# Bài viết Liên quan HBM

Trung tâm Tin tức HTX cung cấp những bài viết mới nhất và phân tích chuyên sâu về "HBM", bao gồm xu hướng thị trường, cập nhật dự án, phát triển công nghệ và chính sách quản lý trong ngành tiền kỹ thuật số.

IOSG: Từ Lưu Trữ Nóng Đến Ký Ức Lạnh, Làn Sóng Lưu Trữ Phi Tập Trung Dưới Làn Sóng AI

Tác giả phân tích sự tương phản giữa lưu trữ AI "nóng" và lưu trữ phi tập trung "lạnh" trong cơn sốt AI hiện tại. Lưu trữ AI (như HBM, SSD doanh nghiệp) tối đa hóa hiệu suất, tập trung vào băng thông, độ trễ để "nuôi" dữ liệu cho GPU, phục vụ hiệu suất tính toán và lợi nhuận. Ngược lại, lưu trữ phi tập trung (Filecoin, Arweave) theo đuổi giá trị tối đa về độ tin cậy, tập trung vào tính bất biến, chống kiểm duyệt và lưu giữ ký ức văn minh lâu dài cho dữ liệu lạnh. Bài viết chi tiết kiến trúc lưu trữ AI gồm 4 tầng: bộ nhớ gần tính toán (HBM), lưu trữ bền vững tốc độ cao (SSD), lớp dung lượng lớn chi phí thấp (HDD) và phần mềm hệ thống. Trong khi đó, các dự án lưu trữ phi tập trung đang đối mặt với thách thức về khớp nối cung-cầu, khả năng phục vụ doanh nghiệp, trải nghiệm truy xuất và mô hình kinh tế token. Cơ hội tương lai cho lưu trữ phi tập trung nằm ở việc chứng minh nguồn gốc dữ liệu AI (Provenance), lưu trữ bộ dữ liệu công cộng và kho lưu trữ văn minh, lưu trữ tuân thủ, cũng như tích hợp với các công nghệ như ZK và TEE. Tóm lại, lưu trữ AI là nhiên liệu cho hiệu suất tương lai, còn lưu trữ phi tập trung là nền tảng ký ức đáng tin cậy cho quá khứ. Thị trường hiện tại tưởng thưởng cho hiệu suất, nhưng giá trị của lớp "ký ức lạnh" đáng tin cậy có thể được định giá lại khi các vấn đề về độc quyền dữ liệu, bản quyền và tính dễ vỡ của ký ức lịch sử gia tăng.

marsbit07/28 06:07

IOSG: Từ Lưu Trữ Nóng Đến Ký Ức Lạnh, Làn Sóng Lưu Trữ Phi Tập Trung Dưới Làn Sóng AI

marsbit07/28 06:07

Từ Lưu Trữ Nóng Đến Ký Ức Lạnh: Lưu Trữ Phi Tập Trung Trong Làn Sóng Lưu Trữ Thời Đại AI

Từ Lưu trữ Nóng sang Ký ức Lạnh: Lưu trữ Phi tập trung dưới Làn sóng AI Trong khi thị trường đang định giá lại mạnh mẽ cho lưu trữ AI, tập trung vào hiệu suất và việc tận dụng tối đa sức mạnh tính toán, thì lưu trữ phi tập trung lại chìm trong sự trầm lắng. Nguyên nhân cốt lõi nằm ở sự khác biệt về hàm giá trị cơ bản: Lưu trữ AI (lưu trữ "nóng") tối đa hóa hiệu quả, phục vụ năng suất; còn lưu trữ phi tập trung (ký ức "lạnh") tối đa hóa độ tin cậy, bảo vệ sự công bằng, chống kiểm duyệt và ký ức văn minh lâu dài. Sự bùng nổ lưu trữ AI không phải là sự phục hồi chu kỳ truyền thống mà là sự định giá lại khả năng luân chuyển dữ liệu trong kỷ nguyên mô hình lớn. Logic đã chuyển từ "ưu tiên dung lượng" sang "tối thượng hiệu quả", giải quyết các chỉ số cực đoan như tỷ lệ cấp dữ liệu cho GPU, tốc độ ghi Checkpoint và độ trễ thấp cho RAG. Kiến trúc lưu trữ AI là một hệ thống phân tầng phức tạp, bao gồm: Lớp bộ nhớ gần tính toán (HBM, DRAM, CXL), Lớp lưu trữ bền vững tốc độ cao (SSD doanh nghiệp), Lớp lưu trữ dung lượng lớn chi phí thấp (HDD, lưu trữ lạnh) và Phần mềm hệ thống lưu trữ AI. Ngược lại, lưu trữ phi tập trung, với các đại diện chính là Filecoin và Arweave, theo đuổi các giá trị khác biệt. Filecoin xây dựng một hệ thống kinh tế có thể xác minh, phù hợp với việc truy xuất nguồn gốc dữ liệu AI và lưu trữ kho lưu trữ công cộng. Arweave, với mô hình "trả phí một lần, lưu trữ vĩnh viễn", nhắm đến việc trở thành nền tảng ký ức công cộng cho nhân loại. Sự khó khăn hiện tại của lưu trữ phi tập trung không nằm ở giá trị đề xuất, mà ở sự không phù hợp lâu dài giữa việc sản phẩm hóa, trải nghiệm truy xuất, nhu cầu thực tế và động lực token. Tuy nhiên, cơ hội tương lai của nó vẫn tồn tại trong các lĩnh vực như: Truy xuất nguồn gốc dữ liệu AI (Provenance), bộ dữ liệu công cộng & lưu trữ văn minh, lưu trữ/lưu chứng cứ tuân thủ đáng tin cậy, tích hợp với ZK/TEE/DID, và con đường sản phẩm "vô hình" hóa. Lưu trữ AI cung cấp nhiên liệu để chạy về phía trước, trong khi lưu trữ phi tập trung bảo vệ quyền được nhìn lại quá khứ. Thị trường hiện tại tưởng thưởng cho hiệu quả, nhưng khi những vấn đề như độc quyền dữ liệu, tranh chấp bản quyền và sự mong manh của ký ức lịch sử trở nên trầm trọng hơn trong kỷ nguyên AI, giá trị của "lớp lạnh đáng tin cậy" này có thể được định giá lại.

marsbit07/27 16:26

Từ Lưu Trữ Nóng Đến Ký Ức Lạnh: Lưu Trữ Phi Tập Trung Trong Làn Sóng Lưu Trữ Thời Đại AI

marsbit07/27 16:26

Các tổ chức và dòng vốn on-chain đều lạc quan về việc CXMT tiếp tục tăng mạnh, ngoại trừ người Hàn Quốc

Được mệnh danh là "cổ phiếu lưu trữ số một Trung Quốc", Changxin Technology (CXMT) đã chính thức lên sàn Sci-Tech Innovation Board (STAR) với màn ra mắt ấn tượng: tăng 465.8% trong ngày đầu tiên, vốn hóa thị trường đạt 3.28 nghìn tỷ NDT. Triển vọng giá cổ phiếu tương lai đang gây tranh luận. Phía lạc quan, Nomura đưa ra mức định giá mục tiêu 116 NDT (tăng ~1240%), tương ứng vốn hóa ~7.76 nghìn tỷ NDT, dựa trên chu kỳ siêu tăng của ngành bán dẫn và kế hoạch mở rộng sang thị trường HBM. Trong khi đó, Northeast Securities dự báo thận trọng hơn, với định giá mục tiêu trong khoảng 3.2 - 5.7 nghìn tỷ NDT dựa trên nhiều phương pháp định giá. Phân tích từ Milk Road AI chỉ ra rằng sự tăng trưởng của Changxin chủ yếu đến từ việc lấp đầy khoảng trống cung cấp DRAM cấp trung và thấp, khi các đối thủ Hàn Quốc và Mỹ chuyển trọng tâm sang HBM. Tuy nhiên, công suất hiện tại của Changxin vẫn thấp hơn và bị hạn chế bởi lệnh cấm vận thiết bị quang khắc tiên tiến của Mỹ. Trên thị trường tiền điện tử (chain), dữ liệu từ Hyperliquid cho thấy sự phân hóa rõ rệt: ví có nhãn Mỹ, Hồng Kông và Trung Quốc đại lục chủ yếu nắm giữ vị thế mua, trong khi ví Hàn Quốc lại là lực lượng bán khống chính. Các yếu tố được kỳ vọng sẽ tiếp tục hỗ trợ đà tăng bao gồm: tỷ lệ lưu hành cổ phiếu thấp (6.63%), làn sóng siêu chu kỳ bộ nhớ, vị thế độc tôn trên thị trường nội địa và sự quan tâm mạnh mẽ từ các định chế. Người sáng lập Chu Nhất Minh cũng dự kiến thưởng 40% cổ phần cho nhân viên, có thể giúp ổn định nguồn cung cổ phiếu.

Odaily星球日报07/27 11:45

Các tổ chức và dòng vốn on-chain đều lạc quan về việc CXMT tiếp tục tăng mạnh, ngoại trừ người Hàn Quốc

Odaily星球日报07/27 11:45

Mục tiêu giá 116 NDT, vốn hóa 7.9 nghìn tỷ NDT của ChangXin đến từ đâu?

野 mục tiêu giá 116 NDT và vốn hóa 7,9 nghìn tỷ NDT của CXMT đến từ đâu? Ngân hàng Nomura công bố báo cáo mới, xếp hạng mua cổ phiếu CXMT với mục tiêu giá 116 NDT. Mức giá này được tính từ 20 lần lợi nhuận trên mỗi cổ phiếu dự kiến năm 2028 là 5,8 NDT, dựa trên hệ số định giá trung bình của Micron và hệ số ưu đãi cho thị trường Trung Quốc. Nomura dự báo doanh thu thuần và lợi nhuận ròng tăng trưởng mạnh mẽ từ 2026 đến 2028, với biên lợi nhuận gộp có thể đạt trên 90%. Điều này dựa trên giả định rằng chi phí hoạt động tăng rất ít trong khi doanh thu tăng vọt, một kịch bản cực kỳ lạc quan và có thể phản ánh đỉnh chu kỳ ngành bán dẫn. Báo cáo lập luận rằng nhu cầu bộ nhớ toàn cầu sẽ tăng hơn 7 lần từ 2026 đến 2030, với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm trên 60%, chủ yếu nhờ vào sự phát triển của AI và các tác nhân thông minh. Tuy nhiên, tốc độ tăng trưởng sản lượng của các nhà sản xuất chỉ khoảng 30-40%, dẫn đến tình trạng thiếu hụt nguồn cung kéo dài. Về phía CXMT, Nomura dự kiến công ty sẽ tăng công suất sản xuất và nâng cấp quy trình công nghệ, giúp tăng thị phần toàn cầu từ khoảng 10% lên 18% vào năm 2028. Mặc dù có chênh lệch về công nghệ so với các đối thủ hàng đầu, CXMT vẫn được hưởng lợi từ chính sách ưu tiên nguồn cung nội địa. Tóm lại, báo cáo của Nomura đưa ra một viễn cảnh rất lạc quan về CXMT dựa trên cơn bão nhu cầu AI và tình trạng thiếu hụt nguồn cung. Tuy nhiên, các giả định về lợi nhuận cực cao cần được xem xét thận trọng vì chúng có thể chỉ phản ánh đỉnh điểm của chu kỳ ngành.

链捕手07/27 10:17

Mục tiêu giá 116 NDT, vốn hóa 7.9 nghìn tỷ NDT của ChangXin đến từ đâu?

链捕手07/27 10:17

Phân tích của Bernstein: 142 tỷ USD đơn hàng dài hạn có thể đỡ được chu kỳ bộ nhớ?

Báo cáo mới nhất của Bernstein đưa các thỏa thuận mua hàng dài hạn (LTA) trong ngành bộ nhớ trở lại tâm điểm: Micron và SanDisk đã ký kết các LTA mới với cam kết mua hàng, giá sàn và bảo lãnh tài chính, nhằm tạo ra một "sàn" lợi nhuận trong vài năm tới. Tuy nhiên, "sàn" này không dày như vẻ ngoài. Tổng cộng khoản bảo lãnh từ hai công ty là khoảng 33 tỷ USD. Theo mô hình của Bernstein, để bảo vệ quy mô doanh thu tiềm năng trong 3-5 năm tới cần khoảng 5,2 nghìn tỷ USD. Do đó, mức bảo lãnh hiện tại chỉ tương đương 0,6%. LTA đang thay đổi vị thế đàm phán giữa các công ty bộ nhớ và khách hàng lớn, nhưng nó giống một tấm đệm giảm xóc hơn là biến DRAM và NAND thành ngành công ổn định. Các khách hàng lớn như nhà cung cấp dịch vụ đám mây Mỹ là đối tượng lý tưởng cho LTA do nhu cầu ổn định cho cơ sở hạ tầng AI. Tuy nhiên, các lĩnh vực tiêu dùng (điện thoại, PC) mang tính "giao dịch" hơn và khó áp dụng LTA. Bernstein ước tính 30%-50% thị trường cuối DRAM/NAND có thể khó bị LTA bao phủ. Nhu cầu AI (như HBM) đang hỗ trợ định giá, nhưng lợi nhuận đỉnh không thể ngoại suy trực tiếp. Các bài kiểm tra áp lực cho thấy LTA có thể cải thiện EPS trong các kịch bản xấu nhưng không khóa được lợi nhuận đỉnh. Tóm lại, LTA và bảo lãnh tài chính làm tăng khả năng hiển thị doanh thu và có thể làm mềm đáy chu kỳ suy thoái, nhưng không đủ để bảo vệ hoàn toàn khỏi một đợt suy giảm sâu. Nó là tấm đệm mới, không phải nút kết thúc chu kỳ cho ngành bộ nhớ.

marsbit07/21 07:35

Phân tích của Bernstein: 142 tỷ USD đơn hàng dài hạn có thể đỡ được chu kỳ bộ nhớ?

marsbit07/21 07:35

"Bản sao của "Khoảnh khắc DeepSeek"? Phố Wall đồng thanh: Kimi K3 ngược lại củng cố nhu cầu về sức mạnh tính toán

Thị trường ban đầu lo ngại việc ra mắt mô hình lớn mã nguồn mở Kimi K3 từ Mặt tối của Mặt trăng (Moonshot AI) sẽ lặp lại "khoảnh khắc DeepSeek", gây áp lực giảm giá lên cổ phiếu hạ tầng AI. Tuy nhiên, nhiều phân tích gia từ các ngân hàng lớn như UBS, Nomura, BofA và Citi đưa ra nhận định trái ngược: K3 không phải là tác nhân làm suy yếu mà là chất xúc tác thúc đẩy nhu cầu điện toán. Kimi K3 là mô hình tham số khổng lồ (2.8 nghìn tỷ), với cửa sổ ngữ cảnh 1 triệu token, kiến trúc MoE và khả năng đa phương thức. Nó đạt hiệu suất ngang hàng với các mô hình tiên tiến đóng như GPT hay Claude nhưng với chi phí thấp hơn. Điều này không dẫn đến cắt giảm đầu tư vào phần cứng. Ngược lại, các nhà phân tích cho rằng nó sẽ kích hoạt "Nghịch lý Jevons" trong AI: mô hình tốt hơn và rẻ hơn sẽ mở rộng ứng dụng, làm tăng tổng lượng token được xử lý và từ đó đẩy mạnh nhu cầu về năng lực tính toán. Các yếu tố chính của K3 như ngữ cảnh dài, bộ nhớ KV cache lớn và kiến trúc phức tạp thực tế làm tăng áp lực lên bộ nhớ (HBM, DDR5, SSD), năng lực suy luận và mạng lưới. Hơn nữa, sự cạnh tranh từ các mô hình mã nguồn mở mạnh mẽ như K3 có thể buộc các phòng thí nghiệm AI hàng đầu (OpenAI, Anthropic, Google) phải đẩy mạnh đầu tư vào quy mô huấn luyện và tốc độ lặp để duy trì lợi thế. Do đó, chuỗi cung ứng hạ tầng AI – từ chip bán dẫn (TSMC, NVIDIA), bộ nhớ (Samsung, Micron), mạng lưới (các nhà cung cấp module quang) đến nền tảng đám mây và trung tâm dữ liệu – được dự báo sẽ tiếp tục hưởng lợi từ làn sóng nhu cầu mới này, được thúc đẩy bởi sự phổ biến của các mô hình hiệu năng cao và việc áp dụng AI ngày càng tăng.

链捕手07/21 06:17

"Bản sao của "Khoảnh khắc DeepSeek"? Phố Wall đồng thanh: Kimi K3 ngược lại củng cố nhu cầu về sức mạnh tính toán

链捕手07/21 06:17

Nỗi lo bộ nhớ của mô hình lớn, giải pháp được nghĩ tới từ ổ USB

Nỗi lo về bộ nhớ của các mô hình lớn (AI) có thể tìm thấy giải pháp từ một công nghệ quen thuộc: NAND Flash trong USB. Thông thường, Flash bị coi là chậm, nhưng SanDisk và SK Hynix đang phát triển một hướng tiếp cận mới gọi là **High Bandwidth Flash (HBF)**. Ý tưởng là áp dụng kỹ thuật đóng gói tiên tiến và xếp chồng chip từ bộ nhớ HBM (High Bandwidth Memory) vào NAND Flash, biến nó thành một bộ nhớ đọc có dung lượng lớn và băng thông cao. HBF hướng đến mục tiêu đạt **dung lượng 512GB và băng thông đọc 1.6TB/s** cho một chồng chip, với lộ trình nâng lên 3.2TB/s. Điểm mấu chốt là HBF không nhằm thay thế HBM siêu nhanh. Thay vào đó, nó tìm thấy vị trí lý tưởng trong **giai đoạn suy luận (inference) của AI**. Ở giai đoạn này, các tham số mô hình đã được đào tạo xong và chủ yếu chỉ cần đọc ra, phù hợp với ưu điểm đọc nhanh và chi phí thấp của Flash. HBM vẫn đảm nhận xử lý dữ liệu nóng cần tốc độ cực cao, trong khi HBF đóng vai trò như một "bể chứa" dung lượng lớn cho các trọng số mô hình tĩnh. Cách tiếp cận phân tầng bộ nhớ này (HBM cho tốc độ, HBF cho dung lượng đọc lớn, SSD cho lưu trữ rẻ) hứa hẹn giúp giảm nghẽn cổ chai dung lượng HBM, giảm số lượng card gia tốc cần thiết, từ đó hạ chi phí và mức tiêu thụ năng lượng cho hệ thống suy luận AI. Mặc dù HBF vẫn cần vài năm nữa để hoàn thiện và triển khai, nó báo hiệu một sự điều chỉnh trong kiến trúc bộ nhớ, hướng tới các giải pháp thiết thực hơn cho bài toán mở rộng quy mô mô hình lớn.

marsbit07/20 00:21

Nỗi lo bộ nhớ của mô hình lớn, giải pháp được nghĩ tới từ ổ USB

marsbit07/20 00:21

Từ Lỗ 192 Tỷ Đến Lợi Nhuận 71 Tỷ, ChangXin Technology Cho Biết 'Chu Kỳ Suy Giảm Vẫn Là Mối Đe Dọa'

Tập đoàn Công nghệ Changxin, doanh nghiệp sản xuất DRAM (bộ nhớ truy cập ngẫu nhiên động) nội địa Trung Quốc đầu tiên chuẩn bị lên sàn, đã công bố báo cáo tài chính với sự chuyển biến ấn tượng: từ lỗ 19,225 tỷ NDT năm 2023, giảm lỗ còn 9,051 tỷ NDT năm 2024 và đạt lợi nhuận 7,144 tỷ NDT vào năm 2025. Sự tăng trưởng này chủ yếu nhờ vào đợt tăng giá DRAM được thúc đẩy bởi nhu cầu AI và tình trạng cung cầu ngành thắt chặt. Tuy nhiên, Chủ tịch Chu Nhất Minh cảnh báo rằng ngành DRAM có tính chu kỳ mạnh, và lợi nhuận hiện tại có thể bị ảnh hưởng nếu kinh tế vĩ mô biến động, nhu cầu AI không như kỳ vọng, hoặc có sự gia tăng tập trung năng lực sản xuất mới. Công ty đã cải thiện đáng kể khả năng sinh lời thông qua việc tăng hiệu suất sản xuất, nâng cao tỷ lệ sản phẩm đạt chuẩn và tối ưu hóa cơ cấu sản phẩm (như chuyển sang DDR5, LPDDR5X). Tuy nhiên, họ vẫn phải đối mặt với áp lực chi phí khấu hao tài sản cố định lớn (246,8 tỷ NDT năm 2025). Với thị phần DRAM toàn cầu khoảng 7,67% trong quý 4/2025, Changxin vẫn đang theo đuổi các gã khổng lồ như Samsung, SK Hynix và Micron. Kế hoạch huy động 29,5 tỷ NDT từ đợt IPO trên STAR Market sẽ được sử dụng để nâng cấp công nghệ sản xuất wafer và phát triển DRAM thế hệ mới. Chuyên gia cho rằng, giai đoạn tiếp theo của Changxin là chứng minh năng lực sản xuất hàng loạt ổn định ở quy trình tiên tiến, kiểm soát chi phí trên mỗi bit, và phát triển các sản phẩm cao cấp như HBM để cạnh tranh trong kỷ nguyên AI, từ đó thu hẹp khoảng cách với các đối thủ toàn cầu.

marsbit07/17 01:09

Từ Lỗ 192 Tỷ Đến Lợi Nhuận 71 Tỷ, ChangXin Technology Cho Biết 'Chu Kỳ Suy Giảm Vẫn Là Mối Đe Dọa'

marsbit07/17 01:09

Phố Wall đồng loạt lạc quan: Sản lượng ASML tăng vọt, lý thuyết "đỉnh giá" bộ nhớ có thể nghỉ

ASML công bố kết quả quý 2 vượt xa kỳ vọng và nâng mạnh dự báo cả năm, đồng thời đưa ra lộ trình mở rộng công suất rõ ràng cho giai đoạn 2027-2028, trực tiếp xoa dịu lo ngại về tính bền vững của nhu cầu AI. Các chỉ số tài chính chính như doanh thu (93 tỷ euro) và biên lợi nhuận gộp (54%) đều vượt dự báo. Công ty nâng hướng dẫn doanh thu năm 2026 lên 430-450 tỷ euro. Điểm nhấn quan trọng là kế hoạch tăng khoảng 30% công suất hệ thống EUV khẩu độ số thấp và DUV nhúng vào năm 2027 và 2028. Theo tính toán của Goldman Sachs, điều này vượt xa kỳ vọng chung của thị trường, với ước tính lợi nhuận trên mỗi cổ phiếu (EPS) năm 2028 có thể vượt 65 euro. ASML khẳng định nhu cầu từ AI đang thúc đẩy mạnh mẽ cả hai mảng chip logic tiên tiến và bộ nhớ. Nhu cầu về DDR và HBM cao đang khiến khách hàng đẩy nhanh đầu tư, dự kiến doanh thu từ bộ nhớ năm 2026 sẽ tăng ~75%. Goldman Sachs nhận định quá trình chuyển đổi cấu trúc sang các node DRAM tiên tiến (như 1c, 1d) và cường độ wafer cao hơn cho HBM sẽ duy trì giá bộ nhớ ở mức cao lâu hơn, bác bỏ các quan điểm cho rằng giá sẽ đạt đỉnh vào năm 2028. Các ngân hàng lớn như Goldman Sachs, JP Morgan và Barclays đều duy trì đánh giá "Mua", đồng thuận rằng báo cáo này xác nhận nghẽn cổ chai nguồn cung AI và tiềm năng tăng trưởng dài hạn của ASML, mặc dù có một số ý kiến khác biệt nhỏ về tính tích cực của hướng dẫn công suất năm 2027.

链捕手07/15 14:59

Phố Wall đồng loạt lạc quan: Sản lượng ASML tăng vọt, lý thuyết "đỉnh giá" bộ nhớ có thể nghỉ

链捕手07/15 14:59

Sự bùng nổ của bộ nhớ sẽ kéo dài bao lâu?

Thị trường bán dẫn, đặc biệt là lĩnh vực bộ nhớ (DRAM và NAND), đang trải qua một sự bùng nổ chưa từng có với tốc độ tăng trưởng gần như thẳng đứng. Từ mức đáy năm 2023, quy mô thị trường bộ nhớ đã tăng khoảng 10 lần, đạt mức tăng trưởng hàng năm kỷ lục 285%. Nguyên nhân chính không phải do sản lượng tiêu thụ tăng mà do giá bán đột ngột tăng gấp 10 lần. Động lực chính đến từ làn sóng đầu tư khổng lồ của các nhà khai thác siêu trung tâm dữ liệu (Amazon, Google, Microsoft, Meta) vào cơ sở hạ tầng AI, dự kiến lên tới 7550 tỷ USD vào năm 2026. Các trung tâm dữ liệu AI hoạt động như "lỗ đen", hút hết nguồn cung bán dẫn cao cấp (GPU, HBM, SSD), dẫn đến tình trạng thiếu hụt nghiêm trọng và đẩy giá bộ nhớ cho các thiết bị tiêu dùng như PC, điện thoại lên cao. Tuy nhiên, lịch sử 35 năm cho thấy thị trường bộ nhớ chưa bao giờ duy trì tăng trưởng dương liên tục quá 5 năm, theo sau mỗi đỉnh cao luôn là một đáy suy thoái sâu. Với đỉnh tăng trưởng kỷ lục hiện tại, có thể dự báo đợt bùng nổ này sẽ chậm lại vào khoảng 2027-2028, và sẽ kéo theo một cuộc suy thoái nghiêm trọng chưa từng có. Các công ty đang hưởng lợi từ cơn sốt giá cần chuẩn bị sẵn sàng cho giai đoạn khó khăn sắp tới.

链捕手07/14 14:54

Sự bùng nổ của bộ nhớ sẽ kéo dài bao lâu?

链捕手07/14 14:54

活动图片

Danh mục Phổ biếnright-arrow

Thẻ Nổi bậtright-arrow