Từ điện lực đến máy khắc laser, 14 cổ phiếu này đều vượt qua mọi giới hạn của sự mở rộng AI

Tác giả: George Kikvadze

Biên dịch: Deep潮 TechFlow

Deep潮 giới thiệu: Phó Chủ tịch Tập đoàn Bitfury George Kikvadze đề xuất một hướng tiếp cận ngược lại: Cơ hội kiếm tiền lớn nhất trong lĩnh vực AI không nằm ở mô hình, mà ở các hạ tầng cơ bản như điện năng, tản nhiệt, bộ nhớ, mạng lưới. Ông đã phân tích 7 điểm “kẹt” trong hệ thống AI và công khai danh mục 14 mục tiêu của mình, hiện lợi nhuận khoảng 60%. Khung “đầu tư vào điểm nghẽn” này đáng để mọi người quan tâm đến đầu tư AI xem kỹ một lần.

Muốn hiểu rõ nơi nào trong AI có thể kiếm tiền, đừng chỉ xem tin tức hàng đầu, hãy xem hệ thống đang chịu áp lực ở đâu.

Phép so sánh đơn giản nhất: AI ngày nay giống như một nhà máy không giới hạn đơn hàng, nhưng điện, cáp, tản nhiệt đều không theo kịp.

Sự lệch pha này chính là cơ hội.

Sau khi thực hiện thẩm định kỹ lưỡng, chúng tôi đã đặt cược vào các “điểm nghẽn AI” sau:

$CEG $GEV $VST $WMB $PWR $ETN $VRT $MU $ANET $ALAB $ASML $LRCX $CIFR $IREN

Vấn đề thực sự cần hỏi

Hầu hết nhà đầu tư hỏi: “Ai sẽ thắng trong AI?” Câu hỏi này sai rồi.

Cần hỏi là: Hệ thống sẽ bị đứt ở đâu? Ai đang kiếm tiền sửa chữa?

Trong thị trường, mối quan hệ phụ thuộc chính là đòn bẩy.

Mối quan hệ phụ thuộc của AI không trừu tượng, toàn là vật chất:

Điện năng hàng兆瓦

Thời gian giao hàng biến áp

Khả năng tản nhiệt của từng tủ rack

Băng thông bộ nhớ

Trọng tâm kinh tế đang chuyển về những nơi này.

Khung phân tích duy nhất cần thiết

Mở rộng AI → Áp lực hạ tầng → Đầu tư bắt buộc → Điểm nghẽn → Quyền định giá → Lợi nhuận tăng

Khi nhu cầu cứng nhắc, cung hạn chế: giá sẽ tăng trước, lợi nhuận theo sau, cổ phiếu cuối cùng sẽ được định giá lại.

Tại sao là bây giờ

Một số số liệu minh chứng toàn bộ vấn đề:

Gần 50% các dự án trung tâm dữ liệu ở Mỹ hiện đang bị hoãn, nguyên nhân không phải thiếu nhu cầu hay vốn, mà là không có điện. Thời gian giao hàng biến áp từ trước 2020 là 24 tháng, nay đã kéo dài trên 5 năm. Thời gian xây dựng trung tâm dữ liệu là 18 tháng. Cách tính này không công bằng.

Các nhà sản xuất quy mô lớn dự kiến đến 2026, chi tiêu cho hạ tầng AI sẽ đạt 700 tỷ USD, gấp gần 6 lần năm 2022. Amazon 200 tỷ, Google 175-185 tỷ, Meta 115-135 tỷ. Không ai giảm tốc.

Hiện tại, bán dẫn chiếm 42% tổng giá trị thị trường của ngành CNTT trong S&P 500, gấp hơn hai lần đáy của năm 2022, gấp hơn bốn lần tỷ trọng năm 2013. Bán dẫn còn đóng góp 47% EPS dự báo của ngành CNTT, gấp gần ba lần năm 2023.

Thị trường đổ dồn về tầng tính toán với mật độ chưa từng có tiền lệ.

Nhưng sức mạnh tính toán đã không còn là điểm nghẽn nữa.

Vốn đổ mạnh vào chip, nhưng hạn chế thực sự đã chuyển sang nơi khác.

Khoảng cách này chính là cơ hội giao dịch.

Bản đồ điểm nghẽn: Áp lực nằm ở đâu

Điện năng: Nền móng

AI không thể mở rộng nếu không có điện. Chấm hết.

Mỹ cần bổ sung công suất điện tương đương toàn bộ trung tâm dữ liệu hiện tại mỗi hai năm, để theo kịp dự báo nhu cầu AI trước năm 2030. Năng lượng hạt nhân là nguồn năng lượng cơ bản duy nhất có thể cung cấp quy mô lớn, độ tin cậy cao cho các nhà sản xuất quy mô lớn, nhưng ngay cả tái khởi động nhanh nhất cũng mất vài năm.

Mục tiêu: $CEG $GEV $VST $WMB

Đây không phải là cổ phiếu tiện ích, mà là nhà cung cấp năng lực sản xuất AI. Thị trường vẫn chưa phân loại lại đúng. Sai lệch định giá này chính là cơ hội.

Constellation Energy ($CEG) vận hành đội tàu nhà máy điện hạt nhân lớn nhất Mỹ, là một trong số ít nhà cung cấp năng lượng lớn, đáng tin cậy, không phát thải carbon. Các nhà sản xuất quy mô lớn đang đẩy nhanh ký hợp đồng mua bán điện dài hạn với các nhà cung cấp hạt nhân, Constellation nằm ngay trên tuyến đường nhu cầu này.

GE Vernova ($GEV) đang xây dựng khung năng lượng cho chu kỳ năng lượng tiếp theo, bao gồm tua bin khí, năng lượng tái tạo và giải pháp lưới điện. Khi nhu cầu AI tăng tốc, khả năng triển khai điện năng quy mô lớn nhanh chóng trở thành yếu tố then chốt, GE Vernova với tua bin khí và khả năng điện khí hóa đang ở trung tâm của điều này.

Vistra Corp ($VST) sở hữu danh mục phát điện đa dạng, gồm hạt nhân, khí đốt và bán lẻ điện, có thể đáp ứng cả nhu cầu cơ bản lẫn đỉnh điểm. Nhu cầu điện biến động lớn do tải công việc AI mang lại, tính linh hoạt này trở nên vô cùng có giá trị.

Williams Companies ($WMB) vận hành mạng lưới khí đốt tự nhiên lớn nhất nước Mỹ, cung cấp nhiên liệu để lấp đầy khoảng trống giữa nhu cầu hiện tại và quy mô hạt nhân trong tương lai. Trong mở rộng hạ tầng AI, khí đốt tự nhiên là con đường nhanh nhất để tăng công suất điện. Williams thực chất là nhà cung cấp nguyên liệu năng lượng cho sự tăng trưởng của AI.

Mạng lưới điện và điện khí hóa: Hạn chế phía sau điện năng

Sản xuất điện là một chuyện, truyền tải điện còn khó hơn.

Hệ thống lưới điện liên kết của Mỹ hiện đã xếp hàng chờ đến sau năm 2030. Trong 10 năm tới, chỉ để đáp ứng các cam kết hiện tại, cần đầu tư hơn 50 tỷ USD vào truyền tải điện, chưa kể đến việc đưa vào vận hành một trung tâm dữ liệu AI mới.

Mục tiêu: $PWR $ETN

Lịch trình bị trượt, lợi nhuận cũng bị mở rộng tại đây. Các công ty giải quyết “giao hàng cuối cùng” sẽ có quyền định giá lâu dài bền vững.

Quanta Services ($PWR) là nhà thầu hàng đầu xây dựng và nâng cấp hạ tầng truyền tải điện, kết nối nguồn điện và tiêu thụ điện. Khi tắc nghẽn lưới điện trở thành điểm nghẽn chính trong mở rộng AI, Quanta nằm ngay trên tuyến đường chi tiêu dài hạn, không linh hoạt. Các đơn hàng tồn đọng của họ là chỉ số dự báo áp lực lưới điện.

Eaton Corporation ($ETN) cung cấp hệ thống phân phối điện, thiết bị đóng cắt và công nghệ quản lý điện, giúp phân phối điện quy mô lớn an toàn, hiệu quả. Khi trung tâm dữ liệu tiến tới mật độ công suất cao hơn và dòng năng lượng phức tạp hơn, các thành phần của Eaton từ phần cứng tiêu chuẩn trở thành hạ tầng then chốt.

Tản nhiệt: Giới hạn im lặng

Nhiệt lượng giết chết hiệu năng. Thứ lý nhiệt không có bản vá phần mềm.

Mục tiêu của các cơ sở AI thế hệ mới là tủ rack 250 kW, trong khi trung tâm dữ liệu doanh nghiệp tiêu chuẩn cách đây 10 năm chỉ có 10-15 kW. Làm mát bằng chất lỏng không còn là tùy chọn, mà là hạ tầng bắt buộc. Mỗi GPU bán ra đều cần khả năng tản nhiệt tương ứng, tỷ lệ này sẽ không thay đổi.

Mục tiêu: $VRT

Vertiv gần như độc quyền trong lĩnh vực tản nhiệt trung tâm dữ liệu quy mô lớn. Đây là một trong những phần bị đánh giá thấp nhất trong toàn bộ hệ thống AI, vì không ai quan tâm đến tản nhiệt cho đến khi hệ thống gặp sự cố.

Vertiv Holdings ($VRT) thiết kế và triển khai hệ thống quản lý nhiệt, giúp các cụm AI mật độ cao duy trì hoạt động dưới tải trọng cực cao. Khi tủ rack chuyển từ làm mát bằng gió sang làm mát bằng chất lỏng, Vertiv nằm ở trung tâm của chu kỳ nâng cấp cấu trúc này, đồng bộ mở rộng với triển khai AI. Đây không phải là chi phí tùy chọn, mà là điều kiện để vận hành bình thường.

Bộ nhớ: Điểm nghẽn tiếp theo

AI đang chuyển từ giới hạn về sức mạnh tính toán sang giới hạn về bộ nhớ.

Khi mô hình ngày càng lớn, lượng suy luận bùng nổ, băng thông và dung lượng bộ nhớ trở thành giới hạn, chứ không còn khả năng xử lý gốc. Cung cấp HBM (bộ nhớ băng thông cao) đã căng thẳng. Ba nhà cung cấp HBM lớn nhất thế giới kiểm soát hơn 90% sản lượng HBM toàn cầu. Micron là lợi ích chính của phương Tây.

Mục tiêu chính: $MU

Đây là làn sóng nâng cấp lợi nhuận tiếp theo. Phần lớn danh mục đầu tư chưa định vị cho điều này. Khi thị trường phản ứng, họ sẽ làm điều đó.

Micron Technology ($MU) là một trong số ít nhà sản xuất HBM quy mô lớn, HBM là thành phần then chốt cho tải trọng huấn luyện và suy luận AI. Khi bộ nhớ trở thành giới hạn hiệu năng hệ thống, Micron chuyển từ nhà cung cấp chu kỳ theo mùa sang nhà hưởng lợi cấu trúc từ nhu cầu AI. Sự chuyển đổi này chưa phản ánh đầy đủ trong định giá, còn có khả năng tăng lợi nhuận liên tục và mở rộng hệ số nhân định giá.

Mạng lưới: Tầng băng thông

Tốc độ của cụm AI phụ thuộc vào liên kết chậm nhất.

Một điểm nghẽn mạng có thể khiến toàn bộ cụm hàng nghìn GPU bị đình trệ, lãng phí hàng trăm triệu đô la vốn của mỗi trung tâm. Khi mở rộng quy mô cụm lên 10 vạn GPU, vấn đề kết nối tăng theo cấp số nhân. Một điểm tắc nghẽn, toàn bộ hệ thống dừng lại.

Mục tiêu: $ANET $ALAB $ASML Yên tĩnh, then chốt, ít vị trí. Không ai nói về mạng, cho đến khi mạng gặp sự cố.

Arista Networks ($ANET) xây dựng hạ tầng mạng hiệu suất cao, giúp dữ liệu di chuyển liền mạch trong các cụm AI quy mô lớn. Khi yêu cầu tải công việc có độ trễ cực thấp và băng thông cao, mạng định nghĩa bằng phần mềm của Arista trở thành yếu tố then chốt duy trì hiệu quả của cụm. Ngừng hoạt động hoặc hoạt động kém hiệu quả gây chi phí rất cao, Arista đảm bảo hệ thống hoạt động tối đa để nắm bắt giá trị.

Astera Labs ($ALAB) hoạt động trong đường truyền dữ liệu nội bộ, đảm bảo kết nối tốc độ cao giữa GPU, CPU và bộ nhớ trong hệ thống AI. Khi mật độ cụm tăng, điểm nghẽn dịch chuyển từ biên mạng sang giao tiếp chip-chíp, chính là vị trí của Astera. Trong môi trường AI hiệu năng cao, giao tiếp giữa các thành phần không đủ nhanh, toàn hệ thống sẽ chậm lại.

Sản xuất: Hạn chế chu kỳ dài

Không có khả năng sản xuất chip thì không thể mở rộng AI. Không có công cụ sản xuất thì không thể chế tạo chip tiên tiến.

Máy khắc EUV của ASML có chu kỳ sản xuất trên một năm, chi phí mỗi máy vượt quá 200 triệu USD, không có đối thủ đáng tin cậy. Mọi chip tiên tiến trên thế giới, từ H100 của NVIDIA đến dòng M của Apple, đều cần thiết bị của họ. Các công cụ khắc etch và lắng đọng của Lam Research đã tích hợp vào dây chuyền sản xuất của mọi nhà máy wafer chính trên toàn cầu.

Mục tiêu: $LRCX $CEG Hạn chế chu kỳ dài. Cấu trúc khó bị phá vỡ hơn bất kỳ hàng rào phần mềm nào. Độ nóng của thị trường thấp hơn nhiều so với mức cần thiết.

ASML Holding ($ASML) là nhà cung cấp duy nhất hệ thống khắc EUV, là công cụ sản xuất chip tiên tiến nhất hiện có, điều kiện tiên quyết để sản xuất bán dẫn hàng đầu. Đơn hàng tồn đọng nhiều năm, không có đối thủ cạnh tranh khả thi, kiểm soát điểm then chốt trong chuỗi cung ứng chip toàn cầu.

Lam Research ($LRCX) cung cấp các thiết bị khắc etch và lắng đọng cấu thành xương sống của sản xuất bán dẫn. Các công cụ của họ đã tích hợp sâu vào tất cả các nhà máy wafer chính, trở thành đối tác không thể thiếu trong mở rộng năng lực chip. Khi nhu cầu AI thúc đẩy mở rộng năng lực liên tục, Lam nhận được doanh thu dài hạn gắn liền với tăng trưởng sản xuất bán dẫn toàn cầu.

Sai lệch phân loại: Nguồn gốc của Alpha

Đây là phần mà hầu hết nhà đầu tư bỏ qua, cũng là cơ hội bất đối xứng nhất trong bản đồ này.

Có một loại công ty, thị trường định giá là A, nhưng thực tế vận hành và tài chính đã là B.

Lấy ví dụ: $CIFR (Cipher Digital) và $IREN (IREN Limited).

Thị trường vẫn nhìn họ như các thợ mỏ Bitcoin.

Nhưng thực tế, họ đang biến thành thứ có giá trị hơn nhiều: hạ tầng điện năng cho AI và nền tảng trung tâm dữ liệu HPC.

Những công ty này đã khóa điện năng giá rẻ khi chưa ai chú ý, xây dựng hạ tầng trước nhu cầu. Ngày nay, các nhà sản xuất quy mô lớn đang săn lùng chính xác những thứ này.

Cipher Digital đã bắt đầu chuyển đổi, ký hợp đồng thuê dài hạn 15 năm với các khách thuê quy mô lớn trong AI/HPC (khu công viên AI/HPC thứ 3), và đã vay vòng vốn 2 tỷ USD từ các ngân hàng hàng đầu toàn cầu. Đây không phải là hành động đầu cơ, mà là cam kết doanh thu dài hạn.

IREN thực hiện chiến lược tương tự tại nhiều địa điểm, kết hợp cung cấp năng lượng và xây dựng trung tâm dữ liệu mở rộng. Lợi thế của họ là tốc độ: đã kiểm soát đất đai, điện năng và hạ tầng cần thiết cho tải AI.

Thị trường vẫn nhìn họ như các thợ mỏ. Bảng cân đối kế toán đã trông như công ty hạ tầng.

Khoảng cách này sẽ thu hẹp lại. Khi thu hẹp, sẽ không chậm.

Tổng hợp danh mục

Đây không phải là một đống cổ phiếu, mà là một hệ thống.

Mỗi vị trí tương ứng với một điểm hạn chế trong hệ thống AI, mỗi điểm hạn chế phải được giải quyết, hệ thống mới vận hành được. Đó chính là kỷ luật.

Điện năng: $GEV $VST $WMB $PWR Lưới điện: $ETN $VRT

Tản nhiệt: $MU

Bộ nhớ: $ANET Mạng: $ALAB $ASML Sản xuất: $LRCX $CIFR Sai lệch phân loại: $IREN

Hầu hết nhà đầu tư vẫn chưa hoàn thành chuyển đổi nhận thức

Chúng ta đang chuyển từ “thiếu sức mạnh tính toán” sang “thiếu hạ tầng”.

Điều này có nghĩa là:

GPU không còn là câu chuyện duy nhất

Điện năng, lưới điện, bộ nhớ và tản nhiệt trở thành động lực chính thúc đẩy lợi nhuận

Lợi nhuận theo đuổi các điểm hạn chế, chứ không phải theo xu hướng nóng.

Hầu hết danh mục đầu tư vẫn còn ở thế giới cũ.

Rủi ro: Kỷ luật cũng quan trọng

Khung này có thể không hiệu quả trong điều kiện nhất định. Cần thẳng thắn xem xét.

Chi tiêu của các nhà sản xuất quy mô lớn giảm tốc. Nếu Amazon, Google và Meta vì áp lực lợi nhuận hoặc nhu cầu không đạt kỳ vọng mà giảm đầu tư hạ tầng, giả định nhu cầu cứng sẽ yếu đi. Đây là rủi ro hàng đầu cần theo dõi, dựa vào hướng dẫn chi tiêu vốn hàng quý như chỉ số dẫn đầu.

Tốc độ giải quyết điểm nghẽn nhanh hơn dự kiến. Chính phủ can thiệp vào sản xuất biến áp, thúc đẩy phê duyệt hạt nhân nhanh hơn, hoặc tái cấu trúc xếp hàng lưới điện, đều có thể làm giảm giá trị của các hạ tầng bị hạn chế. Những thay đổi này diễn ra chậm nhưng có thật.

Rào cản pháp lý. Hạ tầng điện và lưới điện liên quan đến quy định của ngành tiện ích, kiểm tra môi trường và cơ quan đặt giá. Khi các quy định trong lĩnh vực này chuyển hướng bất lợi, sẽ giới hạn lợi nhuận một cách cấu trúc và lâu dài.

Điểm khác biệt then chốt là: Đây không phải là cược vào chu kỳ sản phẩm. Chu kỳ sản phẩm có thể đảo ngược trong một quý. Hạn chế công nghiệp cần nhiều năm xây dựng, cũng cần nhiều năm để giải tỏa. Chính sự bất đối xứng này là điểm mấu chốt.

Cuối cùng

Trong mỗi thời đại công nghiệp, của cải không do các công ty chế tạo tàu hỏa tạo ra.

Mà do các công ty sở hữu đường ray, than đá và quyền đi lại tạo ra.

Đường ray của AI được đo bằng兆瓦, thời gian giao hàng biến áp và khả năng tản nhiệt của mỗi tủ rack.

Hầu hết nhà đầu tư đang chạy theo AI. Cơ hội thực sự nằm ở những thứ AI không thể thiếu.

Trong mỗi hệ thống, tin tức theo đuổi đổi mới, lợi nhuận theo đuổi điểm hạn chế. Chúng tôi tập trung vào điểm hạn chế chứ không phải câu chuyện, hiện lợi nhuận khoảng 60%. Khi hạ tầng AI tăng tốc, đây không phải là điểm kết thúc giao dịch, mà vẫn còn trong giai đoạn đầu. Chúng tôi cho rằng hiện mới chỉ bước vào vòng thứ ba.