1 điểm bởi GN⁺ 2023-08-25 | 1 bình luận | Chia sẻ qua WhatsApp
  • Nhu cầu AI tạo sinh thúc đẩy đầu tư vào trung tâm dữ liệu, khiến doanh thu quý 2 năm tài khóa 2024 của NVIDIA đạt 13,51 tỷ USD, tăng 101% so với cùng kỳ năm trước và 88% so với quý trước
  • Doanh thu trung tâm dữ liệu đạt 10,32 tỷ USD, tăng 141% so với quý trước và 171% so với cùng kỳ năm trước, dẫn dắt tăng trưởng tổng thể
  • Khả năng sinh lời cũng tăng vọt, với lãi pha loãng trên mỗi cổ phiếu theo GAAP đạt 2,48 USD, còn lãi pha loãng trên mỗi cổ phiếu Non-GAAP đạt 2,70 USD
  • Về hoàn vốn cho cổ đông, trong quý 2 công ty đã mua lại 7,5 triệu cổ phiếu với giá 3,28 tỷ USD, và hội đồng quản trị đã phê duyệt thêm chương trình mua lại cổ phiếu trị giá 25 tỷ USD không có thời hạn hết hiệu lực
  • Dự báo quý 3 được đưa ra là doanh thu 16 tỷ USD ±2%, biên lợi nhuận gộp GAAP 71,5% và biên lợi nhuận gộp Non-GAAP 72,5%

Tổng quan kết quả quý 2

  • Doanh thu quý 2 năm tài khóa 2024 là 13,507 tỷ USD, cao hơn nhiều so với 6,704 tỷ USD cùng kỳ năm trước và 7,192 tỷ USD quý trước
  • Các chỉ số theo GAAP:
    • Biên lợi nhuận gộp là 70,1%, cao hơn 43,5% cùng kỳ năm trước và 64,6% quý trước
    • Lợi nhuận hoạt động là 6,800 tỷ USD, tăng 1.263% so với cùng kỳ năm trước và 218% so với quý trước
    • Lợi nhuận ròng là 6,188 tỷ USD, tăng 843% so với cùng kỳ năm trước và 203% so với quý trước
    • Lãi pha loãng trên mỗi cổ phiếu là 2,48 USD, vượt 0,26 USD cùng kỳ năm trước và 0,82 USD quý trước
  • Các chỉ số theo Non-GAAP:
    • Biên lợi nhuận gộp là 71,2%, cao hơn 45,9% cùng kỳ năm trước và 66,8% quý trước
    • Lợi nhuận hoạt động là 7,776 tỷ USD, tăng 487% so với cùng kỳ năm trước và 155% so với quý trước
    • Lợi nhuận ròng là 6,740 tỷ USD, tăng 422% so với cùng kỳ năm trước và 148% so với quý trước
    • Lãi pha loãng trên mỗi cổ phiếu là 2,70 USD, cao hơn 0,51 USD cùng kỳ năm trước và 1,09 USD quý trước

Nhu cầu AI tạo sinh và chuyển đổi hạ tầng

  • Jensen Huang cho biết các doanh nghiệp đang chuyển từ điện toán đa dụng sang điện toán tăng tốc và AI tạo sinh
  • GPU NVIDIA, công nghệ mạng và switch Mellanox, cùng stack phần mềm CUDA AI tạo thành hạ tầng điện toán AI tạo sinh
  • Trong quý, các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn đã công bố hạ tầng AI NVIDIA H100 quy mô lớn
  • Các nhà cung cấp hệ thống IT doanh nghiệp và phần mềm lớn cũng công bố các quan hệ đối tác nhằm phổ biến NVIDIA AI vào nhiều ngành

Hoàn vốn cho cổ đông và cổ tức

  • NVIDIA đã hoàn trả tổng cộng 3,38 tỷ USD cho cổ đông trong quý 2 năm tài khóa 2024
    • Mua lại 7,5 triệu cổ phiếu với giá 3,28 tỷ USD
    • Bao gồm cả cổ tức tiền mặt
  • Tính đến cuối quý 2, hạn mức còn lại của phê duyệt mua lại cổ phiếu hiện có là 3,95 tỷ USD
  • Ngày 21/8/2023, hội đồng quản trị đã phê duyệt thêm 25 tỷ USD mua lại cổ phiếu không có thời hạn hết hiệu lực
  • NVIDIA dự định tiếp tục mua lại cổ phiếu trong năm tài khóa này
  • Cổ tức tiền mặt quý tiếp theo là 0,04 USD trên mỗi cổ phiếu, dự kiến được chi trả vào ngày 28/9/2023 cho các cổ đông ghi nhận tại ngày 7/9/2023

Triển vọng quý 3 năm tài khóa 2024

  • Dự báo doanh thu quý 3 là 16 tỷ USD ±2%
  • Dự báo biên lợi nhuận gộp:
    • GAAP: 71,5% ±50bp
    • Non-GAAP: 72,5% ±50bp
  • Dự báo chi phí hoạt động:
    • GAAP: khoảng 2,95 tỷ USD
    • Non-GAAP: khoảng 2,00 tỷ USD
  • Thu nhập và chi phí khác, không bao gồm lãi/lỗ từ đầu tư không liên kết, được dự kiến là khoảng 100 triệu USD thu nhập theo cả GAAP và Non-GAAP
  • Thuế suất, không bao gồm các khoản mục riêng biệt, là khoảng 14,5% ±1% theo cả GAAP và Non-GAAP

Điểm nổi bật theo mảng kinh doanh

  • Data Center

    • Doanh thu quý 2 là 10,32 tỷ USD, tăng 141% so với quý trước và 171% so với cùng kỳ năm trước
    • NVIDIA GH200 Grace Hopper Superchip đang được xuất xưởng trong quý này cho các workload AI và HPC phức tạp; phiên bản thế hệ thứ 2 tích hợp bộ nhớ HBM3e dự kiến xuất xưởng vào quý 2 năm 2024
    • NVIDIA L40S GPU là bộ xử lý trung tâm dữ liệu đa dụng để tăng tốc các ứng dụng điện toán cường độ cao, được cung cấp từ quý này trên nhiều nền tảng, bao gồm NVIDIA OVX và các máy chủ NVIDIA AI-ready
    • NVIDIA MGX là thiết kế tham chiếu máy chủ cho các ứng dụng AI, HPC và NVIDIA Omniverse, có thể tạo hơn 100 biến thể máy chủ
    • NVIDIA Spectrum-X là nền tảng mạng tăng tốc giúp cải thiện hiệu năng và hiệu quả của đám mây AI dựa trên Ethernet, đang được xuất xưởng trong quý này
    • Các instance đám mây dựa trên NVIDIA H100 Tensor Core GPU đã được cung cấp rộng rãi trên AWS, Microsoft Azure và các nhà cung cấp dịch vụ đám mây khu vực
    • Công bố các quan hệ đối tác liên quan đến AI tạo sinh với ServiceNow·Accenture, VMware, Snowflake, WPP, SoftBank và Hugging Face
    • Công bố NVIDIA AI WorkbenchNVIDIA AI Enterprise 4.0
    • GPU H100 đã lập kỷ lục trong MLPerf training benchmark mới nhất và cũng đạt kết quả trong các chỉ số đo lường mới dành cho AI tạo sinh
  • Gaming

    • Doanh thu quý 2 là 2,49 tỷ USD, tăng 11% so với quý trước và 22% so với cùng kỳ năm trước
    • Bắt đầu xuất xưởng GPU GeForce RTX 4060 family, với giá khởi điểm 299 USD
    • NVIDIA Avatar Cloud Engine, ACE, for Games là dịch vụ foundry mô hình AI tùy chỉnh, mang lại trí thông minh cho NPC thông qua tương tác ngôn ngữ tự nhiên dựa trên AI
    • Đã bổ sung 35 game DLSS, bao gồm Diablo IV, Ratchet & Clank: Rift Apart, Baldur’s Gate 3, F1 23, Portal: Prelude RTX và các tựa khác
  • Professional Visualization

    • Doanh thu quý 2 là 379 triệu USD, tăng 28% so với quý trước nhưng giảm 24% so với cùng kỳ năm trước
    • Công bố ba GPU RTX cho workstation desktop dựa trên kiến trúc Ada Lovelace là NVIDIA RTX 5000, RTX 4500, RTX 4000, hiện đang được xuất xưởng trong quý này
    • Bản phát hành lớn của NVIDIA Omniverse bao gồm các ứng dụng và dịch vụ nền tảng mới, giúp nhà phát triển và doanh nghiệp công nghiệp tối ưu hóa và cải thiện pipeline 3D bằng OpenUSD và AI tạo sinh
    • Cùng Pixar, Adobe, Apple và Autodesk thành lập Alliance for OpenUSD để thúc đẩy tiêu chuẩn hóa, phát triển, tiến hóa và tăng trưởng của công nghệ Universal Scene Description
  • Automotive

    • Doanh thu quý 2 là 253 triệu USD, giảm 15% so với quý trước nhưng tăng 15% so với cùng kỳ năm trước
    • NVIDIA DRIVE Orin vận hành hệ thống hỗ trợ lái xe tiên tiến thông minh của XPENG G6 Coupe SUV
    • MediaTek đang phát triển SoC ô tô phổ thông cho các OEM toàn cầu, trong đó tích hợp IP chiplet GPU NVIDIA cho AI và đồ họa

Chỉ số Non-GAAP và dòng tiền

  • NVIDIA sử dụng thêm các chỉ số tài chính Non-GAAP để bổ sung cho báo cáo tài chính GAAP
  • Các điều chỉnh Non-GAAP loại trừ chi phí chấm dứt thương vụ mua lại, chi phí thù lao bằng cổ phiếu, chi phí liên quan đến mua lại và các chi phí khác, chi phí liên quan đến IP, chi phí dàn xếp pháp lý, khoản quyên góp, lãi/lỗ từ đầu tư không liên kết, chi phí lãi vay liên quan đến khấu hao chiết khấu nợ và tác động thuế liên quan
  • Free cash flow được tính bằng dòng tiền từ hoạt động kinh doanh theo GAAP trừ đi các khoản mua tài sản hữu hình, thiết bị, tài sản vô hình và các khoản hoàn trả gốc liên quan
  • Dòng tiền từ hoạt động kinh doanh quý 2 là 6,348 tỷ USD, Free cash flow là 6,048 tỷ USD
  • Các chỉ số Non-GAAP giúp so sánh kết quả trong quá khứ, nhưng không nên được xem là sự thay thế cho kết quả theo GAAP

1 bình luận

 
GN⁺ 2023-08-25
Ý kiến trên Hacker News
  • Điều thú vị là quý này họ không bán được nhiều chip hơn, mà thực tế là đã tăng giá gần gấp đôi. Vì vậy biên lợi nhuận mới lớn như vậy
    Đây là hình ảnh của độc quyền
    Đây cũng là lý do các nhà sản xuất card không báo cáo mức tăng lợi nhuận. Tôi tò mò vài tháng nữa sẽ ra sao. Liệu các nhà sản xuất có quyền định giá trước Nvidia không, hay Nvidia chỉ cần chuyển sang nhà sản xuất khác?

    • Với tư cách là người đã ở trong lĩnh vực AI/ML hơn 10 năm, trong đó hơn một nửa thời gian dùng card AMD/Radeon, tôi cảm thấy tình hình này ở một mức nào đó cũng là trách nhiệm của AMD
      Trong một thời gian dài, AMD có vẻ không nhìn nhận AI/ML một cách nghiêm túc, trong khi ngược lại NVIDIA, bất chấp nhiều nhược điểm, dường như đã nhận ra từ rất sớm rằng ML là một thị trường tiềm năng khổng lồ
      Ngay cả bây giờ, để chạy Stable Diffusion trên card AMD vẫn cần làm thêm nhiều việc. Nếu họ chỉ cần bố trí vài kỹ sư để khiến ROCm chạy tốt trên các hệ điều hành chính và các thư viện tính toán khoa học/deep learning chủ chốt, thì đó có lẽ đã là một khoản đầu tư khá tốt
      Tôi tò mò liệu có bối cảnh nào mà mình đã bỏ lỡ về việc AMD không bắt kịp trong lĩnh vực này không
    • Không chỉ Nvidia, mọi hãng thiết kế chip đều bị giới hạn bởi các công ty foundry đang cố mở rộng công suất thật nhanh. Nhưng các foundry tiên tiến nhất lại bị ràng buộc vào một nhà cung cấp duy nhất là ASML
      ASML sản xuất thiết bị quang khắc và có độc quyền hoàn toàn. Ngay cả họ cũng không thể sản xuất thiết bị đủ nhanh để đáp ứng nhu cầu, và thiết bị quang khắc đã được bán hết cho 2 năm tới
    • Có lẽ không có nhà sản xuất nào khác có thể chuyển các sản phẩm cao cấp sang được. Gần đây họ đã cố chuyển một số card sang Samsung, nhưng vì vấn đề yield nên ở thế hệ trước lại quay về
    • Tôi tò mò bạn đã xem những con số nào để đi đến kết luận này. Tôi không quen đọc báo cáo quý
    • Giá vốn đã gấp đôi rồi, chỉ là phần giá trị mà trước đây bọn reseller xấu tính lấy mất giờ được Nvidia lấy về thôi
  • Năm 2009 tôi từng thực tập ở đội driver kernel-mode tại NVIDIA. Dự án và con người ở đó thật sự rất thú vị, và nếu code vẫn còn thì tôi là người đã tạo ra class chính dùng để lập lịch công việc cho GPU trên Windows
    Lập trình ở mức đó, giữa những lần debug vất vả, đem lại những khoảnh khắc rất đáng giá. Để test một bản build kernel driver mới, tôi phải vào một căn phòng khổng lồ đầy những cỗ máy nối với nhau, dùng để giả lập phần cứng GPU chưa được sản xuất. Trong suốt thời gian tôi ở đó, một nhân viên chính thức trong đội gần như phát điên khi lần theo lỗi hỏng bộ nhớ xảy ra lúc page out giữa bộ nhớ GPU và bộ nhớ chính
    Khi đó giá cổ phiếu khoảng 7 USD/cổ phiếu, và CEO thông báo cắt giảm 10% lương trên toàn công ty. Lương thực tập của tôi cũng bị tính vào đó, và buổi all-hands cho toàn bộ nhân viên được tổ chức ở căng tin. Từ vị thế mong manh khi Intel đe dọa tích hợp chức năng GPU, việc họ trở thành thế lực như hiện nay khá ấn tượng

    • Dù sao thì cắt 10% lương vẫn tốt hơn sa thải 10%
    • Tôi thực tập ở đó vào mùa hè năm 2008. Tôi nhớ CUDA, khi đó mới ở giai đoạn rất đầu, được nhắc đến kiểu như “cái CUDA này”
      Khoảng giữa kỳ, nhóm bạn thực tập của tôi phát hiện một trong các tòa nhà nhỏ có bữa trưa buffet nên thường xuyên đi shuttle tới đó
      Tôi vừa thấy tweet này, và cái kẹp dây đeo đó làm ký ức ùa về. Nó chẳng thay đổi chút nào: https://x.com/jimcramer/status/1694465908234699243?s=46&t=NA...
    • Bạn vẫn còn giữ cổ phiếu chứ?
    • Nhưng tôi thắc mắc tại sao Định luật Moore lại hoàn toàn chững lại. Trong benchmark CS:GO, 1070 đạt 218 FPS, còn 4090 đạt 477 FPS. Buồn thật khi FPS chỉ tăng khoảng 2,2 lần trong 6 năm
  • Giá GPU cao của Nvidia là tin tốt ở chỗ nó tạo động lực để tất cả mọi người như Intel, AMD, ARM, Google hoặc tạo chip mới, hoặc dùng chip hiện có hiệu quả hơn để giải quyết vấn đề.
    Đã có rất nhiều nỗ lực điện toán phân tán như phân tích thừa số nguyên tố, SETI@Home, Bitcoin, nên thật ngạc nhiên là vẫn chưa có cách nào cho game thủ cho mượn GPU đang nhàn rỗi. Có thể không hiệu quả, nhưng với mức giá hiện nay thì vẫn có thể hợp lý.

    • Mọi người thực ra đã có khá nhiều động lực rồi, và đã như vậy suốt vài năm, nhưng gần như chẳng có gì xảy ra. Tình huống này còn lâu mới là một ví dụ hay cho giả thuyết thị trường hiệu quả.
      Năm nào cũng nghe kiểu: “GPU tiêu dùng mới của Nvidia thêm tính năng mới, phá vỡ giới hạn hiệu năng cũ, chạy game ở độ phân giải và framerate cực khủng. Card trung tâm dữ liệu thì có thể biến rơm thành vàng nên bán sạch, còn Nvidia tiếp tục phát triển các công nghệ AI và đồ họa mới trên framework CUDA độc quyền. Trong khi đó AMD cuối cùng cũng xử lý xong ray tracing, GPU tiêu dùng thì… không tốt bằng Nvidia, nhưng nếu bạn đang tìm đối thủ của dòng Nvidia 60/70 thì có p/p tốt hơn!”
    • Đã có nhiều nỗ lực lặp đi lặp lại nhằm bào mòn thị phần của Nvidia, nhưng nghĩa địa cũng đầy những công ty accelerator AI không tìm được product-market fit vì thiếu hỗ trợ toolchain phần mềm.
      Điều này cũng đúng với các GPU Nvidia cũ và toolchain tương thích, chưa nói đến những người chơi khác như AMD. Không phải tôi muốn hạ thấp Nvidia, mà là lĩnh vực này di chuyển quá nhanh đến mức ngay cả lựa chọn duy nhất cũng đang phải cố bắt kịp.
      Nvidia đang dẫn trước đối thủ một hoặc hai thế hệ chu kỳ phần cứng. Tôi nghĩ workload AI doanh nghiệp nhiều khả năng sẽ là trọng tâm lớn tiếp theo [1]. Nếu thực thi tốt, điều này có lẽ sẽ thúc đẩy việc doanh nghiệp áp dụng AI hơn bất cứ thứ gì khác.
      Ngành này cần tập trung hơn vào toolchain nằm giữa các framework deep learning như PyTorch, Tensorflow và các nhà cung cấp phần cứng như Nvidia, AMD, Intel, ARM, Google TPU. Trình biên dịch deep learning sẽ quyết định liệu mọi workload AI chỉ chạy trên Nvidia hay có thể chạy trên nhiều loại chip.
      [1] - https://www.nvidia.com/en-us/data-center/solutions/confident...
    • Nếu nói đến việc game thủ cho mượn GPU nhàn rỗi thì có Render Network: https://rendernetwork.com/
      “The Render Network® Provides Near Unlimited Decentralized GPU Computing Power For Next Generation 3D Content Creation.”
      Hệ thống của Render Network được chia thành hai vai trò: Creator và Node Operator. Nếu bạn là người mê phần cứng có GPU dư, hoặc là dân crypto sành sỏi có chút quan tâm đến VFX, bạn có thể trở thành Node Operator tiềm năng và kiếm RNDR bằng thời gian GPU nhàn rỗi.
    • Vài năm trước tôi từng thấy quảng cáo đúng loại dịch vụ như vậy và thậm chí đã dùng thử, nhưng không tài nào nhớ ra tên. Nó có motif salad dễ thương và gọi người dùng là “chef”.
      Sửa: tên nó đơn giản là Salad.
      https://salad.com/
      https://salad.com/download
    • Có thể dùng cho suy luận, nhưng phần lớn game thủ chỉ có một GPU với VRAM dưới 24GB nên không hữu ích lắm cho huấn luyện. Muốn dùng batch size hợp lý thì tối thiểu phải là 3090 hoặc 4090.
  • Quả là một công ty đáng kinh ngạc. Thật khó tin là họ lại dẫn trước đến vậy nhờ khoản đầu tư đã thực hiện hơn 10 năm trước.
    Thật tốt khi thấy một công ty Silicon Valley dựa trên kỹ thuật hard engineering, bao trùm từ silicon đến phần mềm, được công nhận như thế này. Trong 10 năm trước đại dịch, cảm giác như các công ty phần mềm Silicon Valley kiểu IPO bị thổi phồng hoặc những doanh nghiệp doanh thu quảng cáo khổng lồ đã thống trị thị trường tài chính chính thống.

    • Cụm “hard engineering” không chính xác cũng chẳng hữu ích. Điều gì khiến kỹ thuật trở nên khó? Chẳng lẽ giải các bài toán hệ thống phân tán, dù là cho quảng cáo, lại không khó?
      Nếu ý bạn là phần cứng, thì Nvidia cũng không tự sản xuất chip, nên cũng chưa đủ “hard”. Nếu ý bạn là thiết kế phần cứng, thì điều gì khiến việc ngồi ở bàn viết SystemVerilog là khó còn viết Python lại không khó?
    • NVidia từng là một công ty trông khá hiền lành, và vào năm 2012 chỉ là một hãng phần cứng tập trung vào game.
      Hiện giờ những công ty như vậy vẫn tồn tại. Tôi tò mò công ty nào đang nhỏ hoặc bị xem nhẹ nhưng bạn nghĩ có tương lai sáng sủa.
    • Họ thực sự dẫn trước đến vậy sao?
      GPU AMD gần đây cũng cho kết quả tương tự trong Stable Diffusion.
      Phần mềm và phần cứng của đối thủ rồi cũng sẽ bắt kịp. Tính toán các số 4/8/16-bit không phải khoa học tên lửa.
    • Thời kỳ khó khăn tạo ra công ty mạnh, công ty mạnh tạo ra thời kỳ tốt đẹp, thời kỳ tốt đẹp tạo ra công ty yếu, và công ty yếu tạo ra thời kỳ khó khăn.
  • Có vẻ số call option NVDA tháng 9 tôi đã bán sẽ bị thực hiện. Ai mà biết sau cú sụp của crypto, “AI” lại xuất hiện và kéo giá lên trở lại chứ.
    Doanh thu kỷ lục mà cổ tức cho cổ phiếu 450 đô chỉ là 0,04 đô, chẳng đáng cả công làm giấy tờ. Ví dụ mua 100 cổ phiếu là 45.000 đô, đến khoảng tháng 9 tài khoản nhận 4 đô và còn phải đóng thuế. Tức là đầu tư 45.000 đô để nhận khoảng 3 đô sau thuế. Có mua lại cổ phiếu thật, nhưng tôi không hiểu vì sao họ vẫn duy trì mức cổ tức mang tính biểu tượng này.

    • Jensen là một trong những cổ đông lớn nhất. Với hơn 80 triệu cổ phiếu, khoản đó thành hơn 3 triệu đô cổ tức cho ông ấy.
    • Khoảng một giờ trước công bố kết quả kinh doanh, tôi đã bán 600C đáo hạn thứ Sáu này. Đúng là tiền miễn phí với độ biến động hàm ý 168%.
    • Nếu 20 năm sau họ có thể nói rằng đã trả cổ tức suốt 20 năm, điều đó có thể tốt cho giá cổ phiếu dài hạn. Dù cổ tức thực tế có bé tẹo đi nữa.
    • Quý tới có 25 tỷ đô la mua lại cổ phiếu. Dạo này lợi nhuận được phân phối theo cách đó.
    • Đáng ra nên bán call credit spread.
      Với cổ đông lớn, cổ tức vẫn có ý nghĩa. Tra thử thì thấy Jensen nắm 1,3 triệu cổ phiếu, như vậy năm nay ông ấy nhận hơn 200.000 đô cổ tức. Có thể coi là tiền lẻ, nhưng theo nguồn khác thì lương của ông ấy chỉ hơi dưới 1 triệu đô. Thu nhập lưu động tăng thêm 20% không phải chuyện có thể bỏ qua.
  • Tôi tò mò doanh thu này sẽ kéo dài được bao lâu
    Nhắc lại thì Nvidia không bán hợp đồng hay dịch vụ, mà đang bán tài sản được vốn hóa
    Trong 3 năm tới, liệu nhu cầu biên đối với chip GPU có đủ để duy trì hoặc tăng doanh thu hiện tại và chống đỡ mức định giá này không? Nếu “ai cũng phải huấn luyện LLM của riêng mình” không phải là xu hướng dài hạn, thì có cảm giác đây là một tình thế khá mong manh, nơi họ phải thuyết phục rằng thế giới năm 2025 cần nhiều chip hơn
    Tôi không biết là nhà đầu tư chưa hiểu đủ những sắc thái của cơn bùng nổ này, hay là tôi chưa hiểu đủ việc trong 10 năm tới các công ty và quốc gia có chủ quyền sẽ phải “sở hữu” bao nhiêu GPU để huấn luyện LLM

    • Chừng nào sự bùng nổ kỷ Cambri của đổi mới AI còn tiếp diễn, nó sẽ vẫn có độ bám dính cao. NVIDIA đã tạo ra con dao đa năng Thụy Sĩ tốt nhất để xử lý các vấn đề GPGPU nói chung, xây dựng hệ sinh thái và mức độ chấp nhận đó trong 15 năm, rồi tinh chỉnh nó cho AI
      Khi công nghệ ổn định ở một mức nào đó, những nơi như Google, Amazon có thể lấy mất doanh thu với chi phí thấp hơn, giống TPU/Graviton trước đây. Nhưng nếu xuất hiện đổi mới mới mà ASIC hay ARM+bộ tăng tốc không làm được, mọi người lại quay về NVIDIA. Vì nó đơn giản là chạy được
      AMD cũng có thể có một con dao đa năng Thụy Sĩ, nhưng họ có một stack phần mềm tệ hại đến mức chỉ chạy demo trên hệ điều hành/cấu hình ROCm được hỗ trợ cũng bị segfault, và một runtime trên giấy có nhiều tính năng nhưng thực tế cũng có rất nhiều lỗ hổng chức năng. Trong khi đó NVIDIA đơn giản là chạy được, có hệ sinh thái thư viện và công cụ khổng lồ. Hơn nữa lợi thế nhận diện cũng rất lớn. Đổi mới diễn ra trên nền tảng NVIDIA. Vì NVIDIA đã chi hàng chục tỷ đô để tạo ra hệ sinh thái đó. Dĩ nhiên đó vẫn là cái lồng, nhưng là cái lồng có song sắt bằng vàng và dịch vụ phòng
      https://github.com/RadeonOpenCompute/ROCm/issues/2198
      Vì vậy tôi nghĩ nó sẽ bám dính cho đến khi công nghệ ổn định. Ở trạng thái bình thường, đối thủ cạnh tranh sẽ lấy đi một phần đáng kể doanh thu đó. Nhưng trong giai đoạn đổi mới, mọi người đều đổ về NVIDIA. AMD có thể phá vỡ dòng chảy đó, nhưng trước tiên họ phải thực sự làm việc. Trong 15 năm qua họ đã thử chiến lược “không làm gì cả và để cộng đồng dùng”, nhưng không hiệu quả. Ít nhất phải đưa cộng đồng đến vạch xuất phát. Dùng hệ sinh thái phần mềm và dùng runtime/driver là hai việc khác nhau
    • Trông khá giống mức định giá của Tesla, nhưng tôi không nghĩ đây là sản phẩm có độ khóa chặt như xe điện
    • Thay vì tập trung vào việc NVIDIA có vẻ được định giá hợp lý, điều thú vị hơn là nhìn xem AMD bị định giá thấp đến mức nào
      Cho đến nay AI hoàn toàn chưa có dấu hiệu chậm lại
  • Sau giờ đóng cửa, giá đã tăng hơn 10% so với giá đóng cửa hôm qua. Tôi từng nghĩ NVDA đã chạm trần ở mức hơn 1 nghìn tỷ USD, nhưng hóa ra không phải. Cảm giác đây thật sự là một cơ hội lớn cho Intel. Nếu họ giải quyết được phần mềm, ít nhất họ có năng lực foundry để sản xuất hàng loạt GPU khá cạnh tranh
    Dù EPS quý này đã tăng gấp 9 lần nhờ cơn sốt AI, tỷ lệ P/E vẫn trên 50. Tôi vẫn chưa hiểu mức định giá này hợp lý kiểu gì, nhưng tôi thì biết gì chứ

    • Intel có vẻ thực thi không tốt. Chỉ dập ra GPU là chưa đủ; AI cần driver và thứ tương đương CUDA, cùng nhiều thư viện được xây trên CUDA như cuDNN
      Có OneAPI, nhưng nó chưa bám rễ trong lĩnh vực đó như CUDA. Tiếc ở chỗ OneAPI mở còn CUDA thì không
    • Dù có nung chảy cả Mặt Trăng để làm GPU, người ta vẫn sẽ tìm được chỗ dùng số năng lực tính toán đó
      Nếu họ giữ được thị trường và không sụp đổ vì vấn đề nội bộ, tôi không chắc có tồn tại trần trên hay không
    • Tôi tự hỏi liệu việc chồng của Nancy Pelosi trước đây mua rất nhiều NVDA có phải là để chuẩn bị cho chuyện này không. Sau đó giá cho người tiêu dùng thì tệ hại, nhưng với họ thì vẫn luôn tốt
  • Những con số đúng là quái vật. Hiện after-market tăng hơn 8%, lên gần 513 USD, tăng khoảng 41 USD mỗi cổ phiếu. Điên rồ
    Tôi tò mò dưới góc nhìn của người quen thuộc hơn nhiều với phương pháp định giá doanh nghiệp, đây gần như đã là đỉnh chưa, hay Nvidia còn nhiều dư địa để chạy tiếp

    • Mô hình cơ bản của định giá doanh nghiệp là giá trị vốn chủ sở hữu của công ty bằng tổng giá trị các dòng tiền tương lai. Thông thường, dòng tiền dự kiến sau 5 năm sẽ được áp dụng một tỷ lệ chiết khấu nhất định để phản ánh bất định, nên được định giá thấp hơn 100%
      Nvidia đang đứng trước điểm ngoặt của tăng trưởng doanh thu vì họ là người chơi có ý nghĩa duy nhất trong mảng GPU cao cấp nhất để huấn luyện LLM
      Mức định giá hiện tại giả định rằng quyền định giá chưa từng có này không chỉ tiếp diễn, mà doanh thu cũng sẽ tăng mạnh trong vài năm tới
      Nvidia chủ yếu bán chip cho trung tâm dữ liệu, và thói quen mua sắm đó bị chi phối bởi nhu cầu của “khách hàng”. Ở đây khách hàng là các công ty công nghệ muốn huấn luyện mạng nơ-ron
      Đặt cược rằng giá còn tăng nữa tức là đặt cược rằng trong N quý liên tiếp tới, các trung tâm dữ liệu sẽ muốn ít nhất từng ấy chip như hiện nay, và tiếp tục trả mức premium mà Nvidia đang áp đặt hôm nay. Nói cách khác, đó là niềm tin rằng “nhu cầu khách hàng” đối với các GPU ngày càng tốt hơn đang đi lên theo một quỹ đạo dài hạn, phi chu kỳ, dốc đến khó tin, đủ để vượt qua những kỳ vọng vốn đã cao
      Có vẻ quan điểm của tôi đã lộ ra, nhưng giá là giá
    • Nvidia là người bán cuốc xẻng trong cơn sốt vàng. Mức định giá bị gắn chặt rất nhiều với việc AI sẽ lớn đến đâu trong vài năm tới, và đối thủ cạnh tranh sẽ xuất hiện nhanh đến mức nào
      Nếu AI không chững lại như một số lo ngại mà tính hữu dụng tiếp tục mở rộng, thì cũng dễ hình dung giá còn tăng từ đây
    • Xét theo fundamentals thì đã khá đắt, và đã như vậy một thời gian. Nhưng với cổ phiếu công nghệ, từ lâu fundamentals đã không còn quá quan trọng
      Nếu đưa lời khuyên có trách nhiệm thì là: đắt. Nếu nói lời khuyên cá nhân thì tôi đã mua thêm vào chiều hôm qua
    • Theo tôi, phần lớn nhiều khả năng là kéo nhu cầu lên trước. Các công ty đang cạnh tranh để mua và tích trữ càng nhiều chip càng tốt
      Ngay trên HN tôi đã thấy vài bài của các công ty đã đổ một đống tiền vô lý vào H100 rồi muốn cho thuê phần công suất dư. Tôi nghĩ sắp tới sẽ có nhiều bài như vậy hơn rất nhiều
    • Mức tăng trưởng khổng lồ này đã được phản ánh ở giá 250 USD rồi
      Giờ thì đơn giản là điên rồ
  • Giờ mọi người đã đến mức cầu xin các đối thủ cạnh tranh làm gì đó trong lĩnh vực này. Có lẽ cuối cùng một ASIC giá rẻ của Trung Quốc có thể thực hiện phép nhân ma trận sẽ chiếm mất thị trường
    Xét đến mức vốn hóa thị trường của các công ty công nghệ, tôi từng nghĩ cạnh tranh sẽ khốc liệt hơn nhiều

    • Có vẻ như bạn đang hơi đánh giá thấp chính xác những gì Nvidia đang làm hiện nay. Nếu một công ty Trung Quốc có thể cạnh tranh với thứ như DGX GH200, thì họ sẽ làm GPU cho chính phủ Trung Quốc chứ không phải để xuất khẩu
      Dù sao thì cũng còn vấn đề về tính đối kháng trong ngành. Ngay cả nếu Nvidia bị đẩy lùi ở mảng phần cứng, khả năng người kế nhiệm cải thiện tình trạng lock-in cũng không cao. Muốn thay đổi điều này cần nỗ lực giao thoa giữa nhiều lĩnh vực
    • Hiện đã có silicon ML không phải của Nvidia trong điện thoại (Pixel, iPhone, v.v.) và trung tâm dữ liệu (TPU), và chúng hiệu quả hơn silicon GPU
    • Có khá nhiều startup đang cố phát triển GPU AI. Vài ngày trước có một bình luận liên kết đến danh sách đó
    • Bản thân vốn hóa thị trường không có ý nghĩa gì. Nếu bạn nắm 50% cổ phiếu lưu hành của NVidia rồi cố bán 10% trong số đó, vốn hóa thị trường sẽ sụp đổ
      Điều thực sự quan trọng là lợi nhuận. Hiện nó khá lớn, nhưng vẫn chưa lớn “đến mức đó”
  • Giờ mảng game chưa tới 20% hoạt động kinh doanh của Nvidia sao? Trời ơi

    • Lợi nhuận tăng 854% so với cùng kỳ năm trước, và gần như toàn bộ đến từ mảng trung tâm dữ liệu, nên cũng hợp lý
      Mọi người thật sự khó hiểu rằng đôi khi cả những công ty lâu năm cũng có thể tăng trưởng gấp 10 lần