Doanh thu "hàng nghìn tỷ", sức mạnh và thách thức của Nvidia

Trong tuần này, không có con số nào khiến thị trường choáng váng hơn “1 nghìn tỷ USD”.

Tại bài phát biểu chủ đề ở hội nghị nhà phát triển thường niên GTC của NVIDIA, do Hoàng Nhân Kiện thực hiện, ông cho biết đến cuối năm 2027, kiến trúc chip tăng tốc AI thế hệ mới Blackwell của NVIDIA và sản phẩm Rubin thế hệ kế tiếp khi cộng dồn sẽ tạo ra ít nhất 1 nghìn tỷ USD doanh thu, đồng thời khẳng định rõ con số này không bao gồm doanh số bán các giải pháp độc lập Vera CPU và LPX rack.

Từ 400Bỷ đến 1 nghìn tỷ, dự báo doanh thu chip của NVIDIA sẽ gấp đôi trong vòng nửa năm.

Trong cuộc “đấu trường bong bóng AI” này, vì sao Hoàng Nhân Kiện lại có thể đưa ra nhận định vượt xa kỳ vọng của thị trường? Mục tiêu này liệu có đạt được không?

Mở Netease News để xem những hình ảnh ấn tượng

Vì sao có đủ lực tin

Phía sau kỳ vọng “doanh thu nghìn tỷ” của Hoàng Nhân Kiện có ba trụ cột lớn.

1、Tính nhìn thấy của đơn hàng rất cao. Trong thời gian tham vấn truyền thông tại GTC2026, Hoàng Nhân Kiện nhấn mạnh rằng dự báo doanh thu hơn 1 nghìn tỷ USD mà ông công bố vào thứ Hai vừa rồi có “độ hiển thị” mạnh. NVIDIA dự kiến sẽ hoàn thành, ghi nhận và giao các mảng kinh doanh trị giá hơn 1 nghìn tỷ USD, và thể hiện “niềm tin vững chắc” để đạt mục tiêu “hơn 1 nghìn tỷ USD”.

Nhận định “độ hiển thị cao” này không phải bịa đặt. Hoàng Nhân Kiện cho biết hiện tại nhu cầu cốt lõi nhất của khách hàng là “đảm bảo có đủ nguồn cung”, chứ không phải giá cả. Điều này phản ánh rằng thị trường năng lực tính toán AI vẫn đang ở giai đoạn điển hình của nút thắt cung—cầu lớn hơn nhiều so với cung; khách hàng lo lắng nhất là không lấy được hàng, chứ không phải giá cao hay thấp.

Omdia cho biết lĩnh vực đóng gói tiên tiến đang đối mặt với khủng hoảng. Công suất CoWoS của TSMC sẽ mở rộng từ 75k wafer mỗi tháng trong năm 2025 lên 120.000 đến 130k wafer vào cuối năm 2026, nhưng vẫn không thể đáp ứng nhu cầu tăng đột biến, cuối cùng dẫn đến việc kéo dài thời gian giao hàng, giá tăng, và phân bổ công suất cũng thiên về khách hàng lớn nhất.

Hoàng Nhân Kiện tiếp tục chỉ ra rằng việc mua số lượng lớn từ các nhà cung cấp dịch vụ đám mây và doanh nghiệp AI tạo ra mức độ chắc chắn cao cho đơn hàng, đặt trước và kế hoạch giao hàng của công ty, và đây cũng là lý do then chốt khiến ông dám đưa ra phán đoán “độ hiển thị cao”. Xét theo góc độ ngành, bao gồm OpenAI, Meta, Microsoft, Google, Amazon và các tập đoàn công nghệ khác, đang liên tục tăng cường đầu tư xây dựng trung tâm dữ liệu AI, qua đó thúc đẩy nhu cầu năng lực tính toán tăng theo cấp số mũ.

Morgan Stanley thì nhận định rằng “1 nghìn tỷ USD” đồng nghĩa với việc so với kỳ vọng đồng thuận của Phố Wall hiện tại về doanh thu trung tâm dữ liệu giai đoạn 2026 đến 2027, vẫn còn không ít nhất 50 đến 700Bỷ USD dư địa tăng trưởng.

2、AI bước vào “thời đại suy luận”. Khác với hai năm trước lấy “huấn luyện mô hình” làm trọng tâm, tại hội nghị GTC2026, Hoàng Nhân Kiện liên tục nhấn mạnh rằng ngành AI đã đi tới “bước ngoặt suy luận”.

Suy luận (Inference) là nhu cầu tính toán theo thời gian thực của mô hình AI trong các ứng dụng thực tế. Khi người dùng đặt câu hỏi với ChatGPT, dùng Midjourney để tạo ảnh hoặc yêu cầu xe tự lái đưa ra quyết định, thì phía sau đều là các phép tính suy luận đang gánh vác. Khác với việc tính toán quy mô lớn một lần ở giai đoạn huấn luyện, suy luận mang tính liên tục và nhu cầu tính toán tăng tuyến tính, thậm chí tăng theo cấp số mũ khi quy mô người dùng mở rộng.

Trong bài phát biểu chủ đề, Hoàng Nhân Kiện nói: “Huấn luyện khiến mô hình trở nên thông minh, nhưng suy luận mới đưa AI đến với từng nhà. Mỗi lần người dùng tương tác đều cần năng lực tính toán, và khi AI Agent (tác nhân thông minh) phổ biến, nhu cầu suy luận sẽ vượt xa nhu cầu huấn luyện.”

Đo lường quy mô thị trường:

- Thị trường huấn luyện: tương đối tập trung, chủ yếu do một số ít gã khổng lồ công nghệ dẫn dắt; nhu cầu theo dự án, bùng nổ theo từng giai đoạn

- Thị trường suy luận: vô cùng phân t tán, từ API trên đám mây đến thiết bị biên, từ ứng dụng cho người dùng phổ thông đến giải pháp cấp doanh nghiệp; nhu cầu mang tính liên tục và tăng trưởng theo quy mô

3、Chiến lược lặp vòng lặp sản phẩm + nền tảng hóa. Kỳ vọng 1 nghìn tỷ USD mà Hoàng Nhân Kiện tiết lộ tại GTC2026 chỉ bao phủ doanh thu của chip kiến trúc Blackwell và kiến trúc Rubin thế hệ tiếp theo, chưa bao gồm các sản phẩm mới sắp ra mắt, cũng chưa bao gồm doanh thu từ các khu vực và thị trường mới. Điều này có nghĩa là quy mô kinh doanh AI tổng thể tiềm năng của NVIDIA có thể còn vượt xa phạm vi đo lường hiện tại.

Lộ trình sản phẩm:

- Kiến trúc Blackwell (2024-2025): đã sản xuất hàng loạt quy mô lớn; chip B200 có hiệu năng huấn luyện gấp 4 lần H100, hiệu năng suy luận tăng tới 30 lần

- Kiến trúc Rubin (2026-2027): dự kiến bắt đầu triển khai quy mô lớn từ năm 2026, hiệu năng sẽ tiếp tục nhảy vọt

- Kiến trúc Feynman (2028 và về sau): thế hệ kiến trúc tiếp theo xa hơn nữa đã đang được nghiên cứu

Quan trọng hơn, NVIDIA đang chuyển từ “bán chip” sang “bán nhà máy AI”. Tại hội nghị, Hoàng Nhân Kiện đã công bố hệ điều hành suy luận mã nguồn mở NVIDIA Dynamo, bản thiết kế “nhà máy dữ liệu AI vật lý”, cùng với quan hệ hợp tác với các “ông lớn” phần mềm công nghiệp trên toàn cầu, nhằm xây dựng hệ sinh thái cơ sở hạ tầng AI hoàn chỉnh.

Các nhà phân tích cho biết chiến lược nền tảng hóa này đồng nghĩa với việc thu nhập trong tương lai của NVIDIA không còn chỉ giới hạn ở GPU đơn lẻ, mà sẽ mở rộng sang toàn bộ hệ thống trung tâm dữ liệu. Nhà phân tích công nghệ cấp cao của Wedbush (000021) là Dan Ives cũng nói rằng NVIDIA không chỉ đang tiến lên trên con sóng khổng lồ của trí tuệ nhân tạo, mà hiện còn đang mở rộng quyền kiểm soát của mình đối với hạ tầng hỗ trợ trí tuệ nhân tạo.

Điều này sẽ làm phình to trần lợi nhuận. Hoàng Nhân Kiện nói rõ: “Mục tiêu 1 nghìn tỷ USD sẽ tiếp tục phình to.”

Con đường nghìn tỷ phải đối mặt với nhiều thách thức

Dù Hoàng Nhân Kiện thể hiện sự tự tin dày dặn, việc đạt tổng doanh thu tích lũy 1 nghìn tỷ USD (đến cuối năm 2027) vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức.

Trước hết là tính gấp rút của khung thời gian. Từ tháng 3 năm 2026 đến cuối năm 2027, thời gian để NVIDIA đạt tổng doanh thu 1 nghìn tỷ USD chưa tới hai năm. Xét đến chu kỳ từ lúc đặt hàng đến khi giao chip (thường là 6-12 tháng) và thời gian triển khai quy mô lớn, khung thời gian có thể xác nhận doanh thu thực tế còn căng thẳng hơn.

- Doanh thu tài khóa 2025 của NVIDIA (tính đến tháng 1/2025) là 500Bỷ USD

- Doanh thu tài khóa 2026 của NVIDIA (tương ứng từ tháng 2/2025 đến tháng 1/2026) là 500Bỷ USD, doanh thu tài khóa 2027 đạt khoảng 3000-10k USD

- Tổng doanh thu trong 3 năm 2025-2027 khoảng 6000-10k USD

- Để đạt 1 nghìn tỷ USD, điều đó đồng nghĩa rằng doanh thu trong năm 2027 có thể cần phải vượt quá 10k USD

Điều này nghĩa là NVIDIA cần đạt mức tăng trưởng theo năm gần gấp đôi vào năm 2027, đây là thách thức chưa từng có đối với bất kỳ công ty phần cứng nào.

Thứ hai, cạnh tranh thị trường gia tăng.

AMD, trong dòng MI400 ra mắt vào năm 2025, được giới trong ngành xem là một thách thức trực tiếp đối với Blackwell của NVIDIA. Giám đốc điều hành AMD, Liza Su, trong một cuộc phỏng vấn gần đây cho biết: “Tỷ phần của chúng tôi trên thị trường AI đang tăng vững chắc. MI400 có hiệu quả chi phí tốt hơn Blackwell trong một số tải công việc nhất định, điều này rất hấp dẫn với khách hàng nhạy cảm về giá.”

Mối đe dọa lớn hơn đến từ việc các khách hàng lớn của NVIDIA đang tăng tốc triển khai chip AI tự nghiên cứu:

- Google TPU v6: đã được dùng cho huấn luyện và suy luận của Gemini2.0, hiệu năng tiệm cận Blackwell

- Amazon Trainium3/Inferentia3: triển khai quy mô lớn trên AWS, chi phí thấp hơn 30-40% so với giải pháp của NVIDIA

- Microsoft Maia200: bắt đầu triển khai toàn diện trên Azure vào cuối năm 2025

- Meta MTIA: dự kiến phát hành bốn thế hệ chip AI tự nghiên cứu trước cuối năm 2027

Một cựu kỹ sư chip của Google cho biết: “TPU trong huấn luyện mô hình Transformer đã vượt hiệu suất của GPU. Mặc dù tính phổ dụng không bằng CUDA, nhưng với các công ty có tải công việc rõ ràng, tính kinh tế của chip tự nghiên cứu lại rất hấp dẫn. Mục tiêu của các nhà cung cấp đám mây là đến năm 2027, chip tự nghiên cứu chiếm 30-40% lượng mua năng lực tính toán AI của họ.”

Nhà phân tích Seaport Research cho biết, “NVIDIA hiện cần nỗ lực giành doanh thu hơn bất kỳ thời điểm nào trước đây.”

Ngoài ra, chuỗi cung ứng cũng có thể gặp nút thắt. Hiện tại, nút thắt chính là năng lực đóng gói tiên tiến CoWoS của TSMC. Dù TSMC đang tăng tốc mở rộng sản xuất, khoảng chênh cung-cầu của các chip AI cao cấp dự kiến sẽ kéo dài đến hết năm 2026. Nếu tiến độ mở rộng không đạt như kỳ vọng, NVIDIA có thể rơi vào tình cảnh “có đơn nhưng không giao được hàng”.

Sự biến động của tình hình Trung Đông đang lan sang Hàn Quốc, nơi có năng lực sản xuất lưu trữ. Theo số liệu năm 2025 của Hiệp hội Thương mại Quốc tế Hàn Quốc, mức độ phụ thuộc của Hàn Quốc vào việc nhập khẩu khí heli từ Qatar lên tới 64,7%. Quy trình sản xuất bán dẫn phụ thuộc rất nhiều vào khí heli để làm mát các tấm wafer silicon và hiện được cho là không có giải pháp thay thế khả thi. Chính phủ Hàn Quốc cũng cho biết nếu tình trạng gián đoạn nguồn cung kéo dài đủ lâu, có thể dẫn tới thiếu heli và giá tăng.

Cần lưu ý rằng việc phong tỏa eo biển Hormuz khiến giá dầu toàn cầu duy trì ở mức cao khoảng 100 USD/thùng, đây là đòn giáng mạnh đối với các trung tâm dữ liệu năng lực tính toán tiêu tốn năng lượng cao. Nếu chi phí năng lượng triệt tiêu phần cải thiện hiệu suất do chip mang lại, kế hoạch đầu tư AI toàn cầu có thể buộc phải cắt giảm.