Theo phân tích từ ngân hàng đầu tư TD Cowen (Mỹ), các trung tâm dữ liệu AI thế hệ mới đang hướng tới chuẩn mực một gigawatt (GW). Những dự án tiêu biểu bao gồm Colossus 2 của xAI tại Memphis, Prometheus của Meta ở Ohio, Hyperion ở Louisiana, Stargate của OpenAI ở Texas và Mount Rainier của Amazon ở Indiana.
Bernstein Research ước tính, việc xây dựng một trung tâm dữ liệu AI quy mô gigawatt đòi hỏi khoản đầu tư lên đến 35 tỷ USD. Theo Bernstein Research, mỗi gigawatt công suất không chỉ là thước đo năng lượng mà còn thể hiện một hệ sinh thái công nghiệp mới nổi, trải dài từ chất bán dẫn, thiết bị mạng, hệ thống điện, xây dựng đến sản xuất năng lượng.
Từ dữ liệu của TD Cowen và Bernstein Research, có thể thấy rằng chip AI, cụ thể là các GPU được tối ưu hóa cho trí tuệ nhân tạo, chiếm phần lớn chi phí, khoảng 39%, tương đương 13,65 tỷ USD. GPU có khả năng xử lý song song mạnh mẽ, thực hiện đồng thời hàng nghìn phép tính, giúp tăng tốc các tác vụ như đào tạo mô hình học sâu, phân tích dữ liệu lớn và vận hành các ứng dụng AI phức tạp.
Nvidia hiện đang dẫn đầu thị trường GPU cho trung tâm dữ liệu, nắm giữ khoảng 90% thị phần, theo số liệu từ hãng phân tích IDC. TD Cowen ước tính, mỗi GW công suất tương đương với việc sử dụng hơn một triệu GPU. TSMC, đối tác sản xuất chip của Nvidia, cũng thu về 1,3 tỷ USD trên mỗi gigawatt từ việc sản xuất các linh kiện này.
Business Insider nhận định, việc Nvidia được định giá 5.000 tỷ USD không phải là điều đáng ngạc nhiên.
Mạng lưới hệ thống (networking), bao gồm các mạch kết nối GPU với nhau, chủ yếu là thiết bị mạng như bộ chuyển mạch tốc độ cao và kết nối quang, chiếm 13% chi phí, tương đương 4,5 tỷ USD. Arista Networks, Broadcom và Marvell là những nhà cung cấp thiết bị chuyển mạch hàng đầu. Amphenol và Luxshare cung cấp cáp và đầu nối, trong khi InnoLight, Eoptolink và Coherent chuyên sản xuất bộ thu phát quang cũng được hưởng lợi.
Chi phí cho đất đai và xây dựng các tòa nhà đặt máy chủ chiếm khoảng 11%, tương đương 3,85 tỷ USD. Cơ sở hạ tầng và vật chất khác chiếm 8%, tương đương 2,8 tỷ USD.
Năng lượng là một vấn đề lớn đối với các trung tâm dữ liệu AI. Theo tính toán, riêng chi phí sử dụng điện năng chiếm 10%, tương đương 3,5 tỷ USD. Các hệ thống như turbine khí và máy phát điện diesel chiếm 6% (2,1 tỷ USD), trong khi nguồn điện dự phòng chiếm 5% (1,75 tỷ USD). Tổng cộng, chi phí cho điện năng của một trung tâm dữ liệu AI công suất một gigawatt vào khoảng 21% (7,35 tỷ USD).
Hạ tầng điện tại Mỹ hiện chưa đáp ứng đủ nhu cầu cho các trung tâm dữ liệu. Tuy nhiên, nhiều công ty đã bắt đầu xây dựng các hệ thống lớn. Các đơn vị cung cấp thiết bị xây dựng hạ tầng năng lượng như Siemens Energy, GE Vernova và Mitsubishi Heavy ghi nhận lượng đơn đặt hàng turbine phát điện và thiết bị hạ tầng lưới điện tăng vọt, do các công ty điện ở Mỹ đang nỗ lực đảm bảo nguồn điện đáng tin cậy ở quy mô lớn.
Ngoài ra, trung tâm dữ liệu AI công suất một gigawatt cần 4% chi phí cho quản lý nhiệt, tương đương 1,4 tỷ USD. Việc vận hành liên tục khiến máy móc tỏa ra lượng nhiệt khổng lồ, đòi hỏi các hệ thống làm mát bằng không khí và chất lỏng. Các chi phí khác như CPU, bộ lưu trữ và nhân lực vận hành chiếm thêm khoảng 4%.
Admin
Nguồn: VnExpress
