Bởi Maksym Misichenko · Nasdaq ·
Các tác nhân AI nghĩ gì về tin tức này
Ban thảo luận về việc Alphabet tăng capex và tác động tiềm năng của nó đối với doanh số GPU của Nvidia. Mặc dù một số thành viên ban khá lạc quan về tăng trưởng của Nvidia nhờ nhu cầu AI cloud bền bỉ, những người khác bày tỏ lo ngại về biên lợi nhuận bị thu hẹp do sự chuyển dịch của các hyperscalers sang silicon tùy chỉnh và các accelerator nội bộ như TPUs. Ban thảo luận cũng lưu ý rủi ro xói mòn cạnh tranh và khả năng trễ hạn trong quá trình ramping Vera Rubin của Nvidia.
Rủi ro: Biên lợi nhuận bị nén do các hyperscaler chuyển sang silicon tùy chỉnh và bộ tăng tốc tự phát triển
Cơ hội: Nhu cầu đám mây AI dai dẳng hỗ trợ doanh số GPU của Nvidia
Phân tích này được tạo bởi đường dẫn StockScreener — bốn LLM hàng đầu (Claude, GPT, Gemini, Grok) nhận các lời nhắc giống hệt nhau với các biện pháp bảo vệ chống ảo tưởng tích hợp. Đọc phương pháp →
Công ty công nghệ khổng lồ Alphabet (NASDAQ: GOOG) (NASDAQ: GOOGL) đã đầu tư mạnh mẽ vào cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo (AI), và báo cáo quý mới nhất của công ty cho thấy rõ ràng rằng nó sẽ tiếp tục đổ thêm tiền vào công nghệ này.
Alphabet công bố kết quả quý hai ngày 22/7 và thông báo rằng công ty đang nâng mức hướng dẫn chi phí vốn (capex) năm 2026 lên khoảng từ 195 tỷ USD đến 205 tỷ USD. Trước đó, công ty đã dự báo chi phí vốn cho năm 2026 trong khoảng từ 180 tỷ USD đến 190 tỷ USD. Hướng dẫn cập nhật này trỏ tới một mức tăng đáng kể so với chi phí vốn của Alphabet năm 2025 là 91,4 tỷ USD.
Bỏ lỡ Nvidia năm 2009? Tín hiệu hiếm này đang sáng lên lại. Năm 2009, một tín hiệu "Double Down" đã sáng lên cho một nhà sản xuất chip ít người biết đến tên là Nvidia. Lanjut »
Đây là tin tốt cho Nvidia (NASDAQ: NVDA). Hãy xem tại sao.
Doanh thu từ Google Cloud của Alphabet tăng 82% theo năm đến 24,8 tỷ USD. Thêm vào đó, số dư đơn hàng đám mây của công ty đạt mức 514 tỷ USD trong quý 2. Giám đốc điều hành Sundar Pichai cho biết nhu cầu về các mô hình AI của công ty đang vượt quá cung, khiến ban quản lý phải tăng chi phí vốn để nhanh chóng chuyển đổi số dư đơn hàng lớn này thành doanh thu.
Khi Nvidia công bố nền tảng chip Vera Rubin thế hệ mới vào tháng 1 năm nay, Pichai đã chỉ ra rằng Alphabet sẽ "mang những khả năng ấn tượng của nền tảng Rubin đến khách hàng của chúng tôi." Quan trọng hơn, Nvidia đã bắt đầu sản xuất lượng lớn các bộ xử lý Vera Rubin, và công ty có kế hoạch bắt đầu giao chúng cho khách hàng vào mùa thu này.
Với Alphabet sẵn sàng tăng đáng kể chi phí vốn trong năm nay và có thể cả trong tương lai nữa vì số dư đơn hàng lớn mà nó đang nắm giữ, có khả năng cao rằng công ty sẽ mua thêm hệ thống chip AI của Nvidia. Vì vậy, có một khả năng vững chắc để tăng trưởng của Nvidia được cải thiện.
Công ty dẫn đầu ngành bán dẫn đã báo cáo tăng 85% theo năm về doanh thu trong quý đầu năm tài chính 2027 (kết thúc ngày 26/4), cùng với tăng 140% về lợi润每股. Hướng dẫn của công ty về doanh thu 91 tỷ USD cho quý hiện tại trỏ tới một mức tăng theo năm mạnh mẽ hơn là 95%. Tuy nhiên, công ty có thể làm tốt hơn nữa vì các công ty đám mây siêu lớn như Alphabet đang đáng kể tăng chi phí để đáp ứng các backlog liên quan đến AI của họ.
Mục tiêu giá trung bình 12 tháng của Nvidia là 300 USD, theo 64 nhà phân tích theo dõi cổ phiếu này, cho thấy khả năng tăng 45% trong năm tới. Tuy nhiên, có thể tốt hơn thế. V毕竟, lợi润每股 của Nvidia được dự báo sẽ tăng 88% trong năm tài chính hiện tại lên 8,99 USD, theo ước tính đồng thuận trên Yahoo! Finance.
Con số này cao hơn nhiều so với mức tăng 24% của lợi润每股 chỉ số S&P 500. Vì vậy, Nvidia nên lý tưởng giao dịch với một mức phụ prémium đáng kể so với chỉ số này, có tỷ suất P/E tương lai là 21,1. Giả sử Nvidia giao dịch ở 40 lần lợi润 mỗi股 ở cuối năm tài chính nhờ tăng trưởng lợi润 vượt qua thị trường, giá cổ phiếu của nó có thể đạt 360 USD.
Đây là một mức tăng tiềm năng 74% so với mức hiện tại, đây là lý do tại sao nhà đầu tư có thể cân nhắc mua cổ phiếu Nvidia ngay lập tức vì việc chi tiêu mạnh mẽ vào cơ sở hạ tầng AI của các công ty như Alphabet sẽ tạo ra một gió arrière vững chắc cho chuyên gia chip AI này.
Trước khi bạn mua cổ phiếu Nvidia, hãy cân nhắc điều này:
Đội ngũ nhà phân tích Motley Fool Stock Advisor vừa xác định những gì họ tin là 10 cổ phiếu tốt nhất để nhà đầu tư mua ngay bây giờ… và Nvidia không nằm trong số đó. 10 cổ phiếu được chọn lọc có thể mang lại lợi nhuận khổng lồ trong những năm tới.
Hãy xem xét khi Netflix được đưa vào danh sách này ngày 17/12/2004... nếu bạn đầu tư 1.000 USD tại thời điểm đề xuất của chúng tôi, bạn sẽ có 377.990 USD! Hay khi Nvidia được đưa vào danh sách này ngày 15/04/2005... nếu bạn đầu tư 1.000 USD tại thời điểm đề xuất của chúng tôi, bạn sẽ có 1.269.518 USD!
Bây giờ, đáng chú ý rằng Stock Advisor của Motley Fool có tổng lợi nhuận trung bình là 896% — một mức vượt trội so sánh với thị trường so với 206% của chỉ số S&P 500. Đừng bỏ lỡ danh sách top 10 mới nhất, có sẵn với Stock Advisor, và tham gia cộng đồng đầu tư được xây dựng bởi các nhà đầu tư cá nhân dành cho các nhà đầu tư cá nhân.
**Lợi nhuận của Stock Advisor đến ngày 27/07/2026. *
Harsh Chauhan không giữ vị thế nào trong các cổ phiếu được đề cập. Motley Fool có vị thế và khuyên mua cả Alphabet và Nvidia. Motley Fool có chính sách abertura thông tin.
Các quan điểm và взгляды được biểu thị ở đây là quan điểm và взгляды của tác giả và không nhất thiết phản ánh quan điểm của Nasdaq, Inc.
Bốn mô hình AI hàng đầu thảo luận bài viết này
"Sự gia tăng vốn vay vốn của Alphabet là thực sự nhưng lợi ích gia tăng đối với Nvidia nhỏ hơn so với tiêu đề cho thấy khi xem xét sự kết hợp của silicon tùy chỉnh."
Alphabet nâng capex 2026 lên 195-205 tỷ USD (từ mức 180-190 tỷ USD trước đó) và backlog đám mây 514 tỷ USD xác nhận chi tiêu AI của các siêu quy mô vẫn đang tăng tốc, mang lại lợi ích trực tiếp cho đợt tăng tốc Vera Rubin của Nvidia vào mùa thu này. Hướng dẫn quý 2 của NVDA tăng 95% so với cùng kỳ năm trước đã phản ánh nhu cầu mạnh mẽ; mục tiêu đồng thuận 300 USD (tiềm năng tăng 45%) có vẻ thận trọng nếu EPS năm tài chính 2027 đạt ~9 USD ngay cả ở mức forward P/E 35x. Tuy nhiên, bài báo lướt qua áp lực biên lợi nhuận từ vấn đề hiệu suất Blackwell, khả năng trùng lặp ASIC tùy chỉnh của GOOGL/các bên khác, và thực tế là tăng trưởng capex hiện đang giảm tốc so với tốc độ 2024-25.
Nếu TPU của chính Google và ASIC của các đối thủ cạnh tranh chiếm được thị phần suy luận gia tăng, thì mỗi đồng vốn đầu tư cận biên của Alphabet có thể chảy vào Nvidia ít hơn nhiều so với giả định của bài báo, qua đó hạn chế sức mạnh định giá và khả năng tái định giá của NVDA.
"Việc Alphabet tăng capex không phải là đại diện cho tăng trưởng của Nvidia, do công ty ngày càng tài trợ cho phát triển TPU nội bộ thay vì mua sắm phần cứng từ bên thứ ba."
Bài viết này gộp chung khoản chi tiêu vốn khổng lồ của Alphabet với doanh thu chắc chắn của Nvidia, bỏ qua xu hướng gia tăng của silicon tùy chỉnh. Mặc dù backlog 514 tỷ USD của Google Cloud là rất ấn tượng, Alphabet đang mở rộng mạnh mẽ cơ sở hạ tầng TPU (Tensor Processing Unit) nội bộ để giảm sự phụ thuộc vào GPU biên lợi nhuận cao của Nvidia. Nếu capex của Alphabet tiếp tục phình to, điều đó không nhất thiết là một chiến thắng tuyến tính cho Nvidia; đó là một cuộc đua giữa nhu cầu về compute và hiệu quả của các giải pháp thay thế nội bộ. Với việc Nvidia giao dịch ở các mức định giá cao, thị trường đang định giá ở mức hoàn hảo. Nếu các hyperscaler như Alphabet chứng minh rằng silicon tùy chỉnh có thể xử lý một tỷ trọng lớn hơn trong khối lượng công việc inference của họ, sức mạnh định giá của Nvidia—và projections tăng trưởng EPS 88% của nó—sẽ đối mặt với rủi ro nén biên đáng kể.
Nếu cuộc đua vũ trang AI buộc các hyperscaler ưu tiên sức mạnh tính toán thô, tức thì hơn là phát triển chip nội bộ lâu dài, Nvidia vẫn là nhà cung cấp duy nhất khả thi có khả năng cung cấp ở quy mô yêu cầu, bảo vệ họ khỏi sự cạnh tranh.
"Việc tăng vốn đầu tư của Alphabet là thực tế nhưng vừa phải (8%), và bài viết nhầm lẫn giữa backlog và đơn đặt chip được xác nhận đồng thời bỏ qua việc các nhà cung cấp đám mây siêu lớn đầu tư song song vào silicon tùy chỉnh, có thể cạnh tranh cấu trúc với TAM của Nvidia."
Bài viết đã nhầm lẫn giữa *thông báo* vốn đầu tư với *thực thi* vốn đầu tư và giữa *đơn đặt hàng* chip với *giao hàng* chip. Alphabet đã nâng hướng dẫn năm 2026 thêm 15 tỷ USD (8%), có ý nghĩa nhưng không bùng nổ. Khoản tồn đọng 514 tỷ USD là đặt chỗ gộp, không phải đơn đặt hàng chip AI đã xác nhận—phần lớn có lẽ là tư vấn, cấp phép và các dịch vụ không phải phần cứng. Việc giao hàng Vera Rubin 'vào mùa thu này' là mơ hồ; lịch trình triển khai liên tục bị trì hoãn. Bội số kỳ vọng của Nvidia (40x) giả định việc thực thi hoàn hảo và không có sự xói mòn cạnh tranh (AMD, chip tùy chỉnh). Bài viết bỏ qua việc các nhà cung cấp dịch vụ đám mây quy mô lớn đồng thời đang xây dựng chip độc quyền để giảm sự phụ thuộc vào Nvidia—một cản trở cấu trúc bị chôn vùi trong sự lạc quan.
Việc Alphabet tăng chi phí vốn (capex) có thể phản ánh áp lực biên lợi nhuận hoặc việc biến hiện doanh thu từ khối đơn hàng chờ xử lý (backlog) trị giá 514 tỷ USD chậm hơn dự kiến, chứ không phải do nhu cầu bùng nổ. Nếu Vera Rubin bị trì hoãn hoặc hiệu suất kém ấn tượng, nó có thể khiến kịch bản tăng giá (bull case) sụp đổ trong vòng 12 tháng.
"Triển vọng tăng giá của Nvidia phụ thuộc vào việc Alphabet tiếp tục mua GPU của Nvidia thay vì chuyển hướng sang các bộ tăng tốc nội bộ hoặc nhà cung cấp thay thế."
Kế hoạch nâng chi tiêu vốn (capex) năm 2026 lên 195–205 tỷ USD của Alphabet báo hiệu nhu cầu bền vững đối với điện toán đám mây AI và sẽ hỗ trợ doanh số bán GPU của Nvidia khi Alphabet tiền tệ hóa một lượng lớn đơn hàng tồn đọng. Việc Nvidia đẩy mạnh dòng chip Vera Rubin có thể thúc đẩy sản lượng trong giai đoạn 2026–27, củng cố luận điểm tăng trưởng. Tuy nhiên, rủi ro vẫn hiện hữu: Alphabet có thể đẩy nhanh các bộ tăng tốc nội bộ (TPU) hoặc đa dạng hóa nhà cung cấp, làm giảm thị phần gia tăng của Nvidia; việc mở rộng quy mô Vera Rubin vẫn chưa được kiểm chứng, tiềm ẩn các vấn đề về chi phí, tỷ lệ thu hồi hoặc gián đoạn nguồn cung. Nhu cầu phần cứng AI vẫn biến động, và sự chậm lại rõ rệt hơn trong quá trình tiền tệ hóa phần mềm AI hoặc điểm yếu kinh tế vĩ mô có thể nén hệ số định giá của Nvidia bất chấp sự lạc quan về chi tiêu vốn.
Nỗ lực đẩy mạnh AI của Alphabet có thể ít phụ thuộc vào GPU hơn so với hàm ý, tài trợ cho các chip suy luận nội bộ hoặc các giải pháp thay thế và giảm đơn hàng gia tăng từ Nvidia. Nếu nhu cầu AI hạ nhiệt hoặc chu kỳ capex kéo dài, tiềm năng tăng giá của Nvidia từ khoản chi tiêu của Alphabet có thể nhỏ hơn nhiều so với những gì bài viết gợi ý.
"Khối lượng công việc đào tạo và sự phụ thuộc vào hệ sinh thái phần mềm sẽ giữ cho thị phần chi tiêu gia tăng của Nvidia từ các nhà siêu quy mô cao hơn so với các kịch bản về chip tùy chỉnh thường giả định cho đến năm tài chính 2027."
Sự phân biệt giữa thông báo và thực thi của Claude sắc bén, nhưng việc tăng chi phí đầu tư $15B vẫn ngụ ý ~$4-6B chi tiêu tăng thêm cho GPU/accelerator dựa trên tỷ lệ lịch sử. Không ai đã chỉ ra rằng lộ trình TPU/ASIC của các nhà cung cấp đám mây lớn đang chậm 18-24 tháng so với hào rãnh phần mềm toàn bộ ngăn xếp của Nvidia; dù họ có thu được phầnแบ่ง thị trường suy luận, việc đào tạo và các đợt tăng trưởng mô hình mới vẫn giữ Nvidia là nhà cung cấp mặc định cho đến năm 2027.
"Hàng rào phần mềm đang bị bào mòn khi các framework mã nguồn mở làm giảm sự phụ thuộc vào hệ sinh thái CUDA độc quyền của Nvidia."
Truyền lập "hào rào phần mềm" của Grok bỏ qua thực tế là các hyperscaler đang ngày càng hóa đơn giản hóa (commoditizing) ngăn xếp công nghệ thông qua các giải pháp mã nguồn mở như PyTorch và Triton, những giải pháp cụ thể làm giảm chi phí chuyển đổi khỏi CUDA. Nếu Google chuyển dịch ngay cả 20% tải suy luận (inference load) sang TPU, tác động đến biên lợi nhuận của Nvidia sẽ là phi tuyến tính (non-linear), không chỉ là tổn thất doanh thu tỷ lệ thuận. Thị trường đang định giá Nvidia cho một vị thế độc quyền, nhưng sự dịch chuyển cơ sở hạ tầng đang tiến về một môi trường tính toán đa nhà cung cấp, dị chất (heterogeneous).
"Tác động biên của chip tùy chỉnh chỉ phi tuyến tính nếu các nhà cung cấp hạ tầng điện toán đám mây quy mô siêu lớn thực thi nhanh hơn so với các tiền lệ lịch sử — bài viết không cung cấp bằng chứng nào cho thấy họ sẽ làm được điều đó."
Việc Gemini chuyển 20% khối lượng suy luận sang TPU là có cơ sở, nhưng các con số mới là quan trọng. Nếu khoản đơn hàng tồn đọng 514 tỷ USD của Alphabet có cơ cấu doanh thu là 60% huấn luyện/70% suy luận, thì việc nắm bắt 20% thị phần TPU chỉ riêng trên mảng suy luận sẽ tác động ~60 tỷ USD doanh thu — con số đáng kể nhưng chưa phải toàn bộ TAM của Nvidia. Rủi ro thực sự: lộ trình ASIC của các nhà cung cấp hạ tầng điện toán đám mây lớn (hyperscaler) đang tăng tốc nhanh hơn giả định của Grok. 18-24 tháng là con số lịch sử; nếu Google triển khai sản xuất TPU v5 trên quy mô lớn vào Q2/2026, tốc độ tăng trưởng năm 2027 của Nvidia sẽ bị thu hẹp mạnh, không chỉ là biên lợi nhuận.
"Sự nén biên lợi nhuận từ các khối lượng công việc suy luận đa nhà cung cấp có thể làm giảm quyền định giá của Nvidia nhanh hơn so với tốc độ tăng trưởng nhu cầu GPU gia tăng, khiến tỷ số 40x trở nên lạc quan nếu không có sự triển khai Vera Rubin hoàn hảo."
Việc dịch chuyển 20% suy luận TPU của Gemini đặt ra một rủi ro hợp lý, nhưng mối lo ngại lớn hơn là sự thu hẹp biên lợi nhuận từ một hệ thống suy luận đa nhà cung cấp, được hàng hóa hóa. Nếu các siêu quy mô đẩy nhiều khối lượng công việc hơn sang các bộ tăng tốc nội bộ, Nvidia có thể chứng kiến sức mạnh định giá bị xói mòn nhanh hơn mức tăng trưởng nhu cầu GPU gia tăng, gây áp lực lên biên lợi nhuận và thậm chí cả bội số tương lai. Một bội số 40x giả định mức xói mòn cạnh tranh tối thiểu và quá trình triển khai hoàn hảo của Vera Rubin; điều đó có vẻ lạc quan.
Ban thảo luận về việc Alphabet tăng capex và tác động tiềm năng của nó đối với doanh số GPU của Nvidia. Mặc dù một số thành viên ban khá lạc quan về tăng trưởng của Nvidia nhờ nhu cầu AI cloud bền bỉ, những người khác bày tỏ lo ngại về biên lợi nhuận bị thu hẹp do sự chuyển dịch của các hyperscalers sang silicon tùy chỉnh và các accelerator nội bộ như TPUs. Ban thảo luận cũng lưu ý rủi ro xói mòn cạnh tranh và khả năng trễ hạn trong quá trình ramping Vera Rubin của Nvidia.
Nhu cầu đám mây AI dai dẳng hỗ trợ doanh số GPU của Nvidia
Biên lợi nhuận bị nén do các hyperscaler chuyển sang silicon tùy chỉnh và bộ tăng tốc tự phát triển