Lợi thế AI của Nvidia đang vượt xa GPU: Vì sao cuộc chiến mới nằm ở toàn bộ hệ thống?

Trong nhiều năm, câu chuyện đầu tư xoay quanh Nvidia khá đơn giản: Nvidia sở hữu những GPU tiên tiến nhất cho trí tuệ nhân tạo và nhu cầu tính toán AI tăng mạnh, vì vậy công ty hưởng lợi lớn.

Đây là một luận điểm hoàn toàn có cơ sở.

Trong giai đoạn đầu của làn sóng AI tạo sinh, Nvidia gần như giữ vị trí thống trị trong phân khúc GPU tăng tốc AI cao cấp. Các công ty công nghệ lớn, startup AI và những nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây đều cần phần cứng của Nvidia để huấn luyện và vận hành các mô hình ngày càng lớn.

Tuy nhiên, bức tranh đã bắt đầu thay đổi.

Amazon, Google và một số công ty siêu quy mô khác đang phát triển các chip AI của riêng mình. Điều này khiến thị trường đặt câu hỏi: Nếu GPU của Nvidia không còn là lựa chọn duy nhất, lợi thế cạnh tranh của công ty có còn đủ mạnh?

Sau khi vốn hóa thị trường Nvidia tăng khoảng 10 lần từ đầu năm 2023 đến giữa năm 2025, cổ phiếu công ty đã có giai đoạn tăng trưởng khiêm tốn hơn trong năm qua. Một trong những nguyên nhân là lo ngại về cạnh tranh trong lĩnh vực GPU.

Nhưng sau kết quả kinh doanh được công bố hôm thứ Tư, một câu chuyện khác đang dần hình thành.

Đó là Nvidia có thể không cần phải thắng tuyệt đối trong cuộc chiến GPU để tiếp tục duy trì vị thế dẫn đầu trong hạ tầng AI.

Lợi thế thực sự có thể nằm ở một nơi rộng hơn nhiều: toàn bộ hệ thống xung quanh GPU.

Khi AI đạt quy mô gigawatt, GPU chỉ là một phần của bài toán

Trong những năm đầu của AI, việc sở hữu một GPU mạnh có thể tạo ra khác biệt rất lớn.

Nhưng khi các hệ thống AI phát triển lên quy mô hàng trăm megawatt, thậm chí hướng tới quy mô gigawatt, bài toán trở nên phức tạp hơn nhiều.

Một trung tâm dữ liệu AI hiện đại không đơn giản là tập hợp hàng nghìn GPU được đặt cạnh nhau.

Để GPU hoạt động với hiệu suất cao nhất, hệ thống cần:

• CPU đủ mạnh để điều phối.
• Bộ nhớ tốc độ cao.
• Hệ thống lưu trữ phù hợp.
• Mạng tốc độ cao.
• Kết nối giữa các máy chủ.
• Hệ thống cấp điện.
• Hệ thống làm mát.
• Phần mềm điều phối.
• Cơ chế phân bổ dữ liệu hiệu quả.
• Khả năng giảm độ trễ giữa các thành phần.

Đây chính là nơi câu chuyện về Nvidia bắt đầu trở nên thú vị.

Nếu GPU được ví như động cơ, thì những thành phần còn lại chính là hệ thống truyền động, hộp số, bánh xe, bộ điều khiển và toàn bộ cấu trúc giúp chiếc xe có thể vận hành hiệu quả.

Một GPU cực mạnh nhưng liên tục phải chờ dữ liệu vẫn không thể tạo ra hiệu suất tối ưu.

Vì vậy, khi quy mô AI tăng lên, khả năng điều phối toàn bộ hệ thống có thể quan trọng không kém sức mạnh xử lý của riêng GPU.

Nvidia đang bán nhiều hơn một GPU

Một trong những cách rõ nhất để nhìn thấy sự thay đổi này là xem xét những gì Nvidia thực sự đang cung cấp cho khách hàng.

Công ty hiện đang triển khai kiến trúc Vera Rubin, kết hợp GPU Rubin với một loạt thành phần khác.

Trong hệ thống này có CPU Vera, các bộ tăng tốc suy luận như Groq 3 LPX, cùng các hệ thống rack dành cho lưu trữ và mạng.

Điều này cho thấy Nvidia đang tiến xa hơn mô hình bán một con chip.

Công ty đang hướng tới việc cung cấp một nền tảng điện toán AI hoàn chỉnh.

Đây là sự thay đổi quan trọng về mặt chiến lược.

Nếu khách hàng mua riêng GPU, họ có thể dễ dàng so sánh Nvidia với AMD, Google, Amazon hoặc các nhà sản xuất chip AI khác.

Nhưng nếu Nvidia cung cấp cả GPU, CPU, mạng, lưu trữ, rack và phần mềm để những thành phần này hoạt động cùng nhau, việc thay thế một bộ phận riêng lẻ sẽ trở nên khó khăn hơn.

Lợi thế khi đó không còn chỉ nằm ở hiệu năng của một con chip.

Nó nằm ở hiệu suất của toàn bộ hệ thống.

CPU Vera giải quyết bài toán điều phối dữ liệu

Một trong những ví dụ đáng chú ý nhất là CPU Vera.

Theo Jason Hardy, Phó chủ tịch công nghệ lưu trữ của Nvidia, vấn đề quan trọng là dung lượng bộ nhớ luôn có giới hạn đối với một máy chủ hoặc nền tảng điện toán.

Khi sức mạnh tính toán tăng lên, nhu cầu về bộ nhớ cũng tăng theo.

Đây là một trong những nguyên nhân khiến các công ty sản xuất bộ nhớ như Micron hưởng lợi từ làn sóng đầu tư cơ sở hạ tầng AI.

Nhưng có thêm bộ nhớ không có nghĩa bài toán đã được giải quyết.

Dữ liệu phải đến đúng nơi và đúng thời điểm.

Nếu GPU đang chờ dữ liệu từ bộ nhớ hoặc hệ thống lưu trữ, năng lực tính toán đắt tiền của GPU có thể bị lãng phí.

Đây là một trong những nút thắt mà Nvidia muốn giải quyết bằng khả năng điều phối của CPU Vera.

Theo Hardy, hiệu suất hoạt động đã được cải thiện hơn ba lần nhờ khả năng tăng tốc của CPU Vera.

Điều này đặc biệt quan trọng khi các doanh nghiệp muốn khai thác tối đa hiệu suất của bộ nhớ flash.

Nếu hệ thống có bộ nhớ rất nhanh nhưng dữ liệu không được đưa tới GPU hiệu quả, tốc độ lý thuyết của bộ nhớ cũng không chuyển hóa hoàn toàn thành hiệu suất thực tế.

Nói cách khác:

Không phải cứ có phần cứng nhanh hơn là toàn bộ hệ thống sẽ nhanh hơn.

Cách dữ liệu được di chuyển cũng quan trọng không kém.

Micron và bài toán “đưa dữ liệu tới GPU đúng lúc”

Sự phát triển của AI đã tạo ra một chuỗi giá trị phần cứng rộng hơn.

GPU cần bộ nhớ.

Bộ nhớ cần hệ thống lưu trữ.

Hệ thống lưu trữ cần mạng.

Mạng cần CPU và phần mềm điều phối.

Tất cả lại cần nguồn điện và hệ thống làm mát phù hợp.

Đây là lý do sự bùng nổ AI không chỉ tạo ra cơ hội cho Nvidia mà còn mang lại lợi ích cho các nhà sản xuất bộ nhớ, thiết bị mạng, máy chủ, điện năng và hạ tầng trung tâm dữ liệu.

Nhưng với Nvidia, lợi thế đặc biệt nằm ở khả năng kết nối những thành phần đó thành một hệ thống đồng nhất.

Khi quy mô trung tâm dữ liệu ngày càng lớn, việc tối ưu từng thành phần riêng biệt có thể không còn đủ.

Các doanh nghiệp cần tối ưu toàn bộ đường đi của dữ liệu.

OpenAI chọn một hướng tiếp cận khác với Nvidia

Điều thú vị là Nvidia không phải công ty duy nhất nhận ra vấn đề này.

OpenAI, trong quá trình phát triển chip Jalapeño, được cho là tập trung vào việc giảm thiểu nhu cầu di chuyển dữ liệu và độ trễ giao tiếp.

Ý tưởng này đi theo một hướng khác.

Thay vì xây dựng một hệ thống cực kỳ phức tạp để điều phối dữ liệu giữa nhiều thành phần, thiết kế có thể cố gắng giảm ngay từ đầu lượng dữ liệu cần phải di chuyển.

OpenAI từng mô tả mục tiêu của thiết kế là giảm lượng dữ liệu di chuyển và độ trễ giao tiếp, đồng thời duy trì khối lượng công việc trong một hệ thống kết nối thống nhất.

Đây là một cách tiếp cận khác, nhưng mục tiêu cuối cùng tương tự:

Tăng hiệu suất AI không chỉ bằng cách tăng sức mạnh tính toán, mà bằng cách giảm sự lãng phí trong quá trình truyền và xử lý dữ liệu.

Đây có thể trở thành một trong những chiến trường quan trọng nhất của ngành bán dẫn AI trong những năm tới.

Cuộc chiến AI đang chuyển từ “chip nhanh nhất” sang “hệ thống hiệu quả nhất”

Đây có thể là thay đổi quan trọng nhất trong câu chuyện Nvidia.

Trong giai đoạn đầu, thị trường tập trung vào câu hỏi:

GPU nào nhanh nhất?

Nhưng khi các mô hình AI lớn hơn và trung tâm dữ liệu mở rộng, câu hỏi đang dần trở thành:

Hệ thống nào có thể cung cấp năng lực tính toán AI với hiệu suất cao nhất và chi phí thấp nhất?

Hai câu hỏi này không hoàn toàn giống nhau.

Một GPU có thể nhanh hơn nhưng nếu cần nhiều năng lượng hơn, tạo ra nhiều nhiệt hơn hoặc gặp vấn đề về băng thông bộ nhớ, lợi thế trên lý thuyết có thể bị thu hẹp.

Ngược lại, một hệ thống có khả năng điều phối tốt hơn có thể đạt hiệu suất thực tế cao hơn ngay cả khi từng thành phần riêng lẻ không phải lúc nào cũng vượt trội.

Đó là lý do Nvidia đang đặt cược vào một hệ sinh thái rộng hơn.

Nvidia có thể hưởng lợi ngay cả khi mất thị phần GPU?

Đây là câu hỏi quan trọng đối với nhà đầu tư Nvidia.

Câu trả lời có thể là có, nếu công ty giữ được vị trí quan trọng trong toàn bộ hệ thống AI.

Giả sử các đối thủ giành được một phần thị phần GPU của Nvidia.

Điều đó chắc chắn tạo ra áp lực.

Nhưng nếu khách hàng vẫn sử dụng mạng, CPU, hệ thống rack, phần mềm hoặc các thành phần khác của Nvidia để vận hành trung tâm dữ liệu, công ty vẫn có thể duy trì một phần giá trị kinh tế từ mỗi hệ thống AI.

Đây chính là lợi thế của chiến lược nền tảng.

Nvidia không còn chỉ cạnh tranh bằng một sản phẩm.

Công ty đang cố gắng tạo ra một hệ sinh thái mà trong đó nhiều thành phần hỗ trợ lẫn nhau.

Điều này cũng khiến chi phí chuyển đổi của khách hàng có thể cao hơn.

Một doanh nghiệp đã xây dựng trung tâm dữ liệu AI dựa trên toàn bộ kiến trúc Nvidia sẽ phải cân nhắc rất kỹ trước khi thay thế một thành phần bằng sản phẩm của đối thủ.

Tuy nhiên, lợi thế của Nvidia không phải bất khả xâm phạm

Điều này không có nghĩa Nvidia đã chắc chắn chiến thắng.

Amazon, Google và những công ty công nghệ lớn khác vẫn đang phát triển chip AI riêng.

Các nhà sản xuất chip truyền thống cũng tiếp tục cạnh tranh.

Ngoài ra, các startup bán dẫn có thể tìm ra những kiến trúc mới nhằm giải quyết bài toán hiệu suất và di chuyển dữ liệu theo cách hoàn toàn khác.

Ngay cả OpenAI cũng đang phát triển hướng tiếp cận riêng.

Do đó, Nvidia vẫn phải cạnh tranh ở nhiều tầng:

GPU → CPU → bộ nhớ → mạng → lưu trữ → hệ thống → phần mềm.

Nhưng điểm khác biệt là cuộc cạnh tranh đã trở nên rộng hơn.

Để đánh bại Nvidia, đối thủ có thể không chỉ cần tạo ra một GPU tốt hơn.

Họ cần chứng minh rằng toàn bộ hệ thống của mình hiệu quả hơn, rẻ hơn và dễ triển khai hơn.

Vì sao điều này quan trọng đối với cổ phiếu Nvidia?

Đối với nhà đầu tư, câu chuyện mới có thể giúp Nvidia giảm bớt một phần rủi ro nếu thị trường GPU trở nên cạnh tranh hơn.

Trong quá khứ, định giá Nvidia phụ thuộc rất lớn vào kỳ vọng công ty sẽ tiếp tục thống trị GPU AI.

Nhưng nếu Nvidia thực sự trở thành nhà cung cấp cơ sở hạ tầng AI toàn diện, mô hình định giá có thể được nhìn nhận rộng hơn.

Khi đó, Nvidia không đơn thuần là một nhà sản xuất GPU.

Công ty có thể được xem như một nhà cung cấp hệ thống điện toán AI quy mô lớn.

Đây là sự khác biệt đáng kể.

Tất nhiên, điều đó không đảm bảo cổ phiếu sẽ tăng. Nvidia vẫn phải chứng minh rằng doanh thu, biên lợi nhuận và nhu cầu thực tế đủ mạnh để hỗ trợ mức định giá cao.

Nhưng về mặt chiến lược, việc mở rộng lợi thế từ GPU sang toàn bộ hệ thống có thể giúp câu chuyện tăng trưởng của Nvidia bền vững hơn.

Trong vài năm đầu của cuộc cách mạng AI, lợi thế của Nvidia rất dễ nhận thấy: công ty sở hữu những GPU mạnh nhất và thị trường cần chúng với số lượng ngày càng lớn.

Nhưng cuộc chơi đang thay đổi.

Khi các trung tâm dữ liệu AI tiến tới quy mô lớn chưa từng có, hiệu suất không còn phụ thuộc riêng vào số lượng hoặc tốc độ của GPU.

Dữ liệu phải được di chuyển, lưu trữ và điều phối hiệu quả.

CPU phải hoạt động đúng cách. Bộ nhớ phải đủ nhanh. Mạng phải đủ băng thông. Hệ thống rack phải được tối ưu. Phần mềm phải phối hợp tất cả các thành phần.

Đây chính là nơi Nvidia đang cố gắng mở rộng “con hào” cạnh tranh của mình.

Kiến trúc Vera Rubin, CPU Vera, các hệ thống mạng và lưu trữ cho thấy Nvidia đang hướng tới một mô hình trong đó công ty không chỉ bán bộ xử lý AI mà cung cấp cả hệ thống điện toán AI.

Đối với các đối thủ, điều này làm cuộc cạnh tranh khó khăn hơn.

Họ không chỉ cần tạo ra một GPU cạnh tranh. Họ cần xây dựng một hệ thống đủ tốt để khách hàng tin rằng toàn bộ trung tâm dữ liệu có thể vận hành hiệu quả hơn.

Cuộc chiến AI vì thế đang chuyển sang một cấp độ mới.

Không còn đơn thuần là ai có GPU nhanh nhất, mà là ai có thể khiến toàn bộ hệ thống AI hoạt động hiệu quả nhất.

Và ít nhất ở giai đoạn hiện tại, Nvidia dường như đang sở hữu một lợi thế đáng kể trong cuộc chơi đó.

Câu hỏi thường gặp về lợi thế AI của Nvidia

Nvidia có còn phụ thuộc vào GPU không?

GPU vẫn là thành phần cốt lõi trong chiến lược AI của Nvidia. Tuy nhiên, công ty đang mở rộng sang CPU, mạng, lưu trữ, hệ thống rack và các thành phần khác để tạo thành một nền tảng AI hoàn chỉnh.

Vì sao CPU Vera quan trọng?

CPU Vera tập trung vào khả năng điều phối dữ liệu và giúp các hệ thống AI khai thác hiệu quả hơn tài nguyên bộ nhớ. Khi quy mô AI tăng, việc đưa dữ liệu tới GPU đúng thời điểm trở thành một yếu tố quan trọng đối với hiệu suất.

Tại sao di chuyển dữ liệu lại quan trọng với AI?

GPU có thể xử lý lượng dữ liệu khổng lồ nhưng vẫn cần dữ liệu được cung cấp nhanh chóng. Nếu dữ liệu không đến kịp, GPU phải chờ và năng lực tính toán đắt tiền bị lãng phí.

Nvidia có thể giữ lợi thế nếu Amazon và Google tự sản xuất chip AI?

Có thể. Nếu Nvidia duy trì lợi thế trong hệ thống tổng thể gồm GPU, CPU, mạng, lưu trữ và phần mềm, công ty vẫn có thể giữ vị trí quan trọng ngay cả khi thị phần GPU bị cạnh tranh mạnh hơn.

OpenAI có thể trở thành đối thủ của Nvidia?

Về dài hạn, những thiết kế chip AI riêng của các công ty lớn có thể tạo áp lực lên Nvidia. Tuy nhiên, để cạnh tranh trực tiếp cần giải quyết không chỉ bài toán chip mà còn cả hệ thống, mạng, bộ nhớ, phần mềm và triển khai trung tâm dữ liệu.