SemiAnalysis: Nvidia và lợi nhuận cao từ bộ nhớ đối mặt với biến động năm 2028, hạ tầng AI bị hạn chế bởi tài trợ và chuỗi cung ứng

Tin tức BlockBeats, ngày 25 tháng 10, nhà sáng lập SemiAnalysis Dylan Patel và nhà phân tích Bernstein Stacy Rasgon gần đây đã chỉ ra rằng, đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI tuy vẫn còn dư địa nhưng đang đối mặt với thử thách kép từ chi phí tài trợ leo thang và nguồn cung bị hạn chế. Lợi suất trái phiếu kho bạc kỳ hạn 10 năm của Mỹ đã vượt 5%, lợi suất trái phiếu không bảo đảm của một số nhà cung cấp dịch vụ đám mây mới nổi tiến gần 15%, trong khi các nhà cung cấp đám mây không siêu quy mô - vốn đảm nhận gần một nửa nhu cầu xây dựng - thường thiếu bảng cân đối kế toán đủ mạnh để hỗ trợ. Các dự án thiếu cam kết mua hàng dài hạn (offtake agreement) ngày càng khó tiếp cận vốn, năng lực tài trợ đang trở thành ranh giới quan trọng cho sự mở rộng của AI. Đồng thời, năng lực sản xuất substrate, HBM, linh kiện kết nối quang học và phòng sạch đều đang đối mặt với nút thắt khó giải quyết trong ngắn hạn. Số lượng wafer cần thiết để sản xuất HBM cùng dung lượng gấp khoảng 3 đến 4 lần so với DDR5, làm gia tăng cạnh tranh về năng lực sản xuất; các phòng sạch mới phải đến năm 2027 mới lần lượt đi vào hoạt động. So sánh cho thấy, tình trạng thiếu điện có thể được giảm nhẹ một phần thông qua tuabin khí tại chỗ, pin nhiên liệu và các phương thức khác.

Đối với chuỗi công nghiệp cốt lõi, hai nhà phân tích cảnh báo về bước ngoặt tiềm tàng vào năm 2028. NVIDIA hiện vẫn duy trì giá bán cao nhờ liên tục nâng cao hiệu năng, nhưng việc Google TPU, Amazon Trainium và các doanh nghiệp như OpenAI tự phát triển chip đang cung cấp lựa chọn thay thế cho các khách hàng lớn và tăng cường khả năng thương lượng của họ. Ngay cả khi doanh thu của NVIDIA tiếp tục tăng trưởng, thị phần và biên lợi nhuận của họ cũng chưa chắc tăng đồng bộ.

Về mảng bộ nhớ, biên lợi nhuận gộp của HBM hiện đạt tới 88% đến 90%, nhưng thị trường không định giá quá cao, mối lo ngại cốt lõi nằm ở việc năng lực sản xuất mới sẽ được giải phóng tập trung sau năm 2028. Nếu tốc độ mở rộng sản xuất khi đó vượt mức tăng nhu cầu, cộng với tốc độ tăng trưởng nhu cầu AI chậm lại, mức giá cao và lợi nhuận cao hiện tại sẽ đối mặt với nguy cơ đảo chiều. Ở phía doanh nghiệp, phần lớn doanh nghiệp sẽ có xu hướng mua Token thông qua dịch vụ đám mây thay vì tự xây dựng năng lực tính toán, điều này có nghĩa nhu cầu cơ sở hạ tầng AI trong tương lai sẽ phụ thuộc rất lớn vào khối lượng sử dụng dịch vụ suy luận.