Micron Technology liệu có thể tận dụng sự bùng nổ AI giữa bối cảnh thị trường biến động?

Trong lúc sự phấn khích đang đạt đến đỉnh điểm, Google (GOOGL) (GOOG), một đơn vị trực thuộc Alphabet, đã công bố một bộ thuật toán lượng tử hóa mới vào ngày 24 tháng 3, cho phép giảm đáng kể kích thước của các mạng nơ-ron lớn và các công cụ tìm kiếm vectơ.

Nghiên cứu này cung cấp một "bản hướng dẫn rút gọn" kỹ thuật số có thể giảm mức sử dụng bộ nhớ khoảng 6 lần, tăng tốc thời gian xử lý lên 8 lần mà không làm giảm độ chính xác. Nếu công nghệ này hoạt động hiệu quả trong môi trường sản xuất thực tế như trong phòng thí nghiệm, chúng ta có thể thấy mức giảm khoảng 83% lượng bộ nhớ sử dụng trong tương lai.

Thông tin này đã tác động mạnh đến nhiều công ty trên thị trường bộ nhớ; theo S&P Global Market Intelligence, cổ phiếu của Micron đã mất tới 18,1% giá trị trong tháng 3 khi các nhà đầu tư đánh giá lại triển vọng nhu cầu trong ngắn hạn.

Việc giảm lượng bộ nhớ mô hình cần lưu trữ và di chuyển sẽ gây áp lực trực tiếp nhất lên mảng lưu trữ dựa trên công nghệ NAND của Micron (vốn chiếm khoảng 21% tổng doanh thu của Micron).

Điều này cũng tạo ra luận điểm cho kịch bản tiêu cực đối với DRAM, khi các mô hình hiệu quả hơn làm giảm tổng lượng bộ nhớ cần thiết cho mỗi bộ tăng tốc.

Tuy nhiên, cơ sở của lập luận này là phần mềm hiệu quả thường dẫn đến việc sử dụng rộng rãi hơn, vốn là bản chất của Nghịch lý Jevons, vì chi phí giảm và hiệu suất tăng thường thúc đẩy tiêu dùng. Nói cách khác, việc giảm bộ nhớ trên mỗi nút có thể dẫn đến tổng số nút nhiều hơn, quy mô triển khai lớn hơn hoặc các khối lượng công việc mới giúp tăng tổng cầu ngay cả khi lượng bộ nhớ trên mỗi máy chủ ít hơn trước đây.

AI đòi hỏi mức tiêu thụ bộ nhớ tăng trưởng mạnh mẽ hơn đáng kể so với bất kỳ loại bộ nhớ nào từng ghi nhận trong lịch sử. Khi các mô hình AI và tập dữ liệu của chúng tiếp tục mở rộng quy mô, nhu cầu đào tạo và vận hành các mô hình này đòi hỏi nguồn lực bộ nhớ tăng theo cấp số nhân so với các hệ thống bộ nhớ truyền thống.

Ngoài ra, do một lượng lớn các mô hình AI liên tục được đào tạo và các mô hình cũ vẫn cần duy trì khả năng sẵn có cho quá trình suy luận, điều này tạo ra một môi trường ổn định hơn cho bộ nhớ AI so với các chu kỳ bộ nhớ truyền thống.

Với mức độ đầu tư của các công ty công nghệ lớn vào hạ tầng AI, Micron đã có thể tăng giá và cải thiện biên lợi nhuận trước khi ngành này đạt được trạng thái cân bằng cung - cầu ổn định.

Xu hướng mua cổ phiếu Micron vào năm 2025 phản ánh kết quả kinh doanh mạnh mẽ của công ty nhờ vào nhiều năm đầu tư vào AI của người dùng và nguồn cung chip hạn chế.

Báo cáo vào tháng 3 cho thấy doanh thu, biên lợi nhuận gộp và EPS vượt dự báo của các nhà phân tích và tiếp tục củng cố triển vọng đầu tư vào tài sản này; tuy nhiên, tin tức về việc thắt chặt tại Google đã làm dấy lên những hoài nghi về mức cầu trong ngắn hạn.

Trong tương lai, chúng tôi dự báo mức độ biến động sẽ gia tăng so với đợt tăng giá gần nhất, do thị trường phải cân bằng giữa các yếu tố cơ bản vững chắc và sự không chắc chắn về việc liệu phần mềm có thể thay thế một phần quy mô phần cứng hay không.

Tuy nhiên, thường mất một khoảng thời gian đáng kể để các thuật toán tiên tiến mới chuyển từ nghiên cứu sang sản xuất, đặc biệt là do sự không đồng đều trong lộ trình áp dụng cho các khối lượng công việc AI khác nhau, do đó vẫn có khả năng cao là nguồn cung DRAM và HBM của Micron sẽ tiếp tục thắt chặt trong khi người dùng đang xác định mô hình "AI hiệu quả" sẽ như thế nào trong sản xuất.

Mức tăng trưởng doanh thu kỷ lục 196% so với cùng kỳ năm trước, cùng với mức tăng trưởng EPS kỷ lục 682% và biên lợi nhuận gộp tăng lên 74,4%, đã vẽ nên một bức tranh rõ nét về sự kết hợp giữa tình trạng khan hiếm do dịch COVID-19 và làn sóng nhu cầu khổng lồ từ việc khôi phục nhu cầu vi xử lý/bán dẫn, cũng như sự mở rộng không ngừng của mảng điện toán đám mây.

Micron đã vượt xa mức doanh thu ước tính của Wall Street (20 tỷ USD) và lợi nhuận trên mỗi cổ phiếu (9,31 USD), qua đó cung cấp bằng chứng mạnh mẽ rằng công ty sẽ tiếp tục được hưởng lợi từ cả việc cải thiện danh mục sản phẩm và tăng cường khả năng định giá.

Mặc dù các kết quả này có thể bị ảnh hưởng tiêu cực bởi việc duy trì kỷ luật về giá và tăng chi phí vốn cho tăng trưởng AI, chúng cũng minh chứng cho năng lực triển khai của Micron trên khắp các danh mục sản phẩm; đó là lý do tại sao Mehrotra đã nhóm các thuật ngữ "nhu cầu", "hạn chế nguồn cung" và "triển khai" lại với nhau khi thảo luận về kết quả kinh doanh.

Giá cả vẫn ổn định và khi sản lượng sản xuất bộ nhớ băng thông cao (HBM) gia tăng trong các quý tới, biên lợi nhuận của Micron dự kiến sẽ duy trì ở mức bằng hoặc cao hơn mức hiện tại, ngay cả khi tốc độ tăng trưởng doanh số đơn vị sản phẩm chậm lại.

Micron vẫn đóng vai trò cực kỳ quan trọng đối với cơ sở hạ tầng AI, và kết quả kinh doanh quý gần nhất đã củng cố tầm quan trọng đó nhờ sự tăng trưởng và khả năng sinh lời đáng kể tiếp tục được duy trì. Do các tiêu đề về công nghệ nén là yếu tố chính ảnh hưởng đến tâm lý ngắn hạn, nhiều khả năng công ty sẽ trải qua những đợt biến động lớn khi thị trường xác định liệu hiệu quả phần mềm sẽ dẫn đến việc giảm nhu cầu bộ nhớ tổng thể theo nghĩa tuyệt đối, hay việc mở rộng triển khai sẽ dẫn đến tăng tổng mức tiêu thụ bộ nhớ.

Đối với những nhà đầu tư đang cân nhắc Micron, họ nên chuẩn bị sẵn sàng cho khả năng biến động khi thị trường chung xác định liệu hiệu quả phần mềm sẽ dẫn đến việc sử dụng ít bộ nhớ tổng thể hơn hay tiêu thụ nhiều bộ nhớ hơn từ số lượng triển khai lớn hơn.

Hiện vẫn chưa có đủ thời gian để xác định kịch bản nào sẽ xảy ra, và những phản ứng tức thời có nguy cơ làm lỡ mất những gì đã được dự báo từ lâu về tiến trình ứng dụng AI vốn đã thúc đẩy các yếu tố cơ bản của Micron.

Nội dung này được dịch bằng trí tuệ nhân tạo và đã được hiệu đính cho dễ hiểu hơn. Chỉ mang tính chất tham khảo.