Nvidia vẫn là cái tên lớn nhất trong phần cứng AI, nhưng sự bùng nổ về hạ tầng hiện nay đã mở rộng xa hơn cả GPU. Các nhà đầu tư có thể tiếp cận thông qua mạng lưới, bộ nhớ, nguồn điện, làm mát và trung tâm dữ liệu: những lĩnh vực có thể hưởng lợi khi nhu cầu tính toán AI tăng lên.
Doanh thu trung tâm dữ liệu của Nvidia đạt 75,2 tỷ USD trong quý 1 tài chính 2027, tăng 92% so với cùng kỳ năm trước. Đồng thời, IEA dự kiến mức tiêu thụ điện của trung tâm dữ liệu toàn cầu sẽ tăng từ khoảng 485 TWh năm 2025 lên khoảng 950 TWh vào năm 2030.
Điều đó có nghĩa là giao dịch AI ngày càng trở thành một giao dịch hạ tầng.
Đầu tư ở đâu ngoài Nvidia
| Lớp AI | Nó cung cấp | Ví dụ |
|---|---|---|
| Tính toán | GPU và bộ tăng tốc | Nvidia, AMD |
| Mạng lưới | Kết nối các cụm AI quy mô lớn | Broadcom, Marvell |
| Bộ nhớ | Bộ nhớ băng thông cao | Micron |
| Công suất và làm mát | Điện năng và quản lý nhiệt | Vertiv, Bloom Energy |
| Trung tâm dữ liệu | Công suất AI vật lý | Equinix, Digital Realty, CoreWeave |
Hướng dẫn về chip AI của Coinpaper đề cập đến khía cạnh bán dẫn trong chuỗi giá trị này, trong khi phân tích về trung tâm dữ liệu xem xét các công ty cung cấp năng lực tính toán.
Công suất có thể trở thành điểm nghẽn chính
Việc xây dựng thêm các máy chủ AI không giúp ích nếu các trung tâm dữ liệu không thể đảm bảo đủ điện năng.
IEA dự kiến mức tiêu thụ điện của các trung tâm dữ liệu sẽ tăng gần gấp đôi vào năm 2030. Điều này có thể mang lại lợi ích cho các công ty cung cấp thiết bị điện, hệ thống làm mát và sản xuất tại chỗ.
Vertiv cung cấp thiết bị quản lý điện và nhiệt cho các trung tâm dữ liệu mật độ cao. Bloom Energy cung cấp sản xuất pin nhiên liệu tại chỗ, một lựa chọn ngày càng liên quan khi năng lực lưới điện bị hạn chế. Coinpaper gần đây đã xem xét cơ hội do AI mang lại cho Bloom.
Chi phí bộ nhớ tăng cao cũng cho thấy cách các điểm nghẽn có thể di chuyển qua toàn bộ hệ thống. Bài viết gần đây của Coinpaper về chi phí máy chủ đã nhấn mạnh việc giá hệ thống Nvidia tăng lên khi bộ nhớ trở nên đắt đỏ hơn.
Cách đơn giản để so sánh cổ phiếu cơ sở hạ tầng AI
Các nhà đầu tư nên nhìn xa hơn chỉ sự tăng trưởng doanh thu.
Một chỉ số lọc hữu ích là:
Hiệu quả tăng trưởng AI = Tăng trưởng doanh thu liên quan đến AI ÷ P/E kỳ vọng
Ví dụ:
- Công ty A: 40% tăng trưởng ÷ 40× P/E = 1,0
- Công ty B: 25% tăng trưởng ÷ 20× P/E = 1.25
Một điểm số cao hơn có thể cho thấy các nhà đầu tư đang trả ít hơn cho mỗi điểm phần trăm của mức tăng trưởng kỳ vọng. Đây không phải là một mô hình định giá đầy đủ, nhưng nó có thể giúp so sánh các công ty hoạt động ở các phần khác nhau của chuỗi AI.
Các yếu tố khác cũng quan trọng:
- Tăng trưởng doanh thu từ AI
- Dòng tiền tự do
- Sự tập trung khách hàng
- Yêu cầu chi tiêu vốn
- Định giá
- Mức độ tiếp xúc với các điểm nghẽn hạ tầng
Điểm chính đơn giản là: Nvidia có thể vẫn giữ vai trò trung tâm trong tính toán AI, nhưng việc mở rộng ngày càng phụ thuộc vào các công ty cung cấp bộ nhớ, mạng, điện năng, làm mát và năng lực trung tâm dữ liệu vật lý.
Đối với các nhà đầu tư tìm kiếm cơ hội ngoài GPU, những điểm nghẽn hạ tầng này có thể mang lại một số cơ hội AI dài hạn thú vị nhất.