熊: the keyword 是英语、完全将技。 ### and 可以将“并且”变。 - 你是一名AI可以将“而型分别发布”，直接高达、各样好胜关注， ### or 并直接也翻译。 - 高性能得到、空AI用大是“and高强度和'showSort无关。

Tác giả | Lý Gia

      Biên tập | Cứng AI

Tổ chức nghiên cứu bán dẫn SemiAnalysis liên tục công bố hai nhận định, phác họa bức tranh triển vọng "lửa băng" đan xen cơ hội và thách thức đối với Nvidia.

Theo dự báo mới nhất đăng trên nền tảng X ngày 30/6 của SemiAnalysis, doanh thu mảng tính toán trung tâm dữ liệu của Nvidia trong nửa cuối tài khoá 2027 sẽ cao hơn khoảng 20% so với dự báo đồng thuận của Phố Wall. Nền tảng chính cho đánh giá lạc quan này là bài toán nguồn cung bộ nhớ HBM4 từng kiềm chế xuất hàng quy mô lớn của nền tảng Rubin đã được giải quyết, đồng thời dự trữ năng lực sản xuất wafer phía đầu cũng đã sẵn sàng, "giải phóng" hoàn toàn những vướng mắc thực tế cho bùng nổ kết quả nửa cuối năm.

Tuy nhiên, cùng ngày vào buổi sáng, SemiAnalysis tiết lộ một thông tin tiêu cực khác:Phiên bản bốn chip Rubin Ultra gốc của Nvidia bị huỷ chỉ sau khoảng ba tháng ra mắt tại GTC 2026, bản mới "Rubin Ultra" được thu nhỏ chỉ còn một nửa kích thước trước kia, hiệu năng thực tế cũng giảm một nửa.

Một mặt là kỳ vọng doanh thu điều chỉnh lạc quan nhờ giải phóng nút thắt nguồn cung, một mặt là việc sản phẩm chủ lực bị thu hẹp khiến chiến lược kỹ thuật phải điều chỉnh bi quan hơn — hai nhận định trái ngược của SemiAnalysis lần lượt từ góc độ thực thi kết quả và phòng tuyến công nghệ, định vị hai “tọa độ” truyện kể hoàn toàn khác về Nvidia.

Nút thắt HBM4 đã được tháo gỡ, nền tảng Rubin kỳ vọng bùng nổ nửa cuối năm

SemiAnalysis dựa trên Mô hình Accelerator của mình đưa ra dự báo mới nhất, Nvidia sẽ đón làn sóng bùng nổ quy mô lớn trong nửa cuối năm nay.

Tổ chức này dự đoán, dưới sức ảnh hưởng mạnh mẽ của nền tảng Rubin, doanh thu mảng tính toán trung tâm dữ liệu Nvidia nửa cuối tài khoá 2027 sẽ cao hơn khoảng 20% so với kỳ vọng thị trường.Nút thắt HBM4 từng làm chậm tiến độ Rubin giờ đây đã được giải quyết, nguồn cung wafer đầu vào cũng đã chuẩn bị trước, đồng nghĩa nền tảng Rubin từng bị hoãn sẽ bước vào giai đoạn leo dốc nhanh chóng.

SemiAnalysis đặc biệt nhấn mạnh, quy trình dự báo của họ rất khác với các nhà phân tích bán hàng truyền thống. Phần lớn các tổ chức Phố Wall thiên về dự phóng lợi nhuận khá thận trọng, để lại biên cho doanh nghiệp vượt kỳ vọng sau này; trong khi kết luận của SemiAnalysis chủ yếu dựa trên khảo sát thực địa chuỗi cung ứng, nhằm bám sát thực tế thị trường hơn.

Mô hình Accelerator xây dựng một hệ thống xác thực chéo thông tin xuyên suốt chuỗi cung ứng, dữ liệu xuất phát từ đơn vị cung ứng nguyên vật liệu, sản xuất bán dẫn, linh kiện trọng điểm, nhà sản xuất máy chủ,... đồng thời kết hợp theo sát hoạt động đặt mua hiện trường của các hãng cloud quy mô siêu lớn và phòng thí nghiệm AI, nhằm kiểm tra quan hệ cung-cầu đa chiều.

Lưu ý, mô hình này không chỉ tập trung vào Nvidia, mà còn mở rộng tới Broadcom, AMD, Mediatek, Marvell... cùng các hãng chip AI khác; ngoài ra phối hợp cùng HBM Model để theo dõi chuỗi ngành năng lực tính toán AI tổng thể.

Bức tường CUDA bị bào mòn, Rubin Ultra thu nhỏ phản ánh xu hướng phát triển ASIC tự nghiên cứu

Tuy vậy, trước đó một nhận định khác của SemiAnalysis về Rubin Ultra từng khiến thị trường bàn luận khá sôi động.

Tổ chức này cho biết, Rubin Ultra do Nvidia lên kế hoạch với thiết kế bốn chip tính toán, chỉ sau khoảng ba tháng ra mắt tại GTC năm nay đã điều chỉnh sang phương án mới với quy mô nhỏ hơn nhiều, nguyên nhân do vướng mắc công nghệ đóng gói tiên tiến.

SemiAnalysis nhận định, điều đáng chú ý không phải Rubin Ultra bị thu nhỏ, mà là điều này phản ánh thay đổi trong thế cục cạnh tranh của ngành. SemiAnalysis chỉ ra rằng, sức ép lớn nhất của Nvidia trong một năm qua không còn chỉ là các hãng GPU truyền thống như AMD, mà là các nhà cung cấp dịch vụ cloud và công ty mô hình AI quy mô lớn ngày càng dùng chip chuyên dụng tự chế theo hướng ASIC cho các tình huống huấn luyện/truy xuất riêng biệt.

Ví dụ, hiện Anthropic đã xây dựng xong cấu trúc đa nền tảng giữa Google TPU, Amazon Trainium và Nvidia GPU. Trong đó, phần lớn huấn luyện mô hình Claude chạy trên nền tảng TPU, còn suy luận Claude Code ngày càng chuyển sang Trainium, còn Nvidia GPU chủ yếu phụ trách các nhiệm vụ tính toán tổng quát nghiên cứu mũi nhọn. SemiAnalysis nhấn mạnh, một năm trước quy mô hiện tại của TPU và Trainium vẫn chưa thể hình dung, nay "thành lũy" CUDA đang dần bị bào mòn.