“AI bộ nhớ chip thịnh vượng đang gieo mầm cho sự sụp đổ”! Lần này nguy hiểm nằm ở phía cầu

Sự thịnh vượng của chip nhớ AI kéo dài được bao lâu?

Nhà báo James Mackintosh của tạp chí Wall Street Journal ngày 16 tháng 5 đã viết rằng, sự thịnh vượng hiện tại của các chip lưu trữ AI đang gieo mầm cho sự tự hủy diệt. Bài viết lấy công ty Micron Technology làm trung tâm, hệ thống hóa các rủi ro đằng sau làn sóng nóng của chip AI lần này.

Cách đây ba năm, Micron Technology mới ghi nhận khoản lỗ lớn nhất trong lịch sử, nay lại được dự đoán sẽ trở thành công ty có lợi nhuận thứ sáu của Mỹ, lợi nhuận ròng trong 12 tháng tới gần 100 tỷ USD, vượt Meta và Berkshire Hathaway. Đồng thời, Samsung Electronics và SK Hynix của Hàn Quốc cũng hưởng lợi từ sự bùng nổ nhu cầu bộ nhớ băng thông cao (HBM), thị trường chứng khoán Hàn Quốc năm nay trở thành một trong những thị trường hoạt động tốt nhất toàn cầu.

Nhưng càng thịnh vượng, lại càng nguy hiểm.

Giá trị thấp không đồng nghĩa với rẻ, lịch sử liên tục phản bác

Hiện tại, tỷ lệ P/E của Micron Technology chưa đến 10 lần, nằm trong số cổ phiếu rẻ nhất trong S&P 500. Nhiều nhà đầu tư nhìn con số này sẽ nghĩ “rẻ thế này, đáng mua”.

Tuy nhiên, phân tích của James Mackintosh đã dập tắt hy vọng đó: “Điều này không có nghĩa là nó rẻ, chỉ là cho thấy nhà đầu tư biết rằng những ngày tốt đẹp của chip nhớ sẽ không kéo dài mãi.”

Dữ liệu lịch sử chứng minh điều này. Đầu năm 2022, khi cổ phiếu Micron đạt đỉnh, tỷ lệ P/E cũng chỉ 9 lần — sau đó cổ phiếu giảm một nửa trong năm đó. Đỉnh chu kỳ năm 1984, P/E là 15 lần, sau đó mất đúng 9 năm để trở lại mức cao đó. Đỉnh chu kỳ năm 2018, P/E còn thấp hơn, chỉ 5,5 lần.

Quy luật rõ ràng: P/E thấp xuất hiện ở đỉnh chu kỳ không phải là tín hiệu mua, mà là tín hiệu cảnh báo. Những nhà đầu tư bị “rẻ” mê hoặc, mỗi lần đều chịu thiệt hại nặng nề.

Rủi ro lớn nhất: AI tự trở nên “tiết kiệm bộ nhớ” hơn

Mackintosh cho rằng, nguy hiểm hiện tại chủ yếu đến từ phía cầu, chứ không phải cung. Trong hai năm tới, nếu công suất mới bổ sung không bị đình trệ, thì vẫn chưa đủ để làm giảm lợi nhuận.

Vậy cầu có thể sụt giảm không? Ông liệt kê một số rủi ro. Rủi ro khó lượng hóa nhất, cũng nguy hiểm nhất là: Công nghệ AI tự trở nên tiết kiệm bộ nhớ hơn.

Tháng 3 năm nay, các nhà nghiên cứu của Alphabet (thuộc Google) đã công bố một bài báo cho thấy hiệu quả sử dụng bộ nhớ đã tăng đáng kể. Tin này khiến cổ phiếu chip nhớ giảm mạnh, dù sau đó có hồi phục.

James Mackintosh viết trong bài: “Mô hình ngôn ngữ lớn là một công nghệ chưa trưởng thành, các cải tiến kỹ thuật dành cho trung tâm dữ liệu chuyên dụng là điều có thể dự đoán — nhưng mức độ cải tiến, thời điểm xuất hiện, đều không thể biết trước.”

Logic rất đơn giản: Nếu mô hình AI chạy nhanh hơn, dùng ít bộ nhớ hơn, trung tâm dữ liệu sẽ không cần mua nhiều chip HBM như trước, cầu sẽ co lại.

Rủi ro thứ hai: Mở rộng trung tâm dữ liệu không như kỳ vọng

Ngoài rủi ro về hiệu quả công nghệ, James Mackintosh còn liệt kê các rủi ro chung của toàn bộ chuỗi cung ứng AI: kế hoạch xây dựng trung tâm dữ liệu có thể bị thu hẹp, tốc độ phổ biến AI có thể chậm hơn dự kiến, các trở ngại chính trị cũng có thể làm chậm đà mở rộng.

Phân tích của ông là: “Những rủi ro này đều có thể xảy ra, nhưng các phe đầu cơ lạc quan về AI lại không coi trọng chúng.”

Câu này tự nó đã cảnh báo nhà đầu tư — nhận định thị trường thường yếu ớt nhất khi lạc quan nhất.

Rủi ro thứ ba: Lợi nhuận cao thu hút đối thủ mới gia nhập nhanh hơn

Rủi ro thứ ba là sự thay đổi trong cấu trúc cạnh tranh.

James Mackintosh chỉ ra rằng, lĩnh vực bộ nhớ tốc độ cao của Micron hiện chưa có đối thủ mới rõ ràng, nhưng trong các lĩnh vực chip AI có lợi nhuận cao khác, cuộc đua đã bắt đầu.

Alphabet đã phát triển bộ xử lý tensor (TPU) chuyên dùng cho huấn luyện AI, thay thế trực tiếp GPU đắt tiền của Nvidia; chip Graviton của Amazon đảm nhận nhiệm vụ suy luận AI, phân tán thị phần của Intel.

Điều đáng chú ý hơn là Cerebras. Công ty này mới ra mắt chiếc chip lớn đầu tiên dành cho huấn luyện và suy luận AI vào năm 2019, năm nay huy động vốn IPO 5,55 tỷ USD, giá cổ phiếu ngày đầu đã tăng gấp đôi.

Đây là ví dụ điển hình của “Lời nguyền của người chiến thắng”: càng kiếm nhiều tiền, càng có nhiều người tranh giành, cuối cùng làm loãng lợi nhuận.

Chip nhớ là ngành công nghiệp chu kỳ mạnh điển hình. Xây dựng một nhà máy wafer đòi hỏi khoản đầu tư khổng lồ, khi nhu cầu tăng, cung phải mất vài năm mới theo kịp, trong thời gian đó giá cả và lợi nhuận tăng vọt. Lợi nhuận cao lại thúc đẩy các CEO mở rộng sản xuất, trong khi chi phí cố định cao buộc nhà máy vận hành hết công suất — dù cung đã dư thừa. Đợt giảm giá và lợi nhuận năm 2022-2023 chính là kết quả của quá trình này.

Mackintosh nhấn mạnh, nhà đầu tư không phải không biết quy luật này. Nhưng ông cho rằng: “Chỉ cần nhu cầu AI vẫn duy trì cao, các nguồn cung mới tạm thời vẫn có thể được thị trường hấp thụ, ảnh hưởng đến biên lợi nhuận là hạn chế. Tuy nhiên, càng kéo dài, càng nhiều đối thủ gia nhập, càng nhiều công suất được xây dựng.”

Ông kết luận bằng một câu: “Giống như tất cả các mặt hàng chu kỳ lớn, thành công tự nó đã gieo mầm cho sự tự hủy diệt — ngay cả khi viễn cảnh tốt đẹp của AI cuối cùng được hiện thực hóa.”

Lời cảnh báo rủi ro và điều khoản miễn trừ

        Thị trường có rủi ro, đầu tư thận trọng. Bài viết này không cấu thành lời khuyên đầu tư cá nhân, cũng chưa xem xét các mục tiêu, tình hình tài chính hoặc nhu cầu đặc thù của từng người dùng. Người đọc cần cân nhắc xem các ý kiến, quan điểm hoặc kết luận trong bài phù hợp với hoàn cảnh của mình hay không. Đầu tư theo đó, chịu trách nhiệm về quyết định của mình.