Một phân tích mới của công ty nghiên cứu SemiAnalysis chỉ ra rằng khả năng sinh lời bùng nổ của các công ty mô hình AI hạ nguồn như Anthropic đã tạo ra cơ hội đáng kể để Nvidia tăng giá hệ thống AI của mình thêm hơn 40%, thu lại giá trị từ một thị trường đang bị hạn chế về nguồn cung.
Phân tích chỉ ra một sự thay đổi cơ bản khi giá trị kinh tế của AI hiện đang được chứng minh, cho phép biên lợi nhuận của các nhà cung cấp mô hình tăng vọt. "Nhu cầu token trong tương lai gần sẽ tiếp tục vượt xa nguồn cung, điều đó có nghĩa là các phòng thí nghiệm có khả năng cung cấp chất lượng thực sự tiên tiến có thể thiết lập giá dựa trên giá trị kinh tế do token tạo ra, chứ không phải dựa trên chi phí cạnh tranh", báo cáo của SemiAnalysis cho biết.
Báo cáo nhấn mạnh rằng doanh thu hàng năm của Anthropic gần đây đã tăng vọt từ 9 tỷ USD lên hơn 44 tỷ USD, với biên lợi nhuận gộp cho các tác vụ suy luận nhảy vọt từ 38% lên hơn 70%. Sự bùng nổ lợi nhuận này của các nhà tạo mẫu diễn ra trong bối cảnh nguồn cung cho các chip và bộ nhớ tiên tiến nhất vẫn thắt chặt, với nút quy trình N3 của Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. dự kiến sẽ có tỷ lệ sử dụng vượt quá 100% vào nửa sau năm 2026 và các nhà máy DRAM đã hoạt động trên 90% công suất.
Động lực này cho thấy Nvidia (NasdaqGS:NVDA), có cổ phiếu đang giao dịch ở mức tỷ lệ P/E 40,4 lần, đã định giá phần cứng của mình dựa trên chi phí thay vì giá trị khổng lồ đang được tạo ra. Nếu Nvidia điều chỉnh mức định giá để phản ánh thực tế mới này, họ có thể thêm hàng chục tỷ USD vào doanh thu của mình, mặc dù một động thái như vậy có thể sẽ làm gia tăng sự giám sát của các cơ quan quản lý và sự cạnh tranh từ các khách hàng như Amazon và Google đang phát triển chip của riêng họ.
Trong hai năm qua, phần lớn lợi nhuận trong cơn sốt AI được thu về bởi các bên tham gia hạ tầng. Nvidia là người hưởng lợi đầu tiên, nhưng đà tăng nhanh chóng lan sang các công ty năng lượng như Vistra và các nhà cung cấp lưu trữ như Micron. Trong giai đoạn này, các nhà tạo mẫu AI hoạt động với biên lợi nhuận mỏng. Điều đó hiện đã đảo ngược. Với sự trỗi dậy của "AI đặc vụ" (Agentic AI) thực tế, lợi ích về năng suất đang trở nên không thể phủ nhận. SemiAnalysis lưu ý rằng chi tiêu của chính họ cho các token AI đang tiến gần mức 30% lương nhân viên, với những nhiệm vụ từng mất hàng giờ giờ đây chỉ tốn vài đô la chi phí tính toán.
Quyền lực Định giá và Sự Kiềm chế của Nvidia
Bất chấp sự bùng nổ ở hạ nguồn này, việc định giá của Nvidia vẫn bám sát chi phí, một chiến lược mà SemiAnalysis ví như một "ngân hàng trung ương AI" ưu tiên sự ổn định hệ sinh thái dài hạn hơn là tối đa hóa lợi nhuận ngắn hạn. Sự kiềm chế này có thể là một tính toán chiến lược để tránh làm dấy lên thêm các cuộc điều tra chống độc quyền tại Mỹ và Châu Âu. Tuy nhiên, nó đại diện cho một chi phí cơ hội đáng kể. Phân tích ước tính nền tảng Vera Rubin (VR) NVL72 sắp tới cung cấp một cơ hội hoàn hảo để điều chỉnh lại. Trong khi sàn chi phí cho việc thuê GPU VR NVL72 được ước tính là 4,92 USD/giờ, giá trị dựa trên hiệu suất của nó gợi ý mức trần giá là 12,25 USD/giờ, để lại dư địa đáng kể cho việc tăng giá.
Mô-đun SOCAMM là Đòn bẩy Lợi nhuận Mới
Cơ chế cho việc tăng giá này có thể là các Mô-đun bộ nhớ đính kèm nén kích thước nhỏ (SOCAMM) mới. Không giống như các thiết kế hiện tại nơi bộ nhớ được hàn vào bo mạch, nền tảng Rubin sử dụng các mô-đun có thể cắm này. Điều này cho phép Nvidia định giá bộ nhớ tách biệt với GPU, tạo ra một đòn bẩy lợi nhuận mới ít có khả năng thu hút sự chú ý của cơ quan quản lý hơn. Với nguồn cung bộ nhớ LPDDR5X thắt chặt, SemiAnalysis ước tính Nvidia có thể đạt biên lợi nhuận gộp 60% trên các mô-đun SOCAMM, chuyển chi phí gia tăng sang khách hàng và thu phí chênh lệch cho quyền ưu tiên tiếp cận nguồn cung từ các đối tác như Samsung và SK Hynix.
Mặc dù luận điểm về quyền lực định giá của Nvidia là mạnh mẽ, nó không phải là không có rủi ro. Nền tảng GuruFocus lưu ý rằng những người nội bộ của Nvidia đã bán hơn 172 triệu USD cổ phiếu trong ba tháng qua, một dấu hiệu thận trọng tiềm tàng từ các giám đốc điều hành. Hơn nữa, các khách hàng lớn không đứng yên. Google và Amazon đang phát triển các bộ tăng tốc AI của riêng họ, và thậm chí các nhà sản xuất xe điện như NIO đang tự thiết kế chip để giảm sự phụ thuộc vào Nvidia. Mặc dù những nỗ lực này sẽ mất nhiều năm để thách thức sự thống trị của Nvidia, chúng đại diện cho một mối đe dọa dài hạn dai dẳng có thể giới hạn quyền lực định giá của công ty nếu họ hành động quá hung hăng. Đối với các nhà đầu tư, câu hỏi là liệu Nvidia có thể lách qua khe cửa hẹp, tăng giá đủ để thúc đẩy lợi nhuận mà không làm tăng tốc nỗ lực tìm kiếm các lựa chọn thay thế.
Bài viết này chỉ dành cho mục đích thông tin và không cấu thành lời khuyên đầu tư.
