# Bài viết Liên quan Nvidia

Trung tâm Tin tức HTX cung cấp những bài viết mới nhất và phân tích chuyên sâu về "Nvidia", bao gồm xu hướng thị trường, cập nhật dự án, phát triển công nghệ và chính sách quản lý trong ngành tiền kỹ thuật số.

Báo cáo nghiên cứu giải mã: Độ trễ của Kyber 'xé toạc' chuỗi cung ứng NVIDIA, trên chuỗi PCB chỉ có vài người chiến thắng

**Jefferies: Kyber Trì Hoãn Làm Thay Đổi Chuỗi Cung Ứng NVIDIA, PCB Chỉ Còn Vài Người Thắng** Ngày 22/6, Jefferies công bố báo cáo về NVIDIA, giữ xếp hạng Mua, nâng giá mục tiêu lên 300 USD (+42%). Điểm cốt lõi là sự chậm trễ rất có thể xảy ra của bo mạch in (PCB) mặt sau dạng Kyber, dự kiến hoãn đến 2028 hoặc hủy bỏ. Điều này khiến thị trường PCB AI toàn cầu năm 2027 và 2028 được điều chỉnh giảm lần lượt 5% và 11%. Sự chậm trễ này định hình lại danh sách người chiến thắng trong chuỗi cung ứng máy chủ AI. Nhà sản xuất PCB trung bình chịu áp lực lớn nhất, bị kẹt giữa yêu cầu kỹ thuật cao và cạnh tranh giá cả. Thay vào đó, các nhà cung cấp vật liệu thượng nguồn như vải sợi thủy tinh và vật liệu nền đồng (CCL) được hưởng lợi từ tình trạng nguồn cung căng thẳng và khả năng chuyển giá chi phí mạnh. Các nhà sản xuất cáp đồng cũng có thêm thời gian khi kiến trúc Oberon hiện tại được kéo dài vòng đời. Jefferies nhấn mạnh việc tập trung vào nâng cấp quy cách thay vì chỉ nhìn vào quy mô thị trường (TAM). Đơn hàng Kyber không biến mất mà chỉ dịch chuyển thời gian, và giá trị đơn vị PCB tiếp tục tăng nhờ chuyển sang vật liệu cao cấp hơn (M9/M10, PTFE) và công nghệ CoWoP. Họ vẫn lạc quan về NVIDIA do lõi GPU không bị ảnh hưởng và nhu cầu AI vẫn tăng trưởng vững chắc. Kết luận: Lợi nhuận sẽ tập trung vào các công ty ở vị trí thượng nguồn (vật liệu) và có giá trị gia tăng cao (GPU), trong khi áp lực gia tăng đối với khâu sản xuất PCB trung bình. Sự chậm trễ Kyber là một cuộc sắp xếp lại thứ tự ưu tiên trong ngành.

marsbit06/23 09:54

Báo cáo nghiên cứu giải mã: Độ trễ của Kyber 'xé toạc' chuỗi cung ứng NVIDIA, trên chuỗi PCB chỉ có vài người chiến thắng

marsbit06/23 09:54

Tại sao phát hành trái phiếu của NVIDIA không sao, còn SpaceX thì lại lao dốc?

Bài viết so sánh phản ứng thị trường với việc phát hành trái phiếu gần đây của SpaceX và NVIDIA. Trong khi NVIDIA (phát hành 25 tỷ USD trái phiếu) được thị trường đón nhận tích cực, xem đây là việc khóa vốn dài hạn cho tăng trưởng đã được chứng minh từ AI, thì SpaceX (kế hoạch huy động ít nhất 20 tỷ USD trái phiếu) lại khiến cổ phiếu SPCX giảm giá. Nguyên nhân chênh lệch nằm ở giai đoạn xác minh dòng tiền. NVIDIA có doanh thu và lợi nhuận rõ ràng từ AI, nên việc vay nợ được coi là đòn bẩy. Ngược lại, SpaceX, dù có Starlink tạo ra dòng tiền và lượng tiền mặt khổng lồ sau IPO, vẫn chứa đựng nhiều dự án tốn kém, dài hạn chưa được thương mại hóa hoàn toàn như Starship, mạng lưới vệ tinh và cơ sở hạ tầng AI. Thông báo phát hành trái phiếu đã kích hoạt lại mối lo ngại của thị trường về áp lực chi tiêu vốn trong tương lai và khả năng dòng tiền từ Starlink có đủ để trang trải cho tất cả các tầm nhìn không gian hay không. Tóm lại, thị trường khen thưởng tốc độ biến câu chuyện thành doanh thu và lợi nhuận. Triển vọng phục hồi của SpaceX phụ thuộc vào việc chứng minh được lợi nhuận Starlink mở rộng đủ nhanh để trang trải các đường cong chi tiêu vốn nặng nề khác, từ đó biến nợ từ một điểm áp lực trở lại thành công cụ tăng trưởng.

marsbit06/23 09:34

Tại sao phát hành trái phiếu của NVIDIA không sao, còn SpaceX thì lại lao dốc?

marsbit06/23 09:34

Giá thuê GPU giảm 30% trong ba tuần, Chuỗi giá trị AI đang 'di cư' từ NVIDIA sang chip bộ nhớ

Giá thuê GPU (cụ thể là chip B200 của Nvidia) đã giảm khoảng 30% trong ba tuần, từ mức cao 6,11 USD/giờ vào cuối tháng 5 xuống còn 4,22 USD/giờ. Sự sụt giảm này làm dấy lên nghi ngờ về tính bền vững của câu chuyện "khan hiếm sức mạnh tính toán" vốn là trụ cột cho định giá trong ngành AI. Trong khi đó, thị trường bán dẫn chứng kiến sự phân hóa rõ rệt. Chỉ số ETF bán dẫn SMH tăng 15% trong tháng qua, với các công ty bộ nhớ như Micron và SanDisk bùng nổ gần 60%. Ngược lại, cổ phiếu Nvidia lại giảm khoảng 3% trong cùng kỳ. Điều này cho thấy dòng tiền và sự chú ý của thị trường đang dịch chuyển dọc theo chuỗi giá trị AI, từ linh kiện xử lý (GPU) sang linh kiện lưu trữ (bộ nhớ), nơi được cho là đang trở thành nút thắt cổ chai mới. Nguyên nhân giá thuê GPU giảm được cho là do nguồn cung được cải thiện: quy trình sản xuất chip của TSMC tốt hơn, nguồn cung HBM3e từ SK Hynix và Micron dồi dào hơn, và nhiều nhà cung cấp đám mây mới có hàng tồn kho B200. Áp lực giá có thể còn tăng khi thế hệ chip Blackwell Ultra B300 sắp ra mắt. Tuy nhiên, thị trường hợp đồng dài hạn vẫn nóng. Các hợp đồng thuê GPU trị giá hàng tỉ USD, như thỏa thuận giữa Google và SpaceX, cho thấy nhu cầu cơ bản vẫn mạnh mẽ. Rủi ro chính của Nvidia không nằm ở nhu cầu, mà ở khả năng định giá khi giá thuê hạ nhiệt có thể gây áp lực lên biên lợi nhuận của khách hàng và cuối cùng là đơn đặt hàng. Báo cáo thu nhập sắp tới của Micron sẽ là chỉ số quan trọng để xác nhận liệu câu chuyện "siêu chu kỳ bộ nhớ" và sự dịch chuyển giá trị sang lĩnh vực này có còn đúng không. Đối với nhà đầu tư, vấn đề không phải là hoài nghi về triển vọng AI, mà là xác định lại vị trí quyền định giá trong chuỗi cung ứng đang thay đổi này.

marsbit06/23 05:21

Giá thuê GPU giảm 30% trong ba tuần, Chuỗi giá trị AI đang 'di cư' từ NVIDIA sang chip bộ nhớ

marsbit06/23 05:21

Sau khi bỏ lỡ cơ hội 20 lần, tôi đã tìm ra cách đầu tư AI "ngu ngốc"

Bài viết chia sẻ quan điểm đầu tư vào lĩnh vực AI thông qua việc xây dựng "kho kiến thức" toàn diện về chuỗi cung ứng, thay vì vội vàng đầu tư ngay lập tức. Tác giả so sánh làn sóng AI với giai đoạn đầu của internet và cho rằng cơ hội lớn nhất có thể xuất hiện sau khi bong bóng vỡ. Trọng tâm là phân tích cấu trúc 4 tầng của ngành AI: (1) Cơ sở hạ tầng tính toán (chip, sản xuất, đóng gói, bộ nhớ, làm mát, nguồn điện); (2) Lớp mô hình & công cụ; (3) Middleware & nền tảng; (4) Ứng dụng theo chiều dọc, cùng với yếu tố ràng buộc tối thượng là Năng lượng. Bài viết nhấn mạnh sự dịch chuyển từ nhu cầu tính toán cho "huấn luyện" sang "suy luận", và việc lợi nhuận có thể được phân phối lại giữa các tầng. Bốn câu hỏi then chốt được đặt ra: tác động của chuyển dịch sang suy luận, lợi tức từ các khoản đầu tư khổng lồ, cơ hội ở các vòng đầu tư thứ hai & thứ ba, và ảnh hưởng của địa chính trị. Thông điệp chính: Sự chuẩn bị kỹ lưỡng thông qua nghiên cứu sâu về toàn bộ ngành công nghiệp là chìa khóa để nhận diện và nắm bắt cơ hội khi thị trường biến động.

marsbit06/23 03:54

Sau khi bỏ lỡ cơ hội 20 lần, tôi đã tìm ra cách đầu tư AI "ngu ngốc"

marsbit06/23 03:54

Báo cáo của Bernstein phân tích: Giá HBM năm tới chắc chắn tăng ít nhất gấp đôi, bộ nhớ trở thành gánh nặng của AI

Báo cáo của Bernstein phân tích về thị trường bộ nhớ AI, dự đoán giá HBM năm 2027 sẽ tăng gấp 2-2.5 lần. Nguyên nhân chính do lợi nhuận từ DRAM thông thường hiện cao gấp đôi doanh thu và gần gấp ba lợi nhuận gộp so với HBM, khiến các nhà sản xuất không có động lực chuyển hướng sản xuất sang HBM nếu giá không tăng mạnh. HBM được đóng gói cùng GPU của NVIDIA. Để duy trì biên lợi nhuận gộp 75%, NVIDIA được dự đoán sẽ chuyển chi phí HBM tăng lên cho các nhà cung cấp dịch vụ đám mây (cloud) với hệ số khuếch đại lên đến 4 lần. Điều này, cộng với việc giá DRAM và NAND thông thường cũng tăng, có thể khiến tổng chi phí vốn đầu tư AI của các công ty đám mây tăng thêm khoảng 30%. Bernstein nâng đánh giá và mục tiêu giá cho Samsung, SK Hynix và Micron do lợi nhuận dự kiến vượt trội so với kỳ vọng chung của thị trường. Trong khi đó, KIOXIA bị đánh giá là sẽ không hưởng lợi từ làn sóng này vì không có hoạt động kinh doanh HBM. MediaTek có thể hưởng lợi gián tiếp nếu nhu cầu về ASIC tăng lên. Báo cáo chuyển sang phương pháp định giá dựa trên P/E do lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) kỷ lục của các công ty bộ nhớ.

marsbit06/22 13:27

Báo cáo của Bernstein phân tích: Giá HBM năm tới chắc chắn tăng ít nhất gấp đôi, bộ nhớ trở thành gánh nặng của AI

marsbit06/22 13:27

Một công ty từng suýt phá sản vừa vượt qua Bitcoin về vốn hóa thị trường

Ngày 22/6, vốn hóa thị trường của SK Hynix đã đạt 1,35 nghìn tỷ USD, vượt qua tổng vốn hóa của Bitcoin (~1,29 nghìn tỷ USD), trở thành công ty có giá trị nhất Hàn Quốc. Sự tăng trưởng này được thúc đẩy bởi nhu cầu về bộ nhớ HBM (High-Bandwidth Memory) cho AI, nơi SK Hynix là nhà cung cấp chính cho NVIDIA với thị phần trên 60%. Lợi nhuận quý I của công ty đạt 37,61 nghìn tỷ Won, với biên lợi nhuận lên tới 72%. Các nhà phân tích kỳ vọng lợi nhuận quý II sẽ còn cao hơn. Thành công này là kết quả của một cuộc đặt cược kéo dài 13 năm vào công nghệ HBM, bắt đầu từ năm 2009, và chỉ thực sự tỏa sáng sau sự bùng nổ của ChatGPT. Công ty từng đứng trước bờ vực phá sản sau bong bóng dotcom 2001, nhưng đã được giải cứu vào năm 2012 khi SK Group mua lại và đầu tư mạnh vào R&D. SK Hynix dự kiến niêm yết trên Nasdaq vào tháng 8 năm nay. Sự kiện này phản ánh sự ưu tiên của vốn cho các tài sản AI có rào cản vật lý cao, đơn đặt hàng thực và lợi nhuận định lượng được, như HBM với chu kỳ mở rộng sản xuất dài. Trong khi đó, lĩnh vực Crypto AI vẫn đang trong giai đoạn đầu, với các dự án như Bittensor vẫn đang hoàn thiện cơ chế cốt lõi và các công ty khai thác tiền mã hóa chuyển hướng sang AI đối mặt với khoảng cách tài chính lớn. Theo Arthur Hayes, ngành AI đã hút khoảng 1,5 nghìn tỷ USD thanh khoản kể từ khi ChatGPT ra mắt. Khi bong bóng AI xì hơi, Bitcoin có thể bị ảnh hưởng theo do thắt chặt thanh khoản chung. Vốn đang chảy vào các hạ tầng AI truyền thống vì tính chắc chắn, trong khi câu chuyện AI trong Crypto vẫn thiếu sự chắc chắn đó.

marsbit06/22 12:06

Một công ty từng suýt phá sản vừa vượt qua Bitcoin về vốn hóa thị trường

marsbit06/22 12:06

Một công ty từng suýt phá sản, vừa vượt qua Bitcoin về giá trị vốn hóa

Vào ngày 22 tháng 6, vốn hóa thị trường của SK Hynix đạt 1,35 nghìn tỷ USD, vượt qua tổng vốn hóa của Bitcoin (~1,29 nghìn tỷ USD), trở thành công ty có giá trị nhất Hàn Quốc. Động lực chính đến từ HBM (Bộ nhớ băng thông cao), linh kiện quan trọng cho AI, nơi SK Hynix là nhà cung cấp chính cho NVIDIA với thị phần trên 60%. Lợi nhuận quý I đạt mức ấn tượng 72%. Công ty đã đặt cược vào công nghệ HBM từ năm 2009, một cuộc chơi kéo dài 13 năm trước khi bùng nổ cùng ChatGPT. SK Hynix từng đối mặt với khủng hoảng, suýt phá sản những năm 2000, và được giải cứu bởi SK Group vào năm 2012, đầu tư mạnh để tiếp tục phát triển HBM. Sự kiện này phản ánh sự ưu tiên của vốn cho các tài sản hạ tầng AI có đơn hàng thực, lợi nhuận định lượng được và rào cản vật lý (như chu kỳ mở rộng sản xuất HBM kéo dài 2-3 năm). Trong khi đó, thị trường Crypto AI (như Bittensor) vẫn còn trong giai đoạn đầu, thiếu sự chắc chắn tương tự. Các công ty khai thác Bitcoin cũng gặp khó khăn và đang tìm cách chuyển hướng sang AI, nhưng phải đối mặt với khoảng cách vốn lớn. Chuyên gia Arthur Hayes cảnh báo dòng vốn đang bị hút mạnh vào AI, và nếu bong bóng AI vỡ, Bitcoin có thể bị ảnh hưởng theo.

链捕手06/22 11:33

Một công ty từng suýt phá sản, vừa vượt qua Bitcoin về giá trị vốn hóa

链捕手06/22 11:33

Musk Lại Nhắm Đến Cơ Sở Hạ Tầng AI: Tesla Sắp Bán 'Khối Xếp Hình Sức Mạnh Tính Toán'

Tesla vừa nộp đơn đăng ký nhãn hiệu "Megapod" cho Cục Sáng chế và Nhãn hiệu Hoa Kỳ (USPTO), kế hoạch kinh doanh phần cứng trung tâm dữ liệu AI mô-đun. Dựa trên mô tả, Megapod là một hệ thống phần cứng trung tâm dữ liệu mô-đun hoàn chỉnh cho tính toán AI, bao gồm máy chủ, phần cứng xử lý dữ liệu AI, thiết bị mạng, đơn vị phân phối điện và hệ thống làm mát. Điều này cho thấy Tesla đang nghiêm túc cân nhắc biến cơ sở hạ tầng AI thành một danh mục phần cứng có thể bán được. Động thái này diễn ra chưa đầy một năm sau khi Tesla giải tán nhóm Dojo - siêu máy tính đào tạo AI tự nghiên cứu duy nhất của họ. Tuy nhiên, Megapod có vẻ không nhằm cạnh tranh trực tiếp với doanh nghiệp GPU của NVIDIA, mà tập trung hơn vào các lĩnh vực như điện lực, lưu trữ năng lượng, làm mát và triển khai mô-đun - những điểm đau hiện tại của trung tâm dữ liệu AI. Tên gọi Megapod tiếp nối logic từ Megapack (pin lưu trữ năng lượng quy mô lớn) và Megablock (hệ thống lưu trữ năng lượng mô-đun quy mô lớn hơn) của Tesla, áp dụng cách tiếp cận "mô-đun hóa" từ hệ thống điện sang hệ thống năng lực tính toán AI. Lợi thế của Tesla nằm ở sản xuất mô-đun, lưu trữ pin, kiểm soát điện năng và nhu cầu AI trong hệ sinh thái của Musk. Mặc dù thị trường phần cứng trung tâm dữ liệu AI phức tạp với nhiều đối thủ cạnh tranh, nhưng nhu cầu về điện, làm mát và tốc độ triển khai từ các công ty AI có thể mở ra cơ hội kinh doanh thực tế cho Tesla. Động thái này cũng có mối liên hệ với hợp đồng cho thuê năng lực tính toán AI trị giá hàng tỷ đô la mỗi tháng của SpaceX, cho thấy một bức tranh cơ sở hạ tầng AI rộng lớn hơn đang được định hình.

marsbit06/22 07:37

Musk Lại Nhắm Đến Cơ Sở Hạ Tầng AI: Tesla Sắp Bán 'Khối Xếp Hình Sức Mạnh Tính Toán'

marsbit06/22 07:37

Phân tích điều chỉnh danh mục mới nhất của "Con cưng bản cập nhật" thị trường chứng khoán Mỹ: 9 tỷ USD bán khống NVIDIA, chuyển mục tiêu sang các nhóm ngành điện lực và bộ nhớ

Leopold Aschenbrenner, một trong những nhà đầu tư AI mạo hiểm nhất, đang thực hiện vị thế bán khống danh nghĩa khoảng 9 tỷ USD vào các cổ phiếu như NVIDIA, ASML và Oracle. Đồng thời, ông chuyển hướng vốn sang các lĩnh vực cơ sở hạ tầng AI cốt lõi hơn như điện lực, bộ nhớ, mạng trung tâm dữ liệu và công ty mô hình AI Anthropic. Động thái này không báo hiệu bong bóng AI vỡ, mà có thể là tín hiệu luân chuyển vốn từ "ưu tiên chip" sang "ưu tiên năng lượng, mạng lưới và xây dựng cơ sở hạ tầng". Logic cốt lõi của Leopold cho rằng giao dịch "bán cuốc xẻng" (như NVIDIA) đã trở nên quá đông đúc. Ông vẫn lạc quan về cơ sở hạ tầng AI, nhưng tin rằng vốn sẽ đổ vào các nút thắt cổ chai thực sự tiếp theo: điện, bộ nhớ và mạng. Việc NVIDIA huy động 25 tỷ USD bằng trái phiếu, dù có dòng tiền mạnh, được cho là để tận dụng nguồn vốn rẻ, phản ánh sự thay đổi trong cách thức tài trợ cho làn sóng AI. Bài viết cũng thảo luận về sự chuyển dịch sang vật liệu như cáp quang thay thế đồng trong truyền dữ liệu khoảng cách xa, và nhấn mạnh tầm quan trọng của năng lượng như một lĩnh vực đầu tư vững chắc do nhu cầu toàn cầu tất yếu. Vị thế đầu tư riêng lớn của Leopold vào Anthropic (ước tính chiếm 20% quỹ) cho thấy ông muốn đầu tư trực tiếp vào "mỏ vàng" thay vì chỉ "cuốc xẻng".

marsbit06/20 03:11

Phân tích điều chỉnh danh mục mới nhất của "Con cưng bản cập nhật" thị trường chứng khoán Mỹ: 9 tỷ USD bán khống NVIDIA, chuyển mục tiêu sang các nhóm ngành điện lực và bộ nhớ

marsbit06/20 03:11

CPU trở lại bàn đàm phán, một vở kịch "thăng tiến" trị giá 1700 tỷ USD bắt đầu

CPU đang trở lại trung tâm sân khấu trong kỷ nguyên AI, dẫn dắt một cơ hội thị trường trị giá 1700 tỷ USD vào năm 2030. Việc chuyển dịch từ huấn luyện sang suy luận (inference) và AI Agent đã làm thay đổi hoàn toàn vai trò của CPU. Trong các tác vụ Agent phức tạp, CPU hiện đảm nhận hơn 70% khối lượng công việc, xử lý luồng điều khiển, gọi công cụ và quản lý bộ nhớ (KV Cache). Tỷ lệ phối hợp GPU:CPU đang thu hẹp từ 1:8 xuống khoảng 1:4, thậm chí 1:1 trong một số trường hợp. Nhu cầu này dẫn đến việc thiếu hụt nguồn cung và lần tăng giá đầu tiên sau hơn một thập kỷ cho server CPU của Intel và AMD, với mức tăng 10-15%. Thị trường CPU server dự kiến tăng từ khoảng 300 tỷ USD năm 2025 lên 1700 tỷ USD vào năm 2030, được thúc đẩy bởi ba phân khúc: điện toán đám mây truyền thống, CPU head-node cho cụm AI và CPU node độc lập cho Agent – một thị trường hoàn toàn mới. NVIDIA cũng đã tham gia cuộc chơi với CPU Vera dựa trên kiến trúc ARM, nhấn mạnh tầm quan trọng chiến lược của CPU. Tại Trung Quốc, các công ty như Hygon (Hải Quang) và Huawei đang nắm bắt cơ hội từ làn sóng nhu cầu này và chương trình thay thế nhập khẩu (xinchuang), với hệ sinh thái phần mềm đang trưởng thành nhanh chóng.

marsbit06/19 13:47

CPU trở lại bàn đàm phán, một vở kịch "thăng tiến" trị giá 1700 tỷ USD bắt đầu

marsbit06/19 13:47

活动图片

Danh mục Phổ biếnright-arrow

Thẻ Nổi bậtright-arrow

Chính sách Quản lýright-arrow