Dự báo lợi nhuận biến động 100 tỷ USD
Phát biểu tại 'Đối thoại xuyên Thái Bình Dương' ở Washington D.C. vào ngày 20 tháng 2, Chủ tịch Tập đoàn SK Chey Tae-won cảnh báo rằng vận mệnh của ngành bán dẫn có thể đảo ngược với tốc độ chóng mặt. Ông lưu ý rằng dự báo thị trường về lợi nhuận hoạt động hàng năm của SK Hynix trong năm nay đã tăng gấp đôi từ 50 tỷ USD vào tháng 12 lên hơn 100 tỷ USD. Tuy nhiên, ông cảnh báo rằng toàn bộ khoản lợi nhuận 100 tỷ USD này cũng có thể nhanh chóng trở thành khoản lỗ 100 tỷ USD. Ông Chey cho biết tốc độ chuyển đổi của kỷ nguyên AI đã khiến chu kỳ lập kế hoạch một năm truyền thống trở nên vô nghĩa, vì sự biến động cực đoan có thể định hình lại bối cảnh thị trường giữa đầu và cuối năm.
Nhu cầu AI tạo ra động lực thị trường “méo mó”
Nhu cầu khổng lồ về cơ sở hạ tầng AI đang tạo ra những nghịch lý cấu trúc trong thị trường bán dẫn. Ông Chey mô tả một sự “biến dạng” nơi khả năng sinh lời của các chip bộ nhớ thông thường, ít tiên tiến hơn đã vượt qua các sản phẩm tiên tiến như Bộ nhớ băng thông cao (HBM). Trong khi các công ty đang chạy đua để sản xuất các “chip quái vật” phức tạp cho AI, thì lượng bộ nhớ khổng lồ được tiêu thụ bởi các trung tâm dữ liệu đã làm tăng giá và biên lợi nhuận cho các sản phẩm cũ. Tình huống bất thường này làm phức tạp hóa chiến lược đầu tư, vì giá trị của sự ưu việt về công nghệ trở nên khó đoán khi các nguyên tắc cơ bản của thị trường bị căng thẳng bởi nhu cầu quá lớn.
Nhu cầu năng lượng nổi lên như một nút thắt cổ chai 5 nghìn tỷ USD
Theo ông Chey, việc sẵn có năng lượng đã trở thành hạn chế đáng kể nhất đối với sự phát triển của AI. Ông tiết lộ rằng việc xây dựng công suất trung tâm dữ liệu AI cần thiết ở Hoa Kỳ có thể yêu cầu 5 nghìn tỷ USD đầu tư cơ sở hạ tầng chỉ để cung cấp ước tính 100 gigawatt điện. Vấn đề nghiêm trọng đến mức ông Chey đề xuất một mô hình mới là cần thiết, trong đó mỗi trung tâm dữ liệu AI mới được xây dựng với trạm phát điện 1 gigawatt chuyên dụng của riêng mình. Để đối phó, Tập đoàn SK đang chuẩn bị các giải pháp tích hợp các trung tâm dữ liệu AI với các cơ sở phát điện, nhằm giải quyết sự không phù hợp nghiêm trọng giữa khung thời gian nhiều năm cho các dự án năng lượng và sự phát triển hàng tháng của AI.