Biên lợi nhuận 84,9%: Micron(MU) hưởng lợi giữa tình trạng thiếu bộ nhớ AI

Trọng tâm chuỗi cung ứng chip AI đang dịch chuyển một phần từ bộ xử lý đồ họa (GPU) sang bộ nhớ. Micron(MU) công bố biên lợi nhuận gộp theo chuẩn phi GAAP đạt 84,9% trong quý 3 tài khóa 2026, giữa lúc nguồn cung bộ nhớ băng thông rộng (HBM) và DRAM thiếu hụt.

Theo công bố ngày 24 tháng 6 của Micron, doanh thu quý 3 tài khóa 2026 đạt 41,46 tỷ USD (khoảng 57,2 nghìn tỷ won). Doanh thu cùng kỳ năm trước là 9,3 tỷ USD. Sanjay Mehrotra, Chủ tịch kiêm Tổng giám đốc điều hành (CEO) của Micron(MU), cho biết "giá trị chiến lược của bộ nhớ trong kỷ nguyên AI" đã được phản ánh vào kết quả kinh doanh. Theo ông, nhu cầu bộ nhớ dùng cho máy chủ AI là yếu tố cốt lõi giúp công ty cải thiện khả năng sinh lời.

Nvidia(NVDA) cũng xác nhận nhu cầu máy chủ AI tăng mạnh qua kết quả kinh doanh. Công ty công bố doanh thu quý gần nhất đạt 96,2 tỷ USD (khoảng 132,8 nghìn tỷ won), với biên lợi nhuận gộp 75,0%.

Số liệu của hai công ty cho thấy áp lực chi phí và khả năng định giá vận động khác nhau, dù cùng nằm trong một chu kỳ AI. Nvidia(NVDA) đưa ra dự báo biên lợi nhuận gộp 74,0%. Quy mô doanh thu tăng lên, nhưng chi phí đảm bảo linh kiện có thể gây áp lực lên khả năng sinh lời.

Khả năng sinh lời của Micron(MU) gắn liền với tình trạng thiếu hụt nguồn cung bộ nhớ. Trong hồ sơ 10-Q quý 3 tài khóa 2026, Micron(MU) cho biết nhu cầu bộ nhớ và lưu trữ do AI dẫn dắt đã tăng nhanh hơn tốc độ tăng nguồn cung của toàn ngành. Công ty giải thích rằng các hợp đồng với khách hàng chiến lược bao gồm cam kết ràng buộc nhiều năm cho khối lượng cụ thể, phần lớn có giá cố định hoặc nằm trong biên độ giới hạn trên dưới.

HBM là sản phẩm xếp chồng nhiều chip nhớ theo chiều dọc để tăng tốc độ xử lý dữ liệu. Máy chủ dùng cho huấn luyện và suy luận AI cần đọc, ghi lượng lớn dữ liệu với tốc độ cao, nên hiệu năng của chip tính toán một mình không thể giải quyết được điểm nghẽn. DRAM là bộ nhớ lưu trữ tạm thời chủ chốt của máy chủ, cùng với HBM được xem là linh kiện quyết định chi phí và tiến độ xuất xưởng của hạ tầng AI.

Áp lực chuỗi cung ứng của Nvidia(NVDA) cũng thể hiện qua hồ sơ công bố. Theo hồ sơ 10-Q quý 2 tài khóa 2027, tổng giá trị cam kết liên quan đến nguồn cung và năng lực sản xuất của Nvidia(NVDA) đạt 279 tỷ USD (khoảng 385 nghìn tỷ won) tính đến ngày 26 tháng 7, tăng mạnh so với 119 tỷ USD (khoảng 164,2 nghìn tỷ won) của quý trước đó.

Công ty giải thích các cam kết này dành cho hệ thống hạ tầng trung tâm dữ liệu, chủ yếu bao gồm bộ nhớ và thiết bị sản xuất. Để tăng sản lượng xuất xưởng máy chủ AI, doanh nghiệp cần đảm bảo đồng thời không chỉ GPU mà cả △HBM △DRAM △khâu lắp ráp, đóng gói △thiết bị sản xuất. Điểm nghẽn dù chỉ xảy ra ở một linh kiện cũng có thể làm chậm toàn bộ tiến độ xuất xưởng hệ thống.

Crypto Briefing đưa tin Micron(MU) hiện chỉ có thể đáp ứng 50-67% nhu cầu của khách hàng HBM. Trang này cũng cho biết Micron(MU) đã giành được các hợp đồng nhiều năm trị giá 100 tỷ USD (khoảng 138 nghìn tỷ won), và doanh số xuất xưởng HBM4 đã vượt 1 tỷ USD (khoảng 1,4 nghìn tỷ won). Tuy nhiên, đây là số liệu do Crypto Briefing đưa tin, tách biệt với công bố chính thức của công ty.

Tác động đang lan sang giá máy chủ. Crypto Briefing đưa tin tình trạng thiếu hụt bộ nhớ có thể khiến giá máy chủ trang bị chip AI của Nvidia(NVDA) tăng hơn 15% kể từ các lô hàng xuất xưởng đầu năm 2027. Diễn biến này gắn với xu hướng tỷ trọng bộ nhớ trong chi phí Rubin Ultra tăng lên mà TokenPost từng đưa tin.

Trong thị trường máy chủ AI, các công ty thiết kế chip, nhà cung cấp bộ nhớ, xưởng đúc, nhà sản xuất máy chủ và nhà cung cấp dịch vụ đám mây thường vận hành trong cùng một chuỗi cung ứng. Nvidia(NVDA) đang tăng doanh thu dựa trên nhu cầu chip tăng tốc AI, nhưng các nhà sản xuất bộ nhớ có thể giành được lợi thế đàm phán về điều khoản hợp đồng và giá cả nhờ nguồn cung khan hiếm. Diễn biến này cho thấy vị thế của các nhà cung cấp bộ nhớ đang được nâng lên trong giai đoạn mở rộng hạ tầng AI.

Ngược lại, bên mua máy chủ có thể phải gánh thêm chi phí. Khi giá máy chủ tăng, các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn vẫn còn dư địa để tiếp tục đầu tư, nhưng các đơn vị đám mây quy mô vừa và nhỏ hay khách hàng doanh nghiệp sẽ phải tính lại thời điểm và quy mô triển khai. Việc mở rộng đầu tư hạ tầng AI có thể không diễn ra với cùng tốc độ ở mọi nhóm nhu cầu.

Một điểm đáng chú ý khác là chuỗi cung ứng HBM và DRAM hiện có sự tham gia của Samsung Electronics và SK Hynix. TokenPost từng đưa tin việc các quỹ ETF bộ nhớ đầu tư vào các công ty trong chuỗi cung ứng như Samsung Electronics, SK Hynix, Micron(MU). Khi đầu tư hạ tầng AI càng tăng, khả năng đảm bảo bộ nhớ, chứ không chỉ GPU, ngày càng trở thành biến số quyết định tiến độ xuất xưởng và giá máy chủ.

Tuy nhiên, chỉ với các số liệu này thì chưa thể khẳng định tác động cụ thể đến kết quả kinh doanh hay giá cổ phiếu của từng công ty. Hiệu ứng thực tế sẽ khác nhau tùy theo cấu trúc hợp đồng, năng lực sản xuất, cơ cấu khách hàng và tình hình cung ứng theo từng thế hệ sản phẩm. Bình luận: xét trên các số liệu đã xác nhận, biên lợi nhuận cao của Micron(MU) và quy mô cam kết cung ứng lớn của Nvidia(NVDA) đang xuất hiện đồng thời trong cùng một chu kỳ đầu tư AI.