Lưu trữ "cuộc tranh luận giữa phe mua và phe bán", đây là quan điểm của các chuyên gia hàng đầu TMT tại Goldman Sachs

Chip lưu trữ hiện là chiến trường lớn nhất giữa phe mua và bán trên thị trường, chuyên gia TMT Châu Âu của Goldman Sachs, Sean Johnstone, đã đưa ra nhận định của mình.

Sean Johnstone cho biết trong báo cáo mới nhất rằng, các đơn hàng HBM (bộ nhớ băng thông cao) và DRAM đã được bán hết đến năm 2027, các thỏa thuận dài hạn (LTA) đều có mức giá sàn, biên lợi nhuận gộp vẫn duy trì ở mức trung cao 70%, và nhu cầu cấu trúc AI sẽ tiếp tục siết chặt nguồn cung đến năm 2028. Đây chính là cơ sở tự tin của phe mua.

Nhưng phe bán lại tập trung vào một chiều khác — “đạo hàm bậc hai” của mức tăng giá. Johnstone chỉ ra rằng, tốc độ tăng giá hàng tháng đã giảm chậm lại, dự kiến sẽ đạt đỉnh vào quý 2 hoặc 3 năm 2027, sau đó thậm chí còn có thể giảm nhẹ ở mức vừa phải. Song song đó, một khi biên lợi nhuận gộp chạm ngưỡng khoảng 80%, khách hàng sẽ bắt đầu thiết kế lại giải pháp để giảm phụ thuộc vào lưu trữ — đây là một cơ chế phản ứng tự nhiên của thị trường.

Hành động của Nvidia đã xác thực logic này. Johnstone đề cập rằng Nvidia đang đánh giá phương án sử dụng HBM xếp chồng ít lớp hơn trên siêu chip thế hệ tiếp theo “Vera Rubin”. Lý do rất rõ ràng: chi phí lưu trữ hiện chiếm khoảng 62% giá trị BOM của toàn bộ Vera Rubin, trong đó chi phí mô-đun bộ nhớ SOCAMM2 phía CPU còn cao hơn chi phí HBM4 phía GPU. Áp lực chi phí quá lớn đã buộc Nvidia phải chủ động tìm kiếm các lựa chọn thay thế khác.

Đối với nhà đầu tư thận trọng, hành động của họ là giảm hệ số định giá — từ 5 lần xuống còn 2–3 lần. Johnstone nhấn mạnh, điều này không phải là dự báo chu kỳ đã kết thúc, mà là cho rằng “Beta khan hiếm dễ kiếm nhất đã qua rồi”. Anh cũng đặt ra một câu hỏi ngược: Phe bán cần xác định rõ, họ đang bán khống yếu tố cơ bản thực sự, hay chỉ đơn giản bán khống động lượng tăng giá?

Ngoài ra, Johnstone cũng lưu ý rằng, Nhật báo Phố Wall (The Wall Street Journal) tiếp tục tiết lộ, Apple đang thử nghiệm sản phẩm của nhà sản xuất chip lưu trữ Trung Quốc Changxin Technology, bao trùm nhiều dòng sản phẩm như iPhone và MacBook, mục đích là để giảm áp lực cung ứng lưu trữ do nhu cầu AI gây ra.

Giá tuyệt đối vẫn tăng nhưng dư địa tăng còn lại phụ thuộc vào hai biến số

Johnstone cho biết, giá lưu trữ tuyệt đối vẫn sẽ tiếp tục tăng đến giữa năm 2027. Nhưng dư địa sau đó, phụ thuộc vào hai vấn đề:

1. Độ bền vững của giá sàn LTA — Thỏa thuận dài hạn liệu có thực sự nâng đỡ được mặt bằng giá sàn;

2. Khả năng phối hợp của HBM trong việc phòng ngừa áp lực bình thường hóa giá ở DRAM/NAND truyền thống — tức là liệu mức giá premium của sản phẩm cao cấp có thể bù đắp sự giảm giá ở mảng lưu trữ số lượng lớn hay không.

Đáng chú ý, Elon Musk gần đây công khai cho biết tốc độ tăng nhu cầu AI vào khoảng 200%, trong khi tốc độ tăng cung chỉ khoảng 20%. Con số này càng củng cố cho logic phe mua theo cấu trúc. Tuy nhiên, Johnstone chỉ ra rằng, trọng tâm định giá hiện nay của thị trường đã dịch chuyển — các nhà đầu tư bắt đầu định giá rủi ro “tốc độ tăng giá chậm lại”, còn việc thực sự mở rộng công suất phải chờ đến cuối năm 2027 - 2028, và chủ yếu tập trung ở HBM, không phải ở các loại lưu trữ truyền thống.

Phần mềm và các nhóm công nghệ khác: Đánh giá mới nhất của Goldman Sachs

Ngoài lĩnh vực lưu trữ, Johnstone cũng tổng hợp lại một số chủ đề công nghệ đang được thị trường quan tâm hiện tại.

Ngành phần mềm xuất hiện sự phân hóa rõ rệt. Goldman Sachs cho rằng phần mềm không còn là “kẻ thua cuộc của AI” trong các giao dịch dựa trên một yếu tố duy nhất. Hạ tầng dữ liệu, nền tảng công cụ cho nhà phát triển (như NET, PLTR, TEAM, TWLO, v.v.) đã phục hồi từ đáy, thị trường sẵn sàng đặt lòng tin vào những công ty này về khả năng tăng thêm tiêu thụ và workload mới mà AI mang lại. Ngược lại, các hãng phần mềm ứng dụng thuần túy (như HUBS, v.v.) vẫn chịu áp lực, nhà đầu tư cần chứng kiến bằng chứng rõ ràng AI bổ sung thay vì thay thế phần doanh thu cốt lõi của họ.

Nhà phân tích phần mềm của Goldman Sachs, Gabriela, có cái nhìn tích cực hơn với SNOW và PANW, nhưng lại đánh giá kém đi với ADBE, INTU và WDAY, lý do là các công ty ở phía sau này đối mặt với áp lực về nhu cầu ở đầu phễu và mảng quy trình làm việc cốt lõi.

Việc sử dụng mô hình AI (mã nguồn mở so với đóng), các buổi họp kết quả kinh doanh của Pinterest và Duolingo đều phát ra tín hiệu rõ ràng: mô hình mã nguồn mở đang thay thế ngày càng nhanh các mô hình đóng. Ban lãnh đạo Pinterest cho biết chi phí mỗi giao dịch của mô hình mã nguồn mở còn chưa tới 8% so với mô hình đóng tương ứng; Giám đốc điều hành Duolingo, Luis von Ahn, cũng nói thẳng: “Chỉ cần chất lượng tương đương, chúng tôi sẽ chuyển sang mô hình mã nguồn mở vì nó rẻ hơn rất nhiều”, đồng thời dự đoán rằng danh mục mô hình trong tương lai sẽ nghiêng ngày càng nhiều về phía mã nguồn mở.

Nhu cầu tài trợ AI, hoạt động tăng vốn cổ phần liên quan đến AI đã chiếm khoảng 40% tổng lượng phát hành thêm cổ phiếu tại Mỹ năm nay. Goldman Sachs dự báo chi tiêu vốn của các nhà cung cấp siêu đám mây sẽ đạt 1,1 nghìn tỷ USD vào năm 2027, vượt quá dòng tiền hoạt động khoảng 150 tỷ USD, đến năm 2028 dòng tiền tự do mới có thể dương trở lại. Chiến lược gia tín dụng của Goldman Sachs ước tính các công ty siêu đám mây có thể dùng khoản nợ để tài trợ khoảng 35% chi tiêu vốn vào năm 2027, tương ứng quy mô phát hành trái phiếu toàn cầu khoảng 400 tỷ USD. Song song, năm nay tỷ lệ mua lại cổ phiếu của S&P 500 tăng khoảng +11% so với cùng kỳ, quy mô mua lại được phê duyệt mới từ đầu năm đến nay đã gần 1 nghìn tỷ USD – mức lịch sử, cả năm dự kiến khoảng 1,4 nghìn tỷ USD, đủ để bù đắp áp lực cung cổ phiếu sơ cấp khoảng 700 tỷ USD trên thị trường.