Phân tích kết quả kinh doanh năm tài chính 2026 của Nvidia: Ba thay đổi lớn đang diễn ra

Là một tập đoàn hàng đầu toàn cầu về chip trí tuệ nhân tạo (AI), Nvidia lại một lần nữa công bố báo cáo kết quả vượt mong đợi. Báo cáo tài chính quý IV năm tài chính 2026 và toàn bộ năm tài chính 2026 của công ty đã đạt mức cao mới trong lĩnh vực trung tâm dữ liệu, và dự báo cho quý tới cũng vượt xa kỳ vọng của thị trường.

So với sự cộng hưởng giữa hiệu suất hoạt động và giá cổ phiếu của Nvidia trong quá khứ, lần này cổ phiếu Nvidia lại diễn biến khá bình lặng, trong khi chỉ số ngành của Nvidia trên thị trường A-share ngày 26 tháng 2 lại thể hiện sự sôi động hơn, với các khái niệm PCB (bảng mạch in) và CPO (quang học đóng gói chung) dẫn đầu đà tăng, cổ phiếu của Thượng Điện (002463) tăng trần, Shenghong Technology (300476) tăng 7,75%, và Tianfu Communication (300394) tăng khoảng 6%.

Phía sau thành tích ấn tượng và diễn biến cổ phiếu bình lặng, Nvidia đang trải qua ba sự thay đổi lớn.

Nâng cấp mô hình kinh doanh

Dù nhà sáng lập kiêm CEO Jensen Huang nhiều lần nhấn mạnh rằng Nvidia không chỉ bán chip mà còn là một nhà máy AI, nhưng ấn tượng của công chúng vẫn còn sâu đậm, khiến cho các tuyên bố này khó thuyết phục hoàn toàn. Tuy nhiên, thành tích mới nhất vẫn xác nhận sự nâng cấp trong mô hình kinh doanh của Nvidia.

Trong năm tài chính 2026, Nvidia đạt doanh thu cả năm 215,9 tỷ USD, tăng 65% so với cùng kỳ. Theo chuẩn GAAP, lợi nhuận ròng đạt 120,067 tỷ USD, tăng 65%. Thu nhập trên mỗi cổ phiếu là 4,9 USD, tăng 67% so với cùng kỳ.

Lĩnh vực trung tâm của Nvidia, trung tâm dữ liệu, tăng trưởng mạnh mẽ, doanh thu quý IV đạt kỷ lục 62,3 tỷ USD, tăng 75% so với cùng kỳ, và doanh thu cả năm đạt 193,7 tỷ USD, chiếm gần chín phần mười tổng doanh thu của công ty.

Chuyên gia phân tích chính của DeepCore Alliance, Gu Zhengshu, nhận định rằng hoạt động trung tâm dữ liệu của Nvidia đã chuyển đổi từ việc bán các thành phần đơn lẻ sang hệ thống tích hợp toàn bộ chuỗi. Bằng cách hướng dẫn khách hàng từ việc mua GPU B200 đơn lẻ sang triển khai hệ thống rack GB200NVL72, giúp giá trung bình của sản phẩm từ khoảng 40.000 USD tăng lên từ 2 đến 3 triệu USD, qua đó nâng cao mô hình kinh doanh về mặt quy mô.

“Loại hình tích hợp theo dạng rack này không chỉ nâng cao giới hạn doanh thu mà còn thông qua công nghệ kết nối NVLink, CPU Grace và phần mềm toàn diện, liên kết chặt chẽ bốn nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn nhất là Amazon, Google, Meta và Microsoft trong hệ sinh thái của Nvidia, qua đó giảm thiểu các mối đe dọa lâu dài từ các chip ASIC tự phát triển của các doanh nghiệp quy mô lớn,” Gu Zhengshu cho biết.

Hơn nữa, lĩnh vực mạng, nền tảng của trung tâm dữ liệu Nvidia, đang bùng nổ chưa từng có.

Nhờ vào các đơn hàng mạnh mẽ từ NVLink, Spectrum X Ethernet và InfiniBand, doanh nghiệp mạng của Nvidia tăng trưởng nổi bật, nhu cầu mở rộng theo chiều ngang và chiều dọc đạt mức cao kỷ lục, đều tăng trưởng hai chữ số so với quý trước. Doanh thu lĩnh vực mạng của Nvidia trong năm tài chính 2026 vượt 31 tỷ USD; so với việc mua lại Mellanox để mở rộng và củng cố hoạt động mạng từ năm 2021, lĩnh vực này đã tăng hơn 10 lần.

Một số nhà phân tích ngành điện tử cho biết, hoạt động mạng được xem như “vũ khí bí mật” thứ hai ngoài hệ sinh thái CUDA của Nvidia, đang “thấm nhập” vào các đối thủ cạnh tranh một cách linh hoạt hơn, và với số lượng các tủ rack mới xuất xưởng ngày càng nhiều, tỷ trọng của lĩnh vực này cũng sẽ ngày càng lớn.

Trong định hướng của Jensen Huang, mạng là phần mở rộng tự nhiên của nền tảng, “Chúng tôi mở rộng cung cấp tất cả các thành phần, khách hàng có thể tự do kết hợp, quản lý các quy mô khác nhau, tích hợp vào trung tâm dữ liệu tùy chỉnh.” Quý IV, Nvidia công bố sẽ cung cấp hỗ trợ NVLink cho Amazon AWS để tích hợp với chip tự phát triển của họ.

Chủ động đẩy mạnh thời kỳ suy nghĩ

Là sản phẩm cốt lõi của Nvidia, nền tảng kiến trúc Blackwell đang tiến triển thuận lợi, và thế hệ tiếp theo Rubin dự kiến sẽ bắt đầu sản xuất hàng loạt vào nửa cuối năm 2026. Theo giới thiệu, so với nền tảng Blackwell, mô hình huấn luyện hybrid MoE của Rubin giảm tới 75 số lượng GPU cần thiết, trong khi chi phí cho token suy luận giảm tới 10 lần, phù hợp với nhu cầu chi phí thấp của thời kỳ suy nghĩ.

Jensen Huang liên tục nhấn mạnh rằng AI thể nhân (agent AI) đã bước vào một điểm ngoặt, và điều này đã xảy ra chỉ trong hai đến ba tháng qua. Trong ngành, thực tế đã theo dõi khoảng 6 tháng, nhưng “thế giới mới thực sự thức tỉnh,” nhu cầu tính toán tăng theo cấp số nhân, “tính toán chính là doanh thu.”

Nvidia cũng đang đổ nhiều tiền vào lĩnh vực suy luận AI. Tháng 12 năm ngoái, công ty đã chi 20 tỷ USD bằng tiền mặt để mua lại công nghệ suy luận độ trễ thấp của Groq cùng đội ngũ kỹ thuật liên quan. Giao dịch này, không cấp phép công nghệ độc quyền hay chuyển giao nhân lực theo cách truyền thống, là thương vụ lớn nhất trong lịch sử Nvidia.

“Giao dịch này có giá trị chiến lược cực kỳ cao,” Giám đốc điều hành CIC Zhuo Shi, Yu Yiran, nói với phóng viên. LPU (đơn vị xử lý ngôn ngữ) của Groq có lợi thế về độ trễ cực thấp và hiệu năng cao trong các kịch bản suy luận đặc thù như tạo văn bản bằng mô hình ngôn ngữ lớn, do đó, việc mua lại giúp Nvidia tích hợp các hướng công nghệ khác nhau, cung cấp các giải pháp suy luận toàn diện hơn cho khách hàng, củng cố vị thế “cửa hàng một điểm dừng” về sức mạnh tính toán AI của Nvidia.

Yu Yiran cho biết, đây cũng là biện pháp cần thiết để đối phó với cạnh tranh phân biệt. Trong thị trường suy luận, khách hàng đặc biệt nhạy cảm với chi phí, hiệu quả năng lượng và tối ưu hóa cho các kịch bản cụ thể. Thông qua các công nghệ như Groq, Nvidia có thể linh hoạt hơn trong việc kết hợp các sản phẩm để đối phó với các đối thủ như TPU của Google, chip tự phát triển của Amazon và các loại ASIC khác.

Theo tiết lộ mới nhất của Jensen Huang, công nghệ của Groq sẽ được tích hợp vào kiến trúc thế hệ mới của Nvidia, nhằm nâng cao hiệu suất và hiệu quả chi phí của hạ tầng AI. Các tiến bộ hơn nữa dự kiến sẽ được công bố tại GTC tháng 3 tới.

Trong dài hạn, ngành công nghiệp cho rằng thách thức thực sự của Nvidia không nằm ở các đơn hàng, mà ở khả năng cung ứng của các nhà cung cấp chủ chốt như TSMC. Gu Zhengshu phân tích rằng, năng lực đóng gói tiên tiến CoWoS-L của TSMC dự kiến sẽ thiếu hụt đến giữa năm 2026. Đồng thời, nguồn cung HBM4 đã trở thành chiến lược then chốt, với SK Hynix (chiếm 70% thị phần) và Samsung sẽ quyết định tốc độ ra mắt ban đầu của nền tảng Rubin. Gần đây, còn có thông tin về thiếu hụt kính thủy tinh, ảnh hưởng nghiêm trọng đến tiến độ sản xuất PCB cho máy chủ AI.

Trong cuộc họp báo cáo kết quả này, Phó Chủ tịch kiêm Giám đốc tài chính Colette Kress khẳng định rằng Nvidia đã chuẩn bị sẵn các kế hoạch dự trữ và cam kết cung ứng, đủ để đáp ứng các đơn hàng đến năm 2027. Dự kiến doanh thu cả năm 2026 sẽ tiếp tục tăng trưởng, vượt xa mục tiêu 500 tỷ USD đã công bố trước đó cho các nền tảng Blackwell và Rubin.

TSMC đã nâng cao dự báo chi tiêu vốn, dự kiến chi tiêu năm 2026 sẽ đạt từ 52 đến 56 tỷ USD, mức cao nhất từ trước đến nay. Trong đó, 70-80% sẽ dành cho mở rộng sản xuất công nghệ tiên tiến, còn 10-20% dành cho lĩnh vực đóng gói cao cấp, nhằm đảm bảo nguồn cung chip AI.

Niềm tin vào chi tiêu AI vẫn chưa “sụp đổ”

Dù thị trường tài chính liên tục lo ngại về bong bóng AI, các nhà cung cấp dịch vụ đám mây toàn cầu vẫn liên tục đổ tiền đầu tư mạnh mẽ vào hạ tầng AI, qua đó duy trì sự hỗ trợ cho thành tích của Nvidia trong thời đại AI. Theo dự báo của TrendForce, vào năm 2026, tổng chi tiêu vốn của tám nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn nhất sẽ vượt quá 710 tỷ USD, tăng trưởng khoảng 61% mỗi năm, trong đó bao gồm việc liên tục mua các giải pháp GPU của Nvidia và AMD, mở rộng hạ tầng ASIC để đảm bảo tính khả dụng của các ứng dụng AI và tối ưu hóa chi phí xây dựng trung tâm dữ liệu.

Nvidia còn mở rộng hợp tác hệ sinh thái, gần như đã đạt thỏa thuận hợp tác với OpenAI, đồng thời thúc đẩy hợp tác với Anthropic, Meta và các đối tác khác.

Ngoài các khách hàng siêu đám mây và các doanh nghiệp tiên phong về AI, khách hàng của Nvidia còn đến từ các quốc gia chủ quyền. Colette Kress cho biết, doanh thu lĩnh vực AI chủ quyền của công ty trong năm tài chính 2026 đã tăng gấp hơn hai lần so với cùng kỳ, vượt 30 tỷ USD, chủ yếu đến từ Canada, Pháp, Hà Lan, Singapore và Anh. Trong tương lai, AI chủ quyền dự kiến sẽ tăng trưởng cùng với thị trường hạ tầng AI, với chi tiêu của các quốc gia này tỷ lệ thuận với GDP của họ.

Dự báo cho quý 1 năm tài chính 2027, Nvidia dự kiến doanh thu khoảng 78 tỷ USD, tăng 2% so với cùng kỳ, vượt xa dự báo của thị trường là 72,78 tỷ USD, và được các nhà phân tích gọi là “hướng dẫn hiệu suất vượt trội”. Tuy nhiên, phản ứng của cổ phiếu Nvidia (trước giờ giao dịch) lại khá bình lặng, tăng chưa tới 1%.

“Hiệu suất mạnh mẽ của công ty nhưng phản ứng của thị trường lại khá nhẹ nhàng, điều này phản ánh đã phản ánh đầy đủ kỳ vọng và các điểm chuyển giao trong dòng tiền,” Yu Yiran nhận định. Trong thị trường suy luận, thế cạnh tranh ngày càng mở rộng. TPU của Google vẫn tăng trưởng nhanh nhờ vào hiệu năng và khả năng thích ứng, các nhà cung cấp đám mây tự phát triển chip và đa dạng hóa nguồn cung, các nhà sản xuất GPU trong nước cũng đã có tiến bộ trong nhiều kịch bản nhất định, tất cả đều có thể xói mòn quyền định giá và thị phần dài hạn của Nvidia.

Khách hàng của Nvidia cũng đang áp dụng chiến lược đa dạng nguồn cung hơn. Ngày 17 tháng 2, Meta ký hợp đồng với Nvidia, một tuần sau đó, công ty công bố đặt hàng của AMD với công suất tính toán lên tới 6 gigawatt, để phục vụ cho hạ tầng AI thế hệ tiếp theo. Trong bối cảnh này, giá cổ phiếu của AMD đã tăng tới 8,77%.