Nvidia dự báo doanh thu tăng 70%, lo ngại giá bộ nhớ ăn mòn lợi nhuận

Tóm tắt kết quả kinh doanh của Nvidia.

Doanh thu tăng hơn gấp đôi nhờ nhu cầu chip AI

Kết quả kinh doanh Nvidia tiếp tục cho thấy các doanh nghiệp toàn cầu chưa giảm tốc đầu tư vào trí tuệ nhân tạo. Trong quý II năm tài chính 2027, kết thúc ngày 26/7/2026, hãng sản xuất chip Mỹ ghi nhận doanh thu 96,22 tỷ USD, tăng 106% so với cùng kỳ năm trước và cao hơn mức dự báo khoảng 92,17 tỷ USD của giới phân tích.

Lợi nhuận điều chỉnh đạt 2,22 USD trên mỗi cổ phiếu, vượt mức ước tính 2,10 USD. Lợi nhuận ròng theo chuẩn kế toán Mỹ đạt 59,69 tỷ USD, tăng 126% so với cùng kỳ. Nếu loại trừ một số khoản mục, lợi nhuận ròng điều chỉnh đạt 53,95 tỷ USD, tương ứng 2,22 USD trên mỗi cổ phiếu.

Cổ phiếu Nvidia đang vượt xa các gã khổng lồ công nghệ Mỹ khác Nvidia, một trong những tên tuổi nổi bật trong ngành công nghệ, đã ghi dấu ấn đáng kể trên thị trường chứng khoán Mỹ khi ...

Cổ phiếu Nvidia tăng khoảng 4% sau khi công ty công bố kết quả và triển vọng kinh doanh. Phản ứng này cho thấy nhà đầu tư tiếp tục đặt kỳ vọng lớn vào nhu cầu hạ tầng AI, dù thị trường gần đây lo ngại tốc độ chi tiêu có thể chậm lại.

Nvidia dự kiến doanh thu quý III năm tài chính 2027 đạt khoảng 108 tỷ USD, dao động 2% theo hai chiều. Con số này cao hơn mức dự báo trước đó của giới phân tích. Công ty không đưa doanh thu bán thiết bị tính toán trung tâm dữ liệu tại Trung Quốc vào triển vọng quý mới do những bất định liên quan đến xuất khẩu và phê duyệt nhập khẩu.

Thông tin gây chú ý hơn nằm ở năm tài chính kết thúc vào tháng 1/2028. Nvidia dự báo doanh thu có thể tăng khoảng 70%, cho thấy nhu cầu chip AI và hệ thống trung tâm dữ liệu vẫn ở mức cao. Dự báo này cũng phản ánh giới hạn nguồn cung hiện tại, đồng nghĩa doanh thu có thể còn cao hơn nếu công ty nhận đủ linh kiện cần thiết.

Trong cuộc họp với giới phân tích, Giám đốc tài chính Nvidia Colette Kress cho biết dự báo của khách hàng cho thấy hoạt động kinh doanh của công ty sẽ tiếp tục tăng nhanh trong năm tới. Vì vậy, con số tăng trưởng 70% nên được ghi nhận là dự báo của Nvidia, được bà Kress giải thích trên cơ sở nhu cầu từ khách hàng, thay vì quy hoàn toàn thành dự báo cá nhân của Tổng giám đốc Jensen Huang.

Jensen Huang, giám đốc điều hành của Nvidia Corp., phát biểu trước các thành viên truyền thông sau buổi tiếp đón “Hệ sinh thái AI Nhật Bản” của công ty tại Tokyo, Nhật Bản, vào thứ Năm, ngày 16/7/2026. Ảnh: Getty.

Trung tâm dữ liệu tạo ra 92% tổng doanh thu

Trung tâm dữ liệu tiếp tục là động cơ chính của Nvidia. Mảng này mang về 89 tỷ USD trong quý, tăng 117% so với cùng kỳ và chiếm khoảng 92% tổng doanh thu.

Doanh thu từ các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây quy mô rất lớn đạt 48,7 tỷ USD. Đây là nhóm gồm những doanh nghiệp vận hành hạ tầng đám mây toàn cầu với hàng triệu máy chủ, thường được gọi là hyperscaler.

Nvidia chia sẻ GPU để đổi doanh thu startup AI

Trong khi đó, doanh thu từ nhóm khách hàng AI Cloud, doanh nghiệp và công nghiệp đạt 40,3 tỷ USD, tăng 138%. Tốc độ này cho thấy nhu cầu chip Nvidia đang mở rộng ra ngoài một số tập đoàn công nghệ lớn.

Sự dịch chuyển có ý nghĩa quan trọng với Nvidia. Nếu doanh thu phụ thuộc quá lớn vào năm hoặc sáu khách hàng, quyết định cắt giảm đầu tư của một doanh nghiệp có thể ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả kinh doanh. Việc các phòng thí nghiệm AI, công ty khởi nghiệp, doanh nghiệp công nghiệp và đơn vị vận hành đám mây chuyên biệt cùng tăng mua chip giúp Nvidia phân tán phần nào rủi ro.

Theo ông Jensen Huang, trí tuệ nhân tạo đã đạt đến “điểm uốn” khi các mô hình bắt đầu tạo ra công việc và doanh thu thực tế. Một năm trước, nhu cầu xây dựng các cụm GPU lớn chủ yếu đến từ một phòng thí nghiệm AI. Hiện nhiều phòng thí nghiệm tiên phong, doanh nghiệp phát triển mô hình mở và công ty robot cùng mở rộng hạ tầng tính toán.

GPU là bộ xử lý có khả năng thực hiện đồng thời nhiều phép tính, phù hợp với việc huấn luyện và vận hành mô hình AI. Các trung tâm dữ liệu cần kết nối hàng nghìn, thậm chí hàng chục nghìn GPU để tạo thành một cụm tính toán. Quy mô này khiến Nvidia thu được doanh thu từ cả chip, thiết bị mạng, phần mềm và hệ thống máy chủ hoàn chỉnh.

Amazon đặt mua hai triệu GPU, Vera Rubin bước vào sản xuất

Amazon Web Services, bộ phận điện toán đám mây của Amazon, dự kiến mua hai triệu GPU Nvidia. Doanh nghiệp này cũng sẽ sử dụng CPU Vera do Nvidia tự phát triển và ứng dụng công nghệ của hãng trong lĩnh vực robot.

CPU là bộ xử lý trung tâm, đảm nhiệm các tác vụ điều phối chung của máy chủ. Việc phát triển Vera giúp Nvidia mở rộng sang thị trường lâu nay do Intel và Advanced Micro Devices, thường gọi là AMD, chi phối.

Một số CPU Vera tại Amazon Web Services sẽ được kết hợp với Rubin, thế hệ chip AI mới của Nvidia. Số khác có thể vận hành độc lập. Nền tảng Vera Rubin đã bước vào giai đoạn sản xuất và được triển khai tại các đối tác như Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle Cloud Infrastructure, CoreWeave và Nebius.

Thỏa thuận với Amazon cho thấy các doanh nghiệp điện toán đám mây vẫn muốn tăng năng lực AI bất chấp sức ép lên dòng tiền. Theo Nvidia, tổng chi tiêu vốn của năm doanh nghiệp điện toán đám mây lớn nhất có thể tăng từ khoảng 800 tỷ USD trong năm 2026 lên 1.300 tỷ USD vào năm tới.

Khối lượng đầu tư này tạo thị trường lớn cho Nvidia, nhưng cũng đặt ra câu hỏi về khả năng thu hồi vốn. Nếu doanh thu từ các dịch vụ AI không tăng tương ứng, khách hàng có thể phải điều chỉnh kế hoạch mua chip và xây dựng trung tâm dữ liệu.

Ảnh biển hiệu Nvidia tại Hội nghị GTC của Nvidia vào ngày 16/3/2026 tại San Jose, California. Ảnh: Getty.

Chi phí bộ nhớ gây sức ép lên biên lợi nhuận

Nvidia duy trì tỷ suất lợi nhuận gộp 75% trong quý thứ hai liên tiếp. Đây là mức cao đối với một doanh nghiệp phần cứng, nhưng công ty dự báo chỉ tiêu này giảm xuống khoảng 74% trong quý hiện tại.

Giá bộ nhớ tăng đang trở thành thách thức chính. Hệ thống AI cần bộ nhớ băng thông cao để truyền dữ liệu với tốc độ lớn giữa các bộ xử lý. Khi Nvidia và các doanh nghiệp công nghệ tăng mua cùng lúc, nguồn cung bộ nhớ không theo kịp nhu cầu.

Trung Quốc chế tạo bộ nhớ lượng tử QRAM nhanh nhất thế giới, phá vỡ rào cản dữ liệu nhị phân

Công ty dự kiến tỷ suất lợi nhuận gộp có thể chạm đáy trong quý IV năm tài chính 2027, ở mức 71% đến 72%. Điều này có nghĩa doanh thu vẫn tăng nhanh nhưng chi phí linh kiện sẽ lấy đi một phần lợi nhuận trên mỗi hệ thống bán ra.

Nvidia đã tăng tổng giá trị các cam kết cung ứng và năng lực sản xuất từ 119 tỷ USD lên 279 tỷ USD chỉ sau một quý. Phần lớn mức tăng liên quan đến hoạt động mua bộ nhớ.

Các cam kết này giúp Nvidia giữ linh kiện cho những đơn hàng tương lai, nhưng cũng làm tăng rủi ro nếu nhu cầu thay đổi. Doanh nghiệp có thể phải tiếp nhận lượng linh kiện lớn theo hợp đồng ngay cả khi thị trường không còn tăng trưởng như dự kiến.

Nvidia đưa nợ thành một yếu tố rủi ro riêng

Báo cáo quý mới của Nvidia tách nghĩa vụ nợ thành một yếu tố rủi ro độc lập. Tính đến ngày 26/7, công ty có khoảng 33,5 tỷ USD trái phiếu cao cấp đang lưu hành và chương trình thương phiếu trị giá 25 tỷ USD.

Khoảng 15 tỷ USD nợ sẽ đến hạn trong thời gian từ một đến năm năm. Nvidia cảnh báo nghĩa vụ trả lãi và gốc có thể buộc công ty dành một phần dòng tiền kinh doanh để thanh toán nợ, qua đó hạn chế nguồn lực cho hoạt động đầu tư khác.

Việc vay nợ không đồng nghĩa Nvidia đang thiếu tiền. Trong quý, công ty vẫn chi khoảng 26 tỷ USD để mua lại cổ phiếu và trả cổ tức. Hạn mức mua lại cổ phiếu còn lại vào cuối kỳ đạt khoảng 99 tỷ USD.

Đợt huy động 25 tỷ USD trái phiếu trong năm nay chủ yếu nhằm tăng thanh khoản, xây dựng mức tham chiếu cho chi phí vay và phục vụ các mục đích doanh nghiệp chung. Tuy nhiên, việc Nvidia đồng thời mở rộng đầu tư, bảo đảm nguồn cung và hỗ trợ tài chính cho các dự án AI khiến nhà đầu tư phải theo dõi chặt hơn các nghĩa vụ ngoài hoạt động sản xuất chip.

Doanh nghiệp Việt Nam cần nhìn xa hơn câu chuyện mua GPU

Kết quả của Nvidia cho thấy hạ tầng AI toàn cầu đang bước vào giai đoạn đầu tư ở quy mô rất lớn. Tuy nhiên, doanh nghiệp Việt Nam không nhất thiết phải chạy theo cuộc đua sở hữu thật nhiều GPU.

Chi phí áp dụng AI không dừng ở giá chip. Doanh nghiệp còn phải trả tiền điện, hệ thống làm mát, đường truyền dữ liệu, phần mềm, nhân sự vận hành và bảo mật. Việc mua thiết bị nhưng không có dữ liệu đủ chất lượng hoặc bài toán kinh doanh rõ ràng có thể kéo dài thời gian thu hồi vốn.

Các doanh nghiệp trong nước có thể bắt đầu bằng dịch vụ đám mây, thuê năng lực tính toán theo nhu cầu hoặc sử dụng mô hình AI có sẵn. Đầu tư trung tâm dữ liệu riêng phù hợp hơn với doanh nghiệp có khối lượng xử lý lớn, dữ liệu cần lưu trữ trong nước hoặc yêu cầu bảo mật cao.

Ở góc độ chính sách, sự phụ thuộc vào chip nhập khẩu và dịch vụ đám mây nước ngoài đặt ra yêu cầu phát triển trung tâm dữ liệu tiết kiệm năng lượng, bảo đảm nguồn điện ổn định và xây dựng cơ chế quản trị dữ liệu rõ ràng. Việt Nam cũng cần ưu tiên đào tạo đội ngũ có khả năng tối ưu mô hình và hệ thống, thay vì chỉ tập trung vào số lượng thiết bị.

Dự báo tăng trưởng 70% của Nvidia cho thấy cơn sốt hạ tầng AI chưa kết thúc. Tuy nhiên, quy mô nợ, cam kết cung ứng 279 tỷ USD và sức ép từ giá bộ nhớ cũng cho thấy tăng trưởng đang trở nên tốn kém hơn. Câu hỏi tiếp theo không còn là doanh nghiệp có đầu tư vào AI hay không, mà là khoản đầu tư đó tạo ra doanh thu và năng suất thực tế nhanh đến mức nào.