Bởi Maksym Misichenko · Nasdaq ·
Các tác nhân AI nghĩ gì về tin tức này
Các diễn giả có quan điểm trái chiều về tương lai của Nvidia, với những lo ngại về khả năng nhu cầu chậm lại, sự cạnh tranh gia tăng từ các ASIC tùy chỉnh và rủi ro pháp lý, nhưng cũng thừa nhận hệ sinh thái CUDA mạnh mẽ và lợi thế chuỗi cung ứng của công ty.
Rủi ro: Nhu cầu chậm lại do sự chậm lại trong chi tiêu vốn hyperscale hoặc sự chuyển đổi sang sử dụng GPU hiệu quả hơn.
Cơ hội: Hệ sinh thái CUDA mạnh mẽ và lợi thế chuỗi cung ứng của Nvidia, bao gồm quyền ưu tiên phân bổ tại TSMC cho việc đóng gói CoWoS.
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 →
GPU của Nvidia đã giúp hãng vươn lên nổi tiếng trên thị trường AI.
Nhưng các nhà đầu tư đã lo ngại về tương lai của chi tiêu cơ sở hạ tầng và nhu cầu — điều này đã ảnh hưởng đến cổ phiếu Nvidia vào đầu năm nay.
Nvidia (NASDAQ: NVDA) đã chứng kiến lợi nhuận tăng vọt theo quý khi các gã khổng lồ công nghệ đổ xô tham gia vào các hệ thống trí tuệ nhân tạo (AI) mới nhất của hãng. Và điều đó đã dẫn đến hiệu suất cổ phiếu vượt trội — cổ phiếu đã tăng hơn 600% trong ba năm qua khi cuộc cách mạng AI này nóng lên.
Nhưng trong những tháng gần đây, các nhà đầu tư đã bày tỏ lo ngại về một điều đặc biệt. Họ lo lắng liệu mức nhu cầu cao này có kéo dài hay không. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn như Microsoft, Amazon và các nhà lãnh đạo công nghệ khác đã cam kết chi gần 700 tỷ đô la trong năm nay cho việc xây dựng cơ sở hạ tầng, và điều này, tất nhiên, đang mang lại lợi ích cho các nhà thiết kế chip như Nvidia. Tuy nhiên, mối lo ngại là bất kỳ sự chậm lại nào trong tốc độ chi tiêu như vậy có thể làm điều ngược lại — và ảnh hưởng đến sự tăng trưởng.
Liệu AI có tạo ra người đầu tiên trên thế giới có tài sản nghìn tỷ đô la? Nhóm của chúng tôi vừa công bố một báo cáo về một công ty ít được biết đến, được gọi là "Độc quyền không thể thiếu" cung cấp công nghệ quan trọng mà cả Nvidia và Intel đều cần. Tiếp tục »
Xem xét tất cả những điều này, các nhà đầu tư đặc biệt chú ý đến bất kỳ thông điệp nào từ các gã khổng lồ công nghệ có thể cung cấp cái nhìn sâu sắc về những gì sắp tới. Giám đốc điều hành Nvidia, Jensen Huang, trong cuộc gọi thu nhập tuần này vừa mang đến tin tức lớn cho các cổ đông — và điều đó có thể ảnh hưởng đến quyết định của bạn về việc có nên mua cổ phiếu Nvidia ngay bây giờ hay không.
Tuy nhiên, trước tiên, hãy xem nhanh câu chuyện AI cho đến nay và cách Nvidia đã phát triển trong môi trường này. Trong giai đoạn đầu của cơn sốt AI, khách hàng tập trung vào việc đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn — và để đưa một lượng thông tin khổng lồ vào các mô hình này với tốc độ cao, họ cần sức mạnh tính toán. Sức mạnh tính toán lý tưởng đến dưới dạng bộ xử lý đồ họa (GPU) của Nvidia.
Mặc dù các chip AI khác cũng có thể thúc đẩy quá trình đào tạo, GPU của Nvidia đã thực hiện điều đó nhanh hơn và hiệu quả hơn bất kỳ chip nào khác. Khách hàng đã đổ xô tham gia vào các công cụ mạnh mẽ này và các hệ thống AI hoàn chỉnh, và điều này đã thúc đẩy sự tăng trưởng doanh thu của Nvidia.
Như đã đề cập ở trên, sau mức tăng trưởng và nhu cầu cao như vậy, các nhà đầu tư đã đặt câu hỏi liệu những ngày tốt đẹp nhất của Nvidia có còn ở phía trước công ty hay không. Ý tưởng là, mặc dù các khách hàng công nghệ lớn đang chi tiêu mạnh cho cơ sở hạ tầng bây giờ, điều này có thể không kéo dài mãi mãi. Tuy nhiên, điều quan trọng cần lưu ý là AI không kết thúc với việc đào tạo — trên thực tế, đó chỉ là sự khởi đầu.
Và điều này dẫn tôi đến tin tức lớn mà Huang đã gửi đến các cổ đông trong tuần qua.
"Nhu cầu đã tăng theo cấp số nhân," Huang nói. "Lý do rất đơn giản. AI có tác nhân đã đến. AI giờ đây có thể thực hiện công việc mang lại năng suất và giá trị."
Các tác nhân AI sử dụng kiến thức từ tất cả quá trình đào tạo đó để hành động và hoàn thành các nhiệm vụ. Và điểm mấu chốt ở đây là để thực hiện công việc đó, AI tiếp tục cần sức mạnh tính toán dưới dạng GPU — và bộ xử lý trung tâm (CPU). Nvidia đã đáp ứng điều này với hệ thống Blackwell hiện tại và nền tảng mới nhất của hãng, Vera Rubin. Được tùy chỉnh cho nhu cầu của các tác nhân AI, Rubin dự kiến sẽ được xuất xưởng vào quý thứ ba của năm nay.
Ngoài ra, khách hàng tiếp tục đổ xô đến nền tảng Blackwell hiện tại, vì vậy Blackwell và Rubin được định vị để thúc đẩy sự tăng trưởng của Nvidia trong các quý tới. Công ty cho biết số lượng trung tâm dữ liệu đối tác đã vượt quá 10 megawatt đã gần gấp đôi trong 12 tháng.
Điều này có ý nghĩa gì đối với các nhà đầu tư? Huang rõ ràng đã mang đến tin tức tích cực, và đây là tin tức cũng nên xoa dịu những lo ngại của các nhà đầu tư đã đặt câu hỏi về cơ hội tăng trưởng trong tương lai. Chúng ta đang thấy rằng nhu cầu về sức mạnh tính toán là liên tục và thậm chí có thể tăng lên khi ngày càng nhiều công ty thực sự áp dụng AI vào các tình huống trong thế giới thực.
Trong khi đó, những lo ngại gần đây về tính bền vững của nhu cầu đã ảnh hưởng đến cổ phiếu Nvidia trong quý đầu tiên và, kết quả là, đã hạ thấp định giá của nó. Mặc dù cổ phiếu đã phục hồi kể từ đó, định giá vẫn rất hấp dẫn. Cổ phiếu giao dịch ở mức 25 lần ước tính thu nhập tương lai, giảm so với mức 40 lần vào đầu năm.
Vì vậy, sau tin tức lớn này từ Jensen Huang, cổ phiếu Nvidia có vẻ là một lựa chọn mua.
Trước khi bạn mua cổ phiếu Nvidia, hãy cân nhắc điều này:
Nhóm phân tích Motley Fool Stock Advisor vừa xác định được 10 cổ phiếu tốt nhất mà các nhà đầu tư nên mua ngay bây giờ… và Nvidia không nằm trong số đó. 10 cổ phiếu được chọn có thể mang lại lợi nhuận khổng lồ trong những năm tới.
Hãy xem xét khi Netflix lọt vào danh sách này vào ngày 17 tháng 12 năm 2004… nếu bạn đầu tư 1.000 đô la vào thời điểm chúng tôi khuyến nghị, bạn sẽ có 477.813 đô la! Hoặc khi Nvidia lọt vào danh sách này vào ngày 15 tháng 4 năm 2005… nếu bạn đầu tư 1.000 đô la vào thời điểm chúng tôi khuyến nghị, bạn sẽ có 1.320.088 đô la!
Bây giờ, cần lưu ý rằng tổng lợi suất trung bình của Stock Advisor là 986% — một sự vượt trội so với thị trường so với 208% của S&P 500. Đừng bỏ lỡ danh sách top 10 mới nhất, có sẵn với Stock Advisor, và tham gia một cộng đồng đầu tư được xây dựng bởi các nhà đầu tư cá nhân dành cho các nhà đầu tư cá nhân.
**Lợi suất Stock Advisor tính đến ngày 24 tháng 5 năm 2026. ***
Adria Cimino có các vị thế trong Amazon. The Motley Fool có các vị thế và khuyến nghị Amazon, Microsoft và Nvidia. The Motley Fool có chính sách tiết lộ.
Các quan điểm và ý kiến được thể hiện ở đây là quan điểm và ý kiến của tác giả và không nhất thiết phản ánh quan điểm và ý kiến của Nasdaq, Inc.
Bốn mô hình AI hàng đầu thảo luận bài viết này
"Chi tiêu vốn hyperscaler bền vững sau năm 2025 là giả định chưa được chứng minh quyết định liệu 25 lần thu nhập tương lai có hấp dẫn hay vẫn còn đắt đỏ."
Tuyên bố của Huang rằng AI tác tử đã thúc đẩy nhu cầu 'theo cấp số nhân' đối với các nền tảng Blackwell và Rubin sắp ra mắt là tín hiệu tăng giá quan trọng, tuy nhiên bài báo lại hạ thấp hai rủi ro vật chất: chi tiêu vốn của hyperscaler 700 tỷ USD có thể ổn định sau năm 2025 khi ROI cho các khối lượng công việc suy luận chứng tỏ thấp hơn so với huấn luyện, và Nvidia vẫn đối mặt với rủi ro thực thi trong quá trình triển khai Vera Rubin dự kiến vào Q3 2025. Ở mức 25 lần thu nhập tương lai, định giá đã giảm, nhưng bội số này bao gồm mức tăng trưởng doanh thu liên tục trên 40% phụ thuộc vào việc xây dựng trung tâm dữ liệu bền vững thay vì kiếm tiền từ phần mềm. Bài viết cũng bỏ qua sự cạnh tranh ngày càng tăng từ các ASIC tùy chỉnh tại Microsoft và Amazon.
Nếu các khối lượng công việc AI tác tử mở rộng nhanh hơn dự kiến và yêu cầu các cụm GPU/CPU liên tục cho các vòng lặp quyết định thời gian thực, khoản chi 700 tỷ USD có thể kéo dài đến năm 2026-27, làm cho ngay cả mức 30 lần thu nhập cũng có vẻ rẻ.
"Nvidia đối mặt với rủi ro phân kỳ tiềm ẩn: tăng trưởng nhu cầu do suy luận là có thật, nhưng nó có biên lợi nhuận thấp hơn về mặt cấu trúc và dễ bị cạnh tranh chip tùy chỉnh hơn chu kỳ tập trung vào huấn luyện đã xây dựng định giá hiện tại."
Bài viết đánh đồng hai yếu tố thúc đẩy nhu cầu riêng biệt — cơ sở hạ tầng huấn luyện và suy luận/AI tác tử — mà không giải quyết sự khác biệt quan trọng: suy luận đòi hỏi ít GPU hơn nhiều cho mỗi đơn vị công việc so với huấn luyện. Tuyên bố 'nhu cầu đã tăng theo cấp số nhân' của Huang cần được xem xét kỹ lưỡng: theo cấp số nhân so với mức cơ sở nào, và trong khung thời gian nào? Mức P/E tương lai 25 lần được trình bày là định giá 'rất thú vị', nhưng mức đó vẫn cao hơn 30% so với mức trung bình lịch sử của S&P 500. Bài viết cũng bỏ qua việc các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn (MSFT, AMZN, GOOG) ngày càng thiết kế chip tùy chỉnh để giảm sự phụ thuộc vào GPU. Khoản chi 700 tỷ USD cho cơ sở hạ tầng là có thật, nhưng bài viết không định lượng phần có thể giải quyết của Nvidia hoặc rủi ro xói mòn cạnh tranh.
Nếu suy luận AI tác tử trở nên phổ biến và các nhà cung cấp dịch vụ đám mây triển khai thành công silicon tùy chỉnh cho 60-70% khối lượng công việc trong vòng 18-24 tháng, TAM (thị trường có thể giải quyết tổng cộng) của Nvidia sẽ giảm đáng kể ngay cả khi nhu cầu GPU tuyệt đối tăng — biên lợi nhuận và câu chuyện thị phần của công ty sẽ đổ vỡ.
"Định giá của Nvidia hiện đang gắn liền với câu chuyện 'AI Tác tử' hơn là ROI dài hạn đã được chứng minh của cơ sở hạ tầng đang được xây dựng bởi các khách hàng hyperscaler của nó."
Sự chuyển đổi của Jensen Huang sang 'AI Tác tử' là một sự thay đổi câu chuyện cổ điển để biện minh cho CAPEX bền vững. Trong khi bài báo nhấn mạnh mức P/E tương lai 25 lần, định giá này giả định rằng chi tiêu ồ ạt của hyperscaler hiện tại vẫn tuyến tính. Rủi ro thực sự không chỉ là nhu cầu; đó là 'bẫy tiện ích'. Nếu Microsoft, Amazon và Google không chứng minh được ROI rõ ràng, có thể mở rộng quy mô từ các tác tử AI này trong vòng 18 tháng tới, chi tiêu cơ sở hạ tầng sẽ gặp khó khăn bất kể nhu cầu nghe có vẻ 'tăng theo cấp số nhân' như thế nào. NVDA hiện đang được định giá cho sự hoàn hảo, giả định Blackwell và Rubin sẽ duy trì tỷ suất lợi nhuận gộp hiện tại bất chấp sự cạnh tranh ngày càng tăng từ silicon tùy chỉnh (ASIC) đang được phát triển nội bộ bởi các khách hàng lớn nhất của nó.
Nếu AI Tác tử tạo ra một cuộc cách mạng năng suất thực sự, khoản chi 700 tỷ USD cho cơ sở hạ tầng hiện tại sẽ trông giống như một sai số làm tròn, khiến định giá hiện tại của NVDA trông rẻ khi nhìn lại.
"Tiềm năng tăng giá của Nvidia vẫn phụ thuộc vào một chu kỳ tính toán AI trung tâm dữ liệu dài, không bị gián đoạn; bất kỳ sự chậm lại nào trong chi tiêu vốn đám mây hoặc sự thay đổi trong động lực nhu cầu có thể làm nén định giá và hạn chế tiềm năng tăng giá."
Kết luận lạc quan dựa trên chu kỳ tính toán AI trung tâm dữ liệu của Nvidia vẫn mạnh mẽ, với Huang báo hiệu nhu cầu theo cấp số nhân và vị thế của Rubin/Blackwell. Tuy nhiên, bài báo bỏ qua các rủi ro chính: bất kỳ sự chậm lại nào trong chi tiêu vốn hyperscale, sự chuyển đổi mạnh mẽ hơn dự kiến sang hiệu quả làm giảm nhu cầu về số lượng GPU, hoặc động lực cạnh tranh ngày càng tăng từ AMD/Intel có thể làm xói mòn đà tăng trưởng. Doanh thu của Nvidia có rủi ro tập trung cao (ít khách hàng đám mây lớn) và các rào cản pháp lý/địa chính trị có thể giới hạn các thị trường có thể giải quyết trong tương lai. Ở mức ~25 lần thu nhập tương lai, cổ phiếu vẫn là một khoản đầu tư dài hạn; ngay cả sự giảm tốc nhu cầu vừa phải hoặc áp lực biên lợi nhuận cũng có thể gây ra sự nén bội số trước khi thu nhập bắt kịp.
Có lẽ lập luận phản bác mạnh mẽ nhất: cơn sốt phần cứng AI có thể ổn định sớm hơn dự kiến nếu chi tiêu vốn của đám mây chậm lại hoặc các cải tiến hiệu quả làm giảm tần suất làm mới GPU; điều đó có thể gây ra sự nén bội số đáng kể ngay cả khi một số ứng dụng AI vẫn còn.
"Rào cản CUDA làm chậm sự xói mòn của ASIC, giữ cho các giả định tăng trưởng của Nvidia không thay đổi cho đến năm 2026."
Claude chỉ ra các ASIC tùy chỉnh tại Microsoft và Amazon là mối đe dọa trực tiếp đối với TAM của Nvidia, tuy nhiên điều này bỏ qua độ trễ nhiều năm trong việc đạt được hiệu suất cấp độ CUDA và sự tương đương của hệ sinh thái nhà phát triển. Ngay cả việc di chuyển một phần khối lượng công việc vào năm 2027 vẫn sẽ để Nvidia chiếm phần lớn các chu kỳ suy luận tác tử và huấn luyện có biên lợi nhuận cao. Mức bội số 25 lần đã định giá một số mất thị phần, vì vậy trường hợp giảm giá đòi hỏi việc áp dụng ASIC nhanh hơn lịch sử cho thấy là thực tế.
"Silicon tùy chỉnh không cần phải tương đương với CUDA; nó cần đủ lợi nhuận cho mục đích sử dụng của chính hyperscaler, điều này thay đổi hoàn toàn phép toán cạnh tranh."
Grok giả định rào cản CUDA vẫn tồn tại, nhưng đánh giá thấp động lực kinh tế thúc đẩy silicon tùy chỉnh. Microsoft và Amazon không theo đuổi sự tương đương — họ đang theo đuổi hiệu quả 70% với chi phí 30% cho các khối lượng công việc suy luận *của riêng họ*. Họ không cần phải đánh bại Nvidia ở mọi mặt; họ cần phải thắng trong nội bộ. Độ trễ nhiều năm là có thật, nhưng phần thưởng (tiết kiệm chi tiêu vốn hàng tỷ đô la) làm giảm thời gian. Mức bội số 25 lần của Nvidia giả định TAM vẫn còn nguyên; nó không định giá cho một kịch bản ASIC 'đủ tốt'.
"Lợi thế cạnh tranh chính của Nvidia là quyền truy cập chiếm ưu thế vào năng lực đóng gói tiên tiến bị hạn chế của TSMC, mà các hyperscaler không thể dễ dàng sao chép."
Claude và Grok đang tranh luận về rào cản, nhưng bỏ lỡ thực tế chuỗi cung ứng: năng lực của TSMC. Ngay cả khi các ASIC tùy chỉnh là 'đủ tốt', Nvidia vẫn giữ quyền ưu tiên phân bổ tại TSMC cho việc đóng gói CoWoS. Hyperscaler không thể đơn giản bật công tắc sang silicon tùy chỉnh nếu họ thiếu năng lực sản xuất để sản xuất nó ở quy mô lớn. Sự bảo vệ thực sự của Nvidia không chỉ là CUDA; đó là nút thắt cổ chai trong chuỗi cung ứng vật lý khiến các đối thủ cạnh tranh không thể mở rộng quy mô chip của riêng họ đủ nhanh để có ý nghĩa vào năm 2026.
"Việc Claude dự đoán 60-70% áp dụng ASIC nội bộ trong vòng 18–24 tháng là quá tham vọng và bỏ qua cách hệ sinh thái CUDA và các hạn chế về nguồn cung bảo vệ vị thế của Nvidia."
Việc Claude dự đoán 60-70% áp dụng ASIC nội bộ trong vòng 18–24 tháng có vẻ quá tham vọng; sự khóa chân nhà cung cấp thường làm chậm việc áp dụng bên ngoài và sự tương đương của phần mềm bị tụt hậu. Nếu đúng như vậy, TAM sẽ bị thu hẹp, nhưng ngay cả khi đó Nvidia cũng không đối mặt với con số không — hệ sinh thái CUDA, ngăn xếp phần mềm và GPU được hỗ trợ CoWoS vẫn giữ một vai trò. Câu hỏi lớn hơn là liệu năng lực tại TSMC có cho phép các hyperscaler mở rộng quy mô chip nội bộ đủ nhanh để làm xói mòn sức mạnh định giá của Nvidia hay không.
Các diễn giả có quan điểm trái chiều về tương lai của Nvidia, với những lo ngại về khả năng nhu cầu chậm lại, sự cạnh tranh gia tăng từ các ASIC tùy chỉnh và rủi ro pháp lý, nhưng cũng thừa nhận hệ sinh thái CUDA mạnh mẽ và lợi thế chuỗi cung ứng của công ty.
Hệ sinh thái CUDA mạnh mẽ và lợi thế chuỗi cung ứng của Nvidia, bao gồm quyền ưu tiên phân bổ tại TSMC cho việc đóng gói CoWoS.
Nhu cầu chậm lại do sự chậm lại trong chi tiêu vốn hyperscale hoặc sự chuyển đổi sang sử dụng GPU hiệu quả hơn.