“Nâng quá cao” của Nvidia…… thị trường vẫn chưa nhận thức đầy đủ về sự chuyển đổi của họ từ GPU sang nền tảng AI

Trong khi thị trường chỉ dựa vào giá trị vốn hóa của NVIDIA để diễn giải là “đã tăng quá nhiều”, thì những biến đổi thực sự quan trọng lại đang diễn ra ở nơi khác. Các phân tích cho rằng, đợt tăng giá này không đơn thuần là sự thịnh vượng của ngành bán dẫn, mà là một sự chuyển đổi cấu trúc, tức là trục trung tâm của tính toán doanh nghiệp đang chuyển từ máy chủ và máy tính cá nhân sang “nhà máy AI”.

Công ty nghiên cứu theCUBE trong phân tích gần đây đã nhận định rằng, NVIDIA không còn chỉ là nhà cung cấp bộ xử lý đồ họa nữa, mà đang tiến hóa thành một “nhà vận hành nền tảng” tái cấu trúc toàn bộ nền tảng tính toán doanh nghiệp. Phân tích giải thích rằng, nếu trong quá khứ là các máy chủ x86 hỗ trợ hệ thống tính toán của doanh nghiệp, thì tương lai sẽ là các nhà máy AI tích hợp điện năng, dữ liệu, tính toán và phần mềm để sản xuất “Token”, suy luận và tự động hóa quy trình, trở thành đơn vị cơ bản mới.

Điều cốt yếu là, doanh nghiệp thực tế không vận hành trên một hệ thống “xác định” hoàn hảo. Các hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp, quản lý quan hệ khách hàng, tài chính, nhân sự, an ninh, logistics đều phân tán trên các dữ liệu và quy tắc khác nhau, trong khi các khe hở giữa chúng được lấp đầy bằng đánh giá thủ công, xử lý ngoại lệ và khôi phục thủ công. Báo cáo nhấn mạnh rằng, nhà máy AI không chỉ nhằm nâng cao tốc độ tính toán, mà còn hướng tới tự động hóa các “chi phí kết nối” vốn do con người đảm nhận cho đến nay.

Biểu đồ giá cổ phiếu bán dẫn và hiệu suất của NVIDIA chênh lệch

Chỉ xét từ xu hướng giá cổ phiếu bán dẫn năm nay, thị trường ngược lại đã đặt nhiều kỳ vọng hơn vào các người đến sau. Báo cáo cho biết, Intel đã tăng khoảng 200% từ đầu năm đến nay, AMD tăng 91%, còn NVIDIA chỉ tăng khoảng 13%. Tuy nhiên, triển vọng về hiệu suất lại hoàn toàn trái ngược. Doanh thu của NVIDIA lớn hơn nhiều các đối thủ cùng ngành, tốc độ tăng trưởng cũng nhanh hơn, dòng tiền tự do chiếm ưu thế tuyệt đối. Dù vậy, tỷ lệ P/E dự phóng của họ lại thấp hơn các đối thủ cạnh tranh trừ Qualcomm.

Các ý kiến phổ biến trong thị trường cho rằng, NVIDIA đã đủ lớn, còn các đối thủ như AMD, Intel, các bộ xử lý tensor của Google, Trainium của Amazon Web Services, Broadcom có thể làm lung lay “lợi thế cạnh tranh”. Tuy nhiên, báo cáo cho rằng, cách hiểu này giống như phản ánh “mối lo ngại” chứ không phải thực tế về thị phần đã thay đổi trong giá cả.

Tóm tắt phân tích rất đơn giản. Ưu thế của NVIDIA không nằm ở chính thị phần, mà ở “hiệu ứng đòn bẩy” mà thị phần đó tạo ra. Sản lượng càng lớn, khả năng tái đầu tư càng nhanh, độ trung thành của hệ sinh thái càng cao, khả năng tiếp cận chuỗi cung ứng cũng càng mạnh. Quan điểm của báo cáo là, do cấu trúc này hỗ trợ chu kỳ đổi mới sản phẩm hàng năm của họ, NVIDIA không chỉ giữ vững thị phần trong thị trường tính toán tăng tốc, mà còn có thể mở rộng hơn nữa.

“Token economy” trở thành tiêu chuẩn mới… Thị trường lớn hơn chu kỳ thay CPU

Nguyên lý kinh tế của đợt chuyển đổi này khác với chu kỳ thay thế máy chủ trước đây. Trước đây, khi hiệu suất CPU tăng, doanh nghiệp sẽ thay thế thiết bị sau vài năm. Trong thời đại AI, dưới hạn chế về điện năng, việc sản xuất nhiều token hơn với chi phí thấp hơn trở thành tiêu chuẩn giá trị. Nếu điện năng thực chất là cố định, thì khả năng xử lý nhiều quy trình suy luận và tự động hóa hơn trong cùng một lượng điện năng sẽ mang lại lợi nhuận cao hơn.

Báo cáo dự đoán, doanh thu của NVIDIA sẽ tăng nhanh từ 60,9 tỷ USD trong tài khóa 2024, lên 130,5 tỷ USD trong 2025, và nhanh chóng đạt 215,9 tỷ USD trong 2026. Tính theo tỷ giá 1 USD = 1465,50 won Hàn Quốc, tương ứng khoảng 89,24 nghìn tỷ won, 191,25 nghìn tỷ won và 316,37 nghìn tỷ won. Thị trường dự kiến, doanh thu năm 2027 của họ sẽ vượt quá 350 tỷ USD, một số dự đoán còn cho rằng có thể đạt trên 370 tỷ USD.

Lý do thị trường tăng trưởng như vậy là vì hạ tầng AI không còn đơn thuần là chi phí CNTT, mà đã chuyển thành “hệ thống tạo ra doanh thu”. Token về bản chất là sản phẩm của suy luận và tự động hóa, quyết định năng suất của các hoạt động như dịch vụ khách hàng, phát triển, logistics, tồn kho, quản lý rủi ro, an ninh và nhiều lĩnh vực khác. Báo cáo chỉ ra rằng, trong các doanh nghiệp gốc AI, đã xuất hiện các trường hợp nhân viên trung bình doanh thu gấp khoảng 10 lần so với doanh nghiệp truyền thống.

x86 sẽ không biến mất… mà sẽ được “hấp thụ” bởi nền tảng của NVIDIA

Phần đáng chú ý nhất trong báo cáo này không phải là sự suy giảm của x86, mà là “hấp thụ”. Các dữ liệu và ứng dụng cốt lõi của doanh nghiệp vẫn còn nằm trong môi trường x86. Do đó, việc thay thế toàn diện là không thực tế. Phân tích chỉ ra rằng, khả năng cao hơn là giữ lại các hoạt động xác định, đồng thời bổ sung một lớp nhà máy AI ở bên ngoài.

Báo cáo đặc biệt nhấn mạnh, sự hợp tác giữa NVIDIA và Intel có thể trở thành con đường trung tâm của quá trình chuyển đổi này. Đối với Intel, họ có thể duy trì sự hiện diện trong thời đại AI và thu lợi nhuận; còn NVIDIA thì có thể tiếp cận lợi thế của việc sở hữu nền tảng x86 rộng lớn. Đối với khách hàng doanh nghiệp, lợi ích là họ không cần phải hoàn toàn phá vỡ hệ thống hiện tại để chuyển sang hạ tầng AI.

Báo cáo cho rằng, trong quá trình này, cuộc tranh luận về tỷ lệ CPU và GPU cũng bị phóng đại. Trong bối cảnh tỷ lệ CPU hiện còn thấp, điều quan trọng hơn là khả năng nâng cao tỷ lệ sử dụng của toàn bộ nền tảng. Điều này có nghĩa là, so với cạnh tranh về số lượng linh kiện, khả năng thiết kế kiến trúc tích hợp mới là yếu tố quyết định thắng thua.

Thực lực thực sự của NVIDIA không phải là chip, mà là “toàn bộ hệ sinh thái”

Báo cáo nhấn mạnh, NVIDIA đã vượt qua “công ty chip”, đang xây dựng một nền tảng toàn bộ hệ thống. Lợi thế cạnh tranh của NVIDIA bắt nguồn từ hệ sinh thái phần mềm CUDA, và được củng cố qua các hệ thống tích hợp DGX, mạng Mellanox, CPU-GPU tích hợp Grace-Hopper, mạng Spectrum-X, Blackwell, Mission Control, Omniverse, Rubin và lộ trình hàng năm của Feynman trong tương lai.

Đặc biệt, việc mua lại Mellanox được xem như bước ngoặt trong sự phát triển của NVIDIA. Nhà máy AI cần kết nối hàng trăm nghìn GPU như một hệ thống duy nhất, và lúc này, điểm nghẽn dễ xảy ra hơn ở mạng lưới chứ không phải chip. NVIDIA đang chuyển đổi mạng lưới từ phương thức kết nối đơn thuần sang “cấu trúc” của chính tính toán thông qua NVLink, InfiniBand, Spectrum-X và DPU BlueField.

Trong kiến trúc này, đơn vị tính toán không còn là máy chủ nữa, mà là “khung”. Bằng cách tối ưu hóa GPU, CPU, DPU, bộ nhớ, mạng, lưu trữ, làm mát và phần mềm vận hành như một hệ thống toàn diện, nhằm giảm chi phí cho mỗi token. Cách này khác hẳn thời kỳ khách hàng tự lắp ráp linh kiện trước đây. Báo cáo đánh giá rằng, đây là yếu tố phân biệt NVIDIA với các công ty bán dẫn thông thường.

Lưu trữ, cơ sở dữ liệu, khôi phục… Thời đại AI đang viết lại tất cả

Sự chuyển đổi của nhà máy AI không chỉ đơn thuần là thay đổi thiết bị tính toán. Lưu trữ đang từ “thiết bị phụ trợ” trở thành “bộ nhớ trong ngữ cảnh”, nền tảng dữ liệu chuyển từ kho dữ liệu truy vấn quá khứ sang trung tâm ngữ nghĩa theo thời gian thực. Mặc dù các kho dữ liệu doanh nghiệp hoặc hồ dữ liệu kết hợp phân tích…