Hào quang phần mềm CUDA giúp Nvidia đạt biên lợi nhuận gộp 75% và doanh thu 82 tỷ USD

Sản phẩm giá trị nhất của Nvidia có thể không phải là chip — nền tảng phần mềm CUDA đã tạo ra chi phí chuyển đổi cao đến mức ngay cả những đối thủ nhanh hơn, rẻ hơn cũng khó chen chân.

Theo hồ sơ công ty, doanh thu của Nvidia gần như tăng gấp đôi lên 82 tỷ USD trong quý gần nhất từ mức 44 tỷ USD một năm trước đó, trong khi biên lợi nhuận gộp mở rộng từ 61% lên 75%. Những con số này phản ánh một doanh nghiệp đang thống trị lĩnh vực điện toán trí tuệ nhân tạo, nhưng động lực tăng trưởng không chỉ nằm ở thông số phần cứng.

"Các nhà phát triển đã dành hai thập kỷ để xây dựng các công cụ AI trên CUDA, và họ hiếm khi muốn xây dựng lại từ đầu," Stacy Rasgon, nhà phân tích cấp cao tại Bernstein, cho biết. "Chi phí chuyển đổi là rất lớn, ngay cả khi một con chip cạnh tranh có thông số kỹ thuật tốt hơn."

Nền tảng CUDA, ra mắt năm 2007, hiện hỗ trợ hơn 5 triệu nhà phát triển trên toàn thế giới, theo ước tính đã công bố của Nvidia. Hiệu ứng mạng lưới của nó vận hành như một vòng lặp tự củng cố: càng nhiều nhà phát triển sử dụng CUDA, hệ sinh thái càng trở nên giá trị hơn, từ đó khiến phần cứng của Nvidia hấp dẫn hơn, và thu hút thêm nhiều nhà phát triển. Kết quả là một rào cản cạnh tranh mà chưa đối thủ nào vượt qua được, ngay cả khi AMD, Amazon, Google và Microsoft đổ hàng tỷ USD vào các chip thay thế.

Đối với các nhà đầu tư, cổ phần của họ không chỉ phụ thuộc vào bất kỳ chu kỳ sản phẩm đơn lẻ nào. Hào quang phần mềm của Nvidia có nghĩa là công ty cạnh tranh ở cấp độ hệ sinh thái, chứ không chỉ là thông số chip — một động lực mà trong lịch sử đã cho phép Apple, Microsoft và Amazon duy trì vị thế thống trị trong nhiều thập kỷ. Nếu hiệu ứng mạng lưới của CUDA được duy trì, tăng trưởng doanh thu và mở rộng biên lợi nhuận của Nvidia có thể kéo dài qua nhiều thế hệ phần cứng.

Tại sao hiệu ứng mạng lưới của CUDA khó bị sao chép

Vấn đề chi phí chuyển đổi đối với các đối thủ của Nvidia không phải là về hiệu suất — mà là về cơ sở người dùng đã cài đặt. Một công ty đã dành nhiều năm để tối ưu hóa các mô hình AI trên CUDA sẽ phải đối mặt với việc đào tạo lại kỹ sư, viết lại phần mềm và kiểm thử ứng dụng trước khi chuyển sang nền tảng cạnh tranh. Sự ma sát đó tồn tại bất kể chip thay thế có nhanh hơn hay rẻ hơn hay không.

AMD đã có nỗ lực đáng tin cậy nhất ở rìa lãnh thổ của Nvidia. OpenAI đã ký một thỏa thuận công suất 6 gigawatt với AMD vào tháng 10 năm 2025, bắt đầu với việc triển khai 1 gigawatt MI450 trong nửa cuối năm 2026. Meta tiếp theo vào tháng 2 với thỏa thuận AMD 6 gigawatt của riêng mình, trị giá hơn 100 tỷ USD theo Wall Street Journal, bao gồm chứng quyền có thể mang lại cho Meta tới 10% cổ phần của AMD nếu các mốc quan trọng đạt được.

Tuy nhiên, ngay cả những cam kết này cũng không đe dọa đến mảng kinh doanh cốt lõi của Nvidia trong ngắn hạn. GPU Instinct của AMD sẽ phục vụ các khối lượng công việc cụ thể của các siêu quy mô lớn, nhưng thị trường rộng lớn hơn gồm những người mua AI doanh nghiệp — ngân hàng, bệnh viện, nhà sản xuất — vẫn bị khóa chặt trong hệ sinh thái CUDA. Những khách hàng đó không xây dựng silicon tùy chỉnh hay viết lại các ngăn xếp phần mềm. Họ mua gói phần cứng-phần mềm tích hợp của Nvidia.

Mối đe dọa từ ASIC là có thật nhưng còn xa

Rủi ro dài hạn lớn hơn đến từ silicon tùy chỉnh. Trainium của Amazon, TPU của Google, Maia của Microsoft và MTIA của Meta được thiết kế để phục vụ rất tốt khối lượng công việc cụ thể của một công ty, vượt qua lợi thế đa năng của Nvidia. Broadcom, đối tác thầm lặng đằng sau phần lớn sự chuyển dịch này, đã công bố thỏa thuận tăng tốc tùy chỉnh 10 gigawatt với OpenAI vào tháng 10 năm 2025, với việc triển khai bắt đầu từ nửa cuối năm 2026.

Broadcom, Apollo và Blackstone cũng đã ra mắt Nền tảng AI XPV trị giá 35 tỷ USD trong tháng này, nhắm mục tiêu hơn 20 gigawatt công suất tính toán đến năm 2028, bao gồm việc mở rộng đã công bố trước đó của Anthropic với hơn 1 gigawatt. Lô hàng ASIC đang tăng trưởng gấp ba lần so với GPU thương mại, theo dữ liệu ngành được các nhà phân tích trích dẫn.

Nhưng silicon tùy chỉnh mất nhiều năm để phát triển và triển khai. Hệ thống rack-scale GB300 NVL72 của Nvidia, vượt trội hơn 45% so với nền tảng GB200 của chính mình trong các bài kiểm tra suy luận DeepSeek R1 tại các chuẩn MLPerf mới nhất, cho thấy công ty vẫn đang cải thiện từ vị thế mạnh. Kết nối NVLink 130 terabyte mỗi giây xuyên suốt rack 72 GPU tạo ra lợi thế cấp hệ thống mà các chip rời rạc không thể sánh kịp.

Đối với các nhà đầu tư, phép tính thật đơn giản. Cổ phiếu Nvidia đang giao dịch ở mức khoảng 35 lần thu nhập dự phóng, mức định giá cao phản ánh niềm tin của thị trường vào hào quang hệ sinh thái của công ty. Rủi ro là các chương trình silicon tùy chỉnh của các siêu quy mô lớn cuối cùng có thể xói mòn lợi thế đó, nhưng kịch bản đó vẫn còn cách xa nhiều năm. Trong khi đó, hiệu ứng mạng lưới của CUDA tiếp tục tạo ra loại doanh thu định kỳ và mở rộng biên lợi nhuận mà các nhà sản xuất chip chỉ dựa vào phần cứng không thể sao chép.

Bài viết này chỉ mang tính chất tham khảo và không cấu thành lời khuyên đầu tư.