Vừa phát hiện điều gì đó khá quan trọng từ Jensen Huang trong cuộc gọi kết quả mới nhất của Nvidia. Người đàn ông này cơ bản đã đưa ra một lời cảnh báo về thực tế về lượng sức mạnh tính toán mà AI thực sự cần, và điều đó về cơ bản thay đổi cách bạn nên nghĩ về quỹ đạo của công ty.

Vì vậy, đây là bối cảnh - Nvidia sắp bắt đầu vận chuyển nền tảng Vera Rubin vào nửa cuối năm 2026. Đây không chỉ là một nâng cấp nhỏ. Chúng ta đang nói về một GPU đào tạo mô hình AI với 75% số chip ít hơn so với thế hệ Blackwell hiện tại, trong khi giảm 90% chi phí token suy luận. Để rõ ràng, tokens thực sự là thứ các công ty AI tính phí người dùng - mỗi từ chatbot tạo ra đều tốn tiền. Giảm chi phí đó đi 90% và bạn đột nhiên thấy biên lợi nhuận mở rộng lớn cho toàn bộ ngành AI.

Nhưng điều thú vị ở đây là những bình luận gần đây của Jensen Huang. Một nhà phân tích hỏi liệu khách hàng có thể duy trì chi tiêu vốn khổng lồ cho trung tâm dữ liệu hay không. Phản hồi của ông? Thế giới trước đây đã chi khoảng $400 tỷ đô la mỗi năm cho hạ tầng máy tính cổ điển. Đối với các khối lượng công việc AI, ông nói chúng ta cần khoảng một nghìn lần năng lực hơn. Hãy để điều đó thấm vào. Trước đó, ông ước tính chi tiêu hạ tầng AI có thể đạt tới $4 nghìn tỷ mỗi năm vào năm 2030. Đó không phải là phóng đại - đó là quy mô của những gì sắp tới.

Nhìn vào các con số thực tế: Nvidia đạt doanh thu 215,9 tỷ đô la trong năm tài chính 2026, tăng 65% so với cùng kỳ năm trước. Doanh thu trung tâm dữ liệu riêng đã là 193,7 tỷ đô la. Ban lãnh đạo dự kiến sẽ đạt $78 tỷ đô la trong quý 1 FY2027 - tăng 77%. Hầu hết mọi người nhìn vào điều này và nghĩ "được rồi, đó là tăng trưởng." Nhưng khi kết hợp với những gì Jensen Huang nói về nhu cầu hạ tầng, bạn nhận ra rằng chúng ta vẫn còn trong giai đoạn đầu.

Về định giá, cổ phiếu đang giao dịch ở mức 36,1 lần lợi nhuận sau thuế trong quá khứ, nghe có vẻ đắt đỏ cho đến khi bạn nhận ra đó thấp hơn 41% so với trung bình P/E 10 năm của nó là 61,6. P/E dự phóng đang ở mức 21,5 dựa trên đồng thuận của Phố Wall về EPS 8,23 đô la cho năm tài chính 2027. Chỉ số S&P 500 giao dịch ở mức 24,7 lần. Vì vậy, nếu Nvidia chỉ phù hợp với các hệ số nhân lịch sử, bạn sẽ thấy tiềm năng tăng đáng kể từ đây.

Câu chuyện thực sự không phải về các kết quả hàng quý - mà là về Jensen Huang và đội ngũ nhận thức rằng chi tiêu hạ tầng AI sắp vượt xa tất cả những gì đã từng có trước đây. Việc Vera Rubin ra mắt trong năm nay chỉ là bước đầu của quá trình chuyển đổi đó.