Nội bộ Oracle tiết lộ những thách thức tài chính trong việc cho thuê chip Nvidia

Với sự bùng nổ nhu cầu về trí tuệ nhân tạo (AI) và tính toán hiệu năng cao (HPC), giá trị thị trường của chip Nvidia tiếp tục tăng cao. Tuy nhiên, dữ liệu nội bộ gần đây từ Oracle cho thấy mô hình tài chính khi sử dụng chip Nvidia cho dịch vụ thuê hoặc tính toán theo yêu cầu gặp phải những thách thức đáng kể. Phát hiện này đã dẫn đến việc đánh giá lại tính khả thi của nền kinh tế thuê GPU trong ngành. Bài viết này sẽ phân tích sâu từ bốn khía cạnh: phân tích tài chính, nhu cầu thị trường, yếu tố rủi ro và triển vọng tương lai.

I. Tổng quan về mô hình tài chính: Áp lực chi phí khi thuê chip Nvidia

Dữ liệu Oracle nội bộ cho thấy, việc thuê GPU cao cấp Nvidia (như H100 hoặc A100 series) liên quan đến các chi phí chính sau đây:

1. Chi phí mua sắm chip: Giá đơn của chip AI hàng đầu lên tới $10,000–$25,000;
2. Chi phí cơ sở hạ tầng: bao gồm chi phí làm mát phòng máy, cung cấp điện và băng thông mạng, chiếm 30–40% tổng chi phí;
3. Bảo trì và Khấu hao: Chu kỳ khấu hao của GPU thường ngắn, thường là 2–3 năm, trong khi chi phí vận hành và hỗ trợ kỹ thuật cao;
4. Bảo hiểm và quản lý rủi ro: Mô hình cho thuê cần phải chịu rủi ro về hư hỏng bất ngờ hoặc sự cố kỹ thuật.

Theo mô hình dữ liệu Oracle, doanh thu thuê một GPU cao cấp khi sử dụng tối đa có tỷ lệ lợi nhuận hàng năm khoảng 8–12%, thấp hơn nhiều so với tỷ lệ lợi nhuận nếu sử dụng trực tiếp cho dịch vụ tính toán AI tự có hoặc giữ lâu dài. Điều này có nghĩa là trong bối cảnh chi phí vốn cao và chi phí điện năng tăng, không gian lợi nhuận của doanh nghiệp cho thuê GPU tương đối hạn chế.

Hai, Nhu cầu thị trường: Cơn sốt AI kéo theo nhưng không đồng nghĩa với lợi nhuận cao

Mặc dù nhu cầu đào tạo và suy luận AI toàn cầu tiếp tục tăng, việc cho thuê GPU vẫn phải đối mặt với những hạn chế về cấu trúc thị trường:

• Nhu cầu của doanh nghiệp phân tán: Các công ty công nghệ lớn thường lựa chọn xây dựng cụm GPU tự quản để giảm chi phí lâu dài, trong khi nhu cầu thuê của các doanh nghiệp vừa và nhỏ bị hạn chế bởi ngân sách;
• Sự biến động hiệu suất sử dụng: Doanh thu cho thuê GPU phụ thuộc lớn vào sự biến động của tỷ lệ cho thuê, thời gian nhàn rỗi hoặc tải thấp sẽ làm giảm đáng kể khả năng sinh lời tổng thể;
• Giá thuê bị ảnh hưởng bởi sự cạnh tranh: Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây (như AWS, Google Cloud, Azure) cung cấp dịch vụ GPU theo yêu cầu, tạo ra áp lực về giá.

Do đó, mặc dù nhu cầu thị trường AI đang bùng nổ, lợi nhuận tài chính từ việc cho thuê GPU vẫn bị hạn chế bởi cấu trúc chi phí và sự cạnh tranh trên thị trường.

Ba, Các yếu tố rủi ro tiềm ẩn

Dữ liệu nội bộ của Oracle cũng chỉ ra một số rủi ro tiềm ẩn:

1. Rủi ro lặp lại công nghệ: Sau khi Nvidia ra mắt GPU thế hệ mới, chip thế hệ trước nhanh chóng giảm giá, làm tăng rủi ro khấu hao tài sản cho thuê;
2. Biến động chi phí năng lượng: Tiêu thụ năng lượng của GPU hiệu suất cao rất lớn, chi phí điện chiếm 25-30% tổng chi tiêu, giá năng lượng tăng sẽ thu hẹp biên lợi nhuận;
3. Rủi ro bảo trì và hao mòn: Việc thuê thường xuyên làm tăng tần suất hỏng hóc và sửa chữa thiết bị, từ đó làm giảm lợi nhuận;
4. Áp lực định giá thị trường: Các ông lớn điện toán đám mây cung cấp dịch vụ GPU theo nhu cầu, làm cho các doanh nghiệp cho thuê độc lập khó duy trì tỷ suất lợi nhuận gộp cao.

Xét tổng thể, mô hình cho thuê GPU có một số tiềm năng thương mại, nhưng tính bền vững tài chính của nó có sự không chắc chắn lớn.

Bốn, Triển vọng Tương Lai: Chiến Lược Tối Ưu và Con Đường Đổi Mới

Đối mặt với những thách thức tài chính, trong ngành đã đưa ra một số chiến lược tối ưu hóa:

• Kết hợp giữa mô hình sở hữu và cho thuê: Một phần GPU được sử dụng cho dịch vụ AI sở hữu, phần còn lại cho thuê, nâng cao tỷ suất lợi nhuận tổng thể;
• Hợp đồng thuê dài hạn: Giảm rủi ro bỏ trống bằng cách ký hợp đồng với thời gian thuê cố định và mức sử dụng tối thiểu;
• Tối ưu hóa lập lịch và tải: Tăng cường sử dụng GPU và giảm thời gian nhàn rỗi thông qua hệ thống lập lịch AI;
• Dịch vụ gia tăng giá trị: Cung cấp cho khách hàng thuê các thuật toán tối ưu hóa độc quyền, dịch vụ vận hành từ xa hoặc tối ưu hóa hiệu suất, nhằm nâng cao giá trị gia tăng cho việc thuê.

Ngoài ra, khi thị trường đám mây GPU ngày càng trưởng thành, các nhà đầu tư có thể có xu hướng đầu tư vào trung tâm dữ liệu GPU hoặc dịch vụ lưu trữ, thay vì chỉ đơn thuần cho thuê thiết bị.

V. Kết luận

Dữ liệu nội bộ của Oracle tiết lộ những thách thức tài chính trong việc cho thuê chip Nvidia: chi phí cao, áp lực khấu hao và cạnh tranh thị trường khiến biên lợi nhuận bị hạn chế. Tuy nhiên, thông qua việc tối ưu hóa mô hình cho thuê, nâng cao hiệu suất sử dụng và tăng cường dịch vụ gia tăng, việc cho thuê GPU vẫn có ý nghĩa chiến lược.