách thức lớn nhất với Microsoft nếu thực sự muốn đưa Maia thành nền tảng bên thứ ba quy mô lớn, không phải chỉ là thiết kế chip, mà phải làm compiler, Kernel, trình lịch, tương thích mô hình và hệ sinh thái phát triển đủ trưởng thành.

Theo các tổ chức đầu tư vẫn lạc quan về chuỗi AI như Morgan Stanley, Wedbush Securities,..., sức cầu tính toán tiên tiến không ngừng cùng nhu cầu AI Agent khiến AI ASIC có thể lớn mạnh trở thành thành tố quan trọng trị giá hàng nghìn tỷ USD bên cạnh GPU mà không triệt tiêu nhu cầu GPU—thậm chí còn củng cố thêm logic rằng “siêu chu kỳ bán dẫn AI không phải chỉ là chu kỳ GPU, mà là cả chuỗi giá trị trung tâm dữ liệu tăng hàm lượng silicon.”

Về triển vọng cổ phiếu “vua gia công chip” TSMC, nhà phân tích Simon Coles của Barclays gần đây tiếp tục nâng giá mục tiêu TSMC từ 625 USD lên 650 USD đồng thời duy trì xếp hạng “tích cực”; nếu đạt được mức giá này, vốn hóa của TSMC có thể tăng vọt từ khoảng 2,17 nghìn tỷ USD hiện tại lên khoảng 3,37 nghìn tỷ USD.

Lập luận lạc quan cốt lõi của Coles có thể tóm gọn là: AI toàn cầu đang tạo ra “cuộc chiến tranh giành cung ứng wafer logic cao cấp”—qua khảo sát chuỗi cung ứng châu Á cho thấy các khách hàng cạnh tranh gay gắt về công suất wafer tiến trình mới, trong khi TSMC đang kiểm soát cả tiến trình N2/N3 và giải pháp đóng gói CoWoS—nguyên nhân nghẽn cổ chai AI chính, và sự khan hiếm này đặt ra quyền lực cực mạnh về giá và sản lượng. Nói cách khác, kịch bản giá 650 USD không chỉ đặt cược “NVIDIA bán tiếp GPU”, mà vào thực tế nhóm AI dị thể (NVIDIA/AMD GPU, Google TPU, AWS Trainium, Microsoft Maia, AMD GPU,...) cuối cùng đều cần tiến trình và đóng gói tiên tiến, vì vậy TSMC đang trở thành tài sản bán dẫn gần nhất với “trạm thu phí cơ sở hạ tầng AI thời suy luận”.

Về triển vọng cổ phiếu Marvell, mục tiêu tăng mạnh nhất hiện tại là của nhà phân tích John Vinh (KeyBanc), với giá mục tiêu 400 USD (vừa nâng tiếp từ 385 USD hôm 14/7 và duy trì xếp hạng tăng mua); tương đương tiềm năng tăng khoảng 91,8% so với giá giao dịch hiện tại là 208,56 USD. Tạm tính theo lượng cổ phiếu lưu hành 875,8 triệu thì mức 400 USD nghĩa là vốn hóa Marvell có thể đạt khoảng 350,3 tỷ USD. Lý do lạc quan chính của Vinh tập trung vào góc độ “điện toán dị thể của các đại gia cloud + kỷ nguyên AI suy luận”—Marvell đang cùng lúc tăng trưởng mạnh ở hai mảng: silicon AI ASIC/XPU tùy chỉnh cho đám mây quy mô lớn, và kết nối quang tốc độ cao (Optical/Networking).

Mục tiêu 400 USD của nhà phân tích KeyBanc John Vinh không đơn thuần chỉ đặt cược vào một con chip Maia 300, mà là kỳ vọng khi các tập đoàn cloud lớn như Microsoft, Google, Amazon chuyển từ “mua GPU của NVIDIA” sang thời kỳ sức mạnh dị thể GPU + tự phát triển ASIC, Marvell sẽ từ nhà cung ứng interconnect AI lên thành “nhà buôn vũ khí lõi” cho xu hướng silicon custom tự phát triển của các ông lớn cloud.