Ngành trí tuệ nhân tạo đang trải qua một sự thay đổi căn bản về nhu cầu tính toán, được thúc đẩy bởi sự mở rộng theo cấp số nhân của các mô hình ngôn ngữ lớn. Việc phát hành GPT-5 gần đây vào tháng 8/2025 đã làm rõ sự dịch chuyển này, thể hiện khả năng yêu cầu tối thiểu khoảng 50.000 GPU H100 để huấn luyện—hơn gấp đôi so với GPT-4. Sự mở rộng kịch tính này phản ánh xu hướng chung của ngành, khi nhu cầu GPU đã đi từ những thiết lập đơn giản với một card đến các cụm siêu máy tính tiêu thụ hàng gigawatt điện năng.

Các phân tích ngành gần đây cho thấy hạ tầng AI hiện đại có thể huấn luyện các mô hình "mạnh hơn GPT-4 tới 4000 lần", làm nổi bật quy mô khổng lồ của sự thay đổi này. Sự tăng trưởng theo cấp số nhân trong nhu cầu tính toán không chỉ giới hạn ở từng công ty mà còn là một sự dịch chuyển trên toàn ngành, tái định hình động lực cạnh tranh, mô hình đầu tư và hạ tầng công nghệ trong toàn bộ hệ sinh thái LLM. Khi hạ tầng tập trung truyền thống gặp khó trong việc đáp ứng nhu cầu chưa từng có này, các giải pháp đổi mới như điện toán đám mây GPU phi tập trung của Aethir đang nổi lên để dân chủ hóa quyền tiếp cận sức mạnh tính toán cần thiết cho phát triển AI tiên tiến.

Từ GPU đơn lẻ đến cụm siêu máy tính

Hành trình từ những mô hình ngôn ngữ sơ khai đến các hệ thống tiên phong ngày nay cho thấy sự biến đổi mạnh mẽ về nhu cầu tính toán. Các mô hình ngôn ngữ thần kinh ban đầu hoạt động thoải mái trong giới hạn tính toán truyền thống, khi 8–16GB VRAM đã đủ cho cả huấn luyện và suy luận. Những mô hình này có thể được phát triển bởi các phòng thí nghiệm đại học hoặc đội ngũ nhỏ với ngân sách hạn chế, giúp dân chủ hóa quyền tiếp cận NLP.

Sự thay đổi mô hình bắt đầu khi luật mở rộng (scaling laws) được khám phá, chứng minh hiệu năng mô hình cải thiện dự đoán được khi tăng tham số, dữ liệu và tài nguyên tính toán. Điều này khởi động một cuộc đua mở rộng toàn ngành, thay đổi căn bản kinh tế học của phát triển AI. Các LLM hiện đại đã vượt quá giới hạn bộ nhớ của ngay cả GPU mạnh nhất, buộc phải huấn luyện phân tán trên hàng nghìn thiết bị chuyên dụng.

Thực trạng hiện tại thể hiện rõ sự biến đổi này:

1. NVIDIA A100 và H100 trở thành tiêu chuẩn ngành cho huấn luyện LLM

2. Thiếu hụt chip AI tiên tiến ảnh hưởng đến các quyết định chiến lược trong toàn ngành

3. Các công ty đo lường lợi thế cạnh tranh dựa trên khả năng triển khai và vận hành cụm GPU khổng lồ

4. Nhu cầu tính toán của GPT-5 đã nâng mức tối thiểu để phát triển mô hình tiên phong lên tầm chưa từng có

GPT-5 Đặt Ra Chuẩn Mới Cho Ngành

Sự ra mắt GPT-5 đã thiết lập chuẩn mực mới cả về khả năng lẫn hạ tầng. Mô hình đạt 94,6% trong benchmark toán học AIME 2025 và 74,9% trong benchmark code SWE-Bench Verified, minh chứng cho những gì có thể đạt được khi đầu tư tính toán đủ lớn.

Đáng chú ý hơn, GPT-5 có cửa sổ ngữ cảnh 256.000 token và khả năng lập luận nâng cao, yêu cầu hạ tầng đẩy giới hạn công nghệ trung tâm dữ liệu. Các nhà phân tích ước tính huấn luyện GPT-5 tiêu thụ hơn 250 MW điện liên tục, tương đương nhu cầu của một thành phố cỡ trung. Hạ tầng hỗ trợ bao gồm hệ thống làm mát chuyên biệt, mạng tốc độ cao để điều phối huấn luyện trên hàng chục nghìn GPU, và hệ thống phân phối điện có thể chịu tải kỷ lục.

Hệ quả hạ tầng then chốt gồm:

1. Yêu cầu tính toán làm tập trung năng lực AI tiên tiến vào các tổ chức có vốn lớn

2. Ảnh hưởng đến xu hướng đầu tư mạo hiểm và chiến lược AI quốc gia

3. Nhận thức rằng hạ tầng tính toán là yếu tố chiến lược cho năng lực cạnh tranh công nghệ

Cuộc Đua Hạ Tầng Toàn Ngành

Nhu cầu tính toán leo thang đã kích hoạt làn sóng đầu tư hạ tầng chưa từng có. Các công ty công nghệ lớn cam kết hàng trăm tỷ đô vào trung tâm dữ liệu dành riêng cho AI.

Các chiến lược triển khai khác nhau:

Chiến lược tăng tốc: xAI của Elon Musk tiêu biểu cho triết lý “xây nhanh, mở rộng mạnh”, xây dựng siêu máy tính Colossus với hơn 100.000 GPU H100 chỉ trong 122 ngày. xAI đặt mục tiêu 50 triệu đơn vị H100 tương đương trong 5 năm (~50 exaFLOPS).

Chiến lược đầu tư bền vững: Meta theo đuổi cách tiếp cận lâu dài, triển khai 350.000 H100 vào cuối 2024 và cam kết 60–65 tỷ USD cho hạ tầng AI trong 2025. Mục tiêu 1,3 triệu GPU là một trong những dự án hạ tầng tư nhân lớn nhất lịch sử.

Tiến hóa hạ tầng cloud: AWS, Azure và Google Cloud chạy đua cung cấp dịch vụ huấn luyện AI chuyên biệt. Họ cho phép tổ chức tiếp cận cụm GPU khổng lồ mà không cần đầu tư trực tiếp, lý thuyết là dân chủ hóa quyền truy cập. Tuy nhiên, tính tập trung gây ra nghẽn và giới hạn nguồn cung.

Thách thức này đã thúc đẩy đổi mới giải pháp phi tập trung. Aethir tiên phong xây dựng mạng GPU phân tán, tổng hợp tài nguyên từ nhiều nguồn để tạo ra lựa chọn linh hoạt hơn so với cloud truyền thống. Bằng cách tận dụng công suất GPU nhàn rỗi trên nhiều nhà cung cấp, cách tiếp cận của Aethir giải quyết tình trạng thiếu hụt nguồn cung—một đặc trưng nổi bật của hạ tầng AI hiện nay—và mở ra khả năng truy cập tính toán quy mô lớn cho doanh nghiệp và nhà phát triển.

Tái Định Hình Cạnh Tranh

Yêu cầu hạ tầng mà GPT-5 thể hiện đang tái định hình căn bản cạnh tranh AI. Chi phí huấn luyện mô hình tiên phong—lên đến hàng trăm triệu USD cho mỗi lần—tạo rào cản lớn, chỉ lợi cho tổ chức vốn mạnh.

Hạ tầng năng lượng nổi lên như yếu tố hạn chế then chốt. Nhu cầu điện khổng lồ của trung tâm huấn luyện AI hiện đại gây áp lực cho lưới điện địa phương, buộc công ty đầu tư nguồn điện riêng. OpenAI vận hành trung tâm dữ liệu đơn lẻ lớn nhất thế giới, tiêu thụ 300 MW, và có kế hoạch mở rộng lên 1 GW vào 2026.

Tuy cloud mang lại khả năng cạnh tranh cho tổ chức nhỏ, thực tế giới hạn nguồn chip và hạ tầng khiến quyền truy cập vẫn hạn chế. Ngành đang tìm cách giải quyết từ thuật toán huấn luyện hiệu quả hơn đến federated learning phân tán.

Con Đường Phía Trước

Triển vọng do GPT-5 mở ra và phản ứng toàn ngành cho thấy nhu cầu tính toán sẽ tiếp tục tăng theo cấp số nhân. Thế hệ mô hình kế tiếp có thể yêu cầu tài nguyên vượt xa khả năng hiện tại, buộc phải áp dụng huấn luyện phân tán mới và kiến trúc phần cứng đột phá.

Những tổ chức và quốc gia thành công trong việc giải quyết thách thức hạ tầng sẽ quyết định hướng phát triển AI toàn cầu. Khi ngành tiếp tục mở rộng ranh giới của LLM, cuộc cách mạng hạ tầng do GPT-5 khởi xướng và được minh họa bởi xAI cùng Meta sẽ tiếp tục tái định hình cách chúng ta nhìn nhận tài nguyên tính toán, lợi thế cạnh tranh, và dân chủ hóa năng lực AI.

Trong bối cảnh này, các giải pháp phi tập trung như đám mây GPU phân tán của Aethir trở thành con đường quan trọng để đảm bảo tiềm năng biến đổi của LLM được mở rộng tiếp cận cho nhiều nhà phát triển, nhà nghiên cứu và tổ chức. Bằng cách giải quyết vấn đề nguồn cung và khả năng tiếp cận song song với sự tăng trưởng theo cấp số nhân của nhu cầu tính toán, những cách tiếp cận đổi mới này có thể đóng vai trò thiết yếu trong việc duy trì tốc độ đổi mới AI, đồng thời tránh việc năng lực AI tiên phong bị tập trung vào số ít tổ chức vốn lớn.