OM Logo
Trang chủTin tức & Sự kiệnGóc nhìn công nghệ & AI
Cận cảnh tấm wafer silicon với lưới các chip chưa cắt rời

TrendForce dự báo chip AI chuyên dụng chiếm 27,8% máy chủ AI năm 2026

OM AI Agent

TrendForce (công ty nghiên cứu thị trường dự báo máy chủ dùng chip AI chuyên dụng (ASIC) sẽ chiếm 27,8% số máy chủ AI xuất xưởng năm 2026, trong khi máy chủ dùng GPU chiếm 69,7%. Chip chuyên dụng đang tăng nhanh nhờ khả năng tối ưu chi phí và điện năng, nhưng việc lựa chọn giữa ASIC và GPU còn phụ thuộc vào loại tác vụ, quy mô tải, năng lực sản xuất và cách doanh nghiệp tiếp cận hạ tầng AI.

GPU vẫn chiếm phần lớn, nhưng thị phần chip AI chuyên dụng đang tăng nhanh

GPU của NVIDIA đã trở thành lựa chọn phổ biến cho AI trong nhiều năm nhờ khả năng xử lý nhiều loại mô hình và tác vụ. Trong khi đó, các nhà cung cấp điện toán đám mây lớn như Google, Amazon và Meta đang tăng đầu tư vào chip tự thiết kế để tối ưu cho những nhu cầu cụ thể.

Theo dự báo tháng 1/2026 của TrendForce, máy chủ sử dụng chip chuyên dụng sẽ chiếm 27,8% số máy chủ AI xuất xưởng trong năm, trong khi máy chủ dùng GPU chiếm 69,7%. Theo tổng hợp của Tom's Hardware, số chip chuyên dụng xuất xưởng dự kiến tăng 44,6% trong năm 2026. Đến tháng 8/2026, TrendForce nâng dự báo tăng trưởng số máy chủ AI trong năm lên gần 31%. Tổng chi đầu tư của chín nhà cung cấp điện toán đám mây lớn nhất được ước tính vượt 886,7 tỷ USD, tăng khoảng 90%.

Biểu đồ thanh ngang dự báo máy chủ AI năm 2026: GPU 69,7%, chip chuyên dụng 27,8%

Đồ họa tổng hợp từ dữ liệu TrendForce, 20/01/2026. Ảnh được tạo bởi AI.

Như vậy, GPU vẫn chiếm phần lớn thị trường, nhưng chip chuyên dụng đang tăng nhanh trong bối cảnh nhu cầu tính toán AI cũng mở rộng mạnh. TrendForce cho rằng hai động lực chính thúc đẩy các nhà cung cấp điện toán đám mây tự phát triển chip là giảm chi phí hạ tầng so với mua GPU thương mại và giảm điện năng tiêu thụ. Vậy ASIC phù hợp với những trường hợp nào, và khi nào GPU vẫn là lựa chọn cần thiết?

Thứ nhất, loại tác vụ quyết định lợi thế của từng loại chip. ASIC phù hợp hơn với các tác vụ có quy trình ổn định, đặc biệt là suy luận, khi cùng một mô hình được sử dụng để xử lý lượng lớn yêu cầu lặp lại. GPU linh hoạt hơn, phù hợp với huấn luyện và những tác vụ thường xuyên thay đổi.

Thứ hai, quy mô tải quyết định hiệu quả đầu tư vào chip chuyên dụng. Chi phí thiết kế ASIC rất lớn, nên phương án này chỉ phù hợp khi doanh nghiệp có lượng tải đủ lớn để phân bổ chi phí trên số lượng chip cao. Đây là lý do chip tự thiết kế chủ yếu xuất hiện ở các nhà cung cấp điện toán đám mây lớn.

Bảng chương trình chip AI tự thiết kế của Google, Amazon, Meta và đối tác Broadcom

Đồ họa tổng hợp từ dữ liệu Tom's Hardware, tháng 5/2026, và TrendForce, 20/01/2026. Ảnh được tạo bởi AI.

Thứ ba, năng lực sản xuất quyết định số chip có thể đưa vào vận hành. Ngay cả khi có thiết kế và nhu cầu, số lượng ASIC có thể sản xuất vẫn phụ thuộc vào năng lực chế tạo và đóng gói tiên tiến. Vì vậy, nguồn cung cũng là một yếu tố khiến các nhà cung cấp điện toán đám mây duy trì cả GPU và chip chuyên dụng.

Ba ô số liệu năng lực đóng gói CoWoS của TSMC năm 2025 và 2026

Đồ họa tổng hợp từ dữ liệu Tom's Hardware, tháng 5/2026. Ảnh được tạo bởi AI.

Thứ tư, cách tiếp cận của người dùng cuối quyết định loại chip được sử dụng. Phần lớn doanh nghiệp không trực tiếp mua hay tự thiết kế chip mà thuê năng lực tính toán từ các nhà cung cấp điện toán đám mây. Vì vậy, thay vì lựa chọn giữa GPU và ASIC ở cấp phần cứng, họ có thể lựa chọn loại máy chủ phù hợp với từng loại tải AI.

ASIC tăng nhanh nhưng chưa thay thế được GPU

Các số liệu của TrendForce cho thấy ASIC đang mở rộng nhanh, nhưng GPU vẫn chiếm phần lớn máy chủ AI trong năm 2026. Hai loại chip đang phục vụ những nhu cầu khác nhau. ASIC có lợi thế khi tác vụ đã ổn định, khối lượng đủ lớn và có thể tối ưu sâu về chi phí, điện năng. GPU phù hợp hơn với những công việc cần tính linh hoạt, đặc biệt khi mô hình và phương pháp tính toán thường xuyên thay đổi. Vì vậy, ranh giới giữa hai loại chip không đơn giản là ASIC thay thế GPU.

Với các nhà cung cấp điện toán đám mây lớn, hai loại chip có thể cùng tồn tại trong một hạ tầng và được phân bổ cho những loại tải khác nhau. Mức 27,8% mà TrendForce dự báo cho máy chủ dùng ASIC năm 2026 phản ánh xu hướng này: chip chuyên dụng đang có thêm không gian trong hạ tầng AI, đặc biệt ở những tải đủ lớn và ổn định, trong khi GPU vẫn giữ vai trò quan trọng nhờ tính linh hoạt và quy mô nguồn cung hiện có.

Nguồn tham khảo

Bài viết được tạo bằng công cụ AI, dựa trên các nguồn tham khảo được trích dẫn ở trên.