Cổ phiếu Micron vs Cổ phiếu Nvidia: Tại sao AI cần nhiều hơn là GPU

AI không chỉ chạy trên GPU

GPU nhận được phần lớn sự chú ý vì nó thực hiện các công việc tính toán nặng nhọc — phép nhân ma trận, huấn luyện mô hình, suy luận ở quy mô lớn. Nhưng một GPU xử lý dữ liệu mà nó không thể truy cập đủ nhanh thì không chạy hết công suất. Nó đang chờ đợi.

Mọi bộ xử lý AI liên tục di chuyển một lượng dữ liệu khổng lồ giữa bộ nhớ và chính con chip. Nếu bộ nhớ không thể theo kịp tốc độ mà bộ xử lý muốn làm việc, bạn sẽ gặp phải nút thắt cổ chai mà không lượng sức mạnh GPU bổ sung nào có thể giải quyết được. Đây là lý do tại sao băng thông bộ nhớ đã trở thành một trong những cuộc trò chuyện quan trọng hơn trong phần cứng AI — không phải vì nó hào nhoáng hơn GPU, mà vì nó quyết định liệu các GPU có thực sự làm được công việc của chúng hay không.

Khi các mô hình AI tiếp tục phát triển về quy mô và độ phức tạp, vấn đề này càng trở nên cấp bách hơn.

Tại sao HBM trở nên quan trọng như vậy

Bộ nhớ băng thông cao — HBM — là công nghệ đã thay đổi cuộc trò chuyện này một cách đáng kể nhất.

Bộ nhớ truyền thống không được thiết kế cho loại chuyển động dữ liệu mà các khối lượng công việc AI hiện đại đòi hỏi. HBM thì có. Nó di chuyển dữ liệu nhiều hơn đáng kể trong khi sử dụng ít năng lượng hơn, điều này làm cho nó đặc biệt phù hợp với các máy chủ AI nơi cả hiệu suất và hiệu quả năng lượng đều quan trọng. Các nhà cung cấp đám mây, các trung tâm dữ liệu lớn và các nhà phát triển AI đang xây dựng cơ sở hạ tầng của họ đã và đang hấp thụ HBM nhanh nhất có thể.

Micron là một trong những nhà cung cấp hàng đầu các sản phẩm HBM, đây là một phần lớn lý do tại sao công ty liên tục xuất hiện trong các cuộc thảo luận về cơ sở hạ tầng AI vốn từng bị thống trị hoàn toàn bởi các nhà sản xuất GPU. Nhu cầu không đến từ việc Micron tự tiếp thị vào cuộc trò chuyện — nó đến từ các yêu cầu cơ bản của các hệ thống đang được xây dựng.

Nvidia và Micron là đối tác trong chuỗi cung ứng AI

Sự so sánh giữa Nvidia và Micron có chút gây hiểu lầm, vì họ không thực sự cạnh tranh cho cùng một thứ.

Nvidia thiết kế các bộ xử lý. Micron cung cấp bộ nhớ nằm cùng với các bộ xử lý đó bên trong cùng các máy chủ. Cơ sở hạ tầng AI hiện đại cần cả hai, và không cái nào hoạt động tốt nhất nếu thiếu cái kia. Một GPU hiện đại được ghép nối với bộ nhớ chậm sẽ hoạt động kém hiệu quả. Bộ nhớ nhanh được ghép nối với một bộ xử lý yếu cũng không hiệu quả tương tự.

Mối quan hệ này mang tính bổ sung gần như theo định nghĩa. Khi nhu cầu về cơ sở hạ tầng AI tăng lên, nó có xu hướng kéo cả hai công ty cùng đi lên — thông qua các cơ chế khác nhau, tại các điểm khác nhau trong chuỗi cung ứng, nhưng theo cùng một hướng.

Các mô hình kinh doanh khác nhau, một xu hướng AI

Nvidia và Micron tạo ra doanh thu khác nhau và hoạt động trong các phần riêng biệt của ngành bán dẫn. Nvidia bán các nền tảng tính toán, bộ tăng tốc AI, các giải pháp mạng và hệ sinh thái phần mềm gắn kết tất cả lại với nhau. Micron bán bộ nhớ — các sản phẩm DRAM, NAND và HBM xử lý khía cạnh di chuyển dữ liệu của các khối lượng công việc tính toán đòi hỏi khắt khe.

Sản phẩm của họ hiếm khi cạnh tranh trực tiếp. Thường xuyên hơn, chúng kết thúc trong cùng một hệ thống, thực hiện các công việc khác nhau, cả hai đều cần thiết để hệ thống đó hoạt động ở mức độ mà các ứng dụng AI yêu cầu.

Đó là động lực mà các nhà đầu tư đang chú ý đến. Việc xây dựng AI không phải là một câu chuyện người thắng cuộc lấy tất cả cho một công ty hoặc một thành phần. Đó là một sự mở rộng cơ sở hạ tầng rộng lớn tạo ra nhu cầu trên toàn bộ chuỗi cung ứng — và Micron nằm ở một phần của chuỗi cung ứng đó nơi tín hiệu nhu cầu đang trở nên mạnh mẽ hơn đáng kể.

Cổ phiếu nào có thể hưởng lợi nhiều hơn từ AI?

Câu trả lời phụ thuộc vào cách các nhà đầu tư nhìn nhận thị trường AI. Nvidia tiếp tục dẫn đầu phân khúc bộ tăng tốc AI và vẫn là một trong những người hưởng lợi lớn nhất của ngành từ chi tiêu cho AI.

Cơ hội của Micron thì khác. Thay vì tự mình dẫn đầu về tính toán AI, Micron hưởng lợi từ nhu cầu ngày càng tăng đối với bộ nhớ khi các mô hình AI trở nên lớn hơn và phức tạp hơn.

Khi các công ty tiếp tục đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI, nhu cầu đối với cả bộ xử lý tiên tiến và bộ nhớ hiệu suất cao có thể tiếp tục cùng nhau tăng trưởng.

Đó là lý do tại sao nhiều nhà đầu tư hiện theo dõi cả hai cổ phiếu thay vì coi chúng là đối thủ cạnh tranh trực tiếp.

Đối với các nhà đầu tư quan tâm đến cổ phiếu, WEEX cung cấp quyền truy cập vào nhiều loại sản phẩm giao dịch cổ phiếu Mỹ. WEEX cũng đang chạy chiến dịch Bảo vệ Giao dịch Cổ phiếu Đầu tiên, cung cấp cho người dùng đủ điều kiện sự bảo vệ bổ sung cho giao dịch cổ phiếu đầu tiên của họ. Chiến dịch được trình bày như một tính năng nền tảng và không nên được hiểu là lời khuyên đầu tư.

Kết luận

Micron và Nvidia chiếm các vị trí khác nhau trong chuỗi cung ứng AI, nhưng cả hai đều đã trở thành những người hưởng lợi quan trọng từ việc tăng cường đầu tư vào trí tuệ nhân tạo. Nvidia cung cấp sức mạnh tính toán, trong khi Micron cung cấp bộ nhớ tiên tiến giúp các hệ thống đó hoạt động hiệu quả. Thay vì chọn giữa GPU và bộ nhớ, các nhà đầu tư ngày càng nhận ra rằng cơ sở hạ tầng AI hiện đại phụ thuộc vào cả hai cùng làm việc với nhau.

FAQ

1. Tại sao các nhà đầu tư lại so sánh cổ phiếu Micron và cổ phiếu Nvidia?

Cả hai công ty đều đang hưởng lợi từ việc tăng cường đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI, nhưng họ đóng góp các công nghệ khác nhau vào hệ sinh thái AI.

2. Bộ nhớ HBM là gì?

Bộ nhớ băng thông cao (HBM) là một công nghệ bộ nhớ tiên tiến được thiết kế để mang lại băng thông cao hơn đáng kể và cải thiện hiệu quả cho các ứng dụng AI và tính toán hiệu suất cao.

3. Nvidia có sử dụng bộ nhớ Micron không?

Micron là một trong những công ty cung cấp các sản phẩm HBM được sử dụng trong các hệ thống AI. Nvidia làm việc với nhiều nhà cung cấp bộ nhớ tùy thuộc vào yêu cầu sản phẩm và khả năng cung ứng.

4. Micron có cạnh tranh trực tiếp với Nvidia không?

Không trực tiếp. Nvidia tập trung vào GPU AI, trong khi Micron chuyên về các công nghệ bộ nhớ. Sản phẩm của họ thường hoạt động cùng nhau bên trong các máy chủ AI thay vì cạnh tranh với nhau.

5. Tại sao AI cần nhiều hơn là GPU?

Khối lượng công việc AI đòi hỏi cả sức mạnh tính toán và sự di chuyển dữ liệu nhanh chóng. Bộ nhớ hiệu suất cao giúp cung cấp dữ liệu hiệu quả cho GPU, cho phép các hệ thống AI đạt được hiệu suất tổng thể tốt hơn.