Cơn sốt AI đẩy giá chip tăng vọt, nguy cơ lạm phát lan rộng toàn cầu

Chi phí phát triển AI đang tăng rất mạnh khi các tập đoàn công nghệ đổ hàng nghìn tỷ USD vào hạ tầng để đáp ứng nhu cầu sử dụng AI như ChatGPT hay Claude.

Không chỉ việc xây thêm trung tâm dữ liệu khiến chi phí tăng, giá linh kiện phục vụ AI cũng leo thang mạnh. Nhu cầu AI bùng nổ đang đẩy giá GPU, chip bộ nhớ và nhiều linh kiện khác tăng cao, đồng thời gây thiếu hụt nguồn cung cho thị trường điện tử tiêu dùng như smartphone, máy chơi game và PC.

Các công ty công nghệ lớn và startup AI đang cạnh tranh quyết liệt để giành nguồn cung chip vì lo ngại bị tụt lại trong cuộc đua AI. Trong khi đó, các nhà sản xuất chip hưởng lợi lớn nhờ vị thế gần như độc quyền và rào cản công nghệ rất cao.

TSMC dự kiến đầu tư khoảng 56 tỷ USD trong năm nay để mở rộng sản xuất chip tiên tiến nhưng vẫn chưa đủ đáp ứng nhu cầu thị trường. Elon Musk thậm chí cân nhắc xây nhà máy chip riêng với chi phí ước tính từ 55-119 tỷ USD.

Giá chip tăng mạnh giúp cổ phiếu các công ty bán dẫn tăng vượt trội so với các tập đoàn công nghệ đang chi tiền mua chip. Theo Goldman Sachs, phần lớn lợi ích tài chính của làn sóng AI hiện tập trung ở nhóm sản xuất chip.

Các tập đoàn công nghệ cũng bắt đầu chịu áp lực lớn vì “lạm phát chip”. Microsoft cho biết giá linh kiện tăng sẽ khiến capex cả năm tăng thêm khoảng 25 tỷ USD, nâng tổng chi tiêu lên khoảng 190 tỷ USD. Meta cũng nâng dự báo capex thêm 10 tỷ USD do giá chip bộ nhớ tăng mạnh.

GPU của Nvidia hiện có giá hàng chục nghìn USD mỗi chiếc và mang lại biên lợi nhuận khoảng 75%. Sự thống trị của Nvidia trong thị trường chip AI khiến giới công nghệ gọi khoản chi phí này là “thuế Nvidia”.

Ngoài GPU, chi phí bộ nhớ cũng tăng vọt vì các trung tâm dữ liệu AI tiêu thụ lượng lớn DRAM băng thông cao. SK Hynix, Samsung và Micron đang hưởng lợi lớn từ xu hướng này. Biên lợi nhuận hoạt động của SK Hynix đã lên mức kỷ lục 72%, còn giá bán DRAM của Samsung tăng hơn 90% so với quý trước.

Theo SemiAnalysis, chi phí bộ nhớ có thể chiếm tới 30% tổng capex của các hyperscaler vào năm 2026, tăng mạnh từ mức 8% năm 2024.

Dù chi phí leo thang, các công ty AI vẫn tin khoản đầu tư này sẽ sinh lời trong tương lai. Tuy nhiên, họ cũng bắt đầu tìm cách giảm phụ thuộc vào Nvidia bằng cách dùng chip AMD hoặc tự phát triển chip riêng như TPU của Google, Trainium của Amazon và Maia 200 của Microsoft.

Amazon cho biết Trainium có thể giúp tiết kiệm hàng chục tỷ USD mỗi năm. OpenAI và Anthropic cũng đã ký hợp đồng nhiều tỷ USD để sử dụng chip của Amazon, dù nguồn cung hiện gần như đã kín.

Làn sóng AI còn tạo ra tác động lan tỏa tới toàn bộ nền kinh tế. Mỹ phải nhập khẩu lượng lớn phần cứng AI, khiến thâm hụt thương mại gia tăng. Trong khi đó, các hãng smartphone và điện tử tiêu dùng gặp khó khăn trong việc mua chip bộ nhớ vì nguồn cung ưu tiên cho trung tâm dữ liệu AI.

Điều này buộc các hãng điện tử phải tăng giá bán, hoặc giảm cấu hình sản phẩm, hoặc chấp nhận lợi nhuận thấp hơn. Doanh số smartphone toàn cầu được dự báo giảm khoảng 13% trong năm nay, còn Nintendo cũng đã tăng giá Switch 2.

Ngoài ra, trung tâm dữ liệu AI tiêu thụ lượng điện rất lớn, góp phần đẩy giá điện tăng cao. Theo Pimco, nhu cầu khổng lồ đối với chip, bộ nhớ và hạ tầng AI đang bắt đầu lan sang lạm phát tiêu dùng thực tế.

Nếu Fed không thể cắt giảm lãi suất vì áp lực lạm phát này, chi phí cuối cùng của cuộc đua AI có thể sẽ được chuyển sang người tiêu dùng và toàn bộ nền kinh tế.