Giá máy chủ AI của Nvidia(NVDA) có thể tăng hơn 15% từ đầu năm sau

Nvidia(NVDA) được cho là đã thông báo tới các khách hàng lớn rằng giá nhiều hệ thống máy chủ trí tuệ nhân tạo (AI) chủ lực có thể tăng hơn 15% kể từ các lô hàng giao đầu năm sau. Chi phí chip nhớ tăng cao được chỉ ra là nguyên nhân chính, khiến gánh nặng đầu tư trung tâm dữ liệu AI một lần nữa phình to.

Theo Bloomberg đưa tin, giá nhiều máy chủ có gắn chip AI của Nvidia sẽ tăng hơn 15% trong nhiều trường hợp. Đối tượng áp dụng bao gồm hai dòng sản phẩm chủ lực là Grace Blackwell và Vera Rubin, còn mức tăng cụ thể sẽ khác nhau tùy thế hệ chip và cấu hình bộ nhớ.

Các nhà sản xuất theo hợp đồng (contract manufacturer) - đơn vị trực tiếp lắp ráp máy chủ để cung cấp cho các nhà vận hành trung tâm dữ liệu lớn - được cho là đã thông báo về thay đổi giá này tới các khách hàng như Microsoft(MSFT), Google và Oracle. Reuters cho biết chưa thể tự xác minh độc lập thông tin này, và Nvidia(NVDA) chưa phản hồi ngay yêu cầu bình luận ngoài giờ làm việc thông thường.

Trọng tâm của đợt tăng giá lần này không nằm ở bộ xử lý đồ họa (GPU) mà ở bộ nhớ. Máy chủ AI sử dụng đồng thời nhiều loại bộ nhớ dung lượng lớn như bộ nhớ băng thông cao (HBM), DRAM và NAND.

Các mô hình AI quy mô lớn không chỉ phụ thuộc vào hiệu năng tính toán mà còn phụ thuộc nhiều vào băng thông bộ nhớ - tức tốc độ truy xuất và di chuyển dữ liệu. Khi quy mô huấn luyện và suy luận mô hình càng lớn, dung lượng và cấu hình bộ nhớ trên mỗi máy chủ càng tăng, kéo theo chi phí toàn hệ thống.

Tom's Hardware dẫn ước tính của Morgan Stanley Research cho biết chi phí đơn vị của một rack VR200 NVL72 dựa trên nền tảng Vera Rubin có thể lên tới khoảng 7,8 triệu USD. Trong ước tính này, chi phí bộ nhớ vào khoảng 2 triệu USD, chiếm khoảng 25% tổng chi phí.

Cũng theo ước tính này, GPU Rubin có giá 55.000 USD mỗi chip theo đơn hàng số lượng lớn, còn CPU Vera có giá 5.000 USD mỗi chip. Điều này cho thấy mức tăng giá máy chủ có thể phụ thuộc vào cấu hình rack và chi phí bộ nhớ nhiều hơn là giá của một con chip đơn lẻ.

Trong thông báo chính thức hồi tháng 1 năm nay, Nvidia(NVDA) cho biết nền tảng Vera Rubin gồm CPU Vera, GPU Rubin, switch NVLink 6, siêu NIC ConnectX-9, DPU BlueField-4 và switch Ethernet Spectrum-6. Sau đó, công ty cho biết rack Vera Rubin NVL72 được sử dụng trong hạ tầng AI thế hệ mới của các đối tác như Microsoft(MSFT) và CoreWeave.

Grace Blackwell và Vera Rubin phần lớn được bán theo cụm máy chủ và rack chứ không phải từng chip riêng lẻ. Chi phí thực tế mà các hyperscaler phải gánh không chỉ là giá GPU, mà còn gồm CPU, bộ nhớ, thiết bị mạng, hệ thống điện - làm mát, cùng chi phí lắp ráp và kiểm định.

Trong cấu trúc này, các nhà sản xuất theo hợp đồng kết hợp chip Nvidia(NVDA) với bộ nhớ và linh kiện mạng để tạo thành máy chủ cho trung tâm dữ liệu. Việc nhà sản xuất thông báo thay đổi giá tới khách hàng được xem là dấu hiệu cho thấy chi phí linh kiện tăng đang bắt đầu được chuyển sang giá mua hạ tầng cuối cùng.

Đây là vấn đề liên quan trực tiếp đến chuỗi cung ứng bán dẫn và chi phí đầu tư hạ tầng của các Big Tech. Giá máy chủ AI tăng đồng nghĩa chi phí đầu tư trung tâm dữ liệu của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây cũng tăng theo, kéo theo tác động tới đơn hàng bán dẫn, đầu tư điện - mạng lưới và tranh luận về chi phí dịch vụ AI.

TokenPost trước đó đã đưa tin về quy mô cam kết hạ tầng AI và gánh nặng dài hạn ngày càng lớn của các Big Tech. Gần đây, đầu tư hạ tầng AI được đánh giá không chỉ dựa trên việc mua máy chủ, mà còn gắn với tài trợ bên ngoài, hợp đồng công suất dài hạn và vấn đề đảm bảo nguồn điện.

TokenPost cũng đã đưa tin về thông tin Nvidia(NVDA) thông báo cho một số khách hàng lớn rằng giá máy chủ gắn chip AI có thể tăng hơn 15%. Vấn đề lần này là diễn biến tiếp theo, làm rõ thêm nguyên nhân của đợt tăng giá đó nằm ở áp lực chi phí bộ nhớ.

Tuy nhiên, riêng thông tin này chưa đủ để khẳng định xu hướng kết quả kinh doanh hay giá cổ phiếu của Nvidia(NVDA). Mức tăng giá thực tế sẽ được phản ánh vào hợp đồng ra sao, và liệu khách hàng có điều chỉnh quy mô hay cấu hình đơn hàng hay không, vẫn cần được xác nhận thêm.

Nvidia(NVDA) dự kiến công bố kết quả kinh doanh quý II vào ngày 26 (giờ Mỹ). Giới đầu tư sẽ theo dõi diễn biến nhu cầu máy chủ AI, cùng với việc chi phí bộ nhớ tăng cao ảnh hưởng ra sao đến biên lợi nhuận gộp và dòng đơn hàng từ khách hàng.