Chiến lược tài chính mới của Nvidia: 'Điện toán là tài sản' hay chỉ là món nợ GPU?

Jensen Huang, CEO của Nvidia, đang muốn giới đầu tư nghĩ về "điện toán như một loại tài sản" thay vì lo ngại về những khoản vay thế chấp bằng GPU. Liên minh giữa Nvidia với các ông lớn tài chính như Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs và KKR đang chuẩn bị một gói tài trợ lên tới 500 tỷ USD để biến điều này thành hiện thực.

Tuy nhiên, đằng sau thông điệp hào nhoáng đó là cả một câu chuyện phức tạp về chu kỳ khấu hao chip, các khoản vay rủi ro và một hệ sinh thái AI đang phụ thuộc nặng nề vào nợ. Liệu đây có phải là một cuộc cách mạng tài chính hay chỉ là cách Nvidia tự cứu lấy mô hình tăng trưởng của mình?

Từ "chip hết thời" đến "tài sản sinh lời"

Điều trớ trêu nằm ở chính sự thay đổi trong phát ngôn của Jensen Huang. Chỉ một năm trước, tại hội nghị AI của công ty, ông từng nói về thế hệ chip Hopper: "Khi Blackwell bắt đầu được xuất xưởng với số lượng lớn, bạn không thể cho không Hoppers được. Có những trường hợp Hopper vẫn dùng tốt, nhưng không nhiều."

Vậy mà giờ đây, khi cần thuyết phục các ngân hàng cho vay, Huang lại khẳng định chip là "tài sản tạo doanh thu" và "có tuổi thọ dài". Ông dẫn chứng con chip A100 ra mắt năm 2020 vẫn "đang được sử dụng thương mại tích cực" và có thể kéo dài vòng đời kinh tế lên tới 10 năm.

• Michael Burry (nhà đầu tư nổi tiếng): khấu hao chip chỉ nên là 2-3 năm
• Arvind Krishna (IBM): con số phù hợp là 5 năm
• Jensen Huang: 10 năm?

Sự khác biệt này không hề nhỏ. Nó quyết định điều kiện cho vay của các ngân hàng. Như ví dụ từ CoreWeave — công ty tiên phong trong mô hình vay thế chấp GPU — số tiền họ có thể vay sẽ giảm khi chip mất giá. Nếu các ngân hàng tin vào con số 10 năm của Huang, họ sẽ sẵn sàng cho vay nhiều hơn.

"Điện toán" thực chất là gì?

Huang cẩn thận tránh nói về "trung tâm dữ liệu" hay "GPU". Thay vào đó, ông dùng cụm từ hoa mỹ "nhà máy AI" — bao gồm phần cứng tăng tốc, mạng, phần mềm hệ thống, framework AI và hệ sinh thái nhà phát triển. Đáng chú ý là không hề nhắc đến bất động sản, điện năng hay hạ tầng vật lý.

Thực tế, "điện toán" ở đây chính là các khoản vay thế chấp bằng GPU — một khái niệm cũ được bọc lớp vỏ mới. Vì ai cũng biết GPU có tuổi thọ ngắn hơn nhiều so với tòa nhà, nên việc dùng từ "compute" nghe có vẻ bền vững hơn.

Trước Nvidia, Broadcom đã đi tiên phong với gói tài trợ 35 tỷ USD cho Apollo và Blackstone, dùng khoảng một triệu chip làm tài sản thế chấp. Apollo và Blackstone kiếm lời từ lãi suất, còn Broadcom bảo lãnh một phần trái phiếu. Nvidia dường như đã học hỏi mô hình này.

Vì sao phải cần đến các quỹ đầu tư?

Động cơ của Nvidia khá rõ ràng. Công ty muốn thoát khỏi cáo buộc về "tài trợ vòng tròn" — khi chính họ là nhà đầu tư lớn vào các công ty neocloud (như CoreWeave) và các phòng lab AI mua chip của mình.

Với thỏa thuận mới, thay vì Nvidia trực tiếp rót tiền, thì Blackstone sẽ cho CoreWeave vay để mua chip Nvidia. Điều này giúp Nvidia:

• Mở rộng tập khách hàng mà không bị phụ thuộc vào các "ông lớn" như Microsoft, Amazon, Google
• Giảm sức ép giá từ các nhà mua lớn
• Tiêu chuẩn hóa cách lắp đặt chip trong trung tâm dữ liệu, giúp dự đoán doanh thu dễ hơn

Theo phân tích của Felix Wang (Hedgeye Risk Management): "Hiệu quả là họ làm cho sản phẩm của Nvidia rẻ hơn mà không cần giảm giá GPU."

Những rủi ro tiềm ẩn

Giới phân tích không khỏi lo ngại về mô hình này. Sascha Steffen (Frankfurt School of Finance & Management) chỉ ra rằng đây là mô hình "originate-to-distribute" — những người tạo ra khoản vay không giữ chúng, mà bán cho các công ty bảo hiểm nhân thọ. Điều này làm suy yếu sự giám sát rủi ro.

Nếu một công ty AI lớn như OpenAI hay Anthropic đột nhiên phá sản vì không thể có lãi, nhu cầu điện toán sẽ sụt giảm mạnh. Các hợp đồng thuê chip — vốn là tài sản bảo đảm cho khoản vay — cũng sẽ vô giá trị.

"Đây là trò lừa đảo lộ liễu, theo quan điểm của tôi." — Leevi Saari, nghiên cứu viên tại AI Now Institute

Thị trường dường như cũng không mấy hào hứng. Jack Ablin (quỹ đầu tư Cresset, 260 tỷ USD) nhận xét trên Wall Street Journal rằng điện toán về mặt lịch sử là "tài sản có tuổi thọ như rau diếp". Trong khi đó, ngay cả Ben Thompson (Stratechery) — thường rất lạc quan về công nghệ — cũng thừa nhận chiến lược này rủi ro.

Vậy con số 25% của Nvidia nói lên điều gì?

Một chi tiết đáng chú ý: Nvidia sẵn sàng bảo lãnh tới 25% giá trị còn lại của chip trong một số hợp đồng. Điều này cho thấy chính họ cũng không hoàn toàn tin tưởng vào câu chuyện "chip là tài sản trường tồn" của mình.

• Nếu một công ty neocloud vỡ nợ, bên cho vay (ví dụ Goldman Sachs) sẽ phải bán lại số GPU đó
• Nhưng ai sẽ mua? Các ông lớn như Microsoft, Amazon đang tự xây trung tâm dữ liệu và dùng chip riêng
• Các neocloud khác thì đang ngập trong nợ nần

Đó là lý do Nvidia phải cam kết bù lỗ. Việc họ chấp nhận rủi ro này cho thấy họ hiểu rõ — dù không muốn nói ra — rằng giá trị còn lại của GPU trên thị trường thứ cấp là một dấu hỏi lớn.

Kết luận: Cuộc chơi lớn của Jensen

Chiến lược "điện toán như một loại tài sản" có thể là cách Nvidia duy trì đà tăng trưởng khi số công ty đủ khả năng mua chip mới mỗi năm đang dần cạn kiệt. Bằng cách kéo các quỹ đầu tư vào cuộc, Nvidia tiếp cận được nguồn vốn mới — thứ họ cần để tiếp tục "nuôi" hệ sinh thái AI.

Nhưng câu hỏi lớn nhất vẫn chưa có lời giải: Liệu các ứng dụng AI hiện tại — như chatbot, tự động hóa chăm sóc khách hàng, hỗ trợ lập trình — có đủ tạo ra lợi nhuận để trả cho những khoản đầu tư khổng lồ này? Theo dự báo của Gartner, các công ty AI cần kiếm tổng cộng 7.000 tỷ USD doanh thu từ nay đến 2029 để đạt mức lợi nhuận 7% — con số mà các nhà đầu tư coi là ranh giới giữa "thành công" và "thảm họa".

Trong khi đó, Jensen Huang vẫn tiếp tục khẳng định: "Giá trị của chúng không cố định tại thời điểm lắp đặt: CUDA liên tục cải thiện sản lượng; cơ sở đã lắp đặt vẫn sinh lời vượt xa thời gian khấu hao ban đầu."

Có thể ông đúng. Nhưng lịch sử từng dạy chúng ta rằng khi các ngân hàng bắt đầu coi một thứ gì đó là "loại tài sản mới" — như mortgage-backed securities những năm 1970 — thì đó cũng là lúc cơn bão đang hình thành.

Nvidia CEO Jensen Huang

Đối với độc giả Việt Nam, câu chuyện này cũng đáng quan tâm ở khía cạnh: khi các "đại gia" thế giới lao vào cuộc đua AI bằng vốn vay, giá thuê GPU toàn cầu có thể biến động mạnh, ảnh hưởng trực tiếp đến chi phí triển khai AI của các doanh nghiệp trong nước. Nếu bong bóng vỡ, giá điện toán sẽ rẻ đi — nhưng rủi ro cho những ai đang ôm nợ để mua GPU lại là câu chuyện hoàn toàn khác.