Từ thần chứng khoán Bạch Mao đến đại gia quỹ trăm tỷ, những người thông minh bán khống Nvidia đều đang sử dụng cùng một khung để làm giàu

• tác giả: Bíp Bíp News * Nhà đầu tư AI Leopold từ 200 triệu đến 13 tỷ, nhà đầu tư tóc trắng đạt tỷ suất lợi nhuận hàng năm 225 lần, Chen Liwu đã đầu tư vào 159 công ty IPO, tất cả đều dựa trên cùng một khung: tìm kiếm điểm nghẽn.

Leopold đã thành lập quỹ với 225 triệu USD, trong 12 tháng đã đạt 5,5 tỷ USD, hiện đã mở rộng lên 13 tỷ USD, điểm nghẽn mà ông đặt cược là cơ sở hạ tầng vật lý AI như điện, sức mạnh tính toán, bộ nhớ và kết nối quang học.

Trong danh mục đầu tư của ông không có cổ phiếu Nvidia, mà ngược lại, ông đã sử dụng 8,46 tỷ USD quyền chọn bán để bán khống toàn bộ lĩnh vực chip.

Khi giá cổ phiếu Nvidia là 6 USD, nhà đầu tư tóc trắng đã từ chối đề nghị của họ, dựa vào lý thuyết lá tía tô để chọn cổ phiếu vốn hóa nhỏ, tự nhận tỷ suất lợi nhuận hàng năm 225 lần, điểm nghẽn mà ông đặt cược là chuỗi cung ứng quang học AI như CPO, nền tảng InP, bộ thu phát quang.

CEO Intel Chen Liwu đã nhấn mạnh thêm lý thuyết này trong cuộc phỏng vấn trên podcast No Priors vào ngày 18 tháng 6 năm 2026. Trước khi lãnh đạo Intel, Chen Liwu đã giữ chức CEO của Cadence trong 12 năm, trong thời gian đó giá cổ phiếu đã tăng 32 lần.

Ông cũng là một trong những nhà đầu tư mạo hiểm hoạt động tích cực nhất trong lĩnh vực bán dẫn, cá nhân đã đầu tư vào hơn 200 công ty bán dẫn, trong đó 159 công ty IPO, điểm nghẽn mà ông đặt cược bao gồm EDA, vật liệu mới như GaN/SiC/InP và kết nối quang.

Một bảng mạch, hiểu rõ chuỗi cung ứng phần cứng AI

Lấy bất kỳ bảng mạch nào của bộ tăng tốc AI.

Trước khi nó được sản xuất, nhà thiết kế cần sử dụng công cụ EDA để xác minh bố cục của hàng trăm tỷ bóng bán dẫn, thay thế silicon đang chạm đến giới hạn vật lý bằng các vật liệu mới như InP, GaN, SiC, và sử dụng khí heli để bảo vệ từng bước quy trình chính xác trong khắc và in.

Trên bảng, chip GPU và bộ nhớ HBM được xếp chồng lên nhau, hoàn thành đóng gói tiên tiến thông qua CoWoS của TSMC hoặc EMIB của Intel. GPU quyết định giới hạn sức mạnh tính toán, HBM quyết định liệu sức mạnh tính toán có thể được giải phóng hay không, và đóng gói quyết định liệu chúng có thể được lắp ráp lại với nhau hay không.

Giữa các bảng, hàng nghìn bộ tăng tốc như vậy cần phải tính toán đồng bộ. Cáp đồng đang gần chạm đến giới hạn băng thông vật lý, kết nối quang đang tiếp quản.

Xung quanh bảng, điện áp 48V cần giảm xuống dưới 1V mà GPU cần, mỗi bước chuyển đổi đều tạo ra nhiệt; công suất tiêu thụ của một tủ là 120kW, làm mát bằng không khí truyền thống đã không còn hiệu quả, làm mát bằng chất lỏng đang trở thành tiêu chuẩn.

Ngoài bảng, tất cả những điều này đều cần điện. Lượng điện tiêu thụ của một trung tâm dữ liệu AI tương đương với một thành phố vừa, trong khi việc mở rộng lưới điện và xây dựng cơ sở phát điện mới cần nhiều năm.

Đây là toàn cảnh của chín điểm nghẽn. Dưới đây sẽ được phân tích từng điểm một.

Trước bảng EDA: Một lần thất bại trong sản xuất, thiệt hại hàng chục triệu USD

Tất cả các chip trước khi sản xuất đều phải hoàn thành thiết kế và xác minh thông qua EDA, giai đoạn xác minh chiếm 60%-70% toàn bộ chu kỳ phát triển chip.

Bộ tăng tốc AI tích hợp hàng trăm tỷ bóng bán dẫn, sau đó chồng lên HBM, xếp chồng 3D và đóng gói tiên tiến, độ phức tạp thiết kế ngày càng tăng, nhưng hiệu suất tính toán của công cụ EDA không theo kịp. Một khi có vấn đề trong xác minh, cần phải sản xuất lại, chi phí thất bại có thể vượt quá hàng chục triệu USD.

Thị trường EDA vào năm 2025 dự kiến đạt khoảng 14,5 tỷ USD, và vào năm 2026 dự kiến gần 18 tỷ USD. Ba công ty Synopsys, Cadence, Siemens chiếm hơn 65% thị phần. Chen Liwu đã làm CEO của Cadence trong 12 năm, ông hiểu rõ quyền định giá trong giai đoạn này hơn hầu hết các nhà đầu tư, ông mô tả EDA như một mỏ vàng. Cadence đã có thể nâng cao tốc độ thu hẹp thiết kế lên 5 lần, hệ thống AI của Siemens đã đạt được tốc độ tăng tốc 10 lần trong một số nhiệm vụ. Vật liệu mới: Silicon không còn đủ sức, năm loại vật liệu thay thế

Vật liệu silicon truyền thống đang dần chạm đến trần hiệu suất trong các lĩnh vực tiêu thụ điện, tản nhiệt, và truyền thông quang. Năm loại vật liệu mới đang trở thành điểm đột phá: GaN (thiết bị công suất tần số cao), SiC (điện áp cao dòng lớn), InP (truyền thông quang), kim cương nhân tạo (dẫn nhiệt), và nền tảng thủy tinh (đóng gói tiên tiến).

Các mô-đun quang 800G, 1.6T phụ thuộc vào vật liệu InP, hiện tại nhu cầu kết nối quang AI đang thiếu hụt khoảng 40%-60%. Nền tảng thủy tinh được coi là hướng đóng gói tiên tiến thế hệ tiếp theo, Intel và TSMC đều đang thúc đẩy sản xuất hàng loạt. Wolfspeed và Infineon chỉ trong giai đoạn 2025-2027 đã đầu tư hơn 15 tỷ USD vào năng lực sản xuất SiC. Khí heli: Không thể tái sinh, ngừng cung cấp sẽ dừng sản xuất

Đầu năm 2026, một sự kiện mà hầu hết các nhà đầu tư hoàn toàn không chú ý đã xảy ra: Sự gián đoạn cung cấp từ Ras Laffan, Qatar đã ảnh hưởng đến 27%-30% nguồn cung khí heli toàn cầu, giá giao ngay đã tăng 40%-100% trong thời gian ngắn. Ngành công nghiệp bán dẫn Hàn Quốc phụ thuộc vào khí heli của Qatar khoảng 64,7%, dây chuyền sản xuất HBM của Samsung và SK Hynix do đó phải đối mặt với rủi ro cung cấp.

Khí heli xuyên suốt các quy trình EUV, khắc, lắng đọng, làm mát wafer, không thể tái sinh và không có sản phẩm thay thế. Ngành công nghiệp bán dẫn chiếm khoảng 24% tổng tiêu thụ khí heli toàn cầu, dự kiến sẽ tăng lên 30% vào năm 2030. Điều phiền phức hơn là, quy trình 2nm so với 3nm, lượng tiêu thụ khí heli trên đơn vị còn phải tăng khoảng 20%. Quy trình càng tiên tiến, càng phụ thuộc vào một nguồn tài nguyên đang ngày càng khan hiếm.

Samsung đã triển khai hệ thống tái sử dụng khí heli, TSMC đạt tỷ lệ thu hồi 80%-90% trên dây chuyền sản xuất tiên tiến. Nhưng việc tái chế chỉ có thể giảm nhẹ, không thể giải quyết vấn đề cốt lõi: nguồn cung tập trung ở một số địa điểm cung cấp, thời gian xây dựng nguồn cung mới tính bằng năm.

Trên bảng HBM: Cung không đủ cầu, giá DRAM đã tăng gấp đôi trong hai năm

HBM cung cấp khả năng truyền tải dữ liệu tốc độ cao cho GPU, nguồn cung luôn căng thẳng, đã trở thành điểm nghẽn chính hạn chế việc xuất hàng máy chủ AI. Bộ nhớ đang thiếu hơn bất kỳ thứ gì khác.

Thị trường HBM toàn cầu vào năm 2026 dự kiến đạt khoảng 9,2 tỷ USD, đến năm 2035 có thể tăng lên gần 70 tỷ USD, với tốc độ tăng trưởng hàng năm vượt quá 25%. SK Hynix, Samsung và Micron là ba công ty dẫn đầu thị trường, SK Hynix nhờ vào năng lực sản xuất hàng đầu đã trở thành nhà cung cấp cốt lõi của Nvidia, Samsung và Micron đang tăng tốc mở rộng sản xuất HBM3E và HBM4.

GPU quyết định giới hạn sức mạnh tính toán, HBM quyết định liệu những sức mạnh này có thể được giải phóng hay không. Đóng gói tiên tiến: GPU đã được sản xuất, nhưng không thể hoàn thành đóng gói

Đóng gói tiên tiến tích hợp GPU và HBM thành một bộ tăng tốc AI hoàn chỉnh, CoWoS của TSMC là giải pháp phổ biến nhất. Ngay cả khi GPU và HBM đã được sản xuất, nếu không hoàn thành đóng gói thì không thể chuyển đổi thành sức mạnh tính toán.

CEO của TSMC đã công khai tuyên bố rằng năng lực sản xuất CoWoS "cực kỳ căng thẳng, đã bán hết cho năm 2026". Năng lực đã từ khoảng 35.000-40.000 tấm/tháng vào cuối năm 2024 tăng lên mục tiêu 120.000-140.000 tấm/tháng vào năm 2026, nhưng nhu cầu tăng nhanh hơn. Nhu cầu toàn cầu về CoWoS vào năm 2026 dự kiến gần 1 triệu tấm wafer, trong đó Nvidia chiếm khoảng 60%, và đã khóa nhiều năng lực sản xuất thông qua hợp đồng dài hạn.

Intel đặt cược vào giải pháp EMIB và nền tảng thủy tinh để cố gắng cạnh tranh với TSMC trong lĩnh vực đóng gói, các nhà máy đóng gói như ASE, Amkor cũng đang đồng thời mở rộng sản xuất.

Giữa các bảng Kết nối/Quang học: Cáp đồng không còn hoạt động, kết nối quang đang tiếp quản

Việc đào tạo mô hình lớn cần hàng nghìn thậm chí hàng chục nghìn GPU tính toán đồng bộ. Nếu sức mạnh tính toán của một GPU rất mạnh, nhưng tốc độ truyền dữ liệu giữa các chip không theo kịp, thì tỷ lệ sử dụng thực tế của toàn bộ cụm sẽ bị kéo xuống. Giải pháp kết nối đồng hiện tại đang gần chạm đến giới hạn băng thông vật lý, chip kết nối tốc độ cao và kiến trúc kết nối mới trở thành hướng đầu tư tập trung vào vốn.

Quang học là giải pháp thế hệ tiếp theo cho điểm nghẽn kết nối. Tín hiệu điện trong các tình huống truyền tải khoảng cách dài và mật độ cao gặp phải vấn đề suy giảm tín hiệu và phát nhiệt, tín hiệu quang có lợi thế vật lý trong hai khía cạnh này. Silicon quang và CPO (quang học đồng đóng gói) có khả năng giảm 30%-50% tiêu thụ năng lượng kết nối, nhưng quy trình sản xuất, tích hợp đóng gói và kiểm soát chi phí vẫn chưa trưởng thành, có một khoảng cách rõ rệt giữa năng lực sản xuất và nhu cầu của cụm AI. Thị trường kết nối quang dự kiến khoảng 15 tỷ USD vào năm 2025, đến năm 2034 có thể đạt 43 tỷ USD.

Huang Renxun gần như đã đầu tư vào tất cả các công ty làm quang học. Kể từ năm 2026, NVIDIA đã đầu tư tổng cộng hơn 6,5 tỷ USD vào lĩnh vực quang học: đầu tư khoảng 2 tỷ USD vào Lumentum và Coherent, và 500 triệu USD vào Ayar Labs để phát triển tuyến silicon quang.

Xung quanh bảng Chuyển đổi năng lượng: 48V giảm xuống 1V, thiết bị silicon truyền thống không chịu nổi

Máy chủ AI cần giảm điện áp 48V thậm chí cao hơn, qua nhiều bước chuyển đổi xuống dưới 1V mà GPU cần. Thiết bị công suất silicon truyền thống không đủ hiệu quả trong các tình huống công suất cao, GaN và SiC đang trở thành giải pháp thế hệ tiếp theo.

onsemi ước tính, trong một tủ AI 1MW thế hệ tiếp theo, giá trị của bán dẫn công suất từ khoảng 50.000 USD đã tăng gấp đôi lên 100.000 USD. Thị trường thiết bị công suất GaN/SiC vào năm 2025-2026 khoảng 2 tỷ USD, dự kiến đến năm 2030 sẽ vượt quá 8 tỷ USD, với tốc độ tăng trưởng hàng năm vượt quá 20%.

Infineon đã mua lại GaN Systems để hoàn thiện dòng sản phẩm, Navitas đã phát hành giải pháp nguồn GaN cho trung tâm dữ liệu AI, onsemi, Wolfspeed, STMicroelectronics cũng đang tăng tốc mở rộng năng lực sản xuất SiC. Làm mát bằng chất lỏng: Một tủ 120kW, làm mát bằng không khí không còn hiệu quả

Tủ máy chủ AI thế hệ mới như NVIDIA GB200 NVL72 có công suất tiêu thụ trên 120kW. Nếu chỉ dựa vào quạt để làm mát, không gian và tiếng ồn trong phòng máy sẽ mất kiểm soát. Làm mát bằng chất lỏng đang trở thành giải pháp tiêu chuẩn cho trung tâm dữ liệu AI thế hệ tiếp theo.

Thị trường làm mát bằng chất lỏng toàn cầu dự kiến khoảng 5 tỷ USD vào năm 2025, đến năm 2035 có thể tăng lên 27,1 tỷ USD. Tỷ lệ áp dụng làm mát bằng chất lỏng trong các trung tâm dữ liệu AI mới dự kiến sẽ tăng từ khoảng 35% vào năm 2025 lên khoảng 55% vào cuối năm 2026.

NVIDIA đang thúc đẩy kiến trúc làm mát bằng chất lỏng trong các nền tảng Blackwell và Rubin, Microsoft, Google, Amazon, Meta đang tăng tốc áp dụng trong các trung tâm dữ liệu mới. Về mặt tản nhiệt cấp chip, Chen Liwu đã đầu tư vào hướng kim cương nhân tạo, sử dụng khả năng dẫn nhiệt cao của nó để giải quyết vấn đề tập trung nhiệt cục bộ của chip công suất cao.

Ngoài bảng Điện: Lưới điện không theo kịp, trung tâm dữ liệu xếp hàng chờ điện

Nhiều dự án trung tâm dữ liệu ở Mỹ đã phải đối mặt với sự trì hoãn do lưới điện không đủ khả năng kết nối.

Tổng vốn đầu tư của Amazon, Microsoft, Google, Meta vào năm 2026 dự kiến đạt 700 tỷ USD, một tỷ lệ lớn sẽ chảy vào cơ sở hạ tầng AI và năng lượng hỗ trợ. Tốc độ mở rộng lưới điện truyền thống không theo kịp nhu cầu, các công ty công nghệ bắt đầu chuyển sang các giải pháp thay thế như hợp đồng mua điện dài hạn, phát điện bằng khí tự nhiên và năng lượng hạt nhân.

Leopold cho rằng có một cuộc chiến giành giật tất cả các hợp đồng điện còn lại của thế kỷ này và mỗi máy biến áp đang diễn ra ở Silicon Valley. Đánh giá của ông là: điểm nghẽn thực sự của thời đại AI không phải là thuật toán, mà là điện.

Williams đã đầu tư 5,1 tỷ USD để xây dựng cơ sở phát điện khí tự nhiên mô-đun, đơn đặt hàng tuabin khí GE Vernova đã tích lũy lên đến 100GW; NVIDIA thông qua NVentures đã đầu tư vào TerraPower để thúc đẩy lò phản ứng hạt nhân mô-đun nhỏ, dự án Stargate cũng đang khám phá năng lượng hạt nhân.

So với các điểm nghẽn công nghệ khác, việc xây dựng điện lực liên quan đến lưới điện, đất đai, phê duyệt, thời gian xây dựng dài hơn và cũng khó sao chép nhanh chóng hơn.

Khung này có thể sử dụng đến khi nào

Khung đầu tư vào điểm nghẽn này có thể sử dụng bao lâu? Phụ thuộc vào thời điểm cung cấp theo kịp nhu cầu.

Từ thời gian xây dựng năng lực, nửa cuối năm 2027 là điểm giải phóng cung cấp đầu tiên: Nhà máy M15X của SK Hynix dự kiến sẽ đi vào sản xuất giữa năm 2027, các nhà máy mới của Micron tại Singapore và Đài Loan cũng nhắm đến năm 2027. Nhà đầu tư tóc trắng dự đoán chu kỳ siêu quang cũng sẽ bắt đầu tăng trưởng vào giữa năm 2027. Năm 2028 là đợt thứ hai: Nhà máy Pyeongtaek P5 của Samsung, nhà máy SK Hynix tại Indiana, Mỹ, và nhà máy Micron tại Hiroshima sẽ đồng loạt đi vào hoạt động. Đánh giá của Chen Liwu là: "Trước năm 2028 sẽ không có sự giảm bớt."

Nhưng việc đưa năng lực mới vào hoạt động không đồng nghĩa với việc điểm nghẽn sẽ biến mất. Mỗi thế hệ GPU đều có nhu cầu về HBM gấp đôi, kiến trúc Rubin thế hệ tiếp theo của NVIDIA sẽ làm tăng thêm nhu cầu về HBM4; hơn nữa, các nhà cung cấp đám mây quy mô lớn đã khóa một lượng lớn năng lực sản xuất mới thông qua hợp đồng dài hạn, thị trường mở chỉ có thể lấy được một phần hạn chế.

Trong giai đoạn 2017-2018, giá DRAM đã tăng vọt, Samsung đã mở rộng sản xuất mạnh mẽ, vốn đầu tư đã tăng hơn 50%. Sau khi năng lực mới được giải phóng tập trung vào năm 2019, giá đã sụp đổ, toàn ngành đã thua lỗ. Từ khi đầu tư năng lực đến khi giá đảo chiều, mất 18 tháng.

Quy mô của vòng này lớn hơn nhiều so với vòng trước. Giá DRAM dự kiến sẽ tăng khoảng 275%-300% từ năm 2025 đến 2027, gấp ba lần mức tăng trong giai đoạn 2017-2018, và xảy ra trên cơ sở doanh thu gấp ba lần. Ba nhà sản xuất bộ nhớ SK Hynix, Samsung, Micron đều đã vượt mốc giá trị thị trường 1.000 tỷ USD, lợi nhuận HBM đạt 60%-70%, vượt xa DRAM truyền thống. Nếu tính theo khoảng thời gian 18 tháng tương tự, từ cuối năm 2028 đến giữa năm 2029 sẽ là khoảng thời gian cần phải cảnh giác cao độ.

Điều thực sự cần quan tâm là tín hiệu này: Nếu vào thời điểm đó, tốc độ tăng trưởng chi tiêu vốn AI chậm lại, trong khi năng lực mới của ba nhà sản xuất đồng thời được giải phóng, quan hệ cung cầu có thể nhanh chóng đảo chiều, điểm nghẽn trở thành dư thừa, quyền định giá sẽ trở lại tay người mua.

Cách thức hoạt động của Leopold cho thấy ông đã chuẩn bị cho kịch bản này. Trong khi ông đầu tư vào điện và cơ sở hạ tầng, ông đã sử dụng 8,46 tỷ USD quyền chọn bán để bán khống lĩnh vực bán dẫn. Đánh giá của ông là, một khi chu kỳ xây dựng cơ sở hạ tầng AI đạt đỉnh, sự cạnh tranh khốc liệt giữa các công ty chip sẽ làm giảm tỷ suất lợi nhuận, nhưng sự khan hiếm của điện và cơ sở hạ tầng vật lý sẽ lâu dài hơn và khó sao chép hơn.

Trước khi điều đó xảy ra, sự mất cân bằng cung cầu trong chuỗi này vẫn chưa thấy dấu hiệu giảm bớt.