MRVL đặt mục tiêu tăng doanh thu gấp 10 lần trong 5 năm, AMD chào đón thời kỳ phục hưng thứ hai cho CPU

Hiện nay, toàn bộ kiến trúc phần cứng của trung tâm dữ liệu AI đang được tái thiết kế, và CPU, chip tùy chỉnh, liên kết quang, switch, card mạng, giao diện bộ nhớ và bộ điều khiển lưu trữ đều bắt đầu cùng GPU bước vào một vòng bùng nổ nhu cầu mới.

Ngày 6/10, Marvell (MRVL) đã bất ngờ nâng cao mục tiêu dài hạn trong Ngày Nhà Đầu Tư, công ty dự kiến doanh thu năm tài chính 2028 đạt khoảng 20 tỷ USD, đến năm tài chính 2031 tiếp tục tăng lên 70 đến 90 tỷ USD, trung bình khoảng 80 tỷ USD.

So sánh, doanh thu năm tài chính 2026 của Marvell chỉ khoảng 8,2 tỷ USD, điều này có nghĩa là công ty thực chất đang báo với phố Wall rằng: trong năm năm tới, Marvell có cơ hội từ một công ty chip doanh thu hơn 8 tỷ USD/năm, phát triển thành gã khổng lồ hạ tầng AI với quy mô doanh thu gần 80 tỷ USD.

Mặt khác, Citi đã trực tiếp nâng quy mô thị trường CPU toàn cầu dự kiến năm 2030 lên 300 tỷ USD, so với khoảng 29 tỷ USD năm 2025, tương đương mở rộng hơn 10 lần trong 5 năm và nâng giá mục tiêu của AMD từ 575 USD lên 800 USD.

Bề ngoài, một bên nói về Marvell, một bên nói về AMD, nhưng nguyên nhân sâu xa lại hoàn toàn giống nhau: AI đang chuyển từ giai đoạn đầu là "huấn luyện mô hình", sang giai đoạn hai là "để AI thực sự bắt đầu hoạt động".

Sự khác biệt giữa hai giai đoạn này sẽ quyết định dòng tiền tiếp theo của chuỗi ngành AI sẽ chảy về đâu.

Ba năm qua, logic kiếm tiền đơn giản nhất trong ngành AI là mua GPU. OpenAI, Meta, Google, Microsoft liên tục huấn luyện các mô hình ngày càng lớn, cần ngày càng nhiều GPU của NVIDIA, vì thế GPU trở thành nút thắt lớn nhất của toàn ngành AI.

Nhưng khi bước vào Agentic AI, tức thời đại AI chủ động, tình huống bắt đầu thay đổi.

ChatGPT truyền thống, phần lớn thời gian thực chất không hoạt động. Bạn hỏi một câu, mô hình chạy một lần rồi dừng; không hỏi thì hầu như không tiêu tốn thêm tài nguyên suy luận mới.

Nhưng các AI agent thế hệ mới như Meta Muse lại hoàn toàn khác. Nó có máy ảo riêng, trình duyệt riêng, có thể hỗ trợ người dùng duyệt web, điền biểu mẫu, xử lý CSKH, đặt hẹn dịch vụ, gọi các phần mềm khác nhau, và chạy các tác vụ nền liên tục.

Nói cách khác, trong tương lai, mỗi người dùng AI sẽ không còn chỉ thỉnh thoảng chạy mô hình lớn vài chục giây, mà có thể gắn với một “nhân viên số” trực tuyến lâu dài.

Điều này sẽ khiến cách tính toán bên trong máy chủ AI thay đổi hoàn toàn.

Theo số liệu rất quan trọng của Citi, ở giai đoạn huấn luyện AI truyền thống, tỉ lệ số lượng CPU so với GPU chỉ khoảng 1:8, khi bước vào giai đoạn suy luận có thể tăng lên 1:4, và đến giai đoạn Agentic AI thì tỉ lệ này có thể tiến sát 1:1, thậm chí cao hơn.

Lý do không hề phức tạp, bởi GPU mạnh nhất ở xử lý ma trận quy mô lớn, nhưng khi một AI agent thực sự bắt đầu làm việc, ngoài chạy mô hình còn phải đảm nhiệm điều phối tác vụ, duyệt web, truy xuất cơ sở dữ liệu, gọi API, xử lý nhân quyền bảo mật, chạy hệ điều hành, quản lý bộ nhớ, truyền tải dữ liệu và phối hợp hoạt động giữa các mô hình AI khác nhau.

Những việc này đa phần không phải thế mạnh của GPU, mà do CPU, mạng và các chip chuyên dụng khác đảm nhận.

Đây cũng là lý do tại sao Citi đột ngột nâng TAM CPU lên 300 tỷ USD.

Ý nghĩa thực sự của con số đó không phải là “CPU sẽ thay thế GPU”, mà là ngược lại: mỗi lần hệ thống lắp đặt thêm GPU, sẽ cần nhiều CPU hơn, nhiều DRAM hơn, mạng nhanh hơn và nhiều thiết bị liên kết trung tâm dữ liệu hơn.

Vì thế ngành AI đang chuyển từ cuộc chạy đua vũ trang GPU rất đơn giản trước đây, sang một cuộc đua vũ trang kiến trúc toàn máy chủ phức tạp hơn nhiều.

Nhìn lại các con số Marvell công bố trong Ngày Nhà Đầu Tư, rất dễ hiểu vì sao lãnh đạo tự tin nâng mục tiêu dài hạn cao đến vậy.

Marvell ước tính quy mô thị trường toàn diện mà công ty có thể tham gia tới năm 2030 đạt khoảng 400 tỷ USD, trong khi lần công bố trước con số này chưa tới 100 tỷ USD, tức chỉ trong vài năm đã mở rộng gấp bốn lần.

Trong đó:

• Thị trường chip tùy chỉnh dự kiến đạt khoảng 235 tỷ USD, là thị trường tiềm năng lớn nhất của Marvell trong tương lai.

• Thị trường kết nối trung tâm dữ liệu AI dự kiến đạt khoảng 65 tỷ USD, là một trong những ngành tăng trưởng nhanh nhất.

• Thị trường switch và lưu trữ liên quan dự kiến đạt khoảng 85 tỷ USD.

• Liên quan truyền thông và các mảng kinh doanh khác còn khoảng 15 tỷ USD quy mô thị trường.

Điều thực sự đáng chú ý đằng sau các con số này không phải con số 400 tỷ đô, mà là Marvell cho rằng điểm tăng trưởng nhanh nhất của trung tâm dữ liệu AI trong tương lai đã bắt đầu dịch chuyển từ đơn thuần Compute (“tính toán”) sang Connectivity (“kết nối”).

Nhiều nhà đầu tư cá nhân thường hiểu nhầm rằng thứ giá trị nhất trong trung tâm dữ liệu AI là GPU.

Thực tế, khi một cụm AI từ hàng ngàn GPU mở rộng lên hàng chục, hàng trăm nghìn, thậm chí hàng triệu XPU, một trong những bài toán kỹ thuật lớn nhất lại trở thành: dữ liệu giữa các chip này sẽ truyền như thế nào.

Dù GPU tính toán nhanh đến đâu, nếu dữ liệu không truyền đến kịp, GPU cũng phải chờ.

Vì thế, các hệ thống AI ngày càng gặp phải các giới hạn vật lý nghiêm trọng hơn, như băng thông không đủ, độ trễ quá cao, tiêu thụ điện năng trên dây đồng quá lớn và khoảng cách truyền dữ liệu ngày càng xa.

Đây chính là “miếng bánh” mà Marvell quyết tâm giành lấy.

Theo dự kiến, khi trung bình doanh thu năm tài chính 2031 là 80 tỷ USD, trong đó khoảng 37,5 tỷ USD đến từ mảng Interconnect (kết nối), khoảng 30 tỷ USD từ Custom Silicon (chip tùy chỉnh), khoảng 10 tỷ USD từ Switch & Storage (chuyển mạch và lưu trữ), phần còn lại khoảng 2,5 tỷ USD từ truyền thông truyền thống và mảng khác.

Nói cách khác, mảng lớn nhất của Marvell trong tương lai thậm chí không phải là chip tính toán AI, mà là giúp các chip trong trung tâm dữ liệu AI kết nối với nhau ở tốc độ cao.

Đây cũng là khía cạnh dễ bị thị trường đánh giá thấp nhất trong Ngày Nhà Đầu Tư lần này.

Trong quá khứ, khi nhà đầu tư nhìn vào bán dẫn AI, luôn thích hỏi: "Ai có thể thách thức GPU của NVIDIA?"

Nhưng tương lai có thể cần đổi sang câu hỏi: “Mỗi khi thêm một GPU hoặc XPU, còn cần thêm bao nhiêu chip khác đi kèm?”

Nếu câu trả lời là đằng sau một GPU, còn cần kèm CPU, NIC, chip switch, Quang DSP, Retimer, bộ điều khiển bộ nhớ, bộ điều khiển lưu trữ và các loại ASIC chuyên dụng, thì cơ hội tăng trưởng lớn nhất của chuỗi ngành AI không còn chỉ nằm ở GPU.

Và Marvell đang đặt cược chính vào điều này.

Hiện tại công ty đã cung cấp chip tuỳ chỉnh cho bốn Hyperscaler lớn nhất Mỹ, và ngày càng nhiều dự án không phải là sản xuất ra một con XPU “thay GPU NVIDIA cỡ lớn”, mà là XPU Attach — tăng cường các chip chuyên dụng quanh AI accelerator.

Ví dụ như card mạng tốc độ cao, giao diện bộ nhớ, bộ điều khiển lưu trữ, chip quản trị hạ tầng AI và chip tăng tốc suy luận.

Lãnh đạo Marvell thậm chí còn đưa ra cách tính trực quan: trong tương lai mỗi XPU có thể kèm theo một tới hai chip chuyên dụng, thậm chí một số sản phẩm có thể có giá trị riêng tới 1000 USD.

Khi các công ty điện toán đám mây triển khai hàng triệu chip AI mỗi năm, thì những “chip nhỏ bên cạnh XPU” tưởng chừng không đáng kể này, cuối cùng cũng thành thị trường trị giá hàng tỷ USD.

Đó cũng là lý do Marvell nâng mục tiêu doanh thu mảng Custom từ hơn 10 tỷ USD năm tài chính 2029, lên hơn 12 tỷ USD và dự kiến đạt khoảng 30 tỷ USD vào năm tài chính 2031.

Đáng nói hơn là, Marvell giờ không còn chỉ làm một chip cho một khách hàng duy nhất.

Công ty khẳng định mảng tùy chỉnh đã phủ cả bốn Hyperscaler lớn nhất Mỹ, doanh thu tương lai ngày càng đa dạng ở các khách hàng, các loại XPU và XPU Attach khác nhau.

Hợp tác giữa Marvell và Google năm nay là nổi bật nhất.

Phạm vi hợp tác hai bên không chỉ là một chip AI, mà còn gồm nhiều sản phẩm như accelerator suy luận AI, bộ điều khiển lưu trữ, điều khiển giao diện mạng, điều khiển giao diện bộ nhớ và Near-Memory Compute.

Theo thiết kế hợp đồng, nếu tương lai các sản phẩm liên quan đạt điều kiện doanh thu tương ứng, quy mô mua dự kiến của cả hợp tác này có thể lên tới khoảng 120 tỷ USD.

Lưu ý rằng, 120 tỷ USD này không phải là đơn hàng đảm bảo buộc mua tại thời điểm ký hiện nay, vì vậy không thể tính là đơn đặt hàng tồn đọng hiện tại của Marvell.

Nhưng thông tin mà nó tiết lộ vẫn cực kỳ quan trọng, vì Google sẵn sàng ràng buộc dài hạn mua sắm tiềm năng lớn như thế với Marvell, đã chứng tỏ nhu cầu của các công ty đám mây lớn tương lai không phải là một ASIC, mà là cả nền tảng chip thiết kế xoay quanh hạ tầng AI.

Nhà đầu tư chứng khoán Mỹ cho rằng đó là điểm khác biệt lớn nhất của Marvell hiện tại.

Trước đây, nghi vấn lớn nhất của thị trường với Marvell là liệu nó thật sự là một công ty nền tảng có khả năng tăng trưởng AI dài hạn, hay chỉ tạm thời hưởng lợi từ các dự án ASIC của vài khách lớn trong đỉnh sóng đầu tư vốn AI.

Trong Ngày Nhà Đầu Tư này, công ty thực tế đã đưa ra câu trả lời của mình.

Doanh thu năm tài chính 2026 khoảng 8,2 tỷ USD; năm 2028 khoảng 20 tỷ USD; năm 2031 mục tiêu từ 70-90 tỷ USD, trung bình 80 tỷ USD; nếu đạt 80 tỷ USD, sau 5 năm doanh thu tăng gần gấp 10 lần, tăng trưởng kép hàng năm gần 58%.

Đồng thời, công ty cũng đưa ra mục tiêu Non-GAAP EPS hơn 30 USD năm 2031, trong khi năm 2026 con số này chỉ là 2,84 USD.

Đây không còn là giả định tăng trưởng bình thường của một công ty bán dẫn truyền thống nữa, mà là đặt cược toàn bộ vào thị trường hạ tầng AI sẽ tiếp tục mở rộng cao tốc thêm năm năm tới.

Vì thế, vấn đề thật sự đáng quan tâm cũng xuất hiện: Các mục tiêu của Marvell rốt cuộc có đáng tin không?

Câu trả lời là, phương hướng rất rõ ràng, nhưng các con số thì nhà đầu tư vẫn phải giữ cái đầu lạnh.

Rủi ro lớn nhất đầu tiên đến từ chi tiêu vốn của Hyperscaler.

Mô hình dài hạn của Marvell được xây dựng trên nền tảng chi tiêu vốn của trung tâm dữ liệu toàn cầu tiếp tục tăng trưởng cao, công ty kỳ vọng tới năm 2030 tổng chi tiêu vốn trung tâm dữ liệu tiếp cận 3.000 tỷ USD, và tỷ lệ đầu tư toàn cầu của mười Hyperscaler hàng đầu thế giới sẽ tăng thêm.

Chỉ cần Microsoft, Google, Meta, Amazon và các ông lớn AI tiếp tục tăng chi đầu tư hàng năm, thì thị trường của Marvell chắc chắn còn tăng; nhưng nếu sau hai, ba năm tỉ suất sinh lời AI giảm xuống, Hyperscaler bất ngờ giảm tốc xây dựng trung tâm dữ liệu, thì con số Marvell đưa ra cho năm 2031 cũng sẽ bị ảnh hưởng đáng kể.

Rủi ro thứ hai là cạnh tranh.

Đối thủ lớn nhất của mảng ASIC tùy chỉnh vẫn là Broadcom (AVGO), còn thị trường mạng AI còn phải đối đầu với các sản phẩm mạng của NVIDIA và nhiều hãng kết nối tốc độ cao khác.

400 tỷ USD TAM không có nghĩa Marvell sẽ lấy được toàn bộ, lợi nhuận thực tế cuối cùng vẫn quyết định bởi thị phần giành được.

Rủi ro thứ ba là đến từ định giá.

Khi thị trường bắt đầu giao dịch theo kỳ vọng doanh thu năm 2030, thậm chí 2031, giá cổ phiếu có thể tăng nhanh hơn nhiều so với tốc độ tăng lợi nhuận. Một công ty có câu chuyện năm năm phía trước hấp dẫn đến đâu, nhưng nếu định giá hiện tại đã phản ánh phần lớn triển vọng tăng trưởng tương lai, thì cổ phiếu cũng sẽ có biến động rất mạnh.

Vì thế, nhà đầu tư cổ phiếu Mỹ cho rằng, điều thực sự đáng để nhà đầu tư tìm hiểu ở vòng tăng AI này không phải cứ chọn “con NVIDIA tiếp theo” là xong.

Thay đổi lớn hơn nhiều là: AI đang chuyển từ kỷ nguyên huấn luyện mô hình sang kỷ nguyên Agent, mà Agent đòi hỏi không phải chỉ nhiều GPU hơn, mà cần cả một trung tâm dữ liệu phức tạp hơn rất nhiều.

GPU phụ trách tính toán, CPU đảm nhiệm tổ chức và điều phối, DRAM lưu trữ dữ liệu, mạng vận chuyển dữ liệu, Quang module và DSP bứt phá giới hạn khoảng cách, băng thông, chip kết nối đảm bảo hàng chục ngàn XPU liên kết với nhau, còn ASIC tuỳ chỉnh thì chuyên hóa, hiệu năng cao, tiết kiệm điện hơn với các tác vụ đặc thù.

Khi AI từ một cửa sổ chat bạn thỉnh thoảng mở, biến thành nhân viên số làm việc 24/24 cho bạn, thì phần cứng sau mỗi người dùng AI cũng sẽ hoàn toàn khác biệt.

Đây cũng là lý do Citi dám dự báo thị trường CPU năm 2030 lên tới 300 tỷ USD, và Marvell tự tin nâng mục tiêu doanh thu năm 2031 từ mức 8,2 tỷ USD hôm nay lên tận 70-90 tỷ USD.

Nếu vòng đầu tư AI lần này thực sự kéo dài tới khoảng năm 2030, thì thứ nhà đầu tư nên tìm hiểu ở bước tiếp theo không còn là “ngoài NVIDIA còn mua ai”.

Mà là với mỗi USD tăng đầu tư vào GPU, thì sẽ có bao nhiêu USD hơn chảy vào CPU, chip tuỳ chỉnh, truyền thông quang, mạng, bộ nhớ và lưu trữ.

Đây mới thực sự có thể là cuộc cải tổ lại giàu nghèo lớn tiếp theo của ngành AI.

Nhập mã chứng khoán Mỹ bạn quan tâm, bạn có thể thiết lập danh mục theo dõi của riêng mình. Hệ thống AI định lượng của chúng tôi sẽ liên tục theo dõi:

Tin tức, xếp hạng của nhà phân tích, giao dịch nội bộ, tỉ lệ bán khống, diễn biến bất thường của quyền chọn, giao dịch dark pool, giao dịch khối lớn, dự đoán báo cáo tài chính, biến động lên/xuống mạnh,... toàn bộ đều được cập nhật.

Ví dụ bạn theo dõi NVDA, hôm nay có bao nhiêu tin tức, có biến động quyền chọn không, dark pool và lệnh lớn có gì thay đổi, chỉ cần bấm vào sẽ có ngay số liệu chi tiết.

Điều quan trọng hơn, khi bật thông báo APP, mỗi khi cổ phiếu bạn quan tâm có biến động, hệ thống sẽ gửi thông báo nhắc nhở ngay cho bạn.

Trước đây bạn phải tự tìm kiếm thông tin, giờ chỉ cần giao cho hệ thống theo dõi cổ phiếu bạn muốn, hệ thống sẽ canh 24/7 cho bạn.

Đối với ai nắm giữ lâu dài, đây là hệ thống cảnh báo cổ phiếu riêng;

Đối với nhà đầu tư đánh sóng ngắn và quyền chọn, đây là radar phát hiện biến động tức thì.

Nhập mã, thay đổi quan trọng sẽ không còn bị bỏ lỡ.

Bấm vào liên kết gốc để tải APP.