3 điểm nổi bật từ báo cáo tài chính của Nvidia

Nvidia vừa công bố báo cáo tài chính quý I năm tài khóa 2025, gây ấn tượng mạnh mẽ với giới đầu tư khi ghi nhận doanh thu vượt xa kỳ vọng và tiếp tục duy trì vị thế dẫn đầu trong cuộc cách mạng AI toàn cầu.

Dưới sự điều hành của CEO Jensen Huang, công ty không chỉ đạt được tăng trưởng kỷ lục, mà còn xác lập vai trò trung tâm trong ba xu hướng chính gồm tăng trưởng từ mảng trung tâm dữ liệu, sự mở rộng của khách hàng đám mây và làn sóng inference (quá trình một mô hình AI đã được huấn luyện sử dụng kiến thức đã học để tạo ra dự đoán, câu trả lời hoặc đầu ra cụ thể từ dữ liệu mới), giai đoạn triển khai trí tuệ nhân tạo vào đời sống thực.

Các chuyên gia phân tích nhiều điểm tích cực trong báo cáo tài chính mới nhất của Nvidia. Ảnh: Reuters

Doanh thu bứt phá, GPU Blackwell dẫn đầu tăng trưởng

Trong quý đầu tiên của năm tài khóa 2025, Nvidia ghi nhận doanh thu 26 tỷ USD, tăng 69% so với cùng kỳ năm trước và tiếp tục vượt qua kỳ vọng của các nhà phân tích Phố Wall. Mảng trung tâm dữ liệu, động lực tăng trưởng chính trong bối cảnh AI bùng nổ, đóng góp 22,6 tỷ USD, tăng mạnh so với mức 4,3 tỷ USD của cùng kỳ năm ngoái.

Một yếu tố quan trọng giúp thúc đẩy doanh thu chính là sự ra mắt và triển khai nhanh chóng của dòng GPU kiến trúc Blackwell. Theo Giám đốc tài chính Colette Kress, chip Blackwell hiện chiếm khoảng 70% doanh thu từ mảng trung tâm dữ liệu trong quý. Sự chuyển dịch nhanh chóng sang dòng chip mới này cho thấy tốc độ đổi mới công nghệ của Nvidia đang song hành với nhu cầu thực tế của thị trường.

Không dừng lại ở đó, công ty cũng cho biết sẽ giao dòng sản phẩm Blackwell Ultra, phiên bản nâng cấp mạnh hơn với bộ nhớ lớn hơn ngay trong quý hiện tại. Việc liên tục đổi mới sản phẩm giúp Nvidia duy trì lợi thế cạnh tranh và mở rộng khoảng cách với các đối thủ.

Giới phân tích nhìn nhận triển vọng của Nvidia hết sức tích cực. Joseph Moore, nhà phân tích của Morgan Stanley, nhận định: “Công ty đã xoá tan các lo ngại về đà tăng trưởng và tiếp tục khẳng định sức mạnh vượt trội trong mảng trung tâm dữ liệu”.

Khách hàng đám mây giữ vai trò trụ cột chiến lược

Một trong những điểm nhấn quan trọng trong báo cáo quý này là vai trò ngày càng lớn của nhóm khách hàng hyperscale, những nhà cung cấp hạ tầng điện toán đám mây quy mô lớn như Microsoft Azure, Amazon Web Services, Google Cloud và Oracle. Nhóm khách hàng này hiện chiếm khoảng 50% doanh thu trung tâm dữ liệu của Nvidia, thể hiện mức độ tin tưởng và phụ thuộc cao vào năng lực phần cứng của công ty.

Cụ thể, Microsoft cho biết hãng đã triển khai hàng chục nghìn GPU Blackwell chỉ trong quý vừa qua, hỗ trợ khối lượng inference đạt tới 100.000 tỷ token, một đơn vị đo lường đầu ra của các mô hình ngôn ngữ lớn. Khối lượng này cho thấy mức độ sử dụng AI trong thực tế đang tăng nhanh theo cấp số nhân.

Điểm đáng chú ý là các khách hàng đám mây không chỉ mua chip GPU của Nvidia, mà còn xây dựng cả trung tâm dữ liệu AI chuyên dụng với kiến trúc thiết kế xoay quanh phần cứng của công ty. Nhờ đó, họ có thể cung cấp dịch vụ AI tới hàng triệu khách hàng doanh nghiệp và lập trình viên trên toàn cầu.

Theo nhà phân tích Stacy Rasgon của Bernstein, sự hợp tác chiến lược giữa Nvidia và các hãng đám mây giúp mở rộng quy mô ứng dụng AI một cách nhanh chóng, đồng thời củng cố vị thế thị trường của cả hai bên.

Làn sóng inference mở ra chu kỳ tăng trưởng mới

Nếu như giai đoạn 2022-2023 là thời kỳ bùng nổ nhu cầu huấn luyện (training) các mô hình AI, bước sang năm 2024 và năm tài khóa 2025, Nvidia đang chứng kiến một làn sóng mới: Sự tăng vọt nhu cầu inference, quá trình mà mô hình AI đã huấn luyện được sử dụng để đưa ra kết quả đầu ra cho người dùng thực tế.

Trong cuộc họp với nhà đầu tư, CEO Jensen Huang khẳng định: “Chúng tôi đang bước vào thời kỳ inference quy mô lớn chưa từng thấy". Ông nhấn mạnh rằng, các công ty như Microsoft, OpenAI và Google đều ghi nhận lượng inference khổng lồ từ các mô hình AI thế hệ mới, vượt xa bất kỳ mô hình nào từng ra mắt trước đó.

Theo Jensen Huang, các mô hình hiện tại không chỉ đơn giản trả lời câu hỏi, mà còn có khả năng lập kế hoạch, tra cứu tài liệu, sử dụng công cụ và tương tác theo nhiều vòng để đưa ra câu trả lời hoàn chỉnh. Điều đó đòi hỏi lượng tính toán lớn hơn nhiều so với huấn luyện ban đầu, và cũng đồng nghĩa với nhu cầu phần cứng tăng mạnh.

Để đáp ứng xu hướng này, Nvidia đã thiết kế dòng chip Blackwell chuyên biệt cho inference. Kiến trúc này không chỉ tối ưu hóa hiệu suất và tiết kiệm điện năng, mà còn giúp các trung tâm dữ liệu triển khai mô hình AI ở quy mô rộng với chi phí hợp lý hơn.

Đặc biệt, Nvidia đang bắt đầu “chuyển từ phục vụ nhà phát triển sang phục vụ người dùng AI phổ thông”, như lời Jensen Huang. Đây là một cột mốc quan trọng, tương tự như khi điện thoại thông minh trở thành sản phẩm đại chúng vào cuối thập niên 2000.