Phía sau giá trị nghìn tỷ USD của Nvidia

Báo cáo tài chính quý III được Nvidia công bố cuối tháng 11 ghi nhận doanh thu 18,1 tỷ USD, gấp 3 lần so với cùng kỳ năm ngoái và vượt mọi dự đoán của Phố Wall. Lợi nhuận ròng của tập đoàn cũng tăng mạnh, đạt 9,2 tỷ USD.

Không nhiều công ty liên tiếp vượt kỳ vọng doanh thu như Nvidia. Vào tháng 5, tập đoàn này ước tính doanh thu quý tài chính thứ II đạt 11 tỷ USD. Đến tháng 8, con số thực tế là 13,5 tỷ USD.

Từ GPU chơi game đến AI

Jensen Huang, CEO Nvidia, cho biết tốc độ tăng trưởng của tập đoàn phản ánh sự dịch chuyển sang kỷ nguyên điện toán mới, cùng xu hướng phát triển AI tạo sinh (Generative AI) - gồm các công cụ tạo văn bản, hình ảnh như ChatGPT hay DALL-E.

Đúng nơi, đúng thời điểm là các yếu tố tạo nên hành trình bứt tốc của Nvidia. Trong một năm qua, sự bùng nổ của các công cụ AI tạo sinh khiến nhu cầu xây dựng cơ sở hạ tầng, mua chip đào tạo thuật toán ngày càng lớn.

Thành công từ lĩnh vực AI, song mọi thứ khởi nguồn từ hoạt động kinh doanh chủ chốt của Nvidia suốt nhiều năm: chip xử lý đồ họa (GPU) để dựng ảnh trong game.

Theo New York Times, các nhà nghiên cứu về AI sử dụng GPU của Nvidia từ năm 2012 để đào tạo thuật toán nhận diện vật thể trong ảnh. Đó là tiền đề cho những bước phát triển tiếp theo của AI, chẳng hạn như viết văn bản hay tạo ảnh.

Nvidia khai thác triệt để xu hướng khi liên tục cải tiến phần cứng GPU, xây dựng phần mềm hỗ trợ đào tạo và xử lý phép tính AI. Năm 2017, tập đoàn cung cấp hệ thống máy tính hoàn chỉnh nhằm đào tạo thuật toán hiệu quả hơn.

Đến nay, một số máy tính chuyên dụng của Nvidia có kích thước tương đương siêu máy tính, được lắp ráp và vận hành bởi hàng nghìn GPU, có khả năng đào tạo các mô hình AI mới nhất.

Nói cách khác, không chỉ cung cấp linh kiện, Nvidia trở thành lựa chọn tối ưu cho bất cứ công ty muốn xây dựng hệ thống phát triển AI với máy tính chuyên dụng, đội ngũ hỗ trợ đào tạo mô hình.

GPU H100 có thể xử lý mô hình AI lớn nhằm tạo văn bản, viết mã phần mềm, hình ảnh, video hoặc âm thanh. Ảnh: Nvidia.

Theo số liệu của hãng nghiên cứu Omdia, trong khi Google, Amazon, Meta hay IBM đã thiết kế và sản xuất chip AI, một mình Nvidia đang chiếm hơn 70% doanh số GPU AI trên toàn thế giới.

"Chúng tôi hiểu rằng cách thức tính toán đang được tái phát minh. Và chúng tôi xây dựng mọi thứ, từ bộ xử lý đến giai đoạn hoàn thiện... Loại máy tính này không đơn thuần là chế tạo chip cho khách hàng sử dụng. Bạn phải xây dựng toàn bộ trung tâm dữ liệu", Huang chia sẻ trong một cuộc phỏng vấn.

"Khách hàng sẽ đợi 18 tháng để mua hệ thống Nvidia thay vì một con chip có sẵn từ startup hay đối thủ cạnh tranh", Daniel Newman, nhà phân tích của Futurum Group, cho biết.

Năm 2022, Nvidia công bố sản xuất GPU H100, được cải tiến nhằm huấn luyện siêu AI - mô hình của các công cụ như ChatGPT.

Để mở rộng tầm ảnh hưởng, Nvidia còn hợp tác với các hãng công nghệ lớn, đầu tư vào một số startup AI. Vào tháng 6, công ty Inflection AI cho biết đã nhận khoản tài trợ 1,3 tỷ USD từ Nvidia và một số công ty để mua 22.000 GPU H100.

Jensen Huang, CEO Nvidia, giới thiệu GPU chuyên dùng cho AI tạo sinh và siêu máy tính. Ảnh: New York Times.

Mustafa Suleyman, CEO Inflection AI, thừa nhận không có nghĩa vụ dùng sản phẩm Nvidia, nhưng các đối thủ không có giải pháp thay thế khả thi.

Nhu cầu mua GPU AI cao còn dẫn đến khan hàng, kể cả các hệ thống trị giá trăm nghìn USD. Giới phân tích cho rằng OpenAI cần hàng chục nghìn GPU Nvidia để huấn luyện các hệ thống AI.

Colette Kress, Giám đốc Tài chính Nvidia, khẳng định tập đoàn đã tăng đáng kể sản lượng GPU qua từng quý. Bà cho biết Nvidia sẽ tiếp tục ra mắt các dòng chip mới, hiệu năng cao hơn để đáp ứng xu hướng phát triển AI.

Tăng giá trị cho chính mình

Doanh thu tăng theo xu thế tạo ra lo ngại rằng Nvidia sẽ giống Zoom - công ty từng "làm mưa làm gió" với mức tăng trưởng doanh thu 3 con số khi nhu cầu học tập, làm việc online tăng cách đây vài năm.

Hiện tại, doanh thu của Zoom vẫn ổn định nhờ khách hàng chi tiêu nhiều hơn, nhưng tốc độ tăng không cao như trước.

Theo TechCrunch, Nvidia sẽ không giống Zoom nhờ kinh nghiệm phát triển phần cứng. Lợi thế của tập đoàn Mỹ đến từ chi phí đầu tư khổng lồ cho nghiên cứu và phát triển (R&D), yếu tố giúp công ty nhanh chóng bắt kịp xu hướng.

Nvidia đã chi 2,04 tỷ USD trong quý II cho R&D, tăng nhẹ so với mức 1,82 tỷ USD vào quý I/2022. Tính từ đầu năm đến tháng 8, tập đoàn này đã đầu tư 3,92 tỷ USD vào R&D, cao hơn giai đoạn nửa đầu năm ngoái (3,44 tỷ USD).

Với chiến lược sử dụng lợi nhuận để thiết kế nhiều chip tốt và nhanh hơn, Nvidia có thể tự tin duy trì vị thế trong thời gian dài.

Siêu máy tính DGX GH200 AI. Ảnh: Nvidia.

Nvidia cũng đầu tư cho chính mình bằng cách giúp cổ phiếu giá trị hơn. Trong quý II, tập đoàn đã trả 3,38 tỷ USD cho cổ đông, dưới hình thức mua 7,5 triệu cổ phiếu và cổ tức bằng tiền mặt. Sau khi công bố kết quả kinh doanh quý II vào tháng 8, hội đồng quản trị Nvidia tiếp tục phê duyệt 25 tỷ USD mua lại cổ phiếu.

25 tỷ USD là khoản tiền lớn với mọi công ty. Việc mua lại cổ phiếu có thể mang đến lợi ích bằng cách giảm nguồn cung và tăng nhu cầu của nhà đầu tư. Nvidia cũng hướng đến tăng tỷ lệ lợi nhuận trên mỗi cổ phiếu nhằm tăng giá cổ phiếu.

Sức ép cạnh tranh chưa đủ lớn

Tất nhiên, Nvidia phải đối mặt nhiều áp lực bên ngoài. Một trong số đó là sự cạnh tranh của đối thủ, bao gồm AMD. Dù vậy, sức ép thực sự sẽ chỉ đến khi AMD xuất xưởng hàng loạt lô chip AI vào năm 2024.

Theo WSJ, việc chính phủ Mỹ hạn chế xuất khẩu chip tiên tiến sang Trung Quốc cũng có thể tác động đến Nvidia, dù tập đoàn đã đối phó bằng cách tạo ra phiên bản hiệu năng thấp cho một số mẫu chip xuất sang Trung Quốc.

Theo Kress, Trung Quốc và một số quốc gia kiểm soát xuất khẩu, đóng góp 20-25% doanh thu cho mảng trung tâm dữ liệu của Nvidia trong những quý gần đây. Bà dự đoán doanh số tại các khu vực trên sẽ giảm trong quý tiếp theo, dù có thể bù đắp bằng mức tăng trưởng ở các quốc gia khác.

Jensen Huang phát biểu trong một hội thảo vào tháng 8. Ảnh: New York Times.

Kể cả khi chịu sức ép cạnh tranh, nhà phân tích Srini Pajjuri của Raymond James, cho rằng Nvidia có thể chiếm hơn 85% thị trường chip AI thế hệ mới trong năm 2024. Tập đoàn này sẽ trông chờ vào chip H100, và có thể là H200 ra mắt trong năm tới. Từ khi sản xuất hàng loạt vào tháng 9/2022, nhu cầu với dòng chip H100 được ghi nhận rất lớn.

Bên cạnh thị trường chip AI, mảng GPU cho game thủ vẫn có doanh thu cao. Trong quý gần nhất, thị trường này mang về cho Nvidia 2,86 tỷ USD, tăng mạnh so với cùng kỳ năm ngoái (1,57 tỷ USD). Ngoài việc bán GPU cho người dùng, Nvidia còn hợp tác với Nintendo để trang bị chip cho máy chơi game Switch.

Với doanh thu ổn định từ mảng GPU và nhu cầu mua chip AI chưa dừng lại, Nvidia có nhiều lợi thế nhằm giữ vị trí dẫn đầu thị trường chip AI trong những năm tiếp theo.

Phúc Thịnh