Tiêu đề gốc: “Một số suy nghĩ trước Nvidia tối nay”
Được viết bởi: @GavinSBaker
Biên soạn bởi: Peggy, BlockBeats
Ghi chú của biên tập viên: Sau khi công bố báo cáo thu nhập của Nvidia, trọng tâm của thị trường thường là doanh thu, lợi nhuận và phạm vi hướng dẫn. Nhưng tác giả của bài viết này, @GavinSBaker, cố gắng đưa cuộc thảo luận trở lại một khía cạnh dài hạn hơn: không phải dữ liệu một quý xác định giá trị của Nvidia, mà là nhu cầu AI có thể kéo dài bao lâu và liệu các khoản đầu tư vào sức mạnh tính toán có thực sự tạo ra lợi nhuận bền vững hay không.
Dựa trên kinh nghiệm lịch sử của chu kỳ công nghệ, bài báo thảo luận về việc liệu “bong bóng và xây dựng quá mức” có lặp lại hay không, đồng thời chỉ ra rằng có những nút thắt cổ chai nguồn điện và nguồn cung cấp wafer trong vòng chu trình AI này, điều này có thể khiến tốc độ mở rộng bị hạn chế hơn. Mặt khác, giá thuê GPU và tỷ lệ sử dụng cao của các chip cũ hơn cũng cung cấp xác minh thực tế về “ROI AI”.
Sau đây là văn bản gốc:
Dưới đây là một số quan sát cá nhân, có thể hữu ích cho những người theo dõi Nvidia. Theo tôi, chỉ có hai yếu tố cốt lõi thực sự đáng thảo luận xung quanh công ty này: tính bền vững của nhu cầu và lợi tức đầu tư (ROI) của AI, do đó có liên quan chặt chẽ đến tuổi thọ hiệu quả của GPU.
Tính bền vững của nhu cầu: Lịch sử sẽ lặp lại?
Đánh giá từ kinh nghiệm lịch sử của làn sóng công nghệ, hầu như tất cả các chu kỳ tương tự đều trải qua bong bóng tài chính và mở rộng năng lực sản xuất quá mức. Carlota Perez thảo luận một cách có hệ thống về điều này trong Cuộc cách mạng công nghệ và Tư bản tài chính. Bà chỉ ra rằng với mọi cuộc cách mạng công nghệ, cho dù đó là đường sắt, phát thanh truyền hình hay Internet, thị trường tài chính sớm xác định tiềm năng dài hạn của chúng, và cơn sốt vốn sau đó thường tạo ra bong bóng (điều này cũng có thể được giải thích bởi cái mà Mauboussin gọi là “sự sụp đổ của sự đa dạng quan điểm”). Bong bóng mang lại việc xây dựng quá mức và xây dựng quá mức gây ra sự sụt giảm nhu cầu theo từng giai đoạn, từ đó dẫn đến sự sụp đổ của thị trường; Việc cung cấp quá nhiều các công nghệ cơ bản cuối cùng đã đặt nền móng cho “thời kỳ hoàng kim”. Quỹ đạo phát triển của Internet là một trường hợp điển hình.
Do đó, đối với Nvidia, chìa khóa không phải là hiệu suất của quý này hay hướng dẫn của quý tới, điều thường được các tổ chức bên mua mong đợi. Điều thực sự quan trọng là tính bền vững của thu nhập trên mỗi cổ phiếu (EPS), không phải độ dốc tăng trưởng của năm.
Đánh giá từ những kỳ vọng được ngụ ý bởi định giá hiện tại, thị trường giống như thể hiện một đánh giá rằng thu nhập của Nvidia có thể đang tiến gần đến mức cao nhất và đằng sau nó là những lo ngại ngầm về việc mở rộng quá mức chi tiêu vốn. Điều quan trọng cần nhấn mạnh là thị trường không lo lắng về “bong bóng định giá” mà là “bong bóng cơ bản”, tức là rủi ro xây dựng quá mức tiềm ẩn do CAPEX thúc đẩy. Nếu thị trường có thể xây dựng niềm tin rằng Nvidia sẽ duy trì tốc độ tăng trưởng kép doanh thu (CAGR) một con số cao sau năm tài chính 2027, trung tâm định giá có thể được hỗ trợ.
Thời gian này có thực sự khác không?
“Lần này khác” thường là một phán đoán nguy hiểm. Nhưng chu trình AI này có sự khác biệt: có những nút thắt cổ chai đáng kể ở cả hai khía cạnh chính là công suất (watt) và tấm wafer quy trình tiên tiến (wafer) trên khắp thế giới và có thể mất nhiều năm để những hạn chế này được giảm bớt.
Hạn chế cứng rắn này về phía nguồn cung có thể kìm hãm sự mở rộng quá mức của năng lực sản xuất. Về mặt lý thuyết, các nhà cung cấp đám mây siêu quy mô sẽ tiếp tục mở rộng nếu điều kiện cho phép, nhưng thực tế là năng lượng và tấm wafer hạn chế tốc độ mở rộng của chúng. Không giống như các cuộc cách mạng công nghệ lịch sử được mô tả trong cuốn sách của Perez, không có nút thắt nguồn cung tương tự để hạn chế việc triển khai vào thời điểm đó.
Nếu không xây dựng quá mức, sự sụp đổ khó có thể xảy ra, đặc biệt là khi định giá chung của cổ phiếu công nghệ hiện không ở mức cực cao.
Trong cả hai nút thắt cổ chai, tấm wafer có thể quan trọng hơn điện. Việc kiểm soát nhịp điệu của năng lực sản xuất wafer có thể trở thành một biến số quan trọng trong việc kéo dài chu kỳ AI. Ban lãnh đạo của TSMC luôn được biết đến là thận trọng và họ nhấn mạnh sự ổn định của công nghiệp và giá trị dài hạn hơn là mở rộng mạnh mẽ trong ngắn hạn. Nếu không có các hạn chế về năng lượng và tấm wafer, tốc độ tăng trưởng của Nvidia trong 24 tháng tới có thể nhanh hơn, nhưng nguy cơ xây dựng quá mức cũng sẽ tăng lên đáng kể.
Theo một nghĩa nào đó, những hạn chế về nguồn cung có thể đang “làm chậm trạng thái ổn định” cho toàn bộ chu kỳ AI. Sự phụ thuộc cao của AI vào các tấm wafer quy trình tiên tiến có thể trở thành một yếu tố quan trọng trong việc tránh những biến động mạnh trong chu kỳ này.
Nếu một số kịch bản giả định cực đoan được thực hiện, quy mô sức mạnh tính toán có thể cần phải tăng lên hàng trăm hoặc thậm chí hàng nghìn lần mức hiện tại. Thời gian cần thiết cho sự mở rộng này cung cấp một vùng đệm cho sự điều chỉnh xã hội và thích ứng thể chế.
Kinh nghiệm lịch sử cũng cung cấp một tài liệu tham khảo: sau khi James Watt phát minh ra động cơ hơi nước quay, phải mất nhiều thập kỷ để hệ thống đường sắt thực sự thay thế ngựa. AI có thể lặp lại nhanh hơn, nhưng nó sẽ không hoàn thành việc tái cấu trúc cấu trúc xã hội trong một thời gian rất ngắn.
Hơn nữa, con người chỉ cần 20–30 watt năng lượng để đạt được “trí thông minh phổ quát”. Trong một thế giới mà quyền lực bị hạn chế, lợi thế hiệu quả này sẽ tồn tại. Do đó, một chu kỳ AI mượt mà hơn, dai dẳng hơn không hẳn là điều xấu cho chính xã hội.
Tuổi thọ GPU so với ROI thực của AI
Giá thuê của GPU về cơ bản phản ánh giá trị kinh tế của token và cũng là chỉ số cốt lõi của “AI ROI”. Về lý thuyết, khi các chip hiệu suất cao hơn tiếp tục được giới thiệu, giá thuê của các GPU cũ sẽ giảm dần, ngay cả khi ROI của AI là dương.
Tuy nhiên, hai tháng qua đã chứng kiến sự gia tăng đáng kể về giá thuê của H100, vốn đã hoạt động được gần bốn năm. Điều này có nghĩa là đặc biệt là trong các kịch bản tạo mã và AI tác nhân, sức mạnh tính toán đang tạo ra giá trị kinh tế thực sự và đáng kể.
Đồng thời, ngay cả khi Blackwell ra mắt, A100 từ 6 năm trước vẫn duy trì tỷ lệ sử dụng cao, giá thuê không hề nới lỏng đáng kể. Điều này ngụ ý mạnh mẽ rằng tuổi thọ hiệu quả của GPU có thể ít nhất là 6 năm hoặc thậm chí dài hơn chu kỳ khấu hao của hầu hết khách hàng.
Tác động là cấu trúc: nếu giá trị còn lại cao hơn dự kiến trước đó, chi phí tài chính của GPU sẽ giảm hơn nữa. Ngược lại, ASIC được điều chỉnh cho một mô hình duy nhất hoặc mục đích cụ thể khó có lợi ích vòng đời tương tự. Trong môi trường lặp đi lặp lại nhanh chóng, chi phí vốn của chip chuyên dụng cao hơn và tài chính khó khăn hơn.
Theo một cách nào đó, tính linh hoạt là hào của GPU. Với sự tách biệt của các chức năng điền trước và giải mã và sự hình thành dần dần của các hệ thống chip hỗ trợ, kiến trúc sức mạnh tính toán đang phát triển từ “logic chip đơn” sang “hệ thống cộng tác đa chip”. Cơ sở hạ tầng AI không còn phụ thuộc vào một thiết bị duy nhất mà vào một tập hợp toàn diện các kỹ thuật hệ thống có sự kết hợp cao.
Với việc tách rời điền trước và giải mã, hệ sinh thái NVIDIA có thể hoàn thành điều chỉnh cấu trúc sớm hơn hệ sinh thái TPU. Cùng với sự khác biệt trong lộ trình thiết kế của các nhà sản xuất khác nhau, lợi thế so sánh của khách hàng về mặt chi phí suy luận đang thay đổi.
Nếu một số nhà cung cấp trước đây dựa vào lợi thế chi phí để giảm giá token để cạnh tranh thị phần, thì khi lợi thế này suy yếu, hành vi thị trường sẽ có xu hướng hợp lý. Về lâu dài, điều này sẽ có tác động tích cực đến ROI của AI, đặc biệt là trong quá trình chuyển đổi từ đào tạo sang suy luận về nhu cầu sức mạnh tính toán.
Bước ngoặt này có thể đáng chú ý hơn bất kỳ kết quả hàng quý nào.
Một điều ước dễ dàng cuối cùng: Tôi hy vọng rằng Nvidia sẽ kích hoạt lại các siêu anh hùng làm tên mã chip trong tương lai. Đáng ngạc nhiên là “Green Camp” chưa bao giờ sử dụng tên “Banner (tên thật của nhân vật Marvel Hulk)” cho đến nay.
