Cơ bản
Giao ngay
Giao dịch tiền điện tử một cách tự do
Giao dịch ký quỹ
Tăng lợi nhuận của bạn với đòn bẩy
Chuyển đổi và Đầu tư định kỳ
0 Fees
Giao dịch bất kể khối lượng không mất phí không trượt giá
ETF
Sản phẩm ETF có thuộc tính đòn bẩy giao dịch giao ngay không cần vay không cháy tải khoản
Giao dịch trước giờ mở cửa
Giao dịch token mới trước niêm yết
Futures
Truy cập hàng trăm hợp đồng vĩnh cửu
TradFi
Vàng
Một nền tảng cho tài sản truyền thống
Quyền chọn
Hot
Giao dịch với các quyền chọn kiểu Châu Âu
Tài khoản hợp nhất
Tối đa hóa hiệu quả sử dụng vốn của bạn
Giao dịch demo
Giới thiệu về Giao dịch hợp đồng tương lai
Nắm vững kỹ năng giao dịch hợp đồng từ đầu
Sự kiện tương lai
Tham gia sự kiện để nhận phần thưởng
Giao dịch demo
Sử dụng tiền ảo để trải nghiệm giao dịch không rủi ro
Launch
CandyDrop
Sưu tập kẹo để kiếm airdrop
Launchpool
Thế chấp nhanh, kiếm token mới tiềm năng
HODLer Airdrop
Nắm giữ GT và nhận được airdrop lớn miễn phí
Launchpad
Đăng ký sớm dự án token lớn tiếp theo
Điểm Alpha
Giao dịch trên chuỗi và nhận airdrop
Điểm Futures
Kiếm điểm futures và nhận phần thưởng airdrop
Đầu tư
Simple Earn
Kiếm lãi từ các token nhàn rỗi
Đầu tư tự động
Đầu tư tự động một cách thường xuyên.
Sản phẩm tiền kép
Kiếm lợi nhuận từ biến động thị trường
Soft Staking
Kiếm phần thưởng với staking linh hoạt
Vay Crypto
0 Fees
Thế chấp một loại tiền điện tử để vay một loại khác
Trung tâm cho vay
Trung tâm cho vay một cửa
Vừa rồi tôi vừa nghe Jensen Huang đưa ra một vài con số khá “điên rồ” trong cuộc earnings call mới nhất, và tôi nghĩ mọi người đang đánh giá thấp ý nghĩa của điều này đối với vài năm tới.
Vì vậy, Nvidia sắp bắt đầu triển khai nền tảng Vera Rubin từ nửa sau của năm nay, và các thông số kỹ thuật thì thật sự là quá ấn tượng. Chúng ta đang nói về việc huấn luyện các mô hình AI với ít hơn 75% GPU so với Blackwell, đồng thời cắt giảm chi phí token suy luận lên đến 90%. Để có ngữ cảnh, tokens về cơ bản là những mảnh dữ liệu mà các mô hình AI tạo ra, và mỗi token đều tốn tiền để tạo ra. Khi bạn cắt giảm chi phí mạnh đến vậy, bạn đang mở ra một cơ hội rất lớn cho các công ty AI để mở rộng quy mô sử dụng và biên lợi nhuận.
Nhưng đây mới là phần thực sự thú vị. Trong cuộc earnings call, Jensen Huang đã đưa ra nhận xét này và nó đọng lại trong tôi. Ông nói rằng trong lịch sử, thế giới đã chi khoảng $400 billion mỗi năm cho hạ tầng máy tính truyền thống, nhưng năng lực cần cho các tác vụ AI cao hơn gấp một nghìn lần. Không phải lỗi gõ nhầm đâu. Gấp một nghìn lần. Ông cũng liên tục cho rằng chi tiêu cho hạ tầng trung tâm dữ liệu AI có thể đạt $4 trillion mỗi năm vào năm 2030.
Nghe có vẻ tham vọng, nhưng hãy nghĩ xem thực tế đang diễn ra điều gì. Nvidia vừa công bố doanh thu 215,9 tỷ USD cho năm tài chính 2026, tăng 65% so với cùng kỳ năm trước. Riêng mảng doanh thu trung tâm dữ liệu là 193,7 tỷ USD, tăng 68%. Họ dự báo doanh thu Q1 của FY2027 là $78 billion, tương đương mức tăng 77%. Và họ gần như đang nói rằng phần lớn mức tăng trưởng đó đến từ các trung tâm dữ liệu.
Điều “căng” là hiện tại Nvidia chủ yếu đang cạnh tranh với chính nó, chứ không phải với các đối thủ. Nhu cầu vẫn vượt xa nguồn cung. Nền tảng Vera Rubin sẽ là một bước cải tiến mang tính “nhảy vọt” nữa, và Jensen Huang dường như rất tin rằng việc chi tiêu cho hạ tầng sẽ không chậm lại bất cứ lúc nào trong thời gian tới.
Xét về định giá, cổ phiếu hiện đang giao dịch với P/E là 36,1, thực ra thấp hơn 41% so với mức trung bình 10 năm là 61,6. Phố Wall kỳ vọng lợi nhuận sẽ tăng lên 8,23 USD trong năm tài chính 2027, điều này sẽ đưa P/E dự phóng lên chỉ còn 21,5. Để so sánh, S&P 500 đang giao dịch với P/E trailing là 24,7. Vậy nên, ngay cả khi Nvidia không đi lên nhiều hơn trong năm tới, cổ phiếu này vẫn có thể rẻ hơn so với toàn thị trường.
Nếu dự báo lợi nhuận của Phố Wall đạt đúng, cổ phiếu sẽ cần tăng lên khoảng gấp đôi chỉ để giao dịch ở mức định giá trung bình lịch sử của nó. Điều đó vẫn chưa tính đến bất kỳ triển vọng tăng thêm nào nhờ việc áp dụng AI nhanh hơn khi chi phí suy luận tiếp tục giảm. Chắc chắn là một điều đáng để theo dõi khi chúng ta bước vào nửa cuối của năm.