Tại sao Hạ tầng Tích hợp Dọc của IREN vượt trội hơn Mô hình Đám mây AI Truyền thống

Trong cuộc đua chiếm lĩnh nhu cầu hạ tầng AI, IREN Limited đang xây dựng lợi thế cạnh tranh hoàn toàn khác biệt thông qua tích hợp dọc. Khác với các mô hình colocations truyền thống phụ thuộc vào nhà cung cấp bên thứ ba, IREN kiểm soát toàn bộ chuỗi giá trị—từ mua điện và kết nối lưới đến xây dựng trung tâm dữ liệu và triển khai GPU. Sự khác biệt về cấu trúc này trực tiếp chuyển thành mở rộng biên lợi nhuận và dự đoán chi phí rõ ràng.

Kinh tế của Tích hợp Toàn diện

Lợi ích cốt lõi là đơn giản: loại bỏ trung gian giảm chi phí và biến động. Bằng cách sở hữu hạ tầng điện năng và quản lý xây dựng trực tiếp, IREN tránh các khoản phí phụ trội colocations làm giảm lợi nhuận trong dịch vụ lưu trữ AI truyền thống. Bằng chứng là hợp đồng chính của IREN với Microsoft, dự kiến mang lại biên EBITDA 85% ngay cả sau khi tự tính phí $130 mỗi kW hàng tháng cho colocations nội bộ. Mức độ bền biên lợi nhuận như vậy hoàn toàn không tồn tại trong các mô hình thuê ngoài.

Tích hợp dọc mang lại các lợi ích vận hành bổ sung:

• Chu kỳ triển khai nhanh hơn: Kiểm soát trực tiếp về thời gian xây dựng và thiết kế làm mát có nghĩa là IREN có thể vận hành các cụm GPU theo lịch trình của riêng mình, không bị ràng buộc bởi các hạn chế bên ngoài
• Tối ưu hóa công suất chặt chẽ hơn: Sở hữu hệ thống cung cấp điện và vận hành trung tâm dữ liệu cho phép tối ưu hóa theo thời gian thực, giảm lãng phí công suất không hoạt động
• Mở rộng dự đoán được: Cam kết khách hàng dài hạn kết hợp với các đợt triển khai GPU theo giai đoạn tạo ra chi tiêu vốn có kỷ luật phù hợp với nhu cầu doanh thu thực tế

Lợi Thế Năng Lượng Mà Không Ai Nói Đến

Công suất điện lưới 3 GW của IREN là quân bài thực sự. Với chỉ khoảng 16% trong số đó đã được cam kết cho kế hoạch mở rộng 140,000 GPU, công ty có dư địa cấu trúc để giảm chi phí đơn vị khi mở rộng quy mô. Nhiều năng lượng hơn nhu cầu hiện tại đồng nghĩa với chi phí dài hạn thấp hơn và độ bền biên lợi nhuận trong tương lai—một động lực mà các công ty AI thuần túy không thể tái tạo.

Danh mục năng lượng này cũng tạo ra sự ổn định tài chính. Các hợp đồng mua điện của khách hàng cộng thêm hạ tầng sở hữu tạo ra khả năng dự báo dòng tiền mặt mà các nhà đầu tư cổ phần hiếm khi thấy trong các dự án hạ tầng AI.

Các Con Số Hỗ Trợ Luận Điểm

IREN đã tạo ra $92 triệu đô la EBITDA điều chỉnh từ $240 triệu đô la doanh thu trong Quý 1 năm tài chính 2026, phản ánh luận điểm mở rộng biên lợi nhuận theo thời gian thực. Ước tính đồng thuận của Zacks dự báo doanh thu tăng hơn 100% trong cả năm tài chính 2026 và 2027—một đường cong tăng tốc nhờ mở rộng triển khai GPU và tăng trung bình EBITDA trên mỗi đơn vị.

Cạnh Tranh Như Thế Nào

TeraWulf [WULF] đang theo đuổi chiến lược tích hợp dọc tương tự, đảm bảo khoảng 520 MW công suất năng lượng dài hạn trên các khu trung tâm dữ liệu lớn. WULF đã đạt quy mô đáng kể nhanh hơn, nhưng IREN vẫn duy trì sự linh hoạt về bảng cân đối kế toán lớn hơn—một lợi thế nếu nhu cầu hạ tầng AI tiếp tục phát triển theo hướng bất ngờ.

CleanSpark [CLSK] mang đến các khoản nắm giữ năng lượng và đất đai lớn của Mỹ, cùng với khả năng vận hành kỷ luật. Tuy nhiên, chiến lược AI của CLSK vẫn còn trong giai đoạn đầu. Thời điểm cạnh tranh của họ có thể đến sau, nhưng IREN đã có lợi thế ban đầu rõ ràng trong tích hợp hạ tầng AI.

Thực Tế Đánh Giá

Cổ phiếu của IREN đã tăng 189,3% trong vòng sáu tháng, vượt xa mức tăng 7,2% của ngành Tài chính rộng lớn hơn. Sự hưng phấn đó đi kèm với mức định giá cao hơn: cổ phiếu giao dịch ở mức 7,3 lần dự báo giá trị trên doanh số so với trung bình ngành là 3,02 lần.

Ước tính đồng thuận của Zacks cho lợi nhuận năm tài chính 2026 là 64 cent mỗi cổ phiếu—giảm 19% trong tháng qua sau các điều chỉnh kỳ vọng, mặc dù vẫn thể hiện tăng trưởng đáng kể so với cùng kỳ năm trước. IREN được xếp hạng Zacks Rank #3 (Giữ).

Câu chuyện đầu tư phụ thuộc vào việc liệu sự mở rộng biên lợi nhuận và nguồn năng lượng dồi dào của IREN có thể biện minh cho mức định giá cao như vậy khi nhu cầu GPU tiếp tục tăng tốc qua năm 2027 và xa hơn.