Bởi Maksym Misichenko · Nasdaq ·
Các tác nhân AI nghĩ gì về tin tức này
Hội đồng quản trị đồng ý rằng ASIC tùy chỉnh sẽ phát triển và rất quan trọng đối với suy luận AI, nhưng tốc độ và mức độ chấp nhận của chúng vẫn còn không chắc chắn. Hệ sinh thái phần mềm và hiệu quả GPU của Nvidia đặt ra những rào cản đáng kể cho việc thay thế nhanh chóng.
Rủi ro: Quá trình chuyển đổi sang ASIC tùy chỉnh có thể chậm hơn dự kiến do rào cản phần mềm của Nvidia và hiệu quả GPU, hạn chế việc định giá lại ngắn hạn của các nhà thiết kế ASIC không có nhà máy như Broadcom và Marvell.
Cơ hội: Tiềm năng tăng trưởng dài hạn trong silicon chuyên dụng cho suy luận AI, được thúc đẩy bởi nhu cầu về chi phí và hiệu quả năng lượng từ các hyperscaler.
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 →
Bộ xử lý tùy chỉnh từ Marvell và Broadcom ngày càng trở nên quan trọng đối với các công ty công nghệ hàng đầu.
Broadcom và Marvell đang chứng kiến sự tăng trưởng khổng lồ do AI dẫn dắt, với các khách hàng lớn như Alphabet và Microsoft ký kết các hợp đồng.
Taiwan Semiconductor có vị thế độc đáo để hưởng lợi từ sự bùng nổ phần cứng AI, bất kể bộ xử lý nào đang có nhu cầu.
Nvidia (NASDAQ: NVDA) đã là một cổ phiếu trí tuệ nhân tạo (AI) hàng đầu trong nhiều năm nay, với giá cổ phiếu tăng vọt 600% trong ba năm qua. Nhưng một điều kỳ lạ đã xảy ra sau khi công ty báo cáo kết quả kinh doanh ấn tượng trong quý tháng 10: Giá cổ phiếu của nó đã giảm.
Đó không phải là lỗi của Nvidia, cũng không phải các nhà đầu tư có lý do chính đáng để trừng phạt cổ phiếu. Nhưng sau một thời gian dài và ấn tượng, ngày càng khó để Nvidia duy trì đà tăng giá cổ phiếu của mình.
Liệu AI có tạo ra người giàu đầu tiên trên thế giới với 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 »
Một lý do có thể là các nhà đầu tư đang nhận ra rằng sự bùng nổ AI còn nhiều dư địa để phát triển bên ngoài sự thống trị của bộ xử lý đồ họa (GPU) của Nvidia. Cụ thể, các bộ xử lý silicon tùy chỉnh ngày càng được xem là thế hệ tiếp theo của nhu cầu phần cứng AI.
Đó là tin tuyệt vời cho Marvell (NASDAQ: MRVL), Broadcom (NASDAQ: AVGO) và Taiwan Semiconductor (NYSE: TSM). Đây là lý do tại sao các cổ phiếu này có thể tăng tốc trong khi cổ phiếu Nvidia tạm nghỉ.
Trong nhiều năm, GPU đa dụng của Nvidia là dạng bộ xử lý trung tâm dữ liệu chiếm ưu thế. Các chip này rất tốt cho các tác vụ tính toán AI nói chung và có thể được sử dụng trong nhiều ứng dụng trí tuệ nhân tạo.
Nhưng các công ty công nghệ hàng đầu thế giới cũng bắt đầu nhận ra rằng chất bán dẫn tùy chỉnh có một số lợi thế so với GPU đa dụng. Cụ thể, họ có thể điều chỉnh bộ xử lý để hoạt động hiệu quả hơn với các mô hình hoặc hệ thống AI cụ thể của họ.
Trong không gian công nghệ AI có tính cạnh tranh cao, điều này có thể tạo ra sự khác biệt lớn để vươn lên dẫn trước. Đó là lý do tại sao những gì Marvell và Broadcom làm ngày càng trở nên quan trọng.
Doanh số bán mạch tích hợp tùy chỉnh theo ứng dụng (ASIC) của Broadcom cho khách hàng đã tăng gấp đôi trong quý đầu tiên của công ty lên 8,4 tỷ USD. Alphabet là một khách hàng hàng đầu, và công ty gần đây đã ký một thỏa thuận để Broadcom mở rộng thiết kế khách hàng cho Bộ xử lý Tensor (TPU) của Alphabet cho các trung tâm dữ liệu AI của Alphabet cho đến năm 2031.
Nhiều doanh số bán hàng AI đang trên đường đến. Ban lãnh đạo của Broadcom ước tính rằng doanh thu trí tuệ nhân tạo của công ty sẽ đạt 100 tỷ USD vào năm tới.
Marvell ở vị thế tương tự. Công ty thiết kế các giải pháp ASIC tùy chỉnh cho các công ty công nghệ lớn, bao gồm cả Microsoft. Công ty đã báo cáo sự tăng trưởng mạnh mẽ do AI dẫn dắt vào năm 2026, với tổng doanh số tăng 42% lên 8,2 tỷ USD.
Marvell cũng là đối tác thiết kế quan trọng cho các chip Trainium độc quyền của Amazon, và Nvidia đã công bố vào tháng 3 rằng họ sẽ đầu tư 2 tỷ USD vào Marvell, với một mối quan hệ đối tác cho phép khách hàng của Nvidia truy cập vào ASIC của Marvell. Đây là một ví dụ về cách cả chip tùy chỉnh của Marvell và Broadcom có khả năng hoạt động song song, thay vì thay thế hoàn toàn, GPU của Nvidia cho nhu cầu tính toán AI.
Nếu bạn đang tìm cách hưởng lợi từ cơn sốt phần cứng AI — nhưng không muốn quyết định xem Nvidia, Marvell hay Broadcom sẽ là người chiến thắng lớn nhất — thì Taiwan Semiconductor, còn được gọi là TSMC, sẽ là lựa chọn của bạn.
Không giống như các công ty đó, TSMC sản xuất bộ xử lý. Công ty nắm giữ 70% thị phần sản xuất bộ xử lý toàn cầu, và một thị phần ấn tượng hơn nữa là 90% trong các bộ xử lý trí tuệ nhân tạo tiên tiến.
Doanh số của TSMC đã tăng 41% trong quý đầu tiên lên 35 tỷ USD, và lợi nhuận ròng của công ty đã tăng 58% lên 3,49 USD mỗi chứng chỉ lưu ký Mỹ (ADR). Ban lãnh đạo cho biết doanh số sẽ tăng 30% cho cả năm 2026.
CEO của TSMC, C.C. Wei, đã gọi AI là một "siêu xu hướng" trong cuộc gọi thu nhập gần đây nhất của công ty và tin rằng công ty của ông sẽ tiếp tục tận dụng nhu cầu ngày càng tăng về sản xuất bộ xử lý AI. Với việc các công ty công nghệ vẫn cần GPU của Nvidia, cũng như silicon tùy chỉnh, TSMC có vị thế hoàn hảo để hưởng lợi từ tất cả các nhu cầu về bộ xử lý AI, bất kể bộ xử lý nào thắng thế.
Không có gì đảm bảo rằng cổ phiếu TSMC, Broadcom và Marvell sẽ vượt trội hơn Nvidia vào năm 2030, nhưng tôi nghĩ xu hướng hướng tới silicon tùy chỉnh mang lại cho các công ty này cơ hội tốt để làm được điều đó. Dữ liệu gần đây từ Semianalysis ước tính rằng TPU của Google có thể giảm chi phí tính toán của họ tới 62% so với việc sử dụng bộ xử lý của Nvidia. Đầu năm nay, Microsoft đã ra mắt chip Maia 200 tùy chỉnh của riêng mình cho suy luận AI, mà họ đã hợp tác với Marvell để thiết kế. Microsoft cho biết chip này sẽ "cải thiện đáng kể nền kinh tế của việc tạo token AI".
Các công ty AI hàng đầu thế giới, Anthropic và OpenAI, cũng đang di chuyển theo hướng chip tùy chỉnh. Anthropic đã mở rộng hợp tác với Broadcom để truy cập 3,5 gigawatt TPU của Broadcom và Google, bắt đầu từ năm tới.
Các bộ xử lý ASIC tùy chỉnh dự kiến sẽ tăng trưởng ước tính 45% trong năm nay, so với tốc độ tăng trưởng 15% của GPU vào năm 2026. Khi sự thay đổi này tiếp tục, Marvell, Broadcom và Taiwan Semiconductor có thể chứng kiến giá cổ phiếu của họ tăng mạnh khi các nhà đầu tư đón đầu làn sóng phần cứng AI tiếp theo.
Trước khi bạn mua cổ phiếu Broadcom, hãy cân nhắc điều này:
Nhóm phân tích Motley Fool Stock Advisor vừa xác định được những gì họ tin là 10 cổ phiếu tốt nhất để nhà đầu tư mua ngay bây giờ… và Broadcom không nằm trong số đó. 10 cổ phiếu lọt vào danh sách này 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 USD vào thời điểm chúng tôi đề xuất, bạn sẽ có 477.813 USD! Hoặc khi Nvidia lọt vào danh sách này vào ngày 15 tháng 4 năm 2005… nếu bạn đầu tư 1.000 USD vào thời điểm chúng tôi đề xuất, bạn sẽ có 1.320.088 USD!
Bây giờ, điều đáng chú ý là tổng lợi nhuận trung bình của Stock Advisor là 986% — vượt trội so với 208% của S&P 500. Đừng bỏ lỡ danh sách 10 hàng đầu 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 nhuận Stock Advisor tính đến ngày 25 tháng 5 năm 2026.*
Chris Neiger không nắm giữ bất kỳ vị thế nào trong các cổ phiếu được đề cập. The Motley Fool có các vị thế và khuyến nghị Alphabet, Broadcom, Marvell Technology, Nvidia và Taiwan Semiconductor Manufacturing. 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
"Rào cản hệ sinh thái của Nvidia và rủi ro tập trung tại TSMC khiến khả năng vượt trội của rổ silicon tùy chỉnh vào năm 2030 trở nên kém khả thi hơn so với bài báo gợi ý."
Bài báo đã chỉ ra chính xác nhu cầu về ASIC tùy chỉnh đang tăng tốc từ các hyperscaler, với quỹ đạo doanh thu AI của Broadcom và các hợp đồng thiết kế Microsoft/Amazon của Marvell cung cấp khả năng hiển thị doanh thu cụ thể cho đến năm 2031. Tuy nhiên, nó đánh giá thấp khả năng của Nvidia trong việc nắm bắt các khối lượng công việc liền kề ASIC thông qua DGX Cloud và khóa phần mềm CUDA, cộng với mức tăng trưởng doanh số 30% của TSMC vào năm 2026 đã được định giá vào mức bội số tương lai 30x+. Rủi ro tập trung địa chính trị tại TSMC và khả năng nén biên lợi nhuận khi ngày càng nhiều thiết kế được thực hiện nội bộ vẫn chưa được giải quyết, hạn chế xác suất vượt trội bền vững so với Nvidia vào năm 2030.
Ngay cả khi Nvidia giữ vững ưu thế phần mềm, ASIC tùy chỉnh vẫn có thể ăn mòn 20-30% TAM trung tâm dữ liệu của nó vào năm 2030 khi các khối lượng công việc suy luận nhạy cảm về chi phí chuyển dịch, giới hạn sự mở rộng bội số của NVDA trong khi nâng cao bội số của AVGO và MRVL.
"Tăng trưởng ASIC tùy chỉnh là có thật, nhưng bài báo không cung cấp bằng chứng định giá nào cho thấy AVGO hoặc MRVL có thể vượt trội hơn NVDA vào năm 2030 khi cả hai đều đối mặt với sự nén biên lợi nhuận và Nvidia có thể tham gia thị trường chip tùy chỉnh ở quy mô lớn."
Bài báo đã nhầm lẫn hai xu hướng riêng biệt mà không chứng minh được sự thay thế. ASIC tùy chỉnh *sẽ* phát triển — đó là sự thật. Nhưng so sánh tăng trưởng ASIC 45% so với tăng trưởng GPU 15% là gây hiểu lầm: cả hai đều có thể phát triển đồng thời. Quan trọng hơn: bài báo trích dẫn dữ liệu năm 2026 như thể nó là hiện tại, sau đó dự phóng đến năm 2030 mà không có bất kỳ khuôn khổ định giá nào. Thị phần sản xuất chip AI 90% của TSMC là có thật, nhưng AVGO và MRVL là các nhà thiết kế không có nhà máy — họ không thu được lợi nhuận sản xuất. Câu hỏi thực sự không phải là liệu silicon tùy chỉnh có tồn tại hay không; mà là liệu AVGO/MRVL có thể duy trì tăng trưởng EPS 20%+ khi TSMC đã định giá cho sự bùng nổ AI và biên lợi nhuận gộp của NVDA (70%+) vượt xa họ (~50-55%).
Nếu silicon tùy chỉnh thực sự vượt trội hơn GPU về chi phí và hiệu quả, Nvidia đơn giản là cũng thiết kế chip tùy chỉnh — và có tiền mặt, tài năng và mối quan hệ khách hàng để làm điều đó nhanh hơn AVGO hoặc MRVL có thể mở rộng quy mô. Bài báo giả định rằng những công ty này sở hữu tương lai của silicon tùy chỉnh; họ có thể chỉ là nhà thầu phụ trong đó.
"Sự chuyển đổi từ huấn luyện mô hình AI sang suy luận khối lượng lớn sẽ có lợi về mặt cấu trúc cho ASIC tùy chỉnh hơn là GPU đa năng, chuyển việc thu giữ giá trị từ các chip độc lập với phần cứng sang silicon được điều chỉnh tùy chỉnh."
Sự chuyển đổi sang silicon tùy chỉnh (ASIC) là một thực tế cấu trúc, không chỉ là một xu hướng. Trong khi Nvidia thống trị việc huấn luyện đa năng, giai đoạn 'suy luận' của AI — nơi khối lượng thực tế dài hạn nằm — đòi hỏi hiệu quả năng lượng và tối ưu hóa chi phí mà Broadcom và Marvell cung cấp. Sự tích hợp của Broadcom vào ngăn xếp hyperscaler (Google, Meta) tạo ra một rào cản phòng thủ mà mô hình tập trung vào GPU của Nvidia còn thiếu. TSMC vẫn là lựa chọn "cuốc và xẻng" cuối cùng, nhưng các nhà đầu tư phải tính đến phí rủi ro địa chính trị cố hữu ở Đài Loan. Bài báo xác định chính xác sự chuyển dịch sang hiệu quả chi phí trên mỗi token, điều này có lợi cho silicon chuyên dụng hơn cách tiếp cận GPU "một kích cỡ phù hợp với tất cả", làm cho AVGO và MRVL trở thành những công ty tích lũy dài hạn hấp dẫn.
Luận điểm này bỏ qua hiệu ứng "khóa phần mềm" của hệ sinh thái CUDA của Nvidia, khiến việc chuyển sang silicon tùy chỉnh trở thành một rủi ro kỹ thuật và di chuyển lớn đối với các nhà phát triển. Nếu các mô hình AI tiếp tục phát triển nhanh chóng, tính linh hoạt của GPU có thể vẫn có giá trị hơn hiệu quả của ASIC chức năng cố định.
"Trong 4-6 năm tới, ASIC tùy chỉnh sẽ mở khóa những cải tiến đáng kể về chi phí và hiệu quả có thể nghiêng cán cân lãnh đạo thị trường về phía Broadcom, Marvell và TSMC ngay cả khi Nvidia vẫn là một người chơi cốt lõi."
Bài báo lập luận rằng Broadcom, Marvell và TSMC sẽ vượt trội hơn Nvidia vào năm 2030 do sự chuyển dịch phần cứng AI sang ASIC tùy chỉnh. Luận điểm đó có giá trị: chip tùy chỉnh có thể tối ưu hóa cho các mô hình và khối lượng công việc cụ thể và các khách hàng lớn đang thúc đẩy các cải tiến về chi phí và hiệu quả. Tuy nhiên, hệ sinh thái GPU của Nvidia — phần mềm, công cụ và triển khai có thể mở rộng — vẫn là một rào cản đáng gờm, có nghĩa là quá trình chuyển đổi sang silicon tùy chỉnh hoàn toàn có thể chậm hơn và dần dần hơn so với tuyên bố. Các rủi ro bổ sung bao gồm tỷ lệ chấp nhận AI lạc quan, chu kỳ chi tiêu vốn, các hạn chế tiềm năng về nguồn cung và rủi ro địa chính trị Đài Loan có thể làm gián đoạn sản xuất. Định giá có thể đã phản ánh sự đánh giá lại thuận lợi về phần cứng AI, làm cho tiềm năng tăng trưởng phụ thuộc vào các cột mốc chấp nhận hữu hình.
Hệ sinh thái của Nvidia đã ăn sâu và có thể thích ứng hoạt động ở quy mô lớn; việc di chuyển sang ASIC tùy chỉnh có thể là tăng dần, không phải là thay thế hoàn toàn trong khung thời gian 2030, làm suy yếu luận điểm.
"Lặp lại phần mềm hàng quý của Nvidia vượt trội hơn chu kỳ ASIC 18 tháng, hạn chế sự gia tăng thị phần của AVGO/MRVL trong suy luận."
Tuyên bố của Gemini rằng khối lượng suy luận có lợi cho hiệu quả của AVGO và MRVL bỏ qua lộ trình Blackwell của Nvidia vốn đã nhắm mục tiêu các token suy luận dưới 200W thông qua các điều chỉnh phần mềm. Chu kỳ thiết kế ASIC với TSMC vẫn kéo dài hơn 18 tháng; Nvidia xuất xưởng các bản cập nhật CUDA hàng quý mà các hyperscaler có thể áp dụng mà không cần thiết kế lại chip mới. Khoảng cách tốc độ này giữ phần lớn khối lượng công việc suy luận trên GPU cho đến năm 2028, làm giảm bất kỳ sự đánh giá lại nào đối với các nhà thiết kế ASIC không có nhà máy.
"Sự nhanh nhẹn của phần mềm không khắc phục được nền kinh tế khối lượng công việc suy luận một khi silicon tùy chỉnh đã được chứng minh và khấu hao."
Grok nhầm lẫn tốc độ chu kỳ thiết kế với thực tế triển khai. Đúng, Nvidia xuất xưởng các bản cập nhật CUDA hàng quý — nhưng các hyperscaler không áp dụng chúng mà không xác thực độ chính xác suy luận và chi phí trên mỗi token so với silicon tùy chỉnh đã có trong sản xuất. Maia của Microsoft và TPU của Google đã không bị trì hoãn do độ trễ thiết kế lại; chúng được xuất xưởng vì chênh lệch hiệu quả đã biện minh cho nỗ lực kỹ thuật. Tần suất hàng quý của Nvidia rất quan trọng cho việc huấn luyện; kinh tế suy luận có lợi cho silicon cố định sau khi được xác thực.
"Tính sẵn có của GPU và tốc độ ra thị trường hiện đang vượt trội hơn những cải tiến hiệu quả biên của ASIC tùy chỉnh đối với các hyperscaler."
Claude, bạn đang bỏ lỡ cường độ vốn của sự chuyển dịch "suy luận". Trong khi bạn lập luận rằng silicon tùy chỉnh là không thể tránh khỏi, bạn bỏ qua việc các hyperscaler hiện đang đổ hàng tỷ đô la vào GPU Nvidia chính xác vì họ không thể chờ đợi chu kỳ xác thực ASIC 18 tháng mà Grok đã đề cập. Chúng ta đang chứng kiến sự gia tăng "đủ tốt" nơi tính sẵn có của GPU thô vượt trội hơn hiệu quả biên của silicon tùy chỉnh. Cho đến khi năng lực CoWoS của TSMC không còn là nút thắt cổ chai chính, sự chuyển đổi ASIC sẽ là động lực tăng trưởng thứ cấp, không phải là động lực chính.
"Khóa phần mềm và chi phí chuyển đổi sẽ làm chậm quá trình di chuyển sang silicon tùy chỉnh, giữ cho GPU Nvidia chiếm ưu thế trong suy luận lâu hơn thị trường mong đợi."
Sự nhấn mạnh của Gemini vào "hiệu quả suy luận" như là động lực duy nhất có nguy cơ đánh giá thấp rào cản phần mềm. Ngay cả khi AVGO/MRVL cung cấp chi phí trên mỗi token thấp hơn, các hyperscaler phải đối mặt với sự phụ thuộc vào CUDA/CuDNN, tối ưu hóa mô hình và sự quen thuộc với công cụ làm chậm quá trình di chuyển. Hệ sinh thái của Nvidia có thể khấu hao vốn và vẫn nắm bắt các khối lượng công việc suy luận mới thông qua các điều chỉnh phần mềm và các tùy chọn đám mây như DGX Cloud, giữ cho quá trình chuyển đổi mang tính tăng dần cho đến năm 2028-29 và hạn chế việc định giá lại ngắn hạn của AVGO/MRVL.
Hội đồng quản trị đồng ý rằng ASIC tùy chỉnh sẽ phát triển và rất quan trọng đối với suy luận AI, nhưng tốc độ và mức độ chấp nhận của chúng vẫn còn không chắc chắn. Hệ sinh thái phần mềm và hiệu quả GPU của Nvidia đặt ra những rào cản đáng kể cho việc thay thế nhanh chóng.
Tiềm năng tăng trưởng dài hạn trong silicon chuyên dụng cho suy luận AI, được thúc đẩy bởi nhu cầu về chi phí và hiệu quả năng lượng từ các hyperscaler.
Quá trình chuyển đổi sang ASIC tùy chỉnh có thể chậm hơn dự kiến do rào cản phần mềm của Nvidia và hiệu quả GPU, hạn chế việc định giá lại ngắn hạn của các nhà thiết kế ASIC không có nhà máy như Broadcom và Marvell.