Cơn sốt AI tác nhân thúc đẩy sự gia tăng đáng kể nhu cầu CPU, nhưng Morgan Stanley dội gáo nước lạnh: Đừng chạy theo xu hướng mua Intel, AMD.

Khác với các mô hình ngôn ngữ lớn truyền thống chỉ có thể tạo ra các phản hồi văn bản dựa trên đầu vào của người dùng, đặc điểm cốt lõi của Agentic AI là khả năng tự chủ hoàn thành các nhiệm vụ đa bước phức tạp.

Có báo cáo cho rằng Agentic AI là một hệ thống trí tuệ nhân tạo có khả năng tự chủ đưa ra quyết định, lập kế hoạch và thực thi các nhiệm vụ phức tạp, cho phép nó đạt được các mục tiêu đã đề ra mà không cần sự can thiệp liên tục của con người.

Quy trình làm việc của nó bao gồm việc chia nhỏ các nhiệm vụ lớn thành các nhiệm vụ nhỏ hơn và sau đó huy động các công cụ khác nhau để thực thi; toàn bộ quá trình tuân theo trình tự từ trên xuống và không thể xử lý đồng thời hàng nghìn tác vụ như một ma trận GPU.

Điều này cho thấy hiệu quả vận hành của Agentic AI phụ thuộc gần như hoàn toàn vào khả năng điều phối đa luồng của CPU, thay vì năng lực tính toán song song vốn là thế mạnh của GPU.

NVIDIA ( NVDA) CEO Jensen Huang đã đưa ra một nhận định rất chính xác tại sự kiện GTC 2026 vào tháng 3 năm nay: "CPU không còn chỉ hỗ trợ mô hình; nó đang dẫn dắt mô hình."

Bước vào kỷ nguyên Agentic AI, vị thế của CPU đã chuyển đổi từ vai trò bổ trợ trong chuỗi cung ứng sức mạnh tính toán sang trung tâm điều khiển cốt lõi của các hệ thống đại lý.

Trong kỷ nguyên đại lý, khả năng xử lý đồng thời, băng thông bộ nhớ và hiệu suất lập lịch của CPU trực tiếp quyết định tốc độ phản hồi và năng lực xử lý của hệ thống. Một khi mức độ xử lý đồng thời của đại lý vượt quá giới hạn năng lực của CPU, các vấn đề như hàng đợi yêu cầu và lỗi gọi công cụ sẽ phát sinh, ảnh hưởng trực tiếp đến trải nghiệm người dùng và tính ổn định của hệ thống.

Những kết quả nghiên cứu mới nhất do Viện Công nghệ Georgia và Intel (INTC) cùng công bố đã định lượng rõ ràng vai trò trung tâm của CPU trong các hoạt động của đại lý.

Dữ liệu chỉ ra rằng trong ba tác vụ đại lý chính — RAG, đại lý tìm kiếm kết nối web và nghiên cứu khoa học chuyên sâu — thời gian của CPU chiếm hơn 80% tổng thời gian xử lý. Các chỉ số tiêu thụ năng lượng càng củng cố thêm kết luận này; trong các kịch bản xử lý hàng loạt quy mô vừa và lớn, tỷ lệ tiêu thụ năng lượng của CPU cho ba tác vụ này đạt đỉnh ở mức xấp xỉ 60%.

Nghĩa là, trong quá trình vận hành đại lý, hơn một nửa điện năng được tiêu thụ bởi CPU, trong khi GPU vốn được thị trường ưa chuộng lại ở trạng thái nhàn rỗi trong phần lớn thời gian để chờ CPU hoàn tất việc lập lịch tác vụ.

Sự khác biệt về cấu trúc này đã xác lập CPU là điểm nghẽn hiệu suất chính trong kỷ nguyên Agentic AI và trực tiếp thúc đẩy sự tăng trưởng bùng nổ về nhu cầu CPU toàn cầu.

Arm ( ARM) CEO Rene Haas đã cung cấp một bộ dữ liệu minh họa trực quan quy mô của sự tăng trưởng này: các khối lượng công việc AI truyền thống yêu cầu khoảng 30 triệu lõi CPU trên mỗi gigawatt công suất trung tâm dữ liệu, nhưng trong kỷ nguyên Agentic AI, nhu cầu này sẽ tăng vọt gấp bốn lần.

Sự tăng trưởng nhu cầu CPU do Agentic AI thúc đẩy chủ yếu bắt nguồn từ hai yếu tố: sự gia tăng đáng kể số lượng CPU trong từng máy chủ AI riêng lẻ và việc nhanh chóng áp dụng các kiến trúc mới với tính năng triển khai tách rời các cụm GPU và CPU.

Trong các máy chủ AI truyền thống, tỷ lệ GPU trên CPU xấp xỉ từ 8:1 đến 8:2. Với sự ra đời của các kiến trúc tăng tốc AI thế hệ tiếp theo như GB200 và Vera-Rubin, tỷ lệ này đã được cải thiện lên mức 2:1. Trong cuộc họp công bố kết quả kinh doanh quý 1 năm 2026, Intel đã tuyên bố rõ ràng rằng tỷ lệ CPU trên GPU trong tương lai sẽ tăng thêm từ mức 8:1 hiện tại lên 1:1, và có khả năng còn nghiêng nhiều hơn về phía CPU.

Mặt khác, để giải quyết sự tăng trưởng bùng nổ về nhu cầu tính toán AI, tối đa hóa việc sử dụng tài nguyên, tăng cường hiệu quả tính toán và cải thiện tính linh hoạt của hệ thống, ngành công nghiệp đang dần hướng tới xu hướng kỹ thuật triển khai tách rời cụm GPU và CPU.

Trong số đó, Microsoft ( MSFT ) với trung tâm dữ liệu Fairwater thế hệ tiếp theo đã tiên phong áp dụng kiến trúc tách rời cụm GPU và CPU này. Theo thiết lập này, GPU có thể tập trung vào việc suy luận mô hình tải trọng cao, trong khi CPU xử lý việc lập lịch tác vụ và xử lý logic phức tạp, giúp tăng đáng kể hiệu suất tổng thể của hệ thống. Xu hướng này đang được ngày càng nhiều nhà cung cấp dịch vụ đám mây học tập và sẽ tiếp tục thúc đẩy việc triển khai quy mô lớn các máy chủ CPU độc lập trong những năm tới.

Theo các ước tính mới nhất từ Morgan Stanley, các tác nhân AI (AI agents) sẽ tạo ra mức tăng trưởng thêm từ 32,5 tỷ USD đến 60 tỷ USD cho thị trường CPU vào năm 2030, mở rộng tổng quy mô thị trường cho CPU cấp máy chủ lên khoảng từ 82,5 tỷ USD đến 110 tỷ USD.

Sự gia tăng đột biến trong nhu cầu CPU được thúc đẩy bởi Agentic AI đã vượt xa kỳ vọng của thị trường. Kết hợp với các yếu tố như năng lực đúc chip thượng nguồn bị hạn chế và giá nguyên liệu thô tăng, tình trạng tăng giá và thiếu hụt trên thị trường CPU toàn cầu tiếp tục trở nên nghiêm trọng hơn trong năm nay. Sự mất cân bằng cung-cầu này dự kiến sẽ kéo dài trong 1-2 năm tới.

Hiện tại, kiến trúc x86 vẫn là dòng chủ lưu tuyệt đối cho CPU máy chủ trung tâm dữ liệu, giúp AMD và Intel trở thành những đối tượng hưởng lợi chính từ siêu chu kỳ CPU này. Phân tích từ UBS chỉ ra rằng khi quá trình chuyển đổi từ đào tạo AI truyền thống trong năm 2025 hướng tới các kịch bản suy luận đại lý (agentic inference) vào năm 2026/2027, yêu cầu về khối lượng công việc của CPU sẽ tăng lên gấp 3 đến 8 lần so với mức ban đầu.

Mặc dù vậy, Morgan Stanley lại có quan điểm khác với sự đồng thuận của thị trường vốn đang lạc quan về các nhà sản xuất CPU. Tổ chức này không khuyến nghị các nhà đầu tư trực tiếp đặt vị thế vào hai gã khổng lồ CPU là Intel và AMD: mặc dù thị phần của AMD trong mảng CPU đám mây đã vượt qua Intel để đạt mức 53%, trở thành bên hưởng lợi trực tiếp từ câu chuyện CPU hiện tại, nhưng diễn biến giá cổ phiếu của hãng lại gắn liền chặt chẽ hơn với kỳ vọng vào mảng kinh doanh GPU; trong khi đó, giá cổ phiếu của Intel chủ yếu được thúc đẩy bởi câu chuyện chuyển đổi mảng kinh doanh đúc chip, và cả hai đều không phải là các khoản đầu tư CPU thuần túy.

Morgan Stanley tin rằng các mã cổ phiếu trên thị trường hiện nay thực sự sở hữu mức độ tiếp xúc AI thuần túy đang tập trung vào các công ty sản xuất bộ nhớ và GPU hàng đầu, bao gồm NVIDIA, Broadcom ( AVGO ), Micron ( MU ), SanDisk ( SNDK ).

Morgan Stanley tuyên bố rằng logic cốt lõi cho việc khuyến nghị các cổ phiếu này rất đơn giản—định giá hấp dẫn: hệ số P/E dự phóng của các nhà sản xuất CPU như Intel và AMD hiện dao động từ 23 đến 64 lần, trong khi P/E dự báo của NVIDIA cho năm tài chính 2027 chỉ ở mức 18 lần, và hệ số P/E dự báo cho các cổ phiếu bộ nhớ thấp tới mức 5 đến 9 lần, mang lại sức hấp dẫn về định giá tốt hơn đáng kể.

Nội dung này được dịch bằng trí tuệ nhân tạo và đã được hiệu đính cho dễ hiểu hơn. Chỉ mang tính chất tham khảo.