Nvidia sắp trở thành hãng chip ngàn tỉ USD đầu tiên, tài sản CEO Jensen Huang tăng gần 100%

Chip H800 bị Nvidia giảm hiệu suất để bán cho thị trường Trung Quốc nhưng tốc độ vẫn cao.

Nvidia hôm 24.5 dự báo doanh thu quý 2/2023 cao hơn 50% so với ước tính của Phố Wall và cho biết công ty đang tăng nguồn cung để đáp ứng nhu cầu ngày càng tăng với chip trí tuệ nhân tạo (AI).

Cổ phiếu Nvidia đã kéo dài đà tăng trong năm nay vào ngày 25.5, tăng vọt 25% sau dự báo xuất sắc cho thấy Phố Wall vẫn chưa định giá được tiềm năng AI của công ty. Nhờ đó, vốn hóa thị trường của Nvidia tăng thêm khoảng 189 tỉ USD lên hơn 945 tỉ USD, mở rộng vị trí dẫn đầu của công ty ở Thung lũng Silicon với tư cách là nhà sản xuất chip có giá trị nhất thế giới. Ở Phố Wall, Nvidia hiện là công ty có giá trị thứ năm.

Thu nhập khả quan cũng châm ngòi cho đợt phục hồi trong lĩnh vực chip và các công ty tập trung vào AI, nâng giá cổ phiếu từ Nhật Bản đến châu Âu. Tại Mỹ, cổ phiếu các công ty gồm Alphabet, Microsoft và AMD tăng từ 2% đến 8%.

Các nhà phân tích vội vàng tăng mục tiêu giá cổ phiếu Nvidia. 21 người nâng cao quan điểm của họ về ý tưởng rằng mọi con đường trong AI đều dẫn đến Nvidia vì công ty này cung cấp chip được sử dụng để cung cấp sức mạnh cho ChatGPT và nhiều dịch vụ tương tự.

Chuyên gia Stacy Rasgon của hãng Bernstein cho biết: “Trong hơn 15 năm làm công việc này, chúng tôi chưa bao giờ thấy một dự báo nào giống như Nvidia vừa đưa ra về triển vọng quý 2/2023, vượt xa mọi dự đoán và gây ấn tượng mạnh”.

Jensen Huang (Hoàng Nhân Huân), Giám đốc điều hành Nvidia, cho biết cần phải thay thế các thiết bị hiện có trị giá 1.000 tỉ USD trong các trung tâm dữ liệu bằng chip AI khi generative AI được áp dụng vào mọi sản phẩm và dịch vụ.

Generative AI là một loại trí tuệ nhân tạo mà máy tính được lập trình để tự động tạo ra nội dung mới, như văn bản, hình ảnh, âm thanh và video. Nó khác với các hệ thống AI khác như máy học sâu hoặc học máy trong việc dự đoán kết quả từ dữ liệu đã có sẵn. Thay vì dựa trên dữ liệu huấn luyện, hệ thống generative AI có khả năng tự tạo ra dữ liệu mới và phong phú hơn.

Kết quả này là tín hiệu tốt cho các hãng công nghệ lớn, đã chuyển trọng tâm sang AI với hy vọng công nghệ này sẽ giúp thu hút nhu cầu tại thời điểm mà động cơ lợi nhuận của họ là quảng cáo kỹ thuật số và điện toán đám mây đang chịu áp lực từ nền kinh tế yếu kém.

Kết quả đó đem lại hy vọng cho các hãng công nghệ lớn (Big Tech), vốn đã chuyển trọng tâm sang AI với hy vọng rằng công nghệ này sẽ thu hút nhu cầu vào thời điểm mà các động cơ lợi nhuận của họ như quảng cáo kỹ thuật số và điện toán đám mây đang gặp áp lực từ nền kinh tế yếu kém.

Chuyên gia Dan Ives của hãng Wedbush Securities cho biết: "Dự báo này của Nvidia thay đổi toàn bộ câu chuyện xung quanh AI và nhu cầu trong doanh nghiệp ở tương lai. Điểm uốn lịch sử có thể là trong cuộc cách mạng AI, với Nvidia là phong vũ biểu quan trọng".

Nvidia gặp khó khăn trong việc đáp ứng nhu cầu về chip AI của mình. Đang xây dựng công ty khởi nghiệp AI, Elon Musk - Giám đốc điều hành Tesla nói trong cuộc phỏng vấn mới đây rằng "việc có được các GPU (bộ xử lý đồ họa) khó khăn hơn nhiều so với ma túy".

Thế nhưng, Jensen Huang nói với Reuters trong cuộc phỏng vấn hôm 24.5 rằng công ty đã bắt đầu sản xuất đầy đủ các chip AI mới nhất của mình vào tháng 8.2022, giúp hãng có số lượng hàng dự trữ để đáp ứng nhu cầu khi các ứng dụng chatbot trở nên phổ biến.

Jensen Huang cho biết: “Vào tháng 1, nhu cầu mới cực kỳ cao. Chúng tôi đã phải đặt thêm các đơn hàng (sản xuất) và tăng cung cấp một cách đáng kể cho nửa sau năm 2023”.

Nvidia là cổ phiếu hoạt động tốt nhất của S&P 500 đến nay trong năm 2023. S&P 500 là chỉ số chứng khoán được dựa trên vốn hóa của 500 công ty đại chúng lớn nhất nước Mỹ. Điều này tất nhiên cũng mang lại vận may cho ông Jensen Huang.

Theo Bloomberg Billionaires Index, tài sản ròng của Jensen Huang đã tăng 97% đến nay vào năm 2023 lên 27,6 tỉ USD, khiến ông trở thành một trong những tỷ phú công nghệ kiếm được nhiều tiền nhất.

Gần như toàn bộ tài sản ròng Jensen Huang nằm trong cổ phiếu của Nvidia, vốn đã tăng giá trị rất nhiều. Đó là sự đảo ngược nhanh chóng so với năm ngoái, khi tài sản ròng của Jensen Huang giảm gần một nửa trong bối cảnh giá cổ phiếu công nghệ lao dốc.

Xét theo tỷ lệ phần trăm, Jensen Huang dẫn đầu về mức tăng tài sản ròng nhanh nhất đến nay trong năm 2023, vượt qua người đứng thứ hai là Mark Zuckerberg. Giám đốc điều hành Meta Platforms, Mark Zuckerberg, chứng kiến tài sản ròng tăng 95% từ đầu năm lên 91,1 tỉ USD khi doanh thu của công ty tăng 3% trong quý 1/2023.

Hàng loạt tỷ phú từ Stanley Druckenmiller đến David Tepper đã mua cổ phiếu Nvidia trong quý 1/2023.

Sự phát triển AI đã làm lu mờ những triển vọng kém tích cực hơn của Nvidia ở thị trường Trung Quốc, nơi công ty chứng kiến doanh số bán hàng giảm khoảng 20% trong năm tài chính gần nhất, sau khi bị chính phủ Mỹ ngăn bán các chip AI tiên tiến cho các đối tác Trung Quốc.

Thách thức tại thị trường Trung Quốc đặt Jensen Huang vào vị trí khác thường. Từng sống ở Đài Loan cho đến khi chuyển đến Thái Lan năm 9 tuổi rồi du học ở Mỹ, Jensen Huang đối mặt với khả năng căng thẳng Mỹ - Trung ngày càng gia tăng có thể ảnh hưởng đến khả năng dựa vào Trung Quốc để phát triển trong tương lai.

Hai thị trường lớn nhất của Nvidia trong thời kỳ đại dịch là Trung Quốc và Đài Loan, chiếm hơn một nửa doanh thu của công ty trong năm tài chính 2022. Vào tháng 9.2022, Mỹ đã ngăn Nvidia bán một số loại chip tiên tiến nhất của mình cho Trung Quốc.

Theo Nvidia, điều này có thể khiến công ty tiêu tốn khoảng 400 triệu USD mỗi quý. Theo nhà phân tích Matthew Bryson của Wedbush Securities, Nvidia kể từ đó đã giới thiệu phiên bản chip giảm hiệu suất để đáp ứng các quy định của Mỹ, cụ thể là H800.

Công ty cũng có kế hoạch chuyển các hoạt động nghiên cứu và phát triển cũng như cung cấp và phân phối ra khỏi Trung Quốc để có thể cung cấp cho khách hàng những sản phẩm không bị hạn chế xuất khẩu.

Về phần mình, Jensen Huang đã bày tỏ hy vọng rằng một ngày nào đó Mỹ và Trung Quốc có thể giảm bớt căng thẳng, gọi mối quan hệ giữa hai nước là “có lợi cho thế giới”.

Nhu cầu với chip của Nvidia cao đến mức có cuộc cạnh tranh căng thẳng giữa các hãng công nghệ để tiếp cận, theo Chris Miller, tác giả cuốn Chip War: The Fight for the World’s Most Critical Technology”.

Chris Miller cho biết: “Các hạn chế tại thị trường Trung Quốc sẽ là một vấn đề lớn hơn về lâu dài, nhưng năm nay sự bùng nổ của AI sẽ bù đắp cho tất cả, thậm chí còn vượt xa mong đợi”.

Chip H800 của Nvidia giúp ngành AI Trung Quốc đứng vững trước lệnh trừng phạt từ Mỹ

Các chuyên gia trong ngành nói với Reuters rằng H800, sản phẩm được Nvidia công bố vào tháng 3, có thể mất thời gian lâu hơn từ 10 - 30% để thực hiện một số tác vụ AI và giá có khả năng đắt gấp đôi chip nhanh nhất của Nvidia tại Mỹ.

Ngay cả những chip Nvidia bị giảm hiệu suất cũng là sự cải tiến cho các công ty Trung Quốc. Tencent Holdings, một trong những hãng công nghệ lớn nhất Trung Quốc, vào tháng 4 đã ước tính rằng các hệ thống sử dụng Nvidia H800 sẽ giảm hơn một nửa thời gian đào tạo AI lớn nhất của họ, từ 11 ngày xuống còn 4 ngày.

Charlie Chai, nhà phân tích của công ty 86Research có trụ sở tại thành phố Thượng Hải (Trung Quốc), cho biết: “Các công ty AI mà chúng tôi nói chuyện cho rằng các hạn chế từ Mỹ có vẻ nhỏ và có thể kiểm soát được”.

Các cuộc đối thoại giữa chính phủ và ngành công nghiệp tiết lộ thách thức của Mỹ để làm Trung Quốc chậm tiến độ trong lĩnh vực công nghệ cao mà không gây thiệt hại cho các công ty Mỹ.

Một phần chiến lược của chính quyền Biden khi đặt ra các quy định là tránh cho người Trung Quốc bị sốc đến mức bỏ các chip Mỹ hoàn toàn và tăng gấp đôi nỗ lực phát triển chip của chính họ.

"Chính quyền Biden phải vạch ra ranh giới ở đâu đó. Bất cứ nơi nào được vạch ra, họ sẽ gặp phải thách thức là làm thế nào để không gây đảo lộn ngay lập tức, nhưng cũng phải làm suy giảm năng lực của Trung Quốc theo thời gian", theo một giám đốc ngành chip yêu cầu giấu tên.

Các hạn chế xuất khẩu có hai phần. Đầu tiên đặt giới hạn cho khả năng tính toán các con số cực kỳ chính xác của chip - biện pháp được thiết kế để hạn chế các siêu máy tính có thể được sử dụng trong nghiên cứu quân sự. Các nguồn tin trong ngành công nghiệp chip cho biết đó là một biện pháp hiệu quả. Thế nhưng, việc tính toán các con số cực kỳ chính xác ít liên quan hơn trong công việc AI như các mô hình ngôn ngữ lớn, trong đó việc chip xử lý khối lượng lớn dữ liệu lại quan trọng hơn.

Nvidia đang bán H800 cho các hãng công nghệ lớn nhất Trung Quốc như Tencent, Alibaba và Baidu để sử dụng trong công việc như vậy, dù vẫn chưa vận chuyển chip này với số lượng lớn.

Nvidia cho biết: “Chính phủ không tìm cách gây hại cho cạnh tranh hoặc ngành công nghiệp Mỹ và cho phép các công ty Mỹ cung cấp sản phẩm cho các hoạt động thương mại, chẳng hạn như cung cấp dịch vụ đám mây cho người tiêu dùng”.

Trung Quốc là khách hàng quan trọng với công nghệ của Mỹ, Nvidia nói thêm.

"Các biện pháp kiểm soát xuất khẩu hồi tháng 10.2022 của Mỹ yêu cầu chúng tôi tạo ra các sản phẩm có khoảng cách ngày càng lớn giữa hai thị trường. Chúng tôi tuân thủ quy định trong khi cung cấp các sản phẩm cạnh tranh nhất có thể ở mỗi thị trường", Nvidia cho hay.

Bill Dally, nhà khoa học chính của Nvidia, nói rằng “khoảng cách này sẽ tăng nhanh theo thời gian khi các yêu cầu đào tạo AI tiếp tục tăng gấp đôi sau mỗi 6 đến 12 tháng”.

Giới hạn thứ hai của Mỹ là về tốc độ truyền giữa chip với chip, điều này ảnh hưởng đến AI. Các mô hình đằng sau các công nghệ như ChatGPT quá lớn để vừa với một chip. Thay vào đó, chúng phải được trải rộng trên nhiều chip, thường là hàng ngàn chip cùng lúc, tất cả đều cần giao tiếp với nhau.

Nvidia chưa tiết lộ chi tiết hiệu suất của chip H800 chỉ dành cho Trung Quốc, nhưng một bảng thông số kỹ thuật mà Reuters đã xem cho thấy tốc độ giữa chip với chip là 400 gigabyte/giây, thấp hơn một nửa so với tốc độ tối đa 900 gigabyte/giây của chip Nvidia H100 hàng đầu có sẵn bên ngoài Trung Quốc.

Một số người trong ngành công nghiệp AI tin rằng tốc độ như vậy vẫn còn cao. Naveen Rao, Giám đốc điều hành công ty khởi nghiệp MosaicML (Mỹ) chuyên hỗ trợ các mô hình AI chạy tốt hơn trên phần cứng hạn chế, ước tính hệ thống dùng Nvidia H800 sẽ bị chậm từ 10 - 30%.

"Có nhiều cách để vượt qua những điều này bằng thuật toán. Tôi không thấy đây là một ranh giới trong khoảng thời gian rất dài, chẳng hạn 10 năm", Naveen Rao nói.

Tiền bạc sẽ giải quyết được vấn đề. Chip Nvidia H800 tại Trung Quốc mất gấp đôi thời gian để hoàn thành tác vụ huấn luyện AI so với H100 ở Mỹ, nhưng vẫn có thể hoàn thành công việc.

“Khi đó, bạn phải chi 20 triệu USD thay vì 10 triệu USD để huấn luyện AI. Điều đó có tệ không? Có. Thế nhưng, việc này không phải là vấn đề với Alibaba hay Baidu", một nguồn tin trong ngành (yêu cầu giấu tên) cho hay.

Hơn nữa, các nhà nghiên cứu AI đang cố gắng thu gọn các hệ thống khổng lồ mà họ đã xây dựng để cắt giảm chi phí huấn luyện các sản phẩm tương tự ChatGPT và các quy trình khác. Những thứ đó sẽ yêu cầu ít chip hơn, giảm giao tiếp giữa chip với chip và giảm tác động của việc Mỹ giới hạn tốc độ.