AI đẩy giá RAM tăng sốc, rủi ro chuỗi cung ứng lộ diện

WuKong_top1 · 15:14

Một doanh nghiệp Trung Quốc vừa công bố kết quả kinh doanh quý I/2026 với mức tăng trưởng đột biến, trong bối cảnh thị trường chip nhớ toàn cầu bước vào chu kỳ tăng giá nhờ nhu cầu từ AI.

Theo số liệu công bố, công ty ghi nhận lợi nhuận khoảng 3,346 tỷ Nhân dân tệ, đảo chiều so với khoản lỗ cùng kỳ năm trước. Mức lợi nhuận này cao hơn tổng lợi nhuận tích lũy của doanh nghiệp trong khoảng một thập kỷ trước đó.

Ảnh minh họa: AI

Diễn biến này phản ánh áp lực ngày càng lớn lên hạ tầng bộ nhớ, khi các hệ thống AI đòi hỏi dung lượng và băng thông ngày càng cao. Nguyên nhân chính đến từ sự bùng nổ của AI. Dữ liệu từ TrendForce cho thấy:

Giá DRAM tăng 90-95% chỉ trong một quý
NAND Flash tăng 55-60%
Máy chủ AI cần lượng RAM cao gấp 8-10 lần so với hệ thống truyền thống

Đáng chú ý, doanh nghiệp này đã chủ động tích trữ lượng lớn chip nhớ từ sớm, với tồn kho chiếm khoảng 66% tổng tài sản. Chiến lược này giúp doanh nghiệp hưởng lợi đáng kể khi giá DRAM và NAND tăng mạnh trong chu kỳ hiện tại.

Tuy nhiên, xu hướng này cũng bộc lộ những rủi ro đáng lưu ý về chuỗi cung ứng:

Trước hết, chuỗi cung ứng phần cứng có xu hướng trở nên mong manh hơn, khi thị trường phụ thuộc vào số ít nhà sản xuất chip nhớ. Bất kỳ gián đoạn nào từ địa chính trị đến hạn chế xuất khẩu đều có thể tác động trực tiếp tới hạ tầng AI và trung tâm dữ liệu.
Bên cạnh đó, bề mặt tấn công cũng mở rộng theo quy mô bộ nhớ. Khi các hệ thống AI sử dụng lượng RAM và lưu trữ ngày càng lớn, nguy cơ khai thác dữ liệu trong bộ nhớ, can thiệp firmware hoặc tấn công ở tầng phần cứng trở nên đáng quan ngại hơn.
Cuối cùng, biến động giá mạnh của chip nhớ không chỉ là vấn đề kinh tế, mà còn có thể gây áp lực lên các hệ thống công nghệ quan trọng, đặc biệt trong bối cảnh nhiều dịch vụ số phụ thuộc trực tiếp vào hạ tầng AI.

Chuyên gia an ninh mạng WhiteHat nhận định: “Khi bộ nhớ trở thành tài nguyên chính của AI, rủi ro không còn nằm ở phần mềm mà dịch chuyển xuống tầng phần cứng. Nếu không kiểm soát tốt chuỗi cung ứng và tính toàn vẹn của thiết bị, các hệ thống AI trong tương lai có thể đối mặt với những điểm yếu khó phát hiện hơn nhiều.”

Theo WhiteHat.vn