Nvidia vừa cam kết 110 tỷ USD trong tài trợ nhà cung cấp—85% doanh thu hàng năm. Kế hoạch của Lucent vào năm 2000? 20%. Đây có phải là bong bóng viễn thông một lần nữa không? Tôi đã phân tích các con số. Chuỗi 🧵

Tài trợ từ nhà cung cấp = nhà cung cấp cho vay tiền cho khách hàng để họ có thể mua sản phẩm của nhà cung cấp. Thật tuyệt vời cho đến khi vòng đu quay dừng lại.

Năm 1999, Lucent đã cam kết 8,1 tỷ USD. Nortel đã mở rộng 3,1 tỷ USD. Cisco hứa hẹn 2,4 tỷ USD. Sau đó, 47 công ty viễn thông đã phá sản. 33-80% khoản vay của nhà cung cấp không được thu hồi. Các mạng cáp quang đang sử dụng <0,002% công suất.

Tiến nhanh đến năm 2025. Nvidia đã đầu tư 100 tỷ USD vào OpenAI (được cấu trúc thành 10 đợt, mỗi đợt 10 tỷ USD). 3 tỷ USD cổ phần trong CoreWeave. 3,7 tỷ USD vào các startup AI khác. Thêm 15 tỷ USD vào thị trường nợ được hỗ trợ bởi GPU.

Những điểm tương đồng thật nổi bật: • Lucent: 23% doanh thu từ 2 khách hàng hàng đầu • Nvidia: 46% doanh thu từ 4 khách hàng hàng đầu • 88% doanh thu của Nvidia đến từ các trung tâm dữ liệu

Nhưng đây là điều khác biệt—& điều này quan trọng: Khách hàng của Lucent là các CLEC sử dụng đòn bẩy đang tiêu tốn vốn. 4 khách hàng hàng đầu của Nvidia đã tạo ra 451 tỷ USD dòng tiền hoạt động trong năm 2024 (Microsoft 119 tỷ USD, Alphabet 125 tỷ USD, Amazon 116 tỷ USD, Meta 91,3 tỷ USD).

Rủi ro mới: Thị trường nợ hỗ trợ GPU trị giá hơn 10 tỷ đô la giả định rằng GPU sẽ giữ giá trị trong 4-6 năm. Các khoản vay hỗ trợ GPU có lãi suất khoảng 14%—gấp ba lần nợ doanh nghiệp đầu tư chất lượng.

Kiểm tra thực tế: CPU có tuổi thọ từ 5-10 năm. GPU trong các trung tâm dữ liệu AI thực tế chỉ tồn tại từ 1-3 năm, mặc dù giả định kế toán là 6 năm. Đào tạo Llama 3 của Meta: tỷ lệ hỏng hóc GPU hàng năm là 9% (27% hỏng hóc trong 3 năm).

Cách mà các công ty hyperscaler đang điều chỉnh khấu hao: • Amazon: 3→6 năm (2020-2023), sau đó 6→5 năm (2025) • Google: 3→6 năm • Meta: 4→6 năm • CoreWeave: 6 năm Sự đảo ngược của Amazon vào năm 2025 là sự điều chỉnh lớn đầu tiên. Những chính sách này có thực sự chân thành hay chỉ là hình thức?

SPVs ở khắp mọi nơi. Các công ty hyperscaler hợp tác với các công ty PE, xây dựng trung tâm dữ liệu trong các thực thể pháp lý riêng biệt, cho thuê công suất trở lại. Khoản nợ không xuất hiện trên bảng cân đối kế toán của họ. Paul Kedrosky: "Tôi không muốn các cơ quan xếp hạng tín dụng nhìn vào những gì tôi đang chi tiêu."

Các công ty công nghệ sẽ chi 300-400 tỷ USD cho cơ sở hạ tầng AI vào năm 2025. Chi phí vốn của các công ty hyperscaler đã đạt khoảng 50% thu nhập hoạt động—mức độ lịch sử thường liên quan đến việc xây dựng cơ sở hạ tầng của chính phủ, không phải của các công ty công nghệ.

Mối đe dọa từ silicon tùy chỉnh: Microsoft nhắm đến việc sử dụng "chủ yếu là silicon của Microsoft" (bộ tăng tốc Maia). Google có TPUs. Amazon có Trainium & Inferentia. Meta phát triển các bộ xử lý MTIA. Nếu khách hàng chuyển sang silicon tự sản xuất, việc tài trợ của Nvidia cho các nhà cung cấp trở thành rủi ro đối với khách hàng xây dựng các lựa chọn thay thế cạnh tranh.

Nhưng Nvidia không phải là Lucent: • Lucent đã thao túng doanh thu 1.148 tỷ USD, SEC đã buộc tội 10 giám đốc điều hành • Nvidia: không có bằng chứng gian lận, được kiểm toán bởi PwC, xếp hạng Aa3 • Lucent: dòng tiền hoạt động 304 triệu USD • Nvidia: dòng tiền hoạt động hàng năm trên 50 tỷ USD & 46,2 tỷ USD tiền mặt ròng

AI đã được triển khai rộng rãi—40% nhân viên Mỹ đã sử dụng AI tại nơi làm việc vào tháng 9 năm 2025, gấp đôi 20% vào năm 2023. Mức lương tăng gấp đôi tốc độ trong các ngành nghề có tiếp xúc với AI. Nhưng nghiên cứu của MIT: 95% các dự án AI không đạt được tác động P&L có thể đo lường do tích hợp kém.

OpenAI đã báo cáo khoản lỗ 4,7 tỷ USD trong H1 2025 với doanh thu 4,3 tỷ USD. Gần một nửa khoản lỗ là do bồi thường dựa trên cổ phiếu. Chưa có lãi, nhưng khác với khách hàng trong bong bóng viễn thông, nhu cầu là có thật và người dùng đang chi trả.

Những gì tôi đang theo dõi: • Tỷ lệ sử dụng GPU • Kiếm tiền từ OpenAI • Nợ xấu liên quan đến GPU • Xu hướng AR (cải thiện từ 68% xuống 30%, nhưng cần theo dõi sự suy giảm) • Tập trung khách hàng • Sự chấp nhận silicon tùy chỉnh • Sự hợp nhất nhà cung cấp

Câu hỏi lớn: Nhu cầu về AI có thực (như điện toán đám mây) hay chỉ là đầu cơ (như bùng nổ dot-com)? Khác với bong bóng viễn thông, nơi nhu cầu chỉ là đầu cơ và khách hàng tiêu tốn tiền, vòng đu quay này có những người tham gia trả tiền. Nhưng mức độ rủi ro lớn gấp 4 lần so với sự tiếp xúc của Lucent.

Coda: Sự gian lận của Lucent liên quan đến việc nhồi hàng kênh (doanh số ảo 452 triệu USD), các thỏa thuận bí mật với các nhà phân phối, và thao túng dự trữ. Công ty đã phải trả 25 triệu USD - khoản tiền phạt lớn nhất từ trước đến nay vì không hợp tác với SEC. Khi WinStar sụp đổ, Lucent đã xóa bỏ 700 triệu USD nợ xấu.