Chu kỳ siêu tăng trưởng chip thực sự đầu tiên sau 18 năm đã đến

Ngày 21/6/2026, chuyên gia phân tích cao cấp Stacy Rasgon của Bernstein đã đưa ra một tuyên bố khiến cả ngành công nghiệp bán dẫn chú ý: sau 18 năm theo dõi thị trường, ông đang chứng kiến 'chu kỳ siêu tăng trưởng' (supercycle) thực sự đầu tiên trong sự nghiệp của mình . Tuyên bố này không chỉ là một tiêu đề giật gân – nó đi kèm với một loạt dữ liệu thuyết phục ngay cả những nhà đầu tư thận trọng nhất cũng phải để tâm.

Rasgon, một kỹ sư tốt nghiệp MIT, người đã theo dõi ngành chip qua mọi chu kỳ cường điệu hóa kể từ thời bong bóng dot-com, đã trình bày chi tiết luận điểm của mình trong một cuộc phỏng vấn sâu. Lập luận cốt lõi của ông: đây không phải là một sự bùng nổ do nguồn cung. Đây là một làn sóng nhu cầu có quy mô lịch sử, được thúc đẩy bởi đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI, hiện đang tiến gần tới 4,4% GDP của Mỹ .

Những con số đằng sau chu kỳ siêu tăng trưởng

Quy mô của sự bùng nổ này thực sự khó có thể phóng đại. Doanh thu bán dẫn toàn cầu đã vượt 800 tỷ USD vào năm ngoái và đang trên đà đạt 1.300 tỷ USD trong năm 2026 . Công ty nghiên cứu thị trường Gartner cũng báo cáo mức tăng trưởng 64% so với cùng kỳ năm trước cho con số tương tự .

Rasgon chỉ ra rằng bốn 'ông lớn' điện toán đám mây của Mỹ – Amazon, Microsoft, Google và Meta – có kế hoạch chi khoảng 725 tỷ USD cho chi tiêu vốn trong năm 2026, với phần lớn số tiền đó dành cho cơ sở hạ tầng AI . Giá bộ nhớ đã tăng thẳng đứng: giá DRAM đã tăng khoảng 90% theo quý trước khi bước vào năm 2026 .

Hiệu ứng 'Whack-a-Mole': Thiếu hụt ở khắp mọi nơi

Một trong những quan sát đáng chú ý nhất của Rasgon là cái mà ông gọi là hiệu ứng 'whack-a-mole' – các điểm nghẽn lan rộng khắp toàn bộ chuỗi cung ứng chip. "Mọi thứ đều bị kéo theo bởi nhu cầu không thể thỏa mãn đối với sức mạnh tính toán AI. Tôi chưa bao giờ thấy điều gì ở quy mô này trong suốt sự nghiệp của mình," Rasgon nói .

Ông đã truy tìm sự lây lan này: tình trạng thiếu hụt bắt đầu với các bộ tăng tốc GPU, sau đó lan sang bộ nhớ HBM, rồi đến thiết bị sản xuất bán dẫn, tiếp theo là thiết bị mạng và quang học, sau đó là chip nguồn, và giờ đây ngay cả CPU cũng rơi vào tình trạng khan hiếm .

Một ví dụ cụ thể về sức mạnh của nhu cầu: ngay cả Intel, hãng từng có 'hàng tồn kho trị giá bằng không', nay đã bán sạch . Khách hàng được cho là đã nói với Intel, "Chúng tôi không quan tâm; cứ bán cho chúng tôi đi" .

HBM: Kẻ ngốn silicon thầm lặng

Một điểm nghẽn quan trọng là bộ nhớ băng thông cao (HBM), chiếm hơn 85% diện tích silicon của một chip AI . Do hiệu suất xếp chồng và chi phí tinh thể logic, việc sản xuất 1GB HBM đòi hỏi diện tích silicon gấp khoảng bốn lần so với DRAM tiêu chuẩn . Phép tính này giải thích tại sao nguồn cung bộ nhớ không thể theo kịp nhu cầu GPU, và tại sao giá bộ nhớ đã trở thành một yếu tố chi phối trong chi phí chip.

Doanh thu CPU của Nvidia: Một rack kể câu chuyện

Rasgon đã chỉ ra một điểm dữ liệu đáng ngạc nhiên: trong một rack 72 GPU, 36 CPU bên trong tạo ra khoảng 20 tỷ USD doanh thu CPU cho Nvidia. Điều này minh họa cách việc xây dựng cơ sở hạ tầng AI đang tạo ra nhu cầu chip khổng lồ vượt xa chỉ riêng các bộ tăng tốc GPU.

Từ Huấn luyện đến Suy luận: Sự chuyển dịch thương mại hóa

Rasgon nhấn mạnh rằng trọng tâm thị trường đang chuyển từ huấn luyện mô hình sang suy luận AI (inference) – con đường cốt lõi để thương mại hóa . Ông trích dẫn doanh thu của Anthropic tăng vọt từ 9 tỷ USD lên 30 tỷ USD như bằng chứng trực tiếp cho sự chuyển dịch này . Khi các mô hình AI chuyển từ dự án nghiên cứu sang sản xuất thực tế, sức mạnh tính toán cần thiết cho suy luận có khả năng sẽ vượt xa khối lượng công việc huấn luyện.

ASIC so với GPU: Chung sống, không phải cạnh tranh

Một câu hỏi phổ biến của nhà đầu tư là liệu các ASIC tùy chỉnh (như của Broadcom) có cuối cùng thay thế được GPU của Nvidia hay không. Rasgon tin rằng cả hai sẽ cùng tồn tại lâu dài trong một thị trường đang phát triển . Khuôn khổ của ông: GPU có thể lập trình phù hợp hơn cho nghiên cứu và suy luận thăm dò, trong khi ASIC vượt trội trong các khối lượng công việc suy luận có thể dự đoán trước và khối lượng lớn. Tổng thị trường có thể tiếp cận đủ lớn để hấp thụ cả hai.

Rào cản cuối cùng: Năng lượng

Rasgon kết thúc với một lưu ý đáng suy ngẫm. Ràng buộc cuối cùng không phải là chip, không phải bộ nhớ, không phải mạng – mà là năng lượng. Cơ sở hạ tầng AI đòi hỏi công suất lưới điện của Mỹ phải tăng khoảng 5% mỗi năm để duy trì quỹ đạo tăng trưởng . Đó là một nhu cầu đáng kinh ngạc đối với một lưới điện đã chứng kiến mức tăng trưởng công suất tối thiểu trong nhiều thập kỷ.

Ông lập luận rằng làn sóng đổi mới và điểm nghẽn tiếp theo của AI chắc chắn sẽ rơi vào lĩnh vực sản xuất năng lượng, làm mát và điện hạt nhân . Nếu không có đầu tư đáng kể vào lưới điện, bản thân chu kỳ siêu tăng trưởng này có thể chạm trần năng lượng.

Điều này có nghĩa gì cho các nhà đầu tư

Thông điệp của Rasgon rất rõ ràng: miễn là nhu cầu AI không sụp đổ, chu kỳ siêu tăng trưởng bán dẫn là có thật và bền vững. Nhưng bản chất của cơ hội đang thay đổi. Khoản lợi nhuận dễ dàng từ cổ phiếu GPU có thể đang nhường chỗ cho một bối cảnh phức tạp hơn, nơi chính 'điểm nghẽn' – dù là trong HBM, chip nguồn hay cơ sở hạ tầng năng lượng – trở thành cỗ máy tạo ra của cải .