Báo cáo Thị Trường: Nvidia & Các Đối Thủ

1. Giá Cổ Phiếu và Hiệu Suất Tài Chính

Giá Cổ Phiếu Hiện Tại & Hiệu Suất 1 Năm: Cổ phiếu Nvidia (NVDA) và các đối thủ của nó đã có những hiệu suất cổ phiếu khác nhau trong năm qua. Cổ phiếu của Nvidia đã tăng vọt vào năm 2024 – tăng khoảng 171% trong suốt năm​ nasdaq.com– nhờ vào nhu cầu tăng cao đối với các chip AI của nó. Gần đây, cổ phiếu của nó giao dịch quanh mức $110 cho mỗi cổ phiếu (tháng 3 năm 2025) sau một đợt giảm giá đầu năm 2025​ tradingview.com. AMD (AMD) không hưởng lợi từ đợt tăng giá tương tự – cổ phiếu của nó thực tế đã giảm khoảng 18% trong năm 2024​ fool.comdo sự thận trọng của các nhà đầu tư, và hiện gần $100 vào đầu năm 2025​ ir.amd.com. Intel (INTC) đã hoạt động kém hiệu quả: giá cổ phiếu của nó đã giảm xuống khoảng $20 (tháng 3 năm 2025) – gần mức thấp nhất trong nhiều thập kỷ​ marketwatch.com– phản ánh những khoản lỗ lớn và triển vọng yếu kém. Ngược lại, Qualcomm (QCOM) có một con đường khiêm tốn hơn; nó kết thúc năm 2024 tăng ~8%​ macrotrends.netvà hiện giao dịch quanh mức $155 ​ macrotrends.net, được hỗ trợ bởi sự phục hồi công nghệ rộng lớn hơn và sự phát triển trong các phân khúc không phải điện thoại thông minh. Apple (AAPL), mặc dù không phải là nhà cung cấp GPU, vẫn là một gã khổng lồ trong ngành với cổ phiếu gần mức cao nhất mọi thời đại (khoảng $240-$245 vào đầu năm 2025, với vốn hóa thị trường khoảng $3.7 nghìn tỷ)​ investor.apple.com, phản ánh sự tăng trưởng ổn định và sự tự tin của nhà đầu tư vào chiến lược bán dẫn của nó. Bảng dưới đây tóm tắt các chỉ số cổ phiếu gần đây:

<small>¹ Tỷ lệ P/E tương lai của Qualcomm tương đối thấp vì phần lớn lợi nhuận của nó đến từ cấp phép.
² Cổ phiếu của Apple đã tăng ~47% trong năm 2024 (từ ~$166 đến ~$245), phản ánh sức bền của vốn hóa lớn của nó.</small>

Điểm Nổi Bật Tài Chính (Năm Tài Chính 2024): Kết quả tài chính mới nhất của Nvidia nhấn mạnh sự tăng trưởng bùng nổ của nó trong bối cảnh bùng nổ AI. Trong năm tài chính 2024, doanh thu của Nvidia đã tăng gấp đôi lên $60.9 nghìn tỷ (↑126% so với năm trước) với doanh số bán hàng quý kỷ lục là $22.1 nghìn tỷ trong Q4​ investor.nvidia.com. Doanh thu từ trung tâm dữ liệu – chủ yếu từ các GPU tăng tốc AI – đạt $18.4 nghìn tỷ chỉ trong Q4 (tăng 409% so với năm trước)​ investor.nvidia.com, thúc đẩy lợi nhuận khổng lồ (Q4 GAAP EPS tăng 765% so với năm trước)​ investor.nvidia.com. Điều này đưa tỷ suất lợi nhuận gộp của Nvidia vào khoảng 75%​ investing.com– cực kỳ cao – và nhấn mạnh vị thế thống trị và sức mạnh định giá của nó trong các chip AI. AMD cũng đã có một năm kỷ lục: doanh thu năm 2024 tăng ~14% lên $25.8 nghìn tỷ​ ir.amd.com, nhờ vào doanh số bán CPU máy chủ EPYC mạnh mẽ và các tăng tốc AI Instinct (>$5 nghìn tỷ doanh thu GPU) gần như đã tăng gấp đôi phân khúc trung tâm dữ liệu của nó​ ir.amd.com. Q4 2024 của AMD đặc biệt mạnh mẽ (doanh thu kỷ lục $7.7B, +24% so với năm trước)​ ir.amd.com​ ir.amd.com, chuyển thành lợi nhuận không GAAP mạnh mẽ ($3.31 EPS FY24)​ ir.amd.com. Ngược lại, tình hình tài chính của Intel đã xấu đi: doanh thu cả năm 2024 khoảng ~$53 nghìn tỷ (-2% so với năm trước)​ intc.comvới một khoản lỗ ròng khổng lồ $18.7 nghìn tỷ​ macrotrends.netkhi công ty phải đối mặt với sự giảm thị phần CPU máy tính/xuất khẩu và chi phí lớn. Biên lợi nhuận của Intel đã chuyển sang âm sâu (–35% biên lợi nhuận ròng trong Q4 2024)​ macrotrends.net, phản ánh việc ghi giảm và các nhà máy chưa sử dụng hết công suất. Doanh thu tài chính của Qualcomm trong năm tài chính 2024 đạt khoảng $39 nghìn tỷ (≈9% tăng trưởng so với năm trước)​ futurumgroup.com. Trong khi doanh thu từ chip điện thoại thông minh vẫn chiếm ~75% doanh thu chip của nó​ barrons.com, Qualcomm đã hưởng lợi từ sự đa dạng hóa: phân khúc ô tô của nó đạt $2.9 nghìn tỷ cho năm tài chính 2024 (tăng 68% so với năm trước, một kỷ lục)​ futurumgroup.com, và phân khúc thiết bị cầm tay của nó đã thấy sự phục hồi vào cuối năm (QCT thiết bị cầm tay +12% so với năm trước trong Q4)​ futurumgroup.com. Apple, mặc dù không báo cáo dữ liệu cụ thể về GPU, đã công bố $391 nghìn tỷ doanh thu trong năm 2024 (tăng 2% khiêm tốn​ macrotrends.net) với lợi nhuận mạnh mẽ, điều này hỗ trợ cho việc R&D mạnh mẽ của nó trong các chip tùy chỉnh (như SoC dòng M). Tổng thể, Nvidia dẫn đầu về tăng trưởng và biên lợi nhuận, AMD đang cải thiện với doanh số kỷ lục, Qualcomm cho thấy sự mở rộng ổn định, và Intel phải đối mặt với áp lực tài chính nghiêm trọng.

Dự Đoán Ngắn Hạn (12 Tháng Tới): Mặc dù có sự biến động gần đây, các nhà phân tích vẫn lạc quan về Nvidia và các cổ phiếu tập trung vào AI khác. Mục tiêu giá đồng thuận trong 12 tháng cho NVDA tập trung vào khoảng $160–$200+ ​ investing.com, điều này ngụ ý rằng có khả năng tăng trưởng đáng kể từ các mức hiện tại khi nhu cầu chip AI được dự đoán sẽ vẫn cao. Nhiều nhà phân tích nhắc lại các đánh giá “Mua” đối với Nvidia, trích dẫn hệ sinh thái AI thống trị và động lực lợi nhuận mạnh mẽ của nó. Đối với AMD, Phố Wall cũng nhìn thấy tiềm năng tăng trưởng: mục tiêu trung bình 1 năm khoảng $156 (ước tính cao $250), ~60% trên mức giá hiện tại, phản ánh sự lạc quan rằng các sản phẩm mới của AMD (như GPU AI MI300 và CPU Zen4C/Zen5) sẽ chiếm lĩnh thị phần đang tăng trưởng. Triển vọng ngắn hạn của Intel là thận trọng – sau sự sụt giảm mạnh, hầu hết các dự đoán đều khiêm tốn. Các nhà phân tích dự đoán chỉ có sự phục hồi nhẹ cho INTC (các mục tiêu thường trong khoảng thấp $20​ tipranks.com), phụ thuộc vào việc Intel có thể ổn định hoạt động kinh doanh của mình vào năm 2025 hay không. Qualcomm được dự đoán sẽ ổn định: với nhu cầu điện thoại thông minh ổn định, các mục tiêu đồng thuận trong khoảng giữa $160 đến $170​ coincodex.com(tăng trưởng một chữ số), vì sự phát triển trong ô tô và IoT có thể bù đắp cho mối đe dọa từ modem nội bộ của Apple. Cổ phiếu của Apple được dự đoán sẽ duy trì vị trí thị trường; việc mua lại liên tục và chu kỳ sản phẩm mới (ví dụ: thiết bị AR/VR) hỗ trợ cho sự tăng trưởng dần dần – nhiều nhà phân tích có mục tiêu 12 tháng trong khoảng $180–$200+ (điều chỉnh sau phân tách cổ phiếu năm 2024), tính đến lợi nhuận bền bỉ của nó. Tóm lại, sự đồng thuận ngắn hạn coi Nvidia và AMD là những lựa chọn tăng trưởng hàng đầu trong chip AI, với những kỳ vọng nhẹ hơn hoặc định giá cho Intel, Qualcomm và Apple trong năm tới.

Triển Vọng Dài Hạn (2025–2030): Trong phần còn lại của thập kỷ, thị trường GPU và bán dẫn AI sắp mở rộng mạnh mẽ, mang lại lợi ích cho Nvidia nhưng cũng làm gia tăng cạnh tranh. Các dự đoán trong ngành dự báo rằng thị trường GPU toàn cầu có thể tăng từ ~$41 nghìn tỷ vào năm 2022 lên $395 nghìn tỷ vào năm 2030 (khoảng 32.7% CAGR trong khoảng thời gian này)​ globenewswire.com, được thúc đẩy bởi tính toán hiệu suất cao, trò chơi và đặc biệt là tăng tốc AI. Nvidia được kỳ vọng duy trì vị trí lãnh đạo đến năm 2030, tận dụng lợi thế công nghệ và hệ sinh thái phần mềm của mình (CUDA, khung AI) để luôn đi trước các đối thủ. Các nhà phân tích dự đoán Nvidia sẽ tiếp tục đạt được tăng trưởng doanh thu mạnh mẽ trong những năm tới, mặc dù có thể ở mức độ vừa phải hơn sau đợt tăng vọt năm 2024. Ví dụ, một nhà phân tích gần đây đã điều chỉnh mục tiêu NVDA trong 2 năm xuống $170 (từ $195) giữa những bất ổn ngắn hạn, nhưng vẫn nhấn mạnh sự lạc quan dài hạn vì “các nhà lãnh đạo AI như Nvidia [có thể] đạt được mức cao kỷ lục trong nửa sau của năm 2025” và hơn thế nữa​ tradingview.com. Triển vọng dài hạn của AMD cũng có vẻ tích cực: đến năm 2030, AMD đặt mục tiêu thu hẹp khoảng cách với Nvidia trong lĩnh vực GPU và mở rộng sự hiện diện của mình trong trung tâm dữ liệu. Lộ trình của nó về các GPU 5nm và 3nm, cùng với việc tích hợp công nghệ FPGA của Xilinx, có thể tạo ra các chip AI và chip thích ứng cạnh tranh. Nếu AMD tiếp tục thực hiện (như đã thấy với CPU EPYC tăng thị phần), các nhà phân tích thấy sự tăng trưởng lợi nhuận đáng kể, điều này có thể thúc đẩy cổ phiếu của nó tăng cao trong hơn 5 năm tới. Tương lai của Intel là không chắc chắn hơn; để xoay chuyển tình thế vào năm 2030, Intel phải thành công trong việc tăng cường các nút quy trình mới của mình và có thể tái cấu trúc (một số người thậm chí đã suy đoán về việc tách biệt thiết kế và sản xuất​ nasdaq.com​ nasdaq.com). Nếu Intel khắc phục được các trì hoãn công nghệ vào giữa thập kỷ và trở lại cuộc đua GPU/AI (với các kiến trúc Ponte Vecchio và Falcon Shores sắp tới, hoặc thông qua các đơn vị Mobileye và Habana của mình), cổ phiếu của nó có thể phục hồi. Tuy nhiên, điều đó đòi hỏi phải vượt qua sự cạnh tranh khốc liệt và có thể áp dụng các chiến lược hoàn toàn mới – một cược đầy thách thức. Qualcomm trong giai đoạn 2025–2030 dự kiến sẽ phát triển từ một nhà cung cấp chip tập trung vào di động sang một nhà cung cấp chip đa dạng. Công ty đang đầu tư vào các bộ xử lý PC (CPU Oryon từ việc mua lại Nuvia) và khả năng AI tại biên, điều này có thể mở ra những nguồn doanh thu mới. Đến năm 2030, thị trường có thể tiếp cận của Qualcomm (ô tô, IoT, AR/VR, PC) sẽ lớn hơn nhiều so với TAM điện thoại thông minh ngày nay, và nếu công ty thực hiện tốt, sự tăng trưởng ổn định trong các lĩnh vực này có thể mang lại sự gia tăng giá cổ phiếu.  Apple sẽ có khả năng tiếp tục thiết kế các chip tiên tiến trong nội bộ (cho Mac, iPhone và có thể cả thiết bị thực tế tăng cường hoặc thậm chí là một chiếc xe Apple). Mặc dù Apple không bán chip bên ngoài, nhưng sự lãnh đạo về silicon của nó (ví dụ: chip M3 3nm với GPU tích hợp mạnh mẽ) có thể gián tiếp tạo áp lực lên Nvidia/AMD trong bất kỳ thị trường nào mà hệ sinh thái của họ chồng chéo (chẳng hạn như máy tính xách tay cao cấp hoặc các nền tảng AR mới nổi). Tổng thể, đến năm 2030, các nhà đầu tư kỳ vọng nhu cầu mạnh mẽ đối với các bộ xử lý AI và đồ họa sẽ nâng cao lĩnh vực này, với Nvidia và AMD được định vị là những người hưởng lợi chính, và tiềm năng phục hồi đáng kể nhưng nhiều suy đoán cho Intel. Các dự đoán chuyên gia về thị trường điện toán AI nhấn mạnh sự tăng trưởng này: dự kiến sẽ bùng nổ từ $131 nghìn tỷ vào năm 2024 lên $453 nghìn tỷ vào năm 2027​ reuters.com, chỉ ra rằng miếng bánh đang tăng trưởng nhanh chóng cho tất cả các nhà sản xuất chip hàng đầu nếu họ có thể đảm bảo miếng của mình.

2. Phân Tích Thị Trường và Cảnh Quan Cạnh Tranh

Vị Thế Thị Trường của Nvidia so với Các Đối Thủ: Nvidia đứng vững như là người dẫn đầu không thể tranh cãi trong ngành công nghiệp GPU, đặc biệt trong các lĩnh vực hiệu suất cao như đồ họa trò chơi và tăng tốc AI. Tính đến cuối năm 2024, Nvidia chiếm khoảng 80–90% thị trường GPU rời theo thị phần đơn vị, tùy thuộc vào quý​ tomshardware.com. Ví dụ, trong Q4 2024, Nvidia nắm giữ 82% trong số các lô hàng card đồ họa thêm cho máy tính để bàn, vượt xa 17% của AMD và 1% mới nổi của Intel​ tomshardware.com. Sự thống trị này càng rõ ràng hơn trong lĩnh vực trung tâm dữ liệu và AI – thị phần của Nvidia trong phần cứng tăng tốc cho học sâu ước tính trên 80–90%, nhờ vào việc áp dụng rộng rãi các GPU A100 và H100 tại các trung tâm đám mây và nghiên cứu. Vốn hóa thị trường của Nvidia (khoảng $1 nghìn tỷ) cũng phản ánh vị thế lãnh đạo của nó và sự tự tin của nhà đầu tư trong việc duy trì vị trí này​ reuters.com. Tuy nhiên, sự cạnh tranh đang gia tăng: AMD là đối thủ truyền thống gần nhất của Nvidia trong lĩnh vực GPU, và nó đã lấy lại một số thị phần. Cuối năm 2024, AMD đã thành công trong việc tăng ~7 điểm phần trăm thị phần GPU từ Nvidia (mặc dù chủ yếu do các hạn chế cung cấp của Nvidia)​ tomshardware.com. Dòng sản phẩm Radeon RX 7000 mới của AMD (kiến trúc RDNA3) và RX 8000 sắp tới (RDNA4) nhằm thách thức Nvidia về giá/hiệu suất trong trò chơi. Quan trọng hơn, các tăng tốc viên Instinct MI200/MI300 của AMD đang nhắm đến thế mạnh của Nvidia trong AI – và những thành công gần đây (ví dụ: GPU AMD trong các siêu máy tính lớn và các triển khai đám mây) cho thấy nó có thể cạnh tranh ở mức cao.  Intel, một tân binh trong đồ họa rời, vẫn là một người chơi nhỏ nhưng không thể bị bỏ qua. Dòng GPU Arc của nó ra mắt vào năm 2022–2023 cho máy tính xách tay và máy tính để bàn đã từ từ phát triển lên 1–2% thị phần​ tomshardware.com. Intel đang tận dụng cách tiếp cận tích hợp của mình (CPU với GPU tích hợp hợp lý và phần mềm oneAPI) để tạo ra một thị trường ngách, và có kế hoạch cho các kiến trúc GPU tiếp theo (Battlemage, Celestial) nhằm cải thiện hiệu suất. Trong các thị trường chuyên biệt, Qualcomm và Apple giữ vị trí mạnh mẽ trong đồ họa tích hợp/moblie. GPU Adreno của Qualcomm chiếm ưu thế trong đồ họa điện thoại thông minh Android, và các GPU nội bộ của Apple (trong chip dòng A và M) mang lại hiệu suất đồ họa hàng đầu trong điện thoại và PC. Mặc dù cả hai không bán GPU độc lập, nhưng họ cạnh tranh gián tiếp bằng cách giảm TAM cho các GPU rời – ví dụ, các máy Mac được trang bị M1/M2 của Apple không còn cần đồ họa Nvidia hoặc AMD cho hầu hết người dùng, và các chip máy tính xách tay Snapdragon X Elite sắp tới của Qualcomm có thể thách thức các GPU rời cấp thấp trong máy tính xách tay. Hơn nữa, các công ty khởi nghiệp chip AI mới nổi và các nỗ lực nội bộ của các gã khổng lồ công nghệ thêm vào bối cảnh cạnh tranh. Các công ty như Graphcore, Cerebras, và Habana (thuộc Intel) đã phát triển các kiến trúc mới (IPU của Graphcore, động cơ wafer-scale của Cerebras, v.v.) như các tăng tốc viên AI thay thế. Cho đến nay, những cái này chỉ chiếm được một phần nhỏ – ví dụ, Graphcore đã gặp khó khăn trong việc thu hút sự chú ý và thấy doanh thu của mình giảm xuống chỉ còn $2.7 nghìn tỷ vào năm 2022, buộc phải sa thải nhân viên​ datacenterdynamics.com. Ngay cả CTO của Graphcore cũng thừa nhận “thế giới không cần thêm một Nvidia; Nvidia thì rất tốt,” thừa nhận rằng thật khó để cạnh tranh với hệ sinh thái GPU​ datacenterdynamics.com. Cerebras đã thành công hơn trong các triển khai chuyên biệt; các chip wafer-scale khổng lồ của nó có thể vượt trội hơn các cụm GPU trong một số khối lượng công việc nhất định, và doanh thu của startup này đã tăng gấp ba lần trong năm 2023 lên $78.7 nghìn tỷ​ reuters.com. Cerebras đang đặt cược vào một cách tiếp cận khác biệt và thậm chí đang lên kế hoạch cho một đợt IPO để thách thức Nvidia, nhưng quy mô của nó vẫn rất nhỏ so với Nvidia (công ty đã kiếm được $78 triệu trong khoảng <2 ngày doanh số trong Q4!). Thêm vào đó, các nhà cung cấp đám mây như Google (TPUs) và Amazon (Trainium/Inferentia) đã xây dựng các chip AI nội bộ để giảm sự phụ thuộc vào Nvidia. Những điều này là đáng kể (TPUs của Google cung cấp nhiều dịch vụ AI đám mây của nó), tuy nhiên TPUs v5e của Google được cung cấp cùng với các GPU Nvidia trên Google Cloud – cho thấy rằng chúng hỗ trợ chứ không thực sự thay thế Nvidia cho hầu hết khách hàng. Tóm lại, hiện tại Nvidia tận hưởng một quasi-monopoly trong các thị trường GPU cao cấp nhất, với AMD là một người chơi thứ hai mạnh mẽ đang từng bước thâm nhập, Intel là một đối thủ xa hơn đang tập trung vào trò chơi dài hạn, và các đối thủ cụ thể trong ngành (Qualcomm, Apple trong di động; các startup trong các ngách AI) đang đóng vai trò chuyên biệt. Hệ sinh thái rộng lớn của Nvidia (phần mềm Cuda, thư viện, cơ sở phát triển) vẫn là một rào cản mạnh mẽ mà các đối thủ đang thách thức thông qua các sáng kiến tiêu chuẩn mở (như ROCm của AMD hoặc oneAPI của Intel) nhưng vẫn chưa thể sánh kịp.

Phân Tích SWOT của Nvidia: Để đánh giá vị thế chiến lược của Nvidia, một phân tích SWOT nêu bật các Điểm Mạnh, Điểm Yếu, Cơ Hội và Mối Đe Dọa​ investing.com​ investing.com:

• Điểm Mạnh: Nvidia có những điểm mạnh xuất sắc. Nó tận hưởng vị trí lãnh đạo thị trường trong công nghệ AI và GPU, là nhà cung cấp chính cho đồ họa và tăng tốc tiên tiến​investing.com. Khả năng R&D của công ty là hàng đầu – nó liên tục cung cấp các kiến trúc mới với chu kỳ khoảng 2 năm (ví dụ: Pascal → Turing → Ampere → Hopper), giữ cho nó ở vị trí tiên phong về hiệu suất. Nvidia cũng hưởng lợi từ một hệ sinh thái toàn diện: nền tảng CUDA và ngăn xếp phần mềm của nó được áp dụng rộng rãi, tạo ra một rào cản cao cho khách hàng khi chuyển sang các giải pháp đối thủ​investing.com. Về mặt tài chính, Nvidia rất vững mạnh, với biên lợi nhuận cao (biên lợi nhuận gộp ~75%​investing.com) và tiền mặt dồi dào, cho phép đầu tư mạnh vào các sản phẩm trong tương lai. Thêm vào đó, Nvidia đã xây dựng các quan hệ đối tác chiến lược (với các nhà cung cấp đám mây, OEM và thậm chí cả các nhà sản xuất ô tô) làm tăng cường khả năng tiếp cận thị trường và tích hợp của mình. Những điểm mạnh này đã khiến nó trở thành “động cơ” của AI hiện đại – như CEO Jensen Huang nói, “GPU là động cơ của AI và điện toán hiện đại.”​apolloadvisor.com
• Điểm Yếu: Một điểm yếu đáng chú ý là sự phụ thuộc vào các thị trường chu kỳ, đặc biệt là trò chơi. Thị trường GPU chơi game PC có thể bùng nổ và sụp đổ (như đã thấy trong cơn sốt và sụp đổ khai thác tiền điện tử vài năm trước), điều này có thể dẫn đến nhu cầu biến động​investing.com. Một mối quan tâm khác là định giá cổ phiếu – sau khi tăng mạnh vào năm 2024, một số người cho rằng cổ phiếu của Nvidia đã “được định giá cho sự hoàn hảo,” mang theo rủi ro định giá quá cao nếu tăng trưởng chậm lại​investing.com. Về mặt thực tế, mức kỳ vọng cao đó có nghĩa là bất kỳ sự cố nào (ví dụ: thiếu doanh thu nhẹ) có thể kích hoạt một sự điều chỉnh mạnh mẽ. Nvidia cũng phụ thuộc vào các nhà sản xuất bên thứ ba, đặc biệt là TSMC, cho việc sản xuất chip​investing.com. Điều này làm nó dễ bị tổn thương trước các hạn chế cung cấp hoặc rủi ro địa chính trị ở Đài Loan (mặc dù Nvidia đã bắt đầu đa dạng hóa đóng gói và xem xét các nhà máy khác). Cuối cùng, sự đa dạng sản phẩm của Nvidia vẫn còn hơi hẹp; nó đã thực hiện các bước vào lĩnh vực CPU (Grace) và mạng (Mellanox) nhưng vẫn chủ yếu là một công ty GPU – bất kỳ sự sụt giảm nào trong nhu cầu GPU sẽ ảnh hưởng đến nó một cách không tương xứng.
• Cơ Hội: Nvidia đang ở vị trí thuận lợi để tận dụng một số cơ hội lớn. Cơ hội hàng đầu là sự chấp nhận ngày càng tăng của AI trên nhiều ngành – từ dịch vụ đám mây đến chăm sóc sức khỏe đến tài chính – điều này thúc đẩy nhu cầu đối với các tăng tốc viên​investing.com. Khi AI di chuyển từ các gã khổng lồ công nghệ đến hầu như mọi doanh nghiệp, Nvidia có thể bán nhiều GPU và giải pháp phần mềm AI hơn (ví dụ: NVIDIA AI Enterprise) cho các khách hàng mới. Một cơ hội khác là phát triển các dòng sản phẩm mới ngoài các GPU truyền thống​investing.com. Nvidia đã theo đuổi CPU trung tâm dữ liệu (CPU Grace) và kết hợp CPU+GPU (superchips Grace Hopper), điều này có thể mở ra một mặt trận mới chống lại Intel/AMD trong các máy chủ. Nó cũng tham gia vào AI ô tô, hình ảnh chuyên nghiệp (các công cụ metaverse/Omniverse), và điện toán biên – tất cả đều là các lĩnh vực tăng trưởng. Sự gia tăng của tính toán hiệu suất cao (HPC) và mô phỏng trong khoa học và công nghiệp cũng có dấu hiệu tốt: nhu cầu về GPU trong các siêu máy tính, mô hình thời tiết, khám phá thuốc, v.v., đang gia tăng. Nếu Nvidia có thể tiếp tục đổi mới (ví dụ: trong các chip tiết kiệm năng lượng hoặc các bộ xử lý AI chuyên biệt), nó có thể khai thác vào những thị trường mới nổi này và có thể thậm chí dẫn đầu các loại hình mới (chẳng hạn như AI dưới dạng dịch vụ thông qua các quan hệ đối tác đám mây của nó).
• Mối Đe Dọa: Mặc dù có vị trí lãnh đạo, Nvidia phải đối mặt với những mối đe dọa nghiêm trọng. Sự cạnh tranh đang gia tăng, không chỉ từ những đối thủ thông thường (AMD, Intel) mà còn từ “các gã khổng lồ công nghệ và các nhà sản xuất chip AI chuyên biệt”​investing.com. Các công ty như Google (TPUs), Amazon, Tesla (với chip AI Dojo D1 của nó), và nhiều công ty khởi nghiệp đang đầu tư vào silicon tùy chỉnh có thể làm suy yếu sự thống trị của Nvidia trong các ngách cụ thể. Nếu một trong những nỗ lực này sản xuất ra một giải pháp vượt trội rõ rệt cho một khối lượng công việc chính (chẳng hạn, TPUs của Google cho việc đào tạo các mô hình nhất định), Nvidia có thể mất các thỏa thuận chiến lược. Một mối đe dọa khác là các hành động quy định tiềm năng. Sự gần như độc quyền của Nvidia trong các tăng tốc viên AI đã thu hút sự chú ý; bất kỳ biện pháp chống độc quyền nào hoặc các hạn chế xuất khẩu (như lệnh cấm của chính phủ Hoa Kỳ đối với việc bán các GPU AI hàng đầu như A100/H100 cho Trung Quốc) có thể hạn chế thị trường của nó​investing.com. Trên thực tế, các quy định xuất khẩu đã buộc Nvidia phải cung cấp các chip sửa đổi (H800) tại Trung Quốc, và việc thắt chặt hơn nữa có thể ảnh hưởng đến doanh số bán hàng. Các rủi ro địa chính trị cũng rất đáng kể: như đã đề cập, Nvidia phụ thuộc vào TSMC ở Đài Loan cho việc sản xuất, vì vậy căng thẳng giữa Hoa Kỳ và Trung Quốc hoặc sự bất ổn ở eo biển Đài Loan có thể gây ra rủi ro cung cấp​investing.com. Thêm vào đó, các tranh chấp thương mại (như thuế quan đối với các linh kiện công nghệ) có thể làm tăng chi phí – thực tế, đầu năm 2025 đã thấy cổ phiếu Nvidia giảm xuống do lo ngại về các thuế quan mới ảnh hưởng đến các chip AI​tradingview.com. Cuối cùng, có một mối đe dọa lớn hơn từ chu kỳ công nghệ: nếu “cơn sốt” AI biến thành “suy thoái” AI (chẳng hạn, nếu các khoản đầu tư AI chậm lại hoặc khách hàng nhận thấy họ đã mua quá nhiều GPU), sự tăng trưởng của Nvidia có thể dừng lại một cách bất ngờ.

Chiến Lược của Đối Thủ & Xu Hướng Thị Phần: Trong phân khúc GPU trò chơi, Nvidia tiếp tục nắm giữ phần lớn thị trường (thường ~80%+ doanh số bán card thêm)​ tomshardware.com, nhờ vào lợi thế về hiệu suất và thương hiệu mạnh (GeForce). Tuy nhiên, GPU Radeon của AMD cung cấp một lựa chọn giá trị và đã giành được một số thị phần khi Nvidia gặp vấn đề cung cấp. Vào năm 2024, các lô hàng GPU rời thực sự đã phục hồi từ năm 2023, và thị phần của AMD đã tăng lên khi nó đã vận chuyển khoảng ~1.4 triệu card trong Q4 (quý tốt nhất của năm)​ tomshardware.com​ tomshardware.com. Tuy nhiên, Nvidia đã vận chuyển gần 7 triệu GPU trong quý đó​ tomshardware.com. Nhìn về phía trước, cả hai công ty đã hoãn ra mắt GPU thế hệ tiếp theo đến năm 2025, vì vậy sự cạnh tranh sẽ nóng lên khi GPU kiến trúc “Blackwell” của Nvidia và các thẻ RDNA4 sắp tới của AMD ra mắt. Các báo cáo ban đầu cho thấy GPU Blackwell của Nvidia cho AI có nhu cầu cao đến mức sản xuất năm 2025 đã bị đặt hàng trước​ tradingview.com– một dấu hiệu cho thấy Nvidia có thể duy trì vị thế dẫn đầu đáng kể trong trung tâm dữ liệu trong thời gian tới. Trong khi đó, AMD đang tập trung vào các APU trung tâm dữ liệu (MI300) kết hợp GPU và CPU trong một gói, điều này có thể hấp dẫn cho khách hàng HPC và AI để đạt hiệu quả. Trên thực tế, các chip MI300A/X của AMD là chìa khóa cho siêu máy tính exascale El Capitan sắp tới và hiện đã có trên các nền tảng đám mây​ ir.amd.com, báo hiệu sự cạnh tranh thực sự cho H100 flagship của Nvidia trong một số nhiệm vụ nhất định. Chiến lược của Intel đã được thực hiện theo hai hướng: đối với người tiêu dùng, tiếp tục cải thiện đồ họa Arc (ví dụ: các GPU Arc “Battlemage” sắp tới vào năm 2025) để thu hút game thủ ngân sách và trung bình; và đối với các trung tâm dữ liệu, tận dụng việc mua lại Habana để thúc đẩy các tăng tốc viên AI Gaudi, và phát triển một cách tiếp cận XPU (dự án Falcon Shores đã được điều chỉnh) kết hợp khả năng CPU/GPU. Intel đã đạt được một cột mốc với các GPU của nó cung cấp năng lượng cho siêu máy tính Aurora, nhưng tác động GPU của nó vẫn còn nhỏ cho đến nay. Tuy nhiên, sự hiện diện dài hạn của Intel (và nguồn tài chính dồi dào) có nghĩa là nó có thể dần dần phát triển thành một đối thủ GPU mạnh mẽ hơn vào năm 2030, đặc biệt nếu nó sử dụng các nhà máy của riêng mình để tối ưu hóa chi phí.

Sự Phát Triển Công Nghệ: Tất cả các bên đều đang tiến bộ công nghệ để giành lợi thế. Nvidia đã nhanh chóng cải tiến kiến trúc GPU (các chip hàng đầu hiện tại của nó là kiến trúc “Ada Lovelace” cho trò chơi và “Hopper” (H100) cho AI/trung tâm dữ liệu). Nó cũng đã giới thiệu CPU Grace (dựa trên ARM) và superchip Grace Hopper, mở rộng vào lĩnh vực CPU để cung cấp một giải pháp toàn diện. Một trong những lợi thế lớn của Nvidia là phần mềm của nó: những thứ như CUDA, cuDNN, TensorRT, và các khung AI được tối ưu hóa cao cho GPU Nvidia, khiến các đối thủ khó khăn trong việc đạt được hiệu suất ngay cả với các thông số kỹ thuật phần cứng tương tự. AMD đã có những bước tiến trong công nghệ thông qua các thiết kế chiplet(được sử dụng trong CPU Ryzen và một số khía cạnh của GPU RDNA) điều này có thể cuối cùng mang lại lợi ích về chi phí và năng suất trong GPU. Kiến trúc CDNA của AMD (được sử dụng trong Instinct MI250/MI300) tập trung vào tính toán/AI, và MI300X sở hữu bộ nhớ khổng lồ (128GB HBM) để nhắm đến các mô hình lớn​ ir.amd.com. Bằng cách cung cấp cả CPU và GPU hiệu suất cao, AMD đang thu hút các khách hàng muốn một sự thay thế cho Nvidia – ví dụ, một đám mây lớn (Oracle) vào năm 2024 đã bắt đầu cung cấp các tăng tốc viên AMD Instinct MI300 cho các ứng dụng AI đòi hỏi​ ir.amd.com. Intel vào năm 2024 cuối cùng đã ra mắt các chip 7nm “Intel 4” Meteor Lake cho khách hàng với một bộ tăng tốc AI (động cơ thần kinh), cho thấy cách mà khả năng AI đang dần được đưa vào các CPU chính thống – một xu hướng có thể giảm nhẹ nhu cầu đối với GPU rời cho AI ở biên. Trong các GPU, arc của Intel có hỗ trợ ray-tracing hợp lý và mã hóa AV1, nhưng Intel vẫn chậm một hoặc hai thế hệ về hiệu suất; sự tập trung thực sự của nó là vào các kiến trúc tương lai và có thể tận dụng cơ sở GPU tích hợp của mình (mỗi CPU Intel được vận chuyển với một iGPU về mặt kỹ thuật là một thị phần GPU, mặc dù không phải trong các card thêm). Qualcomm và Apple đang tiến bộ trên mặt GPU tiết kiệm năng lượng. Các chip di động Snapdragon 8 Gen 3 mới nhất của Qualcomm có GPU Adreno mạnh mẽ có khả năng chạy các mô hình AI sinh tạo trên thiết bị, và Qualcomm tuyên bố có một “lợi thế về hiệu suất trên watt” điều này rất có giá trị khi các nhiệm vụ AI lan rộng đến các thiết bị biên​ futurumgroup.com. Chip M3 của Apple (cuối năm 2024) đã giới thiệu một GPU 40 lõi mạnh mẽ trong biến thể M3 Max, mang lại đồ họa ở mức độ console cho máy tính xách tay, và API Metal của Apple và tối ưu hóa phần mềm mang lại cho GPU của nó một lợi thế trong các ứng dụng hỗ trợ. Những phát triển này trong GPU tích hợp di động/PC cho thấy rằng không phải tất cả sự tăng trưởng GPU đều nằm ở các card rời lớn – ngày càng nhiều đồ họa và tính toán AI đang diễn ra trong các hệ thống tích hợp nơi Nvidia không tham gia.

Về ra mắt sản phẩm và lộ trình: Nvidia dự kiến sẽ ra mắt dòng GeForce RTX 5000 và các GPU trung tâm dữ liệu thế hệ tiếp theo vào năm 2025, AMD sẽ theo sau với các GPU dòng RX 8000 và đã đang thử nghiệm các tăng tốc viên MI300 của mình cho các khách hàng lớn. Lộ trình của Intel bao gồm các GPU Arc Battlemage vào khoảng năm 2025 và Celestial sau năm 2026, cùng với các nỗ lực liên tục trong các chip AI chuyên biệt (có thể là Gaudi3). Chúng tôi cũng thấy những bước đi liên ngành: Nvidia đang tích hợp mạng (DPU như BlueField), AMD đã mua lại Xilinx (FPGA) để tăng cường tính toán thích ứng, Intel đang mở rộng ngăn xếp phần mềm của mình cho tính toán dị thể (oneAPI để thống nhất lập trình trên CPU/GPU/FPGA). Tất cả những điều này cho thấy một bối cảnh cạnh tranh nơi mỗi công ty đang mở rộng ra ngoài các GPU truyền thống – các ranh giới giữa CPU, GPU, FPGA và ASIC đang mờ dần khi các công ty cố gắng cung cấp các nền tảng tính toán toàn diện.

3. Tương Lai của Thị Trường GPU (2025–2030)

Các Xu Hướng Tăng Trưởng trong GPU & Tăng Tốc AI: Nhu cầu về GPU và các tăng tốc viên AI dự kiến sẽ tăng vọt đến năm 2030, được thúc đẩy bởi một kỷ nguyên AI phổ biến, đồ họa sống động và các ứng dụng sử dụng nhiều dữ liệu. Các nhà phân tích đều đồng ý rằng chúng ta đang ở giữa một sự chuyển mình lớn đối với tính toán tăng tốc. Như một báo cáo đã nêu, thị trường GPU dự kiến sẽ tăng trưởng khoảng 33% hàng năm, tiến gần đến $400 nghìn tỷ vào năm 2030​

globenewswire.com. Sự tăng trưởng này được hỗ trợ bởi một số xu hướng:

• Trí Tuệ Nhân Tạo và Học Máy: GPU đã trở thành cỗ máy làm việc cho việc đào tạo AI (và ngày càng nhiều cho suy diễn). Sự bùng nổ của AI sinh tạo (các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4, các trình tạo hình ảnh, v.v.) đã tạo ra nhu cầu không thể thỏa mãn đối với các cụm GPU trong các trung tâm dữ liệu. Các công ty trên nhiều lĩnh vực đang đầu tư vào khả năng AI, có nghĩa là hàng ngàn GPU cho cả các nhà cung cấp đám mây và các máy chủ doanh nghiệp tại chỗ. Theo một ước tính, thị trường điện toán AI có thể tăng gấp ba lần từ $131B vào năm 2024 lên $453B vào năm 2027​reuters.com, cho thấy không chỉ là một trào lưu mà còn là một chu kỳ đầu tư bền vững. Trong giai đoạn 2025–2030, các mô hình AI sẽ trở nên phức tạp hơn, yêu cầu nhiều tính toán hơn nữa – đảm bảo một quỹ đạo tăng trưởng mạnh mẽ cho các tăng tốc viên. Ngay cả khi một số nhiệm vụ chuyển sang các chip chuyên biệt (TPUs, v.v.), sự đa dạng của các ứng dụng AI (từ các máy chủ lớn đến các thiết bị biên) có nghĩa là GPU sẽ vẫn được yêu
  • Trí Tuệ Nhân Tạo và Học Máy: GPU đã trở thành cỗ máy làm việc cho việc đào tạo AI (và ngày càng nhiều cho suy diễn). Sự bùng nổ của AI sinh tạo (các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4, các trình tạo hình ảnh, v.v.) đã tạo ra nhu cầu không thể thỏa mãn đối với các cụm GPU trong các trung tâm dữ liệu. Các công ty trên nhiều lĩnh vực đang đầu tư vào khả năng AI, có nghĩa là hàng ngàn GPU cho cả các nhà cung cấp đám mây và các máy chủ doanh nghiệp tại chỗ. Theo một ước tính, thị trường điện toán AI có thể tăng gấp ba lần từ $131B vào năm 2024 lên $453B vào năm 2027​reuters.com, cho thấy không chỉ là một trào lưu mà còn là một chu kỳ đầu tư bền vững. Trong giai đoạn 2025–2030, các mô hình AI sẽ trở nên phức tạp hơn, yêu cầu nhiều tính toán hơn nữa – đảm bảo một quỹ đạo tăng trưởng mạnh mẽ cho các tăng tốc viên. Ngay cả khi một số nhiệm vụ chuyển sang các chip chuyên biệt (TPUs, v.v.), sự đa dạng của các ứng dụng AI (từ các máy chủ lớn đến các thiết bị biên) có nghĩa là GPU sẽ vẫn được yêu