Đà tăng giá cổ phiếu Nvidia chững lại: Tương lai AI có là sân chơi riêng của gã khổng lồ chip?
Hiện tại, Nvidia vẫn là “người bán cuốc xẻng” hàng đầu trong cơn sốt vàng AI. Tuy nhiên, thành công tiếp theo của Nvidia phụ thuộc lớn vào việc liệu Microsoft hay Google có kiếm được nhiều tiền từ AI...
Nvidia Corp là công ty giá trị nhất thế giới nhờ cơn sốt cổ phiếu bùng nổ xoay quanh sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo (AI). Nhưng giờ đây, đà tăng đó đang có phần chững lại. Các nhà đầu tư bắt đầu dè dặt hơn khi đổ tiền vào nhà sản xuất chip này, nhận ra rằng việc áp dụng công nghệ AI không phải là một con đường thẳng tắp và cũng không hoàn toàn phụ thuộc vào công nghệ của Nvidia.
Theo Bloomberg, hiện tại, Nvidia vẫn là “người bán cuốc xẻng” hàng đầu trong cơn sốt vàng AI. Doanh thu của công ty vẫn tăng vọt và danh sách đơn đặt hàng cho dòng chip Hopper cũng như thế hệ kế tiếp – Blackwell – đang rất cao. Tuy nhiên, thành công tiếp theo của Nvidia phụ thuộc lớn vào việc liệu các gã khổng lồ công nghệ như Microsoft, Google và những hãng khác có thể tìm ra đủ ứng dụng thương mại cho AI để biến khoản đầu tư khổng lồ vào chip Nvidia thành lợi nhuận hay không.
Ngay cả họ có thành công, vẫn chưa rõ cần bao nhiêu chip mạnh mẽ và sinh lời cao của Nvidia cho việc này. Trong khi đó, tháng 1 vừa qua, startup Trung Quốc DeepSeek đã công bố một mô hình AI mới, tuyên bố ngang tầm với các công ty lớn của Mỹ nhưng sử dụng ít tài nguyên hơn rất nhiều để phát triển. Sự kiện này đã khiến giá trị thị trường của Nvidia lao dốc 589 tỷ USD chỉ trong một ngày – mức giảm kỷ lục trong lịch sử chứng khoán. Dù sau đó cổ phiếu đã phục hồi phần nào, đến cuối tháng 2, giá trị của Nvidia vẫn chưa quay lại mức đầu năm.
NHỮNG CON CHIP AI NỔI BẬT CỦA NVIDIA
Hiện tại, “con gà đẻ trứng vàng” của Nvidia là chip Hopper H100, lấy tên từ nhà khoa học máy tính tiên phong Grace Hopper. Đây là phiên bản nâng cấp của đơn vị xử lý đồ họa (GPU) vốn xuất phát từ máy tính cá nhân dành cho game thủ. Hopper đang được thay thế dần bởi dòng Blackwell, đặt theo tên nhà toán học David Blackwell.
Cả hai dòng chip này đều tích hợp công nghệ biến các cụm máy tính sử dụng chip Nvidia thành một hệ thống đơn nhất, có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ và thực hiện phép tính tốc độ cao. Điều này khiến chúng trở thành lựa chọn lý tưởng cho việc huấn luyện các mạng nơ-ron – nền tảng của thế hệ sản phẩm AI mới nhất, vốn đòi hỏi sức mạnh tính toán lớn.
Được thành lập từ năm 1993 tại Santa Clara, California, Nvidia đã tiên phong trong thị trường này nhờ những khoản đầu tư từ hơn một thập kỷ trước. Khi đó, công ty đặt cược rằng khả năng xử lý song song của chip sẽ mở ra giá trị vượt xa lĩnh vực game. Blackwell được bán dưới nhiều phiên bản, bao gồm siêu chip GB200 kết hợp hai GPU Blackwell với một CPU Grace – một bộ xử lý trung tâm đa năng cũng mang tên Grace Hopper.
Các nền tảng AI tạo sinh – như những hệ thống dịch văn bản, tóm tắt báo cáo hay tạo hình ảnh – học được kỹ năng bằng cách tiếp nhận lượng dữ liệu khổng lồ từ thực tế. Càng “học” nhiều, chúng càng hoạt động tốt hơn. Quá trình phát triển dựa trên thử và sai, với hàng tỷ lần thử để đạt hiệu quả, đòi hỏi sức mạnh tính toán cực lớn.
Theo Nvidia, Blackwell mang lại hiệu suất huấn luyện AI cao gấp 2,5 lần so với Hopper. Thiết kế mới chứa đựng số lượng bóng bán dẫn khổng lồ – những công tắc nhỏ giúp chất bán dẫn xử lý thông tin – đến mức không thể sản xuất dưới dạng một chip đơn lẻ theo cách thông thường. Thay vào đó, nó gồm hai chip được kết nối chặt chẽ để hoạt động như một thể thống nhất. Đối với khách hàng đang chạy đua huấn luyện AI cho các nhiệm vụ mới, lợi thế hiệu suất từ Hopper và Blackwell là yếu tố then chốt. Chúng được xem là “chìa khóa” phát triển AI đến mức Chính phủ Mỹ đã hạn chế xuất khẩu sang Trung Quốc.
HÀNH TRÌNH TRỞ THÀNH “VUA AI” CỦA NVIDIA
Nvidia vốn đã là bá chủ trong thị trường chip đồ họa – những thành phần tạo ra hình ảnh trên màn hình máy tính. Các chip mạnh nhất của họ có hàng nghìn lõi xử lý, thực hiện nhiều luồng tính toán cùng lúc để tạo ra hiệu ứng 3D phức tạp như bóng đổ hay phản chiếu trong game hiện đại.
Vào đầu những năm 2000, các kỹ sư Nvidia nhận ra họ có thể tái cấu trúc các bộ tăng tốc đồ họa này cho những ứng dụng khác. Cùng lúc, các nhà nghiên cứu AI phát hiện rằng loại chip này có thể biến công việc của họ từ lý thuyết thành thực tiễn. Đó là bước ngoặt đưa Nvidia lên vị trí dẫn đầu trong cuộc đua AI.
Theo công ty nghiên cứu thị trường IDC, Nvidia hiện kiểm soát khoảng 90% thị trường GPU cho trung tâm dữ liệu. Các nhà cung cấp điện toán đám mây lớn như AWS của Amazon, Google Cloud của Alphabet, và Azure của Microsoft đang cố gắng phát triển chip riêng. Những đối thủ trực tiếp như Advanced Micro Devices (AMD) và Intel cũng không đứng yên.
Tuy nhiên, những nỗ lực này chưa làm lung lay vị thế của Nvidia. AMD, được xem là đối thủ tiềm năng nhất, tháng 1 vừa qua cho biết doanh thu nửa đầu năm 2025 sẽ không tăng so với nửa cuối năm trước. Dự kiến cải thiện chỉ đến vào nửa cuối năm, khi họ ra mắt chip mới. Việc AMD không đưa ra mục tiêu doanh thu cả năm khiến nhiều người nghi ngờ hãng đang gặp khó trong việc tạo đà tăng trưởng.
Nvidia liên tục cập nhật sản phẩm, từ phần cứng đến phần mềm hỗ trợ, với tốc độ mà chưa đối thủ nào theo kịp. Công ty còn thiết kế các hệ thống cụm, giúp khách hàng mua H100 số lượng lớn và triển khai nhanh chóng. Chip như Xeon của Intel tuy mạnh trong xử lý dữ liệu phức tạp, nhưng có ít lõi hơn và chậm hơn khi xử lý khối lượng thông tin khổng lồ để huấn luyện AI. Intel – từng là ông lớn trong linh kiện trung tâm dữ liệu – đến nay vẫn chưa tạo ra bộ tăng tốc khiến khách hàng sẵn sàng chọn thay Nvidia.
NHU CẦU CHIP AI HIỆN TẠI CỦA THẾ GIỚI
CEO Jensen Huang và đội ngũ Nvidia nhiều lần khẳng định đơn hàng của họ vượt xa khả năng cung ứng, ngay cả với các mẫu cũ. Khi công ty công bố báo cáo tài chính vào thứ Tư tới, nhà đầu tư sẽ chờ xem liệu Nvidia có tiếp tục khẳng định điều này không.
Microsoft, Amazon, Meta và Google đã công bố kế hoạch chi hàng trăm tỷ USD cho AI và trung tâm dữ liệu. Gần đây, có tin đồn rằng cơn sốt trung tâm dữ liệu AI đang giảm nhiệt. Theo ngân hàng đầu tư TD Cowen, Microsoft đã hủy một số hợp đồng thuê trung tâm dữ liệu tại Mỹ, làm dấy lên lo ngại rằng họ có thể đã đầu tư quá mức vào năng lực tính toán AI trong dài hạn.
Việc startup Trung Quốc DeepSeek ra mắt mô hình AI mã nguồn mở R1 đã khiến các đối thủ hoang mang. DeepSeek tuyên bố R1 ngang tầm các mô hình Mỹ nhưng dùng ít tài nguyên hơn hẳn. Họ tinh chỉnh mô hình bằng dữ liệu thực tế (inference) – một phương pháp ít tốn thời gian và dữ liệu hơn so với huấn luyện nhân tạo mà các công ty khác sử dụng.
Nvidia, đối mặt với nguy cơ lớn nhất, gọi mô hình của DeepSeek là “một bước tiến AI xuất sắc” và nhấn mạnh nó không vi phạm lệnh cấm xuất khẩu công nghệ của Mỹ. Dù vậy, công ty khẳng định chip của họ vẫn đóng vai trò quan trọng, ngay cả khi cách xây dựng AI thay đổi. “Inference vẫn cần số lượng lớn GPU Nvidia và mạng hiệu suất cao”, Nvidia cho biết.
AMD, nhà sản xuất chip đồ họa lớn thứ hai, năm 2023 ra mắt dòng Instinct cạnh tranh với Nvidia. Phiên bản nâng cấp MI350 sẽ được giao giữa năm 2025, với hiệu suất cao gấp 35 lần thế hệ trước, theo CEO Lisa Su. Tuy nhiên, doanh thu chip tăng tốc AI của AMD chỉ hơn 5 tỷ USD mỗi năm, trong khi Nvidia vượt 100 tỷ USD.
Intel thì gặp khó khăn lớn hơn. Tháng trước, ban lãnh đạo thừa nhận với nhà đầu tư rằng họ “chưa tham gia thị trường trung tâm dữ liệu AI đám mây một cách đáng kể”. Chip Falcon Shores không nhận được phản hồi tích cực từ khách hàng, buộc Intel dùng nội bộ thay vì bán ra. Tuyên bố này cho thấy Intel tụt hậu xa hơn dự đoán so với Nvidia.
Dù vậy, chưa đối thủ nào bắt kịp bước nhảy vọt mà Nvidia tuyên bố Blackwell sẽ mang lại. Lợi thế của Nvidia không chỉ ở phần cứng mà còn ở phần mềm CUDA – ngôn ngữ lập trình cho chip đồ họa, giúp chúng dễ dàng áp dụng vào AI. Sự phổ biến của CUDA đã giữ ngành công nghiệp gắn bó với Nvidia, tạo rào cản lớn cho các đối thủ.
