Jensen Huang: Tại sao tình trạng dư thừa chip bộ nhớ AI có thể không xảy ra cho đến năm 2029

2026/10/23 19:02:00

Giới thiệu

Liệu cuộc bùng nổ trí tuệ nhân tạo có thể khiến chip bộ nhớ tiếp tục thiếu hụt đến năm 2029? CEO NVIDIA Jensen Huang tin rằng tình trạng dư thừa bộ nhớ lớn sẽ khó xảy ra vào năm đó, với lập luận rằng các công việc AI ngày càng tăng sẽ tiếp tục đòi hỏi nhiều bộ nhớ hơn. Quan điểm của ông thách thức những lo ngại rằng các nhà sản xuất có thể tăng quá nhiều công suất sau giai đoạn đầu tư nhanh chóng, có thể gây ra sự suy giảm mạnh trong chu kỳ bán dẫn.

Cuộc tranh luận này quan trọng vì các chip bộ nhớ là thành phần thiết yếu trong các máy chủ AI, trung tâm dữ liệu, máy tính cá nhân và điện thoại thông minh. Bộ nhớ băng thông cao (HBM), DRAM máy chủ và ổ trạng thái rắn doanh nghiệp đặc biệt quan trọng khi cơ sở hạ tầng AI mở rộng. Tuy nhiên, nhu cầu bền vững không đảm bảo nguồn cung luôn khan hiếm: các khoản đầu tư sản xuất, chuyển đổi công nghệ, chi tiêu của khách hàng và thay đổi hàng tồn kho đều có thể thay đổi điều kiện thị trường.

Năm 2026, câu hỏi then chốt là liệu nhu cầu bộ nhớ do AI thúc đẩy có thể hấp thụ công suất sản xuất mới khi nó đi vào hoạt động hay không. Hiểu lập luận của Huang đòi hỏi phải xem xét vai trò của HBM, thời gian cần thiết để mở rộng sản xuất, sự khác biệt giữa các sản phẩm bộ nhớ và những rủi ro có thể vẫn dẫn đến dư thừa nguồn cung.

Tại sao Jensen Huang tin rằng tình trạng dư thừa chip bộ nhớ có thể không xảy ra trước năm 2029?

Luận điểm của Huang là các hệ thống AI sẽ tiếp tục tiêu thụ nhiều bộ nhớ hơn khi các mô hình, trung tâm dữ liệu và khối lượng công việc tính toán mở rộng. Trong các bình luận được báo cáo từ sự kiện GTC của NVIDIA tại Berlin vào ngày 22 tháng 10 năm 2026, ông bày tỏ nghi ngờ rằng nguồn cung bộ nhớ sẽ vượt quá nhu cầu vào năm 2029 và nhấn mạnh sự hữu ích liên tục của dung lượng bộ nhớ lớn hơn. Quan điểm của ông phản ánh vai trò thay đổi của bộ nhớ trong cơ sở hạ tầng AI, nơi hiệu suất ngày càng phụ thuộc vào việc di chuyển và xử lý lượng lớn dữ liệu một cách hiệu quả.

Bộ nhớ không phải là một sản phẩm có thể thay thế lẫn nhau. Các hệ thống AI sử dụng các loại bộ nhớ khác nhau cho các nhiệm vụ khác nhau, bao gồm HBM được đặt gần các bộ tăng tốc, DRAM được sử dụng bởi các máy chủ và các hệ thống tính toán khác, và bộ lưu trữ dựa trên NAND được sử dụng trong các ổ trạng thái rắn. Khi các công việc AI tăng lên, nhu cầu có thể tăng ở nhiều danh mục này, mặc dù quy mô và thời điểm sẽ khác nhau.

Tuy nhiên, nhận xét của Huang là một dự báo, không phải một đảm bảo. Nhu cầu bộ nhớ có thể suy yếu nếu chi tiêu cho cơ sở hạ tầng AI chậm lại, các cải tiến về hiệu suất làm giảm nhu cầu bộ nhớ trên mỗi nhiệm vụ, hoặc các nhà sản xuất tăng công suất nhanh hơn mức khách hàng tiêu thụ. Câu hỏi trung tâm là liệu sự tăng trưởng trong nhu cầu liên quan đến AI có vượt qua được tác động kết hợp của các nhà máy mới, năng suất sản xuất cao hơn và sự thay đổi trong hàng tồn kho của khách hàng hay không.

Làm thế nào AI đang thúc đẩy nhu cầu đối với HBM, DRAM và NAND?

Cơ sở hạ tầng AI đang làm tăng nhu cầu đối với một số công nghệ bộ nhớ vì các mô hình cần truy cập dữ liệu nhanh, đủ bộ nhớ làm việc để xử lý các tác vụ phức tạp và dung lượng lưu trữ cho các tập dữ liệu lớn và tham số mô hình. HBM thu hút sự chú ý đặc biệt, nhưng DRAM máy chủ và lưu trữ doanh nghiệp cũng đóng vai trò quan trọng trong hệ thống tổng thể.

Tại sao Bộ nhớ băng thông cao lại quan trọng đối với AI?

HBM được thiết kế để cung cấp băng thông dữ liệu rất cao trong một gói nhỏ gọn gần các bộ xử lý như bộ tăng tốc AI. Nó giúp di chuyển dữ liệu nhanh chóng giữa bộ nhớ và các đơn vị tính toán, giảm thiểu một điểm nghẽn hiệu năng quan trọng trong các tải công việc AI đòi hỏi cao. Khi các mô hình trở nên lớn hơn và hoạt động suy luận mở rộng, số tiền bộ nhớ có sẵn và tốc độ mà nó có thể cung cấp dữ liệu có thể ảnh hưởng đến thông lượng hệ thống.

Việc sản xuất HBM cũng đòi hỏi kỹ thuật cao. Các nhà sản xuất phải quản lý bao bì tiên tiến, hiệu suất năng lượng, giới hạn nhiệt và tỷ lệ sản phẩm đạt chuẩn, đồng thời theo kịp các thế hệ chip AI mới. Điều này có nghĩa là công suất không thể luôn được mở rộng nhanh như những gì sản lượng sản xuất thông thường có thể cho thấy. Khả năng của một nhà máy trong việc sản xuất chip bộ nhớ không đồng nghĩa với việc nó có thể ngay lập tức cung cấp mọi sản phẩm giá trị cao mà các khách hàng AI yêu cầu.

Kết quả quý hai năm 2026 chính thức của Samsung Electronics báo cáo hiệu suất kỷ lục trong kinh doanh bộ nhớ nhờ nhu cầu AI mạnh mẽ và năng lực hạn chế. Samsung cũng mô tả sự phát triển và bán hàng liên tục của các sản phẩm HBM4. Những thông báo này của công ty cho thấy nhu cầu AI đang ảnh hưởng đến cơ cấu sản phẩm và ưu tiên sản xuất, mặc dù chúng không xác định được tình trạng khan hiếm sẽ kéo dài bao lâu.

Tại sao DRAM và lưu trữ máy chủ cũng quan trọng?

HBM chỉ là một phần trong nhu cầu bộ nhớ. Bộ nhớ DRAM máy chủ cung cấp bộ nhớ làm việc cho CPU và các thành phần hệ thống khác, trong khi các ổ cứng trạng thái rắn doanh nghiệp lưu trữ dữ liệu và hỗ trợ các tác vụ không thể giữ hoàn toàn trong bộ nhớ tốc độ cao. Do đó, các hệ thống AI có thể tăng nhu cầu trên nhiều sản phẩm thay vì chỉ phụ thuộc vào một loại bộ nhớ duy nhất.

Khi các ứng dụng AI mở rộng, các trung tâm dữ liệu cần cân bằng giữa băng thông, dung lượng, độ trễ, mức tiêu thụ năng lượng và chi phí. Các kiến trúc khác nhau sẽ đưa ra những sự đánh đổi khác nhau. Một số công việc có thể ưu tiên băng thông HBM, trong khi những công việc khác lại phụ thuộc nhiều hơn vào DRAM máy chủ hoặc bộ lưu trữ. Những cải tiến về hiệu quả phần mềm và phần cứng cũng có thể thay đổi lượng bộ nhớ mà mỗi công việc yêu cầu.

Sự đa dạng này củng cố lập luận rằng nhu cầu AI có thể hỗ trợ nhiều phân khúc của thị trường bộ nhớ. Nó cũng làm phức tạp các dự báo: tình trạng thiếu hụt HBM không nhất thiết có nghĩa là mọi sản phẩm DRAM hoặc NAND đều bị thiếu hụt nguồn cung. Các nhà đầu tư và người quan sát ngành nên đánh giá từng phân khúc riêng biệt thay vì coi bộ nhớ như một thị trường duy nhất với một cân bằng cung - cầu duy nhất.

Điều gì có thể gây ra tình trạng dư thừa chip bộ nhớ trước năm 2029?

Một tình trạng dư thừa chip bộ nhớ có thể xuất hiện trước năm 2029 nếu các nhà sản xuất mở rộng công suất nhanh hơn mức tăng tiêu thụ của khách hàng. Dự báo của Huang phản ánh sự tự tin vào nhu cầu AI dài hạn, nhưng ngành bán dẫn vẫn mang tính chu kỳ, và sự mất cân đối cung - cầu có thể phát sinh ngay cả khi công nghệ cơ bản tiếp tục phát triển.

Nhiều yếu tố có thể làm suy yếu triển vọng nguồn cung khan hiếm:

Chi tiêu cho cơ sở hạ tầng AI chậm lại: Các nhà cung cấp đám mây và các khách hàng lớn khác có thể hoãn các dự án trung tâm dữ liệu nếu lợi nhuận kéo dài lâu hơn dự kiến hoặc ngân sách thắt chặt.
Mở rộng sản xuất nhanh hơn: Nhiều nhà sản xuất có thể đưa các cơ sở và thiết bị mới vào hoạt động cùng một lúc, tăng sản lượng khả dụng.
Hiệu suất bộ nhớ được cải thiện: Những tiến bộ trong phần cứng, phần mềm và kiến trúc hệ thống có thể giảm lượng bộ nhớ cần thiết cho một số công việc hoặc cải thiện việc sử dụng dung lượng hiện có.
Nhu cầu yếu hơn từ các ngành khác: PC, điện thoại thông minh và các hệ thống doanh nghiệp truyền thống cũng tiêu thụ bộ nhớ. Nếu các thị trường này suy yếu, tổng nhu cầu có thể không hấp thụ hết toàn bộ sản lượng mới.
Sửa đổi tồn kho: Khách hàng có thể đặt hàng tích cực trong thời kỳ thiếu hụt và sau đó giảm mua hàng khi đã có đủ tồn kho, làm gia tăng sự suy giảm trong đơn hàng.

Những rủi ro này quan trọng vì sản xuất bộ nhớ có chi phí cố định cao và chu kỳ đầu tư dài. Khi nhu cầu mạnh, các công ty có động lực mở rộng năng lực sản xuất. Nếu nguồn cung mới được đưa ra sau khi điều kiện thị trường thay đổi, các nhà sản xuất có thể đối mặt với giá giảm, mức sử dụng thấp hơn và biên lợi nhuận yếu đi. Mô hình này đã từng xảy ra trên các thị trường bán dẫn và vẫn là một rủi ro liên quan ngay cả trong quá trình chuyển đổi công nghệ lớn.

Cũng có thể các phân đoạn bộ nhớ khác nhau trải qua các điều kiện khác nhau cùng một lúc. HBM có thể vẫn bị hạn chế trong khi một số sản phẩm bộ nhớ thông thường trở nên dễ tiếp cận hơn. Một tuyên bố rộng rãi rằng toàn bộ thị trường sẽ ли vẫn bị thiếu hụt hoặc bước vào tình trạng dư thừa do đó có thể che giấu những khác biệt quan trọng giữa các sản phẩm, nhà sản xuất và nhóm khách hàng.

Tham gia Cuộc thi Giao dịch Giao sau của KuCoin

Bạn muốn thử thách kỹ năng phân tích thị trường và giao dịch của mình? Tham gia KuCoin Futures Trading Competition để khám phá cơ hội cạnh tranh với các nhà giao dịch khác.

Dù bạn đang theo dõi các cổ phiếu liên quan đến AI như Micron hay theo dõi các xu hướng thị trường rộng hơn, quản lý rủi ro kỷ luật vẫn là điều thiết yếu khi giao dịch các tài sản biến động. Trước khi tham gia, hãy xem lại các quy tắc cuộc thi, yêu cầu đủ điều kiện, chi tiết phần thưởng và điều kiện giao dịch trên trang sự kiện chính thức. Giao dịch giao sau đi kèm rủi ro lớn và có thể không phù hợp với mọi nhà giao dịch.

Kết luận

Quan điểm của Jensen Huang rằng tình trạng dư thừa chip bộ nhớ có thể không xuất hiện trước năm 2029 phản ánh tầm quan trọng ngày càng tăng của bộ nhớ trong cơ sở hạ tầng AI. Khi các mô hình AI và trung tâm dữ liệu mở rộng, nhu cầu về HBM, server DRAM và lưu trữ doanh nghiệp có thể tiếp tục hỗ trợ ngành bán dẫn. Đồng thời, sản xuất bộ nhớ tiên tiến đòi hỏi đầu tư lớn, chuyên môn kỹ thuật và thời gian để đưa công suất mới vào hoạt động.

Các thông tin mới nhất từ Samsung Electronics và SK hynix cho thấy nhu cầu AI đang ảnh hưởng đến ưu tiên sản phẩm và hiệu quả tài chính. Phân tích của Deloitte cũng nhấn mạnh khả năng các ràng buộc về nguồn cung vẫn tiếp diễn trong khi các năng lực mới đang được phát triển. Những yếu tố này hỗ trợ khả năng xảy ra một giai đoạn dài nguồn cung thắt chặt, nhưng không xác định được thời gian cụ thể.

Một dư thừa vẫn có thể xảy ra nếu các nhà sản xuất tăng sản lượng nhanh hơn tốc độ tăng trưởng của nhu cầu, chi tiêu cho cơ sở hạ tầng AI chậm lại, hoặc khách hàng điều chỉnh tồn kho. Các nhà đầu tư nên theo dõi các khoản bổ sung công suất, giá cả theo sản phẩm, cam kết của khách hàng và kết quả tài chính của nhà sản xuất, thay vì dựa vào một dự báo duy nhất. Vấn đề cốt lõi không chỉ đơn thuần là liệu nhu cầu AI có tăng lên hay không, mà là liệu nhu cầu đó có tăng đủ nhanh để hấp thụ nguồn cung cuối cùng sẽ đến thị trường hay không.

Câu hỏi thường gặp

1. Jensen Huang đã nói gì về tình trạng dư thừa chip bộ nhớ vào năm 2029?

Huang bày tỏ sự nghi ngờ rằng thị trường bộ nhớ sẽ đối mặt với tình trạng dư thừa nguồn cung vào năm 2029, cho rằng cơ sở hạ tầng AI sẽ tiếp tục yêu cầu dung lượng bộ nhớ lớn. Đây là quan điểm của ông, không phải là đảm bảo về điều kiện thị trường trong tương lai.

2. Tại sao AI lại cần nhiều bộ nhớ như vậy?

Các hệ thống AI cần bộ nhớ để lưu trữ các tham số mô hình, xử lý dữ liệu và hỗ trợ các thao tác tính toán liên quan đến đào tạo và suy luận. HBM cung cấp băng thông cao gần các bộ tăng tốc, bộ nhớ DRAM của máy chủ hỗ trợ các hoạt động hệ thống, và bộ lưu trữ giữ lại các tập dữ liệu lớn và các thông tin khác.

3. Sự khác biệt giữa HBM, DRAM và NAND là gì?

HBM được thiết kế để truy cập băng thông cao gần các bộ xử lý, DRAM đóng vai trò là bộ nhớ làm việc trong máy tính và máy chủ, còn NAND thường được sử dụng trong lưu trữ trạng thái rắn. Mỗi công nghệ phục vụ một mục đích khác nhau, do đó điều kiện cung cầu của chúng có thể khác nhau.

4. Liệu nhu cầu mạnh mẽ về AI mạnh có nghĩa là các nhà sản xuất bộ nhớ sẽ tiếp tục kiếm được nhiều hơn?

Số liệu doanh thu và lợi nhuận còn phụ thuộc vào giá bán, chi phí sản xuất, tỷ lệ sản xuất, cạnh tranh và chi phí đầu tư vốn. Nhu cầu mạnh có thể hỗ trợ kết quả, nhưng không đảm bảo rằng biên lợi nhuận hoặc lợi nhuận sẽ tiếp tục tăng.

5. Rủi ro lớn nhất đối với triển vọng nguồn cung bộ nhớ năm 2029 là gì?

Rủi ro chính là công suất sản xuất mới được đưa vào nhanh hơn mức tăng mua hàng của khách hàng. Đầu tư chậm hơn vào cơ sở hạ tầng AI, hiệu quả bộ nhớ được cải thiện hoặc điều chỉnh hàng tồn kho cũng có thể làm suy yếu nhu cầu và góp phần tạo ra dư thừa thị trường.

Thông báo miễn trừ trách nhiệm

Thông tin thị trường chung này, có thể đến từ các nguồn bên thứ ba, thương mại hoặc được tài trợ, được cung cấp chỉ để tham khảo và mục đích giáo dục, không cấu thành lời khuyên tài chính hoặc đầu tư, lời mời gọi, đề nghị hoặc bảo đảm. Chúng tôi từ chối mọi trách nhiệm đối với tính chính xác, đầy đủ, độ tin cậy của nó và bất kỳ tổn thất nào phát sinh. Đầu tư/giao dịch mang tính rủi ro; hiệu suất quá khứ không đảm bảo kết quả trong tương lai. Người dùng nên tự nghiên cứu, đánh giá một cách thận trọng và tự chịu trách nhiệm hoàn toàn. Để biết thêm chi tiết, vui lòng tham khảo Điều khoản sử dụng và Thông báo rủi ro của KuCoin.

Tuyên bố từ chối trách nhiệm: Trang này được dịch bằng công nghệ AI để thuận tiện cho bạn. Để biết thông tin chính xác nhất, hãy tham khảo bản gốc tiếng Anh.