Nvidia vừa công bố quý tiếp theo khiến hầu hết các công ty khác phải ghen tị. Doanh thu đạt 57 tỷ USD trong quý 3 FY2026, tăng 62% so với cùng kỳ năm trước, riêng phân khúc trung tâm dữ liệu đã mang về 51,2 tỷ USD.
Con số đằng sau câu chuyện
Doanh thu trung tâm dữ liệu của Nvidia đạt 51,2 tỷ USD, tăng 25% so với quý trước và 66% so với cùng kỳ năm trước. Điều này đưa hoạt động trung tâm dữ liệu của công ty lên mức doanh thu hàng năm vượt quá 200 tỷ USD.
Công ty kiểm soát khoảng 80% thị trường bộ tăng tốc AI. Sự thống trị này không chỉ liên quan đến phần cứng. Nó còn nằm ở hệ sinh thái phần mềm CUDA, buộc các nhà phát triển phải gắn bó với kiến trúc của Nvidia.
Thị trường suy luận AI toàn cầu dự kiến tăng từ 106,15 tỷ USD năm 2025 lên 254,98 tỷ USD vào năm 2030, tương đương tỷ lệ tăng trưởng hàng năm kép là 19,2%. Các kiến trúc Blackwell và Blackwell Ultra được thiết kế đặc biệt để cải thiện kinh tế suy luận, giúp chạy các mô hình AI trong sản xuất trở nên rẻ hơn và nhanh hơn.
Tại sao suy luận quan trọng hơn đào tạo
Việc huấn luyện một mô hình AI là một khoản chi phí một lần (hoặc định kỳ). Suy luận—chạy mô hình đã được huấn luyện để phục vụ người dùng thực tế—xảy ra liên tục. Mỗi truy vấn ChatGPT, mỗi kết quả tìm kiếm do AI tạo ra, mỗi tương tác dịch vụ khách hàng tự động đều là một tải công việc suy luận. Một số ước tính ngành cho rằng suy luận cuối cùng có thể chiếm 80-90% tổng nhu cầu tính toán AI.
CEO của Nvidia, Jensen Huang, đã hé lộ sự chuyển đổi này trong nhiều quý. Kiến trúc Blackwell được thiết kế để xử lý các mẫu tính toán đặc thù của suy luận, nơi độ trễ và chi phí mỗi truy vấn quan trọng không kém so với thông lượng thô.
Phản ứng kỳ lạ của thị trường
Mặc dù công bố các con số vượt xa kỳ vọng, cổ phiếu Nvidia đã giảm giá. Cổ phiếu hiện đang giao dịch ở mức dưới 22 lần lợi nhuận tương lai, một mức định giá dường như khiêm tốn đối với một công ty đang tăng doanh thu 62% mỗi năm.
Trong khi Nvidia thống trị các công việc đào tạo, các công việc suy luận lại đa dạng hơn và có tiềm năng tiếp cận dễ dàng hơn đối với các đối thủ cạnh tranh. Các chip tùy chỉnh từ Google, Amazon và một nhóm ngày càng tăng các startup đều nhắm đến riêng lĩnh vực suy luận. Không gian mạng GPU phi tập trung cũng đang phát triển, có thể cung cấp khả năng tính toán suy luận với chi phí thấp hơn bằng cách tổng hợp các thiết bị chưa được sử dụng hiệu quả.
Hệ số lợi nhuận tương lai dưới 22x cho thấy thị trường đang định giá một phiên bản nào đó của rủi ro này. Liệu đó có phải là cơ hội hay lời cảnh báo hoàn toàn phụ thuộc vào việc Nvidia có thể duy trì vị thế thống trị của mình khi AI chuyển từ việc xây dựng mô hình sang vận hành chúng ở quy mô lớn.