Nvidia đang thúc đẩy một cấu trúc tài chính quy mô 500 tỷ USD để hỗ trợ đầu tư vào trung tâm dữ liệu và hạ tầng GPU, dựa trên lập luận rằng AI có thể được xem như tài sản hạ tầng dài hạn. Tuy vậy, mô hình này chỉ đứng vững nếu GPU giữ được giá trị đủ lâu, trong khi nguy cơ lớn nhất được cho là nguồn cung chip giá rẻ từ Trung Quốc.

CNBC ngày 11/8 đưa tin Nvidia trong tuần này đã công bố các thỏa thuận với 6 nhà quản lý tài sản lớn gồm BlackRock, Blackstone, Apollo, KKR, Brookfield và Goldman Sachs. Mục tiêu là xây dựng một cơ chế cấp vốn trị giá 500 tỷ USD để hỗ trợ các doanh nghiệp phát triển trung tâm dữ liệu và hạ tầng GPU, nhất là những đơn vị không đủ tiền mặt hoặc hạn mức tín dụng để chi cùng lúc hàng triệu USD mua chất bán dẫn.

CEO Nvidia Jensen Huang đã xuất hiện trên CNBC cùng lãnh đạo cấp cao của 6 tổ chức này để trực tiếp công bố kế hoạch. Ông cho rằng nền tảng “AI factory” của Nvidia bản thân nó là một tài sản có thể đầu tư, đồng thời là tài sản hạ tầng, vì có khả năng tạo doanh thu, có thể thay thế và được hầu hết nhà cung cấp dịch vụ đám mây sử dụng để vận hành các mô hình AI.

Thành bại của kế hoạch phụ thuộc vào một giả định cốt lõi: GPU của Nvidia có thể giữ giá trị như các tài sản hữu hình như bất động sản thương mại hay đường thu phí, thay vì mất giá nhanh như thiết bị điện tử thông thường.

Trong các khoản vay có tài sản bảo đảm, tổ chức cho vay chấp nhận giải ngân vì họ có thể thu hồi và bán lại tài sản nếu bên vay mất khả năng thanh toán. Với các tài sản như tòa nhà, nhà kho hay tàu chở hàng, thị trường mua bán thứ cấp đã hình thành từ lâu và vòng đời sử dụng có thể kéo dài hàng chục năm. Trong khi đó, vòng đời kinh tế của GPU tiên tiến vẫn chưa được kiểm chứng đầy đủ. Các dòng chip mới thường phục vụ huấn luyện những mô hình AI hàng đầu, nhưng sau vài năm có thể chỉ còn phù hợp với các tác vụ suy luận có biên lợi nhuận thấp hơn, kéo theo giá bán lại và giá trị tài sản bảo đảm suy giảm.

Ben Emons, nhà sáng lập FedWatch Advisors, cho rằng khấu hao là rủi ro cốt lõi của cấu trúc tài chính này. Ông từng tham gia thiết kế các khoản vay có tài sản bảo đảm tương tự tại IndyMac, trước khi làm quản lý danh mục tại Pimco. Theo Emons, chip của Nvidia có thể mất giá nhanh hơn dự kiến của thị trường.

Ông đặc biệt nhấn mạnh Trung Quốc là biến số lớn nhất đối với mô hình này. Theo phân tích của Emons, Trung Quốc có thể nhanh chóng mở rộng năng lực tính toán trong nước và tung ra thị trường lượng lớn chip giá rẻ để cạnh tranh bằng giá. Nếu nguồn cung đó khiến giá phần cứng giảm mạnh, giá trị tài sản bảo đảm đứng sau các khoản vay tư nhân trị giá hàng trăm tỷ USD có thể suy giảm trước khi đáo hạn, qua đó đẩy nhà đầu tư vào nguy cơ chịu thua lỗ.

Emons cho rằng thị trường vì vậy sẽ không định giá GPU như bất động sản, mà giống một loại thiết bị có mức khấu hao cao. Theo ông, nhà đầu tư có thể yêu cầu mức lợi suất từ 11% đến 17%, tùy theo mức độ rủi ro ở từng tầng trong cấu trúc vốn.

Chất lượng tín dụng của bên vay cũng là một biến số đáng chú ý. Bộ phận chứng khoán của Bank of America nhận định nhiều doanh nghiệp sử dụng nguồn vốn này có thể thuộc nhóm dưới chuẩn đầu tư, khó tiếp cận thị trường nợ truyền thống, bao gồm các startup AI và các công ty “neo-cloud”. Nếu những doanh nghiệp này đổ vỡ, các nhà quản lý tài sản có thể buộc phải bán lại số chip đã thu hồi trong bối cảnh thị trường đi xuống.

Dù vậy, rủi ro từ Trung Quốc khó trở thành hiện thực ngay trong ngắn hạn. Huawei, doanh nghiệp dẫn dắt thị trường chip AI tại Trung Quốc, đã bị Bộ Thương mại Mỹ đưa vào danh sách hạn chế giao dịch từ năm 2019. Đến tháng 5/2026, Chính phủ Mỹ tiếp tục tuyên bố chip AI Ascend của Huawei vi phạm các quy định kiểm soát xuất khẩu của Mỹ, đồng nghĩa doanh nghiệp Mỹ không thể sử dụng dòng chip này.

Tại Mỹ, lợi thế của Nvidia vẫn rất rõ rệt. Theo ước tính của thị trường, hãng đang nắm hơn 75% thị phần chip AI. Cung - cầu cũng được dự báo sẽ tiếp tục nghiêng về phía Nvidia trong thời gian tới. Jensen Huang cho biết cuộc đua mở rộng công suất của các hyperscaler đang khiến nguồn cung bị thắt chặt, qua đó đẩy giá thuê H100 tăng từ khoảng 1,70 USD lên 2,35 USD cho mỗi giờ GPU so với cuối năm 2025.

Nvidia cũng sử dụng phần mềm như một lớp bảo vệ cho lập luận của mình. Công ty cho rằng CUDA, nền tảng phần mềm cho phép lập trình viên chạy tác vụ AI trên GPU của hãng, vẫn có thể tiếp tục cải thiện hiệu năng phần cứng ngay cả sau khi triển khai. Theo lập luận này, ngay cả các dòng chip đời cũ cũng có thể duy trì năng suất và khả năng sinh lời lâu hơn so với dự báo trong các mô hình kế toán hiện nay.

Tựu trung, khả năng duy trì dòng vốn hàng trăm tỷ USD cho việc mở rộng hạ tầng AI sẽ phụ thuộc vào việc GPU giữ giá được trong bao lâu. Biến số then chốt của toàn bộ cấu trúc tài chính này là liệu Nvidia có thể thuyết phục thị trường nhìn GPU không chỉ như một con chip, mà như một tài sản đầu tư dài hạn hay không.