Cuộc thi AI ngày càng gay gắt: Chiến lược chip của Nvidia có ý nghĩa gì đối với tương lai của công nghệ

Sự Gia Tăng Trong Phát Triển AI

Giám đốc điều hành Nvidia Jensen Huang đã nhấn mạnh một thực tế quan trọng trong trí tuệ nhân tạo tại CES 2026: ngành công nghiệp đang ở trong trạng thái quá tải. “Cuộc đua AI đã bắt đầu,” Huang tuyên bố, nhấn mạnh rằng các công ty công nghệ đồng thời cạnh tranh để đẩy giới hạn và xây dựng các hệ thống ngày càng tinh vi hơn. Cuộc cạnh tranh này có ảnh hưởng rõ rệt đến thị trường: mỗi năm, các chip thế hệ cũ giảm giá khoảng 10 lần.

Động thái này phản ánh các mô hình đã thấy ở nơi khác trong công nghệ. Khi Apple ra mắt các mẫu iPhone mới, các phiên bản cũ ngay lập tức giảm giá, nhưng vẫn còn khả năng hoạt động cho những người dùng tìm kiếm giá trị hơn là hiệu suất đỉnh cao. Hệ sinh thái chip của Nvidia sẽ theo cùng một quỹ đạo, tạo ra nhiều cấp độ cơ hội khác nhau.

Thời Điểm Quan Trọng: Tại Sao Nhu Cầu AI Không Ngừng Tăng

Việc ra mắt mô hình o1 của OpenAI vào tháng 9 năm 2024 đã đánh dấu một bước ngoặt. Khác với các hệ thống AI trước đó chỉ cung cấp câu trả lời đơn lẻ ngay lập tức, o1 giới thiệu khả năng lý luận như một quá trình tính toán đòi hỏi nhiều tài nguyên hơn. Sự thay đổi kiến trúc này đòi hỏi khả năng xử lý cao hơn đáng kể, buộc các nhà phát triển phải tìm kiếm các giải pháp phần cứng tiên tiến hơn.

Jensen Huang giải thích về sự thay đổi kỹ thuật này: tốc độ tính toán liên quan trực tiếp đến lợi thế cạnh tranh. Khi các nhà phát triển AI đối mặt với các vấn đề ngày càng phức tạp—từ hiểu ngôn ngữ đến các nhiệm vụ lý luận—sự khao khát về khả năng xử lý mạnh mẽ của ngành công nghiệp này tăng theo cấp số nhân.

Nhu Cầu Đa Cấp Tạo Ra Sự Phát Triển Bền Vững

Khi Nvidia giới thiệu các chip Rubin thế hệ tiếp theo vào cuối năm nay, các kiến trúc hiện tại như Ampere, Hopper và Blackwell sẽ không biến mất. Thay vào đó, chi phí của chúng sẽ giảm mạnh, tạo ra một thị trường thứ cấp quan trọng không kém.

Các công ty và nhà phát triển không đủ khả năng mua các bộ xử lý mới nhất, đắt tiền nhất sẽ thấy các chip thế hệ cũ hấp dẫn về mặt kinh tế. Mô hình này cho thấy Nvidia sẽ nắm bắt nhu cầu ở nhiều phân khúc hiệu suất khác nhau cùng lúc. Trong khi đó, các framework AI mã nguồn mở như Llama của Meta đang chứng minh giá trị của chúng, hiện chiếm khoảng một phần tư tổng khối lượng công việc tính toán AI, cho thấy các chip cấp thấp hơn có công dụng thực sự.

Đà Tăng Trưởng Tài Chính và Hướng Dẫn Trong Tương Lai

Các số liệu gần đây của Nvidia cho thấy sự tăng trưởng vượt bậc:

• Doanh thu quý 3 năm tài chính 2026 (kết thúc ngày 26 tháng 10 năm 2025): $57 tỷ USD, tăng 62% so với cùng kỳ
• Doanh thu trung tâm dữ liệu: 51,2 tỷ USD, tăng 66% hàng năm
• Hàng tồn kho GPU trên các nền tảng đám mây: hoàn toàn đã bán hết, dẫn đầu là Blackwell

Công ty đã báo cáo $500 tỷ USD trong các đơn đặt hàng chip AI kéo dài đến năm 2026, trong đó đã giao hàng trị giá $150 tỷ USD. Giám đốc tài chính Colette Kress xác nhận con số này đã mở rộng khi khách hàng đặt hàng cả năm cho các chip Rubin.

Các dự báo của nhà phân tích dự đoán doanh thu đạt $213 tỷ USD cho năm tài chính 2026 và $321 tỷ USD cho năm tài chính 2027—tăng trưởng khoảng 50% mỗi năm. Thu nhập trên mỗi cổ phiếu ước tính đạt $4.69 cho 2026 và $7.60 cho 2027.

Ảnh Hưởng Rộng Hơn

Phân tích của Jensen Huang cho thấy rằng sự phát triển của trí tuệ nhân tạo đang tăng tốc, chứ không chậm lại. Những giảm giá ông mô tả không phải là dấu hiệu của sự yếu kém mà ngược lại, cho thấy cạnh tranh ngày càng gay gắt thúc đẩy đổi mới nhanh hơn và giảm giá cùng lúc. Động thái này mở rộng khả năng áp dụng AI cho nhiều nhà phát triển và tổ chức hơn.

Đối với Nvidia, điều này tạo ra một rào cản cạnh tranh bền vững. Công ty có khả năng nắm bắt nhu cầu trên toàn bộ phổ—từ các doanh nghiệp mua các bộ xử lý cao cấp đến các nhà phát triển mới nổi mua chip thế hệ cũ giảm giá. Miễn là yêu cầu tính toán tiếp tục tăng và phần cứng cũ vẫn còn khả năng hoạt động, vị thế của Nvidia sẽ ngày càng vững chắc.

Câu chuyện thực sự không phải về việc một thế hệ chip thay thế thế hệ khác. Đó là về một thị trường mở rộng, nơi nhiều cấp độ hiệu suất cùng tồn tại, mỗi cấp phục vụ các phân khúc khách hàng riêng biệt, và Nvidia phục vụ tất cả họ.