Bởi Maksym Misichenko · Yahoo Finance ·
Các tác nhân AI nghĩ gì về tin tức này
Hội đồng thảo luận về đẩy AI của Amazon, nhấn mạnh silicon tùy chỉnh như một chiến lược bảo tồn biên, nhưng nêu ra lo ngại về lỗi thời phần cứng, sự thống trị hệ sinh thái Nvidia và việc kiếm tiền AI chưa chắc chắn.
Rủi ro: Lỗi thời phần cứng và sự thống trị hệ sinh thái Nvidia có thể làm xói mòn lợi nhuận của Amazon từ silicon tùy chỉnh.
Cơ hội: Tiếp xúc đa dạng với chip nội bộ, hiệu suất máy chủ, kiếm tiền Bedrock và quy mô mạng vật lý.
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 →
Phía sau mảng retail và cloud của Amazon (AMZN), một câu chuyện lớn hơn nhiều đang diễn ra. Amazon đang tiếp cận AI theo cách rất khác so với các đối thủ, và sự khác biệt này cuối cùng có thể trở thành lợi thế cạnh tranh lớn nhất của họ. Cổ phiếu AMZN đã tăng 17% year-to-date (YTD), vượt xa mức tăng 9.6% của thị trường chung.
Nhiều nhà đầu tư có thể không biết rằng Amazon, vốn nổi tiếng chủ yếu với mảng retail và e-commerce, đã âm thầm xây dựng một mảng kinh doanh AI chip khổng lồ. Trong quý đầu tiên, bộ phận chip của họ đã tăng trưởng gần 40% sequentially và hiện vượt mức revenue run rate hàng năm 20 tỷ USD. Đặc biệt, các AI chip Trainium của họ đã đảm bảo được hơn 225 tỷ USD cam kết doanh thu, với hầu hết đến từ các AI labs hàng đầu bao gồm Anthropic và OpenAI. Amazon tuyên bố rằng “custom silicon business” của họ hiện có khả năng là một trong ba doanh nghiệp chip data center lớn nhất toàn cầu. Điều này thật ấn tượng vì Amazon gia nhập cuộc đua custom AI chip muộn hơn nhiều so với các đối thủ khác. Trong khi đó, Amazon tin rằng các bộ vi xử lý Graviton CPU của họ sẽ đóng vai trò thiết yếu khi các AI workloads tiến xa hơn từ inference đơn giản sang agentic AI.
Trong khi Amazon đang tích cực mở rộng mảng kinh doanh chip, họ vẫn tiếp tục làm sâu sắc thêm mối quan hệ với Nvidia Corporation (NVDA). CEO Andrew R. Jassy đã nói rõ rằng Amazon không có ý định từ bỏ phần cứng của Nvidia. Trên thực tế, ông tin rằng nhiều doanh nghiệp sẽ tiếp tục chọn chip Nvidia, trong khi những doanh nghiệp khác có thể ưu tiên cấu trúc chi phí thấp hơn và lợi thế hiệu suất của Trainium.
Điều này có lẽ là đúng vì mặc dù chip của Amazon rẻ hơn đáng kể, nhưng chúng thiếu hệ sinh thái mature và state-of-the-art của Nvidia. Chip Nvidia vẫn là tiêu chuẩn ngành nhờ tốc độ xử lý cao nhất.
Cách tiếp cận kép của Amazon là một lợi thế cho công ty, vì họ có thể tiết kiệm một lượng tiền khổng lồ mỗi năm bằng cách sử dụng chip của chính mình thay vì mua nhiều GPU từ bên thứ ba. Điều này có thể giúp công ty cuối cùng thúc đẩy profit margins, khi các chi phí để đạt được lợi thế AI tiếp tục tăng mỗi năm. Đáng chú ý, capital expenditures của Amazon đã tăng vọt lên 43.2 tỷ USD trong quý, phần lớn được thúc đẩy bởi các khoản đầu tư vào AWS và generative AI infrastructure. Amazon tin rằng những khoản đầu tư này sẽ tạo ra lợi nhuận dài hạn khổng lồ vì các data center có thể hoạt động hơn 30 năm, trong khi các server và chip thường duy trì hiệu quả trong năm đến sáu năm.
Tham vọng AI của Amazon Vượt xa khỏi Cloud
Nhờ AI, Amazon Web Services (AWS) đã có một trong những quý mạnh nhất trong nhiều năm, với doanh thu tăng 28% lên 37.6 tỷ USD. Hiện tại, nó đang hoạt động với revenue run rate hàng năm ở mức kinh ngạc 150 tỷ USD. Tuy nhiên, chiến lược AI dài hạn của Amazon giờ đây mở rộng ra ngoài hoàn toàn phạm vi cloud computing truyền thống. Hầu hết các công ty AI tập trung chủ yếu vào khía cạnh software. Nhưng Amazon, với mạng lưới retail và logistics khổng lồ, có cơ hội thử nghiệm và triển khai AI ở quy mô cực lớn trên khắp các hoạt động vật lý của mình.
Amazon đã tích hợp AI vào warehouse automation, robotics, inventory forecasting, delivery optimization, advertising, customer recommendations và supply chain management. Lượng dữ liệu vận hành khổng lồ này cho phép Amazon liên tục cải thiện các hệ thống của mình.
Hơn nữa, Amazon tin rằng cơ hội dài hạn lớn nhất nằm ở “agentic AI.” Chi tiêu của khách hàng cho nền tảng Bedrock, cho phép khách hàng truy cập và xây dựng các AI applications bằng nhiều foundation models, đã tăng 170% sequentially. Chỉ trong một quý, Bedrock đã xử lý nhiều tokens hơn tất cả các năm trước cộng lại. Công ty hiện cũng có các model OpenAI khả dụng thông qua Bedrock.
Ngoài ra, mảng kinh doanh autonomous driving Zoox của họ sẽ sớm tích hợp với Uber (UBER). Trong khi đó, các dịch vụ vệ tinh Amazon LEO đang tiến gần đến giai đoạn launch thương mại, với các cam kết từ các công ty và chính phủ bao gồm Delta Air Lines (DAL), AT&T (T), Vodafone (VOD), NASA và những đơn vị khác. Amazon đã hợp tác với Apple (AAPL) để giúp cung cấp các dịch vụ kết nối vệ tinh cho iPhone và Apple Watch.
Một trong những lợi thế lớn nhất trong chiến lược AI của Amazon là sự đa dạng hóa. Amazon đang nhúng AI vào infrastructure, commerce, logistics, healthcare, media, transportation, devices và communications một cách đồng thời. Chiến lược này khiến cuộc chơi AI của Amazon trông hoàn toàn khác biệt so với mọi tech giant khác.
Trong quý đầu tiên, tổng doanh thu của Amazon tăng 17% year-over-year (YOY) lên 181.5 tỷ USD, trong khi earnings điều chỉnh tăng 75% lên 2.80 USD mỗi cổ phiếu. Các nhà phân tích dự báo earnings của Amazon sẽ tăng 20.9% vào năm 2026, tiếp theo là 14% vào năm 2027. Những dự báo này cho thấy Wall Street phần lớn tin rằng chiến lược AI quyết liệt, sự thống trị cloud và các khoản đầu tư custom chip của Amazon có thể thúc đẩy một chu kỳ tăng trưởng lớn khác trong vài năm tới.
Nhìn chung, trên Wall Street, cổ phiếu AMZN đã nhận được đồng thuận “Strong Buy.” Trong số 57 nhà phân tích theo dõi cổ phiếu này, 49 người đánh giá “Strong Buy,” năm người đánh giá "Moderate Buy," và ba nhà phân tích đánh giá cổ phiếu là “Hold.” Giá mục tiêu trung bình của cổ phiếu là 315.67 USD, ngụ ý tiềm năng tăng 16.55% từ mức hiện tại. Thêm vào đó, giá mục tiêu cao nhất 370 USD cho thấy cổ phiếu có thể tăng tới 36.6% trong năm tới.
Tại ngày xuất bản, Sushree Mohanty không nắm giữ (trực tiếp hoặc gián tiếp) vị thế trong bất kỳ chứng khoán nào được đề cập trong bài viết này. Mọi 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
"Chiến lược chip kép và sự bùng nổ capex của Amazon có thể gây áp lực lên biên lợi nhuận nếu việc áp dụng silicon tùy chỉnh vẫn giới hạn ở suy luận nhạy cảm về chi phí thay vì đào tạo có giá trị cao."
Bài viết đặt chip Trainium/Graviton tùy chỉnh của Amazon và việc triển khai AI trong thế giới vật lý như một lợi thế bền vững so với các đối thủ thuần, dựa trên mức doanh thu trên 20 tỷ USD và cam kết 225 tỷ USD. Tuy nhiên, điều này bỏ qua thực tế rằng Nvidia vẫn thống trị các khối lượng công việc đào tạo nơi độ trưởng thành của hệ sinh thái quan trọng nhất, trong khi chi tiêu vốn 43,2 tỷ USD hàng quý của Amazon phải mang lại lợi nhuận trong chu kỳ phần cứng 5-6 năm giữa bối cảnh chưa chắc chắn về việc kiếm tiền từ AI có tính năng tự động. Thử nghiệm thực sự là liệu tăng trưởng token Bedrock có chuyển thành mở rộng biên lợi nhuận AWS bền vững hay chỉ bù đắp chi phí hạ tầng cao hơn.
Các cam kết 225 tỷ USD có thể phần lớn không ràng buộc hoặc chuyển lại cho Nvidia khi các cụm đào tạo mở rộng, và việc Amazon vào cuộc muộn trong silicon tùy chỉnh có nguy cơ duy trì vị trí thứ hai nếu tối ưu hoá phần mềm chậm trễ.
"Chiến lược chip của Amazon là thực tế và có giá trị, nhưng bài viết phóng đại tác động biên ngắn hạn và giảm nhẹ rủi ro rằng mức capex hiện tại đòi hỏi thực thi hoàn hảo trên nhiều cược chưa được chứng minh (AI có tính năng tự động, Zoox, LEO) để biện minh cho các định giá đã phản ánh tiềm năng tăng đáng kể."
Bài viết nhầm lẫn đòn bẩy vận hành với hào liềm cạnh tranh. Đúng là doanh nghiệp chip của Amazon đang tăng nhanh—tăng 40% theo chuỗi là thực tế—nhưng 225 tỷ USD cam kết Trainium cần được xem xét: đây là hợp đồng ràng buộc hay LOI không ràng buộc? Mức doanh thu 20 tỷ USD có ý nghĩa nhưng vẫn nhỏ hơn doanh thu hàng năm trên 60 tỷ USD của NVDA. Điều đáng lo ngại hơn: bài viết giả định mở rộng biên AWS từ silicon tùy chỉnh, nhưng AWS đã vận hành ở mức biên hoạt động khoảng 32%. Thay thế 43,2 tỷ USD capex hàng quý bằng chip rẻ hơn giúp, nhưng rào cản thực sự là nhu cầu tính toán, không phải chi phí chip. Luận điểm “AI có tính năng tự động” là suy đoán—tăng trưởng Bedrock 170% ấn tượng nhưng dựa trên cơ sở rất nhỏ. Tích hợp Zoox-Uber và dịch vụ vệ tinh LEO còn cách doanh thu thực tế nhiều năm. Định giá—giá mục tiêu 315 USD ngụ ý tăng 16,55% trên cổ phiếu đã tăng 17% YTD—đã phản ánh phần lớn tiềm năng này.
Cường độ capex của Amazon (43,2 tỷ USD/quý) là không bền vững nếu biên AWS không mở rộng đáng kể, và chỉ có chip tùy chỉnh không thể giải quyết nếu nhu cầu giảm. Bài viết bỏ qua: điều gì sẽ xảy ra với định giá AMZN nếu tăng trưởng EPS năm 2026 không đạt mức dự đoán 20,9%?
"Tích hợp dọc của silicon tùy chỉnh là chiến lược dài hạn hiệu quả nhất để bảo vệ biên lợi nhuận hoạt động của AWS trước sự thống trị phần cứng của Nvidia."
Sự chuyển hướng của Amazon sang silicon tùy chỉnh (Trainium/Inferentia) là một chiến lược bảo tồn biên lợi nhuận xuất sắc, không chỉ là một trò chơi công nghệ. Bằng cách nội bộ hoá ngăn xếp tính toán, AMZN thực sự phòng ngừa sức mạnh định giá của Nvidia đồng thời tạo ra một “khu vườn tường” cho khách hàng AWS. Bài viết xác định đúng hào liềm vận hành, nhưng bỏ qua rủi ro thực thi: quản lý chuỗi cung ứng phần cứng ở quy mô này đòi hỏi vốn lớn và dễ bị lỗi thời nhanh chóng. Nếu chip tùy chỉnh của Amazon không duy trì mức hiệu năng tương đương với thế hệ Blackwell, AWS sẽ phải chịu một khoản “chi phí cơ hội” khổng lồ. Tôi lạc quan, nhưng chỉ nếu họ chứng minh mô hình khấu hao trung tâm dữ liệu 30 năm vẫn hợp lý trước tốc độ thay đổi kiến trúc mô hình AI tăng nhanh.
Sự phụ thuộc của Amazon vào silicon tùy chỉnh có thể phản tác nếu tiêu chuẩn ngành chuyển sang hệ sinh thái CUDA độc quyền của Nvidia, khiến khách hàng AWS bị kẹt với phần cứng kém hơn, không tương thích.
"Chiến lược AI của AMZN có thể thúc đẩy mở rộng biên và tạo ra hào liềm bền vững nếu Trainium/Graviton mở rộng và Bedrock kiếm tiền, nhưng rủi ro thực thi và sự thống trị của hệ sinh thái Nvidia có thể làm mất đà tăng."
Tổng thể, bài viết vẽ ra một cuộc đẩy AI đa mặt nghe có vẻ biến đổi cho Amazon. Điểm hấp dẫn mạnh nhất là sự tiếp xúc đa dạng—từ chip nội bộ và hiệu suất máy chủ tới kiếm tiền Bedrock và quy mô mạng vật lý. Nhưng một số tuyên bố có vẻ đáng ngờ hoặc bị hạ thấp: cam kết doanh thu Trainium 225 tỷ USD dường như không thực tế so với quy mô AWS; lợi nhuận ngắn hạn phụ thuộc vào kỷ luật capex khi đầu tư AWS tăng (quý này riêng đã thấy 43,2 tỷ USD capex). Hệ sinh thái của Nvidia vẫn là một hào liềm thực, và nhiều khối lượng công việc AI có thể vẫn dựa vào GPU trong nhiều năm. Ngoài ra, các cược vào vệ tinh, tự động và chăm sóc sức khỏe tăng rủi ro thực thi và áp lực quy định có thể giới hạn tiềm năng tăng.
Lập luận mạnh nhất: tuyên bố cam kết Trainium 225 tỷ USD là đáng ngờ; ngay cả khi có một số đơn đặt hàng, AWS vẫn sẽ giao dịch chủ yếu với khối lượng công việc dựa trên Nvidia, và chi phí mở rộng silicon riêng có thể làm giảm biên hơn là mở rộng chúng.
"Chu kỳ khấu hao 30 năm xung đột với chu kỳ phần cứng AI 5-6 năm, gây rủi ro tài sản bị bỏ lại và tăng capex thực tế."
Mô hình khấu hao trung tâm dữ liệu 30 năm của Gemini bỏ qua chu kỳ phần cứng mà Grok đã chỉ ra. Nếu các cụm Trainium phải làm mới mỗi 5-6 năm để duy trì tính cạnh tranh với GPU lớp Blackwell, Amazon sẽ đối mặt với chi phí lỗi thời tăng tốc, làm xói mòn lợi nhuận mà Claude kỳ vọng từ silicon tùy chỉnh. Sự không khớp này biến capex hàng quý 43,2 tỷ USD thành một cược rủi ro cao hơn, đặc biệt nếu tăng trưởng Bedrock vẫn dựa trên cơ sở nhỏ và không bù đắp được việc ghi giảm nhanh hơn.
"Lợi nhuận từ silicon tùy chỉnh phụ thuộc vào chênh lệch TCO, không phải mức tương đương hiệu năng—và xu hướng capex, không phải hiệu suất chip, quyết định mở rộng biên."
Chu kỳ làm mới 5-6 năm của Grok là hợp lý, nhưng Claude và Gemini đều hạ thấp tính tùy chọn của Amazon: silicon tùy chỉnh không cần đạt mức tương đương hoàn hảo với Blackwell để có lợi nhuận. Khách hàng AWS quan tâm đến TCO (tổng chi phí sở hữu), không phải hiệu năng thuần túy. Nếu Trainium/Inferentia đạt 80% hiệu năng GPU với chi phí thấp hơn 40%, đó vẫn là một hào liềm khả thi ngay cả khi khấu hao nhanh hơn. Câu hỏi thực sự: capex hàng quý 43,2 tỷ USD của Amazon sẽ tăng hay ổn định? Nếu ổn định trong khi Bedrock mở rộng, biên lợi nhuận sẽ tăng. Nếu capex tiếp tục tăng, chúng ta đang tài trợ cho cuộc đua vũ khí AI của người khác.
"Chiến lược silicon tùy chỉnh của Amazon có nguy cơ thất bại vì nhu cầu tính toán AI hiện tại là không co giãn theo hiệu năng, làm cho các chỉ số TCO “đủ tốt” trở nên không liên quan đối với các nhà phát triển hàng đầu."
Claude, lập luận 80% hiệu năng/40% chi phí TCO của bạn là bẫy “đủ tốt”. Trong thế giới LLM đào tạo có mức cược cao, “đủ tốt” là án tử; các nhà phát triển theo đuổi thông lượng cao nhất để giảm thời gian ra thị trường. Nếu Trainium không đạt gần tương đương với Blackwell, chi phí cơ hội cho khách hàng AWS là khổng lồ. Bạn giả định nhu cầu co giãn theo giá, nhưng nhu cầu tính toán AI hiện tại là không co giãn theo hiệu năng. Amazon đang theo đuổi một mục tiêu di động nơi lỗi thời phần cứng có khả năng vượt tốc độ lợi nhuận bảo vệ biên.
"Ma trận phần mềm có thể làm gián đoạn việc kiếm tiền Bedrock ngay cả khi Trainium đạt một số tiết kiệm chi phí phần cứng."
Gemini, tuyên bố 80%/40% giả định việc di chuyển liền mạch và tương thích CUDA. Nếu Trainium tụt lại so với Blackwell trên các mô hình then chốt, AWS sẽ phải đối mặt với chi phí di chuyển khối lượng công việc hoặc tái đào tạo, làm xói mòn bất kỳ lợi thế chi phí nào. Rủi ro lớn hơn là ma trận phần mềm: khách hàng sẽ ở lại với ngăn xếp thân thiện Nvidia, hạn chế kiếm tiền Bedrock và dịch vụ đồng thương hiệu. Lịch trình khấu hao quan trọng, nhưng rủi ro thực thi là liệu AWS có chuyển đổi lợi nhuận phần cứng thành doanh thu phần mềm bền vững.
Hội đồng thảo luận về đẩy AI của Amazon, nhấn mạnh silicon tùy chỉnh như một chiến lược bảo tồn biên, nhưng nêu ra lo ngại về lỗi thời phần cứng, sự thống trị hệ sinh thái Nvidia và việc kiếm tiền AI chưa chắc chắn.
Tiếp xúc đa dạng với chip nội bộ, hiệu suất máy chủ, kiếm tiền Bedrock và quy mô mạng vật lý.
Lỗi thời phần cứng và sự thống trị hệ sinh thái Nvidia có thể làm xói mòn lợi nhuận của Amazon từ silicon tùy chỉnh.