Xếp hạng doanh số bán hàng của các nhà sản xuất chất bán dẫn trong quý 2 năm 2023
Vào ngày 14 tháng 8 năm 2023, công ty nghiên cứu Semiconductor Intelligence của Mỹ đã công bố bảng xếp hạng 15 nhà sản xuất chất bán dẫn hàng đầu về doanh số trong quý 2 năm 2023 (Q2).
Tuy nhiên, tôi (Takashi Yunoue) thất vọng với thứ hạng này. Nguyên nhân là do chưa rõ thứ hạng của Công ty TNHH Sản xuất Chất bán dẫn Đài Loan nên tôi đã xem qua dữ liệu báo cáo tài chính của TSMC và thêm nó vào bảng xếp hạng trí tuệ bán dẫn (Hình 1).
Hình 1 Top 15 nhà sản xuất chất bán dẫn theo doanh số bán hàng (quý 1 và quý 2 năm 2023) Nguồn: Tác giả dựa trên dữ liệu báo cáo tài chính của Semiconductor Intelligence và TSMC
Đánh giá theo kết quả, vị trí thứ nhất là TSMC, vị trí thứ hai là Intel, vị trí thứ ba là Samsung, vị trí thứ tư là Nvidia, vị trí thứ năm là Broadcom và vị trí thứ sáu là Qualcomm (vị trí thứ tư và thứ năm được dự đoán của ).
Trong số các nhà sản xuất Nhật Bản, Renesas Electronics, công ty kinh doanh chất bán dẫn ô tô mạnh, đứng thứ 15, nhưng Kioxia, công ty sản xuất NAND, dường như đã rơi khỏi top 15.
Đáng chú ý, từ quý 1 năm 2023 đến quý 2, Nvidia tăng trưởng 69,2%. Nvidia sử dụng năm tài chính (FY) thay vì năm dương lịch (CY) cho sổ sách của mình (Hình 2). Do đó, thời điểm công bố thu nhập còn một tháng nữa kể từ khi Intel và Samsung công bố thu nhập của họ bằng CY. Do đó, doanh số bán hàng của Nvidia được viết là "dự báo" trong bảng xếp hạng Semiconductor Intelligence.
Hình 2 Sự khác biệt giữa năm tài chính (năm tài chính) và CY (năm dương lịch) của NVIDIA
Vậy thứ hạng thực sự của Nvidia ở đâu? Có thực sự là vị trí thứ tư?
Trong bài viết này, trước tiên chúng tôi xem xét dữ liệu bán hàng hàng quý của Nvidia. Tiếp theo, tôi sẽ thử so sánh doanh số bán hàng với ba nhà sản xuất chất bán dẫn hàng đầu là TSMC, Intel, Samsung và Nvidia. Ngoài ra, sự lan rộng bùng nổ của AI sáng tạo, chẳng hạn như AI mở "ChatGPT" được phát hành vào ngày 30 tháng 11 năm 2022, là lý do đằng sau sự tăng trưởng nhanh chóng về doanh số bán hàng của Nvidia. Ngoài ra, tôi cũng sẽ nói về triển vọng Nvidia có thể đóng vai trò dẫn đầu trong bảng xếp hạng doanh số bán hàng của các nhà sản xuất chất bán dẫn trong tương lai.
So sánh giữa ba nhà sản xuất chất bán dẫn lớn và Nvidia
Hình 3 cho thấy xu hướng lợi nhuận hoạt động và doanh thu hàng quý của Nvidia. Như đã đề cập ở phần trước, Nvidia sử dụng năm tài chính (FY) để báo cáo kết quả của mình. Do đó, quý 1 năm 2024 là từ tháng 2 đến tháng 4 năm 2023, quý 2 năm 2024 là từ tháng 5 đến tháng 7 năm 2023 và quý 3 năm 2024 được Nvidia dự đoán là từ tháng 8 đến tháng 10 năm 2023.
Hình 3 Doanh thu hàng quý và thu nhập hoạt động của NVIDIA (NVIDIA dự báo quý 3 năm 2024) Nguồn: Báo cáo tài chính NVIDIA
Nhìn lại Hình 3, doanh thu hàng quý đã tăng từ 7,2 tỷ USD trong Quý 1 năm 2024 (tháng 2 năm 2023 đến tháng 4 năm 2023) lên 13,5 tỷ USD trong Quý 2 năm 2024 (tháng 5 đến tháng 7 năm 2023). Bạn có thể thấy quy mô tăng gấp đôi.
Chúng ta nên so sánh Nvidia năm tài chính này với TSMC, Intel và Samsung định cư ở CY như thế nào? Vì khó có thể so sánh nhất quán theo thời gian nên đối với các CY như TSMC, doanh số bán hàng được tính vào tháng 3, tháng 6, tháng 9 và tháng 12, những tháng cuối cùng của kết quả tài chính hàng quý. Tôi đã tạo một biểu đồ thể hiện doanh số bán hàng trong tháng 4, tháng 7, tháng 10 và tháng 1 (Hình 4).
Hình 4 Doanh thu hàng quý của Intel, Samsung, TSMC và Nvidia (được tính vào cuối kỳ kế toán của mỗi công ty) Nguồn: Tính toán của tác giả dựa trên báo cáo tài chính của mỗi công ty
Intel giữ vị trí số 1 cho đến tháng 3 năm 2017, nhưng Samsung, vốn tăng trưởng nhanh chóng nhờ bong bóng bộ nhớ, đã nhảy lên vị trí số 1 trong khoảng thời gian từ tháng 6 năm 2017 đến tháng 9 năm 2018. Tuy nhiên, sau đó xảy ra cuộc suy thoái bộ nhớ và Intel đã trở lại vị trí dẫn đầu sau tháng 12/2018.
Một thời gian sau đó, Intel là số 1 và Samsung là số 2. Tuy nhiên, khi nhu cầu đặc biệt về virus Corona mới bắt đầu sụp đổ vào năm 2022, doanh số bán hàng của Intel đã giảm nhanh chóng sau tháng 12 năm 2021, Samsung sau tháng 6 năm 2022 và TSMC, vốn đã tăng trưởng ổn định kể từ năm 2019, đã vượt qua con số đó vào tháng 9 năm 2022. Công ty đã nhảy lên vị trí số một. Doanh số của TSMC cũng giảm mạnh kể từ tháng 12/2022.
Trong trường hợp này, doanh số của Nvidia sẽ tăng đáng kể từ tháng 4 năm 2023 đến tháng 7 cùng năm. Mặc dù thời gian giải quyết cách nhau một tháng và không thể so sánh trực tiếp nhưng từ Hình 4, khoảng tháng 6 đến tháng 7 năm 2023, TSMC sẽ đứng nhất, NVIDIA thứ hai, Intel thứ ba và Samsung thứ tư.
Ngoài ra, nếu doanh số của TSMC tiếp tục giảm sau tháng 9 năm 2023, Nvidia, công ty dự kiến đạt doanh thu 16 tỷ USD vào tháng 10 cùng năm, sẽ nhảy lên đầu danh sách. Nếu điều này xảy ra, Nvidia, được thành lập vào năm 1993, sẽ trở thành công ty bán dẫn số 1 về doanh thu lần đầu tiên trong lịch sử.
Nhưng điều gì đã thúc đẩy sự tiến bộ nhanh chóng của Nvidia?
Sự lan truyền bùng nổ của ChatGPT
Được phát hành bởi Open AI vào ngày 30 tháng 11 năm 2022, ChatGPT đã nhanh chóng trở nên phổ biến trên toàn thế giới. Thời gian để đạt 100 triệu người dùng tích cực là 54 tháng đối với Facebook, 49 tháng đối với X (Twitter cũ), 30 tháng đối với Instagram, 19 tháng đối với LINE, 9 tháng đối với TikTok và ChatGPT cho biết chỉ có hai mặt trăng.
Hiệu suất của nó cũng được cải thiện nhanh chóng, vào tháng 1 năm 2023, câu trả lời cho kỳ thi cuối kỳ MBA được đánh giá là B (mức đậu), vào tháng 2 cùng năm, tỷ lệ trả lời đúng của Kỳ thi Chứng chỉ Y khoa Hoa Kỳ đã đạt mức đậu. Tháng 9, anh lọt vào top 10% của Kỳ thi lấy bằng Luật sư Hoa Kỳ, đạt mức đỗ Kỳ thi Y khoa Quốc gia Nhật Bản trong 5 năm qua.
Sự bùng nổ của AI tổng quát bắt đầu từ ChatGPT là vô tận và kể từ đó, các công ty công nghệ cao đã bắt đầu phát triển AI tổng quát. Thế hệ AI này sử dụng chất bán dẫn gọi là Bộ xử lý đồ họa (GPU). Nvidia độc quyền trong lĩnh vực GPU.
Ở đây, trí tuệ nhân tạo tổng hợp là gì và nó hoạt động như thế nào? GPU đóng vai trò gì?
ChatGPT có hai bước
Hình 5 Chúng tôi sẽ giải thích cơ chế tạo AI như ChatGPT. Các bước của trí tuệ nhân tạo tổng hợp được chia thành hai giai đoạn: học tập và lý luận.
Hình 5 Nguyên lý Generative AI và chất bán dẫn AI được sử dụng (GPU NVIDIA)
Đầu tiên, tải dữ liệu lớn như dữ liệu văn bản, dữ liệu hình ảnh trên Internet vào máy chủ được trang bị chất bán dẫn AI như GPU NVIDIA (sau đây gọi tắt là máy chủ AI). Khi đó, các chất bán dẫn trí tuệ nhân tạo như GPU học hỏi từ dữ liệu.
Sau đó, khi người dùng viết câu hỏi trong cuộc trò chuyện, AI tổng hợp chạy trên máy chủ AI sẽ suy luận và đưa ra câu trả lời. Vào thời điểm đó, GPU của Nvidia và các chất bán dẫn AI khác thực hiện suy luận trên máy chủ AI.
Từ đó chúng ta có thể thấy rằng Generative AI có thể nói là "phần mềm tương tự" chạy trên chất bán dẫn AI (chẳng hạn như GPU NVIDIA) được cài đặt trên máy chủ AI.
Sự lan rộng và mở rộng quy mô của AI sáng tạo như ChatGPT là vô hạn. Hệ quả là trên thị trường bán dẫn, vấn đề thiếu hụt GPU của Nvidia ngày càng trở nên nghiêm trọng. Trong trường hợp này, các công ty công nghệ cao đang phát triển trí tuệ nhân tạo tổng hợp đang chạy đua để thu thập càng nhiều GPU Nvidia càng tốt.
GPU của Nvidia có nhiều loại, nhưng loại được săn đón nhiều nhất là A100 7nm (10.000 USD mỗi chiếc) và H100 (40.000 USD mỗi chiếc) của TSMC. Cho dù nó đắt đến đâu, nếu xét một DRAM là 10 USD, bộ xử lý iPhone của Apple là 100 USD và bộ xử lý PC của Intel là 200 USD, tôi chưa bao giờ thấy một GPU nào có giá từ 10.000 đến 40.000 USD, nó không tồn tại.
Nhu cầu về GPU máy chủ AI của trung tâm dữ liệu đang mở rộng nhanh chóng
Hình 6 cho thấy doanh thu hàng quý của NVIDIA theo lĩnh vực kinh doanh. Ban đầu, GPU của Nvidia là chất bán dẫn được phát triển cho máy chơi game. Như bạn có thể thấy trong Hình 6, doanh số bán GPU chơi game là lớn nhất cho đến khoảng năm tài chính 2020 (thực tế là năm 2019).
Hình 6 Doanh thu hàng quý của Nvidia theo lĩnh vực kinh doanh
Trong những trường hợp như vậy, người ta nhận thấy rằng GPU có khả năng xử lý song song số lượng lớn hình ảnh là phù hợp nhất cho chất bán dẫn AI. Theo trí nhớ của tôi, từ khoảng năm 2016 đến 2018, GPU Nvidia thường được sử dụng trong chất bán dẫn AI để lái xe tự động trên ô tô.
Tuy nhiên, từ Hình 6, doanh số bán GPU dành cho ô tô không lớn như vậy. Nguyên nhân là do việc lái ô tô hoàn toàn tự động vẫn chưa được phổ biến và những người tiên phong về lái xe tự động do Tesla dẫn đầu ở Hoa Kỳ đã bắt đầu phát triển chất bán dẫn AI của riêng họ cho các phương tiện lái hoàn toàn tự động.
Từ khoảng năm tài chính 2023 (thực tế là năm 2022), doanh số bán GPU nội bộ của Nvidia dành cho các máy chủ AI của trung tâm dữ liệu sẽ tăng trưởng nhanh chóng. Doanh số bán GPU cho máy chủ AI sẽ bùng nổ vào năm 2024 (thực tế là năm 2023).
Được thúc đẩy bởi nhu cầu về GPU máy chủ AI ngày càng tăng, doanh thu của Nvidia (có lẽ) đã vượt qua Intel và Samsung, đồng thời đang bám sát TSMC. Nếu đà này tiếp tục, TSMC có thể sẽ vượt qua.
Kể từ năm 2010, Intel, Samsung và TSMC, những công ty có doanh số bán dẫn lớn nhất, được mệnh danh là "Big Three". Tuy nhiên, Nvidia đã bất ngờ bước vào cuộc cạnh tranh giành vị trí dẫn đầu. Trong tương lai, Nvidia có thể trở thành công ty bán chất bán dẫn số 1. Rõ ràng, thời của Nvidia đã đến.
Xem bản gốc
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
ChatGPT "trên không", thời đại của NVIDIA đã đến như thế nào?
Nguồn gốc: Quan điểm ngành bán dẫn
Tác giả: Takashi Yunoue
Xếp hạng doanh số bán hàng của các nhà sản xuất chất bán dẫn trong quý 2 năm 2023
Vào ngày 14 tháng 8 năm 2023, công ty nghiên cứu Semiconductor Intelligence của Mỹ đã công bố bảng xếp hạng 15 nhà sản xuất chất bán dẫn hàng đầu về doanh số trong quý 2 năm 2023 (Q2).
Tuy nhiên, tôi (Takashi Yunoue) thất vọng với thứ hạng này. Nguyên nhân là do chưa rõ thứ hạng của Công ty TNHH Sản xuất Chất bán dẫn Đài Loan nên tôi đã xem qua dữ liệu báo cáo tài chính của TSMC và thêm nó vào bảng xếp hạng trí tuệ bán dẫn (Hình 1).
Đánh giá theo kết quả, vị trí thứ nhất là TSMC, vị trí thứ hai là Intel, vị trí thứ ba là Samsung, vị trí thứ tư là Nvidia, vị trí thứ năm là Broadcom và vị trí thứ sáu là Qualcomm (vị trí thứ tư và thứ năm được dự đoán của ).
Trong số các nhà sản xuất Nhật Bản, Renesas Electronics, công ty kinh doanh chất bán dẫn ô tô mạnh, đứng thứ 15, nhưng Kioxia, công ty sản xuất NAND, dường như đã rơi khỏi top 15.
Đáng chú ý, từ quý 1 năm 2023 đến quý 2, Nvidia tăng trưởng 69,2%. Nvidia sử dụng năm tài chính (FY) thay vì năm dương lịch (CY) cho sổ sách của mình (Hình 2). Do đó, thời điểm công bố thu nhập còn một tháng nữa kể từ khi Intel và Samsung công bố thu nhập của họ bằng CY. Do đó, doanh số bán hàng của Nvidia được viết là "dự báo" trong bảng xếp hạng Semiconductor Intelligence.
Vậy thứ hạng thực sự của Nvidia ở đâu? Có thực sự là vị trí thứ tư?
Trong bài viết này, trước tiên chúng tôi xem xét dữ liệu bán hàng hàng quý của Nvidia. Tiếp theo, tôi sẽ thử so sánh doanh số bán hàng với ba nhà sản xuất chất bán dẫn hàng đầu là TSMC, Intel, Samsung và Nvidia. Ngoài ra, sự lan rộng bùng nổ của AI sáng tạo, chẳng hạn như AI mở "ChatGPT" được phát hành vào ngày 30 tháng 11 năm 2022, là lý do đằng sau sự tăng trưởng nhanh chóng về doanh số bán hàng của Nvidia. Ngoài ra, tôi cũng sẽ nói về triển vọng Nvidia có thể đóng vai trò dẫn đầu trong bảng xếp hạng doanh số bán hàng của các nhà sản xuất chất bán dẫn trong tương lai.
So sánh giữa ba nhà sản xuất chất bán dẫn lớn và Nvidia
Hình 3 cho thấy xu hướng lợi nhuận hoạt động và doanh thu hàng quý của Nvidia. Như đã đề cập ở phần trước, Nvidia sử dụng năm tài chính (FY) để báo cáo kết quả của mình. Do đó, quý 1 năm 2024 là từ tháng 2 đến tháng 4 năm 2023, quý 2 năm 2024 là từ tháng 5 đến tháng 7 năm 2023 và quý 3 năm 2024 được Nvidia dự đoán là từ tháng 8 đến tháng 10 năm 2023.
Nhìn lại Hình 3, doanh thu hàng quý đã tăng từ 7,2 tỷ USD trong Quý 1 năm 2024 (tháng 2 năm 2023 đến tháng 4 năm 2023) lên 13,5 tỷ USD trong Quý 2 năm 2024 (tháng 5 đến tháng 7 năm 2023). Bạn có thể thấy quy mô tăng gấp đôi.
Chúng ta nên so sánh Nvidia năm tài chính này với TSMC, Intel và Samsung định cư ở CY như thế nào? Vì khó có thể so sánh nhất quán theo thời gian nên đối với các CY như TSMC, doanh số bán hàng được tính vào tháng 3, tháng 6, tháng 9 và tháng 12, những tháng cuối cùng của kết quả tài chính hàng quý. Tôi đã tạo một biểu đồ thể hiện doanh số bán hàng trong tháng 4, tháng 7, tháng 10 và tháng 1 (Hình 4).
Intel giữ vị trí số 1 cho đến tháng 3 năm 2017, nhưng Samsung, vốn tăng trưởng nhanh chóng nhờ bong bóng bộ nhớ, đã nhảy lên vị trí số 1 trong khoảng thời gian từ tháng 6 năm 2017 đến tháng 9 năm 2018. Tuy nhiên, sau đó xảy ra cuộc suy thoái bộ nhớ và Intel đã trở lại vị trí dẫn đầu sau tháng 12/2018.
Một thời gian sau đó, Intel là số 1 và Samsung là số 2. Tuy nhiên, khi nhu cầu đặc biệt về virus Corona mới bắt đầu sụp đổ vào năm 2022, doanh số bán hàng của Intel đã giảm nhanh chóng sau tháng 12 năm 2021, Samsung sau tháng 6 năm 2022 và TSMC, vốn đã tăng trưởng ổn định kể từ năm 2019, đã vượt qua con số đó vào tháng 9 năm 2022. Công ty đã nhảy lên vị trí số một. Doanh số của TSMC cũng giảm mạnh kể từ tháng 12/2022.
Trong trường hợp này, doanh số của Nvidia sẽ tăng đáng kể từ tháng 4 năm 2023 đến tháng 7 cùng năm. Mặc dù thời gian giải quyết cách nhau một tháng và không thể so sánh trực tiếp nhưng từ Hình 4, khoảng tháng 6 đến tháng 7 năm 2023, TSMC sẽ đứng nhất, NVIDIA thứ hai, Intel thứ ba và Samsung thứ tư.
Ngoài ra, nếu doanh số của TSMC tiếp tục giảm sau tháng 9 năm 2023, Nvidia, công ty dự kiến đạt doanh thu 16 tỷ USD vào tháng 10 cùng năm, sẽ nhảy lên đầu danh sách. Nếu điều này xảy ra, Nvidia, được thành lập vào năm 1993, sẽ trở thành công ty bán dẫn số 1 về doanh thu lần đầu tiên trong lịch sử.
Nhưng điều gì đã thúc đẩy sự tiến bộ nhanh chóng của Nvidia?
Sự lan truyền bùng nổ của ChatGPT
Được phát hành bởi Open AI vào ngày 30 tháng 11 năm 2022, ChatGPT đã nhanh chóng trở nên phổ biến trên toàn thế giới. Thời gian để đạt 100 triệu người dùng tích cực là 54 tháng đối với Facebook, 49 tháng đối với X (Twitter cũ), 30 tháng đối với Instagram, 19 tháng đối với LINE, 9 tháng đối với TikTok và ChatGPT cho biết chỉ có hai mặt trăng.
Hiệu suất của nó cũng được cải thiện nhanh chóng, vào tháng 1 năm 2023, câu trả lời cho kỳ thi cuối kỳ MBA được đánh giá là B (mức đậu), vào tháng 2 cùng năm, tỷ lệ trả lời đúng của Kỳ thi Chứng chỉ Y khoa Hoa Kỳ đã đạt mức đậu. Tháng 9, anh lọt vào top 10% của Kỳ thi lấy bằng Luật sư Hoa Kỳ, đạt mức đỗ Kỳ thi Y khoa Quốc gia Nhật Bản trong 5 năm qua.
Sự bùng nổ của AI tổng quát bắt đầu từ ChatGPT là vô tận và kể từ đó, các công ty công nghệ cao đã bắt đầu phát triển AI tổng quát. Thế hệ AI này sử dụng chất bán dẫn gọi là Bộ xử lý đồ họa (GPU). Nvidia độc quyền trong lĩnh vực GPU.
Ở đây, trí tuệ nhân tạo tổng hợp là gì và nó hoạt động như thế nào? GPU đóng vai trò gì?
ChatGPT có hai bước
Hình 5 Chúng tôi sẽ giải thích cơ chế tạo AI như ChatGPT. Các bước của trí tuệ nhân tạo tổng hợp được chia thành hai giai đoạn: học tập và lý luận.
Đầu tiên, tải dữ liệu lớn như dữ liệu văn bản, dữ liệu hình ảnh trên Internet vào máy chủ được trang bị chất bán dẫn AI như GPU NVIDIA (sau đây gọi tắt là máy chủ AI). Khi đó, các chất bán dẫn trí tuệ nhân tạo như GPU học hỏi từ dữ liệu.
Sau đó, khi người dùng viết câu hỏi trong cuộc trò chuyện, AI tổng hợp chạy trên máy chủ AI sẽ suy luận và đưa ra câu trả lời. Vào thời điểm đó, GPU của Nvidia và các chất bán dẫn AI khác thực hiện suy luận trên máy chủ AI.
Từ đó chúng ta có thể thấy rằng Generative AI có thể nói là "phần mềm tương tự" chạy trên chất bán dẫn AI (chẳng hạn như GPU NVIDIA) được cài đặt trên máy chủ AI.
Sự lan rộng và mở rộng quy mô của AI sáng tạo như ChatGPT là vô hạn. Hệ quả là trên thị trường bán dẫn, vấn đề thiếu hụt GPU của Nvidia ngày càng trở nên nghiêm trọng. Trong trường hợp này, các công ty công nghệ cao đang phát triển trí tuệ nhân tạo tổng hợp đang chạy đua để thu thập càng nhiều GPU Nvidia càng tốt.
GPU của Nvidia có nhiều loại, nhưng loại được săn đón nhiều nhất là A100 7nm (10.000 USD mỗi chiếc) và H100 (40.000 USD mỗi chiếc) của TSMC. Cho dù nó đắt đến đâu, nếu xét một DRAM là 10 USD, bộ xử lý iPhone của Apple là 100 USD và bộ xử lý PC của Intel là 200 USD, tôi chưa bao giờ thấy một GPU nào có giá từ 10.000 đến 40.000 USD, nó không tồn tại.
Nhu cầu về GPU máy chủ AI của trung tâm dữ liệu đang mở rộng nhanh chóng
Hình 6 cho thấy doanh thu hàng quý của NVIDIA theo lĩnh vực kinh doanh. Ban đầu, GPU của Nvidia là chất bán dẫn được phát triển cho máy chơi game. Như bạn có thể thấy trong Hình 6, doanh số bán GPU chơi game là lớn nhất cho đến khoảng năm tài chính 2020 (thực tế là năm 2019).
Trong những trường hợp như vậy, người ta nhận thấy rằng GPU có khả năng xử lý song song số lượng lớn hình ảnh là phù hợp nhất cho chất bán dẫn AI. Theo trí nhớ của tôi, từ khoảng năm 2016 đến 2018, GPU Nvidia thường được sử dụng trong chất bán dẫn AI để lái xe tự động trên ô tô.
Tuy nhiên, từ Hình 6, doanh số bán GPU dành cho ô tô không lớn như vậy. Nguyên nhân là do việc lái ô tô hoàn toàn tự động vẫn chưa được phổ biến và những người tiên phong về lái xe tự động do Tesla dẫn đầu ở Hoa Kỳ đã bắt đầu phát triển chất bán dẫn AI của riêng họ cho các phương tiện lái hoàn toàn tự động.
Từ khoảng năm tài chính 2023 (thực tế là năm 2022), doanh số bán GPU nội bộ của Nvidia dành cho các máy chủ AI của trung tâm dữ liệu sẽ tăng trưởng nhanh chóng. Doanh số bán GPU cho máy chủ AI sẽ bùng nổ vào năm 2024 (thực tế là năm 2023).
Được thúc đẩy bởi nhu cầu về GPU máy chủ AI ngày càng tăng, doanh thu của Nvidia (có lẽ) đã vượt qua Intel và Samsung, đồng thời đang bám sát TSMC. Nếu đà này tiếp tục, TSMC có thể sẽ vượt qua.
Kể từ năm 2010, Intel, Samsung và TSMC, những công ty có doanh số bán dẫn lớn nhất, được mệnh danh là "Big Three". Tuy nhiên, Nvidia đã bất ngờ bước vào cuộc cạnh tranh giành vị trí dẫn đầu. Trong tương lai, Nvidia có thể trở thành công ty bán chất bán dẫn số 1. Rõ ràng, thời của Nvidia đã đến.