Hook
Q2 vừa qua, S&P 500 ghi nhận một con số đáng sợ: gần 50% tăng trưởng lợi nhuận đến từ chỉ một ngành – bán dẫn. Và trong ngành đó, lợi nhuận tăng 133% so với cùng kỳ. Nhưng ai thực sự hưởng lợi? Chỉ ba cái tên: NVIDIA, TSMC, SK Hynix. Phần còn lại của thị trường – Intel, Qualcomm, Texas Instruments – gần như đứng yên, thậm chí giảm.
Điều này khiến tôi nhớ đến năm 2017, khi tôi lao vào ICO OmiseGO vì tin vào câu chuyện thanh toán phi tập trung. Khi đó, cả thị trường đổ xô vào một narrative duy nhất. Kết cục? Tôi mất gần hết lợi nhuận vì không nhìn ra sự tập trung rủi ro. Hôm nay, câu chuyện AI cũng tương tự: mọi người đang đặt cược vào một vài ông lớn, và quên mất rằng sự tập trung luôn đi kèm với điểm gãy.
Context
Ngành bán dẫn đang sống trong kỷ nguyên AI. Mỗi GPU NVIDIA H100 hay B200 đều là kết quả của một chuỗi cung ứng phức tạp: thiết kế từ NVIDIA, sản xuất tại TSMC bằng công nghệ 5nm/3nm, đóng gói với CoWoS, và gắn kèm HBM từ SK Hynix. Cả hệ thống này chỉ hoạt động trơn tru khi không có gián đoạn địa chính trị hay kỹ thuật. Nhưng lịch sử cho thấy, những gì tập trung quá mức luôn dễ tổn thương.
Trong khi đó, ngành blockchain đã trải qua nhiều chu kỳ tập trung tương tự: DeFi Summer năm 2020 khi mọi người đổ vào Compound và Uniswap, NFT mania năm 2021 khi Art Blocks và Bored Apes thống trị. Lần nào cũng vậy, sự tập trung ban đầu tạo ra lợi nhuận khủng, nhưng sau đó là sự phân tán và đổ vỡ. Tôi đã học được bài học đó sau khi mất 70% danh mục vào Terra Luna năm 2022.
Core
Hãy nhìn vào cấu trúc của “cỗ máy AI” hiện tại. Mọi GPU đều phải qua tay TSMC. TSMC chiếm hơn 90% thị phần sản xuất chip AI tiên tiến. Nếu TSMC ngừng hoạt động vì bất kỳ lý do gì – động đất, chiến tranh, hay cấm vận – toàn bộ chuỗi cung ứng AI sụp đổ. Đây là một điểm lỗi duy nhất (single point of failure) trong một hệ thống được cho là “thông minh nhất hành tinh”.
Trong khi đó, các dự án blockchain như Render Network, Akash Network, hay io.net đang xây dựng một mạng lưới compute phi tập trung. Họ kết nối hàng triệu GPU rải rác khắp thế giới – từ máy tính cá nhân đến trung tâm dữ liệu nhỏ – để cung cấp sức mạnh tính toán cho AI. Không có điểm lỗi duy nhất. Không có nhà sản xuất độc quyền.
Nhưng câu hỏi là: Liệu các mạng lưới này có thể cạnh tranh với NVIDIA và TSMC về hiệu suất? Câu trả lời hiện tại là không. Một GPU H100 trong trung tâm dữ liệu của AWS có thể xử lý hàng nghìn tác vụ cùng lúc, trong khi một GPU RTX 4090 trên Render chỉ làm được một phần nhỏ. Khoảng cách về hiệu suất vẫn còn rất lớn.
Tuy nhiên, tôi nhận thấy một điều: AI inference (suy luận) không cần sức mạnh khủng như training. Một khi mô hình đã được huấn luyện, việc chạy suy luận trên các GPU phân tán hoàn toàn khả thi. Đây là nơi blockchain có thể bắt đầu. Hãy nhìn vào dự án Bittensor: họ đang xây dựng một thị trường phi tập trung cho AI models, nơi các nhà phát triển có thể đưa mô hình của mình lên và người dùng trả phí bằng token. Nếu suy luận AI trở nên phổ biến, nhu cầu về compute sẽ chuyển từ tập trung sang phân tán.
Một góc nhìn khác: Token hóa GPU. Các dự án như Aethir hay NodeAI cho phép người dùng mua một phần GPU và nhận phần thưởng khi GPU đó được sử dụng. Điều này giống như “GPU staking”. Nếu thành công, nó sẽ phá vỡ thế độc quyền của các nhà cung cấp đám mây lớn.
Contrarian
Phần lớn nhà đầu tư đang nghĩ rằng chip AI là tài sản không thể thay thế. Họ mua cổ phiếu NVIDIA và TSMC, cho rằng đó là cách duy nhất để tiếp xúc với AI. Nhưng tôi cho rằng, chính sự tập trung này đang tạo ra một cơ hội nghịch lý: khi rủi ro tập trung tăng lên, giá trị của các giải pháp phân tán cũng tăng theo.
Hãy nhìn vào lịch sử internet. Những năm 1990, các máy chủ trung tâm của AOL và CompuServe thống trị. Nhưng rồi mô hình peer-to-peer (P2P) như Napster, BitTorrent đã thay đổi cuộc chơi. Ngày nay, dù Amazon AWS chiếm 30% thị trường đám mây, vẫn có hàng trăm nhà cung cấp nhỏ hơn sống khỏe nhờ vào nhu cầu phân tán. Tương tự, thị trường compute AI sẽ không thể bị độc chiếm bởi một vài ông lớn mãi mãi.
Điểm mù lớn nhất mà tôi thấy: Mọi người cho rằng chip AI càng mạnh càng tốt, nhưng thực tế, đa số ứng dụng AI không cần đến H100. Một chatbot đơn giản, một AI tạo ảnh nhỏ, hay một mô hình recommendation đều có thể chạy trên GPU tầm trung. Khi các mô hình nhỏ gọn hơn (như phiên bản distilled của GPT) trở nên phổ biến, nhu cầu về compute phân tán sẽ bùng nổ.
Tôi nhớ năm 2021, khi tôi mua một Art Blocks NFT với 2 ETH. Lúc đó, ai cũng nói giá trị NFT nằm ở sự khan hiếm và cộng đồng. Nhưng thực tế, giá trị thực lại đến từ khả năng sở hữu kỹ thuật số và tính thanh khoản. Điều tương tự đang xảy ra với compute AI: không phải cỗ máy mạnh nhất thắng, mà là mạng lưới linh hoạt nhất thắng.
Takeaway
Vậy, với tư cách một analyst, tôi nhìn thấy gì? Tôi không bán NVIDIA, nhưng tôi đang mua các dự án blockchain compute. Bởi vì khi thị trường quá tập trung vào một câu chuyện, thì câu chuyện ngược lại – phi tập trung – thường là nơi ẩn chứa alpha lớn nhất.
Nếu bạn đang nắm giữ token của Render, io.net, hay Bittensor, hãy chú ý đến khả năng hấp thụ các tác vụ suy luận AI trong năm 2025-2026. Đó sẽ là cú hích lớn. Còn nếu bạn chỉ mua NVIDIA vì sợ bỏ lỡ, thì hãy nhớ: mọi sự tập trung đều kết thúc bằng một cú sốc.
Tôi không biết cú sốc đó đến từ địa chính trị, từ sự cố kỹ thuật tại TSMC, hay từ một mô hình AI mới làm giảm nhu cầu tính toán. Nhưng tôi biết rằng, khi nó xảy ra, những ai đã đặt cược vào sự phân tán sẽ là người hưởng lợi.
