原文標題：Một số suy nghĩ trước sự kiện của Nvidia vào tối nay
Người viết bản gốc：@GavinSBaker
Biên tập：Peggy, BlockBeats

Biên tập viên chú thích: Sau khi báo cáo tài chính của Nvidia được công bố, sự chú ý của thị trường thường tập trung vào doanh thu, lợi nhuận và dự báo. Nhưng tác giả bài viết này @GavinSBaker đã cố gắng đưa cuộc thảo luận về một chiều dài hơn: Giá trị của Nvidia không phải là từ dữ liệu của một quý, mà là từ sự tiếp tục của nhu cầu AI và việc đầu tư vào sức mạnh tính toán có thực sự tạo ra lợi nhuận bền vững hay không.

Bài viết bắt đầu từ kinh nghiệm lịch sử về chu kỳ công nghệ, thảo luận về việc liệu "Bong bóng và quá độ cơ sở hạ tầng" có tái diễn không, đồng thời chỉ ra rằng chu kỳ AI hiện tại đang mắc cản về nguồn cấp điện và chip, có thể khiến cho tốc độ mở rộng trở nên kỷ luật hơn. Mặt khác, giá thuê GPU và việc sử dụng chip dạng cũ có hiệu quả cao cũng đã chứng minh cho "ROI của AI".

Dưới đây là bản gốc:

Dưới đây là một số quan sát cá nhân, có thể hữu ích cho những người quan tâm đến Nvidia. Trong quan điểm của tôi, điều đáng thảo luận thực sự chỉ có hai biến số cốt lõi xung quanh công ty này: một là sự tiếp tục của nhu cầu, hai là tỷ lệ lợi nhuận đầu tư (ROI) từ AI, và yếu tố thứ hai liên quan chặt chẽ đến tuổi thọ sử dụng hiệu quả của GPU.

Sự tiếp tục của nhu cầu: Lịch sử có tái diễn không?

Từ kinh nghiệm về làn sóng công nghệ, gần như tất cả các chu kỳ tương tự đều trải qua cả bong bóng tài chính và mở rộng năng lực sản xuất quá mức. Carlota Perez đã có một phân tích hệ thống trong cuốn sách "Cách mạng Công nghệ và Vốn tài chính". Bà chỉ ra rằng, mỗi lần cách mạng công nghệ, dù là đường sắt, sóng radio hay internet, thị trường tài chính đều sớm nhận ra tiềm năng lâu dài của nó, và sự lên án xuất phát từ vốn đầu tư thường tạo ra bong bóng (điều này cũng có thể được giải thích bằng "sự sụp đổ đa dạng quan điểm" mà Mauboussin đã nói). Bong bóng dẫn đến quá mức xây dụng, quá mức xây dựng dẫn đến suy giảm tạm thời trong nhu cầu, từ đó dẫn đến suy thoái thị trường; và sự cung ứng công nghệ cơ bản quá mức, cuối cùng lại là nền tảng cho một "Thời đại vàng". Con đường phát triển của internet là ví dụ điển hình.

Do đó, đối với Nvidia, điểm chính không phải là hiệu suất của quý này, hoặc dẫn đến dự báo quý tiếp theo, những điều này thường đã được các tổ chức mua vào dự đoán kịp thời. Quan trọng thực sự là tính bền vững của mỗi cổ phiếu (EPS), chứ không phải là tỷ lệ tăng trưởng trong năm đó.

Xét về các dự báo ẩn chứa trong định giá hiện tại, thị trường giống như đang thể hiện một quyết định: Lợi nhuận của Nvidia có thể đang tiệm cận điểm cao tạm thời, và đằng sau đó là lo ngại về sự quá mức mở rộng vốn đầu tư. Cần phải nhấn mạnh rằng lo ngại của thị trường không phải là "bong bóng định giá", mà là "bong bóng cơ bản", nghĩa là rủi ro quá mức xây dựng tiềm ẩn do chi phí cố vấn tăng. Nếu thị trường có thể tin tưởng vào việc Nvidia sẽ duy trì tỷ lệ tăng trưởng hợp nhất doanh thu hai chữ số cao sau năm tài chính 2027, trực giác về định giá sẽ được hỗ trợ.

Lần này có thực sự khác biệt không?

「Lần này khác biệt」 thường là một phán đoán nguy hiểm. Nhưng chu kỳ AI lần này thật sự có những điểm khác biệt: toàn cầu đang đối mặt với hạn chế cụ thể về điện năng (watts) và số lượng wafer trên quy trình sản xuất tiên tiến, và việc giảm bớt những ràng buộc này có thể mất vài năm.

Ràng buộc cung này, có thể đã đóng cửa những khả năng mở rộng năng lực quá mức. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây siêu lớn, nếu điều kiện cho phép, lý thuyết sẽ tiếp tục mở rộng quy mô, nhưng thực tế là việc mở rộng của họ bị hạn chế bởi điện năng và wafer. Không giống như cuộc cách mạng công nghệ lịch sử mà Perez đã mô tả, lúc đó không có ràng buộc cung nào tương tự hạn chế tốc độ triển khai.

Không có quá mức xây dựng, sụp đổ sẽ khó xảy ra, đặc biệt là khi giá trị tổng thể của các cổ phiếu công nghệ hiện chưa ở mức cực đoan.

Trong hai ràng buộc này, wafer có thể quan trọng hơn điện năng. Việc kiểm soát tốc độ sản xuất wafer có thể trở thành một biến số quan trọng kéo dài chu kỳ AI. Ban lãnh đạo của TSMC luôn nổi tiếng với sự thận trọng, họ nhấn mạnh hơn về ổn định ngành và giá trị dài hạn, chứ không phải mở rộng cấp sốc trong ngắn hạn. Nếu không có hạn chế về điện năng và wafer, tốc độ tăng trưởng của NVIDIA trong 24 tháng tới có thể nhanh hơn, nhưng rủi ro quá mức xây dựng cũng sẽ tăng đáng kể.

Ở một khía cạnh nào đó, ràng buộc cung có thể đang giúp chu kỳ AI toàn cầu đạt đến trạng thái 「ổn định chậm lại」. Sự phụ thuộc cao của AI vào wafer trên quy trình sản xuất tiên tiến, ngược lại, có thể trở thành yếu tố quan trọng để tránh biến động mạnh trong chu kỳ này.

Nếu muốn thực hiện một số kịch bản giả định cực đoan, quy mô sức mạnh tính toán có thể cần tăng lên hàng trăm hoặc thậm chí hàng nghìn lần so với hiện tại. Và thời gian cần thiết cho việc mở rộng này cũng cung cấp một dải giảm nhiều cho sự điều chỉnh xã hội và hợp nhất chế độ.

Kinh nghiệm lịch sử cũng cung cấp thông tin: sau khi James Watt phát minh ra động cơ hơi nước quay vòng, hệ thống đường sắt thật sự thay thế ngựa đã trải qua nhiều thập kỷ. Tốc độ tiếp tục hoàn thiện của AI có lẽ nhanh hơn, nhưng vẫn không đủ để hoàn thành cấu trúc xã hội trong thời gian ngắn.

Quan trọng hơn, con người chỉ cần 20–30 watts điện để đạt được 「trí tuệ tổng quát」. Trong một thế giới có hạn chế về điện năng, ưu điểm hiệu quả này sẽ tồn tại lâu dài. Do đó, một chu kỳ AI mượt mà, bền vững hơn, có thể không phải là điều xấu cho xã hội.

Tuổi thọ GPU và ROI thực sự của AI

Giá thuê GPU, bản chất là phản ánh giá trị kinh tế của token, cũng là chỉ số chính của 「ROI AI」. Lý thuyết, khi chipset hiệu suất cao hơn liên tục được ra mắt, giá thuê GPU của các mẫu cũ sẽ dần giảm, ngay cả khi tỷ suất sinh lời từ AI là dương.

Tuy nhiên, trong vòng hai tháng qua, giá cho thuê H100 đã tăng đáng kể sau gần bốn năm hoạt động. Điều này có nghĩa là, đặc biệt trong cảnh AI đại diện và tạo mã, công suất tính toán đang tạo ra giá trị kinh tế thực sự và đáng kể.

Trong khi đó, ngay cả khi Blackwell được ra mắt, A100 6 năm trước vẫn duy trì tỷ lệ sử dụng cao, giá thuê không có dấu hiệu giảm. Điều này mạnh mẽ ngụ ý tuổi thọ hiệu quả của GPU có thể ít nhất là trên 6 năm, thậm chí vượt quá chu kỳ khấu hao của hầu hết khách hàng.

Tác động của điều này là cấu trúc: nếu giá trị còn lại cao hơn so với dự kiến trước đó, chi phí tài chính của GPU sẽ tiếp tục giảm. Ngược lại, đối với ASIC được tinh chỉnh cho một mô hình đơn hoặc một ứng dụng cụ thể, rất khó có được lợi thế vòng đời tương tự. Trong môi trường chuyển đổi nhanh chóng, chi phí vốn của vi xử lý chuyên biệt cao hơn, khó khăn về tài chính cũng lớn hơn.

Một phần, tính đa dụng là pháo đài của GPU. Cùng với việc phân chia tính năng prefill và decode, và hệ sinh thái chip hỗ trợ ngày càng hoàn thiện, kiến trúc tính toán đang tiến từ "lô-gic một chip" sang "hệ thống đa chip làm việc cùng nhau". Cơ sở hạ tầng AI không còn phụ thuộc vào một thiết bị duy nhất, mà là một hệ thống kỹ thuật phức tạp.

Với việc giải lập tính năng prefill và decode, hệ sinh thái của NVIDIA có thể đã hoàn thiện cấu trúc sớm hơn so với hệ sinh thái TPU. Khi kết hợp với sự khác biệt trong việc lựa chọn thiết kế của các nhà sản xuất, ưu thế tương đối của khách hàng trong chi phí suy luận đang thay đổi.

Nếu một số nhà sản xuất trước đây phụ thuộc vào lợi thế chi phí để hạ giá token và chiếm lĩnh thị trường, thì khi lợi thế này giảm đi, hành vi thị trường sẽ có xu hướng hợp lý hóa. Trong dài hạn, điều này sẽ tạo ra tác động tích cực đối với ROI của AI, đặc biệt là trong giai đoạn chuyển từ huấn luyện sang suy luận của công suất tính toán.

Sự thay đổi này, có lẽ quan trọng hơn bất kỳ kết quả kinh doanh quý nào.

Ước muốn cuối cùng một cách dễ dàng: Hy vọng rằng trong tương lai, NVIDIA sẽ tái sử dụng siêu anh hùng như mã chip. Điều đáng ngạc nhiên là, "Liên minh Xanh" cho đến nay vẫn chưa sử dụng tên "Banner" (tên thật của nhân vật Hulk trong Marvel).

[Liên kết với bản gốc]

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia