GPU khan hiếm, Render(RNDR), Akash(AKT) và Golem(GLM) hưởng lợi lớn từ làn sóng AI

Trong bối cảnh công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) phát triển mạnh mẽ, tình trạng “khát” GPU vẫn tiếp diễn, mang lại cơ hội lớn cho các mạng tính toán phi tập trung dựa trên tiền mã hóa như Render (RNDR), Akash (AKT) và Golem (GLM). Sự ra mắt kiến trúc AI mới Rubin của Nvidia càng làm dấy lên kỳ vọng rằng nhu cầu GPU sẽ tiếp tục gia tăng. Theo nhiều chuyên gia, đây chính là thời điểm để các dự án cung cấp GPU dưới dạng chia sẻ phi tập trung khẳng định vị thế.

Theo Bloomberg đưa tin ngày 10 tháng 6 (giờ địa phương), Nvidia vừa công bố Rubin – kiến trúc AI thế hệ mới tại sự kiện CES 2026. Hệ thống này gồm sáu con chip do chính hãng thiết kế, tối ưu cho quá trình huấn luyện và suy luận AI. Giám đốc điều hành Jensen Huang xác nhận Rubin đã hoàn tất giai đoạn sản xuất hàng loạt. Tuy nhiên, phần lớn lợi ích ban đầu lại tập trung ở các trung tâm dữ liệu quy mô lớn, để ngỏ cơ hội cho các mạng máy tính phi tập trung bổ sung năng lực xử lý linh hoạt bên ngoài.

Dữ liệu từ CoinGecko cho thấy Render tăng mạnh 67% trong tuần đầu tháng 1 – mức tăng cao nhất trong top 100 tiền mã hóa – cho thấy nhu cầu thị trường đang dịch chuyển. **Render(RNDR)** không đơn lẻ: **Akash(AKT)** và **Golem(GLM)** cũng đang nổi lên như những lựa chọn tính toán chi phí thấp thời AI.

“Tối ưu hóa giúp nhu cầu tăng mạnh”

Giới chuyên gia dẫn lại “nghịch lý Jevons” – nguyên lý kinh tế ra đời từ thế kỷ 19 – để lý giải điều này. Theo đó, khi công nghệ tăng hiệu suất sử dụng một tài nguyên (GPU chẳng hạn), tổng nhu cầu tiêu thụ tài nguyên đó không giảm mà còn tăng lên. AI chính là ví dụ điển hình: chi phí xử lý giảm khiến các ứng dụng AI phát triển nhanh hơn, từ đó kéo theo nhu cầu GPU tiếp tục tăng.

Cũng như mô hình cloud của Amazon Web Services (AWS), những mạng tính toán mở như Render hay Akash giúp hạ thấp rào cản tiếp cận GPU cho cá nhân và công ty nhỏ. **Từ khóa** là “tính linh hoạt”: thay vì mua hẳn phần cứng, người dùng có thể thuê GPU trong thời gian ngắn để thực thi những tác vụ cường độ cao như huấn luyện AI, dựng hình 3D hoặc video. Golem thậm chí còn xây dựng một chợ giao dịch tài nguyên GPU, nơi người sở hữu máy tính nhàn rỗi có thể chia sẻ sức mạnh tính toán của mình.

GPU khan hiếm kéo dài, đẩy nhu cầu lên cao

Theo báo cáo từ công ty phân phối linh kiện Fusion Worldwide ngày 9 tháng 6, khủng hoảng nguồn cung bộ nhớ băng thông cao (HBM) dự kiến sẽ kéo dài đến ít nhất năm 2026. Đây là thành phần thiết yếu cho GPU thế hệ mới. SK Hynix và Micron xác nhận đã bán hết lượng sản xuất HBM cho năm nay, trong khi Samsung cảnh báo giá HBM có thể tăng hàng chục phần trăm do nhu cầu vượt xa cung ứng.

Điều này khiến nguồn cung GPU thêm eo hẹp. **Bình luận** cho rằng thị trường đang chuyển từ việc dùng GPU để khai thác tiền mã hóa sang tập trung phục vụ cho AI. Tuy nhiên, cả hai lĩnh vực đều bị ảnh hưởng bởi sự thiếu hụt này. Do đó, các mạng máy tính phi tập trung trở thành vùng đệm tự nhiên, xử lý những công việc ngắn hạn ngoài luồng mà hệ thống lớn không đảm nhận được.

Khai thác tiền mã hóa chuyển hướng sang trung tâm dữ liệu AI

Với việc phần thưởng khai thác **Bitcoin(BTC)** liên tục bị giảm một nửa, nhiều công ty khai thác tiền mã hóa đang chuyển đổi cơ sở hạ tầng để phục vụ AI – lĩnh vực đem lại lợi nhuận cao hơn. Đơn cử như Bitfarms, vào tháng 11 năm ngoái đã tuyên bố chuyển đổi cơ sở đào cung cấp tại bang Washington thành trung tâm tính toán hiệu suất cao (HPC) cho AI.

Cơ sở hạ tầng sẵn có – như điện năng, quạt làm mát và mặt bằng – của các trại đào tiền mã hóa phù hợp để mở rộng sang AI. Đặc biệt, với kiến trúc Rubin mới ra mắt, các tổ hợp máy tính này có thể được tận dụng để cung cấp khả năng tính toán song song quy mô lớn.

Dù Rubin nâng hiệu suất, nhưng nó không giải được vấn đề căn cơ: thiếu hụt linh kiện. Sự khan hiếm GPU hiện tại là yếu tố then chốt giúp **những mạng tính toán phi tập trung như Render(RNDR)** phát triển, nhắm vào thị trường ngách bên ngoài các trung tâm dữ liệu quy mô lớn. Bằng cách cung cấp GPU theo mô hình chia sẻ, các dự án này không cạnh tranh trực diện với hệ thống khổng lồ, mà đảm nhận vai trò hỗ trợ, đặc biệt trong thời đại AI thống trị.

Tóm lại, trong bối cảnh AI tăng trưởng không ngừng, nhu cầu tính toán cao cấp sẽ tiếp tục đè nặng lên chuỗi cung ứng phần cứng. Điều này mở ra cơ hội đáng kể cho các dự án như **Render(RNDR)**, **Akash(AKT)** và **Golem(GLM)** – những lựa chọn linh hoạt và hiệu quả cho nguồn lực GPU luôn trong tình trạng khan hiếm.