Một vài suy nghĩ trước khi Nvidia ra mắt tối nay
Tác giả gốc: @GavinSBaker
Biên dịch: Peggy, BlockBeats
Biên tập viên: Sau khi英伟达 công bố báo cáo tài chính, trọng tâm của thị trường thường tập trung vào doanh thu, lợi nhuận và phạm vi hướng dẫn. Nhưng tác giả bài viết này, @GavinSBaker, cố gắng đưa cuộc thảo luận trở lại chiều dài dài hạn hơn: yếu tố quyết định giá trị của英伟达 không phải là dữ liệu quý đơn lẻ, mà là nhu cầu AI sẽ kéo dài bao lâu và liệu đầu tư vào năng lực tính toán có thực sự tạo ra lợi nhuận bền vững hay không.
Dựa trên kinh nghiệm lịch sử của các chu kỳ công nghệ, bài viết thảo luận liệu “bong bóng và xây dựng quá mức” có thể tái diễn hay không, đồng thời chỉ ra rằng chu kỳ AI lần này đang gặp phải các điểm nghẽn về điện năng và nguồn cung wafer, có thể khiến nhịp độ mở rộng trở nên thận trọng hơn. Mặt khác, giá thuê GPU và mức sử dụng cao của các chip đời cũ cũng cung cấp bằng chứng thực tế cho “ROI của AI”.
The following is the original text:
Dưới đây là một số quan sát cá nhân, có thể hữu ích cho những người theo dõi NVIDIA. Theo tôi, chỉ có hai biến số cốt lõi đáng để thảo luận xung quanh công ty này: một là tính bền vững của nhu cầu, hai là tỷ lệ hoàn vốn (ROI) của AI, trong đó后者 lại gắn chặt với tuổi thọ hiệu quả của GPU.
Tính bền vững của nhu cầu: Lịch sử có lặp lại không?
Từ kinh nghiệm lịch sử của các làn sóng công nghệ, hầu hết tất cả các chu kỳ tương tự đều đã trải qua bong bóng tài chính và mở rộng năng lực sản xuất quá mức. Carlota Perez đã trình bày hệ thống về điều này trong cuốn sách “Technological Revolutions and Financial Capital”. Bà chỉ ra rằng, mỗi cuộc cách mạng công nghệ, dù là đường sắt, phát thanh hay internet, đều được thị trường tài chính nhận diện sớm về tiềm năng dài hạn, và sự cuồng nhiệt vốn đi kèm thường dẫn đến bong bóng (điều này cũng có thể được giải thích bằng khái niệm “sụp đổ sự đa dạng quan điểm” của Mauboussin). Bong bóng dẫn đến xây dựng quá mức, xây dựng quá mức gây ra sự sụt giảm nhu cầu theo giai đoạn, từ đó dẫn đến sụp đổ thị trường; trong khi nguồn cung công nghệ cơ bản dư thừa cuối cùng lại tạo nền tảng cho “thời kỳ vàng son”. Hành trình phát triển của internet là một ví dụ điển hình.
Do đó, đối với NVIDIA, điều quan trọng không phải là kết quả quý này hay hướng dẫn quý tới, những yếu tố thường đã được các tổ chức mua vào kỳ vọng đầy đủ. Điều thực sự quan trọng là tính bền vững của lợi nhuận trên mỗi cổ phiếu (EPS), chứ không phải độ dốc tăng trưởng trong năm nay.
Từ kỳ vọng ẩn含 trong định giá hiện tại, thị trường dường như đang thể hiện một nhận định rằng lợi nhuận của NVIDIA có thể đang gần đỉnh giai đoạn, với lo ngại ẩn sau là về nguy cơ đầu tư vốn quá mức. Cần nhấn mạnh rằng, mối lo ngại của thị trường không phải là “bong bóng định giá”, mà là “bong bóng cơ bản” – tức là rủi ro xây dựng quá mức do capex thúc đẩy. Nếu thị trường có thể xây dựng niềm tin rằng NVIDIA sẽ duy trì mức tăng trưởng doanh thu hàng năm (CAGR) ở mức số đơn vị cao sau năm tài chính 2027, trung tâm định giá có thể 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 hiện tại thực sự có những điểm khác biệt: trên hai chiều cạnh then chốt là điện năng (watts) và wafer công nghệ tiên tiến, đều đang gặp phải các rào cản thực sự, và việc giảm nhẹ các ràng buộc này có thể cần vài năm.
Sự ràng buộc cung cấp này có thể ngược lại kìm hãm sự mở rộng quá mức năng lực sản xuất. Nếu điều kiện cho phép, các nhà cung cấp đám mây quy mô siêu lớn về lý thuyết sẽ tiếp tục tăng cường mở rộng, nhưng thực tế là điện năng và wafer đã giới hạn nhịp độ mở rộng của họ. Khác với các cuộc cách mạng công nghệ trong lịch sử được mô tả trong sách của Perez, lúc đó không tồn tại các điểm nghẽn cung cấp tương tự để hạn chế tốc độ triển khai.
Không có sự xây dựng quá mức, thì sự sụp đổ khó có thể xảy ra, đặc biệt là khi định giá chung của các cổ phiếu công nghệ hiện tại không ở mức cao cực đoan.
Trong hai điểm nghẽn này, wafer có thể quan trọng hơn điện năng. Tốc độ sản xuất wafer có thể trở thành biến số quan trọng làm kéo dài chu kỳ AI. Ban quản lý TSMC luôn nổi tiếng với sự thận trọng, họ nhấn mạnh hơn vào trạng thái ổn định của ngành và giá trị dài hạn, thay vì mở rộng mạnh mẽ trong ngắn hạn. Nếu không có ràng buộc về điện năng và wafer, tăng trưởng của NVIDIA trong 24 tháng tới có thể nhanh hơn, nhưng nguy cơ xây dựng quá mức đi kèm cũng sẽ tăng đáng kể.
Theo một nghĩa nào đó, sự ràng buộc về nguồn cung có thể đang giúp “giảm tốc và ổn định” toàn bộ chu kỳ AI. Sự phụ thuộc mạnh mẽ của AI vào wafer công nghệ tiên tiến có thể trở thành yếu tố then chốt giúp chu kỳ này tránh được những biến động mạnh mẽ.
Để thực hiện một số kịch bản giả định cực đoan, quy mô tính toán có thể cần tăng lên hàng trăm乃至 hàng ngàn lần so với hiện tại. Và thời gian cần thiết để mở rộng này chính là khoảng đệm để xã hội điều chỉnh và thích nghi với các thể chế.
Kinh nghiệm lịch sử cũng cung cấp một điểm tham chiếu: sau khi James Watt phát minh ra động cơ hơi nước quay, hệ thống đường sắt thực sự thay thế ngựa đã mất vài chục năm. Tốc độ lặp lại của AI có thể nhanh hơn, nhưng vẫn không thể tái cấu trúc cấu trúc xã hội trong thời gian cực ngắn.
Quan trọng hơn, con người chỉ cần 20–30 watt công suất để đạt được “trí thông minh tổng quát”. Trong một thế giới bị giới hạn điện năng, lợi thế hiệu suất này sẽ kéo dài. Do đó, một chu kỳ AI mượt mà và bền vững hơn chưa chắc đã là điều xấu đối với chính xã hội.
Tuổi thọ GPU và ROI thực tế của AI
Giá thuê GPU về bản chất phản ánh giá trị kinh tế của token và là chỉ số cốt lõi của “AI ROI”. Về lý thuyết, khi các chip hiệu năng cao hơn liên tục được ra mắt, giá thuê GPU đời cũ nên dần giảm xuống, ngay cả khi tỷ lệ hoàn vốn AI vẫn dương.
Tuy nhiên, trong hai tháng qua, giá thuê H100 đã tăng đáng kể sau gần bốn năm hoạt động. Điều này cho thấy, đặc biệt trong các kịch bản agentic AI và tạo mã, sức mạnh tính toán đang tạo ra giá trị kinh tế thực tế và đáng kể.
Trong khi đó, ngay cả khi Blackwell được ra mắt, A100 cách đây 6 năm vẫn duy trì mức sử dụng cao, giá cho thuê không có dấu hiệu giảm rõ rệt. Điều này cho thấy mạnh mẽ rằng tuổi thọ hiệu quả của GPU có thể ít nhất vượt quá 6 năm, thậm chí còn vượt quá chu kỳ khấu hao của đa số khách hàng.
The impact is structural: if residual value exceeds previous expectations, the financing cost of GPUs will decrease further. In contrast, ASICs customized for a single model or specific use case find it difficult to achieve similar lifecycle advantages. In a rapidly evolving environment, specialized chips face higher capital costs and greater financing challenges.
Ở một mức độ nào đó, tính phổ dụng là hàng rào bảo vệ của GPU. Khi chức năng prefill và decode được tách rời và hệ thống chip đi kèm dần hình thành, kiến trúc tính toán đang tiến hóa từ “logic đơn chip” sang “hệ thống phối hợp đa chip”. Cơ sở hạ tầng AI đã không còn phụ thuộc vào một thiết bị duy nhất, mà là một hệ thống kỹ thuật cao độ được tích hợp chặt chẽ.
Việc tách rời prefill và decode có thể khiến hệ sinh thái NVIDIA hoàn thành điều chỉnh cấu trúc sớm hơn hệ sinh thái TPU. Kết hợp với sự khác biệt trong lựa chọn thiết kế của các nhà sản xuất khác nhau, lợi thế tương đối về chi phí suy luận của khách hàng đang thay đổi.
Nếu một số nhà sản xuất trước đây dựa vào lợi thế chi phí để hạ giá token nhằm cạnh tranh thị phần, thì khi lợi thế này suy yếu, hành vi thị trường sẽ trở nên hợp lý hơn. Về dài hạn, điều này sẽ có tác động tích cực đến ROI của AI, đặc biệt trong giai đoạn nhu cầu tính toán chuyển từ đào tạo sang suy luận.
Sự chuyển biến này, có lẽ đáng chú ý hơn bất kỳ kết quả quý nào.
Lời nguyện vọng nhẹ nhàng cuối cùng: Hy vọng NVIDIA trong tương lai sẽ tái sử dụng các siêu anh hùng làm mã hiệu cho chip. Điều đáng ngạc nhiên là "phe xanh" chưa bao giờ sử dụng tên "Banner" (tên thật của nhân vật Hulk trong Marvel).
Nhấp để tìm hiểu các vị trí đang tuyển của BlockBeats
Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của律动 BlockBeats:
Nhóm đăng ký Telegram: https://t.me/theblockbeats
Nhóm giao tiếp Telegram: https://t.me/BlockBeats_App
Tài khoản chính thức trên Twitter: https://twitter.com/BlockBeatsAsia