Cổ phiếu NVDA so với Cổ phiếu Micron Technology: Tại sao nhu cầu bộ nhớ AI có thể vượt xa giai đoạn tăng trưởng tiếp theo của Nvidia

TradingKey - Nvidia（NVDA） đã trở thành biểu tượng của sự bùng nổ trí tuệ nhân tạo; tuy nhiên, GPU không nhất thiết sẽ là động lực chính cho giai đoạn đầu tư AI tiếp theo. Khi các nhà đầu tư đánh giá lại cổ phiếu NVDA và mức tăng trưởng khổng lồ của nó, họ cũng sẽ cân nhắc những yếu tố hỗ trợ tăng trưởng trong tương lai—đặc biệt là các công nghệ hỗ trợ như bộ nhớ, điều giúp Micron Technology（MU） trở thành một bên hưởng lợi quan trọng nhờ xu hướng đang tiếp diễn này.

Tầng thứ hai của sự bùng nổ AI: Bộ nhớ ngoài năng lực tính toán

Trong khi phần lớn nhu cầu hạ tầng AI được định hình dựa trên năng lực tính toán và vị thế thống trị của Nvidia trong mảng GPU giúp họ thâu tóm phần lớn giá trị, câu chuyện này dù chưa thay đổi nhưng vẫn là một bức tranh không đầy đủ.

Yếu tố thúc đẩy chính cho các khối lượng công việc AI (đặc biệt là các mô hình ngôn ngữ lớn và suy luận ở quy mô lớn) bao gồm cả năng lực tính toán và bộ nhớ; cụ thể, bộ nhớ băng thông cao (HBM) đã trở thành nguồn lực thắt cổ chai lớn nhất trong việc đưa dữ liệu vào GPU để hệ thống sử dụng hiệu quả.

Do đó, sự chuyển dịch này có ý nghĩa vì hai lý do: thứ nhất, trong khi Nvidia đang bán "bộ não" của hệ thống AI, thì các nhà cung cấp bộ nhớ lại đang cung cấp "nhiên liệu" nuôi dưỡng "bộ não" đó để nó có thể vận hành ở quy mô lớn; và thứ hai, nhờ những thay đổi nêu trên, chuỗi giá trị AI đã mở rộng, giúp dòng vốn bắt đầu luân chuyển.

Thị giá hiện tại đã phản ánh vị thế thống lĩnh thị trường của Nvidia, nhưng đà tăng trưởng vẫn duy trì mạnh mẽ.

Nhìn chung, không còn nghi ngờ gì về việc Nvidia là công ty thống trị trong lĩnh vực hạ tầng AI nhờ vào:

• Sự cạnh tranh hạn chế trong lĩnh vực sản xuất GPU AI công nghệ cao,
• Mức độ tích hợp phần mềm cao với các sản phẩm của Nvidia và,
• Nhu cầu tăng trưởng hạ tầng của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây quy mô lớn (hyperscaler) nhằm hỗ trợ các giải pháp tính toán AI tiếp tục duy trì.

Nhờ quy mô kinh doanh hiện tại, cổ phiếu của Nvidia đã đạt được những dự báo tăng trưởng tài chính và định giá thị trường thực sự đặc biệt, đồng thời tiếp tục thu hút vốn đầu tư.

Tuy nhiên, quy mô định giá hiện tại của Nvidia đã tạo ra một góc nhìn đầu tư khác.

Hiện tại, các nhà đầu tư không còn xem xét liệu Nvidia có phát triển kinh doanh thành công hay có trở thành công ty dẫn đầu thị trường hay không - thay vào đó, họ sẽ cân nhắc tiềm năng tăng giá của cổ phiếu Nvidia ở mức giá hiện tại. Với những kỳ vọng cao về hiệu suất trong tương lai của Nvidia, sự chú ý đang tập trung mạnh mẽ hơn vào lợi nhuận cổ phiếu trong tương lai đến từ việc tiếp tục thực hiện các kế hoạch kinh doanh của Nvidia so với việc mở rộng bội số định giá.

Mặc dù khả năng Nvidia tiếp tục tăng trưởng ở mức hợp lý vẫn cao, nhưng khả năng công ty này tiếp tục mang lại sự tăng trưởng bùng nổ trên thị trường chứng khoán bị hạn chế về mặt toán học.

Giao dịch dựa trên sự hạn chế bộ nhớ (Memory Restriction Trade) là trọng tâm của bài viết này xoay quanh cổ phiếu Micron Technology.

Micron sở hữu một luận điểm đầu tư độc đáo khi giữ vị thế là một trong số ít các nhà sản xuất có thể cung cấp bộ nhớ băng thông cao với số lượng đủ lớn để đáp ứng nhu cầu, đồng thời sản xuất các sản phẩm tiên tiến như đơn vị xử lý đồ họa (GPU) - vốn đang liên tục cải thiện hiệu suất và do đó đòi hỏi bộ nhớ nhanh hơn, hiệu quả hơn với tốc độ ngày càng tăng.

Những hàm ý từ các yếu tố trên là rất đáng kể:

• Các máy chủ AI sẽ có yêu cầu bộ nhớ trên mỗi đơn vị cao hơn so với các khối lượng công việc truyền thống.
• Quyền năng ấn định giá của bộ nhớ băng thông cao (HBM) đã được củng cố do nguồn cung HBM hạn chế.
• Khả năng dự báo doanh thu đang được cải thiện thông qua các hợp đồng dài hạn.

Khác với các chu kỳ trước đây của ngành bán dẫn, nơi bộ nhớ là một sản phẩm có tính hàng hóa hóa cao và có tính chu kỳ, nhu cầu hiện tại và dự báo trong tương lai đối với AI đang buộc ngành công nghiệp bộ nhớ vào một cấu trúc nguồn cung chặt chẽ hơn nhiều so với trước đây.

Do đó, Micron hoàn toàn có thể đạt được tốc độ tăng trưởng cao hơn — tính theo tỷ lệ phần trăm — so với Nvidia, mặc dù doanh thu tuyệt đối của Micron vẫn sẽ thấp hơn.

Mở rộng Hạ tầng AI: Một Câu chuyện Đa phương

Xét đến cùng, AI không phải là mảng kinh doanh của một công ty duy nhất. Đó là một hệ sinh thái đang mở rộng.

Nvidia sẽ nắm bắt giá trị ở lớp tính toán. Hiệu ứng kinh tế bậc hai từ nhu cầu này sẽ thúc đẩy nhu cầu về bộ nhớ và mạng lưới, cũng như đối với các công ty hạ tầng dữ liệu. Trong hầu hết các trường hợp, các phân khúc này có chu kỳ tạo doanh thu dài hơn và có khả năng sẽ ghi nhận nhu cầu tăng vọt khi AI bắt đầu được ứng dụng rộng rãi trong các ngành dọc.

Ví dụ, khi các hyperscalers mở rộng quy mô các cụm AI của họ:

• Việc sử dụng GPU ban đầu sẽ tạo ra chi phí vốn.
• Mức độ sử dụng bộ nhớ tăng lên dựa trên dung lượng đã triển khai.
• Việc tối ưu hóa các quy trình sẽ dẫn đến sự phụ thuộc ngày càng tăng vào các linh kiện hiệu suất cao.

Đường cong nhu cầu tích lũy giúp Micron có được cơ hội về cả tăng trưởng doanh thu và quyền ấn định giá.

Trong bối cảnh đó, thành công của Nvidia sẽ không đơn thuần là bị thách thức; nó sẽ được cộng hưởng trên toàn bộ hệ sinh thái công nghệ.

Sự phân hóa giữa quy mô và quyền chọn tăng trưởng trong định giá

Có sự khác biệt đáng kể về giá cổ phiếu của Nvidia so với Micron Technology dựa trên hồ sơ đầu tư khác nhau của hai công ty.

Nvidia mang đến cho nhà đầu tư:

• Vị thế dẫn đầu thị trường
• Khả năng sinh lời cao
• Khả năng dự báo tốt về triển vọng kinh doanh
• Định giá cao

Micron mang đến cho nhà đầu tư:

• Sự phục hồi mang tính chu kỳ tiến tới tăng trưởng mang tính cấu trúc
• Định giá khởi điểm thấp hơn so với tốc độ tăng trưởng dài hạn kỳ vọng
• Độ nhạy lớn hơn đối với sự gia tăng nhu cầu AI trong ngắn hạn

Điều này tạo ra một sự bất đối xứng thực sự; NVIDIA mang lại khả năng dự báo trong khi Micron cung cấp cho các nhà đầu tư đòn bẩy hoạt động liên quan đến một điểm nghẽn lớn trong chuỗi cung ứng.

Những thay đổi tương tự như mô tả ở trên (nghĩa là một phân khúc từng được coi là "hàng hóa hóa" nay được xem là "có tầm quan trọng chiến lược") thường tạo ra một chu kỳ tái định giá đáng kể.

Các lĩnh vực tiềm ẩn rủi ro và gây tranh luận

Cả lộ trình của Nvidia và Micron đều tiềm ẩn những rủi ro rất khác nhau mặc dù mỗi công ty đều có một câu chuyện tăng trưởng mạnh mẽ.

Những rủi ro chính đối với Nvidia là:

• Các bên mới gia nhập (những nhà cung cấp dịch vụ đám mây quy mô lớn - hyperscalers) đang bắt đầu tự phát triển chip riêng để hỗ trợ AI.
• Sự bình thường hóa tốc độ tăng trưởng trong chi tiêu cho AI.
• Các mức định giá đang bao hàm kỳ vọng quá cao.

Rủi ro của Micron mang tính cấu trúc nhiều hơn.

• Đây là một ngành công nghiệp có tính chu kỳ và thâm dụng vốn đầu tư (ngành bộ nhớ).
• Việc mở rộng nguồn cung hoặc sự gia nhập từ các đối thủ cạnh tranh có thể tạo ra vấn đề về giá đối với Micron.
• Nhu cầu AI cần phải duy trì ở mức cao để duy trì tình trạng thắt chặt hiện tại trong quan hệ cung/cầu bộ nhớ.

Môi trường vĩ mô (lãi suất và chu kỳ chi phí vốn) có thể có những tác động nhất định đến hai công ty theo những cách khác nhau.

Những yếu tố cần lưu ý trong các khoản đầu tư tương lai

Sự tăng trưởng của cả cổ phiếu nvda và Micron Technologies sẽ không chỉ phụ thuộc vào việc gia tăng khối lượng sử dụng AI; thay vào đó, phần lớn sẽ phụ thuộc vào cách thức quá trình tăng trưởng này diễn ra theo thời gian.

Vì vậy, các nhà đầu tư nên theo dõi các yếu tố sau:

• Sự thay đổi trong xu hướng định giá HBM và phân tầng nguồn cung.
• Dự báo chi tiêu vốn (capex) cho trung tâm dữ liệu của các khách hàng quy mô siêu lớn (hyper-scale).
• Việc tái phân bổ khối lượng công việc giữa huấn luyện và suy luận.

Khi các yếu tố thực tế của việc triển khai AI tăng tốc được hiện thực hóa, cổ phiếu Micron có thể tiếp tục duy trì đà tăng trưởng vượt trội.

Điểm mấu chốt

Trong khi Nvidia sẽ tiếp tục dẫn đầu trong việc tạo lập thị trường và cơ sở hạ tầng AI sau triển khai, Micron có khả năng sẽ đạt được đà tăng trưởng mạnh mẽ hơn khi thị trường chuyển dịch từ mô hình thuần tính toán sang mô hình hạ tầng toàn diện (full-stack).

Mặc dù điều này không ngụ ý về một sự xoay trục hoàn toàn khỏi Nvidia, nhưng nó đại diện cho một hướng đi khác để tạo ra lợi nhuận trong giai đoạn "trưởng thành" của việc ứng dụng AI, nơi hiệu suất sẽ được xác định không chỉ bởi các công ty hàng đầu mà còn bởi tất cả các doanh nghiệp xây dựng năng lực điện toán đám mây cần thiết để triển khai các khối lượng công việc này trên quy mô lớn.