Nvidia giàu lên thế nào?

Ngành công nghiệp AI phát triển mạnh mẽ trong vài năm gần đây. Hàng loạt cái tên như ChatGPT, OpenAI, Sam Altman, Midjourney, Copilot, Gemini,... không ngừng thu hút sự quan tâm của công chúng. 

Chưa bao giờ các bản cập nhật mới của sản phẩm công nghệ được tung ra dồn dập như hiện nay, các phiên bản liên tục bị thay thế bởi bản mới hơn, tính năng mạnh hơn, sử dụng các mô hình tiên tiến hơn,... với tần suất tính bằng tuần.

Cuộc đua này tiêu tốn hàng đống tiền. Mới đây nhất, Chính phủ Ấn Độ phê duyệt dự án Sứ mệnh AI với kinh phí 1,25 tỷ USD. Hàn Quốc dự định chi gần 7 tỷ USD vào AI từ nay đến năm 2027 để duy trì vị trí hàng đầu về chip bán dẫn tiên tiến. 

Trung Quốc mạnh tay tuyên bố đầu tư 70 tỷ USD vào ngành AI nhằm dẫn đầu công nghệ này vào năm 2030. Đầu tháng 3-2024, Arab Saudi tuyên bố Quỹ đầu tư AI có thể tăng lên 100 tỷ USD trong vài năm tới. Mỹ tất nhiên luôn dẫn đầu trong đầu tư vào xu hướng công nghệ này. 

Tổng các khoản đầu tư mà các chính phủ trên thế giới hứa hẹn rót vào các công ty công nghệ hàng đầu đã đạt khoảng 380 tỷ USD. Tất cả các khoản đầu tư đều nhằm hướng đến một thị trường dự đoán sẽ vượt quy mô 1.000 tỷ USD vào năm 2028 và đạt đến 1.870 tỷ USD sau năm 2030.

Cuộc chạy đua công nghệ AI thúc đẩy nhu cầu về phần cứng làm nền tảng cho các ứng dụng AI: bộ vi xử lý đồ họa, tức GPU. Sachin Sapatnekar - Giáo sư kỹ thuật điện và máy tính tại Đại học Minnesota (Mỹ) - giải thích về việc sử dụng GPU trong AI: người ta nhận thấy rằng các loại tính toán cần thiết cho đồ họa thực sự rất tương thích với những gì cần cho AI. Chip AI có thể xử lý song song, nghĩa là chúng xử lý một lượng lớn dữ liệu và xử lý một lượng lớn tính toán cùng lúc.

Các thuật toán AI hiện có khả năng học trên một số lượng lớn hình ảnh để tìm ra cách phát hiện xem hình ảnh của một con mèo có phải là của một con mèo hay không. Khi nói đến ngôn ngữ, GPU giúp thuật toán AI đào tạo trên một lượng lớn văn bản. Sau đó, các thuật toán này có thể tạo ra hình ảnh giống một con mèo hoặc ngôn ngữ bắt chước con người, cùng nhiều chức năng khác.

Hệ quả là, một trong những người hưởng lợi lớn nhất từ cuộc đua AI lại là công ty sản xuất GPU tên là Nvidia - công ty dẫn đầu thị trường GPU hiện nay. Sản phẩm của họ được sử dụng bởi các ứng dụng như ChatGPT của OpenAI và các công ty công nghệ lớn như công ty mẹ của Facebook - Meta. Nhu cầu GPU tăng vọt đã đưa tổng doanh thu của Nvidia tăng 265% so với 1 năm trước, chủ yếu nhờ bán chip AI cho máy chủ, đặc biệt là dòng H100. Đó là họ còn bị Chính phủ Mỹ hạn chế, không cho bán chip bán dẫn AI tiên tiến sang Trung Quốc.

Cổ phiếu của Nvidia tăng 262% trong năm qua, từ gần 242 USD lên 875 USD. Trên thị trường chứng khoán, Nvidia được đưa vào nhóm The Magnificent Seven - cái tên lấy từ một bộ phim phương Tây năm 1960, nhằm chỉ những công ty đóng góp thúc đẩy nhiều nhất vào sự tăng trưởng của thị trường chứng khoán năm 2023. Trong nhóm này, ngoài Nvidia còn có Alphabet, Amazon, Apple, Meta, Microsoft và Tesla. Công ty đạt mức vốn hóa 1.000 tỷ USD vào tháng 5-2023, và hiện tại đã lên tới quy mô 1.970 tỷ USD.

Giữ vị thế thống trị

David Kass - Giáo sư tại Trường Kinh doanh Robert H. Smith của Đại học Maryland (Mỹ) - nói về vị thế của Nvidia hiện nay: Nvidia đang là nhà sản xuất chip hàng đầu cho AI tạo sinh. Nvidia có 80% quyền kiểm soát toàn bộ thị trường chip bán dẫn GPU toàn cầu - tỷ lệ áp đảo tuyệt đối và vượt xa bất kỳ đối thủ nào. Điều đó khiến họ có lợi nhuận rất cao.

Theo Matt Bryson - Phó Chủ tịch nghiên cứu cấp cao của Wedbush Securities - thành công của Nvidia không chỉ nhờ vào sự vượt trội của sản phẩm GPU so với đối thủ, mà họ còn tạo lợi thế từ việc xây dựng cơ sở hạ tầng mạnh mẽ xung quanh CUDA - được Nvidia gọi là “mô hình lập trình và nền tảng điện toán song song”. Đây là ngôn ngữ lập trình riêng của Nvidia, bên cạnh đó họ cũng cung cấp thư viện mã dành cho nhà phát triển. 

“Thay vì viết mã cho toàn bộ thao tác đó từ đầu, bạn có thể dùng mã chuyên dụng đã được tạo hiệu quả trên phần cứng. Nvidia có các thư viện được đóng gói sẵn”, Sapatnekar nói. Tất nhiên để hưởng thụ sự hào phóng đó, các nhà phát triển phải phụ thuộc vào Nvidia.

Bên cạnh đó, công ty duy trì vị thế tốt trên thị trường tài chính. Trong báo cáo thu nhập gần đây của mình, Nvidia báo cáo doanh thu là 22,1 tỷ USD trong quý 4 của năm tài chính, tăng 265% kể từ năm ngoái. Thu nhập GAAP (thu nhập dựa trên các tiêu chuẩn kế toán và báo cáo thống nhất) trên mỗi cổ phiếu pha loãng ở mức 4,93 USD, tăng 765% kể từ năm ngoái. Thu nhập không phải GAAP (không bao gồm các trường hợp bất thường) trên mỗi cổ phiếu pha loãng là 5,16 USD, tăng 486% so với năm ngoái.

Kass cho biết, giá cổ phiếu của Nvidia có thể tăng vọt trong những tháng gần đây là do triển vọng quá hấp dẫn nên thu hút thêm rất nhiều nhà đầu tư. Các cá nhân và tổ chức đua nhau nhảy lên tàu vì họ thấy nó đang rời ga. Hay nói cách khác: FOMO (Fear of missing out, chỉ tâm lý sợ bị bỏ rơi hoặc lỡ cơ hội), theo lời Kass.

Jeffrey Macher - Giáo sư chiến lược, kinh tế và chính sách tại Trường Kinh doanh McDonough của Đại học Georgetown (Mỹ), đặt câu hỏi liệu Nvidia có thể tự mình đáp ứng tất cả nhu cầu ngày càng tăng về chip AI hay không? Theo Macher, đây sẽ là một ngành có số lượng đối thủ cạnh tranh ngày càng tăng. Tuy nhiên, Nvidia đang vượt xa các đối thủ. Bryson cho biết, đối thủ lớn của Nvidia là Advanced Micro Devices (AMD) cũng chỉ cố gắng giành vị trí số hai trong lĩnh vực chip AI.

Yếu huyệt của Nvidia

Sự thành công của Nvidia không thể che khuất vấn đề trong chuỗi cung ứng của họ: phụ thuộc vào Công ty sản xuất chất bán dẫn Đài Loan (TSMC). Điều này sẽ khiến họ dễ bị tổn thương. Jeffrey Macher phân tích: TSMC - công ty sản xuất chất bán dẫn lớn nhất thế giới - đặt tại Đài Loan (Trung Quốc) tiềm ẩn những rủi ro địa - chính trị. Nếu có những biến động nào đó khiến TSMC trở thành một công ty Trung Quốc, việc hợp tác của các công ty Mỹ với TSMC sẽ gặp vấn đề lớn.

TSMC đang lên kế hoạch xây dựng các nhà máy sản xuất chip ở Arizona để giảm bớt những lo ngại này. Nhưng ấn phẩm công nghệ The Information tiết lộ rằng, những con chip này “vẫn sẽ được lắp ráp tại Đài Loan”.

Ngoài ra, Nvidia phải đối mặt với những đối thủ cạnh tranh muốn chiếm thị phần chip và các doanh nghiệp muốn giảm bớt sự phụ thuộc vào công ty. Intel có kế hoạch ra mắt chip AI mới trong năm nay, Meta muốn sử dụng chip tùy chỉnh của riêng mình tại các trung tâm dữ liệu của mình và Google đã phát triển Bộ xử lý Cloud Tensor, có thể được sử dụng để đào tạo các mô hình AI.

Matt Bryson - Phó Chủ tịch nghiên cứu cấp cao của Wedbush Securities - cho biết, nhiều công ty khởi nghiệp về chip AI đang xuất hiện, bao gồm những cái tên như Cerebras, Groq và Tenstorren.

Một rủi ro khác đến từ chính việc giá cổ phiếu Nvidia tăng quá nhanh. Kass cho rằng mặc dù không phải là bong bóng, nhưng sẽ đến một thời điểm cổ phiếu Nvidia sẽ được coi là được định giá quá cao. Một khi tốc độ tăng trưởng đó giảm xuống, có thể xảy ra một đợt bán tháo mạnh.

Hơn nữa, khả năng tồn tại về mặt thương mại của một thị trường AI khổng lồ, đến giờ vẫn đang là dự đoán. Khó để xác thực những con số dự báo về quy mô thị trường hàng nghìn tỷ USD. Giới chuyên môn kỳ vọng AI sẽ là Android tiếp theo, hoặc iOS hay Windows tiếp theo, nhưng tất cả vẫn phải chờ tới khi tương lai đó thành hiện thực./.