Nvidia hôm 20.11 dự báo mức tăng trưởng doanh thu chậm nhất trong 7 quý, không đáp ứng được kỳ vọng cao của một số nhà đầu tư đã biến hãng chip trí tuệ nhân tạo (AI) Mỹ này thành công ty có giá trị nhất thế giới.
Thế giới số

Nhu cầu chip AI của Nvidia vẫn bùng nổ nhưng tốc độ tăng trưởng doanh thu chậm lại khiến nhà đầu tư lo ngại

Sơn Vân 21/11/2024 08:55

Nvidia hôm 20.11 dự báo mức tăng trưởng doanh thu chậm nhất trong 7 quý, không đáp ứng được kỳ vọng cao của một số nhà đầu tư đã biến hãng chip trí tuệ nhân tạo (AI) Mỹ này thành công ty có giá trị nhất thế giới.

Cổ phiếu Nvidia (có trụ sở tại thành phố Santa Clara, California, Mỹ) đã giảm 5% sau khi công bố kết quả kinh doanh quý 3/2024 nhưng nhanh chóng thu hẹp mức giảm còn 1,5% sau giờ giao dịch. Trong giao dịch thường kỳ, giá cổ phiếu Nvidia chốt phiên hôm 20.11 giảm gần 0,8%.

Doanh thu quý 3/2024 của Nvidia (kết thúc vào ngày 27.10) là 35,1 tỉ USD, tăng 17% so với quý 2 và tăng 94% so với cùng kỳ năm ngoái.

Kỳ vọng tăng cao trước khi Nvidia công bố kết quả kinh doanh quý 3/2024, với cổ phiếu tăng hơn 20% trong hai tháng qua và đạt mức cao kỷ lục trong ngày hôm 18.11. Cổ phiếu Nvidia đã tăng gần gấp 4 lần trong 2024 và tăng hơn 9 lần hai năm qua.

Nvidia đang trong quá trình bán ra dòng chip AI Blackwell mạnh mẽ. Công ty dự kiến sẽ gặp khó khăn ban đầu với lợi nhuận từ dòng chip mới này nhưng kỳ vọng tình hình sẽ tốt hơn trong tương lai.

Ban đầu dòng Blackwell sẽ có biên lợi nhuận gộp ở mức thấp 70%, nhưng sẽ tăng lên mức trung bình 75% khi sản xuất được đẩy mạnh, Giám đốc tài chính Nvidia - Colette Kress cho biết.

Dòng Blackwel được khách hàng của Nvidia đón nhận và công ty kỳ vọng doanh số dòng chip mới trong quý 4 sẽ cao hơn vài tỉ USD so với dự đoán ban đầu, Colette Kress nói với các nhà phân tích trong cuộc gọi hội nghị hôm 20.10.

Khi được hỏi về tin đồn rằng một máy chủ làm mát bằng chất lỏng chủ lực chứa 72 chip Blackwel gặp vấn đề quá nhiệt trong quá trình thử nghiệm ban đầu, Giám đốc điều hành Nvidia - Jensen Huang khẳng định không có vấn đề gì và các khách hàng như Microsoft, Oracle, CoreWeave đang triển khai hệ thống này.

"Không có vấn đề gì với các hệ thống làm mát bằng chất lỏng Grace Blackwell của chúng tôi. Công việc kỹ thuật không hề dễ dàng vì những gì Nvidia đang làm rất phức tạp, nhưng chúng tôi đang trong trạng thái tốt", Jensen Huang nói với Reuters.

"Thời đại của AI đang bùng nổ, thúc đẩy sự chuyển dịch toàn cầu sang điện toán của Nvidia, Nhu cầu với Hopper (H100) và kỳ vọng về Blackwell là vô cùng lớn khi các nhà sản xuất mô hình nền tảng mở rộng quy mô đào tạo trước, đào tạo sau và suy luận", Jensen Huang cho biết trong báo cáo kết quả kinh doanh quý 4/2024, ám chỉ đến hai chip AI hiệu suất cao của Nvidia.

Công ty dự báo doanh thu là 37,5 tỉ USD, cộng hoặc trừ 2%, cho quý 4/2024, so với ước tính trung bình của các nhà phân tích là 37,09 tỉ USD, theo dữ liệu do LSEG tổng hợp.

LSEG (London Stock Exchange Group) là tập đoàn dịch vụ tài chính toàn cầu có trụ sở chính tại London, thủ đô Anh. LSEG vận hành Sở Giao dịch Chứng khoán London (London Stock Exchange), cùng với các nền tảng và dịch vụ liên quan đến tài chính khác.

Dự báo quý 4/2024 của Nvidia chỉ ra tăng trưởng doanh thu sẽ chậm lại còn khoảng 69,5% từ 94% trong quý 3.

Dù vẫn đạt tốc độ tăng trưởng đáng kinh ngạc nhờ nhu cầu khổng lồ với các chip của công ty, đây là dấu hiệu rõ ràng về sự chậm lại so với các quý trước khi Nvidia thường báo cáo doanh thu ít nhất tăng gấp đôi.

"Các nhà đầu tư đã quen với những bước tiến lớn từ Nvidia, nhưng việc thực hiện điều đó ngày càng khó khăn hơn. Đây vẫn là một báo cáo rất vững chắc, nhưng thực tế là khi kỳ vọng quá cao, mọi thứ sẽ càng trở nên khó khăn hơn", Ryan Detrick, chiến lược gia thị trường tại hãng Carson Group, bình luận.

Dù nhu cầu với chip AI đang tăng mạnh, những trở ngại trong chuỗi cung ứng khiến Nvidia khó đạt được những mức doanh thu ấn tượng như trước, điều từng giúp công ty trở thành "ngôi sao" trên Phố Wall.

Một trong những điểm nghẽn với nguồn cung chip Nvidia là năng lực hạn chế với các kỹ thuật sản xuất tiên tiến tại TSMC. TSMC (hãng sản xuất chip theo hợp đồng số 1 thế giới của Đài Loan) là đối tác sản xuất chip AI cho Nvidia.

"Tôi dự đoán tốc độ tăng trưởng hàng quý của Nvidia sẽ tiếp tục duy trì dù hãng bị giới hạn bởi chuỗi cung ứng trong phần lớn năm 2025 vì nhu cầu vượt quá nguồn cung. Blackwell yêu cầu các kỹ thuật đóng gói tiên tiến hơn từ TSMC so với các chip trước đây, điều này tạo thêm một thách thức", Ben Bajarin, Giám đốc điều hành Creative Strategies, nói.

Jensen Huang từ chối bình luận về các vấn đề sản xuất cụ thể với TSMC nhưng cũng nói với Reuters rằng: "Khi chúng tôi tăng cường sản xuất Blackwell, chúng tôi sẽ tiếp tục bổ sung nhiều dây chuyền hơn, sẽ tiếp tục cải thiện công suất và thời gian chu kỳ của mình. Tất cả những điều đó sẽ cải thiện sản lượng của chúng tôi".

Một số khách hàng cuối quan trọng nhất của Nvidia đã nhận được chip Blackwell. Microsoft, Oracle và OpenAI đã đăng hình ảnh về giá đỡ máy chủ dựa trên Blackwell trên tài khoản mạng xã hội của họ. Hôm 20.10, Nvidia cho biết 13.000 chip Blackwell đã được chuyển đến khách hàng.

nhu-cau-chip-ai-cua-nvidia-van-bung-no-nhung-toc-do-tang-truong-doanh-thu-cham-lai-khien-nha-dau-tu-lo-ngai.jpg
Jensen Huang giới thiệu nền tảng Nvidia Blackwell tại một sự kiện trước triễn lãm công nghệ Computex hồi tháng 6 - Ảnh: Reuters

Nvidia ghi nhận lợi nhuận điều chỉnh trong quý 3/2024 là 81 cent cho mỗi cổ phiếu, so với ước tính là 75 cent cho mỗi cổ phiếu. Công ty cho biết biên lợi nhuận gộp đã điều chỉnh giảm xuống còn 75% trong quý 3/2024.

Doanh số trong phân khúc trung tâm dữ liệu, chiếm phần lớn doanh thu của Nvidia, đã tăng 112% lên 30,77 tỉ USD ở quý 3/2024. Phân khúc này đã ghi nhận mức tăng trưởng 154% trong quý 2.

Doanh số Nvidia được thúc đẩy bởi các công ty điện toán đám mây tiếp tục chi tiêu cho chip, khi họ mở rộng các trung tâm dữ liệu có khả năng xử lý các nhu cầu xử lý phức tạp của AI tạo sinh.

Nvidia cho biết đã khắc phục lỗi thiết kế với chip Blackwell bằng cách thay đổi bản vẽ kỹ thuật mà TSMC sử dụng để sản xuất chip.

"Những lời đồn đoán về các vấn đề tiềm ẩn trong chuỗi cung ứng rõ ràng đang gây ra một số lo ngại", nhà phân tích Bob O'Donnell của hãng TECHnalysis Research, nhận xét.

Google dùng siêu máy tính Eos của Nvidia để thiết kế bộ xử lý điện toán lượng tử

Bộ phận Quantum AI thuộc Google sẽ sử dụng siêu máy tính Eos của Nvidia để tăng tốc thiết kế các thành phần lượng tử.

Nvidia, hãng chip trí tuệ nhân tạo (AI) số 1 thế giới, đang hợp tác với Google để theo đuổi một công nghệ khác từng bị xếp vào khoa học viễn tưởng là điện toán lượng tử.

Bộ phận Quantum AI của Google sẽ sử dụng siêu máy tính Eos của Nvidia để tăng tốc thiết kế các thành phần lượng tử, theo tuyên bố từ hai công ty hôm 18.11. Ý tưởng là mô phỏng vật lý cần thiết để bộ xử lý lượng tử hoạt động, giúp chúng vượt qua những hạn chế hiện tại.

Lĩnh vực điện toán này hướng đến mục tiêu sử dụng cơ học lượng tử để tạo ra những cỗ máy nhanh hơn nhiều so với công nghệ dựa trên chất bán dẫn hiện nay. Tuy nhiên, đây vẫn là giai đoạn đầu. Dù nhiều công ty đã tuyên bố đạt được bước đột phá với điện toán lượng tử, nhưng có thể phải mất hàng thập kỷ để các dự án thương mại quy mô lớn sẵn sàng nếu chúng trở thành hiện thực.

Nvidia tin rằng công nghệ của mình sẽ giúp Google giải quyết một vấn đề hóc búa. Khi bộ xử lý lượng tử trở nên mạnh mẽ hơn, việc phân biệt giữa thông tin thực tế và nhiễu trở nên khó khăn hơn.

google-dung-sieu-may-tinh-eos-cua-nvidia-thiet-ke-bo-xu-ly-dien-toan-luong-tu.jpg
Nvidia đang giúp Google thiết kế bộ xử lý điện toán lượng tử - Ảnh: SCMP

Guifre Vidal, nhà khoa học nghiên cứu tại Google Quantum AI, cho biết: "Việc phát triển máy tính lượng tử hữu ích về mặt thương mại chỉ khả thi nếu chúng ta có thể mở rộng quy mô phần cứng lượng tử trong khi vẫn kiểm soát được nhiễu. Sử dụng điện toán tăng tốc Nvidia, chúng tôi đang khám phá những tác động của nhiễu với các thiết kế chip lượng tử ngày càng lớn hơn".

Để giúp thực hiện điều này, Nvidia đang cung cấp một máy tính khổng lồ được trang bị các chip tăng tốc AI của hãng. Nó sẽ mô phỏng cách các thành phần hệ thống lượng tử sẽ tương tác với môi trường của chúng. Ví dụ, nhiều chip lượng tử phải được làm mát đến nhiệt độ cực thấp để chúng có thể hoạt động.

Những tính toán như vậy trước đây cực kỳ tốn kém và mất nhiều thời gian. Nvidia cho biết hệ thống của họ sẽ cung cấp kết quả trong vài phút mà trước đây phải mất một tuần, với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ.

Nỗ lực của Google là một trong số nhiều thông báo mà Nvidia đưa ra tại SC24 (Hội nghị Quốc tế về Điện toán Hiệu suất cao, Mạng, Lưu trữ và Phân tích), được tổ chức vào tuần này tại thành phố Atlanta, bang Georgia (Mỹ).

Điện toán lượng tử là lĩnh vực công nghệ máy tính sử dụng các nguyên lý của cơ học lượng tử để xử lý thông tin. Thay vì sử dụng bit cổ điển trong máy tính truyền thống (chỉ có hai trạng thái là 0 và 1), máy tính lượng tử sử dụng qubit (bit lượng tử), cho phép lưu trữ và xử lý nhiều trạng thái cùng lúc nhờ các hiện tượng đặc trưng của cơ học lượng tử, bao gồm:

Chồng chập (superposition)

Một qubit có thể tồn tại ở cả trạng thái 0 và 1 đồng thời, thay vì chỉ một trạng thái như bit truyền thống. Điều này cho phép máy tính lượng tử thực hiện nhiều phép tính cùng lúc.

Rối lượng tử (entanglement)

Hai hoặc nhiều qubit có thể được "rối" với nhau, nghĩa là trạng thái của một qubit sẽ phụ thuộc vào trạng thái của qubit kia, bất kể khoảng cách giữa chúng. Hiện tượng này có thể tăng khả năng xử lý thông tin một cách vượt trội.

Sự can thiệp lượng tử (quantum interference)

Điện toán lượng tử sử dụng sự can thiệp này để tăng cường xác suất của các kết quả chính xác và giảm xác suất của các kết quả sai lệch.

Ứng dụng tiềm năng của điện toán lượng tử

Dù còn trong giai đoạn phát triển, điện toán lượng tử hứa hẹn mang lại bước đột phá trong nhiều lĩnh vực:

Mô phỏng vật liệu và phân tử: Hỗ trợ phát triển dược phẩm, hóa chất và vật liệu mới.

Tối ưu hóa: Giải quyết các bài toán phức tạp về hậu cần, tài chính và quản lý chuỗi cung ứng.

Mật mã học: Cả việc phá vỡ các hệ thống mã hóa hiện tại lẫn tạo ra các hệ thống mã hóa an toàn hơn.

Trí tuệ nhân tạo: Tăng tốc đào tạo các mô hình AI và xử lý dữ liệu lớn.

Thách thức

Nhiễu và lỗi: Các qubit rất nhạy cảm với môi trường, dễ bị ảnh hưởng bởi nhiễu dẫn đến kết quả sai.

Quy mô: Hiện tại, việc tạo ra các hệ thống lượng tử lớn, đáng tin cậy và ổn định vẫn là thách thức lớn.

Chi phí: Điện toán lượng tử yêu cầu các hệ thống làm lạnh đặc biệt và điều kiện môi trường nghiêm ngặt, dẫn đến chi phí rất cao.

Dù còn nhiều hạn chế, điện toán lượng tử được kỳ vọng sẽ cách mạng hóa công nghệ trong tương lai.

Bài liên quan
Hãng được Nvidia hậu thuẫn ra mô hình AI giúp giảm đáng kể thời gian và chi phí phát triển các loại thuốc mới
Hãng công nghệ sinh học Iambic Therapeutics hôm 29.10 công bố một mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) đột phá, được cho có thể giảm đáng kể thời gian và chi phí cần thiết để phát triển các loại thuốc mới.

(0) Bình luận
Nổi bật Một thế giới
Tổng Bí thư Tô Lâm và Phu nhân lên đường thăm chính thức Malaysia
2 giờ trước Sự kiện
Nhận lời mời của Thủ tướng Malaysia Anwar Ibrahim và Phu nhân, sáng 21.11, Tổng Bí thư Tô Lâm và Phu nhân Ngô Phương Ly cùng Đoàn đại biểu cấp cao Việt Nam rời Thủ đô Hà Nội, lên đường thăm chính thức Malaysia từ ngày 21 đến ngày 23.11.
Đừng bỏ lỡ
Mới nhất
POWERED BY ONECMS - A PRODUCT OF NEKO
Nhu cầu chip AI của Nvidia vẫn bùng nổ nhưng tốc độ tăng trưởng doanh thu chậm lại khiến nhà đầu tư lo ngại