Những điểm chính:
Giá máy chủ GPU Nvidia đang biến động như một thị trường hàng hóa, với chi phí linh kiện dao động tới 40% chỉ trong một tuần.
Chi phí linh kiện máy chủ GPU Nvidia đang dao động tới 40% chỉ trong một tuần, buộc các nhà cung cấp dịch vụ đám mây như Nebius và Amazon Web Services phải tăng giá cho thuê tới 30% khi thị trường cơ sở hạ tầng AI đối mặt với một kỷ nguyên mới của biến động giá cả.
"Mọi thứ có thể thay đổi hoàn toàn trong hai đến ba tuần — bạn đơn giản là không thể dự đoán giá cả, bạn chỉ có thể chốt giá trong một khung thời gian cực kỳ hẹp," một người bán máy chủ Nvidia cho các nhà cung cấp đám mây nói với The Information. Nguồn tin cho biết chi phí cho các tấm bán dẫn đầu vào do Taiwan Semiconductor Manufacturing Co. sản xuất, đóng gói chung, kết nối mạng, làm mát và — quan trọng nhất — các linh kiện bộ nhớ đều có thể biến động đột ngột.
Một rack Grace Blackwell 300 duy nhất, chứa 72 hệ thống chip với giá 70.000 USD mỗi chiếc, hiện có giá khoảng 5 triệu USD. Rack Vera Rubin sắp tới dự kiến sẽ có giá khoảng 7 triệu USD, theo một giám đốc điều hành khách hàng tham gia vào quá trình mua sắm. Chi phí rack GB300 hiện cao hơn 10% đến 15% so với mức cơ sở, với mức tăng hàng tháng ổn định ở mức khoảng 1% sau các giai đoạn biến động mạnh hơn đầu năm nay.
Sự biến động này đang định hình lại thị trường cơ sở hạ tầng AI. Giá cho thuê GPU ngày càng hoạt động giống như một loại hàng hóa — gắn với cung và cầu thay vì các hợp đồng cố định — với các nhà phát triển AI nhỏ hơn phải chịu gánh nặng khi các nhà cung cấp đám mây ưu tiên khách hàng lớn. Nebius đã tăng giá điện toán theo yêu cầu lên 30% vào ngày 1 tháng 6, và Amazon Web Services sẽ tăng giá block dung lượng EC2 khoảng 20% bắt đầu từ ngày 1 tháng 7.
Sức mạnh định giá của Nvidia ngày càng tăng khi biên lợi nhuận mở rộng
Sự thống trị của Nvidia trên thị trường chip AI mang lại cho họ đòn bẩy định giá phi thường. Biên lợi nhuận gộp của công ty đã mở rộng từ 15 đến 20 điểm phần trăm trong vài năm qua, phản ánh khả năng định giá cao của họ. Một người phát ngôn của Nvidia cho biết giá rack máy chủ phụ thuộc vào chi phí linh kiện và công ty làm việc hợp tác với các nhà cung cấp máy chủ, với mức giá khác nhau giữa các nhà cung cấp.
Các nhà sản xuất chip bộ nhớ, dẫn đầu là Micron Technology Inc., cũng đang gây áp lực định giá tương tự lên Nvidia và các khách hàng khác, đẩy chi phí tăng lên trên các sản phẩm từ Mac của Apple đến GPU của Nvidia. Động thái này minh họa cách các chuỗi cung ứng tập trung khuếch đại biến động chi phí qua toàn bộ hệ thống.
Các nhà phát triển AI nhỏ hơn đối mặt với áp lực
Áp lực giá cả đè nặng nhất lên các nhà phát triển AI nhỏ hơn, những người phụ thuộc vào việc thuê GPU theo yêu cầu thay vì các hợp đồng dài hạn. Các nhà cung cấp đám mây đang thử nghiệm mức độ chịu đựng của thị trường trong cơn sốt cung ứng hiện tại, và một số đang phân bổ tài nguyên máy chủ khan hiếm cho khách hàng lớn trước.
Carmen Li, giám đốc điều hành của Silicon Data, một công ty cung cấp dữ liệu định giá, cho biết giá thuê GPU đã bắt đầu thể hiện các đặc điểm cung-cầu giống như thị trường dầu mỏ. Giá thuê chip Blackwell 200 đã tăng khoảng 20% từ đầu năm đến nay, trong khi các chip Nvidia đời cũ chứng kiến mức tăng tích lũy hơn 20% trong năm qua trước khi ổn định trong 30 ngày gần đây.
Một nhà phát triển mô hình AI cho biết giá đã tăng gấp đôi trong khoảng thời gian một đến hai tháng trước khi giảm trở lại trong hai tuần qua — một dấu hiệu cho thấy thị trường vẫn đang tìm điểm cân bằng. Số lượng nhà cung cấp dịch vụ đám mây GPU đã tăng vọt, nhưng tính minh bạch về giá vẫn thấp, với hầu hết các nhà cung cấp từ chối công bố mức giá thực tế.
Một nhà đầu tư vào nhà cung cấp dịch vụ đám mây GPU thừa nhận rủi ro: "Đối với khách hàng cốt lõi của chúng tôi, có một điểm giới hạn — một khi nền kinh tế ngừng hoạt động, doanh nghiệp của họ không còn khả thi nữa, và chúng tôi tuyệt đối không muốn vượt qua ranh giới đó."
Cổ phiếu Nvidia, đang giao dịch ở mức gấp khoảng 35 lần thu nhập dự phóng, đã được hưởng lợi từ câu chuyện sức mạnh định giá. Nhưng chi phí ngày càng tăng của cơ sở hạ tầng AI đặt ra một câu hỏi cơ bản cho ngành: ở điểm nào chi phí điện toán bắt đầu hạn chế nền kinh tế của chính các ứng dụng AI? Hiện tại, câu trả lời phụ thuộc vào việc bạn đang ở phía nào của chuỗi cung ứng.
Bài viết này chỉ nhằm mục đích cung cấp thông tin và không cấu thành lời khuyên đầu tư.
