Dũng Virgo
Trong cuộc đua trí tuệ nhân tạo, GPU và các bộ tăng tốc thường được nhắc đến như những thành phần quan trọng nhất. Tuy nhiên, CEO SK Hynix Noh-Jung Kwak cho rằng một mắt xích khác mới là nền móng để toàn bộ hệ thống AI có thể hoạt động: bộ nhớ.
Phát biểu tại Global Forum 2026 ở California, ông Noh-Jung Kwak nhận định nhu cầu bộ nhớ dành cho AI sẽ tiếp tục ở mức cao khi mô hình ngày càng lớn, đồng thời phải xử lý lượng dữ liệu phức tạp hơn. Đây là động lực để SK Hynix đẩy mạnh đầu tư vào DRAM thế hệ mới, các cơ sở sản xuất và hạ tầng nghiên cứu tại nhiều quốc gia.
“Ngành trí tuệ nhân tạo không thể tồn tại nếu không có bộ nhớ”, CEO SK Hynix Noh-Jung Kwak nhấn mạnh.
Vì sao bộ nhớ quyết định hiệu quả của hệ thống AI?
GPU có thể thực hiện số lượng phép tính rất lớn, nhưng khả năng đó chỉ được phát huy khi dữ liệu được đưa đến bộ xử lý đủ nhanh. Trong một hệ thống AI, bộ nhớ đóng vai trò lưu trữ và cung cấp dữ liệu liên tục cho GPU hoặc bộ tăng tốc.
Nếu băng thông bộ nhớ thấp, bộ xử lý có thể phải chờ dữ liệu thay vì tập trung thực hiện phép tính. Khi đó, việc trang bị GPU mạnh hơn chưa chắc đem lại hiệu quả tương xứng. Dung lượng cũng là yếu tố quan trọng, bởi các mô hình AI lớn cần làm việc với tập dữ liệu và tham số ngày càng đồ sộ.
Có thể hình dung GPU như một dây chuyền xử lý, còn bộ nhớ là hệ thống cung ứng nguyên liệu. Một dây chuyền hiện đại vẫn bị hạn chế nếu nguyên liệu không được chuyển đến đúng tốc độ. Chính mối quan hệ này khiến bộ nhớ băng thông cao trở thành linh kiện được các nhà phát triển máy chủ và trung tâm dữ liệu đặc biệt quan tâm.
HBM trở thành tâm điểm của cơn sốt AI
HBM, viết tắt của High Bandwidth Memory, được thiết kế để cung cấp băng thông cao hơn đáng kể so với DRAM truyền thống. Đặc tính này giúp HBM phù hợp với các bộ tăng tốc AI, nơi bộ xử lý cần truy cập lượng dữ liệu rất lớn trong thời gian ngắn.
Sự mở rộng của các trung tâm dữ liệu AI đã đẩy nhu cầu HBM tăng mạnh. Nvidia và nhiều doanh nghiệp công nghệ khác đang phát triển những hệ thống xử lý AI có quy mô lớn, qua đó tạo thêm áp lực lên chuỗi cung ứng bộ nhớ tiên tiến.
SK Hynix hiện nằm trong nhóm ba nhà sản xuất bộ nhớ lớn nhất thế giới, cùng Samsung và Micron. Công ty cũng giữ vị trí nổi bật trong phân khúc HBM, vốn đang được xem là một trong những chiến trường quan trọng nhất của ngành bán dẫn.
Theo thông tin được SK Hynix công bố, HBM4 của hãng đã được đưa vào các bộ tăng tốc AI Rubin của Nvidia. Song song với đó, doanh nghiệp Hàn Quốc đang phát triển HBM4E, hướng đến mức dung lượng và tốc độ cao hơn cho các thế hệ GPU cũng như hệ thống AI tiếp theo.
Không chỉ HBM, các chuẩn bộ nhớ khác cũng đang được chuẩn bị
Chiến lược bộ nhớ của SK Hynix không dừng ở HBM. Công ty còn chuẩn bị cho LPDDR6 và DDR6, những tiêu chuẩn được kỳ vọng xuất hiện trên smartphone, máy tính cá nhân và máy chủ trong các năm tới.
LPDDR thường gắn với những thiết bị cần cân bằng giữa hiệu năng và mức tiêu thụ năng lượng, trong khi DDR được sử dụng rộng rãi trong máy tính và máy chủ. Khi AI ngày càng xuất hiện ở nhiều lớp thiết bị, từ trung tâm dữ liệu đến smartphone, nhu cầu về các loại bộ nhớ khác nhau cũng trở nên đa dạng hơn.
Ở nhóm thiết bị cá nhân, những bộ xử lý mới đang được tối ưu để chạy các tác vụ AI ngay trên máy. Cuộc chuyển dịch này có thể kéo theo yêu cầu cao hơn đối với bộ nhớ, đặc biệt khi thiết bị phải xử lý mô hình mà không phụ thuộc hoàn toàn vào máy chủ từ xa. Người đọc có thể tham khảo thêm về xu hướng này qua bài Qualcomm đưa AI Agent lên smartphone với Snapdragon mới.
SK Hynix mở rộng sản xuất trên nhiều thị trường
Để duy trì lợi thế, SK Hynix đang xây dựng chiến lược kết hợp giữa phát triển công nghệ và mở rộng năng lực sản xuất. Một dự án quan trọng của công ty là cụm bán dẫn tại Yongin, tỉnh Gyeonggi, Hàn Quốc.
Tại Mỹ, SK Hynix đang xây dựng nhà máy ở bang Indiana. Cơ sở này được kỳ vọng hỗ trợ hoạt động nghiên cứu, đóng gói và sản xuất các loại bộ nhớ tiên tiến phục vụ hệ thống AI. Việc đặt năng lực sản xuất tại nhiều khu vực cũng giúp công ty xây dựng mạng lưới cung ứng toàn cầu thay vì phụ thuộc vào một địa điểm duy nhất.
Doanh nghiệp đồng thời thành lập một trung tâm nghiên cứu và phát triển AI mới tại Mỹ. Trung tâm này sẽ tập trung vào công nghệ bộ nhớ thế hệ tiếp theo và thúc đẩy hợp tác với các công ty thiết kế chip, cũng như đơn vị vận hành trung tâm dữ liệu.
Động thái trên cho thấy cuộc cạnh tranh trong ngành bộ nhớ không chỉ diễn ra ở phòng thí nghiệm. Khả năng triển khai nhà máy, đóng gói sản phẩm và đưa công nghệ vào hệ thống thực tế cũng có thể ảnh hưởng trực tiếp đến tốc độ mở rộng AI.
Cuộc đua bộ nhớ chịu thêm sức ép từ Trung Quốc
Vị thế của ba nhà sản xuất lớn đang chịu thêm sức ép khi CXMT của Trung Quốc mở rộng nhanh trong lĩnh vực DRAM. Trong bối cảnh nhu cầu tăng cao và thị trường thường xuyên đối mặt nguy cơ thiếu nguồn cung, năng lực sản xuất mới có thể làm thay đổi cán cân cạnh tranh.
Đối với SK Hynix, điều này tạo ra yêu cầu kép: vừa phải cải tiến công nghệ, vừa phải tăng sản lượng. Nếu chỉ tập trung vào một trong hai yếu tố, doanh nghiệp có thể gặp khó khăn khi thị trường chuyển từ cuộc đua hiệu năng sang cuộc đua quy mô và khả năng cung ứng.
Đây cũng là lý do các công ty bộ nhớ đang hướng tới một chuỗi giá trị thống nhất hơn. Từ thiết kế, quy trình chế tạo đến đóng gói và tối ưu hệ thống, mỗi công đoạn đều có thể tác động đến hiệu quả cuối cùng của bộ tăng tốc AI.
GPU mạnh chưa đủ để tạo nên hệ thống AI hiệu quả
Thông điệp của SK Hynix phản ánh một thay đổi đáng chú ý trong cách nhìn về hạ tầng AI. Trước đây, cuộc cạnh tranh thường được mô tả qua tốc độ GPU hoặc số lượng bộ tăng tốc trong một trung tâm dữ liệu. Hiện nay, giới công nghệ phải quan tâm đồng thời đến băng thông bộ nhớ, dung lượng, khả năng đóng gói và nguồn cung linh kiện.
Trong thực tế, một hệ thống có GPU rất mạnh nhưng bộ nhớ không đáp ứng được tốc độ truyền dữ liệu sẽ khó đạt hiệu suất tối đa. Ngược lại, bộ nhớ nhanh hơn có thể giúp bộ xử lý giảm thời gian chờ và khai thác tốt hơn năng lực tính toán sẵn có.
Điều này lý giải vì sao HBM đang có vai trò ngày càng lớn trong các bộ tăng tốc AI. Nó không thay thế GPU, mà giúp GPU và các bộ xử lý chuyên dụng tiếp nhận dữ liệu hiệu quả hơn. Khi thế hệ mô hình mới tiếp tục tăng quy mô, bộ nhớ sẽ phải phát triển song song với năng lực tính toán.
Điều gì chờ đợi thị trường trong thời gian tới?
SK Hynix đang đặt cược vào nhiều hướng cùng lúc, từ HBM4 và HBM4E cho hệ thống AI hiệu năng cao đến LPDDR6 và DDR6 cho các thiết bị, máy chủ thế hệ sau. Cách tiếp cận này cho thấy công ty muốn giữ vị trí trong cả thị trường trung tâm dữ liệu lẫn các nền tảng điện toán phổ biến.
Trong ngắn hạn, nhu cầu từ các trung tâm dữ liệu AI nhiều khả năng tiếp tục là động lực chính của phân khúc HBM. Về dài hạn, khi AI được đưa xuống máy tính cá nhân, smartphone và nhiều thiết bị khác, các chuẩn bộ nhớ mới cũng sẽ có thêm không gian phát triển.
Tuy nhiên, tốc độ tăng trưởng sẽ đi kèm áp lực lớn hơn về đầu tư, công nghệ và chuỗi cung ứng. Các nhà sản xuất phải bảo đảm sản phẩm đủ nhanh, đủ dung lượng và có thể được cung cấp ở quy mô phù hợp với nhu cầu thị trường.
Nhận định của CEO SK Hynix vì thế không chỉ là lời khẳng định về vai trò của bộ nhớ. Nó còn cho thấy ngành AI đang bước vào giai đoạn mà hiệu năng của một hệ thống phụ thuộc vào cả chuỗi linh kiện, thay vì chỉ một bộ xử lý đơn lẻ. GPU có thể đảm nhiệm phần tính toán, nhưng bộ nhớ mới là yếu tố giúp dòng dữ liệu không bị gián đoạn.
Cảnh báo lừa đảo giả danh nhà mạng để “chuẩn hóa” thuê bao
MoMo xây niềm tin số từ những giao dịch rất đời thường
Bẫy QR trong bưu phẩm tri ân: Dấu hiệu nhận biết và cách xử lý
Luci muốn biến AI thành trợ lý biết nhớ cuộc sống
VNPT và Qualcomm mở rộng hợp tác phát triển AI biên
Amazon Kuiper được cấp phép thử nghiệm mạng vệ tinh tại Việt Nam
MoMo xây dựng niềm tin từ những giao dịch số thường ngày
