Bộ nhớ HBM đã chiếm 63% chi phí của chip AI, SK Hynix, Samsung và Micron thu lợi từ quyền định giá sức mạnh tính toán

Epoch AI nghiên cứu mới nhất cho thấy, tỷ lệ chi phí của bộ nhớ băng thông cao (HBM) trong thành phần chip AI đã tăng từ 52% vào Quý 1 năm 2024 lên 63% vào Quý 4 năm 2025; chi tiêu tuyệt đối cho HBM cùng kỳ đã tăng vọt từ 12 tỷ USD lên 32 tỷ USD, mức tăng 167%.
（Tiền đề: Chỉ số KOSPI của Hàn Quốc tăng vọt 8% gây ra ngắt quãng giao dịch! Samsung tăng 7.4% trong phiên, SK Hynix tăng 11.2%）
（Bổ sung bối cảnh: Gavin Baker đặt cược ngược dòng ba lần: TSMC cứu thị trường, Trainium bị đánh giá thấp, sức mạnh tính toán không gian sẽ được tiết lộ trong hai năm tới）

Phân tích mới nhất của Epoch AI theo dõi cấu trúc chi phí thành phần của bốn nhà thiết kế chip lớn là Nvidia, AMD, Google, Amazon, từ Quý 1 năm 2024 đến Quý 4 năm 2025. Kết luận nghiên cứu rõ ràng: Rào cản chi phí của khả năng tính toán AI đang chuyển từ thiết kế chip sang cung cấp bộ nhớ.

HBM là gì, tại sao lại đắt như vậy?

Bộ nhớ băng thông cao (High Bandwidth Memory, HBM), ý tưởng cốt lõi là xếp chồng các chip bộ nhớ theo chiều dọc, đóng gói trực tiếp bên cạnh GPU.

Mô hình huấn luyện và suy luận AI cần GPU đọc ghi dữ liệu khổng lồ trong thời gian cực ngắn. Bộ nhớ truyền thống không đủ băng thông, thiết kế HBM nhằm giải quyết điểm nghẽn này: sau khi xếp chồng nhiều lớp chip DRAM, tốc độ truyền tải có thể đạt nhiều lần so với phương án truyền thống, độ trễ giảm đáng kể.

Nói đơn giản: nhiệm vụ của HBM là giúp GPU không phải chờ đợi bộ nhớ, chứ không phải làm cho GPU chạy nhanh hơn.

Vấn đề là việc sản xuất loại bộ nhớ này cực kỳ phức tạp, chỉ có SK Hynix, Samsung, Micron là đủ năng lực sản xuất hàng loạt trên toàn cầu. Sau năm 2022, nhu cầu tính toán AI tăng theo cấp số nhân, khả năng thương lượng của ba nhà cung cấp này cũng tăng mạnh theo.

Dữ liệu của Epoch AI rõ ràng thể hiện sự dịch chuyển trọng tâm chi phí: trong cấu trúc mua chip của Nvidia, AMD, Google, Amazon, tỷ lệ chi phí của HBM từ 52% vào Quý 1 năm 2024 đã tăng lên 63% vào Quý 4 năm 2025, tăng đúng 11 điểm phần trăm.

Cùng kỳ, tỷ lệ của chip logic (chính là GPU) giảm nhẹ từ 14% xuống 13%, đóng gói tiên tiến giảm từ 19% xuống 15%, linh kiện phụ trợ giảm từ 15% xuống 9%. Khi tất cả các phần khác đều co lại, chỉ có bộ nhớ tiếp tục mở rộng.

Chi phí áp lực truyền dẫn đến chi tiêu vốn như thế nào?

Việc tăng giá bộ nhớ không chỉ là vấn đề của nhà cung cấp, mà còn lan tỏa xuống chuỗi cung ứng.

HBM chiếm 63% chi phí thành phần chip AI, trong khi chip AI chiếm phần lớn chi tiêu vốn của các tập đoàn công nghệ, do đó bất kỳ việc tăng giá bộ nhớ nào cũng phản ánh trực tiếp trên báo cáo tài chính. Microsoft trong kế hoạch chi tiêu vốn năm tài chính 2026 đã liệt kê riêng 2.5 tỷ USD do tăng giá thành phần, là phần rõ ràng có thể quy trách nhiệm trong tổng mức tăng 25 tỷ USD. Meta cũng dựa trên việc chi phí thành phần tăng để nâng mức chi tiêu vốn năm 2026 thêm 1 tỷ USD.

Về quy mô tuyệt đối, mức truyền dẫn này cũng đáng kinh ngạc: chi tiêu cho HBM từ 12 tỷ USD năm 2024 đã tăng vọt lên 32 tỷ USD năm 2025, mức tăng 167%. Tổng chi cho thành phần chip AI từ 22 tỷ USD đã nhảy lên 52 tỷ USD, tăng 136%. Toàn bộ chuỗi cung ứng trong hai năm đã nhân đôi quy mô, vấn đề thiếu hụt bộ nhớ mang tính cấu trúc càng khó giải quyết trong ngắn hạn.

Epoch AI dự đoán, vào năm 2026, tỷ lệ HBM trong chi phí thành phần chip AI vẫn sẽ tiếp tục tăng. Nói cách khác, tăng chi tiêu vốn không nhất thiết đồng nghĩa với tăng khả năng tính toán theo tỷ lệ tương ứng, mà còn phần lớn là để tiêu thụ chi phí tăng giá bộ nhớ.