Báo cáo tài chính mạnh nhất trong lịch sử của NVIDIA, tại sao lại dẫn đến sự sụt giảm theo cấp độ sử thi? Một bài viết để hiểu về "Kinh tế tài chính tính toán" của NVDA

rỗng

Tác giả: 137Labs

Vào ngày 25 tháng 2 năm 2026, Nvidia (NVDA), công ty hàng đầu thế giới về chip AI, đã công bố kết quả tài chính cho quý IV của năm tài chính 2026 (kết thúc vào ngày 25 tháng 1 năm 2026) và báo cáo tài chính cả năm: doanh thu, lợi nhuận và doanh thu trung tâm dữ liệu gần như vượt quá kỳ vọng, trong khi hướng dẫn cho quý tiếp theo tiếp tục được điều chỉnh tăng. Theo logic truyền thống của “giá cổ phiếu dựa trên hiệu suất”, các báo cáo tài chính như vậy thường có nghĩa là chắc chắn sẽ tăng.

Thị trường đưa ra câu trả lời ngược lại. Một ngày sau báo cáo thu nhập, giá cổ phiếu của NVDA đã giảm khoảng 5,46% và cho thấy tầm thống kê rộng rãi là “bốc hơi khoảng 260 tỷ USD giá trị thị trường trong một ngày”. Cốt lõi đằng sau sự phân kỳ rõ rệt giữa các nguyên tắc cơ bản mạnh và giá cổ phiếu yếu không phải là “hiệu suất đúng hay sai”, mà sức nặng định giá của thị trường vốn đang chuyển từ “lợi nhuận hàng quý” sang “thời gian tăng trưởng, độ dốc chi tiêu vốn và rủi ro cấu trúc”.

1. Đóng đinh báo cáo tài chính trước: nó mạnh đến mức nào?

Dựa trên tiết lộ chính thức của Nvidia, dữ liệu cốt lõi cho quý 4 và cả năm tài chính 2026 như sau:

· Doanh thu quý 4: 68,127 tỷ USD, +73% so với cùng kỳ năm ngoái, +20% so với quý trước

· Doanh thu trung tâm dữ liệu quý 4: 62,3 tỷ USD, +75% so với cùng kỳ năm ngoái, +22% so với tháng trước, tiếp tục lập kỷ lục

· Lợi nhuận ròng GAAP quý 4: 42,960 tỷ USD; Thu nhập ròng Non-GAAP: 39,552 tỷ USD

Doanh thu cả năm: 215,938 tỷ USD, +65% so với cùng kỳ năm ngoái

Lợi nhuận ròng GAAP cả năm: 120,067 tỷ USD

Hướng dẫn cho quý tiếp theo (Q1 FY2027): Doanh thu khoảng 78 tỷ USD (±2%)

Bộ dữ liệu này có hai ý nghĩa: thứ nhất, nhu cầu cơ sở hạ tầng AI vẫn đang trong giai đoạn mở rộng mạnh mẽ; Thứ hai, cơ cấu doanh thu của Nvidia tập trung hơn nữa vào một “công cụ trung tâm dữ liệu duy nhất”.

2. Điểm mạnh đang trở thành rủi ro điểm đơn: tỷ trọng trung tâm dữ liệu quá cao

Phần rực rỡ của báo cáo tài chính chính xác là phần nhạy cảm nhất của thị trường: doanh thu trung tâm dữ liệu quý 4 đạt 62,3 tỷ USD/tổng doanh thu 68,1 tỷ USD, chiếm khoảng 91,5%. Điều này có nghĩa là Nvidia gần như hoàn toàn đặt cược vào tăng trưởng trong “chu kỳ chi tiêu vốn AI” - càng nhiều nhà cung cấp đám mây, các quốc gia có chủ quyền và doanh nghiệp lớn đầu tư vào sức mạnh tính toán, Nvidia càng giống như một cỗ máy tăng trưởng cao; Một khi chi phí vốn chuyển từ mở rộng sang hội tụ, các biến động cũng sẽ được khuếch đại đồng thời.

Đồng thời, ngay cả khi hoạt động kinh doanh phi trung tâm dữ liệu phát triển, cũng khó có thể hình thành một hàng rào hiệu quả. Ô tô, trò chơi, trực quan hóa chuyên nghiệp và các doanh nghiệp khác không có cùng mức độ lớn như các trung tâm dữ liệu về khối lượng. Ví dụ, kinh doanh ô tô có doanh thu hàng quý khoảng 604 triệu đô la, còn lâu mới đủ để chịu được những thay đổi theo chu kỳ trong trung tâm dữ liệu. Cấu trúc này được coi là “hiệu quả tập trung cao” trong giai đoạn thị trường tăng giá, nhưng tại các điểm uốn cảm xúc, nó nhanh chóng chuyển thành sự giảm giá của “sự phụ thuộc vào một động cơ”.

3. Tăng sự tập trung của khách hàng: bướm ga nằm trong tay một số ít

Thị trường thường sử dụng “năm nhà cung cấp đám mây lớn đóng góp hơn một nửa doanh thu” để tóm tắt cấu trúc khách hàng của Nvidia. Tập trung bán hàng của Nvidia tăng lên trong năm tài chính 2026, lưu ý rằng hai khách hàng cùng nhau chiếm 36% doanh số bán hàng. Kết luận rất đơn giản - siêu tăng trưởng của Nvidia gắn liền với một số lượng nhỏ khách hàng lớn.

Sự ràng buộc này mang lại hiệu ứng kiếm hai lưỡi:

Thời kỳ đi lên: Mở rộng khách hàng hàng đầu càng nhanh thì Nvidia càng có thể “thu thuế”;

Giai đoạn đi xuống: Một khi khách hàng chính giảm chi tiêu vốn, các đơn đặt hàng và định giá của Nvidia sẽ chịu áp lực cùng một lúc;

Một rủi ro tiềm ẩn hơn nằm ở những thay đổi trong khả năng thương lượng: khi khách hàng bắt đầu hỗ trợ một cách có hệ thống các nhà cung cấp thứ hai hoặc các sản phẩm thay thế tự phát triển, “phí bảo hiểm độc quyền” của Nvidia sẽ bị nén thành “phí bảo hiểm hàng đầu”.

Sự sụt giảm của thị trường sau báo cáo thu nhập phần lớn là sự giảm giá sớm đối với rủi ro của sự kết hợp của “tập trung tăng trưởng + di chuyển quyền lực thương lượng”.

4. Tại sao “vượt quá mong đợi” lại trở nên giảm giá? Logic định giá chuyển từ hàng quý sang khoảng thời gian

Nvidia đã vượt quá mong đợi trong nhiều quý liên tiếp, khiến bản thân “vượt kỳ vọng” dần mất đi sự bất ngờ bên lề. Các quỹ định giá đầy đủ “báo cáo tài chính mạnh mẽ” thông qua các vị thế và cấu trúc phái sinh trước báo cáo thu nhập, dẫn đến kết quả giao dịch điển hình: bất kể báo cáo thu nhập mạnh đến đâu, miễn là thiếu “khối lượng mới ngoài câu chuyện hiện có”, rất dễ kích hoạt hoạt chốt lời.

Loại xu hướng này thường được phản ánh trong “tiền mặt tốt”. Khi thị trường đang hướng tới con đường tăng trưởng của năm 2027 và hơn thế nữa, điều quan trọng nhất cần giải quyết trong báo cáo tài chính không phải là “quý có thể tiếp tục bùng nổ hay không”, mà là “có thể duy trì tăng trưởng trong bao lâu, trong cấu trúc nào, trong môi trường cạnh tranh nào”. Nếu không có sự chắc chắn về thời gian dài hơn, sẽ có sự kết hợp bất thường giữa “các nguyên tắc cơ bản mạnh và giá cổ phiếu yếu”.

5. Bong bóng AI có phải là một đề xuất sai không? Nó giống như đánh giá lại chi tiêu vốn và tín dụng

“Bong bóng AI” thường bị hiểu nhầm là “AI vô giá trị”. Gần hơn với sự phân kỳ thực sự là giá trị của AI là không thể nghi ngờ, nhưng sự không phù hợp về thời gian giữa đầu tư và lợi nhuận đang được định giá nghiêm trọng.

Chi phí vốn AI của các nhà cung cấp đám mây tiếp tục tăng, với các khoản đầu tư khổng lồ và lợi nhuận thương mại hóa vẫn đang tăng lên. Trong bối cảnh lãi suất cao hoặc áp lực lợi nhuận, thị trường sẽ tự nhiên đặt câu hỏi: khi nào một khoản đầu tư khổng lồ vào sức mạnh tính toán như vậy sẽ được chuyển đổi thành lợi nhuận bền vững? Nếu vẫn thể hiện “chỉ đầu tư và không kiếm được” trong ngắn hạn, một khi độ dốc chi tiêu vốn chậm lại, trung tâm định giá của các nhà cung cấp sức mạnh tính toán thượng nguồn sẽ được định giá lại.

Điều này không còn xa lạ với chu kỳ của ngành công nghiệp tiền điện tử: mở rộng cơ sở hạ tầng thường đi trước việc rút tiền mặt ứng dụng. Khi “mở rộng nguồn cung” diễn ra trước khi “nhu cầu được thực hiện”, giá cả và định giá cực kỳ nhạy cảm với những thay đổi trong tâm lý. AI cũng đang ở giai đoạn tương tự, nhưng lần này “sổ cái” không nằm trên chuỗi, mà nằm trong báo cáo tài chính của các nhà cung cấp đám mây và các nhà lãnh đạo bán dẫn.

6. Mối đe dọa thực sự của cạnh tranh: không phải “ai đó có thể tạo ra GPU”, mà là "khách hàng không muốn chỉ mua một chiếc

Trong một thời gian dài, Nvidia đã dựa vào sự dẫn đầu của GPU, hệ sinh thái CUDA và các giải pháp hệ thống để tạo thành một con hào. Tuy nhiên, sự thay đổi quan trọng trong bối cảnh cạnh tranh không phải là một bước đột phá duy nhất của một công ty, mà là sự thay đổi cấu trúc từ phía khách hàng - sự ra đời của nhà cung cấp thứ hai + chip tự phát triển + hệ thống thay vì mua sắm thẻ đơn.

1. AMD × Meta: Chiến lược nhà cung cấp thứ hai đang hướng tới thể chế hóa

Quan hệ đối tác lâu dài của Meta với AMD ở cấp độ cao không chỉ là thay đổi thị phần ngay lập tức mà quan trọng hơn, nó gửi tín hiệu rằng các khách hàng lớn đang hỗ trợ các lựa chọn thay thế với các đơn đặt hàng xác định và giảm sự phụ thuộc vào một nhà cung cấp duy nhất. Hậu quả trực tiếp của chiến lược như vậy là “sự sụt giảm nhẹ về sức mạnh định giá” của Nvidia trong thương lượng trong tương lai, do đó làm giảm phí bảo hiểm định giá.

2. Sự xuất hiện của kỷ nguyên lý luận: sự cạnh tranh về sức mạnh tính toán chuyển từ “đào tạo” sang “chi phí và sự chậm trễ”

Trọng tâm của ngành công nghiệp AI đang dần chuyển từ đào tạo không phụ thuộc vào chi phí sang suy luận nhạy cảm với chi phí. Phía suy luận tập trung vào thông lượng, độ trễ, mức tiêu thụ năng lượng và chi phí đơn vị, đồng thời có xu hướng chia nhỏ hơn những người chơi kiến trúc mới. NVIDIA đã bù đắp những thiếu sót của mình bằng cách giới thiệu các công nghệ và nhóm liên quan đến suy luận (chẳng hạn như cấp phép kỹ thuật và sắp xếp tích hợp nhân sự với công ty chip suy luận Groq), cho thấy sự cạnh tranh trong kỷ nguyên suy luận đã mở rộng từ “hiệu suất chip” sang “hiệu quả hệ thống full-stack”.

7. Nvidia đang thực hiện đường cong thứ hai: từ sức mạnh điện toán đám mây đến hệ điều hành của thế giới vật lý

Hiểu Nvidia chỉ là một “công ty bán GPU” đánh giá thấp chiều sâu chiến lược của nó. Trong chu kỳ báo cáo thu nhập, NVIDIA tiếp tục thúc đẩy bố cục dựa trên nền tảng của “AI vật lý” như lái xe tự động, robot và mô phỏng công nghiệp, đồng thời ra mắt các khả năng mã nguồn mở để lập luận lái xe tự động và xác minh an toàn (chẳng hạn như Alpamayo). Dòng này có đóng góp ngắn hạn hạn chế, nhưng nó thể hiện một hướng: nâng cấp Nvidia từ “bán xẻng” lên “cung cấp cơ sở cấp hệ điều hành”, đồng thời khóa khách hàng từ “mua phần cứng” sang “mua nền tảng và hệ sinh thái”.

Một khi nền tảng hóa này thành công, thời gian tăng trưởng của NVIDIA sẽ không còn hoàn toàn được xác định bởi chi phí vốn của các nhà cung cấp đám mây, mà sẽ đến nhiều hơn từ các nhu cầu dài hạn như số hóa công nghiệp, robot công nghiệp và lái xe tự động. Tuy nhiên, cho đến khi đường cong thứ hai này thực sự được mở rộng, thị trường vẫn sẽ ưu tiên định giá với khuôn khổ “công cụ đơn trung tâm dữ liệu + tài sản theo chu kỳ capex”.

8. Các biến số chính vào năm 2026: Đó là ba đường cong quyết định giá cổ phiếu, không phải một báo cáo thu nhập duy nhất

Cốt lõi của việc xác định trung tâm định giá của Nvidia vào năm 2026 không phải là “liệu nó có thể tiếp tục phát triển hay không”, mà là “nó có thể được duy trì trong bao lâu và trong cấu trúc nào”. Thị trường sẽ tập trung vào ba đường cong có thể kiểm chứng:

1. Độ dốc chi tiêu vốn của nhà cung cấp đám mây: tiếp tục tăng tốc hay chậm lại một chút?

2. Cơ cấu doanh thu suy luận và thâm nhập có hệ thống: Liệu việc chuyển đổi từ “bán GPU” sang “bán các giải pháp hệ thống hoàn chỉnh (kết nối mạng, ngăn xếp phần mềm, công cụ nền tảng)” có thể tiếp tục cải thiện độ gắn kết và giá trị khách hàng đơn lẻ không?

3. Nhà cung cấp thứ hai và tốc độ thâm nhập tự phát triển: Giải pháp thay thế chuyển từ thử nghiệm sang mua sắm quy mô lớn càng nhanh, không gian cao cấp của Nvidia càng dễ bị nén.

Kết luận: Báo cáo tài chính chứng minh rằng huyền thoại về sức mạnh tính toán vẫn đang tiếp tục, nhưng việc định giá đã bước vào “thử nghiệm thời gian”

Báo cáo tài chính này chứng minh rằng sự bùng nổ cơ sở hạ tầng AI vẫn đang tiếp tục và Nvidia vẫn là cỗ máy dòng tiền sức mạnh tính toán mạnh nhất. Tuy nhiên, sự sụt giảm của giá cổ phiếu nhắc nhở thị trường: khi “bàn bùng nổ” đã trở thành tiêu chuẩn, logic định giá đã chuyển từ tốc độ tăng trưởng sang tính bền vững, từ lợi nhuận sang thời gian tăng trưởng và từ phí bảo hiểm độc quyền sang mô hình cạnh tranh.

Việc điều chỉnh sau báo cáo thu nhập không nhất thiết có nghĩa là đảo ngược các nguyên tắc cơ bản, mà giống như sự thay đổi trọng tâm định giá. Nvidia vẫn mạnh, nhưng bài kiểm tra thực sự là tăng trưởng có thể duy trì được bao lâu và liệu cấu trúc có thể ổn định hơn hay không.

Câu trả lời này sẽ xác định ranh giới định giá của Nvidia vào năm 2026 và cũng sẽ ảnh hưởng đến hướng khẩu vị rủi ro đối với tài sản AI.