CEO Nvidia Jensen Huang đưa ra hai thông điệp trong cuộc phỏng vấn với podcast BG2 phát hành ngày 15/10: khách hàng vẫn đặt chip nhanh hơn khả năng cung ứng của công ty, và nhu cầu tính toán AI có thể đến từ một thị trường rộng hơn chỉ vài phòng thí nghiệm mô hình lớn. Lập luận của ông ủng hộ một đợt đầu tư hạ tầng quy mô lớn, nhưng đó vẫn là dự báo — không phải bảo đảm rằng mọi dự án sẽ sinh lời.
6
3
Đơn hàng tăng dù Nvidia mở rộng nguồn cung
Huang nói khách hàng đặt hàng “gần như mỗi tuần, mỗi ngày”, trong khi lượng đơn trong sổ đặt hàng tiếp tục tăng ngay cả khi Nvidia nâng nguồn cung. Các bên mua được nhắc đến gồm những nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn, các đơn vị đám mây AI mới nổi và nhà sản xuất thiết bị. Một số khách hàng lên kế hoạch nhu cầu từ sớm, nhưng các thông tin hiện có không xác nhận rằng tất cả đều dự báo trước từ một đến hai năm.
6
8
43
Nút thắt không chỉ nằm ở số lượng chip. Các tường thuật về phát biểu của Huang đề cập đến giới hạn về điện và hạ tầng nói chung. Tuy vậy, những trích đoạn hiện có không chứng minh cụ thể quy mô các trung tâm dữ liệu còn dang dở hay tình trạng thiếu hụt từng linh kiện.
42
Vì sao Huang cho rằng thị trường rộng hơn các phòng thí nghiệm AI hàng đầu?
Để phản bác quan điểm rằng chỉ hai phòng thí nghiệm đang chi trả cho toàn bộ năng lực tính toán AI, Huang lập luận rằng hệ thống Nvidia phục vụ nhiều loại công việc. Một tường thuật về phát biểu của ông cho biết khoảng một phần ba năng lực tính toán của Nvidia dành cho các tác vụ truyền thống, một phần ba cho hệ sinh thái mã nguồn mở và khoảng 30% cho các phòng thí nghiệm phát triển mô hình tiên tiến. Đây là những tỷ lệ được thuật lại và làm tròn, không phải bảng thống kê chính xác mọi khối lượng công việc.
1
Các bài tường thuật khác cũng ước tính các phòng thí nghiệm AI tiên phong chiếm khoảng 25%–30% hoạt động tính toán; phần lớn còn lại đến từ điện toán truyền thống và hệ sinh thái startup rộng hơn. Theo lập luận của Huang, triển vọng đầu tư vì thế không nhất thiết phụ thuộc hoàn toàn vào việc OpenAI, Anthropic hay các phòng thí nghiệm lớn khác tạo ra doanh thu ngang quy mô của toàn bộ đợt xây dựng hạ tầng.
34
35
Dự báo hàng nghìn tỷ USD nói lên điều gì?
Huang ước tính đầu tư hạ tầng AI toàn cầu có thể đạt 3–4 nghìn tỷ USD mỗi năm vào năm 2030, trong đó hạ tầng tính toán chiếm khoảng 1,5 nghìn tỷ USD mỗi năm. Ông cũng nói sẽ không ngạc nhiên nếu mức đầu tư hằng năm về sau đạt 10 nghìn tỷ USD. Đây là các dự báo của ông, chưa phải kết quả đã được kiểm chứng.
3
4
Cần phân biệt quy mô chi tiêu hạ tầng tiềm năng với doanh thu của Nvidia: những con số trên không phải dự báo doanh thu của hãng, cũng không bảo đảm từng dự án sẽ tạo ra lợi nhuận tương xứng. Luận điểm của Huang là nhu cầu AI có thể lan rộng sang nhiều người dùng và khối lượng công việc hơn khi nhu cầu tính toán tăng. Nhưng dự báo này chưa trả lời được liệu nguồn vốn và hiệu quả kinh tế của mọi dự án có đứng vững hay không.
3
7
Nhu cầu cao không xóa được rủi ro vốn
Lo ngại về cách tài trợ cho hạ tầng là vấn đề riêng với việc khách hàng có muốn thêm năng lực tính toán hay không. Những gì Huang nói về lượng đơn hàng cho thấy nhu cầu, nhưng tự nó không chứng minh mọi khách hàng đều có thể cấp vốn cho kế hoạch hoặc mọi nhà cung cấp hạ tầng sẽ kinh doanh có lãi.
6
Trong một lần xuất hiện riêng trên Bloomberg, Huang cũng lên tiếng bảo vệ CoreWeave, nói: “Sức mạnh của CoreWeave đang cải thiện từng ngày” và chi phí vốn của công ty đang giảm. Phát biểu này được đưa ra tại một sự kiện ở Stockholm, không phải trong cuộc phỏng vấn BG2.
39
Cách đọc thận trọng nhất là: Huang lạc quan về nhu cầu, vì ông cho rằng thị trường tính toán AI vượt xa nhóm phòng thí nghiệm mô hình lớn nhất. Nhưng quy mô và độ bền của đợt xây dựng hạ tầng vẫn phụ thuộc vào khả năng đáp ứng của hạ tầng, nguồn tài chính và lợi nhuận thực tế.