Doug O'Loughlin trở lại sau thời gian dài với SemiAnalysis Weekly, đúng vào lúc lĩnh vực bán dẫn trải qua sự điều chỉnh mạnh mẽ sau “nửa đầu năm tốt nhất trong lịch sử”. KOSPI của Hàn Quốc giảm 40%, nhà đầu tư nhỏ lẻ sử dụng đòn bẩy 2x bị xóa sổ, SK Hynix bỏ lỡ kỳ vọng do chuyển sang LTA khiến tốc độ tăng giá chậm lại. Doug so sánh tình hình hiện tại với bong bóng Đài Loan những năm 1980, cho rằng mô hình hành vi của bong bóng rất giống nhau, nhưng cơ bản vẫn lành mạnh.
Hai người tranh luận sôi nổi về chủ đề "Nhu cầu AI thực sự lớn cỡ nào". Dylan xuất phát từ kinh nghiệm của chính SemiAnalysis: Sau khi triển khai coding agent, chi tiêu AI của công ty tăng gấp 100 lần, người dùng từ 9 người mở rộng lên 90 người, mức độ sử dụng của mỗi người cũng tăng 10 lần. Doug không phủ nhận nhu cầu mạnh mẽ, nhưng đưa ra mối lo ngại cốt lõi: Phía cung có thể tính toán được, còn phía cầu là "vấn đề nghìn tỷ đô la", không ai có câu trả lời. Quan trọng hơn, định luật scaling yêu cầu chip tăng gấp đôi, nhưng các nút thắt vật lý và thể chế như thợ điện, vốn, giấy phép không thể tăng gấp đôi đồng bộ. Các nhà cung cấp đám mây siêu lớn năm nay đã phát hành trái phiếu 450 tỷ USD, tiền đến từ quỹ hưu trí và niên kim, trong khi bản thân hồ quỹ hưu trí đang thu hẹp.
Tóm tắt quan điểm nổi bật
Về sự điều chỉnh thị trường
"Đến cuối Q2, đây là màn trình diễn tốt nhất trong lịch sử bán dẫn. Và rồi chúng ta bắt đầu trả nợ. Thứ gì càng tăng nhanh, trọng lực càng lớn."
"Người Hàn Quốc có một kỷ lục 20 năm: mua ở đỉnh mỗi lần. Năm 2007 mua ngân hàng, 2021 mua SaaS, lần này họ yolo chính mình."
"KOSPI giảm 40%, người dùng đòn bẩy 2x bị xóa sổ ngay lập tức. Và rồi là vòng xoáy tự thực hiện: mỗi người nhìn tài khoản co lại, quyết định bán ra, và làm trầm trọng thêm sự sụt giảm."
Về chu kỳ bộ nhớ
"SK Hynix chuyển sang nhiều LTA hơn, mức tăng giá từ 3 lần chậm lại còn 30 đến 50%. Não của giới tài chính hoàn toàn hỏng hóc, chỉ nhìn vào tỷ lệ thay đổi. Đạo hàm bậc hai vừa xuống, họ đã nghĩ chu kỳ kết thúc."
"Kịch bản bán dẫn luôn giống nhau: khi thiếu hụt, mọi người đặt hàng kép, nhà máy thấy nhu cầu điên cuồng mở rộng sản xuất. Rồi nhu cầu chỉ cần hắt hơi, nguồn cung vẫn đang ramp, tỷ lệ sử dụng từ 100% rơi xuống 50%, chỉ còn cách cắt giảm giá."
Về nhu cầu AI
"Đường cong nhu cầu mới là vấn đề nghìn tỷ đô la. Đường cong cung tương đối dễ hiểu, nhưng nhu cầu thực sự là gấp 10 lần hay 100 lần, không ai biết."
"Bản thân SemiAnalysis là một ví dụ: sau khi coding agent lên sóng, 9 người dùng kỹ thuật biến thành 90 người dùng toàn bộ, lượng token mỗi người dùng cũng tăng 10 lần. Chi tiêu AI của công ty tăng 100 lần."
Về nút thắt chuỗi cung ứng
"Mỹ thiếu 100 nghìn thợ điện. Thợ điện trung cấp thu nhập 250 nghìn USD một năm, người sẵn sàng làm thêm giờ có thể lên 40, 50 vạn. Có người dùng máy bay nhỏ Cessna đưa thợ điện đến công trường xa xôi."
"Các nhà cung cấp đám mây siêu lớn năm nay đã phát hành 4500 tỷ USD nợ, chỉ sau quy mô vay mượn của chính phủ Mỹ và Trung Quốc. Số tiền này đến từ quỹ hưu trí và niên kim, nhưng hồ quỹ hưu trí sẽ không tăng gấp đôi."
"TSMC chiếm trực tiếp và gián tiếp 20% GDP Đài Loan. Nếu tăng gấp đôi nữa, Đài Loan cần sinh thêm con để có đủ công nhân."
Về chính trị AI
"Mức độ không được ưa chuộng của AI thấp hơn kem, thấp hơn chính trị gia. Điều này chưa được định giá. Trong cuộc bầu cử giữa kỳ, AI sẽ trở thành vật tế thay cho vấn đề chi phí sinh hoạt."
"Đạo luật ROSA đã thông qua Hạ viện với tỷ lệ 300 trên 20, bị mắc kẹt tại Thượng viện. Lực lượng vận động hành lang của doanh nghiệp đang ngăn chặn luật hạn chế truy cập GPU từ xa của Trung Quốc."
Nội dung chính
Nửa đầu năm tốt nhất lịch sử bán dẫn, rồi bắt đầu trả nợ
Dylan: Thị trường chứng khoán điều chỉnh, các cổ phiếu AI đều giảm. Hôm nay chúng ta sẽ hoặc đổ thêm dầu vào lửa, hoặc an ủi mọi người một chút.
Doug: Đến ngày 30 tháng 6, kết thúc Q2, đây có lẽ là màn trình diễn tốt nhất trong lịch sử bán dẫn. Và rồi chúng ta bắt đầu unwinding. Trong đó nhiều yếu tố có thể quy cho các yếu tố kỹ thuật: đòn bẩy, đảo chiều động lượng. Nhưng thực tế là, thứ gì càng tăng nhanh, trọng lực càng lớn. Chúng ta đang trả giá cho đợt rally động lượng điên cuồng trước đó.
Tình hình Hàn Quốc thật điên rồ. Mỗi ngày đều có cổ phiếu chạm sàn. Có một dòng tweet nói "Tôi làm công việc của mình thế nào đây?". Trưởng phòng nhân sự lỗ sạch tiền, mọi người đều chán nản vì cổ phiếu toàn giảm. Nếu nhìn lại lịch sử thị trường tài chính châu Á, chuyện này xảy ra với tần suất cao hơn bạn tưởng.
Cuốn sách tôi thích nhất nói về bong bóng lớn Đài Loan. Đài Loan từng xuất hiện bong bóng 100 lần trên cơ sở bình quân đầu người, giao dịch ngân hàng ở mức P/E 500 lần, mọi thứ đều điên cuồng.
Dylan: Đó là khi nào?
Doug: Cuối những năm 1980.
Dylan: Anh có nghĩ cơ bản của Hàn Quốc hiện nay khác với thời đó không?
Doug: Cơ bản là tốt. Nhưng vấn đề là, mọi thứ không bao giờ tệ như nỗi sợ, và cũng không tốt như bạn tưởng. SK Hynix hôm nay đã bỏ lỡ kỳ vọng vì họ chuyển sang nhiều LTA hơn. Trớ trêu thay, khi họ làm roadshow ADR, họ vẫn đang chê Micron làm LTA để có giá thấp hơn.
Giá bộ nhớ năm ngoái tăng khoảng 3 lần, năm sau không thể tăng thêm 3 lần nữa, có thể tăng 30 đến 50%. Nhưng não của giới tài chính hoàn toàn hỏng hóc, chỉ nhìn vào tỷ lệ thay đổi. Trong lịch sử chu kỳ bộ nhớ, khi đạo hàm bậc hai xuống thường là điểm kết thúc. Vì tỷ lệ thay đổi không dừng ở 30%, mà sẽ rơi thẳng xuống âm 50%.
Kịch bản của chu kỳ này luôn giống nhau: mọi người đầu tư xây nhà máy, công suất lên sóng, rồi phát hiện "trời ơi, nhu cầu sao ít thế". Vì trước đó là đặt hàng kép, đặt hàng ba. Nhà máy từ tỷ lệ sử dụng 100% rơi xuống 50%, cách duy nhất để thu hồi vốn là cắt giảm giá. Đây là bản chất của thị trường bán dẫn.
KOSPI hiện giảm 40%. Người dùng đòn bẩy 2x bị xóa sổ ngay lập tức. Và rồi là vòng xoáy tự thực hiện: mỗi người nhìn tài khoản co lại, quyết định bán ra, và làm trầm trọng thêm sự sụt giảm.
Bộ nhớ Trung Quốc: Có thể làm hỏng bữa tiệc, nhưng nhu cầu vẫn lớn hơn cung
Dylan: Gần đây bộ nhớ Trung Quốc thâm nhập hệ sinh thái, CXMT, YMTC IPO lớn, anh nghĩ sao?
Doug: Họ có công suất, ngay cả hiệu suất thấp, cũng không sao. Công ty Trung Quốc không cạnh tranh về tỷ suất lợi nhuận hay EPS.
CXMT hiện rõ ràng là thứ tư trên thị trường, nhưng đây là môi trường thiếu hụt, họ vẫn có thể kiếm tiền. Apple đã bắt đầu dùng bộ nhớ của CXMT, vì Micron đang "gian lận giá". Không ai khóc trong sòng bạc cả, Tim Apple. Anh phải mua theo giá thị trường.
CXMT có thể làm hỏng bữa tiệc, nhưng thực tế là nhu cầu vẫn lớn hơn cung. Vấn đề nghìn tỷ đô la thực sự là: Nhu cầu thực sự ở đâu? Đường cong cung tương đối dễ hiểu. Đường cong nhu cầu chúng ta không biết. Chúng ta biết coding agent và chatbot nghĩa là nhiều nhu cầu hơn, nhưng không biết là gấp 10 lần hay 100 lần. Nguồn cung sẽ ramp mù quáng, cho đến một ngày va vào đường cong nhu cầu.
Coding agent là điểm ngoặt: Chi tiêu AI của chính SemiAnalysis tăng 100 lần
Dylan: Tôi nghĩ nhu cầu rõ ràng là rất mạnh mẽ và sẽ kéo dài rất lâu. Tôi chỉ cần nhìn vào mức độ sử dụng nội bộ của công ty mình là đủ. Nếu bạn tin nhu cầu tương lai sẽ đi ngang hoặc thậm chí giảm, bạn phải tin rằng mô hình sẽ không trở nên tốt hơn nữa. Tôi không thấy bất kỳ dấu hiệu trì trệ nào, chỉ thấy tín hiệu ngược lại.
Doug: Hãy để tôi đóng vai ác quỷ biện hộ. Luận điểm bear lớn nhất là gì? Tốc độ tiến bộ công nghệ có thể vượt quá tốc độ mọi người sử dụng nó. Giả sử ứng dụng sát thủ của AI là nhập liệu, Kimi K3 là đủ. Chúng ta chế tạo xe ngày càng nhanh, sản phẩm ngày càng tốt, nhưng đường cong nhu cầu thực sự đã được thỏa mãn bởi một sản phẩm chúng ta đã nắm bắt.
Điều này giống như bong bóng dot-com: lúc đó nói "nhu cầu tăng gấp đôi mỗi 90 ngày", nhưng công nghệ cáp quang mỗi năm cải thiện 2 đến 3 lần. Sợi cáp cuối cùng hiệu suất trở thành 500 nghìn lần so với ban đầu, và rồi mọi người nói "khoan đã, hình như chúng ta không cần nhiều cáp quang đến thế".
Dylan: Tôi không đồng ý, nhưng đây là điều đáng thảo luận. Lập luận phản bác của tôi là: Còn 100 đến 1000 lần người hiện tại không dùng bất kỳ mô hình nào. Thứ hai, use case của AI không chỉ là mã hóa. Nó còn có thể tạo video, khám phá thuốc, khoa học vật liệu. Có người dùng AI làm siêu dẫn, thứ này đáng giá bao nhiêu? Đáng giá nhiều tiền GPU.
Và bản thân việc mã hóa cũng không chỉ là "căn giữa một div". Nó đại diện cho cả một loại công việc có giá trị kinh tế cao hơn nhiều so với gỡ lỗi front-end. Sam Altman đang nói về RSI (recursive self-improvement), Anthropic có mô hình mới sắp ra. Coding agent ở phiên bản Claude 4.5 là một điểm ngoặt rõ ràng: Bạn vượt qua một đường trí thông minh nào đó, một thị trường hoàn toàn mới xuất hiện. Ngày hôm trước bạn không làm được, ngày hôm sau đã làm được.
Doug: Bạn là người dùng nguyên mẫu. Thời điểm này năm ngoái, đội kỹ thuật SemiAnalysis chưa đến 10 người dùng coding agent, và rồi bạn và Dylan nói "mọi người trong công ty đều phải học dùng cái này". Giờ chúng ta có 90 người dùng.
Dylan: Từ 9 lên 90, 10 lần. Rồi trong vòng 3 đến 4 tháng, mức độ sử dụng mỗi người cũng tăng khoảng 10 lần. Chi tiêu AI của công ty tăng 100 lần. Bây giờ vấn đề là, mỗi công ty sẽ như vậy không? Có thể không với cường độ của chúng ta, nhưng nhiều công ty có lượng công việc lớn có thể cắt giảm.
H100 sẽ không thành sắt vụn, nhưng mô hình đang trở nên lớn hơn
Doug: Tôi nghĩ chip cũ sẽ trở nên vô giá trị. Mọi người nói "H100 là tài sản tăng giá", nhưng rồi sẽ có ngày suy luận một mô hình cần 100 H100. Lúc đó bạn sẽ nói "để bà già nghỉ hưu đi, mua B300". Tín hiệu xác nhận thực sự là sự phân hóa giá cả xuất hiện giữa B200 và B300.
Dylan: Tôi hoàn toàn không đồng ý. Lý do căn bản nhất là: Không ai sẽ tháo H100 ra để thay bằng B300. Thiết kế trung tâm dữ liệu hoàn toàn khác nhau. Bạn không thể thay Hopper bằng Blackwell hoặc Rubin trong cùng một phòng máy, bạn phải tháo toàn bộ thứ đó ra xây lại. Vì vậy, để biện minh cho việc cho nghỉ hưu toàn bộ một trung tâm dữ liệu Hopper, trước tiên phải chứng minh doanh thu từ những chip đó đã thấp hơn chi phí vận hành. Đây không phải chi phí biến đổi, mà là chi phí chìm.
Doug: Trong thế giới không ma sát thì bạn đúng, nhưng chúng ta sống trong thế giới ma sát ngày càng lớn. Ma sát khi xây dựng năng lực tính toán mới bao gồm giấy phép điện, đất đai, phê duyệt.
Dylan: Đúng, tôi đồng ý. Kịch bản giá GPU giảm là tiến bộ mô hình trì trệ, kịch bản giá tăng là tiến bộ mô hình tiếp tục. Còn một yếu tố X: sự can thiệp của chính phủ vào phòng thí nghiệm tiên phong. Nếu hạn chế ai có thể dùng chip mới nhất tốt nhất, nhu cầu sẽ bị nén lại, giá chip cũ cũng sẽ giảm theo.
Vốn và thợ điện: Trần vật lý của định luật scaling
Doug: Điều khiến tôi lo lắng nhất không phải là nhu cầu, mà là các nút thắt vật lý ở phía cung. Đầu tiên là thợ điện. Mỹ thiếu 100 nghìn thợ điện. Thợ điện trung cấp thu nhập 250 nghìn USD một năm, người sẵn sàng làm 18 tiếng có thể lên 40, 50 vạn. Có một website theo dõi tuyển dụng thợ điện, Wayback Machine có thể thấy lương theo giờ từ 15, 20 USD tăng lên 50, 100, 200 USD. Đào tạo một thợ điện mất 18 tháng. Số người cần để tăng gấp đôi, chúng ta chưa bao giờ đào tạo nhiều đến thế.
Thứ hai là vốn. Các nhà cung cấp đám mây siêu lớn năm nay phát hành khoảng 4500 tỷ USD nợ, lớn nhất trong lịch sử. Chỉ sau chính phủ Mỹ và Trung Quốc. Ai đó phải mua những trái phiếu này. Để họ mua thêm, phải trả lãi suất cao hơn. Và nguồn tiền này, phần lớn đến từ quỹ hưu trí và niên kim. Hồ quỹ hưu trí đang thu hẹp về cấu trúc. Lương hưu đã chuyển sang 401k một lượng lớn, 401k không mua trái phiếu. Vì vậy về cơ bản bạn phải tin rằng mọi người đều cần bảo hiểm gấp đôi, nhưng điều này vô lý.
Định luật scaling nói "tuyệt quá, chúng ta làm mô hình lớn gấp đôi". Nhưng không phải mọi thứ đều có thể phóng to đồng bộ gấp đôi gấp ba.
Dylan: Khoan đã, ý anh là quỹ hưu trí đang trả tiền cho việc xây dựng trung tâm dữ liệu?
Doug: Đúng vậy. Niên kim mua tập trung trước khi nghỉ hưu, thế hệ baby boom đều đang nghỉ hưu, vì vậy hồ tài sản này khá lớn. Nhưng nó có thể tăng gấp đôi không? Gấp ba không? Tôi không nghĩ vậy. Bảo hiểm nhân thọ cũng là một nguồn. Nhưng bạn phải tin rằng mọi người đều cần bảo hiểm gấp đôi. Không ai mua bảo hiểm nhân thọ gấp đôi.
Dylan: Điều này thật thú vị. Quỹ hưu trí đang thu hẹp về cấu trúc, nhưng thực sự có nhiều tiền ở đó.
Doug: Còn một ví dụ nữa là Đài Loan. TSMC chiếm trực tiếp và gián tiếp 20% GDP Đài Loan. Nếu TSMC tăng gấp đôi gấp ba lần nữa, Đài Loan cần sinh thêm con để có đủ công nhân. Đài Loan chỉ chơi một trò chơi. GDP Đài Loan năm nay tăng 25%, đó là TSMC đang nướng chip. Nhưng tăng gấp đôi nữa, thì không đủ người.
Chính trị hóa AI: Vật tế thay trong bầu cử giữa kỳ
Dylan: Nhiều người không thích AI, điều này chưa được định giá. Làm sao nó được định giá? Tôi nghĩ là cuộc bầu cử giữa kỳ.
Doug: AI có lẽ là ưu tiên thứ năm, không phải ba ưu tiên hàng đầu. Y tế, chi phí sinh hoạt xếp trước. Không ai sẽ tranh cử với cương lĩnh về AI.
Dylan: Nhưng AI sẽ trở thành vật đại diện phụ cho vấn đề chi phí sinh hoạt. Không phải "chúng ta có ủng hộ AI hay không", mà là "quan tâm kinh tế, đổ lỗi cho tech bro và AI". Đạo luật ROSA đã thông qua Hạ viện với tỷ lệ 300 trên 20, bị mắc kẹt tại Thượng viện. Vận động hành lang doanh nghiệp đang ngăn chặn nó.
Doug: Nếu không phải ba ưu tiên hàng đầu, lực lượng vận động hành lang sẽ thắng ý dân.
Dylan: Nhưng AI đã là vật tế thay cho mọi người trong các vấn đề khác rồi. Biến đổi khí hậu, nhà ở, lạm phát, AI và tech bro đều bị lôi ra.
Doug: Có một cuộc thăm dò ý kiến thú vị: những người ghét trung tâm dữ liệu thường không sống gần trung tâm dữ liệu. Còn những người sống gần đó, đặc biệt là giới trẻ, thái độ là tích cực, vì việc làm. Tôi đã đến thăm một trung tâm dữ liệu gần Buffalo, người dân địa phương cực kỳ ủng hộ. Trung tâm dữ liệu xây ở vùng xa xôi thực ra là điều tốt, nó mở rộng sự tham gia kinh tế. Một trung tâm dữ liệu một gigawatt cần khoảng mười nghìn người. 70 gigawatt là 700 nghìn việc làm. Điều này bắt đầu ảnh hưởng đến phiếu bầu.
Kết cuộc: Năm nghìn tỷ đầu tư, năm mươi tỷ doanh thu
Doug: Tương lai của sự bùng nổ công nghệ cuối cùng sẽ thành hiện thực, vấn đề là thời gian dòng tiền. Bạn tiêu một nghìn tỷ, nhận một trăm tỷ, nó thực sự sẽ trở thành một nghìn tỷ vào một ngày nào đó. Nhưng có thể là năm năm sau, đến lúc đó bạn nói "bạn già, tôi hết tiền rồi".
Giả sử toàn bộ hệ sinh thái AI hiện tại ARR là 1500 tỷ, CAPEX tích lũy là một nghìn tỷ. Lợi nhuận trên doanh thu 15%, tính theo tỷ suất lợi nhuận 50% là 7,5%. Không tệ, nhưng cũng không phải siêu lợi nhuận. Bạn phải tin 1500 tỷ có thể trở thành 5000 tỷ, điều này có thể làm được. Rồi 5000 tỷ có thể hỗ trợ hai đến ba nghìn tỷ CAPEX. Nhưng tăng gấp đôi thêm một lần nữa thì rất khó.
OpenAI và Anthropic tin rằng pre-training cuối cùng sắp đến, vì họ sắp IPO. Mô hình pre-training cuối cùng thực sự rất tốt, doanh thu tăng nhanh, nhưng tốc độ tăng trưởng không đủ để trả hóa đơn. Bạn xây một ngôi nhà bạn không trả nổi. Đầu tư năm nghìn tỷ, doanh thu năm mươi tỷ, đó là tiền của mười năm.
Dylan: Anh nói đó là doanh thu chứ không phải lợi nhuận. Và khi anh nói điều này, anh biết tỷ suất lợi nhuận của các công ty này khi cung cấp dịch vụ hiện nay cao cỡ nào.
Doug: Đúng, chúng ta chưa đến bước đó. Hiện tại vẫn còn trên con đường hẹp, có thể thấy doanh thu khớp như thế nào. Các nhà cung cấp đám mây siêu lớn có các hoạt động kinh doanh khác in tiền mặt điên cuồng, nếu họ muốn dừng CAPEX, lợi nhuận có thể in ra ngay lập tức. Nhưng khi bạn đầu tư ngày càng nhiều, tiền cược ngày càng cao, con đường ngày càng hẹp. Đến một điểm nào đó, bạn thực sự phải yêu cầu mọi người đều dùng nó. Vấn đề nằm ở chỗ thế giới của người ra quyết định và người áp dụng thực tế là hai thế giới hoàn toàn khác nhau. Zuck nghĩ mọi người sẽ đeo kính Meta trong metaverse và đốt nghìn tỷ token mỗi ngày, nhưng bà nội ở Nebraska thậm chí còn không biết dùng iPhone mới.
Dylan: Doanh thu không dựa vào bà nội. Dựa vào doanh nghiệp, ngân hàng, viễn thông, công ty bán lẻ, cơ quan quốc phòng và tình báo. Tôi thấy mỗi ngân hàng, mỗi công ty viễn thông, mỗi nhà bán lẻ đều dùng thứ này trong công việc hàng ngày. Ràng buộc thú vị hơn nằm ở phía cung: bạn có thể lắp đủ GPU không, có thể tuyển đủ người đi bán không.
Doug: Đúng, vấn đề phía cung thú vị hơn và khó hơn. Thợ điện, vốn, giấy phép, những thứ này không thể tăng gấp đôi theo định luật scaling. Nhưng cho họ thời gian, nó sẽ đến. Họ thực sự có thể phát hành một nghìn tỷ trái phiếu vào năm sau. Vấn đề thực sự. problem nằm ở chỗ con đường sẽ trở nên hẹp hơn, tiền cược sẽ cao hơn, và rồi bạn phải yêu cầu mọi người đều dùng nó. Đường cong áp dụng này cần thời gian.
