Nvidia so với AMD: Đâu là nhà dẫn đầu chip AI đáng đầu tư dài hạn hơn?

TradingKey - Khi các khoản đầu tư vào AI tạo sinh, tác tử AI và trung tâm dữ liệu tiếp tục tăng trưởng, Nvidia (NVDA) và AMD (AMD) vẫn là hai công ty được theo dõi nhiều nhất trong lĩnh vực chip AI tại Mỹ.

Tuy nhiên, luận điểm đầu tư vào hai công ty này đã có sự phân hóa rõ rệt. Nvidia đã chuyển mình từ một nhà cung cấp GPU đơn lẻ thành một nền tảng hạ tầng AI toàn diện bao gồm GPU, CPU, thiết bị mạng, tủ rack và phần mềm; trong khi đó, AMD đang tăng tốc bám đuổi nhờ vào dòng GPU Instinct, CPU máy chủ EPYC và hệ sinh thái phần mềm ROCm, đồng thời liên tục gia nhập chuỗi cung ứng của các khách hàng AI lớn như OpenAI, Anthropic, Microsoft (MSFT) và Meta (META).

Vậy giữa Nvidia và AMD, cổ phiếu nào phù hợp hơn cho mục tiêu đầu tư dài hạn?

Nvidia so với AMD: So sánh mảng kinh doanh AI

Dựa trên kết quả tài chính mới nhất, mảng kinh doanh trung tâm dữ liệu của cả hai công ty đều đang tăng trưởng nhanh chóng, nhưng khoảng cách đáng kể về quy mô vẫn tồn tại.

Doanh thu quý 2 năm tài chính 2027 của Nvidia đạt 96,2 tỷ USD, tăng 106% so với cùng kỳ năm ngoái; trong đó, doanh thu từ trung tâm dữ liệu đạt 89 tỷ USD, tăng 117% so với cùng kỳ, chiếm khoảng 92% tổng doanh thu. Biên lợi nhuận gộp GAAP theo quý đạt 75% và lợi nhuận ròng đạt 59,69 tỷ USD.

Doanh thu quý 2 năm 2026 của AMD đạt 11,54 tỷ USD, tăng 50% so với cùng kỳ năm ngoái; doanh thu từ trung tâm dữ liệu đạt 6,7 tỷ USD, tăng 107% so với cùng kỳ, chiếm khoảng 58% tổng doanh thu. Biên lợi nhuận gộp GAAP của công ty đạt 54% và lợi nhuận ròng đạt 2,3 tỷ USD.

Như có thể thấy từ dữ liệu trên, mảng kinh doanh trung tâm dữ liệu của AMD đã tăng gấp đôi so với cùng kỳ năm ngoái. Tuy nhiên, không chỉ quy mô doanh thu của Nvidia gấp khoảng 8 lần so với AMD, mà mảng kinh doanh trung tâm dữ liệu của hãng còn gấp hơn 13 lần quy mô của AMD, với khả năng sinh lời cao hơn đáng kể.

Do đó, điểm khác biệt cốt lõi nhất giữa hai công ty ở thời điểm hiện tại là Nvidia dựa vào thế mạnh thị trường đã được thiết lập để tiếp tục mở rộng doanh thu, trong khi động lực tăng trưởng của AMD phụ thuộc nhiều hơn vào việc gia tăng thị phần trong tương lai.

Vera Rubin đối đầu MI400: Cuộc cạnh tranh leo thang từ GPU sang toàn bộ tủ rack AI

Nền tảng Vera Rubin mới nhất của Nvidia đang bước vào giai đoạn sản xuất quy mô lớn và triển khai. Nền tảng này tích hợp GPU Rubin, CPU Vera, chip chuyển mạch NVLink, thiết bị mạng Spectrum, DPU BlueField và phần mềm AI thành một hạ tầng AI hoàn chỉnh. Hiện tại, các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây bao gồm AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle Cloud và CoreWeave đều có kế hoạch triển khai Vera Rubin.

Ý nghĩa của mô hình này nằm ở chỗ Nvidia không còn chỉ bán GPU, mà bán toàn bộ các Nhà máy AI (AI Factory). Sau khi mua GPU, khách hàng cũng có thể tiếp tục mua sắm thiết bị mạng, CPU, chip chuyển mạch và phần mềm của Nvidia, giúp Nvidia thu được giá trị cao hơn trên mỗi trung tâm dữ liệu.

Trong khi đó, AMD đang gia nhập bối cảnh cạnh tranh tương tự thông qua dòng MI400 và nền tảng Helios.

Nền tảng cấp độ rack Helios sở hữu 72 GPU MI455X và tích hợp CPU EPYC, thiết bị mạng Pensando cùng phần mềm ROCm. AMD cũng nhấn mạnh các tiêu chuẩn mở, bao gồm OCP, UALink và UEC, nhằm thu hút các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn bằng cách giảm sự phụ thuộc của khách hàng vào một nhà cung cấp duy nhất.

Các khách hàng sử dụng Helios và Instinct hiện được công bố của AMD bao gồm Anthropic, OpenAI, Meta, Microsoft và Oracle (ORCL), cùng nhiều đối tác khác. Ngoài ra, AMD và Anthropic cũng đã đạt được thỏa thuận triển khai lên tới 2GW GPU dòng MI450.

Do đó, AMD không còn chỉ là một "lựa chọn thay thế giá rẻ" cho GPU của Nvidia, mà đang tự xây dựng nền tảng hạ tầng AI hoàn chỉnh của riêng mình.

So sánh hệ sinh thái phần mềm: CUDA so với ROCm

Với Nvidia, một trong những lợi thế cạnh tranh then chốt của hãng vẫn là hệ sinh thái CUDA.

Hàng loạt mô hình AI, công cụ phát triển, phần mềm tính toán khoa học và ứng dụng AI cho doanh nghiệp đã được xây dựng xoay quanh CUDA. Một khi khách hàng đã thiết lập hệ thống phát triển và triển khai, việc chuyển đổi nền tảng GPU sẽ đòi hỏi phải thích ứng lại phần mềm, tối ưu hóa mô hình và bảo trì hạ tầng, từ đó tạo ra chi phí chuyển đổi rất cao cho khách hàng.

Trong khi đó, AMD đang thu hẹp khoảng cách này thông qua ROCm. Nền tảng MI400 mới nhất của công ty đã hỗ trợ các framework AI phổ biến như PyTorch, TensorFlow, JAX, ONNX Runtime, vLLM và Triton. Đồng thời, AMD nhấn mạnh tính chất mã nguồn mở của ROCm và việc Helios áp dụng các tiêu chuẩn mở, nhằm thu hút các khách hàng điện toán đám mây lớn không muốn bị phụ thuộc hoàn toàn vào CUDA.

Điều này có nghĩa là cuộc cạnh tranh trong tương lai có thể đi theo hai hướng riêng biệt: Nvidia chú trọng vào một hệ sinh thái hoàn chỉnh và tích hợp theo chiều dọc, trong khi AMD nhấn mạnh vào hệ sinh thái mở cùng các lựa chọn từ nhiều nhà cung cấp.

Đối với AMD, yếu tố thực sự cần theo dõi trong vài năm tới không chỉ là hiệu năng của chip MI400, mà là liệu các nhà phát triển và khách hàng AI lớn có sẵn sàng mở rộng quy mô triển khai ROCm trong dài hạn hay không.

Nvidia so với AMD: Đâu là khoản đầu tư dài hạn tốt hơn?

Xét từ nền tảng cơ bản hiện tại, luận điểm đầu tư dài hạn của Nvidia có vẻ hoàn thiện hơn. Công ty đã xây dựng một nền tảng toàn diện bao gồm GPU + CPU + thiết bị mạng + hệ thống rack + phần mềm CUDA, đồng thời duy trì biên lợi nhuận gộp 75% và khả năng sinh lời dồi dào, nhưng mức định giá dự phóng hiện tại của công ty lại thấp hơn so với AMD.

Trong khi đó, luận điểm đầu tư của AMD dựa trên giả định rằng nếu các giải pháp MI400, Helios và ROCm trong tương lai tiếp tục thuyết phục được các khách hàng như OpenAI, Anthropic, Microsoft và Meta, đồng thời mở rộng thị phần GPU AI, doanh thu và lợi nhuận của công ty có thể đạt mức tăng trưởng vượt trội nhờ giành thêm thị phần.

Đối với các nhà đầu tư dài hạn ưu tiên tính chắc chắn về lợi nhuận, hào thành lũy từ hệ sinh thái và mức định giá hiện tại hợp lý, nền tảng cơ bản của Nvidia hiện mang lại ưu thế rõ rệt. Trái lại, AMD phù hợp hơn với luận điểm đầu tư chấp nhận rủi ro cao hơn về định giá và khả năng thực thi để đặt cược vào sự gia tăng đáng kể về thị phần GPU AI.