• Theo The Information (trích lại bởi Reuters), OpenAI dự kiến thuê máy chủ dự phòng từ các nhà cung cấp đám mây (cloud providers) trị giá khoảng 100 tỷ USD trong 5 năm tới.
• Việc thuê này nhằm bổ sung năng lực tính toán (compute capacity) trong các thời điểm sự cố đột ngột tăng nhu cầu hoặc khi ra mắt tính năng mới có lượng người dùng lớn.
• Đây là khoản chi bổ sung (on top) so với các hợp đồng thuê máy chủ/thành phần đám mây OpenAI đã có, mà tổng dự chi lên đến khoảng 350 tỷ USD cho các hoạt động thuê máy chủ đám mây (server rentals / cloud services) cho tới năm 2030.
• Nếu tính cả khoản máy chủ dự phòng, OpenAI ước tính sẽ chi trung bình khoảng 85 tỷ USD mỗi năm cho thuê máy chủ (server rentals) trong 5 năm tới.
• Ngoài thuê máy chủ, OpenAI được cho là sẽ “đốt” (burn) khoảng 115 tỷ USD tiền mặt đến năm 2029 để phục vụ các chi phí hạ tầng AI, bao gồm chi cho server, điện, chip, data center, R&D...
________________________________________
Tại sao OpenAI cần khoản chi lớn cho máy chủ dự phòng:
1. Đáp ứng đột ngột tăng nhu cầu
Khi có feature mới ra, khi người dùng tăng đột biến (ví dụ các prompt “hot”, mô hình AI mới, hoặc truy cập cao), thì nhu cầu tài nguyên máy chủ rất lớn. Nếu không có máy chủ dự phòng, có nguy cơ hệ thống bị chậm, downtime, ảnh hưởng trải nghiệm người dùng.
2. Đảm bảo độ ổn định / uptime
Backup servers giúp giữ cho dịch vụ hoạt động ổn định ngay cả khi có sự cố phần cứng, đứt đường truyền, thiếu GPU, hoặc khi hardware chính đang bảo trì.
3. Tận dụng thời điểm thấp để chạy khối công việc phụ / nghiên cứu
Trong thời gian “rảnh rỗi” (lower usage), các máy chủ dự phòng có thể được sử dụng cho các công việc ít nhạy về thời gian hơn như nghiên cứu, thử nghiệm, hoặc cho các mục đích nội bộ.
4. Khả năng “kiếm tiền thêm” (monetization)
OpenAI tin rằng máy chủ dự phòng có thể trở nên có lợi về mặt tài chính: bằng cách hỗ trợ sản phẩm mới, nghiên cứu, hoặc cho phép mở rộng usage mà trước đây không thể vì thiếu tài nguyên.
________________________________________
• Chi phí cực lớn — Chi thuê máy chủ đám mây không rẻ, đặc biệt với GPU chuyên sâu. Việc chi 85 tỷ USD/năm cho thuê server đòi hỏi dòng tiền rất mạnh và quản lý hiệu quả chi phí.
• Phụ thuộc nhà cung cấp đám mây (Cloud providers) — Nếu OpenAI thuê từ AWS, Oracle, Google Cloud, Microsoft, CoreWeave... thì có rủi ro về giá cả, cam kết hợp đồng, khả năng cung cấp, hoặc hạn chế hợp tác nếu nhu cầu tăng mạnh.
• Quản lý hiệu suất — Dự phòng phải được kích hoạt nhanh khi cần; nếu không sử dụng tốt, khoản đầu tư dự phòng sẽ bị “lãng phí” (idle capacity).
• Cạnh tranh về tài nguyên — GPU, chip AI, năng lượng, hạ tầng mạng... là những tài nguyên có hạn. Khi nhiều công ty AI cùng chạy đua, có khả năng thiếu hụt, khiến giá thuê tăng mạnh, hoặc nhà cung cấp bị quá tải.
VN
ENG 
