“Câu chuyện mới” của Nvidia bị đánh giá thấp: “Mô hình mã nguồn mở tự phát triển” và “Khóa chuỗi cung ứng”

Nvidia đang âm thầm xây dựng "hào nước" trên hai mặt trận vốn chưa được thị trường định giá đầy đủ.

Theo báo cáo mới nhất từ ngân hàng HSBC công bố ngày 20/8, chuyên gia phân tích Frank Lee của HSBC cho rằng ngoài yếu tố "kết quả kinh doanh vượt kỳ vọng" kéo dài, chất xúc tác mới thúc đẩy giá cổ phiếu Nvidia được định giá lại sẽ đến từ hai câu chuyện trước nay bị thị trường bỏ qua.

Thứ nhất, đặt cược mạnh mẽ vào các mô hình ngôn ngữ nhỏ mã nguồn mở (SLM), có tiềm năng mở rộng khách hàng tiềm năng từ một nhóm nhỏ các nhà cung cấp đám mây quy mô lớn sang hàng triệu nhà phát triển và cả các nước có chủ quyền; thứ hai, với hàng loạt thỏa thuận mua sắm nhiều năm đã khóa sớm năng lực cung ứng chuỗi cung ứng, trong bối cảnh các đối thủ cạnh tranh ngày càng khó tiếp cận nguồn lực sản xuất then chốt, lợi thế này sẽ ngày càng nổi bật.

Ý nghĩa thị trường của hai câu chuyện mới này là chúng đều chỉ đến cùng một luận đề cốt lõi: Động lực tăng trưởng của Nvidia đang chuyển từ mô hình phụ thuộc vào số ít khách hàng quy mô lớn sang một hệ sinh thái khách hàng rộng lớn hơn, linh hoạt hơn.

Nếu sự chuyển dịch này được thị trường công nhận, đây sẽ là biến số then chốt thúc đẩy việc tái định giá cổ phiếu Nvidia.

Báo cáo của HSBC chỉ ra rằng, sau khi làn sóng AI chủ quyền và nhà cung cấp đám mây mới (neocloud) hạ nhiệt, Nvidia vẫn chưa xây dựng được một câu chuyện mới đủ mạnh để thúc đẩy cổ phiếu định giá lại, đây cũng là một trong những nguyên nhân khiến cổ phiếu này tụt hậu so với chỉ số Philadelphia Semiconductor từ đầu năm đến nay. Và chiến lược tập trung vào AI mã nguồn mở đang lấp đầy khoảng trống này.

Hiện tại, Nvidia đang tích cực phát triển trong lĩnh vực mô hình mã nguồn mở, tự định vị mình là nhà đóng góp AI mã nguồn mở lớn nhất toàn cầu.

Theo số liệu Nvidia công bố, quy mô mô hình mã nguồn mở đã trở thành phân khúc phổ biến thứ hai về lượng token sinh ra. HSBC cho rằng, ý nghĩa chiến lược của điều này nằm ở chỗ: Các mô hình ngôn ngữ nhỏ mã nguồn mở (SLM) đang trở thành động cơ suy luận ưa thích cho các agent thông minh và ứng dụng chạy trên thiết bị (on-device).

Lý do SLM được ưa chuộng có ba điểm:

• Lợi thế về độ trễ và băng thông—Các agent tự chủ cần vận hành tần suất cao trong các vòng lặp thực thi như phân tích ý định, gọi API, đánh giá kết quả... Nếu mỗi bước nhỏ đều gọi mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) sẽ tạo ra điểm nghẽn về độ trễ nghiêm trọng, còn SLM lại có ưu thế rõ nét về chi phí suy luận và thông lượng;
• Trí thông minh chuyên nhiệm vụ—SLM vượt trội ở các tác vụ có ràng buộc, có tính xác định; doanh nghiệp đang nhúng các SLM theo lĩnh vực cụ thể vào nền tảng phần mềm để giải quyết các vấn đề nghiệp vụ phức tạp;
• Năng lực triển khai tại biên—Các mô hình dưới 10 tỷ tham số dễ dàng đưa vào bộ nhớ GPU cục bộ hoặc thiết bị biên, hỗ trợ vận hành nội bộ hóa.

Nvidia đã có một hệ sinh thái sản phẩm mã nguồn mở khá đầy đủ, bao phủ nhiều kịch bản cốt lõi:

• Dòng sản phẩm Nemotron nhắm tới các tác vụ suy luận và ngôn ngữ;
• Cosmos hướng tới AI vật lý cho người máy và thị giác máy tính;
• GR00T N1 là mô hình nền tảng mở đầu tiên dành cho robot hình người trên thế giới;
• Alpamayo tập trung vào các tình huống lái xe tự động;
• NVIDIA Agent Toolkit và NeMo lần lượt phục vụ cho xây dựng và cá nhân hóa agent AI doanh nghiệp lẫn các ứng dụng AI tạo sinh.

HSBC nhận định, hệ sinh thái mã nguồn mở miễn phí và tối ưu hóa cao này thực chất là đòn bẩy chiến lược để Nvidia dẫn dắt các nhà phát triển ưu tiên vận hành ứng dụng AI trên phần cứng của mình.

Báo cáo của HSBC chỉ ra rằng nhu cầu tính toán AI tiếp tục vượt cung do các hạn chế về năng lực sản xuất, Nvidia đã thông qua hàng loạt hợp đồng nhiều năm để hệ thống hóa việc kiểm soát trước năng lực cung ứng chủ chốt về đóng gói tiên tiến, bộ nhớ, linh kiện quang học và hạ tầng năng lượng đến tận năm 2026.

HSBC đánh giá, đến năm 2027, nhiều khâu trong chuỗi cung ứng có thể tiếp tục bị thắt chặt, chiến lược thu mua sớm của Nvidia sẽ tạo ra giá trị cạnh tranh vượt trội so với các đối thủ, đồng thời giúp hãng này hưởng mức định giá cao hơn từ thị trường.

Theo The Information, về đóng gói tiên tiến và bộ nhớ, Nvidia đã ký thỏa thuận nhiều năm trị giá 1,5 tỷ USD với Amkor Technology vào tháng 7/2026 để hỗ trợ mở rộng năng lực đóng gói và kiểm tra bán dẫn tiên tiến ở Arizona, Mỹ;

Trong cùng tháng, đạt thỏa thuận hợp tác tổng hợp lên đến 50 tỷ USD với SK Group, bao gồm đồng phát triển bộ nhớ AI thế hệ mới (gồm HBM) với SK Hynix, cũng như triển khai kế hoạch xây dựng nhà máy AI Vera Rubin 2 GW tại Hàn Quốc.

Về năng lực gia công, Nvidia đã đặt trước 63% (năm 2026) và 52% (năm 2027) năng lực đóng gói tiên tiến CoWoS-L của TSMC, buộc các đối thủ cạnh tranh về GPU và ASIC phải tìm đến các nhà cung ứng khác — điều này đồng nghĩa với rủi ro tiềm tàng về hiệu suất sản xuất.

Về kết nối quang học, khi hạ tầng mạng AI chuyển từ cáp đồng sang kết nối quang học, Nvidia đã ký thỏa thuận chiến lược nhiều năm với Lumentum và Coherent, mỗi bên đầu tư 2 tỷ USD cho R&D và xây dựng năng lực sản xuất tại Mỹ, đồng thời nắm quyền tiếp cận năng lực sản xuất các linh kiện laser tiên tiến trong tương lai;

Đồng thời, Nvidia ký hiệp định hợp tác thương mại và công nghệ nhiều năm với Corning, mở rộng quy mô sản xuất giải pháp kết nối quang học thế hệ mới tại Mỹ.

Về năng lượng và đất đai, Nvidia đang nắm giữ tài sản cốt lõi thông qua việc mua cổ phần tại các nhà phát triển hạ tầng.Theo Bloomberg, Nvidia đã lần lượt mua cổ phần ở Cloverleaf Infrastructure, Lancium và SB Energy, đảm bảo cho con chip của mình sẽ luôn có chỗ hoạt động bằng cách liên kết với tài nguyên điện năng, và nhúng phần cứng/phần mềm của Nvidia ngay từ giai đoạn thiết kế cơ sở của các cơ sở này.

Ngoài ra, Nvidia công bố hợp tác với SB Energy và OpenAI để bảo đảm đất đai, điện năng và năng lực xây dựng tại Khu công nghệ PORTS-Pike, Ohio, hỗ trợ công suất nhà máy AI 4,25 IT-GW ở giai đoạn đầu; tổng nghĩa vụ thanh toán của Nvidia cho dự án này tối đa 10,5 tỷ USD và đầu tư bổ sung 1,5 tỷ USD vào SB Energy.

Ngoài ra, Nvidia dự kiến đầu tư 1 tỷ USD vào NAVER, nâng cấp nhà máy AI "GAK Sejong" từ 55 MW lên 200 MW vào năm 2028, đồng thời lên kế hoạch xây dựng nền tảng hạ tầng AI quốc gia tiến tới công suất 1 GW dài hạn.

Xét về cạnh tranh, các khoản đầu tư này thực chất là một chiến lược gắn bó chặt chẽ. Các ông lớn đám mây và phòng thí nghiệm AI thường pha trộn linh kiện từ nhiều nhà cung cấp khi mua chip, thiết bị mạng và cáp tùy chỉnh; việc nắm cổ phần tại các nhà phát triển hạ tầng trao cho Nvidia một đòn bẩy quan trọng để đảm bảo các cơ sở trong tương lai được thiết kế xoay quanh toàn bộ ngăn xếp công nghệ của họ.