CEO Nvidia bảo vệ kế hoạch xây dựng AI sau đợt bán tháo công nghệ 1 nghìn tỷ USD
TREE NEWS đưa tin: Tuần này, cổ phiếu công nghệ toàn cầu chứng kiến đợt bán tháo trên diện rộng, với hai mươi công ty công nghệ lớn nhất thế giới cùng nhau xóa sổ hơn 1 nghìn tỷ USD giá trị vốn hóa. Tâm điểm của cơn bão là sự hoài nghi ngày càng tăng về lợi tức đầu tư vào hạ tầng AI — cụ thể là ai sẽ là người cuối cùng chi trả cho số tiền hàng nghìn tỷ USD đang được đổ vào các trung tâm dữ liệu và năng lực tính toán.
CEO Nvidia Jensen Huang đã nhanh chóng phản bác quan điểm này. Trong một cuộc phỏng vấn với Bloomberg từ Stockholm, ông công khai ủng hộ CoreWeave, tuyên bố công ty này “không cần Nvidia cung cấp hỗ trợ dự phòng” và “chi phí vốn của họ thực sự đang giảm”. Phát biểu này đã kích hoạt đà phục hồi trong phiên của các cổ phiếu điện toán đám mây mới, với CoreWeave đóng cửa tăng 5,94% bất chấp xu hướng giảm chung. Nasdaq sau đó đã phục hồi toàn bộ mức giảm.
Điểm căng thẳng CoreWeave
CoreWeave trở thành điểm áp lực được theo dõi sát sao nhất trong đợt bán tháo tuần này. Theo ICE Data Services, chênh lệch hợp đồng hoán đổi rủi ro tín dụng (CDS) kỳ hạn 5 năm bảo hiểm cho việc CoreWeave vỡ nợ đã tăng vọt tới 74,5 điểm cơ bản trong phiên, chạm mức cao nhất mọi thời đại trong ngày là 1.194,5 điểm cơ bản — ngụ ý xác suất vỡ nợ trong 5 năm vượt quá 60%.
Lo ngại bắt nguồn từ mô hình mở rộng dựa trên nợ của CoreWeave. Nvidia vừa là nhà cung cấp thiết bị vừa là cổ đông lớn thứ hai với khoảng 10% cổ phần. Cấu trúc tài chính vòng tròn này — nơi nhà cung cấp tài trợ cho người mua, người mua sau đó mua sản phẩm của nhà cung cấp — đã làm dấy lên nhiều câu hỏi về tính bền vững tài chính của việc mở rộng hạ tầng AI.
Bình luận của Huang đã trực tiếp phản bác định giá của thị trường tín dụng. “CoreWeave đang mạnh lên mỗi ngày”, ông nói với Bloomberg. “Tôi rất lạc quan. Chi phí vốn của họ thực sự đang giảm.” Ông cũng tuyên bố rõ ràng rằng Nvidia không cần cung cấp bất kỳ hình thức hỗ trợ dự phòng nào cho CoreWeave.
Giải mã sự hiểu lầm
Trong một cuộc phỏng vấn kéo dài gần 140 phút trên podcast BG2 được phát hành ngay trước giờ mở cửa thị trường Mỹ, Huang đã giải quyết mối lo ngại cốt lõi của thị trường: nếu tăng trưởng doanh thu của OpenAI và Anthropic chậm lại, ai sẽ chi trả cho hàng nghìn tỷ USD xây dựng năng lực tính toán?
Huang gọi cách đặt vấn đề này là “hỏi sai câu hỏi”. Ông chia nhu cầu tính toán của Nvidia thành ba phần gần bằng nhau:
- Khoảng một phần ba: Tính toán cơ bản hoàn toàn không liên quan đến các phòng thí nghiệm AI — động lực học phân tử, mô phỏng vật lý, hóa lượng tử, học máy cổ điển (như phát hiện gian lận của Visa và Mastercard) và hệ thống gợi ý. “Ngay cả khi không có AI, Nvidia không phải là số không”, ông nói. “Mảng kinh doanh này tăng trưởng 30% đến 40% mỗi năm.”
- Khoảng một phần tư đến một phần ba: Nhu cầu tính toán của các phòng thí nghiệm tiên phong. Nhưng Huang nhấn mạnh thị trường thường chỉ thấy hai người chơi, trong khi ông thấy năm hoặc sáu — Meta, Grok, Gemini, Anthropic và những cái tên mới nổi khác. “Nếu bạn nói với tôi rằng đó chiếm chưa đến một phần ba, khoảng một phần tư hoạt động kinh doanh của chúng tôi, thì không sao cả.”
- Khoảng một phần ba: Hàng nghìn công ty khởi nghiệp thuê năng lực tính toán — mà ông ví như “AWS thế hệ tiếp theo”. Khoảng 80% trong số này sử dụng mô hình mã nguồn mở, xây dựng trí tuệ chuyên biệt trong các lĩnh vực dọc như AI vật lý, AI sinh học và khoa học vật liệu.
“Đặt cược hàng nghìn tỷ USD xây dựng vào doanh thu của hai phòng thí nghiệm là một sai lầm lớn”, Huang nói. “Tôi sẵn lòng làm việc với họ và hỗ trợ họ. Họ sẽ trở thành một trong những công ty công nghệ quan trọng nhất từng có và đạt được thành công rực rỡ. Nhưng doanh thu của họ không cần phải đạt gần 1 nghìn tỷ USD để điều này thành công.”
Tại sao nhu cầu tăng tốc
Huang đã trình bày lý do tại sao nhu cầu tính toán sẽ không giảm tốc theo tuyến tính mà sẽ tiếp tục tăng tốc. Cơ chế cốt lõi liên quan đến hai yếu tố cộng gộp: thứ nhất, suy luận (suy nghĩ) đắt đỏ hơn nhiều bậc so với việc tạo ra kiểu đọc thuộc lòng — AI phải khám phá nhiều lựa chọn, lập kế hoạch, phản ánh, cắt tỉa và giữ lại “các lựa chọn chiến lược”, tiêu tốn lượng tính toán đáng kể. Thứ hai, mô hình càng có năng lực, càng được “thuê” cho nhiều tình huống hơn.
“Nó sử dụng nhiều tính toán hơn để làm việc, nhưng làm tốt, nên chúng tôi thuê nó làm nhiều việc hơn”, ông nói. “Hai điều này cộng dồn, và nhu cầu tăng tốc, không giảm tốc.”
Ông xác định bước đột phá quan trọng của năm ngoái là “harness” — quản lý bộ nhớ làm việc, xây dựng đồ thị tri thức (tương tự nén ngoại tuyến trong giấc ngủ) và sử dụng công cụ — đã biến các mô hình ngôn ngữ lớn từ chatbot thành tác nhân có khả năng làm việc doanh nghiệp.
Khan hiếm điện năng và thị phần của Nvidia
Nhìn về năm 2027, Huang đưa ra đánh giá rõ ràng: nhu cầu sẽ “không ít hơn, chỉ nhiều hơn”, nhưng đất đai, giấy phép, điện năng và lao động xây dựng sẽ là những trở ngại chính. Theo dữ liệu SemiAnalysis được trích dẫn trong cuộc phỏng vấn, năm tới sẽ bổ sung 43 gigawatt năng lực tính toán AI — vượt qua tổng công suất lắp đặt toàn cầu hiện nay — tiếp theo là thêm 40 gigawatt vào năm sau nữa.
Đáng chú ý, sự khan hiếm điện năng thực sự củng cố vị thế thị trường của Nvidia trong khuôn khổ của Huang. Lập luận của ông: kiến trúc của Nvidia cung cấp số token trên mỗi watt cao nhất toàn cầu, vì vậy khi điện năng thắt chặt, khách hàng có xu hướng chuyển sang các nền tảng có sản lượng cao nhất trên mỗi đơn vị năng lượng.
Ông tiết lộ rằng giá trị thị trường trên mỗi gigawatt tính toán của Nvidia đã tăng từ khoảng 18 tỷ USD lên hơn 20 tỷ USD, hiện vượt 40 tỷ USD và vẫn đang leo thang. Nvidia chiếm khoảng 40% chi tiêu vốn của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây toàn cầu và khoảng 80% ở phía không phải CSP.
Quy mô dài hạn
Huang đã đưa ra một khuôn khổ cho quy mô dài hạn của hạ tầng AI. Trước AI, việc xây dựng hạ tầng tính toán toàn cầu diễn ra với tốc độ khoảng 500 tỷ USD mỗi năm. Kết hợp với sự kết thúc của Định luật Moore và nhu cầu do AI thúc đẩy, ông ước tính xây dựng hàng năm sẽ đạt 3-4 nghìn tỷ USD vào cuối thập kỷ, gần 4 nghìn tỷ USD hơn, với khoảng 1,5 nghìn tỷ USD là tính toán thuần túy.
“Nếu ai đó nói với tôi rằng xây dựng và làm mới hạ tầng hàng năm đạt 10 nghìn tỷ USD, tôi sẽ không ngạc nhiên chút nào”, ông nói.
Về chiến lược tài chính, Huang tiết lộ Nvidia hiện sử dụng hơn 50% dòng tiền tự do để mua lại cổ phiếu, đạt khoảng 60% trong quý trước. Ông cũng nhấn mạnh hai động lực tăng trưởng mới: cấp phép phần mềm doanh nghiệp (phí hàng năm dựa trên số lượng GPU) và các thỏa thuận chia sẻ doanh thu với một số nhà cung cấp dịch vụ đám mây — cả hai đều độc lập với doanh số bán phần cứng.
Những điểm chính cho nhà đầu tư
- Thị trường tín dụng so với câu chuyện cổ phiếu: Sự tăng vọt CDS của CoreWeave báo hiệu lo ngại vỡ nợ thực sự, nhưng sự can thiệp của Huang cho thấy Nvidia sẵn sàng bảo vệ hệ sinh thái của mình. Hãy theo dõi liệu chênh lệch CDS có bình thường hóa trong các phiên tới không.
- Đa dạng hóa nhu cầu AI: Nếu phân tích ba phần của Huang là chính xác, nhu cầu hạ tầng AI ít tập trung hơn nhiều so với giả định của phe đầu cơ giá xuống — giảm rủi ro điểm hỏng duy nhất từ OpenAI hoặc Anthropic.
- Điện năng là hạn chế thực sự: Nút thắt cho năm 2026-2027 là vật chất, không phải tài chính. Các công ty có vị thế đảm bảo về điện năng và đất đai có thể hoạt động tốt hơn.
- Quyền định giá của Nvidia: Giá trị thị trường trên mỗi gigawatt tăng và thị phần tăng trong chi tiêu vốn ngoài CSP cho thấy sự thống trị của Nvidia có thể mạnh lên ngay cả khi tổng xây dựng gặp hạn chế.
- Theo dõi việc mua lại cổ phiếu: Với hơn 50% dòng tiền tự do dành cho mua lại cổ phiếu, Nvidia đang phát tín hiệu tự tin vào định giá của chính mình — một tín hiệu quan trọng trong các đợt bán tháo công nghệ.
