Bởi Maksym Misichenko · Nasdaq ·
Các tác nhân AI nghĩ gì về tin tức này
Bất chấp cạnh tranh từ chip tùy chỉnh của các nhà cung cấp dịch vụ siêu quy mô, hệ sinh thái CUDA, hào quang phần mềm và quy mô thống trị tại TSMC của Nvidia giúp công ty có vị thế tốt để duy trì vị trí dẫn đầu thị trường trong lĩnh vực chipset AI. Rủi ro chính là những hạn chế tiềm năng về năng lực tại TSMC, trong khi cơ hội chính nằm ở khả năng kiếm tiền của Nvidia thông qua phần mềm và công cụ ngay cả khi chip nội bộ tăng trưởng.
Rủi ro: Hạn chế năng lực tiềm năng tại TSMC
Cơ hội: Kiếm tiền thông qua phần mềm và công cụ
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 →
Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn như Amazon và Alphabet đã chứng kiến nhu cầu mạnh mẽ đối với các bộ xử lý AI tùy chỉnh của họ.
Các công ty này đang cho các bên thứ ba thuê quyền truy cập vào chip nội bộ của họ và họ đã ký được các hợp đồng béo bở.
Sự tiến bộ của họ không phải là tin tốt cho Nvidia, công ty đã giữ vị trí thống trị trong lĩnh vực chip AI trong ba năm rưỡi qua.
Nvidia (NASDAQ: NVDA) là một trong những công ty hưởng lợi lớn nhất từ sự bùng nổ chip trí tuệ nhân tạo (AI). Các đơn vị xử lý đồ họa (GPU) của nó là các bộ xử lý song song, được thiết kế để phân chia các loại tính toán phức tạp khổng lồ thành nhiều phần nhỏ hơn, sau đó thực hiện tất cả các tính toán nhỏ đó đồng thời, thay vì thực hiện từng tác vụ tuần tự. Và hóa ra, quá trình đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) phụ thuộc nhiều vào các loại tác vụ mà GPU vượt trội.
Kết quả là, trong vài năm qua, nhu cầu về GPU hàng đầu ngành của Nvidia đã tăng vọt, thúc đẩy sự tăng trưởng ấn tượng về doanh thu và lợi nhuận của công ty.
AI có tạo ra người giàu nhất thế giới không? Nhóm của chúng tôi vừa phát hành 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 »
Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn và các công ty AI, chẳng hạn như Amazon (NASDAQ: AMZN), Microsoft, Meta Platforms và Google của Alphabet (NASDAQ: GOOG) (NASDAQ: GOOGL), từ lâu đã dựa vào phần cứng của Nvidia để đào tạo các mô hình AI mạnh mẽ.
Điều đáng chú ý là các đối thủ cạnh tranh của Nvidia đã không thể tạo ra nhiều ảnh hưởng đến sự thống trị chip AI của nó. Theo IDC, công ty này chiếm lĩnh ước tính 81% thị trường chip trung tâm dữ liệu AI. Tin tốt cho các nhà đầu tư cổ phiếu Nvidia là sự tăng trưởng mạnh mẽ của công ty có thể tiếp tục - công ty dự báo tổng doanh số bán hàng là 1 nghìn tỷ USD cho các kiến trúc Blackwell và Vera Rubin trong năm 2026 và 2027.
Tuy nhiên, có rất nhiều bằng chứng cho thấy vị thế của Nvidia trong lĩnh vực chip AI đang dần suy yếu.
Việc đào tạo LLM đòi hỏi rất nhiều sức mạnh tính toán, đó là lý do tại sao Amazon, Meta, Microsoft, Alphabet và các công ty khác đã mua hàng triệu GPU Nvidia. Tuy nhiên, các khách hàng này cũng đã tự thiết kế chip của riêng họ để chạy khối lượng công việc AI một cách hiệu quả về chi phí trong trung tâm dữ liệu của họ. Chi phí cao và hạn chế nguồn cung liên quan đến các card đồ họa phổ biến của Nvidia giải thích tại sao các khách hàng này đã làm việc trên chip của riêng họ trong nội bộ trong một thời gian dài.
Ví dụ, Google đã ra mắt thế hệ đầu tiên của Đơn vị xử lý Tensor (TPU) vào năm 2015, trong khi chip tùy chỉnh Trainium nội bộ của Amazon được ra mắt vào tháng 12 năm 2020. Cả hai công ty đều đã cải tiến chip của họ trong những năm qua. Trên thực tế, họ hiện đang bán các chip này cho các bên thứ ba.
Ví dụ, Amazon gần đây đã tiết lộ rằng mảng kinh doanh chip của họ đã tăng trưởng 40% theo quý trong quý đầu tiên của năm 2026. Tốc độ doanh thu hàng năm của mảng kinh doanh bán dẫn của Amazon hiện đã vượt quá 20 tỷ USD. Hơn nữa, công ty "Magnificent Seven" lưu ý rằng tốc độ doanh thu của phân khúc này đang cải thiện với tỷ lệ phần trăm ba chữ số so với cùng kỳ năm trước.
Một điểm quan trọng khác là tốc độ doanh thu hàng năm của phân khúc này sẽ gần hơn với 50 tỷ USD nếu bao gồm cả "doanh số" bán chip cho chính nó để sử dụng trong các trung tâm dữ liệu AWS. Hơn nữa, nhu cầu đối với chip Trainium của Amazon mạnh đến mức quyền truy cập vào chúng đã được đặt kín chỗ. Các bộ xử lý AI tùy chỉnh của nó đang được triển khai bởi Anthropic, OpenAI, Uber và thậm chí cả Meta Platforms, công ty sử dụng bộ xử lý trung tâm (CPU) Graviton nội bộ của Amazon để hỗ trợ các ứng dụng AI dựa trên tác nhân.
Thực tế là Amazon có cam kết mua hàng khổng lồ trị giá 225 tỷ USD cho chip AI Trainium của mình, rõ ràng cho thấy mảng kinh doanh bán dẫn của họ đang sẵn sàng cho sự tăng trưởng vượt bậc.
Trong khi đó, Google cũng đang tạo ra những làn sóng trên thị trường chip AI. Gã khổng lồ công nghệ này có các thỏa thuận đáng kể với Meta Platforms và Anthropic để triển khai TPU của mình. CEO Sundar Pichai coi mảng kinh doanh TPU là một trong những động lực tăng trưởng chính của công ty và công ty hiện đang bán chip của mình cho nhiều khách hàng hơn.
Trong cuộc gọi thu nhập mới nhất của Alphabet, Pichai nhận xét:
Khi nhu cầu TPU tăng lên từ các phòng thí nghiệm AI, các công ty thị trường vốn và các ứng dụng điện toán hiệu năng cao, chúng tôi sẽ bắt đầu cung cấp TPU cho một nhóm khách hàng chọn lọc trong trung tâm dữ liệu của riêng họ với cấu hình phần cứng để mở rộng cơ hội thị trường có thể tiếp cận của chúng tôi.
Cơ hội có thể tiếp cận này có thể rất lớn trong dài hạn. Mặc dù Google chưa công khai tiết lộ quy mô kinh doanh TPU của mình, nhưng công ty đầu tư D.A. Davidson ước tính rằng nó có thể có giá trị khổng lồ 900 tỷ USD trong dài hạn, giả sử công ty quyết định nghiêm túc bán chip của mình cho các bên thứ ba.
Bây giờ có vẻ như Google thực sự đang nghiêm túc về mảng kinh doanh TPU của mình, và điều đó có khả năng tạo ra nhiều vấn đề hơn cho đế chế chip AI của Nvidia.
Nvidia sẽ không ngồi yên nhìn khách hàng của mình trở thành đối thủ cạnh tranh. Lý do các bộ xử lý tùy chỉnh của Amazon và Google ngày càng thu hút được sự chú ý lớn là vì chúng là các mạch tích hợp chuyên dụng cho ứng dụng - các chip được tối ưu hóa để xử lý một phạm vi khối lượng công việc tương đối hẹp, trái ngược với GPU linh hoạt hơn của Nvidia, phù hợp với nhiều loại tác vụ. Do đó, chip tùy chỉnh có thể thực hiện các tác vụ suy luận AI hiệu quả hơn, giảm tổng chi phí vận hành của các trung tâm dữ liệu.
Nvidia đang đối phó với mối đe dọa từ các công ty như Amazon và Google bằng cách cải tiến phần cứng của riêng mình để giảm đáng kể chi phí suy luận AI với GPU của mình. Ngoài ra, Nvidia đã quyết định cung cấp CPU máy chủ Vera của mình như một sản phẩm độc lập lần đầu tiên, thay vì chỉ cung cấp nó như một phần của nền tảng Vera Rubin. Công ty đã thực hiện động thái này vì họ đang nhận thấy sự quan tâm mạnh mẽ đến CPU máy chủ Vera của mình. Trên thực tế, công ty tin rằng mảng kinh doanh CPU máy chủ của mình có thể trở thành một lĩnh vực kinh doanh đa tỷ đô la.
Những nỗ lực của Nvidia trong việc đẩy mạnh phát triển sản phẩm sẽ giúp công ty đối phó với sự cạnh tranh ngày càng tăng. Ngoài ra, các nhà đầu tư không nên quên rằng thị trường chip AI tiếp tục mở rộng nhanh chóng. Bank of America ước tính rằng thị trường bán dẫn toàn cầu có thể đạt doanh thu 2 nghìn tỷ USD vào năm 2030. Mặt khác, Gartner ước tính rằng chip AI sẽ chiếm một nửa thị trường bán dẫn toàn cầu vào cuối thập kỷ này.
Vì vậy, có rất nhiều chỗ cho nhiều hơn một người chơi lớn phát triển mạnh trong không gian này. Nvidia đã báo cáo doanh thu trung tâm dữ liệu là 194 tỷ USD vào năm ngoái, và quy mô thị trường có thể tiếp cận cho thấy công ty vẫn còn nhiều dư địa tăng trưởng trong phân khúc này. Ngoài ra, công ty đang thực hiện các bước để bảo vệ sự thống trị của mình. Do đó, thật dễ hiểu tại sao các nhà phân tích vẫn lạc quan về triển vọng của Nvidia; công ty có thể tiếp tục ghi nhận sự tăng trưởng doanh số trung tâm dữ liệu lành mạnh ngay cả khi mất một phần thị phần chip AI.
Hơn nữa, bội số thu nhập dự phóng 24 lần của công ty thấp hơn nhiều so với bội số thu nhập trung bình 40,6 lần của chỉ số Nasdaq Composite tập trung vào công nghệ. Tiềm năng tăng trưởng thu nhập của công ty cho thấy nó đang bị định giá thấp ngay bây giờ. Đó là lý do tại sao việc giữ lại cổ phiếu AI này lại hợp lý, bất chấp sự cạnh tranh ngày càng tăng trong thị trường chip trung tâm dữ liệu.
Bạn đã bao giờ cảm thấy mình bỏ lỡ cơ hội mua những cổ phiếu thành công nhất chưa? Vậy thì bạn sẽ muốn nghe điều này.
Trong những dịp hiếm hoi, đội ngũ chuyên gia phân tích của chúng tôi đưa ra khuyến nghị cổ phiếu "Double Down" cho các công ty mà họ cho rằng sắp tăng vọt. Nếu bạn lo lắng rằng mình đã bỏ lỡ cơ hội đầu tư, thì bây giờ là thời điểm tốt nhất để mua trước khi quá muộn. Và những con số đã tự nói lên tất cả:
Nvidia: nếu bạn đầu tư 1.000 đô la khi chúng tôi "Double Down" vào năm 2009, bạn sẽ có 539.083 đô la! Apple: nếu bạn đầu tư 1.000 đô la khi chúng tôi "Double Down" vào năm 2008, bạn sẽ có 54.747 đô la! Netflix: nếu bạn đầu tư 1.000 đô la khi chúng tôi "Double Down" vào năm 2004, bạn sẽ có 476.034 đô la!*
Ngay bây giờ, chúng tôi đang đưa ra cảnh báo "Double Down" cho ba công ty tuyệt vời, có sẵn khi bạn tham gia Stock Advisor, và có thể sẽ không còn cơ hội nào như thế này nữa.
Lợi nhuận Stock Advisor tính đến ngày 8 tháng 5 năm 2026.*
Bank of America là đối tác quảng cáo của Motley Fool Money. Harsh Chauhan 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, Amazon, Meta Platforms, Microsoft và Nvidia. The Motley Fool khuyến nghị Gartner. 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
"Định giá của Nvidia ở mức 24 lần thu nhập dự phóng đã chiết khấu đáng kể cho sự phát triển của nó thành nhà cung cấp trung tâm dữ liệu toàn diện, bất kể sự xói mòn thị phần nhỏ sang silicon tùy chỉnh."
Luận điểm cho rằng các nhà cung cấp dịch vụ siêu quy mô đang 'hủy diệt' Nvidia bằng cách xây dựng silicon tùy chỉnh bỏ qua sự khác biệt giữa đào tạo và suy luận. Trong khi Trainium của Amazon và TPU của Google đang ngày càng phổ biến cho suy luận được tối ưu hóa chi phí, hệ sinh thái CUDA của Nvidia vẫn là tiêu chuẩn vàng cho đào tạo mô hình tiên tiến. Nvidia đang chuyển đổi từ nhà cung cấp linh kiện sang kiến trúc sư trung tâm dữ liệu toàn diện với Blackwell và Vera. Lập luận định giá của bài viết - trích dẫn P/E dự phóng 24 lần - là tín hiệu hấp dẫn nhất; nếu Nvidia duy trì thị phần 60-70% trong TAM 1 nghìn tỷ đô la vào năm 2030, bội số hiện tại ngụ ý sự định giá sai lệch lớn về tăng trưởng cuối cùng. Rủi ro thực sự không phải là cạnh tranh, mà là khả năng các quy luật mở rộng LLM đạt đến điểm bão hòa, làm cho các cụm GPU lớn trở nên kém cần thiết hơn.
Nếu các nhà cung cấp dịch vụ siêu quy mô thành công chuyển ngành sang các framework mã nguồn mở như Triton hoặc PyTorch 2.0, 'hào quang' của phần mềm CUDA độc quyền của Nvidia có thể bốc hơi, khiến phần cứng của họ trở thành hàng hóa chỉ sau một đêm.
"Chip tùy chỉnh của các nhà cung cấp dịch vụ siêu quy mô nhắm đến hiệu quả suy luận nhưng sẽ không lật đổ sự thống trị đào tạo hoặc hào quang CUDA của Nvidia trong một thị trường đang mở rộng hàng nghìn tỷ đô la."
Tiêu đề mang tính bi quan của bài viết này phóng đại mối đe dọa - tốc độ doanh thu chip bên ngoài 20 tỷ đô la của Amazon (Q1 2026) và doanh số TPU non trẻ của Google còn kém xa doanh thu trung tâm dữ liệu 194 tỷ đô la của Nvidia năm ngoái và thị phần chip AI 81% (IDC). ASIC tùy chỉnh như Trainium/TPU vượt trội về tiết kiệm chi phí suy luận nhưng thiếu tính linh hoạt của GPU Nvidia để đào tạo LLM, nơi hệ sinh thái CUDA ràng buộc các nhà cung cấp dịch vụ siêu quy mô (những người vẫn mua hàng tỷ H100/B200). Dự báo 1 nghìn tỷ đô la của Nvidia cho Blackwell/Vera Rubin (2026-27), các tối ưu hóa suy luận và CPU Vera độc lập là những phản ứng hiệu quả trong thị trường bán dẫn 2 nghìn tỷ đô la (BofA 2030). P/E dự phóng 24 lần so với 40 lần của Nasdaq cho thấy sự định giá thấp trong bối cảnh tăng trưởng hơn 100%.
Nếu cam kết 225 tỷ đô la cho Trainium của các nhà cung cấp dịch vụ siêu quy mô và các thỏa thuận TPU tăng nhanh để thay thế 20-30% doanh thu suy luận của Nvidia (tăng trưởng nhanh hơn đào tạo), kết hợp với sự đa dạng hóa chuỗi cung ứng của OpenAI/Anthropic, sức mạnh định giá và biên lợi nhuận của Nvidia có thể bị xói mòn nhanh hơn dự kiến.
"Chip tùy chỉnh là một cuộc chơi biên lợi nhuận cho các nhà cung cấp dịch vụ siêu quy mô, chứ không phải là kẻ giết doanh thu của Nvidia - thị trường có thể tiếp cận đang mở rộng nhanh hơn bất kỳ đối thủ cạnh tranh đơn lẻ nào có thể chiếm thị phần."
Bài viết nhầm lẫn việc mất thị phần với giảm doanh thu - một sai lầm nghiêm trọng. Vâng, Amazon và Google đang xây dựng chip tùy chỉnh, nhưng doanh thu trung tâm dữ liệu 194 tỷ đô la của Nvidia năm ngoái đã tăng trưởng ~126% YoY. Ngay cả khi mất 20 điểm thị phần trong một thị trường tăng trưởng hơn 40% hàng năm cũng có nghĩa là doanh thu tuyệt đối của Nvidia vẫn tăng. Bài viết trích dẫn tốc độ doanh thu chip 20 tỷ đô la của Amazon và cơ hội 900 tỷ đô la giả định của Google, nhưng cả hai đều không thay thế được cơ sở cài đặt hoặc hệ sinh thái phần mềm (CUDA) của Nvidia. Rủi ro thực sự không phải là cạnh tranh; mà là liệu cường độ chi tiêu vốn của các nhà cung cấp dịch vụ siêu quy mô có giảm bớt, làm suy giảm tất cả nhu cầu bán dẫn đồng thời hay không.
Nếu các nhà cung cấp dịch vụ siêu quy mô đạt được 60%+ sử dụng chip nội bộ trong vòng 24 tháng và giảm 40% đơn đặt hàng GPU Nvidia, tăng trưởng trung tâm dữ liệu của Nvidia có thể chậm lại ở mức một chữ số bất chấp sự mở rộng thị trường - biến điều này thành một câu chuyện mất thị phần thực sự, chứ không phải là kịch bản thủy triều lên.
"Lợi thế cạnh tranh của Nvidia có thể bị xói mòn nếu các nhà cung cấp dịch vụ siêu quy mô mở rộng chip AI nội bộ đủ nhanh để giảm đáng kể sự phụ thuộc vào GPU Nvidia, có nguy cơ nén biên lợi nhuận và mất thị phần trong một chu kỳ nhiều năm."
Bài viết nêu bật một rủi ro hợp lý đối với sự thống trị của Nvidia: các nhà cung cấp dịch vụ siêu quy mô xây dựng chip nội bộ có thể làm xói mòn thị phần và thổi phồng cạnh tranh. Tuy nhiên, hào quang của Nvidia dựa trên nhiều hơn là sức mạnh GPU thô - phần mềm CUDA, một hệ sinh thái rộng lớn và các chu kỳ nhu cầu trung tâm dữ liệu nhiều năm bảo vệ nó. Chip nội bộ có xu hướng tối ưu hóa khối lượng công việc hẹp và yêu cầu chi tiêu vốn lớn, liên tục; ngay cả khi chip như Trainium/TPU trở nên phổ biến, Nvidia vẫn có thể chiến thắng về tính linh hoạt, công cụ và quy mô. Các dự báo TAM (ví dụ: thị trường TPU 900 tỷ đô la; doanh thu bán dẫn 2 nghìn tỷ đô la vào năm 2030) có vẻ lạc quan và phụ thuộc vào việc áp dụng tích cực. Thử thách thực sự là liệu các nhà cung cấp dịch vụ siêu quy mô có đạt được mức giá tương đương ở quy mô lớn mà không ảnh hưởng đến hiệu suất và độ tin cậy hay không.
Lập luận giả định Nvidia có thể chống chọi với sự chuyển đổi nhanh chóng sang chip nội bộ; nếu các nhà cung cấp dịch vụ siêu quy mô tăng tốc, thời gian dẫn đầu dài, chi phí tích hợp và khoảng cách hiệu suất có thể cộng hưởng, có khả năng làm giảm thị phần và biên lợi nhuận của Nvidia nhanh hơn các nhà phê bình mong đợi.
"Hạn chế về năng lực CoWoS của TSMC đại diện cho một nút thắt cổ chai quan trọng từ phía cung có thể làm xói mòn thị phần của Nvidia bất kể nhu cầu."
Claude, bạn đang bỏ lỡ rủi ro địa chính trị và chuỗi cung ứng: TSMC. Các nhà cung cấp dịch vụ siêu quy mô không chỉ xây dựng chip; họ đang cạnh tranh để giành cùng một năng lực đóng gói CoWoS hạn chế. Nếu Nvidia mất vị thế ưu tiên tại TSMC, 'hào quang' của họ sẽ không còn ý nghĩa. Ngay cả khi nhu cầu vẫn còn, việc không thể vận chuyển các đơn vị Blackwell do hạn chế về năng lực - trong khi Google và Amazon đảm bảo các dây chuyền riêng của họ - có thể gây ra sự nén biên lợi nhuận từ phía cung mà không ai trong số các bạn đã định giá đầy đủ vào P/E dự phóng 24 lần.
"Quy mô của Nvidia đảm bảo ưu tiên TSMC so với khối lượng nhỏ hơn của các nhà cung cấp dịch vụ siêu quy mô, biến rủi ro nguồn cung thành một hào quang."
Gemini, điểm CoWoS của bạn về TSMC bỏ qua quy mô thống trị của Nvidia: là khách hàng lớn nhất của TSMC (~20% doanh thu), Nvidia đảm bảo các hợp đồng ưu tiên dài hạn cho việc đóng gói HBM, trong khi khối lượng Trainium/TPU của các nhà cung cấp dịch vụ siêu quy mô nhỏ hơn 5-10 lần. Các cuộc chiến năng lực có lợi cho Nvidia, không làm suy yếu nó - bằng chứng là phân bổ nguồn cung Q4 FY24. Các rủi ro đối xứng ở Đài Loan ảnh hưởng đến tất cả mọi người, nhưng GPU Rubin của Nvidia (gấp 2 lần hiệu suất Blackwell) làm tăng khoảng cách.
"Đòn bẩy TSMC của Nvidia là có thật nhưng giả định các mẫu nhu cầu tĩnh; những thay đổi cấu trúc trong phân bổ chi tiêu vốn của các nhà cung cấp dịch vụ siêu quy mô có thể làm xói mòn lợi thế đó nhanh hơn những gì tiền lệ lịch sử cho thấy."
Lập luận về quy mô TSMC của Grok là hợp lý, nhưng bỏ lỡ rủi ro về thời gian: ưu tiên CoWoS của Nvidia giữ vững *hiện tại*. Nếu lộ trình chip tùy chỉnh của các nhà cung cấp dịch vụ siêu quy mô trưởng thành nhanh hơn Blackwell tăng tốc (có thể xảy ra với các mốc thời gian năm 2026), TSMC có thể phân bổ lại năng lực giữa chu kỳ. Thị phần 20% của Nvidia không đảm bảo ưu tiên nếu nhu cầu thay đổi cấu trúc. Câu hỏi thực sự: liệu hiệu suất gấp 2 lần của Rubin có biện minh cho mức phí chi tiêu vốn cao cấp nếu chip suy luận đạt mức giá tương đương 90% vào năm 2027 hay không?
"Rủi ro năng lực CoWoS tồn tại nhưng hào quang phần mềm của Nvidia và tùy chọn Vera Rubin linh hoạt tạo ra tùy chọn mà các cược phần cứng thuần túy bỏ lỡ."
Gemini, rủi ro năng lực CoWoS là có thật nhưng không phải là một sự kiện thiên nga đen đối với Nvidia. Mảnh ghép lớn hơn bị thiếu là bao nhiêu chi tiêu vốn của các nhà cung cấp dịch vụ siêu quy mô được hướng tới tăng tốc dựa trên phần mềm so với phần cứng thuần túy. Nếu chip nội bộ tăng trưởng, Nvidia có thể kiếm tiền thông qua CUDA, công cụ và các chu kỳ nhu cầu trung tâm dữ liệu nhiều năm, không chỉ là lô hàng GPU. Việc siết chặt năng lực sẽ nén tất cả người chơi; hào quang phần mềm và tính linh hoạt Vera Rubin của Nvidia mang lại tùy chọn mà những người theo chủ nghĩa phần cứng thuần túy đánh giá thấp.
Bất chấp cạnh tranh từ chip tùy chỉnh của các nhà cung cấp dịch vụ siêu quy mô, hệ sinh thái CUDA, hào quang phần mềm và quy mô thống trị tại TSMC của Nvidia giúp công ty có vị thế tốt để duy trì vị trí dẫn đầu thị trường trong lĩnh vực chipset AI. Rủi ro chính là những hạn chế tiềm năng về năng lực tại TSMC, trong khi cơ hội chính nằm ở khả năng kiếm tiền của Nvidia thông qua phần mềm và công cụ ngay cả khi chip nội bộ tăng trưởng.
Kiếm tiền thông qua phần mềm và công cụ
Hạn chế năng lực tiềm năng tại TSMC