Thiếu chip nhớ do AI khiến giá smartphone tăng đến mức nào?

Hãng nghiên cứu thị trường Counterpoint Research dự báo lượng smartphone xuất xưởng toàn cầu có thể giảm 2,1% trong năm 2026, đảo chiều so với dự báo trước đó là đi ngang hoặc tăng trưởng nhẹ.

Lượng smartphone xuất xưởng không đồng nghĩa với doanh số bán ra, nhưng được xem là thước đo nhu cầu thị trường, vì phản ánh số máy được chuyển tới các kênh bán lẻ, chẳng hạn cửa hàng.

Trong khi đó, giá bán trung bình của smartphone có thể tăng 6,9% vào năm 2026 so với cùng kỳ 2025, theo Counterpoint Research, cao hơn đáng kể so với dự báo trước đó là tăng 3,6%.

Nguyên nhân chính đến từ tình trạng thiếu hụt một số loại chip cụ thể, gồm cả chip nhớ, và các điểm nghẽn trong chuỗi cung ứng bán dẫn, khiến chi phí linh kiện tăng lên.

Việc các hãng công nghệ tiếp tục mở rộng trung tâm dữ liệu trên toàn cầu làm tăng mạnh nhu cầu với GPU (bộ xử lý đồ họa) của Nvidia, vốn rất cần thiết để huấn luyện các mô hình AI. Trong khi Nvidia lại cần chip nhớ tiên tiến, cụ thể là HBM (bộ nhớ băng thông cao), từ Samsung Electronics và SK Hynix để thiết kế GPU của mình.

Samsung Electronics và SK Hynix là hai nhà cung cấp chip nhớ lớn nhất thế giới của Hàn Quốc.

Trong tháng 11, Samsung Electronics đã tăng giá một số loại chip nhớ lên tới 60% so với tháng 9 vì tình trạng khan hiếm, khi các hãng chạy đua xây dựng trung tâm dữ liệu AI, theo hãng tin Reuters. Giá chip nhớ tăng vọt sẽ gây thêm áp lực cho các công ty lớn đang xây dựng và mở rộng cơ sở hạ tầng dữ liệu, đồng thời cũng làm tăng chi phí các sản phẩm khác như smartphone và máy tính.

Hôm 14.11, SMIC (hãng sản xuất chip theo hợp đồng lớn nhất Trung Quốc) tiết lộ rằng tình trạng thiếu chip nhớ đã khiến khách hàng trì hoãn đặt hàng các loại chip khác cũng được sử dụng trong sản phẩm của họ.

Xiaomi, hãng sản xuất điện thoại thông minh, thiết bị điện tử và ô tô điện Trung Quốc, hồi tháng 10 cũng cảnh báo rằng giá cả tăng cao đã làm tăng chi phí sản xuất điện thoại.

Tuy nhiên, tình trạng thiếu hụt chip nhớ này lại là lợi thế cho Samsung Electronics, vốn tụt hậu so với các đối thủ trong việc cung cấp chip AI tiên tiến. Đến gần đây, lợi nhuận của tập đoàn điện tử lớn nhất Hàn Quốc vẫn chưa tăng nhiều như các đối thủ.

Việc chuyển dịch chậm sang chip AI cũng giúp Samsung Electronics có khả năng kiểm soát giá tốt hơn so với các đối thủ trong mảng chip nhớ như SK Hynix và Micron Technology (Mỹ), theo Jeff Kim - người đứng đầu bộ phận nghiên cứu tại hãng KB Securities.

Chi phí cấu thành sản phẩm tăng

Một linh kiện cụ thể là DRAM (bộ nhớ truy cập ngẫu nhiên động), được sử dụng trong các trung tâm dữ liệu AI và cũng đóng vai trò then chốt với smartphone. Giá DRAM đã tăng vọt trong năm nay do nhu cầu vượt xa nguồn cung.

Với các smartphone giá rẻ dưới 200 USD, chi phí cấu thành sản phẩm đã tăng từ 20% đến 30% kể từ đầu năm 2025, theo Counterpoint Research. Đây là tổng chi phí của tất cả linh kiện và vật tư cần thiết để sản xuất ra một sản phẩm hoàn chỉnh.

Phân khúc smartphone tầm trung và cao cấp cũng chứng kiến chi phí cấu thành sản phẩm tăng từ 10% đến 15%.

“Giá bộ nhớ có thể còn tăng thêm 40% cho đến hết quý 2/2026, khiến chi phí cấu thành sản phẩm tăng từ khoảng 8% đến hơn 15% so với mức vốn đã cao hiện nay”, Counterpoint Research cho hay.

Việc chi phí linh kiện tăng lên nhiều khả năng sẽ được chuyển sang người tiêu dùng, từ đó đẩy giá bán trung bình của smartphone đi lên.

Tình trạng thiếu hụt chip nhớ nhiều khả năng sẽ khiến giá smartphone tăng vào năm 2026 và giảm lượng máy - Ảnh: Internet

Các nhà sản xuất smartphone Trung Quốc chịu tác động lớn

“Apple và Samsung có vị thế tốt nhất để chịu đựng được giai đoạn chi phí tăng vài quý tới. Thế nhưng, điều này sẽ rất khó khăn với các hãng khác, vốn không có nhiều dư địa để cân bằng giữa việc giữ thị phần và bảo vệ biên lợi nhuận”, ông MS Hwang, Giám đốc nghiên cứu tại Counterpoint Research, nhận định trong báo cáo.

Theo MS Hwang, tác động này sẽ thể hiện rõ nhất với các nhà sản xuất smartphone Trung Quốc, vốn tập trung nhiều vào phân khúc trung cấp và giá thấp.

Counterpoint Research cho rằng một số công ty có thể phải hạ cấp các linh kiện như mô đun camera, màn hình, thậm chí cả hệ thống âm thanh, hoặc tái sử dụng linh kiện cũ. Ngoài ra, các hãng smartphone có khả năng sẽ tìm cách khuyến khích người tiêu dùng mua mẫu máy có giá cao hơn.

Vấn đề mới: Nvidia chuyển sang chip nhớ kiểu smartphone

Trong ba tháng qua, chuỗi cung ứng điện tử toàn cầu đã bị ảnh hưởng bởi tình trạng thiếu hụt chip nhớ cũ vì các nhà sản xuất chuyển trọng tâm sang chip nhớ cao cấp, phù hợp với chip được thiết kế cho ứng dụng AI.

Tuy nhiên, Counterpoint Research hồi tháng trước cho biết một vấn đề mới đang xuất hiện. Nvidia quyết định giảm chi phí điện năng cho máy chủ AI bằng cách thay đổi loại chip nhớ mà họ sử dụng sang LPDDR thay vì DDR5, vốn thường được sử dụng trong các máy chủ. LPDDR là loại chip nhớ tiêu thụ điện thấp thường thấy trên smartphone và máy tính bảng.

Theo Counterpoint Research, vì mỗi máy chủ AI cần nhiều chip nhớ hơn smartphone, sự thay đổi này dự kiến sẽ tạo ra nhu cầu tăng đột ngột mà ngành công nghiệp chưa chuẩn bị đủ.

Các nhà cung cấp chip nhớ hàng đầu thế giới như Samsung Electronics, SK Hynix và Micron Technology hiện đã phải đối mặt với tình trạng thiếu hụt các DRAM cũ, sau khi giảm sản xuất để tập trung vào HBM. HBM rất cần thiết để sản xuất các bộ tăng tốc tiên tiến thúc đẩy sự bùng nổ AI toàn cầu.

Counterpoint Research cho biết sự khan hiếm ở phân khúc bộ nhớ cấp thấp có nguy cơ lan sang bộ nhớ cao cấp khi các nhà sản xuất chip cân nhắc việc chuyển thêm công suất nhà máy sang LPDDR để đáp ứng nhu cầu của Nvidia.

“Rủi ro lớn hơn đang ở phía trước với bộ nhớ tiên tiến, vì việc Nvidia gần đây chuyển sang LPDDR có nghĩa họ trở thành khách hàng với quy mô tương đương một hãng sản xuất smartphone lớn. Đây là sự thay đổi lớn với chuỗi cung ứng, vốn không thể dễ dàng đáp ứng được nhu cầu ở quy mô này”, Counterpoint Research nhận định.

Counterpoint Research dự báo giá chip nhớ máy chủ AI sẽ tăng gấp đôi vào cuối năm 2026.

Giá chip nhớ máy chủ cao hơn sẽ làm tăng chi phí cho các hãng cung cấp dịch vụ đám mây và nhà phát triển AI, có thể gây thêm áp lực lên ngân sách trung tâm dữ liệu vốn đã bị kéo căng bởi chi tiêu kỷ lục cho GPU và nâng cấp nguồn điện.

Sơn Vân