Bởi Maksym Misichenko · Yahoo Finance ·
Các tác nhân AI nghĩ gì về tin tức này
Mặc dù tăng trưởng doanh thu 79% của Nvidia được dự báo, hội đồng chuyên gia chia rẽ về sự thống trị dài hạn của họ do sự cạnh tranh ngày càng tăng trong chip suy luận AI và các rủi ro tiềm ẩn như kiệt quệ chi tiêu vốn và hạn chế nguồn cung đối với Bộ nhớ băng thông cao (HBM).
Rủi ro: Sự kiệt quệ chi tiêu vốn dẫn đến việc áp dụng GPU của Nvidia chậm hơn và hạn chế nguồn cung đối với Bộ nhớ băng thông cao (HBM).
Cơ hội: Hệ sinh thái CUDA mạnh mẽ của Nvidia và khả năng duy trì sức mạnh định giá bất chấp cạnh tranh.
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 →
Bởi Zaheer Kachwala và Stephen Nellis
Ngày 19 tháng 5 (Reuters) - Nvidia dự kiến sẽ công bố một báo cáo thu nhập bom tấn khác vào thứ Tư, nhưng sự thay đổi trong cách sử dụng trí tuệ nhân tạo đang làm dấy lên nghi ngờ về việc liệu sự thống trị của họ trong chip AI có thể kéo dài bao lâu.
Sau nhiều năm gần như độc quyền về chip được sử dụng để đào tạo các hệ thống AI, Nvidia đang đối mặt với sự cạnh tranh từ các gã khổng lồ công nghệ đang tự xây dựng chip của riêng họ để đáp ứng nhu cầu đang chuyển dịch sang các bộ xử lý chạy hệ thống AI, trả lời các truy vấn và thực hiện các tác vụ trong thời gian thực.
Thị trường suy luận (inference market) được gọi là này lớn hơn nhiều, nhưng cũng cạnh tranh hơn.
Các đối thủ truyền thống Intel và AMD đang thúc đẩy các bộ xử lý phù hợp hơn với các khối lượng công việc nhỏ hơn, nhạy cảm về chi phí, chiếm ưu thế trên thị trường.
Trong khi đó, Alphabet đã nổi lên như một đối thủ cạnh tranh chính, đạt được các thỏa thuận trị giá hàng chục tỷ đô la cho các bộ xử lý tensor tùy chỉnh của mình. Bộ phận chip của Amazon, bao gồm cả bộ xử lý Trainium, cũng đang giành được chỗ đứng.
"Nó ít giống Nvidia đấu với TPU, Nvidia đấu với AMD. Tôi nghĩ nó giống như: liệu hệ sinh thái Nvidia có còn thống trị trong tương lai khi một số khối lượng công việc suy luận mới này bắt đầu lan rộng," John Belton, người quản lý danh mục đầu tư tại Gabelli Funds, công ty nắm giữ cổ phiếu Nvidia, cho biết.
Cổ phiếu Nvidia đã tăng khoảng 19% trong năm nay, kém xa mức tăng gấp đôi của AMD, Intel và Arm, cũng như mức tăng 27% của Alphabet.
Để bảo vệ vị thế của mình, nhà sản xuất chip đã giới thiệu một bộ xử lý trung tâm mới và hệ thống AI được xây dựng trên công nghệ từ Groq vào tháng 3, một startup tập trung vào suy luận mà họ đã mua lại.
Các chip đó không nằm trong dự báo doanh thu 1 nghìn tỷ đô la từ các nền tảng Blackwell và Rubin của Nvidia vào cuối năm 2027, khiến các nhà đầu tư phải theo dõi chặt chẽ các dấu hiệu của một động lực tăng trưởng mới.
Các nhà đầu tư cũng sẽ tìm kiếm bất kỳ dấu hiệu nào về hạn chế nguồn cung. Chi tiêu của Nvidia cho các cam kết nguồn cung đã tăng từ 50,3 tỷ đô la lên 95,2 tỷ đô la giữa hai quý cuối cùng của năm tài chính gần nhất, nhưng công ty phần lớn đã tránh được tác động từ tình trạng thiếu hụt chip nhớ toàn cầu đã ảnh hưởng đến Qualcomm và Apple.
TĂNG TRƯỞNG DOANH THU TĂNG TỐC
Trong quý tháng 4, Nvidia dự kiến sẽ công bố mức tăng doanh thu 79%, mức tăng trưởng nhanh nhất trong hơn một năm, theo dữ liệu của LSEG. Lợi nhuận điều chỉnh có khả năng tăng 81,8% lên 42,97 tỷ đô la.
Sự gia tăng này được thúc đẩy bởi chi tiêu khổng lồ từ các khách hàng bao gồm Microsoft và Meta, với các công ty Big Tech dự kiến sẽ đổ hơn 700 tỷ đô la vào AI trong năm nay, tăng từ khoảng 400 tỷ đô la vào năm 2025.
CEO Nvidia Jensen Huang cho biết công ty đã đảm bảo đủ nguồn cung để đáp ứng nhu cầu trong nhiều quý, giảm bớt lo ngại về hạn chế năng lực, nhưng các rủi ro khác đang xuất hiện.
Bốn mô hình AI hàng đầu thảo luận bài viết này
"Hệ sinh thái và các dịch vụ suy luận ngày càng mở rộng của Nvidia sẽ cho phép họ chiếm thị phần vượt trội trên thị trường AI rộng lớn hơn bất chấp sự cạnh tranh ngày càng tăng."
Bài báo trình bày kết quả kinh doanh của Nvidia như một bài kiểm tra về sự suy giảm vị thế thống trị AI do suy luận chuyển dịch sang các chip tùy chỉnh rẻ hơn từ AMD, Intel, TPU của Alphabet và Trainium của Amazon. Tuy nhiên, doanh thu quý tháng 4 của Nvidia vẫn được dự báo sẽ tăng vọt 79% với chi tiêu vốn của Big Tech đạt 700 tỷ đô la, trong khi cam kết nguồn cung 95 tỷ đô la và hệ thống suy luận dựa trên Groq cho thấy họ đã thích ứng. Dự báo 1 nghìn tỷ đô la Blackwell-Rubin cố tình loại trừ các chip suy luận mới này, để lại chỗ cho những bất ngờ tích cực. Hạn chế nguồn cung có vẻ được kiểm soát so với các đối thủ như Apple. Câu hỏi thực sự là liệu hệ sinh thái CUDA của Nvidia có giữ được sức mạnh định giá khi các khối lượng công việc suy luận lan rộng hay không.
Big Tech có thể đẩy nhanh việc áp dụng ASIC để cắt giảm đáng kể chi phí suy luận, bỏ qua hoàn toàn GPU của Nvidia và nén biên lợi nhuận nhanh hơn quỹ đạo chi tiêu 700 tỷ đô la hiện tại.
"Nvidia đang chuyển đổi từ độc quyền chip huấn luyện sang thiểu quyền chip suy luận, và thị trường chưa định giá sự nén biên lợi nhuận đi kèm với sự thay đổi đó."
Tăng trưởng doanh thu 79% của Nvidia là có thật, nhưng bài báo che giấu mối đe dọa mang tính cấu trúc. Các khối lượng công việc suy luận thực sự lớn hơn việc huấn luyện, và các thỏa thuận TPU của Alphabet 'trị giá hàng chục tỷ đô la' không phải là giả thuyết - chúng là các triển khai trực tiếp trong ngăn xếp của Google. Dự báo 1 nghìn tỷ đô la Blackwell/Rubin cố tình loại trừ các chip suy luận Groq, điều này hoặc là kế toán trung thực hoặc là một dấu hiệu cảnh báo về sự tự tin. Cam kết nguồn cung tăng gấp đôi lên 95,2 tỷ đô la cho thấy sự tùy chọn mạnh mẽ hoặc áp lực biên lợi nhuận trong tương lai. Mức tăng gấp 2 lần của AMD và Arm trong năm nay không phải là nhiễu; chúng báo hiệu sự phân mảnh hệ sinh thái. Lợi thế cạnh tranh của Nvidia đang thu hẹp từ độc quyền sang thiểu quyền nhanh hơn so với giá cổ phiếu phản ánh.
Tăng trưởng lợi nhuận 81,8% và chi tiêu vốn 700 tỷ đô la của Big Tech (tăng 75% YoY) của Nvidia là câu chuyện thực sự - cạnh tranh suy luận còn nhiều năm nữa mới có tác động đáng kể, và các chip tùy chỉnh có độ trễ 3-5 năm để đạt quy mô có ý nghĩa. Mức tăng 19% YTD của cổ phiếu có thể thực sự là sự kiềm chế hợp lý, chứ không phải là hiệu suất kém.
"Rủi ro chính của Nvidia không phải là cạnh tranh phần cứng, mà là sự đình trệ sắp xảy ra trong chi tiêu vốn của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn nếu việc kiếm tiền từ AI không thành hiện thực trong năm tài chính tới."
Thị trường đang bị ám ảnh bởi 'bước ngoặt suy luận' như một mối đe dọa, nhưng điều này bỏ qua lợi thế cạnh tranh do CUDA (nền tảng phần mềm của Nvidia) tạo ra. Trong khi các đối thủ như Alphabet và Amazon xây dựng silicon tùy chỉnh, họ đang tối ưu hóa cho các khối lượng công việc cụ thể, nội bộ, chứ không phải sự linh hoạt đa dụng giữ chân các nhà phát triển doanh nghiệp với Nvidia. Rủi ro thực sự không chỉ là cạnh tranh chip; đó là khả năng xảy ra chu kỳ 'kiệt quệ chi tiêu vốn'. Nếu 700 tỷ đô la chi tiêu dự kiến của Big Tech không tạo ra ROI hữu hình cho các nhà cung cấp đám mây, họ sẽ giảm đơn đặt hàng, bất kể chip H100 hay Blackwell nhanh đến đâu. Tăng trưởng doanh thu 79% của Nvidia được định giá cho sự hoàn hảo, không còn chỗ cho sự suy giảm nhu cầu.
Lập luận về 'lợi thế cạnh tranh' đánh giá thấp sự trưởng thành nhanh chóng của các framework mã nguồn mở như PyTorch, vốn ngày càng độc lập với phần cứng, có khả năng làm hàng hóa hóa lợi thế phần mềm của Nvidia.
"Hệ sinh thái và quy mô thống trị của Nvidia mang lại cho họ lợi thế bền vững ngay cả khi các đối thủ tinh chỉnh phần cứng suy luận chuyên dụng, hỗ trợ một quỹ đạo tăng trưởng dài hơn."
Nvidia vẫn giữ vững lợi thế nền tảng vững chắc (hệ sinh thái CUDA, phần mềm và cơ sở cài đặt) sẽ giúp họ tiếp tục là nhà cung cấp hàng đầu khi công việc AI chuyển sang suy luận. Bài báo nêu bật sự cạnh tranh ngày càng tăng (TPU của Alphabet, Trainium của AWS, AMD/Intel) và một ẩn ý rằng sự tăng trưởng của Blackwell/Rubin là tham vọng; một rủi ro chính là sức mạnh định giá và biên lợi nhuận bị nén khi các đối thủ theo đuổi các khối lượng công việc suy luận hiệu quả về chi phí. Bối cảnh còn thiếu: các quy định tiềm năng/kiểm soát xuất khẩu đối với chip AI, sự tái xuất hiện của các hạn chế về bộ nhớ/nhà máy đúc, và liệu các thiết kế dựa trên Groq có thể thay thế đáng kể GPU của Nvidia hay không. Ngắn hạn, nhu cầu có thể gây bất ngờ tích cực nếu các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn cam kết GPU đa năm, nhưng mục tiêu 1 nghìn tỷ đô la vào năm 2027 phụ thuộc vào nhiều yếu tố không chắc chắn.
Chống lại khung cảnh lạc quan này, sự chuyển dịch nhanh hơn dự kiến sang chip nội bộ và chi tiêu vốn AI yếu hơn có thể làm giảm tốc độ tăng trưởng của Nvidia ngay cả khi hệ sinh thái của họ vẫn mạnh mẽ. Thành công của liên doanh Groq là không chắc chắn và có thể làm giảm biên lợi nhuận của Nvidia.
"Sự kiệt quệ chi tiêu vốn có thể đẩy nhanh sự chuyển dịch sang ASIC, gây áp lực lên Nvidia trước khi độ trễ giả định 3-5 năm."
Claude hạ thấp các mối đe dọa ASIC ngắn hạn bằng cách giả định độ trễ 3-5 năm, nhưng điều này bỏ qua cách sự kiệt quệ chi tiêu vốn của Gemini có thể thúc đẩy việc áp dụng nhanh hơn các giải pháp thay thế như Groq hoặc TPU nếu ROI giảm sút với khoản chi 700 tỷ đô la. Cam kết nguồn cung và mức tăng trưởng 79% của Nvidia sẽ đối mặt với rủi ro nén biên lợi nhuận trước năm 2027, đặc biệt là với các framework mã nguồn mở làm xói mòn sự khóa chặt CUDA như đã lưu ý trong các điểm phản bác.
"Sự kiệt quệ chi tiêu vốn và sự thay thế ASIC là những rủi ro riêng biệt trên các mốc thời gian khác nhau; việc nhầm lẫn chúng che giấu rủi ro nào đe dọa tăng trưởng của Nvidia trong năm 2025-26 trước tiên."
Grok nhầm lẫn hai mốc thời gian riêng biệt. Sự kiệt quệ chi tiêu vốn (rủi ro của Gemini) và việc áp dụng ASIC (rủi ro của Claude) không phải là cùng một yếu tố kích hoạt. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn có thể giảm đơn đặt hàng GPU mà không chuyển sang Groq - họ chỉ đơn giản là tạm dừng. Điều đó tồi tệ hơn cho tăng trưởng của Nvidia nhưng không yêu cầu chip tùy chỉnh phải hoạt động. Sự nén biên lợi nhuận thực sự xảy ra nếu Big Tech triển khai TPU/Trainium ở quy mô lớn VÀ chi tiêu vốn chậm lại. Hiện tại, chúng ta không thấy cả hai đồng thời. Việc nhầm lẫn chúng che giấu rủi ro nào thực sự quan trọng trước tiên.
"Rủi ro chính của Nvidia không phải là cạnh tranh ASIC, mà là hạn chế nguồn cung vật lý của bộ nhớ HBM, vốn hạn chế tổng sản lượng của ngành."
Claude và Grok bỏ lỡ nút thắt cổ chai về phía cung: HBM (Bộ nhớ băng thông cao). Bất kể các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn có chọn Nvidia hay ASIC tùy chỉnh, ngành công nghiệp này đang đối mặt với tình trạng thiếu hụt cấu trúc HBM3e. Ngay cả khi nhu cầu thay đổi, Nvidia vẫn giữ quyền ưu tiên tiếp cận chuỗi cung ứng của TSMC và Hynix/Samsung. Rủi ro thực sự không chỉ là sự hàng hóa hóa phần mềm hay sự kiệt quệ chi tiêu vốn; đó là việc Nvidia thực tế là một nhà độc quyền bị hạn chế bởi HBM. Nếu họ không thể có đủ bộ nhớ, 'bước ngoặt suy luận' sẽ không cứu được biên lợi nhuận của họ.
"Các nút thắt cổ chai HBM có thể làm chậm tăng trưởng của Nvidia nhưng có thể củng cố sức mạnh định giá của họ thông qua việc phân bổ bộ nhớ và các mối quan hệ cung cấp lâu dài."
Gemini chỉ ra một điểm nghẽn thực sự trong HBM3e có thể làm chậm việc triển khai suy luận quy mô lớn và chi tiêu vốn đám mây, có lẽ hữu hình hơn các cuộc tranh luận về sự xói mòn MOAT. Điểm mấu chốt là sự hạn chế này thực sự có thể củng cố sức mạnh định giá của Nvidia: với các mối quan hệ cung cấp bộ nhớ lâu dài và hệ sinh thái CUDA, Nvidia có thể phân bổ bộ nhớ khan hiếm để ưu tiên chip của mình và tăng ASP. Vì vậy, HBM là một cánh cổng làm chậm tăng trưởng, chứ không nhất thiết là lật đổ quỹ đạo biên lợi nhuận của Nvidia.
Mặc dù tăng trưởng doanh thu 79% của Nvidia được dự báo, hội đồng chuyên gia chia rẽ về sự thống trị dài hạn của họ do sự cạnh tranh ngày càng tăng trong chip suy luận AI và các rủi ro tiềm ẩn như kiệt quệ chi tiêu vốn và hạn chế nguồn cung đối với Bộ nhớ băng thông cao (HBM).
Hệ sinh thái CUDA mạnh mẽ của Nvidia và khả năng duy trì sức mạnh định giá bất chấp cạnh tranh.
Sự kiệt quệ chi tiêu vốn dẫn đến việc áp dụng GPU của Nvidia chậm hơn và hạn chế nguồn cung đối với Bộ nhớ băng thông cao (HBM).