Nvidia hợp tác với sáu gã khổng lồ Wall Street để huy động 500 tỷ USD, khơi lại lo ngại về 'Tài chính vòng tròn'?

Trong vài năm qua, đầu tư vào hạ tầng AI đã mở rộng nhanh chóng, khi các công ty công nghệ lớn liên tục gia tăng chi phí vốn cho các trung tâm dữ liệu, GPU, điện năng và thiết bị mạng. Morgan Stanley từng ước tính rằng chi tiêu liên quan của các nhà vận hành trung tâm dữ liệu quy mô siêu lớn có thể đạt hàng nghìn tỷ USD trong khoảng thời gian từ năm 2026 đến năm 2028.

Nhu cầu vốn khổng lồ như vậy đã vượt quá khả năng đáp ứng chỉ bằng dòng tiền hoạt động của doanh nghiệp. Bên cạnh việc phát hành cổ phiếu và trái phiếu doanh nghiệp, các công ty công nghệ cũng đã bắt đầu sử dụng tín dụng tư nhân, chứng khoán hóa tài sản và tài trợ dự án thường xuyên hơn để huy động vốn.

Nvidia đặt mục tiêu đóng một vai trò chủ động hơn trong quá trình này.

Trước đây, Nvidia tạo ra doanh thu chủ yếu từ việc bán GPU và các hệ thống liên quan, trong khi sáng kiến tài trợ này mở rộng xa hơn về phía hạ nguồn của chuỗi ngành. Bằng cách kết nối các ngân hàng, nguồn vốn tư nhân và các quỹ định chế dài hạn, Nvidia hy vọng sẽ giúp khách hàng giải quyết nhu cầu vốn cần thiết để mua GPU và xây dựng trung tâm dữ liệu, qua đó đẩy nhanh tốc độ xây dựng hạ tầng tính toán.

Jensen Huang đã gọi mô hình này là một giai đoạn mới trong việc tài trợ hạ tầng AI. Ông tin rằng thiết bị tính toán AI không nên chỉ được coi là đồ điện tử khấu hao nhanh, mà thay vào đó có thể trở thành các tài sản sinh lời tương tự như hạ tầng điện lực, viễn thông và giao thông vận tải.

"Chúng tôi bắt đầu bằng việc sản xuất chip, và ngày nay chúng tôi đang giúp xây dựng một loại hình hạ tầng mới," ông Huang cho biết, đồng thời nói thêm rằng các nhà máy AI có thể tạo ra doanh thu bằng cách liên tục cung cấp năng lực tính toán, từ đó tạo nền tảng để trở thành các tài sản đầu tư dài hạn.

Cốt lõi trong kế hoạch của Nvidia là thay đổi cách các tổ chức tài chính truyền thống nhìn nhận về giá trị của GPU.

Trong quá khứ, GPU thường được coi là nâng cấp vòng đời nhanh chóng, trong đó giá trị thị trường của các sản phẩm cũ hơn có thể sụt giảm nhanh khi các thế hệ chip mới hơn được ra mắt. Do đó, các tổ chức tài chính rất khó cung cấp tài trợ dài hạn cho GPU theo cách họ đánh giá bất động sản, đường thu phí hay các cơ sở hạ tầng dài hạn khác.

Tuy nhiên, Jensen Huang tin rằng năng lực tính toán AI đang trải qua một sự chuyển dịch.

Ông chỉ ra rằng một nhà máy AI không chỉ bao gồm duy nhất GPU, mà là một nền tảng hoàn chỉnh bao gồm tính toán tăng tốc, kết nối mạng, phần mềm hệ thống, các khung AI và một hệ sinh thái nhà phát triển.

Với cơ sở khách hàng rộng lớn của Nvidia, khi nhu cầu của một khách hàng cụ thể thay đổi, về mặt lý thuyết, công suất tính toán tương ứng có thể được chuyển hướng sang các doanh nghiệp khác, các nhà cung cấp dịch vụ đám mây, hoặc thậm chí là các nhà vận hành ở các khu vực khác nhau.

Điều này có nghĩa là khi các tổ chức tài chính đánh giá các tài sản này, họ có thể tập trung vào khả năng tạo ra dòng tiền trong tương lai của chúng thay vì chỉ dựa vào giá trị còn lại của chính các con chip.

Ông Huang cũng lấy A100 làm ví dụ, dòng chip được ra mắt vào năm 2020 và ngày nay vẫn đang được sử dụng cho việc huấn luyện AI, suy luận, tinh chỉnh và tính toán hiệu năng cao. Ông cho rằng khi phần mềm CUDA liên tục cải thiện hiệu suất và hiệu quả của phần cứng cũ, tuổi thọ kinh tế của một số thiết bị tính toán AI có thể dài hơn đáng kể so với các thiết bị điện tử truyền thống.

Nvidia cũng chỉ ra giá trên thị trường cho thuê GPU là bằng chứng hỗ trợ cho logic này; ông Huang trích dẫn dữ liệu thị trường cho thấy giá cho thuê các GPU cao cấp như H100 liên tục tăng trong những năm gần đây, trong khi dòng Blackwell mới hơn có mức giá chênh lệch cao rõ rệt trên thị trường đám mây.

Theo quan điểm của Nvidia, nếu GPU có thể tạo ra thu nhập cho thuê một cách liên tục trong một thời gian dài, các tài sản tính toán như vậy đủ điều kiện để nhận tài trợ nợ dài hạn.

Tuy nhiên, kế hoạch tài trợ trị giá 500 tỷ USD này cũng làm dấy lên tranh cãi trên thị trường về dòng vốn vòng tròn trong chuỗi cung ứng AI.

Trong những tháng gần đây, Nvidia đã ký kết các thỏa thuận hợp tác và đầu tư quy mô lớn với nhiều công ty AI, trong khi một số doanh nghiệp AI này lại dùng số vốn huy động được để mua chip của Nvidia. Mô hình kết nối lẫn nhau giữa vốn, chip và năng lực tính toán này khiến một số nhà đầu tư lo ngại rằng nhu cầu trong chuỗi cung ứng AI có thể mang tính vòng tròn ở một mức độ nào đó.

Việc Nvidia trực tiếp hợp tác với các định chế tài chính lớn để xây dựng một nền tảng tài trợ đã đưa vấn đề này trở lại tâm điểm chú ý của thị trường.

Sau thông tin này, cổ phiếu Nvidia đã đóng cửa giảm khoảng 2,8% vào thứ Hai, thổi bay hơn 70 tỷ USD vốn hóa thị trường chỉ trong một ngày.

Tuy nhiên, ông Jensen Huang đã dứt khoát phủ nhận việc mô hình này đồng nghĩa với việc tạo ra nhu cầu AI nhân tạo. Ông nhấn mạnh rằng mỗi dự án trên nền tảng tài trợ sẽ được các định chế tài chính đánh giá độc lập, dựa trên các yếu tố như năng lực khách hàng, nhu cầu năng lực tính toán thực tế, tỷ lệ sử dụng, dòng tiền và giá trị tài sản còn lại.

Nguồn: X

Nói cách khác, Nvidia cung cấp nền tảng tính toán và hệ sinh thái, thay vì quyết định thay cho các định chế tài chính xem dự án nào sẽ nhận được nguồn vốn tài trợ.

Ông Jensen Huang cũng tiết lộ rằng trong một số dự án nhất định, Nvidia có thể hỗ trợ giá trị còn lại lên tới khoảng 25%, nhưng các thỏa thuận như vậy sẽ được đánh giá theo từng dự án cụ thể. Ông nhấn mạnh cơ chế này không thay thế quá trình thẩm định chuyên sâu của chính các định chế tài chính.

Nội dung này được dịch bằng trí tuệ nhân tạo và đã được hiệu đính cho dễ hiểu hơn. Chỉ mang tính chất tham khảo.