Trong khi Nvidia cho rằng GPU có thể tạo ra doanh thu trong nhiều năm và trở thành tài sản thế chấp cho các khoản vay dài hạn, các ngân hàng và nhà quản lý tài sản vẫn đặt câu hỏi về tuổi thọ kinh tế cũng như giá trị thanh lý của những con chip này.

Nvidia đang thúc đẩy một mô hình tài chính mới nhằm giúp các doanh nghiệp AI tiếp cận nguồn vốn lớn để đầu tư vào hạ tầng tính toán. Tuy nhiên, kế hoạch này đồng thời làm dấy lên một câu hỏi quan trọng: GPU phục vụ AI có thực sự đủ bền vững về giá trị để trở thành tài sản thế chấp dài hạn hay không?

Theo Reuters, một số bên cho vay đang yêu cầu Nvidia đưa ra các mức bảo lãnh cao hơn so với phương án ban đầu, trong bối cảnh giới tài chính chưa có đủ dữ liệu lịch sử để xác định chính xác thời gian những GPU tiên tiến có thể tiếp tục tạo ra doanh thu.

Nvidia công bố kế hoạch tài trợ quy mô tới 500 tỷ USD hồi tháng 8, với sự tham gia của các tổ chức tài chính lớn như Blackstone, Apollo và KKR. Mục tiêu là hình thành một thị trường vốn mới, trong đó các hệ thống tính toán AI, bao gồm GPU của Nvidia, có thể được sử dụng làm tài sản bảo đảm cho các khoản vay.

Nvidia muốn biến GPU thành một loại "tài sản hạ tầng"

Giám đốc điều hành Nvidia Jensen Huang cho rằng năng lực tính toán AI nên được nhìn nhận như một loại tài sản hạ tầng có thể đầu tư, thay vì đơn thuần là dịch vụ mà khách hàng thuê hoặc mua.

Theo Nvidia, những GPU cao cấp có thể tiếp tục tạo ra doanh thu trong khoảng một thập kỷ. Công ty cho rằng các hệ thống máy chủ AI là những tài sản có khả năng tạo dòng tiền, có độ bền và có thể chuyển đổi giữa các mục đích sử dụng.

Trong kế hoạch ban đầu, một số khoản tài trợ có thể chỉ yêu cầu Nvidia cung cấp bảo lãnh giá trị còn lại ở mức tối đa khoảng 25%. Cách tiếp cận này nhằm hạn chế tình trạng "tài trợ vòng tròn", trong đó một nhà cung cấp đồng thời hỗ trợ tài chính cho khách hàng để khách hàng mua chính sản phẩm của mình.

Tuy nhiên, các ngân hàng hiện chưa hoàn toàn chấp nhận cách định giá này.

Một số nguồn tin trong ngành tài chính cho biết Nvidia có thể phải đưa ra bảo lãnh đối với toàn bộ giao dịch, hoặc các khoản vay phải được bảo đảm bằng dòng doanh thu từ những khách hàng có xếp hạng tín nhiệm cao.

Điều đó cho thấy thị trường tín dụng vẫn chưa coi năng lực tính toán của GPU tương đương những tài sản hạ tầng đã có lịch sử định giá rõ ràng, chẳng hạn máy bay.

Khoảng cách lớn về cách tính tuổi thọ GPU

Một trong những điểm gây tranh luận là thời gian GPU có thể tiếp tục tạo ra doanh thu.

Nvidia cho rằng các GPU cao cấp có thể hoạt động hiệu quả và tạo doanh thu trong khoảng 10 năm. Công ty cũng dẫn một số nghiên cứu cho thấy các doanh nghiệp điện toán đám mây đang kéo dài thời gian khấu hao máy chủ lên 5–6 năm, thay vì 3–4 năm như trước.

Một số đánh giá độc lập thậm chí cho rằng hệ thống GB300 NVL72 mới nhất của Nvidia có thể có tuổi thọ kinh tế từ 9–10 năm.

Tuy nhiên, giới ngân hàng và nhà đầu tư tín dụng có cách tiếp cận thận trọng hơn.

Theo Andrew Chang, Giám đốc tại S&P Global Ratings, Nvidia có cơ sở khi cho rằng GPU có thể hoạt động tốt trong thời gian trên 5 năm, nhưng các nhà đầu tư vẫn phải thận trọng khi xác định giá trị của những tài sản này.

Một số ngân hàng hiện tính toán khấu hao GPU theo chu kỳ khoảng 3–4 năm. Khoảng cách này có ý nghĩa rất lớn đối với hoạt động cho vay: nếu GPU mất giá nhanh hơn dự kiến, giá trị tài sản thế chấp sẽ giảm trước khi khoản vay được hoàn trả.

Do đó, các nhà đầu tư có thể yêu cầu lãi suất cao hơn, mức dự phòng tài chính lớn hơn và các cơ chế bảo vệ khả năng hoàn trả chặt chẽ hơn.

Các giao dịch thực tế cho thấy thị trường vẫn cần bảo lãnh

Thị trường đã bắt đầu xuất hiện những giao dịch sử dụng chip AI làm tài sản bảo đảm, nhưng cấu trúc của các thương vụ này khác với mô hình Nvidia đang hướng tới.

CoreWeave, doanh nghiệp điện toán đám mây chuyên về AI mà Nvidia có cổ phần, đã hoàn tất khoản tài trợ 8,5 tỷ USD được xem là khoản vay GPU đầu tiên đạt cấp độ đầu tư. Điểm quan trọng là khoản vay được hỗ trợ bởi các hợp đồng thanh toán của Meta, một khách hàng được đánh giá có khả năng thanh toán cao.

Trong một trường hợp khác, Broadcom – đối thủ của Nvidia trong lĩnh vực chip AI – đã bảo lãnh hơn 80% cấu trúc tài chính trị giá 35 tỷ USD nhằm hỗ trợ năng lực điện toán AI cho Anthropic.

Những giao dịch này cho thấy giới tín dụng vẫn muốn có một nguồn doanh thu hoặc một bên bảo lãnh có độ tin cậy cao đứng sau tài sản chip.

Theo các nguồn tin của Reuters, hàng chục tỷ USD giao dịch tài trợ đang được Nvidia chuẩn bị có khả năng sẽ sử dụng các hợp đồng khách hàng và cơ chế bảo lãnh mạnh hơn để tăng mức độ an toàn cho nhà đầu tư.

AI đang bước vào cuộc chơi tài chính quy mô hàng trăm tỷ USD

Tranh luận xung quanh kế hoạch của Nvidia xuất hiện trong bối cảnh các công ty công nghệ và nhà đầu tư đang đổ hàng trăm tỷ USD vào trung tâm dữ liệu, GPU, bộ nhớ, hệ thống mạng và nguồn điện để đáp ứng nhu cầu AI.

Quy mô đầu tư chưa từng có đang khiến câu chuyện tài chính của AI trở nên phức tạp hơn. Không chỉ doanh thu của các công ty AI được quan tâm, mà cả cách các doanh nghiệp huy động vốn để mua chip, xây dựng trung tâm dữ liệu và trả nợ cũng đang được giới đầu tư theo dõi chặt chẽ.

Một số nhà phân tích đã cảnh báo về sự gia tăng của các hình thức tín dụng tư nhân, tài trợ từ nhà cung cấp và những cấu trúc tài chính có tính liên kết cao trong hệ sinh thái AI.

Điều này làm xuất hiện câu hỏi về mức độ bền vững thực sự của nhu cầu AI nếu các dòng vốn tài trợ bị thu hẹp hoặc chi phí vốn tăng lên.

Đối với Nvidia, vấn đề không chỉ là bán được thêm GPU. Nếu thành công trong việc biến GPU thành tài sản có thể huy động vốn, Nvidia có thể góp phần hình thành một thị trường tài chính mới cho hạ tầng AI, giúp các doanh nghiệp có thêm nguồn vốn để mở rộng trung tâm dữ liệu và năng lực tính toán.

Ngược lại, nếu các tổ chức tín dụng tiếp tục yêu cầu bảo lãnh cao và định giá GPU theo vòng đời ngắn hơn kỳ vọng của Nvidia, chi phí vốn cho hệ thống AI có thể tăng lên.

Cuộc tranh luận vì vậy đang chuyển từ câu hỏi "AI cần bao nhiêu chip?" sang một vấn đề rộng hơn: "Những con chip đó có giá trị tài chính trong bao lâu?" Đây có thể là một trong những phép thử quan trọng đối với mô hình đầu tư hàng trăm tỷ USD đang thúc đẩy làn sóng AI hiện nay.