Tại sao Nvidia đột ngột tách riêng mảng điện toán biên trong báo cáo thu nhập quý mới nhất? Báo cáo thu nhập mới nhất của Nvidia nêu rõ rằng công ty đang chuyển sang một khuôn khổ báo cáo mới, công bố thông tin trên hai nền tảng thị trường: trung tâm dữ liệu và điện toán biên. Điện toán biên trong đó các thiết bị xử lý dữ liệu được sử dụng cho cả trí tuệ nhân tạo (AI) vật lý và phi vật lý, chẳng hạn như máy tính cá nhân, máy chơi game, máy trạm, trạm gốc AI-RAN, robot và ô tô. Nvidia cũng tiết lộ rằng thu nhập từ điện toán biên trong quý gần nhất là 6,4 tỷ đô la, tăng trưởng 10% so với quý trước và tăng trưởng 29% so với cùng kỳ năm ngoái; thu nhập từ trung tâm dữ liệu trong cùng quý là 75,2 tỷ đô la, tăng trưởng 92% so với cùng kỳ năm ngoái. Bộ dữ liệu này rất quan trọng: điện toán biên chưa phải là nguồn thu nhập chính của Nvidia, chỉ chiếm chưa đến 8% tổng thu nhập; nhưng Nvidia đã định vị nó như một "nền tảng thứ hai" bên cạnh các trung tâm dữ liệu. Tại sao lại phải tách riêng một chiếm tỷ lệ và để nó hoạt động song song với việc kinh doanh chính? Theo tôi hiểu thì: 1. Nvidia đang chủ động định hình lại hình ảnh của mình: từ "bán GPU cho trung tâm dữ liệu" sang "một hệ điều hành AI toàn diện". Trước đây, câu chuyện định giá của Nvidia chủ yếu tập trung vào nhà máy AI đám mây của hãng, nhưng phương pháp phân loại mới tương đương với việc Nvidia chia lại việc kinh doanh của mình thành hai mảng chính. Đây không phải là vấn đề về kỹ thuật kế toán, mà là vấn đề về khung định giá. Trước đây, việc kinh doanh liên quan đến điện toán biên của Nvidia nằm rải rác trong các lĩnh vực Game, Đồ họa chuyên nghiệp, Ô tô và OEM. Bằng cách hợp nhất chúng thành Điện toán biên, Nvidia về cơ bản đang nói với các nhà đầu tư rằng đây không phải là việc kinh doanh riêng lẻ, mà là một đường cong tăng trưởng thứ hai trong cùng kỷ nguyên AI. 2. Mục tiêu là chứng minh rằng hệ thống bảo vệ của CUDA không chỉ giới hạn trong các trung tâm dữ liệu mà còn mở rộng ra thế giới vật lý. Mục tiêu thực sự của Nvidia không chỉ là bán các GPU riêng lẻ, mà là một nền tảng bao gồm điện toán đám mây, điện toán biên và robot. CUDA + GPU + mạng + Isaac + Omniverse + Drive + Jetson + RTX + AI-RAN. Nếu công nghệ này vẫn chỉ giới hạn trong điện toán đám mây, tiềm năng của Nvidia sẽ bị hạn chế bởi chi phí đầu tư vào trung tâm dữ liệu liệu. Tuy nhiên, nếu nó mở rộng sang lĩnh vực ô tô, robot, nhà máy, máy chủ biên, máy tính AI và trạm gốc AI, thì định hướng của Nvidia sẽ thay đổi từ một "công ty sản xuất chip trung tâm dữ liệu" thành một "công ty nền tảng điện toán đa năng cho kỷ nguyên AI". Trong báo cáo tài chính, Nvidia cũng nhấn mạnh những thế mạnh của mình ở các lĩnh vực phụ trợ như RTX, AI cục bộ, lái xe tự động, Cosmos, Isaac GR00T, phần mềm công nghiệp và AI-RAN. Điều này cho thấy nó muốn chứng minh một điều: Trí tuệ nhân tạo không chỉ trả lời câu hỏi trên đám mây, mà còn nhìn thấy, hiểu, di chuyển, vận hành và đưa ra quyết định trong thế giới thực. 3. Giảm bớt lo ngại của thị trường về "chu kỳ chi tiêu vốn của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây". Vấn đề lớn nhất của Nvidia hiện nay không phải là tăng trưởng không đủ, mà là những lo ngại của thị trường: điều gì sẽ xảy ra với tốc độ tăng trưởng của Nvidia nếu Microsoft, Google, Amazon và Meta giảm tốc độ chi tiêu vốn cho AI của họ trong tương lai? Do đó, Nvidia cần cho thị trường biết: Giai đoạn tiếp theo của tôi không chỉ tập trung vào các trung tâm điện toán đám mây quy mô lớn, mà còn bao gồm cả trí tuệ nhân tạo doanh nghiệp, trí tuệ nhân tạo công nghiệp, robot, ô tô, máy tính cá nhân hỗ trợ trí tuệ nhân tạo và mạng truy cập vô tuyến hỗ trợ trí tuệ nhân tạo (AI-RAN). Đây là lý do tại sao họ tiếp tục chia nhỏ Trung tâm dữ liệu của mình thành siêu quy mô và ACIE, đồng thời liệt kê riêng Điện toán biên. Họ đang trình bày với các nhà đầu tư một lộ trình mới: Đường cong tăng trưởng đầu tiên: Nhà máy AI đám mây. Đường cong tăng trưởng thứ hai: Trí tuệ nhân tạo trong doanh nghiệp và công nghiệp. Đường cong tăng trưởng thứ ba: Trí tuệ nhân tạo vật lý và trí tuệ nhân tạo biên. 4. Xác định trước câu chuyện đầu tư về "Trí tuệ nhân tạo vật lý": Trong hai năm qua, Huang đã nhấn mạnh đến trí tuệ nhân tạo vật lý. Trí tuệ nhân tạo vật lý không chỉ là những chatbot thông thường, mà là trí tuệ nhân tạo có thể tương tác với thế giới vật lý, chẳng hạn như lái xe tự hành, robot, tự động hóa nhà máy, robot kho hàng, camera AI, robot y tế, máy bay không người lái và kiểm tra lưới điện thông minh. Trong cuộc họp báo cáo thu nhập, ban lãnh đạo Nvidia cho biết nhiều công ty công nghiệp cần đặt điện toán vào bối cảnh cụ thể và nơi cần thực hiện các hành động, chứ không thể hoàn toàn dựa vào điện toán đám mây; ví dụ, các nhà máy sản xuất chip không thể chuyển toàn bộ hoạt động điều khiển thời gian thực lên đám mây rồi quay trở lại. Ban lãnh đạo cũng nhấn mạnh rằng làn sóng tiếp theo là trí tuệ nhân tạo vật lý, với lượng lớn các hệ thống tự động và robot sẽ thâm nhập vào thế giới vật lý trong tương lai. Đây là tín hiệu cốt lõi của chiến lược Điện toán biên (Edge Computing) đơn giản của NVIDIA: Mục tiêu là chuyển đổi "trí tuệ nhân tạo vật lý" từ một câu chuyện dài hạn thành một nguồn thu nhập có thể theo dõi được.