Hướng dẫn báo cáo tài chính của NVIDIA cực kỳ lạc quan! Huang Renxun xóa bỏ lo ngại về chi tiêu vốn của bên ngoài: tính toán chính là doanh thu

NVIDIA công bố báo cáo tài chính quý mới nhất với kết quả ấn tượng, doanh thu quý 4 đạt 68,1 tỷ USD lập kỷ lục mới, EPS không GAAP 1,62 USD cũng vượt xa dự đoán của thị trường. Sau báo cáo, giá cổ phiếu của NVIDIA sau giờ giao dịch tăng nhẹ 0,19%, lên mức 195,94 USD. Về dự báo cho quý tiếp theo (Q1 FY27), NVIDIA đã đưa ra các dự đoán tài chính và cập nhật tiến độ rất tự tin. Doanh thu dự kiến của Q1 khoảng 78 tỷ USD, cao hơn nhiều so với dự đoán ban đầu của thị trường trong khoảng 72,8 tỷ đến 72,8 tỷ USD. Tỷ lệ lợi nhuận gộp dự kiến là 75%.

Trong cuộc họp thoại, các nhà phân tích đã đặt câu hỏi về khả năng duy trì khoản chi tiêu vốn lên tới 7000 tỷ USD của các ông lớn đám mây, liệu khung chi tiêu dài hạn cho trung tâm dữ liệu 4 nghìn tỷ USD còn phù hợp hay không, ý nghĩa của việc mua lại Groq, vấn đề trung tâm dữ liệu không gian và tỷ lệ lợi nhuận gộp. Dưới đây là các câu trả lời của Jensen Huang về từng chủ đề.

NVIDIA công bố kết quả quý mới nhất ấn tượng, doanh thu lập kỷ lục mới

NVIDIA đã trình bày một kết quả vô cùng ấn tượng trong quý mới nhất, doanh thu và lợi nhuận đều vượt dự đoán của Phố Wall, một lần nữa lập kỷ lục mới. Doanh thu quý 4 đạt 68,1 tỷ USD, cao hơn nhiều so với dự đoán phổ biến của thị trường là từ 65,9 đến 66,1 tỷ USD. Doanh thu tăng trưởng mạnh 73% so với cùng kỳ năm ngoái, tăng trưởng theo quý đạt 20%.

Lợi nhuận trên mỗi cổ phiếu theo chuẩn GAAP là 1,76 USD; EPS không GAAP là 1,62 USD, vượt xa dự đoán của thị trường là 1,53 USD. Doanh thu cả năm đạt 215,9 tỷ USD, tăng 65% so với năm trước. Lợi nhuận theo GAAP cả năm là 4,90 USD, EPS không GAAP là 4,77 USD. Trong đó, mảng trung tâm dữ liệu vẫn là động lực chính của tăng trưởng, với doanh thu quý 4 lên tới 62,3 tỷ USD, tăng 22% theo quý và 75% theo năm.

NVIDIA đưa ra dự báo triển vọng rất tự tin

Về dự báo cho quý tiếp theo (Q1 FY27) và lộ trình sản phẩm trong tương lai, NVIDIA đã cung cấp các dự đoán tài chính và cập nhật tiến độ rất tự tin. Doanh thu quý 1 dự kiến khoảng 78 tỷ USD, cao hơn nhiều so với dự đoán ban đầu của thị trường là khoảng 72,8 tỷ USD. Trong đó, tỷ lệ lợi nhuận gộp theo GAAP dự kiến là 74,9%, theo không GAAP là 75,0%.

Lần này không đề cập đến thời điểm sản xuất hàng loạt của nền tảng Rubin, theo thông tin trước đó đã bắt đầu bước vào giai đoạn thử nghiệm tại TSMC, mục tiêu bắt đầu sản xuất hàng loạt vào nửa cuối năm 2026. Các tủ rack Vera Rubin thế hệ mới (như NVL72) đã bước vào giai đoạn tăng tốc sản xuất, dự kiến sẽ bắt đầu giao hàng cho các nhà cung cấp dịch vụ đám mây chính và các đối tác từ nửa cuối năm 2026.

Vấn đề chi tiêu vốn của các ông lớn đám mây: AI Agentic tạo ra nhu cầu tính toán khó tin

Bộ chứng khoán Mỹ (Bank of America) hỏi về khả năng duy trì khoản chi tiêu vốn 7 nghìn tỷ USD của khách hàng đám mây. Trước lo ngại của thị trường về dòng tiền của các ông lớn đám mây bị áp lực, và khả năng duy trì tăng trưởng chi tiêu vốn trong năm tới, Jensen Huang đã thể hiện sự tự tin rất cao về lợi nhuận và dòng tiền của khách hàng.

Ông cho biết, ngành công nghiệp đã chính thức bước vào giai đoạn chuyển đổi sang AI đại lý (Agentic AI). Các nền tảng như Claude Code, Codex, OpenClaw trở nên cực kỳ phổ biến, tạo ra nhu cầu tính toán khủng khiếp. Trong thế giới AI mới này, “tính toán chính là doanh thu”. Không có khả năng tính toán, không thể tạo ra Token; không có Token, không thể tạo ra doanh thu.

Trước đây, toàn cầu hàng năm chi khoảng 300 đến 400 tỷ USD cho phần mềm truyền thống, nay số tiền này đang nhanh chóng chuyển hướng sang lĩnh vực AI. Vì các hệ thống đại lý tạo ra Token có thể mang lại năng suất và lợi nhuận thực cho khách hàng, nhu cầu tính toán khổng lồ này sẽ trực tiếp thúc đẩy doanh thu của NVIDIA và các khách hàng đám mây.

Cách mạng năng suất AI gây ra vấn đề kinh tế? Vấn đề chính là tiền đã đi đâu

Jensen Huang không chỉ định nghĩa rõ ràng về nhu cầu tính toán khổng lồ do AI Agentic tạo ra, mà còn đề cập đến cách giải quyết cho khoản chi tiêu vốn khổng lồ của các ông lớn đám mây. Ông cũng chỉ ra rằng, phần lớn vốn dành cho phần mềm truyền thống trong quá khứ sẽ chuyển sang lĩnh vực AI.

Điều này khiến tôi nghĩ đến quan điểm của Citrini về cuộc cách mạng năng suất AI có thể dẫn đến tỷ lệ thất nghiệp tăng vọt và gây ra các vấn đề kinh tế. Vincent, đồng sáng lập của Manbap, nói rằng vấn đề không phải là các công ty SaaS không có doanh thu hoặc nền kinh tế sụp đổ. Mà là, tiền đã từng trả cho SaaS giờ đã đi đâu? Là để mua lại cổ phiếu của chính doanh nghiệp hay để đầu tư mở rộng?

Giả sử một doanh nghiệp đăng ký dịch vụ SaaS trị giá 10 USD, trong thời đại AI, doanh nghiệp SaaS mất 10 USD doanh thu cũng không sai, nhưng số tiền đó không biến mất vô cớ. Trong đó, 3 USD trở thành doanh thu mới từ chuỗi cung ứng AI, còn lại 7 USD trở thành lợi nhuận tăng thêm của doanh nghiệp, đồng nghĩa với tỷ suất lợi nhuận của doanh nghiệp tăng lên. Vì vậy, tiền không biến mất, vấn đề chính là phân phối.

(AI quá thành công gây khủng hoảng kinh tế? Các tổ chức dự đoán năm 2028: tỷ lệ thất nghiệp vượt 10%, S&P 500 giảm 38%)

Từ AI Agentic đến AI vật lý, chi tiêu vốn trung tâm dữ liệu 4 nghìn tỷ USD vẫn hợp lý

Về khung dài hạn dự kiến chi tiêu vốn trung tâm dữ liệu có thể lên tới 3 đến 4 nghìn tỷ USD, Jensen Huang đã xác nhận và giải thích xu hướng này bằng “Kinh tế Token”. Ông nói rằng, phần mềm trong tương lai sẽ không còn là “ghi âm” hoặc viết sẵn nữa, mà sẽ “tạo ra ngay lập tức” dựa trên ý định của người dùng. Mô hình tạo ra tức thì này đòi hỏi lượng tính toán gấp hơn 1.000 lần so với các phép tính truyền thống trước đây. Vì vậy, trong tương lai, mỗi công ty sẽ dựa vào AI và sở hữu nhà máy AI riêng để liên tục tạo ra Token.

Jensen Huang nhấn mạnh rằng, đợt sóng đầu tiên đang bùng nổ chính là AI đại lý (ví dụ như AI giúp lập trình viên viết mã), đã đạt đến điểm chuyển đổi tăng trưởng nhu cầu theo cấp số nhân trong vài tháng qua; và sau đợt sóng này, cơ hội lớn tiếp theo sẽ là AI vật lý (Physical AI), tức là đưa AI và hệ thống đại lý vào các ứng dụng thực thể như sản xuất và robot.

Ý nghĩa của việc mua lại Groq đối với NVIDIA

Về khả năng kiến trúc trong tương lai sẽ chuyển sang chiplet nhỏ hơn và ý nghĩa chiến lược của việc mua lại Groq, Jensen Huang cho biết, NVIDIA cố gắng trì hoãn tối đa việc sử dụng chiplet nhỏ vì việc vượt qua giao diện chip sẽ làm tăng độ trễ và tiêu hao năng lượng không cần thiết. Kiến trúc CUDA của NVIDIA có sức thống trị là nhờ vào hiệu quả cực cao của phần cứng.

Về việc bố trí của Groq và công nghệ giải mã độ trễ thấp, Jensen Huang dự kiến sẽ chia sẻ thêm chi tiết tại hội nghị GTC sắp tới, nhưng ông rõ ràng nhấn mạnh rằng, Groq sẽ được định vị như một “bộ tăng tốc” mở rộng kiến trúc tính toán của NVIDIA, giống như cách họ đã dùng Mellanox để mở rộng hạ tầng mạng trong quá khứ. Tất cả GPU của NVIDIA đều duy trì khả năng tương thích cao về kiến trúc, đảm bảo rằng các khoản đầu tư tối ưu phần mềm có thể phát huy giá trị qua các thế hệ, nâng cao hiệu suất trên mỗi đô la của khách hàng.

NVIDIA có thể duy trì tỷ lệ lợi nhuận gộp cực cao không? Jensen Huang trả lời

Trước mối quan tâm của nhà đầu tư về khả năng NVIDIA duy trì tỷ lệ lợi nhuận gộp trên trung bình 70% trong dài hạn, Jensen Huang giải thích rằng, chìa khóa duy trì tỷ lệ lợi nhuận gộp cao nhất chính là liên tục cung cấp lợi thế vượt trội qua các thế hệ cho khách hàng. Miễn là NVIDIA có thể tạo ra hiệu năng trên mỗi watt vượt xa quy luật Moore, và khách hàng thu được lợi ích về hiệu năng trên mỗi đô la lớn hơn nhiều so với chi phí hệ thống tăng lên, thì tỷ lệ lợi nhuận cao sẽ được giữ vững.

NVIDIA đã liên tục ra mắt các hạ tầng AI toàn diện hàng năm (ví dụ như năm nay ra 6 mẫu chip mới, thế hệ tiếp theo của Rubin cũng sẽ ra nhiều sản phẩm mới), kết hợp thiết kế phần cứng và phần mềm tối ưu, không ngừng cung cấp khả năng tính toán có giá trị nhất cho nhu cầu Token tăng trưởng theo cấp số nhân toàn cầu.

Jensen Huang nói về trung tâm dữ liệu không gian

Về khả năng và lợi ích kinh tế của việc đưa trung tâm dữ liệu lên không gian, Jensen Huang thừa nhận rằng hiện tại lợi ích kinh tế còn rất hạn chế, nhưng trong tương lai sẽ dần được cải thiện. Môi trường không gian khác hoàn toàn với Trái Đất, có nhiều năng lượng mặt trời và môi trường cực kỳ lạnh, nhưng do không có luồng khí và không thể dùng hệ thống làm mát bằng nước, việc tản nhiệt phải dựa vào các bộ tản nhiệt dẫn nhiệt có kích thước lớn. Dù đầy thử thách, GPU Hopper của NVIDIA đã thành công trong việc đưa vào không gian.

Hiện tại, ứng dụng tốt nhất của GPU trong không gian là “xử lý hình ảnh độ phân giải cực cao”, trực tiếp sử dụng AI để giảm nhiễu, tái chiếu và tạo hình ảnh siêu cao, sau đó chọn lọc các thông tin có giá trị để truyền về Trái Đất, điều này hiệu quả hơn nhiều so với việc truyền về Trái Đất toàn bộ dữ liệu thô lên tới Petabytes để xử lý.