# Bài viết Liên quan Bộ nhớ

Trung tâm Tin tức HTX cung cấp những bài viết mới nhất và phân tích chuyên sâu về "Bộ nhớ", 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.

Phân tích Báo cáo: JPMorgan Giải thích Chi tiết Tâm lý Người mua Trước Ngày Công bố Báo cáo Hàng quý của Micron, Tình hình Gần đây của Mảng Phần cứng

Phân tích báo cáo của J.P. Morgan: Tổng quan tâm lý nhà đầu tư trước báo cáo tài chính của Micron và tình hình ngành phần cứng. **Điểm chính:** 1. **Tâm lý tích cực về Micron & ngành bộ nhớ:** Bộ nhớ vẫn là lĩnh vực được kỳ vọng cao nhất trong AI. Nhu cầu AI mạnh mẽ và giá bán (ASP) tiếp tục tăng. Thị trường tập trung vào: khả năng duy trì biên lợi nhuận cao (>80%) của Micron, tiềm năng tăng ASP từ AI và mức độ chi tiết về các hợp đồng dài hạn (SCA) sắp được công bố. 2. **Nhu cầu phần cứng AI mạnh, cổ phiếu phân hóa:** Chuỗi cung ứng phần cứng cho thấy nhu cầu liên quan đến AI vẫn mạnh, nhưng tình hình các công ty khác nhau: * **Celestica (CLS):** Triển vọng biên lợi nhuận cải thiện, tự tin hơn về các dự án mạng AI. * **Western Digital & Seagate:** Hưởng lợi từ môi trường nguồn cung hạn chế và giá cả được cải thiện. * **Fabrinet (FN):** Khả năng dự báo tăng trưởng cho mô-đun quang AI được cải thiện. * **Teradyne (TER):** Doanh thu nửa cuối năm dự kiến giảm, nhưng Google có thể trở thành khách hàng mới quan trọng. 3. **Dự báo chi tiêu vốn AI được điều chỉnh tăng:** J.P. Morgan nâng dự báo tăng trưởng thị trường thiết bị sản xuất wafer (WFE) lên 28% cho năm 2026 và 29% cho năm 2027. DRAM, TSMC, Intel, Samsung Foundry là những nguồn tăng trưởng chính. Các điều kiện tài trợ cho cơ sở hạ tầng AI đang trở nên thuận lợi hơn. **Tín hiệu đáng chú ý từ Celestica:** Sự tự tin về khả năng chuyển chi phí và theo đuổi các dự án mạng AI cho thấy nhu cầu vẫn tập trung vào các nhà cung cấp hàng đầu, và khả năng phân bổ chuỗi cung ứng đang trở thành lợi thế cạnh tranh. **Các yếu tố cần theo dõi:** * Mức độ chi tiết về Hợp đồng Dài hạn (SCA) và triển vọng biên lợi nhuận từ Micron. * Khả năng Arista Networks điều chỉnh tăng hướng dẫn cả năm. * Tiến độ tăng doanh thu từ mô-đun quang cho Amazon của Fabrinet.

marsbit06/22 14:45

Phân tích Báo cáo: JPMorgan Giải thích Chi tiết Tâm lý Người mua Trước Ngày Công bố Báo cáo Hàng quý của Micron, Tình hình Gần đây của Mảng Phần cứng

marsbit06/22 14:45

Báo cáo của Bernstein phân tích: Giá HBM năm tới chắc chắn tăng ít nhất gấp đôi, bộ nhớ trở thành gánh nặng của AI

Báo cáo của Bernstein phân tích về thị trường bộ nhớ AI, dự đoán giá HBM năm 2027 sẽ tăng gấp 2-2.5 lần. Nguyên nhân chính do lợi nhuận từ DRAM thông thường hiện cao gấp đôi doanh thu và gần gấp ba lợi nhuận gộp so với HBM, khiến các nhà sản xuất không có động lực chuyển hướng sản xuất sang HBM nếu giá không tăng mạnh. HBM được đóng gói cùng GPU của NVIDIA. Để duy trì biên lợi nhuận gộp 75%, NVIDIA được dự đoán sẽ chuyển chi phí HBM tăng lên cho các nhà cung cấp dịch vụ đám mây (cloud) với hệ số khuếch đại lên đến 4 lần. Điều này, cộng với việc giá DRAM và NAND thông thường cũng tăng, có thể khiến tổng chi phí vốn đầu tư AI của các công ty đám mây tăng thêm khoảng 30%. Bernstein nâng đánh giá và mục tiêu giá cho Samsung, SK Hynix và Micron do lợi nhuận dự kiến vượt trội so với kỳ vọng chung của thị trường. Trong khi đó, KIOXIA bị đánh giá là sẽ không hưởng lợi từ làn sóng này vì không có hoạt động kinh doanh HBM. MediaTek có thể hưởng lợi gián tiếp nếu nhu cầu về ASIC tăng lên. Báo cáo chuyển sang phương pháp định giá dựa trên P/E do lợi nhuận trên vốn chủ sở hữu (ROE) kỷ lục của các công ty bộ nhớ.

marsbit06/22 13:27

Báo cáo của Bernstein phân tích: Giá HBM năm tới chắc chắn tăng ít nhất gấp đôi, bộ nhớ trở thành gánh nặng của AI

marsbit06/22 13:27

Nỗi oán hận của tôi với các nhà sản xuất bộ nhớ: Samsung và những công ty khác đang bóp nghẹt chu kỳ chi tiêu vốn AI

Tác giả chỉ trích việc các nhà sản xuất bộ nhớ (DRAM/HBM) hàng đầu như Samsung, SK Hynix và Micron - chiếm 89% thị phần - đang lạm dụng vị thế độc quyền để đẩy giá lên cao, với giá hợp đồng DRAM tăng gần 700% so với cùng kỳ. Họ dự báo lợi nhuận gộp của các hãng này có thể chạm 70-80%. Điều này khiến chi phí bộ nhớ chiếm tỷ trọng ngày càng lớn trong chi tiêu vốn (CapEx) của các nhà cung cấp đám mây, dự kiến lên tới 40% vào năm 2027, so với 30% năm 2026. Áp lực buộc các gã khổng lồ công nghệ như Microsoft phải tăng CapEx hàng chục tỷ USD, trong khi dòng tiền tự do (FCF) của họ bị hao hụt nghiêm trọng. Tác giả lập luận rằng chu kỳ chi tiêu AI có nguy cơ bị phá vỡ sớm do chi phí bộ nhớ leo thang không kiểm soát. Họ dự đoán điểm ngoặt sẽ đến vào giữa năm 2027, khi tốc độ tăng trưởng CapEx chậm lại, sớm hơn nhiều so kỳ vọng chung của thị trường là năm 2030. Kết quả là lợi nhuận của các công ty bộ nhớ sẽ bắt đầu co lại từ cuối năm 2027, bác bỏ quan điểm cho rằng ngành này đã thoát khỏi tính chu kỳ.

marsbit06/22 06:18

Nỗi oán hận của tôi với các nhà sản xuất bộ nhớ: Samsung và những công ty khác đang bóp nghẹt chu kỳ chi tiêu vốn AI

marsbit06/22 06:18

Dữ liệu xuất khẩu lưu trữ bùng nổ, thị trường đang định giá lại mỏ neo định giá lĩnh vực lưu trữ

Tóm tắt: Dữ liệu xuất khẩu bộ nhớ của Hàn Quốc cho thấy tăng trưởng mạnh mẽ, thúc đẩy thị trường thảo luận lại về định giá cổ phiếu bộ nhớ với yếu tố AI. Số liệu sơ bộ xuất khẩu 20 ngày đầu tháng 6 của Hàn Quốc ghi nhận mức tăng trưởng mạnh về kim ngạch và đơn giá trên mỗi kilogram đối với nhiều chủng loại DRAM, NAND/Flash, SSD và MCP. Điều này không chỉ phản ánh nhu cầu mạnh mà còn cho thấy sự chuyển dịch cấu trúc sản phẩm sang các mặt hàng cao cấp hơn, có giá trị cao hơn. Thị trường tập trung vào việc liệu tình trạng thiếu hụt của bộ nhớ HBM (Băng thông cao) - một thành phần quan trọng trong máy chủ AI - có đang lan rộng sang các phân khúc bộ nhớ khác như DRAM, NAND và SSD thông thường hay không. Nếu có, định giá của các công ty như SK Hynix, Samsung, Micron có thể thay đổi từ chu kỳ tồn kho sang "phí đắt đỏ do nghẽn cổ chai hạ tầng AI". Lý do là các nhà sản xuất sẽ ưu tiên nguồn lực cho các sản phẩm cao cấp như HBM, có thể làm giảm tính linh hoạt của nguồn cung cho các sản phẩm khác và nâng cao quyền định giá chung. Tuy nhiên, cần thận trọng khi phân tích. Mức tăng đơn giá theo kilogram không có nghĩa là giá chip tăng gấp nhiều lần, mà là kết quả tổng hợp của việc tăng giá, cơ cấu sản phẩm cao cấp hơn và cách thức thống kê. Dữ liệu 20 ngày cũng chỉ là con số sơ bộ. Ngành bộ nhớ vẫn chịu ảnh hưởng mạnh của chu kỳ. Cuối cùng, việc định giá lại sẽ phụ thuộc vào các báo cáo tài chính sắp tới của các công ty. Thị trường cần thấy sự cải thiện đồng thời về giá bán, cơ cấu sản phẩm và tỷ suất lợi nhuận trong nhiều quý để xác nhận đây không chỉ là một đợt phục hồi chu kỳ ngắn hạn. Dữ liệu xuất khẩu của Hàn Quốc là một tín hiệu mạnh mẽ, nhưng vẫn cần thêm bằng chứng thực tế từ doanh nghiệp.

marsbit06/22 04:31

Dữ liệu xuất khẩu lưu trữ bùng nổ, thị trường đang định giá lại mỏ neo định giá lĩnh vực lưu trữ

marsbit06/22 04:31

CEO Micron mới nhất phỏng vấn: 'Lưu trữ' là điểm nghẽn bị bỏ qua của AI, tình trạng cung ứng căng thẳng vẫn sẽ tiếp tục

CEO Micron Sanjay Mehrotra nhấn mạnh: “Cuộc đua AI không chỉ là cuộc đua sức mạnh tính toán, mà còn là cuộc đua bộ nhớ.” Ông cho rằng lưu trữ là nút thắt cổ chai bị đánh giá thấp trong AI, khi các mô hình lớn hơn, cửa sổ ngữ cảnh dài hơn và lượng token tiêu thụ tăng đều thúc đẩy nhu cầu về khả năng "ghi nhớ" mạnh mẽ. Về phía cung, ông chỉ ra các hạn chế cấu trúc: sản phẩm bộ nhớ tiên tiến tiêu thụ nhiều wafer hơn, trong khi việc xây dựng nhà máy wafer mới mất 3-4 năm và quá trình tăng công suất cũng kéo dài. Hơn nữa, tiến bộ công nghệ đang làm giảm mức tăng sản lượng bit trên mỗi wafer. Do đó, tình trạng cung căng thẳng dự kiến sẽ kéo dài ít nhất đến sau năm 2026. Mehrotra giải thích rằng bộ nhớ thường bị đánh giá thấp vì mọi người không hiểu hết độ khó chế tạo, liên quan đến vật lý, hóa học, khoa học vật liệu và đảm bảo độ chính xác cho hàng nghìn tỷ bit trong sản xuất hàng loạt. Ông cũng chia sẻ triết lý thành công dựa trên tính kiên cường, kỷ luật và chủ nghĩa dài hạn, được phản ánh trong kế hoạch đầu tư 2000 tỷ USD của Micron. Kế hoạch này dựa trên dữ liệu, phân tích cơ bản và sự hợp tác chặt chẽ với khách hàng để hiểu xu hướng tương lai. Ông khẳng định sự tự tin vào cơ hội của ngành bộ nhớ và tầm quan trọng của khả năng thích ứng.

marsbit06/10 02:11

CEO Micron mới nhất phỏng vấn: 'Lưu trữ' là điểm nghẽn bị bỏ qua của AI, tình trạng cung ứng căng thẳng vẫn sẽ tiếp tục

marsbit06/10 02:11

Đợt suy giảm kéo dài hai ngày của AI đã kết thúc, tại sao tiền lại mua lại lưu trữ trước?

Sau hai ngày suy giảm mạnh của thị trường bán dẫn AI vào ngày 5/6, vốn đã chảy trở lại trước tiên vào các cổ phiếu bộ nhớ như Micron, SK Hynix và Samsung Electronics. Lý do không phải vì câu chuyện AI của họ hấp dẫn hơn, mà vì tăng trưởng của họ dễ được xác minh hơn thông qua lợi nhuận trên mỗi cổ phiếu (EPS). Đợt bán tháo bắt nguồn một phần từ phản ứng sau báo cáo tài chính của Broadcom, cho thấy thị trường đang nâng cao ngưỡng định giá, chuyển từ giao dịch dựa trên kỳ vọng tương lai sang yêu cầu xác minh lợi nhuận nhanh chóng. Trong bối cảnh đó, lĩnh vực bộ nhớ có lợi thế rõ ràng: nhu cầu AI (đặc biệt là HBM và DRAM máy chủ) nhanh chóng chuyển thành đơn đặt hàng, đẩy giá hợp đồng lên và cải thiện cơ cấu sản phẩm, từ đó thúc đẩy doanh thu và biên lợi nhuận ngay trong các báo cáo tài chính sắp tới. Dữ liệu từ Micron, SK Hynix và các báo cáo ngành cho thấy điều này đang diễn ra. Ngược lại, các mảng khác như GPU (Nvidia), ASIC, mô-đun quang hay thiết bị, dù có triển vọng dài hạn, nhưng con đường chuyển đổi nhu cầu thành EPS phức tạp và phụ thuộc nhiều hơn vào chu kỳ đầu tư, lộ trình kiến trúc và tốc độ xác nhận của khách hàng trong tương lai. Tóm lại, đợt điều chỉnh đã khiến thị trường ưu tiên các tài sản có con đường hiện thực hóa lợi nhuận ngắn và rõ ràng hơn. Bộ nhớ hiện đang ở vị trí đó, với sự tăng giá, cải thiện cơ cấu sản phẩm và tăng trưởng lợi nhuận dễ dàng quan sát. Tuy nhiên, điều này không có nghĩa là các mảng AI khác mất giá trị, mà phản ánh sự thận trọng và thiên hướng xác minh cao hơn của thị trường sau một đợt biến động mạnh.

marsbit06/09 08:01

Đợt suy giảm kéo dài hai ngày của AI đã kết thúc, tại sao tiền lại mua lại lưu trữ trước?

marsbit06/09 08:01

Huang Renxun kịch tính 'giải cứu' thị trường chứng khoán Hàn Quốc

Ngày 8/6, thị trường chứng khoán Hàn Quốc chao đảo khi chỉ số KOSPI lao dốc hơn 8%, kích hoạt cơ chế ngắt mạch. Đúng lúc này, chuyến thăm của ông Huang Renxun (Jensen Huang), Giám đốc điều hành NVIDIA, đã mang lại một tín hiệu tích cực hiếm hoi. Trong một buổi tối ngày 7/6 với Chủ tịch tập đoàn SK, ông Choi Tae-won và CEO SK hynix, ông Kwak Noh-Jung, ông Huang xác nhận CPU Vera mới của NVIDIA sẽ sử dụng DRAM từ SK hynix. Hai bên cũng công bố một thỏa thuận hợp tác công nghệ nhiều năm, tập trung vào siêu máy tính AI, robot và sản xuất chất bán dẫn. Ông Huang còn lạc quan nhận định giá cổ phiếu các công ty AI hiện "rất thấp". Hợp tác bao gồm việc cùng phát triển thế hệ bộ nhớ tiếp theo cho lộ trình cơ sở hạ tầng AI của NVIDIA, đảm bảo nguồn cung cho các "nhà máy AI" toàn cầu. SK hynix cũng sẽ áp dụng các công cụ AI của NVIDIA (như CUDA-X, Omniverse) vào thiết kế, mô phỏng và tối ưu hóa quy trình sản xuất chip, hướng tới vận hành nhà máy tự động hoàn toàn. Mặc dù vậy, NVIDIA không đặt cược vào một nhà cung cấp duy nhất. Ông Huang cho biết cả ba nhà sản xuất HBM4 hàng đầu - Samsung Electronics, SK hynix và Micron Technology - đều đã được chứng nhận và đang cạnh tranh để cung cấp cho hệ thống Vera Rubin sắp ra mắt. Kết thúc chuyến đi, ông Huang dự báo tình trạng thiếu hụt chip bộ nhớ sẽ "kéo dài trong nhiều năm" do nhu cầu AI quá lớn, ảnh hưởng đến toàn bộ chuỗi cung ứng. Chuyến thăm này cho thấy NVIDIA đang tăng cường mối liên kết chiến lược với ngành công nghệ Hàn Quốc, trong đó tập đoàn SK là một mắt xích then chốt.

链捕手06/08 15:49

Huang Renxun kịch tính 'giải cứu' thị trường chứng khoán Hàn Quốc

链捕手06/08 15:49

Chức năng "mơ mộng" này của ChatGPT, tôi hy vọng tất cả AI đều sẽ học theo

ChatGPT đã ra mắt hệ thống trí nhớ mới dựa trên công nghệ Dreaming, cho phép nó tự động tổng hợp thông tin về sở thích, dự án, kế hoạch du lịch và thói quen của người dùng từ các cuộc trò chuyện dài hạn. Hệ thống này có khả năng xác định thông tin nào vẫn hữu ích, thông tin nào đã lỗi thời, từ đó cung cấp phản hồi cá nhân hóa chính xác hơn. So với chức năng ghi nhớ thủ công trước đây, Dreaming V3 cải thiện đáng kể tỷ lệ thành công trong việc ghi nhớ sự thật (82.8%), tuân theo sở thích (71.3%) và duy trì tính chính xác theo thời gian (75.1%). Người dùng có thể xem và chỉnh sửa "Tóm tắt ký ức" (Memory summary) – nơi hiển thị các thông tin quan trọng được AI tổng hợp. Họ cũng có thể kiểm soát thông qua tính năng tắt bộ nhớ, trò chuyện tạm thời, xóa ký ức hoặc xem nguồn gốc thông tin ảnh hưởng đến câu trả lời. Phiên bản mới tiết kiệm tài nguyên tính toán hơn, cho phép mở rộng dần cho người dùng miễn phí, đồng thời tăng dung lượng bộ nhớ cho người dùng trả phí. Bản cập nhật này đánh dấu bước tiến quan trọng biến ChatGPT từ một mô hình ngôn ngữ thành một trợ lý cá nhân thực thụ, có khả năng hiểu và đồng hành cùng người dùng theo thời gian. Nó đặt ra câu hỏi về mối quan hệ giữa người và AI khi AI ngày càng lưu giữ nhiều ký ức và hiểu biết về cuộc sống của người dùng.

marsbit06/08 00:22

Chức năng "mơ mộng" này của ChatGPT, tôi hy vọng tất cả AI đều sẽ học theo

marsbit06/08 00:22

Vượt qua "Bức tường Bộ nhớ": Cuộc Cách mạng ở Cấp độ Wafer và Lộ trình Tính toán trong Thời đại Suy luận AI

Năm 2026, chi phí đầu tư cho suy luận AI của các nhà cung cấp điện toán đám mây quy mô lớn lần đầu tiên vượt quá chi phí cho huấn luyện, đánh dấu bước chuyển từ "luyện mô hình lớn" sang "sử dụng mô hình lớn". Trong thời đại suy luận, điểm nghẽn chính chuyển sang "tường bộ nhớ" (memory wall), nơi chi phí và độ trễ di chuyển dữ liệu giữa GPU và DRAM (như HBM) vượt xa bản thân tính toán. Cerebras Systems, với kiến trúc động cơ quy mô wafer (WSE), đề xuất một giải pháp triệt để: thay vì cắt một tấm wafer thành nhiều chip nhỏ, họ sử dụng gần như toàn bộ wafer làm một chip khổng lồ duy nhất. Chip WSE-3 mới nhất cung cấp băng thông bộ nhớ trên chip cực cao nhờ 44GB SRAM, lên tới 21 PB/s, cao hơn 2625 lần so với GPU B200 của NVIDIA, giúp giảm đáng kể độ trễ trong suy luận mô hình lớn. Trong kiến trúc của Cerebras, trọng số mô hình được lưu trữ bên ngoài trên MemoryX và được truyền theo từng lớp đến chip khi cần, cho phép thông lượng token nhanh hơn từ 1.5 đến 5 lần so với B200 trong các mô hình khác nhau. Nó cũng có lợi thế lớn về hiệu suất năng lượng cho kết nối trên chip. Tuy nhiên, Cerebras phải đối mặt với những thách thức: lợi thế SRAM có thể chạm trần vật lý do giới hạn thu nhỏ theo tiến trình bán dẫn, yêu cầu hệ thống làm mát chuyên dụng, băng thông I/O ra bên ngoài thấp gây khó khăn cho mở rộng quy mô lớn, và hệ sinh thái phần mềm độc quyền. Các gã khổng lồ công nghệ đang theo đuổi nhiều con đường khác để giải quyết điểm nghẽn suy luận, bao gồm tự phát triển ASIC (như TPU, Maia), tận dụng công nghệ đóng gói tiên tiến phổ biến (như SoW của TSMC), và khám phá kết nối/quang học. Áp lực thương mại cũng rất lớn, khi Cerebras phải chuyển đổi thành nhà cung cấp dịch vụ đám mây và triển khai năng lực trung tâm dữ liệu khổng lồ theo các hợp đồng. Tóm lại, cuộc đua kiến trúc suy luận AI là về sự đánh đổi: Cerebras tối ưu hóa cực độ cho độ trễ thấp trên một wafer, trong khi NVIDIA duy trì tính linh hoạt và thông lượng cao thông qua kiến trúc cụm GPU. Tương lai của cả hai hướng đi vẫn chưa được định đoạt, phụ thuộc vào sự phát triển của tải công việc và công nghệ.

marsbit06/05 11:10

Vượt qua "Bức tường Bộ nhớ": Cuộc Cách mạng ở Cấp độ Wafer và Lộ trình Tính toán trong Thời đại Suy luận AI

marsbit06/05 11:10

Một báo cáo giảm cấu hình bộ nhớ khiến cổ phiếu lao dốc, liệu có phải là bị 'xử oan'?

Một báo cáo từ SemiAnalysis về việc giảm cấu hình bộ nhớ trong tủ máy Rubin NVL72 của NVIDIA đã khiến cổ phiếu bộ nhớ AI như Micron và SK Hynix giảm mạnh. Báo cáo ban đầu đề cập dung lượng bộ nhớ mỗi tủ có thể giảm từ khoảng 55TB xuống 28TB, chủ yếu ở phần bộ nhớ hệ thống phía CPU (SOCAMM/LPDDR), không phải HBM4 phía GPU. Phản ứng thị trường được cho là sự điều chỉnh kỳ vọng quá mức ở một chủ đề đang ở vị thế cao. Tuy nhiên, tác giả sau đó làm rõ đây không phải là tin xấu thảm khốc. Điều chỉnh này có thể giúp giảm chi phí tủ máy (ước tính ~80 triệu USD) và đẩy nhanh tiến độ giao hàng, nhưng chưa rõ liệu số lượng tủ máy xuất xưởng có tăng đủ để bù đắp cho việc giảm giá trị trên mỗi đơn vị hay không. Bài học quan trọng là thị trường cần phân biệt rõ hai nhóm lợi nhuận trong bộ nhớ AI: HBM4 (gắn với GPU, vẫn được kỳ vọng cao về nhu cầu và định giá) và bộ nhớ hệ thống phía CPU (chịu áp lực điều chỉnh giảm). Diễn biến tiếp theo phụ thuộc vào dữ liệu xuất xưởng thực tế của tủ máy Rubin, cấu hình BOM cuối cùng từ NVIDIA, và báo cáo tài chính chi tiết từ các nhà cung cấp như Micron (nhiều rủi ro hơn với SOCAMM) và SK Hynix (trọng tâm vẫn là HBM).

marsbit06/05 06:32

Một báo cáo giảm cấu hình bộ nhớ khiến cổ phiếu lao dốc, liệu có phải là bị 'xử oan'?

marsbit06/05 06:32

活动图片

Danh mục Phổ biếnright-arrow

Thẻ Nổi bậtright-arrow

Chính sách Quản lýright-arrow