Gần một nửa doanh thu Q2 của Nvidia đến từ 4 khách hàng ẩn danh, mỗi bên mua hơn 3 tỷ USD

• Trong bối cảnh cuộc đua đầu tư vào trung tâm dữ liệu AI ngày càng nóng, khoảng 13,8 tỷ USD, tương đương 46% trong tổng doanh thu 30 tỷ USD quý 2 của Nvidia, đến từ các giao dịch mua trực tiếp của 4 khách hàng ẩn danh
• Mỗi khách hàng này chiếm hơn 10% tổng doanh thu, và toàn bộ các giao dịch mua đều gắn với mảng bán chip cho trung tâm dữ liệu, trụ cột tăng trưởng cốt lõi của Nvidia
• Chip AI như H200 được dùng không chỉ để huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4, mà còn để tạo phản hồi cho prompt trong ChatGPT và Sora
• Hồ sơ 10-Q cho thấy đã có những giai đoạn doanh thu đáng kể đến từ một số lượng khách hàng hạn chế, và tình trạng tập trung doanh thu này có thể tiếp diễn
• Jensen Huang nói tệp khách hàng đã “tương đối đa dạng hóa”, nhưng vào cùng thời điểm năm trước không có khách hàng trực tiếp nào chiếm từ 10% trở lên, nên thị trường vẫn còn lo ngại về tính bền vững của tăng trưởng

---

4 khách hàng lớn chi phối doanh thu quý 2

• Doanh thu quý 2 của Nvidia đã tăng hơn gấp đôi, và phần lớn mức tăng đến từ một số ít khách hàng lớn
• Theo hồ sơ công bố pháp lý 10-Q, 4 khách hàng được ẩn danh chiếm 46% trong tổng doanh thu 30 tỷ USD thông qua mua hàng trực tiếp
  • Tính theo giá trị là khoảng 13,8 tỷ USD
  • Tỷ trọng mua trực tiếp: {p:46}
  • Mỗi khách hàng đóng góp hơn 10% tổng doanh thu
  • Các giao dịch mua đều liên quan đến mảng kinh doanh bán chip cho trung tâm dữ liệu
• Chỉ riêng phần doanh thu đóng góp từ 4 khách hàng này đã lớn hơn toàn bộ doanh thu của Nvidia trong cùng kỳ năm trước

Nhu cầu trung tâm dữ liệu AI và các ứng viên khách hàng ẩn danh

• Tên khách hàng không được công bố vì lý do cạnh tranh
• Các ứng viên được nhắc đến cho nhóm khách hàng AI lớn ẩn danh gồm Amazon, Meta, Microsoft, Alphabet, OpenAI và Tesla
• Cũng xuất hiện xu hướng các doanh nhân như Elon Musk gấp rút xây dựng trung tâm dữ liệu trong cơn sốt vàng AI
  • Musk đã đăng video bên trong Cortex, siêu cụm huấn luyện AI mới tại trụ sở Tesla ở Austin, nhằm giải quyết các vấn đề AI thực tế

Chip Nvidia được dùng ở đâu

• Các sản phẩm phổ biến của Nvidia bao gồm chip AI như H200
• Những chip này cần thiết để huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4 của OpenAI
• Chúng cũng được sử dụng trong quá trình suy luận để ChatGPT hoặc Sora tạo câu trả lời cho prompt văn bản

Tập trung doanh thu làm gia tăng lo ngại về tính bền vững

• Mức phụ thuộc vào một số ít khách hàng lớn làm gia tăng lo ngại của thị trường về việc đà tăng trưởng của Nvidia có thể kéo dài bao lâu
• Một số nhà đầu tư như Elliott Management và Citadel tỏ ra hoài nghi về tính bền vững của tăng trưởng liên quan đến AI tạo sinh
• Ngành bán dẫn về mặt lịch sử được biết đến là lĩnh vực có chu kỳ bùng nổ và suy thoái rõ rệt
• Cổ phiếu Nvidia được dự báo sẽ mở cửa giảm vào thứ Năm, kém hơn thị trường chứng khoán rộng hơn

Quy mô tập trung thể hiện qua “Customer B”

• Nvidia nêu riêng rủi ro tập trung khách hàng trong mục “concentration of revenue” của báo cáo quý
• Đã có những giai đoạn doanh thu đáng kể đến từ một số lượng khách hàng hạn chế, và xu hướng này có thể tiếp tục
• Khả năng sinh lời cũng ở mức rất cao
  • Trong nửa đầu năm, cứ mỗi 10 USD doanh thu Nvidia giữ lại 5,60 USD dưới dạng lợi nhuận ròng
  • Lợi nhuận sau thuế tăng gần gấp 4 lần so với cùng kỳ năm trước, đạt 31,5 tỷ USD
• “Customer B” trong hồ sơ công bố chiếm 11% trong doanh thu 30 tỷ USD thông qua mua hàng trực tiếp
  • Con số này lớn hơn doanh thu 2,9 tỷ USD của mảng game, đơn vị kinh doanh lớn thứ hai của Nvidia
  • Tính trên toàn bộ nửa đầu năm, Customer B nằm dưới ngưỡng 10% và có vẻ đã tăng mạnh chi tiêu trong quý vừa qua
  • “Customer C” cũng có các số liệu do Nvidia cung cấp giống như vậy, nên có thể áp dụng cùng cách diễn giải

Khoảng cách giữa phát biểu của Jensen Huang và số liệu công bố

• Trên Bloomberg TV, khi được hỏi về các nguồn nhu cầu ngoài những hyperscaler như Microsoft, Google và Amazon, Jensen Huang nói tệp khách hàng “ngày nay tương đối đa dạng hóa”
• Trái với phát biểu dựa trên nhiều nhóm khách hàng khác nhau, số liệu của chính Nvidia cho thấy mức phụ thuộc vào một số khách hàng lớn nhất định đã tăng lên
• Vào cùng thời điểm năm trước, cả quý 1 lẫn quý 2 đều không có khách hàng trực tiếp nào chiếm từ 10% trở lên tổng doanh thu
• Nvidia không phản hồi ngay lập tức yêu cầu bình luận của Fortune

[GN⁺]

Ý kiến trên Hacker News

• Theo Observer thì đó là Microsoft, Meta, Google, Amazon
  Các khách mua lớn khác gồm Oracle, CoreWeave, Lambda, Tencent, Baidu, Alibaba, ByteDance, Tesla, xAI
  https://observer.com/2024/06/nvidia-largest-ai-chip-customer...

  • Meta đã trực tiếp nhắc đến đầu tư hạ tầng và việc tăng chi tiêu vốn thêm hàng chục tỷ USD đến cuối năm 2025 trong tất cả các buổi công bố kết quả kinh doanh năm nay, nên có thể xác nhận họ là một trong số đó
  • Có vẻ Apple đang dùng chip tự thiết kế
    Đây là một thành tựu lớn với Apple, và tôi tò mò liệu các công ty FAANG khác có thực sự theo kịp được không
  • Từng có thời điểm hơn 50% doanh thu máy chủ của NVIDIA đến từ các hyperscaler, mà đó chính là bốn công ty nêu trên

• Thành thật mà nói thì chuyện này có vẻ không bí ẩn đến mức đó. Số ứng viên nhiều lắm chắc khoảng 5–6 bên

  • Có những công ty như CoreWeave cho thuê bộ tăng tốc, nên phân tích này có thể không đơn giản như vẻ ngoài
  • Dù tên chưa được công bố, bài viết cũng nói nhiều khả năng bao gồm Amazon, Meta, Microsoft, Alphabet, OpenAI, Tesla
  • Bốn bên đó là ai đi nữa, hai bên còn lại trong sáu ứng viên có lẽ cũng không tụt lại quá xa

• Tôi nghĩ Meta khá minh bạch về việc mua GPU. 350.000 H100 là đủ để dẫn tới quy mô hàng tỷ USD
  https://blogs.nvidia.com/blog/meta-llama3-inference-accelera...

• Có hai câu hỏi cần trả lời

  1. Chatbot có thể trở nên hiệu quả hơn hiện nay rất nhiều không? Có vẻ các hãng lớn đều đã bước vào giai đoạn chững lại, và khác biệt giữa các mô hình cũng ngày càng bị hàng hóa hóa, nên điều này có vẻ không tốt cho doanh số GPU bền vững. Nếu không giải quyết được vấn đề ảo giác, cũng chưa rõ thế hệ AI này có thể được triển khai ở quy mô lớn hay không
  2. Ngoài LLM, AI có trường hợp sử dụng quy mô lớn thực sự nào không? Xe tự lái có vẻ là một trụ cột lớn, nhưng không rõ đã sẵn sàng sản xuất đến đâu. Các ứng dụng như phát triển thuốc mới cũng được nhắc tới, nhưng thực tế khó chắc chúng có thể tạo ra bao nhiêu nhu cầu GPU. Với công cụ tạo ảnh, khi đường cong tiếp nhận đi qua giai đoạn mới lạ, nhiều thử nghiệm đã lộ ra là không bền vững. Cá nhân tôi cũng vậy, một năm trước bạn bè tạo rất nhiều ảnh, còn giờ thì hầu như không làm nữa
  • Nếu hiểu “ngoài LLM” là “ngoài xử lý văn bản”, thì câu trả lời là robotics
    Học bắt chước dùng LLM đang hoạt động tốt đến đáng kinh ngạc. Để tới giai đoạn thực dụng sẽ cần đầu tư lớn vào dữ liệu và huấn luyện, nhưng các tín hiệu ban đầu cho thấy robotics có thể mở ra nguồn doanh thu mới
    Giới hạn còn lại hiện nay là tốc độ suy luận. Để robot thông minh hoạt động ở tốc độ hợp lý, tôi nghĩ tốc độ xử lý prompt cần khoảng 10.000 token/giây. Với mô hình 8B, các chip của Groq và Cerebras đang tiến gần mức đó, nhưng các mô hình 8B này quá ngốc, đặc biệt sau khi fine-tune bằng dữ liệu robotics; còn mô hình 70B vẫn chậm hơn mức thực dụng khoảng 20 lần

• Nếu bong bóng AI vỡ thì chắc sẽ rất khó coi

  • Tôi sẽ không đặt cược rằng nhu cầu tính toán quy mô lớn sẽ không còn cao trong một thời gian nữa
    Ngay cả khi bong bóng AI xì hơi, người ta vẫn sẽ dùng số GPU dư thừa cho mục đích khác
  • Tôi hơi không hiểu vì sao bầu không khí này cứ lặp lại
    AI và LLM đang mở rộng đáng kể năng lực của tôi, và càng thích nghi với sức mạnh mới này, tôi càng dùng chúng thường xuyên hơn trong đời sống hằng ngày
    Giá cổ phiếu NVIDIA có thể đang bị định giá cao, nhưng bản thân AI là một công cụ trao quyền. Khó tưởng tượng việc mức sử dụng sẽ không tiếp tục tăng, và khi năng lực được mở rộng thì người ta sẽ dùng nhiều hơn. Chỉ cần sửa một vài lỗi và tích hợp mượt hơn, các trường hợp sử dụng sẽ tăng lên rất nhiều
  • Có cảm giác kỳ lạ như năm 1999 đang quay lại
  • Tiếc là nhiều tài nguyên tính toán như vậy đang được tạo ra mà có vẻ sẽ chẳng có phần nào chảy xuống bên dưới. Sau này nếu được bán rẻ mạt thì đem về nghịch hack linh tinh như sở thích chắc sẽ vui
  • Cụ thể thì nó vỡ kiểu gì? ChatGPT và Google Assistant đột nhiên ngừng hoạt động à?

• Đây là tiêu đề câu view. Bài viết cũng trích các con số từ cuộc phỏng vấn Jensen
  https://youtu.be/NC5NZPrxbHk?si=8uQ4zdMU02f4X1Hc (1:41)
  Ý nói các hyperscaler và Meta. Theo cách nói doanh nghiệp, hyperscaler nghĩa là AWS, GCP, Azure

• Đây là một chỉ dấu khá tốt cho bong bóng hưng phấn hão huyền của AI

  • Không phải là AI không tạo ra kết quả trong 3 năm qua; nó mới chỉ ở giai đoạn khởi đầu
    Hiện chưa có bên nào lấy mất thị phần của NVIDIA. Groq và Tenstorrent rất hứa hẹn, nhưng cả hai vẫn là công ty tư nhân. Nếu Groq IPO, có thể trong một thời gian các “chuyên gia” sẽ tuyên bố ngày tàn của NVIDIA và khiến giá cổ phiếu NVIDIA dao động một chút. Sau đó, nếu nhu cầu GPU đa dụng giảm vì các công ty này, và lĩnh vực đó được đánh giá là đủ hấp dẫn, tôi nghĩ NVIDIA cũng có thể bán bộ tăng tốc AI chuyên dụng
  • Hiện tôi khá tích cực về AI, nhưng dù vậy chuyện này vẫn nghe giống bong bóng bán dẫn
    NVIDIA có vẻ là công ty rất giỏi chạy theo những bong bóng như vậy. Trước đây là đào tiền mã hóa, giờ là AI
    Tôi cũng sẽ không ngạc nhiên nếu một trong các khách mua lớn là lực lượng đầu cơ, chẳng hạn một quỹ phòng hộ do những người trong giới tiền mã hóa dẫn dắt

• Theo tôi nhớ, công ty niêm yết phải công bố trong 10-K các khách hàng chiếm trên 10% doanh thu, nên những khách hàng như vậy sẽ không thể là “cá voi bí ẩn” quá lâu

• Rất có khả năng một hoặc hai cơ quan tình báo cũng là khách mua lớn. Họ có thể thuê, nhưng cách đó có thể kéo theo hệ quả bảo mật khó chấp nhận