🇰🇷  Hàn Quốc, giải mã  →

AI Compute Decoded, Phần 3: Những điểm nghẽn và tại sao không ai phá được (2026)

Một công ty sản xuất toàn bộ máy EUV trên thế giới. Một công ty sản xuất phần lớn chip tiên tiến. Ba công ty sản xuất bộ nhớ. Nhìn thẳng vào lý do tại sao các vị trí này vẫn vững và điều gì mới thực sự đe dọa chúng.

Cập nhật: tháng 8 năm 2026

Đã đối chiếu với 5 nguồn chính thức. Cập nhật tháng 8 năm 2026. Mọi con số đều dẫn nguồn.

Thông tin quan trọng

  • ASML là công ty duy nhất trên thế giới sản xuất máy quang khắc cực tím (EUV). Không có máy cạnh tranh, không có công ty cạnh tranh nào tồn tại.
  • Một máy EUV tiêu chuẩn có giá hàng trăm triệu đô la, và phiên bản High-NA mới hơn có giá cao hơn đáng kể.
  • TSMC chiếm 72% doanh thu của mười xưởng đúc hàng đầu trong quý 1 năm 2026, theo TrendForce, gấp khoảng mười một lần thị phần của Samsung đứng thứ hai.
  • Lợi thế của TSMC một phần mang tính cấu trúc: công ty không thiết kế chip của riêng mình, nên khách hàng không bao giờ phải cạnh tranh với chính nhà sản xuất của họ.
  • Năng lực đóng gói tiên tiến, không phải sản xuất chip, đã là điểm nghẽn dai dẳng trong nguồn cung chip tăng tốc AI.
  • Vị thế của Nvidia dựa trên bốn yếu tố cùng lúc: chip, mạng kết nối, hệ thống ở quy mô rack, và gần hai thập kỷ tích lũy phần mềm CUDA.
Chia sẻWhatsAppTelegramEmailGửi cho người có thể cần.
From Seoulstart

Tóm tắt nhanh

Phần 2 đã phác thảo chín lớp và gọi tên những người dẫn đầu. Phần này đặt ra câu hỏi hiển nhiên tiếp theo. Đây là những vị trí sinh lời nhất trong nền kinh tế toàn cầu, và mọi công ty công nghệ lớn đều có đủ tiền lẫn động lực để tấn công chúng. Vậy tại sao hầu như không ai thành công?

Câu trả lời khác nhau ở mỗi lớp, và sự khác biệt đó rất quan trọng.

ASML: thế độc quyền không phải do bằng sáng chế

Hãy bắt đầu từ trường hợp cực đoan nhất. ASML, một công ty Hà Lan, sản xuất các máy quang khắc cực tím (EUV) dùng để in các chi tiết mịn nhất lên chip tiên tiến. Họ không có đối thủ cạnh tranh. Không phải "thống trị": không có nhà cung cấp thứ hai nào, ở bất cứ đâu.

Để hiểu tại sao, hãy xem xét máy đó làm gì. Nó cần ánh sáng ở bước sóng 13,5 nanomet, sâu trong vùng tử ngoại. Không có nguồn sáng tự nhiên nào thuận tiện ở đó, nên máy tự tạo ra: một dòng tia giọt thiếc nóng chảy được bắn qua buồng, và mỗi giọt bị laser công suất cao bắn trúng hai lần, khoảng năm mươi nghìn lần mỗi giây, bốc hơi thành plasma phát ra ánh sáng cần thiết.

Ánh sáng đó sau đó bị hầu hết mọi thứ hấp thụ, kể cả không khí và kính. Nên toàn bộ đường quang học chạy trong chân không và dùng gương thay vì thấu kính. Những tấm gương đó, do Zeiss ở Đức chế tạo, thuộc hàng vật thể mịn nhất từng được sản xuất. Cách ASML mô tả điều này: nếu các tấm gương có kích thước bằng nước Đức, ngọn núi cao nhất trên đó chỉ cao khoảng một millimet.

Thật ra tất cả những thứ này không phải do ASML một mình làm ra. Zeiss làm quang học. Trumpf làm laser. Cymer, sau đó được mua lại, nghiên cứu nguồn sáng. Quá trình phát triển kéo dài khoảng hai thập kỷ với sự tài trợ và hợp tác từ chính các nhà sản xuất chip sẽ mua máy sau này. Đó không đơn giản là một lần ra mắt sản phẩm mà là một chương trình công nghiệp nhiều thập kỷ.

Đây là loại rào cản gì? Kiến thức kỹ thuật tích lũy, phân bổ khắp cả chuỗi cung ứng, cộng với chi phí thời gian để kiểm định. Ngay cả một đối thủ mới nhiều vốn với một máy hoạt động được vẫn phải mất nhiều năm để khách hàng kiểm tra trước khi ai đó dám đặt cược sản xuất vào đó, trong khi ASML tiếp tục tiến lên. Đó là lý do mức giá vẫn giữ vững: hàng trăm triệu đô la cho một hệ thống EUV Low-NA tiêu chuẩn, và cao hơn đáng kể cho thế hệ High-NA.

Điều gì có thể phá vỡ nó? Thực tế thì chỉ có một sự thay đổi trong vật lý cơ bản của việc tạo mẫu, tức là một phương pháp nào đó không cần EUV. Một số hướng đang được nghiên cứu. Không có cái nào gần kề.

TSMC: bánh đà tự củng cố

TSMC chiếm 72% doanh thu của mười xưởng đúc hàng đầu trong quý 1 năm 2026, theo TrendForce, gấp khoảng mười một lần thị phần của Samsung đứng thứ hai. Ở mặt trận tiên tiến, nơi chip AI được sản xuất, vị trí của họ còn mạnh hơn nữa.

Giải thích kỹ thuật thôi là chưa đủ, vì Samsung và Intel đều đã từng gần bằng về mặt kỹ thuật ở các thời điểm khác nhau. Giải thích đầy đủ hơn là một vòng lặp tự nuôi sống mình.

TSMC có nhiều khách hàng nhất, nên chạy nhiều tấm wafer nhất. Chạy nhiều tấm wafer nhất có nghĩa là gặp nhiều lỗi nhất, và mỗi lỗi gặp là một lỗi được hiểu. Kiến thức đó cải thiện năng suất, tức tỷ lệ chip trên mỗi tấm wafer hoạt động được. Năng suất tốt hơn nghĩa là chi phí thực tế thấp hơn mỗi chip hoạt động được, thu hút thêm khách hàng, tạo ra thêm khối lượng. Cứ thế vòng vòng thôi.

Chồng lên trên là điều khó sao chép hơn: TSMC không thiết kế chip của riêng mình. Khi Nvidia giao thiết kế quý giá nhất của mình, họ đang giao cho một công ty sẽ không bao giờ cạnh tranh với họ. Samsung không thể hứa điều đó, vì Samsung thiết kế điện thoại, bộ xử lý và nhiều thứ khác. Intel cũng không thể. Trong một ngành mà một thiết kế hàng đầu đại diện cho nhiều năm công sức và hàng tỷ đô la đầu tư, sự đảm bảo đó rất có giá trị.

TSMC hiện đang củng cố thêm lợi thế vào khâu đóng gói. Công nghệ CoWoS của họ, kết nối các tấm vi xử lý với các cột HBM, đã là điểm nghẽn được ghi nhận rõ trong nguồn cung chip AI. Năng lực đã mở rộng đáng kể từ cuối năm 2024, và ngay cả sau khi mở rộng đó, nguồn cung vẫn được kỳ vọng sẽ thiếu hụt so với nhu cầu. Kiểm soát cả sản xuất lẫn lắp ráp chip AI là vị trí mạnh hơn đáng kể so với kiểm soát chỉ một trong hai.

Đây là loại rào cản gì? Quy mô, học hỏi và tính trung lập cấu trúc, cùng củng cố lẫn nhau.

Điều gì có thể phá vỡ nó? Một thách thức bền vững, chịu thua lỗ được, từ một công ty có thể tài trợ nhiều năm năng lực không có lãi trong khi xây dựng niềm tin. Nhà máy Taylor của Samsung, có hợp đồng Tesla dài hạn lớn làm neo, và chương trình 18A của Intel đều chính xác là những nỗ lực như vậy. Không cái nào có thể đánh giá được trong vài năm tới.

Bộ nhớ: hợp nhất và khó sản xuất

Ba công ty thống trị DRAM: Samsung, SK Hynix và Micron, với CXMT của Trung Quốc là đối thủ thứ tư có thị phần khiêm tốn nhưng đang tăng. Trong HBM cũng là ba công ty đó, theo thứ tự khác nhau.

Cấu trúc ba công ty là tàn dư của một lịch sử khắc nghiệt. Bộ nhớ là hàng hóa trong nhiều thập kỷ, chịu các chu kỳ dữ dội: thiếu hụt, giá cao, mọi người mở rộng năng lực, dư thừa, giá sập dưới giá thành, những bên yếu nhất phá sản hoặc sáp nhập. Hàng chục nhà sản xuất bị thu gọn xuống còn ba do sự đào thải đơn giản. Những gì sống sót là tập hợp các công ty có bảng cân đối đủ lớn để tiếp tục đầu tư qua các đợt sụp đổ.

HBM sau đó đã nâng rào cản lên một lần nữa. Xếp chồng hàng chục hoặc nhiều hơn các tấm bộ nhớ với hàng nghìn kết nối dọc xuyên qua silicon là điều khó theo nghĩa cụ thể và không khoan nhượng: một lỗi ở bất cứ đâu trong cột làm hỏng toàn bộ, nên hình phạt năng suất nhân lên theo chiều cao. Giỏi làm DRAM thông thường không tự động chuyển thành giỏi làm HBM. Đó chính xác là lý do xếp hạng thị trường khác nhau giữa hai sản phẩm. Samsung dẫn đầu DRAM ở 39% trong quý 2 năm 2026, trong khi SK Hynix dẫn đầu HBM ở 58% trong quý 1.

Đây là loại rào cản gì? Quy mô vốn cộng với một quy trình sản xuất thực sự khó, trong một thị trường mà chi phí cho khách hàng khi nhận linh kiện kém là rất lớn.

Điều gì có thể phá vỡ nó? Đây là điểm nghẽn kém bảo mật nhất trong số các điểm nghẽn lớn, và nó đang bị tấn công từ hai hướng. Micron đang tăng nhanh, đạt 25% DRAM trong quý 2 năm 2026 và chỉ còn cách SK Hynix khoảng một điểm phần trăm. Và CXMT của Trung Quốc đang tăng tốc tích cực, được đề cập trong phần 5. Bộ nhớ là lớp mà các công ty dẫn đầu có nhiều thứ để mất nhất.

Nvidia: bốn rào cản chồng lên nhau

Nvidia là cái tên được thảo luận nhiều nhất nhưng cũng bị hiểu nhầm nhiều nhất. Vị thế của họ không dựa vào việc có chip nhanh nhất. Nó dựa trên bốn thứ cùng củng cố lẫn nhau, và đối thủ phải đánh bại hầu hết chúng cùng một lúc.

Chip. Thực sự xuất sắc, và được cải tiến theo chu kỳ khoảng hàng năm mà các đối thủ khó theo kịp.

Mạng kết nối. Nvidia bán NVLink để kết nối GPU bên trong một rack ở 1,8 terabyte mỗi giây trên mỗi GPU, cộng thêm InfiniBand hoặc Spectrum-X Ethernet giữa các rack. Vì huấn luyện đòi hỏi liên lạc liên tục, một đối thủ có chip tương đương nhưng mạng kém hơn sẽ mang lại một cụm máy kém hơn.

Hệ thống. Nvidia ngày càng bán rack hoàn chỉnh thay vì linh kiện, đã tự mình làm công việc tích hợp, phân phối điện và làm mát bằng chất lỏng. Khách hàng mua rack là mua một hệ thống hoạt động được, không phải một dự án cần lắp ráp.

Phần mềm. CUDA là khoảng hai thập kỷ thư viện, công cụ, hướng dẫn, bài báo được xuất bản và các kỹ sư được đào tạo, tất cả đều giả định phần cứng Nvidia. Đây là phần thường được mô tả là bất khả chiến bại nhất, và cũng là phần đang xói mòn nhanh nhất hiện tại. ROCm của AMD đã cải thiện đáng kể, và các phòng thí nghiệm AI lớn nhất tuyển dụng các kỹ sư có thể làm việc sát phần cứng, đó là lý do tại sao thỏa thuận của AMD với OpenAI cho tới 6 gigawatt công suất Instinct, một gigawatt đầu tiên là MI450, đáng tin hơn là chỉ tham vọng.

Đây là loại rào cản gì? Tích hợp dọc cộng với thói quen hệ sinh thái.

Điều gì có thể phá vỡ nó? Nó đã đang bị kiểm thử, từ bên dưới hơn là đối đầu trực tiếp. Các công ty đám mây không cố gắng xây dựng GPU tốt hơn; họ đang thiết kế chip hẹp hơn cho các khối lượng công việc cụ thể của riêng họ, nơi họ có thể đánh đổi linh hoạt lấy hiệu quả. TrendForce dự đoán lô hàng chip AI tùy chỉnh tăng trưởng nhanh hơn đáng kể so với lô hàng GPU trong năm 2026. Điều đó không thay thế Nvidia, nhưng giới hạn bao nhiêu phần thị trường họ có thể nắm giữ.

Broadcom: cái tên hay bị bỏ qua

Đáng nêu tên vì nó thường xuyên bị bỏ qua. Broadcom chiếm hai vị trí mạnh cùng một lúc: thị phần hàng đầu trong silicon chuyển mạch Ethernet cao cấp mà ngành mua, và, cùng với Marvell, chiếm phần lớn thị trường đồng thiết kế chip AI tùy chỉnh.

Mảng kinh doanh thứ hai này khá đặc biệt. Khi Google, Meta hay OpenAI quyết định tự xây dựng chip tăng tốc để giảm phụ thuộc vào Nvidia, họ thường thuê Broadcom để làm kỹ thuật. Broadcom vì vậy kiếm lợi từ nỗ lực thoát khỏi Nvidia, bất kể khách hàng nào thắng. Counterpoint kỳ vọng họ sẽ nắm khoảng 60% công việc thiết kế ASIC máy chủ AI vào năm 2027.

Vị trí mạng kết nối của họ đang được củng cố vì một lý do cấu trúc: các nhà khai thác đám mây chủ động ưa thích Ethernet mở hơn là kết nối độc quyền của một nhà cung cấp duy nhất, nên sự không thích phụ thuộc của ngành đẩy kinh doanh về phía nhà cung cấp thương mại. Tomahawk 6 của Broadcom ra mắt ở tốc độ 102,4 terabit mỗi giây khoảng một năm trước khi sản phẩm Ethernet tương đương của Nvidia dự kiến ra mắt.

Những vị thế này thực sự kết thúc như thế nào

Đọc xuyên suốt bốn trường hợp và một quy luật hiện ra về điều gì có và không có tác dụng.

Điều không có tác dụng: một startup với sản phẩm tốt hơn, đứng một mình. Yêu cầu vốn, thời gian kiểm định và chi phí chuyển đổi đều đủ cao ở mỗi lớp để một startup nhiều vốn với sản phẩm tốt hơn tự nó không phải là con đường vào khả thi.

Điều có tác dụng, theo lịch sử, là một trong ba thứ.

Một bước chuyển công nghệ làm cho lợi thế tích lũy của người dẫn đầu không còn liên quan. Việc chuyển sang EUV đã làm đúng điều đó trong thiết bị quang khắc: Nikon và Canon đã dẫn đầu quang khắc quang học trong nhiều thập kỷ, không theo ASML vào EUV, và ngày nay không ai trong số họ sản xuất máy quét hàng đầu.

Một khách hàng đủ lớn để tự tài trợ cho một giải pháp thay thế, chấp nhận kinh tế kém hơn vì lý do chiến lược. Đây chính xác là điều các công ty đám mây đang làm với silicon tùy chỉnh, và điều mà một số chính phủ đang cố gắng với trợ cấp.

Một can thiệp chính trị: kiểm soát xuất khẩu, trợ cấp, hành động chống độc quyền. Đây đã trở thành lực lượng tích cực nhất trong ba loại, và là chủ đề của phần 5.

Phần 4 chuyển sang một ràng buộc mà không có lượng vốn hay chính sách nào có thể giải quyết nhanh, vì nó được làm bằng bê tông, đồng và điện.

Chia sẻWhatsAppTelegramEmailGửi cho người có thể cần.

Advertisement

Hướng dẫn liên quan

Câu hỏi thường gặp

Tại sao không ai xây dựng được đối thủ cạnh tranh với ASML?

Vì máy EUV có lẽ là thiết bị phức tạp nhất được sản xuất ở quy mô thương mại, và ASML không làm ra nó một mình. Phải mất khoảng hai thập kỷ và một chuỗi cung ứng gồm các đối tác chuyên biệt, trong đó có một công ty quang học Đức có những tấm gương thuộc hàng bề mặt mịn nhất từng được chế tạo. Riêng nguồn sáng đã hoạt động bằng cách bắn laser vào các giọt thiếc nóng chảy hàng chục nghìn lần mỗi giây để tạo ra plasma. Một người mới gia nhập phải tái tạo toàn bộ điều đó, rồi chờ thêm nhiều năm để khách hàng kiểm định kết quả, trong khi ASML tiếp tục tiến lên. Rào cản không phải là bằng sáng chế. Đó là kiến thức kỹ thuật tích lũy được phân bổ khắp nhiều công ty.

Samsung hay Intel có thực sự có thể bắt kịp TSMC không?

Bắt kịp về công nghệ quy trình đơn thuần không phải là phần khó, và cả hai đã từng thu hẹp khoảng cách kỹ thuật trước đây. Những vấn đề khó hơn là niềm tin và quy mô. TSMC không thiết kế chip, nên khách hàng không bao giờ lo rằng nhà sản xuất của mình cũng là đối thủ cạnh tranh. Nó cũng có nhiều khách hàng nhất, nghĩa là khối lượng sản xuất lớn nhất, nghĩa là gặp nhiều lỗi nhất, nghĩa là hiểu lỗi tốt nhất, từ đó cải thiện năng suất, thu hút thêm khách hàng. Để phá vòng lặp đó cần đầu tư bền vững qua giai đoạn thua lỗ. Nhà máy Taylor của Samsung và chương trình 18A của Intel đều là những nỗ lực thực sự, và cả hai cần nhiều năm nữa mới có thể đánh giá được.

Tại sao thị trường bộ nhớ lại chỉ có ba công ty trong khi trông có vẻ như hàng hóa thông thường?

Bộ nhớ thông thường từng gần như là hàng hóa, và ngành đã hợp nhất vì các đợt sụp giá liên tục đã phá sản tất cả những ai thiếu quy mô để sống sót. Những gì còn lại là ba công ty có bảng cân đối đủ vững để tiếp tục đầu tư qua các đợt suy thoái, và nay có thêm một đối thủ được nhà nước Trung Quốc hậu thuẫn là CXMT với thị phần DRAM khiêm tốn nhưng đang tăng. HBM sau đó lại nâng rào cản lên một lần nữa, vì xếp chồng nhiều tấm bộ nhớ với hàng nghìn kết nối dọc xuyên qua silicon là loại sản xuất khó theo nghĩa chính xác và không khoan nhượng: một lỗi ở bất cứ đâu trong cột bộ nhớ sẽ làm hỏng toàn bộ cột, nên hình phạt năng suất nhân lên theo chiều cao. Giỏi làm DRAM thông thường không tự động chuyển thành giỏi làm HBM, đó chính xác là lý do xếp hạng thị trường khác nhau giữa hai sản phẩm.

Xem tất cả 5 câu hỏi

CUDA có thực sự khó thay thế không?

Điểm mạnh của nó không phải ở một tính năng cụ thể mà ở sự tích lũy theo thời gian. Khoảng hai thập kỷ thư viện, công cụ, hướng dẫn, nghiên cứu được xuất bản và các kỹ sư được đào tạo đều giả định nó tồn tại. ROCm của AMD đã cải thiện đáng kể và các phòng thí nghiệm AI lớn nhất, vốn tuyển dụng những người có thể làm việc sát phần cứng, ngày càng chạy trên nhiều nền tảng. Nhưng với một nhóm nhỏ hơn, chọn thứ khác ngoài Nvidia vẫn đồng nghĩa với việc nhiều ngân sách kỹ thuật hơn dành cho việc làm mọi thứ hoạt động được, thay vì đầu tư vào sản phẩm. Rào cản đang xói mòn ở tầng trên của thị trường và giữ vững hơn ở tầng dưới đấy.

Điều gì mới thực sự có thể phá vỡ một trong những vị thế này?

Ba thứ đã từng phá vỡ các vị thế cố thủ trong ngành này. Một bước chuyển công nghệ làm cho lợi thế tích lũy của người dẫn đầu không còn liên quan, như EUV đã làm với Nikon và Canon trong thiết bị quang khắc. Một khách hàng đủ lớn để tự tài trợ cho một giải pháp thay thế, chấp nhận kinh tế kém hơn vì lý do chiến lược, đúng như những gì các công ty đám mây đang làm với silicon tùy chỉnh. Hoặc một can thiệp chính trị như kiểm soát xuất khẩu, trợ cấp hay hành động chống độc quyền. Một startup với sản phẩm tốt hơn, đứng một mình, có thành tích mỏng hơn nhiều ở các lớp này.

Nguồn đã xác minh

Hướng dẫn này dựa trên nguồn chính thức

Mọi thông tin trong hướng dẫn này đều dẫn đến nguồn chính thức. Bạn có thể tự kiểm tra lại.

  1. 01

    CNBC: why the AI boom depends on ASML

    cnbc.comTruy cập tháng 8 năm 2026
  2. 02

    TrendForce data reported: Q1 2026 foundry shares

    telecomlead.comTruy cập tháng 8 năm 2026
  3. 03

    TrendForce: CoWoS supply and demand gap through end-2026

    trendforce.comTruy cập tháng 8 năm 2026
  4. 04

    Counterpoint Research: quarterly global DRAM and HBM market share

    counterpointresearch.comTruy cập tháng 8 năm 2026
  5. 05

    TrendForce: InfiniBand versus Ethernet in AI networking

    trendforce.comTruy cập tháng 8 năm 2026

Trích dẫn hướng dẫn này

Seoulstart Editorial Team. (2026). AI Compute Decoded, Phần 3: Những điểm nghẽn và tại sao không ai phá được (2026). Seoulstart. Retrieved from https://seoulstart.com/vi/guides/ai-compute-chokepoints
Định dạng khác (Chicago, BibTeX)

Chicago

Seoulstart Editorial Team. 2026."AI Compute Decoded, Phần 3: Những điểm nghẽn và tại sao không ai phá được (2026)."Seoulstart. Last modified 14 tháng 8, 2026. https://seoulstart.com/vi/guides/ai-compute-chokepoints.

BibTeX

@misc{seoulstart-ai-compute-chokepoints,
  author = {{Seoulstart Editorial Team}},
  title = {{AI Compute Decoded, Phần 3: Những điểm nghẽn và tại sao không ai phá được (2026)}},
  year = {2026},
  publisher = {Seoulstart},
  url = {https://seoulstart.com/vi/guides/ai-compute-chokepoints},
  note = {Last updated 14 tháng 8, 2026}
}
Muốn đọc bản tiếng Anh đầy đủ hơn? Xem bản tiếng Anh →