Đánh giá chiến lược kinh doanh của doanh nghiệp NVIDIA | Bài thảo luận quản trị chiến lược
Trong kỷ nguyên cách mạng công nghiệp 4.0 và trí tuệ nhân tạo (AI) đang định hình lại nền kinh tế toàn cầu, NVIDIA Corporation đã vươn lên trở thành một trong
những tập đoàn công nghệ có giá trị lớn nhất thế giới với vốn hóa thị trường vượt 4
nghìn tỷ USD vào năm 2025, chỉ đứng sau Apple và Microsoft. Tài liệu giúp bạn tham khảo, ôn tập và đạt kết quả cao. Mời đọc đón xem!
Môn: Quản trị chiến lược (SMGM0111) 70 tài liệu
Trường: Trường Đại học Thương Mại 2.2 K tài liệu
Tác giả:
Preview text:
TRƯỜNG ĐẠI HỌC THƯƠNG MẠI BÀI THẢO LUẬN
QUẢN TRỊ CHIẾN LƯỢC
ĐỀ TÀI: ĐÁNH GIÁ CHIẾN LƯỢC KINH DOANH
CỦA DOANH NGHIỆP NVIDIA
GIÁO VIÊN HƯỚNG DẪN :
Th.S NGUYỄN THỊ VÂN
MÃ LỚP HỌC PHẦN : 251_SMGM0111_02 NHÓM THỰC HIỆN : 7 HÀ NỘI - 2025
BẢNG PHÂN CÔNG VÀ ĐÁNH GIÁ NHIỆM VỤ THÀNH VIÊN NHÓM STT H ĐÁNH Ọ VÀ TÊN MÃ SINH VIÊN
NHIỆM VỤ GIÁ
- Đánh giá tổng thể bài - Chỉnh sửa bài - Dựng đề cương Lê Thái Nghĩa 1 22D107133 - Viết mở đầu (Nhóm trưởng) - Viết kết luận - Nội dung Mục 2 (Chương 3) 2 Nguyễn Khánh Linh 22D300088 - Dựng slide - Nội dung Mục 1 3 Lê Duy Minh 22D160163 (Chương III) - Nội dung Chương I 4 Nghiêm Thị Nhàn 22D107148 và Chương II - Nội dung Mục 3 5 Nguyễn Quang Vũ 22D160278 (Chương III) 6 Hoàng Yến Nhi 22D180178 - Thuyết trình - Nội dung Mục 3 7 Trịnh Hồng Mai 22D107124 (Chương III) - Nội dung Mục 2 8 Đặng Lê Như Quỳnh 21D16011 (Chương 3) Nguyễn Trần Minh 9 20D110267 Trường Nguyễn Công Tâm - Nội dung phần IV 10 22D140178 (Thư ký) - Tổng hợp Word - Tổng hợp tài liệu tham khảo - Nội dung Mục 1 11 Đỗ Phương Thảo 21D160246 (Chương III) MỤC LỤC
LỜI MỞ ĐẦU . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 1
CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU CHUNG VỀ NVIDIA. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
1. Giới thiệu chung . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 2
2. Tầm nhìn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
3. Sứ mệnh . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
4. Giá trị cốt lõi . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 3
4.1. Đổi mới sáng tạo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
4.2. Sự xuất sắc . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
4.3. Tính chính trực . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
4.4. Làm việc nhóm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4
4.5. Trách nhiệm xã hội . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5
CHƯƠNG II: CHIẾN LƯỢC KINH DOANH CỦA TẬP ĐOÀN NVIDIA . . . . . 6
1. Chiến lược cạnh tranh: Khác biệt hóa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.1. Khác biệt hóa về năng lực cốt lõi trong thiết kế kiến trúc chip và công
nghệ xử lý song song . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6
1.2. Khác biệt hóa thông qua hệ sinh thái phần mềm độc quyền CUDA . . . . 6
1.3. Khác biệt hóa thông qua khả năng dẫn đầu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2. Chiến lược cấp công ty: Đa dạng hóa có liên quan . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.1. Đa dạng hóa có liên quan theo công nghệ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7
2.2. Đa dạng hóa có liên quan theo sản phẩm . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
2.3. Đa dạng hóa có liên quan theo thị trường . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8
3. Chiến lược tăng trưởng: Phát triển thị trường và sản phẩm mới . . . . . . . . . . . 9
3.1. Phát triển sản phẩm mới . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9
3.2. Phát triển thị trường mới . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10
CHƯƠNG III: ĐÁNH GIÁ CHIẾN LƯỢC KINH DOANH CỦA NVIDIA . . . . 11
1. Đánh giá mức độ phù hợp với bối cảnh thị trường hiện nay bằng mô hình
SWOT . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.1. Mục tiêu và phương pháp phân tích . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.2. Phân tích SWOT của doanh nghiệp . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11
1.3. Ma trận TOWS và định hướng chiến lược . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 13
1.4. Đánh giá mức độ phù hợp. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 14
2. Đánh giá danh mục và hướng tăng trưởng bằng mô hình BCG & Ansoff . . 15
2.1 Đánh giá danh mục sản phẩm của NVIDIA bằng mô hình BCG . . . . . . 15
2.2. Đánh giá hướng tăng trưởng của NVIDIA theo mô hình Ansoff . . . . . . 20
3. Đánh giá hiệu quả chiến lược bằng mô hình Balanced Scorecard . . . . . . . . 22
3.1. Khái niệm mô hình BSC . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
3.2. Áp dụng Balanced Scorecard (BSC) vào đánh giá chiến lược của NVIDIA
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22
3.3. Khía cạnh quy trình nội bộ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25
3.4. Khía cạnh học hỏi & phát triển . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27
3.5 Tổng hợp đánh giá hiệu quả chiến lược của NVIDIA theo Balanced
Scorecard (BSC) . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28
CHƯƠNG IV. ĐỀ XUẤT VÀ KIẾN NGHỊ . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
1. Chiến lược gắn hạn. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
2. Chiến lược trung hạn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
3. Chiến lược dài hạn . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
KẾT LUẬN . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33
TÀI LIỆU THAM KHẢO . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 LỜI MỞ ĐẦU
Trong kỷ nguyên cách mạng công nghiệp 4.0 và trí tuệ nhân tạo (AI) đang định
hình lại nền kinh tế toàn cầu, NVIDIA Corporation đã vươn lên trở thành một trong
những tập đoàn công nghệ có giá trị lớn nhất thế giới với vốn hóa thị trường vượt 4
nghìn tỷ USD vào năm 2025, chỉ đứng sau Apple và Microsoft. Từ một công ty khởi
nghiệp chuyên sản xuất chip đồ họa cho trò chơi điện tử vào năm 1993, NVIDIA đã
thực hiện sự chuyển đổi chiến lược ngoạn mục để trở thành nền tảng tính toán tăng tốc
(accelerated computing) dẫn đầu toàn cầu, đặc biệt trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, trung
tâm dữ liệu, xe tự hành và điện toán lượng tử. Thành công này không đến từ may mắn
mà là kết quả của một hệ thống chiến lược kinh doanh được xây dựng bài bản, kết hợp
chặt chẽ giữa chiến lược cạnh tranh khác biệt hóa, chiến lược cấp công ty đa dạng hóa
có liên quan và chiến lược tăng trưởng tập trung mạnh mẽ vào phát triển sản phẩm mới
cùng mở rộng thị trường.
Với đề tài “Đánh giá chiế lược kinh doanh cỉa doanh nghiệp NVIDIA”, bài thảo
luận của nhóm sẽ tập trung đánh giá toàn diện chiến lược kinh doanh của NVIDIA thông
qua việc phân tích các khía cạnh cốt lõi: chiến lược cạnh tranh, chiến lược cấp công ty,
chiến lược tăng trưởng, đồng thời sử dụng các công cụ quản trị chiến lược nổi tiếng như
SWOT, ma trận BCG, ma trận Ansoff và Balanced Scorecard để đánh giá mức độ phù
hợp và hiệu quả thực thi. Từ đó, bài viết sẽ đưa ra các kiến nghị chiến lược ngắn hạn,
trung hạn và dài hạn nhằm giúp NVIDIA tiếp tục duy trì vị thế dẫn đầu trong bối cảnh
cạnh tranh ngày càng khốc liệt và công nghệ thay đổi chóng mặt. Thông qua trường hợp
NVIDIA, bài thảo luận cũng mong muốn làm rõ một chân lý quan trọng trong quản trị
hiện đại: trong kỷ nguyên số, doanh nghiệp chỉ có thể dẫn đầu khi liên tục tái định nghĩa chính mình. 1
CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU CHUNG VỀ NVIDIA
1.Giới thiệu chung
NVIDIA Corporation là một trong những tập đoàn công nghệ hàng đầu thế giới,
có trụ sở chính tại Santa Clara, bang California, Hoa Kỳ. Công ty được thành lập vào
ngày 5 tháng 4 năm 1993 bởi Jensen Huang, Chris Malachowsky và Curtis Priem - ba
kỹ sư tài năng với tầm nhìn về việc đưa sức mạnh xử lý đồ họa lên một tầm cao mới.
Ngay từ khi thành lập, NVIDIA đã xác định hướng đi chiến lược tập trung vào phát triển
bộ xử lý đồ họa (Graphics Processing Unit - GPU), với mục tiêu mang lại trải nghiệm
hình ảnh chân thực và mượt mà cho người dùng máy tính cá nhân.
Cột mốc quan trọng đầu tiên của NVIDIA là vào năm 1999, khi công ty giới thiệu
GeForce 256 - được xem là GPU đầu tiên trên thế giới, đánh dấu bước ngoặt lớn trong
ngành công nghiệp đồ họa và điện toán. Nhờ thành công này, NVIDIA nhanh chóng trở
thành nhà tiên phong trong lĩnh vực GPU, từng bước mở rộng ảnh hưởng sang các lĩnh
vực khác như trò chơi điện tử, thiết kế kỹ thuật số (CAD), mô phỏng khoa học và điện toán hiệu năng cao (HPC).
Bước sang thập niên 2010, NVIDIA tiếp tục thể hiện tầm nhìn dài hạn khi chuyển
mình từ công ty sản xuất chip đồ họa đơn thuần thành tập đoàn điện toán toàn diện. Với
sự ra đời của kiến trúc CUDA (Compute Unified Device Architecture) - nền tảng cho
phép GPU đảm nhiệm vai trò của bộ xử lý đa năng trong các ứng dụng trí tuệ nhân tạo
(AI), học sâu (Deep Learning) và dữ liệu lớn (Big Data), NVIDIA đã mở ra kỷ nguyên
“điện toán tăng tốc”.
Hiện nay, NVIDIA hoạt động trong bốn lĩnh vực cốt lõi chính:
- Gaming (Trò chơi điện tử): Cung cấp các dòng GPU GeForce và phần mềm
NVIDIA GeForce Experience cho game thủ và nhà phát triển trò chơi.
- Data Center (Trung tâm dữ liệu): Cung cấp GPU, nền tảng phần mềm và hệ thống
máy chủ AI như NVIDIA DGX, H100, giúp tăng tốc điện toán cho doanh nghiệp,
nghiên cứu và điện toán đám mây.
- Professional Visualization (Đồ họa chuyên nghiệp): Hỗ trợ các lĩnh vực thiết kế,
kiến trúc, kỹ thuật và sản xuất với các GPU dòng Quadro và nền tảng Omniverse.
- Automotive (Ô tô tự hành và công nghệ xe): Phát triển nền tảng NVIDIA DRIVE,
cung cấp giải pháp xử lý AI cho xe tự hành và hệ thống hỗ trợ người lái (ADAS).
Bên cạnh đó, NVIDIA còn mở rộng sang các mảng chiến lược như siêu máy tính
(supercomputing), mô phỏng thực tế ảo (VR/AR) và điện toán biên (Edge Computing).
Nhờ định hướng này, NVIDIA ngày nay không chỉ là nhà sản xuất GPU mà còn là tập 2
đoàn công nghệ điện toán hàng đầu với giá trị vốn hóa vượt mốc 2.000 tỷ USD (năm
2025), trở thành một trong những công ty có ảnh hưởng lớn nhất thế giới cùng với Apple, Microsoft và Amazon. 2. Tầm nhìn
Tầm nhìn của NVIDIA được thể hiện nhất quán trong định hướng phát triển của
công ty: “To build the most powerful computing platform that enables the world to solve
its most important problems.” (Tạm dịch: “Xây dựng nền tảng điện toán mạnh mẽ nhất
để giúp thế giới giải quyết những vấn đề quan trọng nhất.”)
Tầm nhìn này phản ánh triết lý của NVIDIA về việc đưa máy tính trở thành công
cụ mạnh mẽ nhất phục vụ cho sự sáng tạo, khám phá và phát triển của nhân loại. Không
chỉ dừng lại ở việc tạo ra GPU nhanh hơn, NVIDIA hướng đến việc định hình tương lai
của điện toán, nơi AI và điện toán tăng tốc trở thành nền tảng cốt lõi cho mọi lĩnh vực -
từ khoa học, y học, giáo dục cho đến sản xuất công nghiệp.
Từ góc nhìn chiến lược, tầm nhìn này đã giúp NVIDIA duy trì vị thế dẫn đầu trong
đổi mới công nghệ, đồng thời định hướng cho toàn bộ hệ sinh thái phát triển xung quanh
công ty - bao gồm các nhà phát triển phần mềm, đối tác phần cứng và các trung tâm
nghiên cứu AI trên toàn cầu. 3. Sứ mệnh
Sứ mệnh của NVIDIA được thể hiện qua tuyên bố: “To accelerate the world’s
transition to AI computing.” (Tạm dịch: “Thúc đẩy quá trình chuyển đổi của thế giới
sang kỷ nguyên điện toán trí tuệ nhân tạo.”)
Sứ mệnh này khẳng định mục tiêu dài hạn của NVIDIA trong việc đưa điện toán
tăng tốc trở thành nền tảng cốt lõi cho mọi ứng dụng, từ máy chủ, siêu máy tính, điện
toán đám mây đến các thiết bị di động và xe tự hành.
NVIDIA hướng đến việc kết hợp giữa phần cứng (GPU) và phần mềm (CUDA,
AI Enterprise, Omniverse) để xây dựng một hệ sinh thái toàn diện, giúp người dùng - từ
nhà nghiên cứu, doanh nghiệp đến chính phủ - khai thác tối đa sức mạnh dữ liệu và AI.
Thông qua đó, công ty góp phần thúc đẩy tiến bộ khoa học, tối ưu năng suất lao động
và tạo ra giá trị bền vững cho xã hội.
4. Giá trị cốt lõi
Các giá trị cốt lõi của NVIDIA là nền tảng cho văn hóa và hoạt động của công ty,
phù hợp trực tiếp với sứ mệnh mang lại khả năng siêu phàm cho mọi ngành công nghiệp
và tầm nhìn dân chủ hóa AI. Những giá trị này thúc đẩy sự đổi mới, đảm bảo trách nhiệm 3
giải trình và thúc đẩy sự hợp tác, cho phép NVIDIA dẫn đầu các tiến bộ công nghệ một
cách có trách nhiệm và hiệu quả.
4.1. Đổi mới sáng tạo
Được cho là cốt lõi trong bản sắc của NVIDIA. Công ty luôn nỗ lực vượt qua các
giới hạn công nghệ, dấn thân vào những lĩnh vực mới như trí tuệ nhân tạo, học sâu và
xe tự hành. Cam kết đổi mới sáng tạo này thể hiện rõ qua các khoản đầu tư đáng kể vào
R&D. Ví dụ, trong năm tài chính 2024, NVIDIA đã phân bổ 7,97 tỷ đô la cho nghiên
cứu và phát triển, thể hiện sự tận tâm của họ trong việc tiên phong ứng dụng các công
nghệ tiên tiến. Con số này tăng đáng kể so với mức 5,25 tỷ đô la chỉ tiêu trong năm tài
chính 2023, nhấn mạnh sự tập trung mạnh mẽ của họ vào đối mới sáng tạo.Những khoản
đầu tư này thúc đẩy sự tiến bộ trong các lĩnh vực kinh doanh cốt lõi và thúc đẩy việc mở
rộng sang các thị trường mới. 4.2. Sự xuất sắc
Một giá trị cốt lõi khác được thể hiện qua việc NVIDIA theo đuổi các sản phẩm
và dịch vụ chất lượng cao. Cam kết này được thể hiện qua hiệu suất và độ tin cậy của
GPU và nền tảng phần mềm, được sử dụng trong các ứng dụng đòi hỏi khắt khe như
chơi game, trung tâm dữ liệu và hình ảnh hóa chuyên nghiệp. Sự tập trung vào sự xuất
sắc của NVIDIA đã mang lại kết quả tài chính ấn tượng. Trong năm tài chính 2024, công
ty đã báo cáo doanh thu kỷ lục 60,92 tỷ đô la, tăng trưởng đáng kinh ngạc 126% so với
năm trước. Sự tăng trưởng này là minh chứng cho sự công nhận của thị trường đối với
cam kết của NVIDIA trong việc cung cấp các sản phẩm hàng đầu, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của khách hàng.
4.3. Tính chính trực
Tính chính trực cũng là yếu tố tối quan trọng tại NVIDIA, ảnh hưởng đến cách
công ty tiến hành kinh doanh và tương tác với các bên liên quan. Điều này bao gồm
hành vi đạo đức, tính minh bạch và trách nhiệm giải trình trong mọi khía cạnh hoạt động.
Sự tận tâm của NVIDIA đối với tính chính trực được thế hiện qua các chính sách quản
trị doanh nghiệp và cam kết tuân thủ pháp luật và quy định. Mặc dù các số liệu tài chính
cụ thể liên quan trực tiếp đến tính chính trực thường không được báo cáo, những hành
vi đạo đức nhất quán của công ty góp phần vào sự bền vững lâu dài và danh tiếng tích
cực của công ty, vốn là những tài sản vô giá. 4.4. Làm việc nhóm
Làm việc nhóm đóng vai trò quan trọng trong văn hóa cộng tác của NVIDIA,
khuyến khích nhân viên chia sẻ ý tưởng, làm việc cùng nhau và hỗ trợ lẫn nhau để thành 4
công. Tinh thần cộng tác này thúc đẩy sự đổi mới và cho phép công ty giải quyết hiệu
quả những thách thức phức tạp. Sự chú trọng vào làm việc nhóm của NVIDIA thể hiện
rõ trong cơ cấu tổ chức và sự đầu tư vào các chương trình phát triển nhân viên. Mặc dù
việc định lượng tác động tài chính trực tiếp của làm việc nhóm là một thách thức, nhưng
các nghiên cứu đã chỉ ra rằng các công ty có văn hóa cộng tác mạnh mẽ thường có mức
độ gắn kết và năng suất làm việc của nhân viên cao hơn, điều này có thể tác động tích
cực đến hiệu quả tài chính.
4.5. Trách nhiệm xã hội
Trách nhiệm xã hội là một lĩnh vực trọng tâm ngày càng tăng của NVIDIA, bao
gồm tính bền vững của môi trường, sự tham gia của cộng đồng, cũng như sự đa dạng và
hòa nhập. Công ty đang tích cực nỗ lực giảm thiểu tác động môi trường, hỗ trợ các sáng
kiến giáo dục và thúc đẩy lực lượng lao động đa dạng và hòa nhập. Năm 2023, NVIDIA
cam kết đạt mức trung hòa carbon trong hoạt động vào năm 2030, thể hiện cam kết của
mình đối với tính bền vững của môi trường. Ngoài ra, công ty còn đầu tư vào các chương
trình thúc đẩy giáo dục STEM và hỗ trợ các nhóm yếu thế trong ngành công nghệ.
Những sáng kiến này không chỉ mang lại lợi ích cho xã hội mà còn nâng cao uy tín
thương hiệu của NVIDIA và thu hút nhân tài hàng đầu. 5
CHƯƠNG II: CHIẾN LƯỢC KINH DOANH CỦA TẬP ĐOÀN NVIDIA
1. Chiến lược cạnh tranh: Khác biệt hóa
NVIDIA là ví dụ điển hình của doanh nghiệp áp dụng thành công chiến lược khác
biệt hóa trong ngành công nghiệp bán dẫn, đặc biệt là thị trường GPU và nền tảng trí tuệ
nhân tạo. Sự khác biệt hóa của NVIDIA bắt nguồn từ năng lực cốt lõi liên quan đến thiết
kế kiến trúc chip và công nghệ xử lý song song, được xây dựng qua nhiều năm đầu tư
mạnh mẽ vào nghiên cứu và phát triển. GPU của NVIDIA cho hiệu suất xử lý vượt trội,
đáp ứng các yêu cầu khắt khe của ngành đồ họa, mô phỏng khoa học và đặc biệt là trí
tuệ nhân tạo. Đây chính là năng lực khác biệt có giá trị và hiếm gặp, tạo ra rào cản lớn
đối với các đối thủ muốn cạnh tranh trực tiếp bằng công nghệ.
1.1. Khác biệt hóa về năng lực cốt lõi trong thiết kế kiến trúc chip và công nghệ xử lý song song
Cốt lõi trong sự khác biệt hóa của NVIDIA nằm ở khả năng thiết kế GPU dựa trên
xử lý song song, khác hẳn CPU truyền thống vốn tối ưu cho xử lý tuần tự. CPU thường
chỉ có 4-16 nhân, phù hợp với tác vụ đa dạng nhưng không chuyên biệt, trong khi GPU
của NVIDIA sở hữu hàng nghìn nhân CUDA hoạt động đồng thời, giúp xử lý khối lượng
dữ liệu khổng lồ trong thời gian ngắn. Nhờ kiến trúc này, GPU trở thành lựa chọn tối ưu
cho huấn luyện AI, mô phỏng vật lý, render đồ họa hay tính toán khoa học — những tác
vụ mà CPU khó đạt hiệu suất tương đương. Năng lực thiết kế chip của NVIDIA còn
được khẳng định qua các kiến trúc Pascal, Volta, Ampere và Hopper, liên tục thiết lập
chuẩn hiệu năng mới cho ngành. Đây là năng lực cốt lõi giúp hãng tạo ra giá trị hiếm
có, khó sao chép và duy trì vị thế dẫn đầu so với các đối thủ như AMD và Intel.
1.2. Khác biệt hóa thông qua hệ sinh thái phần mềm độc quyền CUDA
Hệ sinh thái CUDA của NVIDIA được phát triển theo mô hình nhiều lớp, gồm ba
tầng chính: nền tảng, tăng tốc và tích hợp - mỗi tầng đóng vai trò tối ưu hiệu năng xử lý
cho các ứng dụng AI. Ở lớp nền tảng, NVIDIA kết hợp phần cứng GPU tiên tiến (như
kiến trúc Ada Lovelace, Ampere với Tensor Cores và RT Cores) cùng bộ công cụ phần
mềm CUDA Toolkit, bao gồm trình biên dịch, thư viện và công cụ tối ưu hóa. Sự gắn
kết giữa phần cứng và phần mềm tạo nền móng vững chắc cho toàn hệ sinh thái, thể
hiện triết lý “bán nền tảng” thay vì chỉ “bán sản phẩm”. Ở lớp tăng tốc, NVIDIA cung
cấp các thư viện chuyên dụng như cuDNN cho học sâu, cuBLAS cho đại số tuyến tính,
cùng TensorRT, cuFFT và Thrust, giúp khai thác tối đa hiệu năng GPU và tạo rào cản
công nghệ lớn cho đối thủ. Cuối cùng, lớp tích hợp kết nối chặt chẽ với các framework
AI hàng đầu như TensorFlow và PyTorch, vốn phụ thuộc sâu vào CUDA và các thư
viện của nó. Chỉ với một lệnh như model.to('cuda'), toàn bộ chuỗi xử lý tự động được 6
kích hoạt qua nhiều tầng, thể hiện sự tích hợp chặt chẽ và khó thay thế. Nhờ cấu trúc
này, NVIDIA không chỉ cung cấp công nghệ mà còn định hình tiêu chuẩn công nghiệp,
khiến cộng đồng AI toàn cầu phụ thuộc lâu dài vào hệ sinh thái của họ.
1.3. Khác biệt hóa thông qua khả năng dẫn đầu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo
Trong khi CPU truyền thống chỉ xử lý tuần tự và phù hợp với các tác vụ AI quy
mô nhỏ, GPU của NVIDIA - đặc biệt là dòng H100 - đã trở thành tiêu chuẩn công nghiệp
trong huấn luyện và vận hành mô hình AI hiện đại. GPU NVIDIA sở hữu hàng nghìn
nhân CUDA hoạt động song song, giúp xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ với hiệu năng
vượt trội mà CPU của Intel hay GPU gaming của AMD không thể sánh kịp.
Điểm nổi bật hơn là H100 không chỉ mạnh về phần cứng mà còn được tối ưu hóa
sâu với CUDA và cuDNN - hai phần mềm độc quyền của NVIDIA. Nhờ đó, các mô
hình AI lớn về ngôn ngữ, thị giác máy tính hay mô phỏng khoa học đều đạt hiệu suất
cao hơn đáng kể khi chạy trên nền tảng NVIDIA. Đây là minh chứng rõ cho chiến lược
khác biệt hóa: NVIDIA không chỉ bán GPU mạnh hơn, mà còn xây dựng một kiến trúc
tối ưu hóa toàn diện cho AI, điều mà đối thủ khó bắt kịp.
Để củng cố lợi thế, NVIDIA phát triển nền tảng AI dành cho xe tự hành - NVIDIA
DRIVE, tích hợp trực tiếp GPU H100/H200, phần mềm và dữ liệu mô phỏng chuyên
biệt. DRIVE giúp các hãng xe như Mercedes-Benz hay Tesla tối ưu toàn bộ chuỗi xử lý
AI, khiến việc thay thế bằng CPU hoặc GPU khác gần như bất khả thi. Đây là ví dụ tiêu
biểu cho cách NVIDIA mở rộng khác biệt hóa, không chỉ về phần cứng mà còn ở giải pháp AI chuyên ngành.
Như vậy, vị thế dẫn đầu AI của NVIDIA không chỉ đến từ sức mạnh phần cứng
mà chủ yếu nhờ sự kết hợp độc đáo giữa kiến trúc GPU, phần mềm CUDA và nền tảng
ứng dụng như DRIVE. Tổng thể, chiến lược khác biệt hóa của NVIDIA thể hiện rõ sự
hội tụ giữa nguồn lực VRIO, năng lực cốt lõi về công nghệ, hệ sinh thái phần mềm độc
quyền và mô hình giải pháp toàn diện - tạo lợi thế cạnh tranh bền vững trong ngành AI toàn cầu.
2. Chiến lược cấp công ty: Đa dạng hóa có liên quan
Chiến lược của NVIDIA có thể được phân loại theo ba hướng đa dạng hóa có liên quan:
2.1. Đa dạng hóa có liên quan theo công nghệ
NVIDIA mở rộng công nghệ GPU truyền thống sang các lĩnh vực tính toán chuyên
sâu như trí tuệ nhân tạo (AI), học sâu (Deep Learning) và điện toán hiệu năng cao (HPC).
Theo Leyton (2024), công ty đã “chuyển hóa GPU từ công cụ đồ họa thành nền tảng 7
điện toán tổng hợp”, qua đó tạo ra nền tảng CUDA - một hệ sinh thái phần mềm cho
phép lập trình viên khai thác năng lực xử lý song song của GPU trong nhiều lĩnh vực
khác nhau. Hướng đa dạng hóa này giúp NVIDIA chuyển giao công nghệ cốt lõi sang
các ngành mới mà không làm mất đi tính thống nhất trong nền tảng kỹ thuật.
2.2. Đa dạng hóa có liên quan theo sản phẩm
Ban đầu, công ty tập trung vào dòng GeForce, phục vụ thị trường tiêu dùng và
game thủ, giúp tối ưu hóa đồ họa thời gian thực và trải nghiệm chơi game. Tuy nhiên,
NVIDIA không dừng lại ở mảng giải trí mà mở rộng sang lĩnh vực tính toán chuyên sâu,
thể hiện qua các dòng GPU A100 và H100, được thiết kế cho trung tâm dữ liệu, trí tuệ nhân tạo.
GPU A100 cho phép chia nhỏ tài nguyên và tối ưu hóa hiệu suất trong môi trường
đám mây, trong khi H100 mang lại tốc độ vượt trội trong huấn luyện các mô hình AI
thế hệ mới. So với các sản phẩm cùng loại của AMD (MI300 series) hay Intel (Gaudi),
NVIDIA nổi trội hơn nhờ hệ sinh thái phần mềm hoàn chỉnh, khả năng tích hợp phần
cứng - phần mềm và hiệu suất tối ưu cho mô hình học sâu quy mô lớn.
Chiến lược đa dạng hóa theo sản phẩm này giúp NVIDIA vừa duy trì doanh thu
ổn định từ phân khúc tiêu dùng, vừa mở rộng sang thị trường doanh nghiệp có giá trị gia
tăng cao. Sự chuyển dịch từ GeForce → A100 → H100 không chỉ thể hiện quá trình
chuyên môn hóa sản phẩm, mà còn là sự mở rộng chuỗi giá trị dựa trên nền tảng công
nghệ thống nhất, củng cố lợi thế cạnh tranh bền vững của NVIDIA trong kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo.
2.3. Đa dạng hóa có liên quan theo thị trường
Hướng đa dạng hóa theo thị trường của NVIDIA thể hiện sự mở rộng có tổ chức
từ mảng tiêu dùng cá nhân sang các lĩnh vực doanh nghiệp và công nghiệp, dựa trên nền
tảng công nghệ GPU và trí tuệ nhân tạo. Ban đầu, công ty tập trung vào thị trường người
tiêu dùng thông qua dòng GeForce, vốn nổi bật với khả năng xử lý đồ họa thời gian
thực, giúp NVIDIA vượt trội so với các đối thủ như AMD Radeon trong lĩnh vực trò chơi điện tử.
Cùng với sự phát triển của điện toán đám mây và học sâu, NVIDIA nhanh chóng
mở rộng sang thị trường trung tâm dữ liệu. Các GPU A100 và H100, trở thành nền tảng
cho các hệ thống AI quy mô lớn, cung cấp hiệu năng vượt trội trong huấn luyện mô hình
ngôn ngữ lớn. Các sản phẩm này hiện đang được sử dụng bởi các tập đoàn công nghệ
hàng đầu như Google, Microsoft, Amazon và OpenAI. 8
Ngoài ra, NVIDIA còn thâm nhập vào thị trường ô tô thông minh với nền tảng
NVIDIA DRIVE, cho phép xử lý dữ liệu cảm biến và hình ảnh theo thời gian thực, hỗ
trợ phát triển xe tự hành. Các thương hiệu như Mercedes-Benz, BYD và Volvo đã hợp
tác ứng dụng nền tảng này, cho thấy sức lan tỏa của công nghệ GPU sang lĩnh vực giao thông thông minh.
Bên cạnh đó, nền tảng NVIDIA Omniverse mở rộng sang lĩnh vực công nghiệp số,
cho phép xây dựng “song sinh kỹ thuật số” (digital twin) trong sản xuất và thiết kế, phục
vụ các ngành kiến trúc, chế tạo và robot học. Theo TechCrunch (2024), Omniverse giúp
NVIDIA trở thành “hạ tầng cốt lõi của thế giới mô phỏng ảo”, qua đó mở rộng phạm vi
ứng dụng công nghệ cốt lõi.
Tổng thể, chiến lược đa dạng hóa theo thị trường của NVIDIA không chỉ phân tán
rủi ro và tối ưu hóa doanh thu, mà còn duy trì mối liên kết công nghệ giữa các mảng
hoạt động. Điều này bảo đảm rằng dù mở rộng sang nhiều lĩnh vực, công ty vẫn kiên
định với mô hình đa dạng hóa có liên quan, củng cố vị thế tiên phong trong hệ sinh thái công nghệ toàn cầu.
3. Chiến lược tăng trưởng: Phát triển thị trường và sản phẩm mới
Trong hơn một thập kỷ qua, NVIDIA đã chuyển mình từ nhà sản xuất chip đồ họa
cho gaming thành tập đoàn công nghệ hàng đầu về AI, siêu máy tính, ô tô tự hành và
metaverse, minh chứng cho việc triển khai hiệu quả chiến lược phát triển sản phẩm và thị trường mới.
3.1. Phát triển sản phẩm mới
Trọng tâm của NVIDIA là đổi mới công nghệ để tạo ra thế hệ chip phục vụ kỷ
nguyên AI. Hãng đã chuyển từ GPU đồ họa truyền thống sang vai trò “AI platform
company”, cung cấp nền tảng toàn diện cho điện toán hiệu năng cao.
Các dòng chip Ampere (A100), Hopper (H100) và Blackwell (B100) liên tục thiết
lập chuẩn mới về hiệu năng AI. H100 với kiến trúc Hopper tăng 4-6 lần hiệu suất so với
A100, trong khi Blackwell B200 ra mắt năm 2024 đạt hiệu năng hơn 20 PetaFLOPS, hỗ
trợ tốt cho mô hình AI đa mô thức và tiết kiệm năng lượng hơn.
Song song đó, NVIDIA vẫn phát triển dòng GeForce phục vụ người dùng cá nhân,
trong khi các sản phẩm AI như A100, H100, B100 hướng đến doanh nghiệp và trung
tâm dữ liệu. Hãng còn mở rộng sang mô phỏng và metaverse với nền tảng Omniverse,
tích hợp cùng Isaac Sim và Drive Sim để phát triển robot, xe tự hành và mô hình “digital twin”. 9
Các sản phẩm nhúng như Jetson Thor và Drive Thor được tối ưu cho robot công
nghiệp và xe tự hành, mang lại hiệu năng cao trong giới hạn năng lượng nhỏ gọn. Theo
báo cáo năm 2024, doanh thu NVIDIA đạt hơn 60,9 tỷ USD, trong đó mảng Data Center
chiếm 70%, chứng minh định hướng AI mang lại hiệu quả rõ rệt.
3.2. Phát triển thị trường mới
NVIDIA không chỉ đổi mới sản phẩm mà còn mở rộng thị trường theo hướng toàn
cầu hóa và dịch vụ hóa. Từ vị thế phục vụ game thủ, hãng đã tái cấu trúc mạnh mẽ sang
trung tâm dữ liệu, doanh nghiệp và chính phủ, với Data Center hiện là nguồn thu chính.
Công ty hợp tác với Microsoft Azure, AWS và Google Cloud để cung cấp AI
Cloud Service, cho phép doanh nghiệp tiếp cận năng lực AI dưới dạng dịch vụ. Ngoài
ra, các nền tảng như Omniverse và Isaac Sim giúp NVIDIA mở rộng sang lĩnh vực sản
xuất, mô phỏng và robot công nghiệp.
Đặc biệt, NVIDIA triển khai sáng kiến “Sovereign AI”, hợp tác cùng các chính
phủ như Pháp, Singapore, Ả Rập Xê Út để phát triển hạ tầng AI quốc gia, củng cố vị thế
ở cả khu vực công lẫn tư nhân.
Tổng thể, chiến lược phát triển thị trường của NVIDIA hướng đến đa dạng hóa
ứng dụng, toàn cầu hóa mô hình kinh doanh và dịch vụ hóa sản phẩm, giúp hãng duy trì
vị thế thống trị trong ngành chip AI và trở thành trụ cột hạ tầng điện toán toàn cầu. 10
CHƯƠNG III: ĐÁNH GIÁ CHIẾN LƯỢC KINH DOANH CỦA NVIDIA
1. Đánh giá mức độ phù hợp với bối cảnh thị trường hiện nay bằng mô hình SWOT
1.1. Mục tiêu và phương pháp phân tích
Việc áp dụng mô hình SWOT trong đánh giá chiến lược kinh doanh của tập đoàn
NVIDIA nhằm mục đích phân tích mức độ phù hợp giữa chiến lược hiện tại của doanh
nghiệp với bối cảnh thị trường công nghệ toàn cầu đang có sự thay đổi nhanh chóng.
Mục tiêu chính của phân tích này gồm ba khía cạnh: Thứ nhất, đánh giá mức độ
mà chiến lược khác biệt hóa và đa dạng hóa của NVIDIA đang phù hợp với điều kiện
cạnh tranh trong ngành công nghiệp bán dẫn; Thứ hai, xác định những yếu tố nội lực cốt
lõi giúp doanh nghiệp tận dụng cơ hội tăng trưởng trong các lĩnh vực mới; Thứ ba, chỉ
ra các điểm yếu hoặc rủi ro tiềm ẩn cần được khắc phục nhằm đảm bảo tính bền vững
của chiến lược trong dài hạn.
Phương pháp phân tích SWOT trong nghiên cứu này bao gồm ba giai đoạn: Giai
đoạn đầu tiên là thu thập và xử lý dữ liệu từ các nguồn đáng tin cậy như báo cáo thường
niên của NVIDIA (2022-2024), cùng các công trình học thuật và phân tích chuyên
ngành; Giai đoạn thứ hai là xác định các yếu tố cấu thành SWOT, qua đó nhận diện rõ
các năng lực cốt lõi, hạn chế nội tại, cũng như cơ hội và thách thức từ thị trường; Giai
đoạn cuối cùng là xây dựng ma trận SWOT kết hợp với ma trận TOWS nhằm xác định
các chiến lược khả thi cho từng nhóm yếu tố, từ đó đánh giá mức độ phù hợp của chiến
lược hiện tại với môi trường cạnh tranh và định hướng phát triển trong tương lai.
1.2. Phân tích SWOT của doanh nghiệp
1.2.1. Điểm mạnh (Strengths)
NVIDIA hiện là một trong những doanh nghiệp dẫn đầu toàn cầu trong thiết kế và
phát triển bộ xử lý đồ họa (GPU) và chip AI. Năng lực công nghệ lõi của công ty được
thể hiện qua kiến trúc GPU độc quyền. Điều này tạo nên rào cản kỹ thuật lớn đối với
đối thủ và giúp NVIDIA duy trì vị thế thống trị trong lĩnh vực AI chips.
Bên cạnh đó, công ty đã xây dựng được một hệ sinh thái công nghệ toàn diện, bao
gồm GPU phần cứng, phần mềm phát triển, và nền tảng siêu máy tính (DGX, Grace
Hopper Superchip). Hệ sinh thái này giúp NVIDIA không chỉ bán sản phẩm mà còn
cung cấp giải pháp toàn diện, mang lại lợi thế khác biệt hóa sâu rộng.
Ngoài ra, năng lực R&D vượt trội với hơn 30% nhân sự làm việc trong nghiên cứu
và phát triển cho phép công ty duy trì tốc độ đổi mới công nghệ liên tục. Thương hiệu
mạnh, mạng lưới đối tác chiến lược toàn cầu với Microsoft, Google, Amazon, và các
trung tâm dữ liệu hàng đầu giúp NVIDIA mở rộng ảnh hưởng trên quy mô quốc tế. 11
1.2.2. Điểm yếu (Weaknesses)
Dù có vị thế công nghệ vượt trội, NVIDIA vẫn tồn tại một số điểm yếu chiến lược
đáng lưu ý. Trước hết, công ty phụ thuộc lớn vào các nhà sản xuất bên ngoài như TSMC
trong khâu sản xuất chip bán dẫn. Điều này làm gia tăng rủi ro chuỗi cung ứng và hạn
chế khả năng tự chủ khi xảy ra biến động địa chính trị hoặc thiếu hụt nguồn cung.
Thứ hai, chi phí đầu tư R&D và chi phí vốn của NVIDIA rất cao, trong khi chu kỳ
công nghệ ngắn khiến rủi ro đầu tư tăng lên. Việc duy trì tốc độ đổi mới liên tục yêu cầu
ngân sách nghiên cứu lớn, ảnh hưởng đến biên lợi nhuận ròng của doanh nghiệp. Ngoài
ra, chiến lược tập trung vào phân khúc cao cấp khiến NVIDIA ít linh hoạt hơn ở thị
trường tầm trung, nơi AMD và Intel đang áp dụng chiến lược giá cạnh tranh.
Cuối cùng, NVIDIA phải đối mặt với rủi ro pháp lý và chính trị liên quan đến quy
định chống độc quyền và kiểm soát xuất khẩu chip AI sang Trung Quốc - một trong
những thị trường lớn nhất của hãng. Các yếu tố này đòi hỏi doanh nghiệp phải đa dạng
hóa địa lý và nguồn cung để giảm thiểu rủi ro trong trung - dài hạn.
1.2.3. Cơ hội (Opportunities)
Trong giai đoạn 2024-2030, NVIDIA có cơ hội mở rộng mạnh mẽ nhờ sự bùng nổ
của trí tuệ nhân tạo, điện toán đám mây và xe tự hành. Thị trường AI toàn cầu có thể đạt
giá trị hơn 1 nghìn tỷ USD vào năm 2030, và nhu cầu chip AI cho trung tâm dữ liệu dự
kiến tăng hơn 300% so với năm 2023. Đây là nền tảng giúp NVIDIA tiếp tục tăng trưởng
trong các lĩnh vực AI Data Center, Omniverse và Automotive AI.
Bên cạnh đó, các chính sách hỗ trợ đổi mới công nghệ của chính phủ Mỹ và EU,
như Đạo luật CHIPS and Science Act (2022), đang khuyến khích doanh nghiệp bán dẫn
đầu tư sản xuất và nghiên cứu trong nước, giúp NVIDIA hưởng lợi từ các ưu đãi tài
chính và thuế. Việc mở rộng sang các lĩnh vực mới như Omniverse - nền tảng mô phỏng
và thiết kế không gian ảo, cũng mở ra hướng tăng trưởng dài hạn thông qua ứng dụng
trong công nghiệp, kiến trúc và giáo dục.
1.2.4. Thách thức (Threats)
Cạnh tranh trong ngành bán dẫn đang trở nên ngày càng khốc liệt với sự tham gia
của các đối thủ mạnh như Intel, Apple, Google, vốn đang phát triển các chip AI nội bộ
để giảm phụ thuộc vào NVIDIA. Bên cạnh đó, rủi ro địa chính trị trong chuỗi cung ứng
(đặc biệt là căng thẳng Mỹ - Trung) có thể ảnh hưởng đến hoạt động xuất khẩu và nguồn cung vật liệu.
Ngoài ra, tốc độ thay đổi công nghệ nhanh chóng buộc NVIDIA phải duy trì tốc
độ R&D cao, nếu không sẽ bị đối thủ vượt qua về hiệu năng hoặc giá thành. Cùng với 12
đó, các quy định pháp lý về cạnh tranh và kiểm soát xuất khẩu công nghệ cao có thể hạn
chế việc tiếp cận thị trường và đối tác tại một số quốc gia.
1.3. Ma trận TOWS và định hướng chiến lược
Dựa trên các yếu tố SWOT đã xác định, ma trận TOWS được sử dụng nhằm hình
thành các định hướng chiến lược phù hợp cho NVIDIA trong bối cảnh cạnh tranh toàn
cầu. Việc kết hợp các nhóm yếu tố trong ma trận giúp doanh nghiệp đưa ra các chiến
lược tấn công, thích ứng hoặc phòng thủ nhằm tối ưu hóa lợi thế và giảm thiểu rủi ro.
Trong nhóm SO (Strengths - Opportunities), NVIDIA có thể phát huy tối đa năng
lực công nghệ lõi và hệ sinh thái sản phẩm toàn diện để mở rộng vào những lĩnh vực
đang tăng trưởng nhanh như trung tâm dữ liệu AI, mô phỏng kỹ thuật số và xe tự hành.
Việc tận dụng các quan hệ đối tác chiến lược với Microsoft, Google hay Amazon cho
phép công ty đẩy mạnh triển khai các giải pháp AI quy mô lớn, đồng thời mở rộng ứng
dụng Omniverse vào công nghiệp và đào tạo. Những cơ hội từ chính sách hỗ trợ của Mỹ
và EU cũng tạo điều kiện thuận lợi để NVIDIA tiếp tục nâng cao vị thế dẫn đầu trong lĩnh vực chip AI.
Trong nhóm ST (Strengths - Threats), NVIDIA có thể sử dụng ưu thế công nghệ
và thương hiệu mạnh để đối phó với cạnh tranh gay gắt và rủi ro pháp lý. Chiến lược
nâng cao tốc độ đổi mới sản phẩm giúp công ty duy trì khoảng cách công nghệ trước
các đối thủ như AMD, Intel và các hãng phát triển chip nội bộ. Đồng thời, đa dạng hóa
cơ sở sản xuất thông qua hợp tác với nhiều nhà cung cấp bán dẫn khác ngoài TSMC sẽ
giúp giảm phụ thuộc vào một chuỗi cung ứng duy nhất, hạn chế rủi ro từ xung đột địa
chính trị và các biện pháp kiểm soát xuất khẩu.
Nhóm WO (Weaknesses - Opportunities) hướng đến việc tận dụng các cơ hội của
thị trường để khắc phục hạn chế nội tại. NVIDIA có thể mở rộng đầu tư vào năng lực
sản xuất trong nước hoặc tại các quốc gia được hưởng lợi từ chính sách CHIPS Act, qua
đó nâng cao tính tự chủ và giảm rủi ro chuỗi cung ứng. Bên cạnh đó, phát triển các dòng
sản phẩm phù hợp hơn với phân khúc tầm trung giúp doanh nghiệp mở rộng thị phần và
giảm sức ép cạnh tranh giá từ AMD. Việc tăng cường hợp tác nghiên cứu với các trường
đại học và viện công nghệ cũng góp phần giảm chi phí R&D và mở rộng năng lực đổi mới.
Trong nhóm WT (Weaknesses - Threats), NVIDIA cần triển khai các chiến lược
phòng thủ nhằm giảm thiểu tác động tiêu cực từ rủi ro bên ngoài. Công ty có thể tăng
cường quản trị rủi ro chuỗi cung ứng, thiết lập hệ thống cảnh báo sớm và đa dạng hóa
nguồn cung vật liệu để đảm bảo ổn định sản xuất. Ngoài ra, việc tuân thủ chặt chẽ các
quy định về chống độc quyền và xuất khẩu công nghệ cao giúp công ty tránh được các 13
lệnh xử phạt hoặc hạn chế giao dịch. Tối ưu hóa chi phí vận hành và tập trung vào các
dự án R&D có giá trị chiến lược cao cũng giúp nâng cao hiệu quả sử dụng vốn dài hạn.
1.4. Đánh giá mức độ phù hợp
Dựa trên mô hình SWOT, mức độ phù hợp của chiến lược kinh doanh hiện tại của
NVIDIA có thể được đánh giá thông qua sự tương quan giữa nội lực của doanh nghiệp
và môi trường thị trường đang biến đổi nhanh chóng. Trong bối cảnh AI bùng nổ, điện
toán hiệu năng cao (HPC) trở thành xu hướng chủ đạo và cạnh tranh chip AI gia tăng
mạnh, chiến lược tập trung vào đổi mới công nghệ, mở rộng hệ sinh thái và dẫn dắt thị
trường của NVIDIA nhìn chung thể hiện mức độ phù hợp cao.
Trước hết, sự bùng nổ nhu cầu về GPU và chip AI trong trung tâm dữ liệu, mô
hình AI tạo sinh và các nền tảng mô phỏng đã tạo ra một cơ hội tăng trưởng rất lớn. Các
điểm mạnh cốt lõi như kiến trúc GPU độc quyền, hệ sinh thái phần mềm CUDA và danh
mục sản phẩm AI toàn diện giúp chiến lược khác biệt hóa của NVIDIA phù hợp tuyệt
đối với xu hướng thị trường. Điều này cho thấy rằng các lợi thế nổi trội của công ty đang
được phát huy đúng thời điểm, khi các doanh nghiệp toàn cầu đẩy mạnh ứng dụng AI
và yêu cầu những giải pháp phần cứng - phần mềm tích hợp.
Thêm vào đó, xu hướng hợp nhất thị trường (platformization) trong ngành công
nghệ cho phép những doanh nghiệp có hệ sinh thái mạnh vươn lên dẫn đầu. Chiến lược
của NVIDIA - không chỉ bán GPU mà còn cung cấp nền tảng AI, siêu máy tính, phần
mềm mô phỏng và công cụ phát triển - cho thấy sự phù hợp rất lớn với hướng dịch
chuyển của thị trường hiện nay. Việc mở rộng sang các lĩnh vực như Omniverse, hệ
thống thông minh cho ô tô và AI cloud cho phép NVIDIA giữ vai trò trung tâm trong
chuỗi giá trị AI toàn cầu, phù hợp hoàn toàn với nhu cầu tích hợp đa ngành.
Tuy nhiên, mức độ phù hợp của chiến lược vẫn bị giới hạn bởi một số điểm yếu
nội tại chưa được giải quyết triệt để. Sự phụ thuộc lớn vào TSMC trong sản xuất chip
làm gia tăng rủi ro trước bối cảnh địa chính trị Mỹ - Trung căng thẳng và tình trạng khan
hiếm vật liệu bán dẫn. Mặc dù chiến lược của NVIDIA đặt trọng tâm vào đổi mới công
nghệ, nhưng chưa đi kèm với các giải pháp đủ mạnh để giảm sự lệ thuộc vào chuỗi cung
ứng bên ngoài. Điều này tạo ra khoảng trống trong mức độ phù hợp, bởi môi trường
ngành hiện nay đòi hỏi các công ty bán dẫn phải tăng tính tự chủ và đa dạng hóa nguồn cung.
Ngoài ra, chiến lược tập trung vào phân khúc cao cấp, vốn mang lại lợi nhuận cao,
lại chưa phù hợp hoàn toàn với xu hướng lan rộng của AI ở quy mô phổ thông. Khi các
doanh nghiệp nhỏ, tổ chức giáo dục và nhóm nhà phát triển độc lập gia tăng nhu cầu
chip AI giá rẻ, sự hiện diện hạn chế của NVIDIA ở phân khúc trung cấp khiến công ty 14
để mất thị phần vào AMD hoặc các chip chuyên dụng nội bộ của Google, Apple hay
Meta. Điều này cho thấy chiến lược hiện tại phù hợp mạnh với nhu cầu thị trường cao
cấp nhưng chưa đủ thích ứng với sự dịch chuyển nhanh sang thị trường phổ thông của AI.
Bên cạnh đó, áp lực cạnh tranh từ chính sách kiểm soát xuất khẩu công nghệ và
các vụ kiện chống độc quyền ở Mỹ và EU tạo ra yêu cầu mới cho doanh nghiệp trong
việc điều chỉnh chiến lược thị trường. Mặc dù NVIDIA đang nỗ lực mở rộng địa lý và
tuân thủ pháp lý, nhưng các thách thức này ngày một gia tăng chứng tỏ mức độ phù hợp
của chiến lược vẫn cần được nâng cao bằng cách đa dạng hóa thị trường và giảm rủi ro pháp lý trong dài hạn.
Tổng thể, mô hình SWOT cho thấy chiến lược hiện tại của NVIDIA phù hợp cao
với cơ hội thị trường, đặc biệt trong lĩnh vực AI và điện toán hiệu năng cao, nơi công ty
đang dẫn đầu tuyệt đối nhờ lợi thế công nghệ. Tuy nhiên, để đạt mức phù hợp tối ưu
trong giai đoạn 2025-2030, doanh nghiệp cần tiếp tục điều chỉnh chiến lược theo hướng:
- Tăng khả năng tự chủ chuỗi cung ứng
- Mở rộng sản phẩm sang phân khúc tầm trung
- Giảm rủi ro pháp lý và địa chính trị
- Củng cố hệ sinh thái nhằm duy trì ưu thế trước sự nổi lên của các chip AI nội bộ
Như vậy, mức độ phù hợp của chiến lược NVIDIA hiện nay được đánh giá là cao
nhưng chưa hoàn toàn toàn diện, cần tiếp tục tinh chỉnh để thích ứng với biến động
nhanh của ngành bán dẫn toàn cầu.
2. Đánh giá danh mục và hướng tăng trưởng bằng mô hình BCG & Ansoff
2.1 Đánh giá danh mục sản phẩm của NVIDIA bằng mô hình BCG
2.1.1. Xác định các mảng kinh doanh chính của NVIDIA
NVIDIA Corporation là nhà lãnh đạo toàn cầu trong lĩnh vực thiết kế GPU
(Graphics Processing Unit) và các giải pháp tính toán tăng tốc, với doanh thu chủ yếu
đến từ bốn mảng kinh doanh cốt lõi: Data Center (Trung tâm dữ liệu), Gaming (Chơi
game), Professional Visualization (Hình ảnh hóa chuyên nghiệp) và Automotive (Ô tô).
Những mảng này chiếm tỷ lệ lớn trong tổng doanh thu của NVIDIA, phản ánh sự chuyển
dịch từ nền tảng đồ họa truyền thống sang các ứng dụng AI và tính toán cao cấp.
Theo báo cáo tài chính năm 2025 của NVIDIA, tổng doanh thu đạt 130.497 tỷ
USD, tăng 114.2% so với năm 2024. Phân bổ doanh thu theo mảng như sau:
Bảng 3.1. Dữ liệu năm tài chính 2025 15
Tài liệu liên quan:
-
Bai tap kiem tra 1 mon quan tri chien luoc
2 1 -
Tình huống 2 môi trường vĩ mô – Xây dựng mô thức EFAS của doanh nghiệp Vinafreight | Bài thảo luận quản trị chiến lược
3 2 -
Xây dựng chiến lược kinh doanh cho công ty Decodeco sản phẩm nước hoa | Bài thảo luận quản trị chiến lược
24 12 -
Nhận dạng nội dung chiến lược của Công ty Nestle Việt Nam | Bài thảo luận quản trị chiến lược
25 13 -
Bài thi học phần Quản trị Chiến lược - Mã 35 | Trường Đại học Thương Mại
21 11