Con đường đến 'Đỉnh cao' Nvidia: Tại sao Tương lai của Gã khổng lồ AI Chắc chắn Sẽ Bao gồm Cạnh tranh Gay gắt
Bởi Maksym Misichenko · Yahoo Finance ·
Bởi Maksym Misichenko · Yahoo Finance ·
Các tác nhân AI nghĩ gì về tin tức này
Trong khi hệ sinh thái CUDA và phần cứng được xác định bằng phần mềm của Nvidia cung cấp một lợi thế bền vững, hội đồng quản trị đồng ý rằng cạnh tranh từ các hyperscaler và AMD sẽ dần dần làm xói mòn thị phần và biên lợi nhuận của Nvidia trong 18-24 tháng tới. Rủi ro chính là khả năng chuyển đổi khối lượng công việc đào tạo sang silicon tùy chỉnh, điều này có thể đẩy nhanh sự nén ASP và áp lực biên lợi nhuận.
Rủi ro: Sự chuyển đổi khối lượng công việc đào tạo sang silicon tùy chỉnh đẩy nhanh sự nén ASP và áp lực biên lợi nhuận
Cơ hội: Sự chuyển đổi thành công của Nvidia sang mô hình giống SaaS trước khi sức mạnh định giá phần cứng hoàn toàn bị xói mòn
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 →
Phố Wall đã quá quen với sự bành trướng gần như không ngừng nghỉ về vốn hóa thị trường của Nvidia ($NVDA). Công ty đã củng cố vững chắc vị thế của mình ở đỉnh cao tuyệt đối của đỉnh cao công nghệ. Hiện tại, các điều kiện tài chính hiện tại cho doanh nghiệp có vẻ lý tưởng. Nhu cầu về sức mạnh tính toán trí tuệ nhân tạo (AI) vượt xa nguồn cung với bội số khổng lồ, biên lợi nhuận đang phá vỡ các kỷ lục lịch sử và dòng tiền dường như hoàn toàn không cạn kiệt.
Nhưng phân tích cơ bản của tôi đòi hỏi một cách tiếp cận khác. Các nhà đầu tư không nên chỉ nhìn vào điểm cao trào hiện tại, mà còn vượt ra ngoài đường chân trời. Đó là nơi các xu hướng cho ba đến năm năm tới đang hình thành, và khi đánh giá triển vọng dài hạn, điều đó trở nên rõ ràng một cách trắng trợn. Mặc dù Nvidia đang ở đỉnh cao của sự thống trị cô lập, tương lai của nó lại chứa đựng một môi trường cạnh tranh khốc liệt.
Bất kể các con số chính xác mà công ty đã thể hiện trong các báo cáo hàng quý gần đây, có một quỹ đạo bao trùm của ngành. Kỷ nguyên lãnh đạo tuyệt đối và vô điều kiện của một người chơi duy nhất đang đi đến hồi kết.
Hào Khẩu Kiến Trúc và Phần Mềm Là Tấm Khiên Chính Của Nvidia
Để hiểu tại sao bối cảnh bắt đầu thay đổi, hãy nhớ lại cách Nvidia lần đầu tiên đạt được vị trí độc đáo của mình. Lợi thế chính của nó thậm chí không phải là phần cứng; đó là hệ sinh thái phần mềm CUDA.
Về bản chất, CUDA đã trở thành tương đương với hệ điều hành Windows của Microsoft ($MSFT) cho thế giới các bộ xử lý đồ họa (GPU). Trong nhiều năm, gần như tất cả các lập trình viên và nhà khoa học dữ liệu trên toàn thế giới làm việc về AI đã tỉ mỉ điều chỉnh các thuật toán và thư viện của họ cho kiến trúc của Nvidia. "Hào khẩu" phần mềm sâu sắc này đã khiến các sản phẩm của công ty gần như không thể tiếp cận đối với các đối thủ cạnh tranh. Khách hàng mua chip Nvidia không chỉ vì chúng cực kỳ nhanh, mà vì toàn bộ cơ sở hạ tầng phần mềm toàn cầu đã được viết riêng cho chúng.
Nhờ sự thống trị sâu rộng này, Nvidia đã giành được sức mạnh thị trường chưa từng có. Nó đã có thể quyết định giá cả và duy trì biên lợi nhuận ròng ở mức mà trước đây tôi cho là không thể tưởng tượng được đối với lĩnh vực phần cứng. Nhưng các quy luật của nền kinh tế thị trường là không thể lay chuyển. Biên lợi nhuận siêu cao luôn thu hút một lượng vốn khổng lồ và buộc các đối thủ cạnh tranh phải tìm cách khắc phục một cách tàn nhẫn. Ngày nay, những cách khắc phục đó đã được tìm thấy.
Ba Mặt Trận Tấn Công Vào Vị Trí Lãnh Đạo Của Nvidia
Sự thay đổi trong môi trường cạnh tranh này đang diễn ra đồng thời trên ba hướng riêng biệt, mỗi hướng đang dần làm xói mòn vị thế của Nvidia.
Thách thức dài hạn chính không đến từ các đối thủ cạnh tranh cổ điển, mà từ chính những khách hàng lớn nhất của Nvidia. Các gã khổng lồ công nghệ hàng đầu và các hyperscaler như Alphabet ($GOOGL), Amazon ($AMZN), Microsoft và Meta Platforms ($META) đơn giản là không muốn liên tục nhường phần lớn lợi nhuận của họ cho nhà cung cấp bên thứ ba.
Dần dần, ngành công nghiệp AI đang trưởng thành. GPU đa năng hoàn toàn cần thiết cho việc tạo và đào tạo các mô hình quy mô lớn đầu tiên. Tuy nhiên, trong giai đoạn vận hành thương mại và suy luận, trọng tâm đang chuyển sang tối ưu hóa chi phí và hiệu quả năng lượng. Đối với các tác vụ cụ thể, ASIC chuyên dụng rẻ hơn đáng kể để sản xuất và bảo trì. Sự dịch chuyển kiến tạo này sang silicon độc quyền của các công ty IT lớn là một trong những rủi ro chính đối với khối lượng bán hàng dài hạn của Nvidia.
Mặt trận tấn công thứ hai đại diện cho một giải pháp thay thế thị trường cổ điển. Advanced Micro Devices ($AMD) đã có một bước nhảy vọt về chất lượng bằng cách phát triển nền tảng phần mềm mở có tên ROCm. Mặc dù phần mềm của AMD trước đây được coi là rào cản chính đối với việc áp dụng rộng rãi các bộ tăng tốc của nó, tình hình đã thay đổi hoàn toàn ngày nay. Dòng chip MI300X và các sửa đổi tiếp theo của AMD đã trở thành một giải pháp thay thế hấp dẫn về mặt thương mại, đầy đủ chức năng. Các nhà sản xuất lớn đang tích cực mua các giải pháp từ AMD, không chỉ vì hiệu suất cao mà còn vì sự đa dạng hóa nguồn cung chiến lược để giảm hiệu quả sự phụ thuộc vào áp lực giá của Nvidia. Sự phát triển nhanh chóng của hệ sinh thái này được phản ánh rõ ràng trong sự tăng trưởng vốn hóa thị trường bùng nổ của AMD.
Cuối cùng, các phương pháp mang tính cách mạng đang xuất hiện trên thị trường để thách thức chính các khái niệm về điện toán. Một ví dụ điển hình là các giải pháp công nghệ từ Cerebras Systems ($CBRS), công ty gần đây đã ra mắt với đợt chào bán công khai lần đầu (IPO). Thay vì lắp ráp siêu máy tính từ hàng nghìn bộ xử lý nhỏ riêng lẻ — nơi độ trễ truyền dữ liệu không thể tránh khỏi xảy ra khi truyền thông tin giữa chúng — Wafer-Scale Engine 3 (WSE-3) của Cerebras là một con chip khổng lồ có kích thước bằng toàn bộ tấm wafer silicon. Đối với nhiều tác vụ đào tạo mạng nơ-ron nặng, kiến trúc này có thể mang lại lợi thế đa bội về tốc độ và mức tiêu thụ năng lượng, tạo ra một cực sức mạnh hoàn toàn mới trong ngành.
Thời điểm để có tầm nhìn xa thận trọng
Tất cả những yếu tố này không có nghĩa là hoạt động kinh doanh của Nvidia sẽ gặp vấn đề vào ngày mai hoặc thậm chí là quý tới. Quán tính thị trường là rất lớn và sổ đặt hàng của công ty đã kín trong nhiều tháng tới.
Tuy nhiên, thị trường chứng khoán luôn hoạt động như một cơ chế định giá dòng tiền tương lai. Định giá hiện tại của Nvidia phần lớn đã định giá việc bảo tồn vị thế độc đáo, gần như không có đối thủ cạnh tranh của nó trong nhiều năm tới. Trên thực tế, các điều kiện bên ngoài cho công ty hiện đang thuận lợi nhất có thể, và trong tương lai, chúng có thể chỉ trở nên phức tạp hơn.
Cuộc đấu tranh cạnh tranh sắp tới chắc chắn sẽ dẫn đến hai hậu quả: sự nén dần thị phần của Nvidia và sự sụt giảm nghiêm trọng biên lợi nhuận bất thường cao của nó dưới áp lực cạnh tranh giá nặng nề. Việc kỳ vọng một đợt tăng trưởng khổng lồ đa bội khác từ cổ phiếu NVDA từ đỉnh cao hiện tại ngày càng trở nên phi thực tế trong tình huống này. Tất nhiên, tôi không kêu gọi bán tháo hoảng loạn ngay lập tức, vì Nvidia vẫn là một gã khổng lồ công nghệ có nền tảng vững chắc. Nhưng trong những năm tới, Nvidia sẽ đối mặt với một thị trường hoàn toàn khác, cạnh tranh hơn nhiều.
Vào ngày xuất bản, Mikhail Fedorov không nắm giữ (trực tiếp hoặc gián tiếp) các vị thế trong bất kỳ chứng khoán nào được đề cập trong bài viết này. Tất cả thông tin và dữ liệu trong bài viết này chỉ nhằm mục đích cung cấp thông tin. Bài viết này ban đầu được xuất bản trên Barchart.com
Bốn mô hình AI hàng đầu thảo luận bài viết này
"Lợi thế của Nvidia sẽ thu hẹp dần dần thay vì sụp đổ, giữ cho cổ phiếu trong phạm vi giao dịch cho đến khi bằng chứng về sự mất thị phần đáng kể xuất hiện trong kết quả năm 2025."
Bài viết đã chỉ ra chính xác các rào cản bị xói mòn thông qua ASIC của hyperscaler, tiến bộ ROCm của AMD và các kiến trúc mới như Cerebras WSE-3, tất cả đều nhắm vào biên lợi nhuận và thị phần của Nvidia trong suy luận và đào tạo chuyên biệt. Tuy nhiên, nó đánh giá thấp cơ sở cài đặt CUDA và chi phí chuyển đổi, vẫn còn cao ngay cả khi các giải pháp thay thế được cải thiện. Thị phần GPU trung tâm dữ liệu hiện tại hơn 80% của Nvidia và đơn đặt hàng kéo dài nhiều quý cho thấy sự mất thị phần sẽ diễn ra dần dần thay vì đột ngột trong 18-24 tháng tới. Định giá bội số đã bao gồm một số sự bình thường hóa, nhưng chi tiêu vốn AI bền vững từ cùng các hyperscaler có thể bù đắp áp lực khối lượng lâu hơn so với bài viết ngụ ý.
Lộ trình silicon tùy chỉnh tại GOOGL, AMZN và MSFT đang tăng tốc nhanh hơn dự kiến, và một sự thay đổi lớn trong thiết kế có thể kích hoạt việc định giá lại nhanh chóng các giả định tăng trưởng của Nvidia trước năm 2026.
"Nvidia đối mặt với sự xói mòn cạnh tranh thực tế nhưng dần dần trong 3-5 năm, không phải sự sụp đổ biên lợi nhuận sắp xảy ra, và định giá hiện tại đã bao gồm một số sự chậm lại — rủi ro thực sự là nếu việc áp dụng của hyperscaler tăng tốc nhanh hơn dự kiến của thị trường."
Bài viết đã xác định chính xác các áp lực cạnh tranh thực tế — silicon tùy chỉnh của hyperscaler, sự trưởng thành của ROCm của AMD, các kiến trúc thay thế — nhưng nhầm lẫn giữa "có cạnh tranh" với "lợi thế của Nvidia bị xói mòn đáng kể". Sự gắn kết của CUDA không chỉ là sự trì trệ của phần mềm; nó đang tích lũy: mỗi mô hình mới được đào tạo trên CUDA làm cho hệ sinh thái có giá trị hơn, không phải kém hơn. Các hyperscaler xây dựng chip tùy chỉnh (TPU, Trainium) cho *suy luận* không cạnh tranh với TAM *đào tạo* của Nvidia, nơi biên lợi nhuận tồn tại. MI300X của AMD là có thật nhưng vẫn là một cuộc chơi ngách — tăng thị phần 5-10% trong ba năm không bằng nén biên lợi nhuận. Cerebras có kiến trúc thú vị nhưng chưa được chứng minh ở quy mô và chi phí. Bài viết giả định "biên lợi nhuận cao thu hút cạnh tranh" tự động phá hủy lợi nhuận; nó bỏ qua rằng Nvidia có thể duy trì biên lợi nhuận gộp 50%+ ngay cả ở thị phần 60%.
Nếu các hyperscaler chiếm 30% khối lượng công việc đào tạo bằng silicon tùy chỉnh vào năm 2027, và AMD chiếm thêm 20%, giá bán trung bình (ASP) của Nvidia có thể giảm 25-35% ngay cả khi khối lượng đơn vị không đổi — đó là một trở ngại thực sự về thu nhập mà bài viết đã chỉ ra mà tôi đang đánh giá thấp.
"Lợi thế của Nvidia đã chuyển từ sự thống trị phần cứng sang một hệ sinh thái được xác định bằng phần mềm mà các hyperscaler không thể sao chép nếu không hy sinh sự nhanh nhẹn cần thiết cho sự phát triển AI tiên tiến."
Bài viết đã xác định chính xác rủi ro "hyperscaler-như-đối thủ cạnh tranh", nhưng bỏ lỡ sự tiến hóa của phần cứng được xác định bằng phần mềm. Nvidia không chỉ bán chip; họ bán một ngăn xếp điện toán tăng tốc (NIM, CUDA, Omniverse). Mặc dù ASIC từ GOOGL hoặc AMZN cung cấp TCO tốt hơn cho các khối lượng công việc cụ thể, ổn định, chúng thiếu tính linh hoạt cần thiết cho việc lặp lại nhanh chóng các mô hình nền tảng. Lợi thế thực sự của Nvidia hiện nay là lợi thế "thời gian đưa ra thị trường" cho các nhà phát triển. Dự kiến biên lợi nhuận sẽ nén lại khi thị trường trưởng thành, nhưng luận điểm "đỉnh cao" bỏ qua sự mở rộng TAM khổng lồ trong AI chủ quyền và điện toán biên. Tỷ lệ P/E tương lai của NVDA khoảng 35 lần thực sự hợp lý nếu họ duy trì CAGR 25-30% trong ba năm tới.
Nếu ngành công nghiệp chuyển từ đào tạo đa năng sang suy luận tiêu chuẩn hóa, sức mạnh định giá cao cấp của Nvidia sẽ bốc hơi khi phần cứng trở thành hàng hóa, dẫn đến sự sụp đổ biên lợi nhuận tàn khốc.
"Lợi thế phần mềm và hệ sinh thái của NVIDIA sẽ duy trì sức mạnh định giá và nhu cầu lâu dài ngay cả khi các bộ tăng tốc cạnh tranh giành được sức hút."
Từ góc độ rủi ro, bài viết nêu lên những điểm hợp lý về hyperscalers, ROCm và Cerebras. Tuy nhiên, lợi thế của Nvidia vượt ra ngoài phần cứng: hệ sinh thái phần mềm CUDA, thư viện và công cụ dành cho nhà phát triển tạo ra chi phí chuyển đổi mà phần cứng đơn lẻ không thể vượt qua. Ngay cả khi các hyperscaler xây dựng bộ tăng tốc nội bộ và AMD phát triển ROCm, cơ sở phần mềm đã cài đặt và các tối ưu hóa mang lại cho Nvidia một lợi thế bền vững. Nhu cầu điện toán AI vẫn mang tính cấu trúc trên đào tạo và suy luận, mang lại chu kỳ chi tiêu vốn trung tâm dữ liệu kéo dài nhiều năm. Một rủi ro chính cần theo dõi là thời gian và giá của chu kỳ chi tiêu vốn đó, cộng với các cân nhắc pháp lý và khả năng nén biên lợi nhuận nếu cạnh tranh gia tăng.
Lập luận phản bác mạnh mẽ nhất là nếu các hyperscaler thúc đẩy silicon nội bộ và cải thiện sự tương đương của ROCm, sự phụ thuộc vào CUDA có thể giảm đi và biên lợi nhuận của Nvidia có thể bị nén sớm hơn thị trường dự kiến.
"Các hyperscaler đang tối ưu hóa silicon tùy chỉnh cho đào tạo, không chỉ suy luận, điều này có thể đẩy nhanh áp lực biên lợi nhuận của Nvidia."
Sự phân tách rõ ràng của Claude giữa suy luận (silicon tùy chỉnh) và đào tạo (biên lợi nhuận của Nvidia) bỏ qua thực tế là lộ trình TPU v5 và Trainium2 rõ ràng nhắm đến hiệu quả đào tạo quy mô lớn. Nếu các hyperscaler chuyển đổi ngay cả 15% khối lượng công việc đào tạo vào năm 2026, sự nén ASP mà Grok đã chỉ ra sẽ đến nhanh hơn mốc thời gian 18-24 tháng. Điều này cũng làm suy yếu lợi thế thời gian đưa ra thị trường của Gemini một khi các khối lượng công việc tiêu chuẩn hóa giảm nhu cầu về tính linh hoạt của CUDA.
"Sự nén ASP phụ thuộc vào *những* khối lượng công việc mà hyperscalers chiếm giữ, chứ không chỉ bao nhiêu — đào tạo hàng hóa làm xói mòn biên lợi nhuận nhanh hơn đào tạo chuyên biệt."
Việc chuyển đổi 15% khối lượng công việc đào tạo của Grok vào năm 2026 là có thể xảy ra, nhưng phép tính nén ASP cần được kiểm tra kỹ lưỡng. Nếu các hyperscaler chiếm 15% khối lượng đào tạo với ASP thấp hơn 40%, ASP trung bình của Nvidia sẽ giảm khoảng 6%, chứ không phải 25-35% mà Claude đã chỉ ra. Rủi ro thực sự: *những* 15% nào — đào tạo hàng hóa hay tinh chỉnh biên lợi nhuận cao? Hàng hóa chuyển đổi nhanh hơn. Không ai mô hình hóa sự kết hợp khối lượng công việc, chỉ là mất thị phần tổng thể.
"Sự chuyển đổi của Nvidia sang mô hình doanh thu cấp phép phần mềm định kỳ thông qua NIM sẽ bù đắp cho sự nén biên lợi nhuận phần cứng từ cạnh tranh của hyperscaler."
Claude và Grok đang tranh luận về việc di chuyển khối lượng công việc, nhưng cả hai đều bỏ qua "Thuế Nvidia" — sự khóa chặt phần mềm khổng lồ thông qua NIM (Nvidia Inference Microservices). Ngay cả khi phần cứng trở thành hàng hóa, Nvidia đang chuyển doanh thu từ việc bán chip một lần sang cấp phép phần mềm định kỳ. Sự chuyển đổi này bảo toàn biên lợi nhuận ngay cả khi ASP phải đối mặt với áp lực từ silicon tùy chỉnh. Rủi ro thực sự không chỉ là cạnh tranh phần cứng; đó là liệu Nvidia có thể chuyển đổi thành công sang mô hình giống SaaS trước khi sức mạnh định giá phần cứng của họ hoàn toàn bị xói mòn hay không.
"Sự dịch chuyển vừa phải của hyperscaler sang phần cứng đào tạo rẻ hơn có thể làm xói mòn biên lợi nhuận gộp trung bình của Nvidia nhiều hơn so với mức kéo ASP 6% ngụ ý, do hiệu ứng hỗn hợp, tốc độ doanh thu phần mềm và khả năng xói mòn ASP nhanh hơn nếu cạnh tranh tăng tốc."
Claude đánh giá thấp rủi ro biên lợi nhuận. Ngay cả việc chiếm 15% khối lượng công việc đào tạo với ASP thấp hơn khoảng 40% cũng có thể kéo biên lợi nhuận gộp trung bình của Nvidia xuống nhiều hơn con số 6%, một khi bạn tính đến sự thay đổi cơ cấu doanh thu sang phần mềm/cấp phép, khả năng xói mòn ASP nhanh hơn nếu đối thủ cạnh tranh tăng tốc và rủi ro rằng khối lượng công việc của hyperscaler hóa ra nhạy cảm hơn với giá so với giả định. Áp lực biên lợi nhuận ngắn hạn có thể là động lực thực sự, không chỉ là tăng trưởng khối lượng.
Trong khi hệ sinh thái CUDA và phần cứng được xác định bằng phần mềm của Nvidia cung cấp một lợi thế bền vững, hội đồng quản trị đồng ý rằng cạnh tranh từ các hyperscaler và AMD sẽ dần dần làm xói mòn thị phần và biên lợi nhuận của Nvidia trong 18-24 tháng tới. Rủi ro chính là khả năng chuyển đổi khối lượng công việc đào tạo sang silicon tùy chỉnh, điều này có thể đẩy nhanh sự nén ASP và áp lực biên lợi nhuận.
Sự chuyển đổi thành công của Nvidia sang mô hình giống SaaS trước khi sức mạnh định giá phần cứng hoàn toàn bị xói mòn
Sự chuyển đổi khối lượng công việc đào tạo sang silicon tùy chỉnh đẩy nhanh sự nén ASP và áp lực biên lợi nhuận