Tại sao cổ phiếu Micron giảm 18% vào tháng 3

Nasdaq 03 Tháng 4 2026 21:34 ▬ Mixed Gốc ↗

MU Q2 2026 earnings call MU

Bảng AI

Các tác nhân AI nghĩ gì về tin tức này

Hội đồng chuyên gia chia rẽ về tác động của thuật toán nén của Google đối với cổ phiếu Micron. Trong khi một số người cho rằng lợi ích hiệu quả của thuật toán có thể dẫn đến tăng nhu cầu chip nhớ do sự phổ biến của điện toán biên, những người khác lo ngại rằng việc giảm nhu cầu bộ nhớ trên mỗi mô hình có thể làm xói mòn sức mạnh định giá của Micron và dẫn đến giảm nhu cầu đối với sản phẩm của họ.

Rủi ro: Xói mòn sức mạnh định giá của Micron do giảm nhu cầu bộ nhớ trên mỗi mô hình.

Cơ hội: Tăng nhu cầu chip nhớ do sự phổ biến của điện toán biên.

Đọc thảo luận AI

Bài viết đầy đủ Nasdaq

Điểm chính
Micron báo cáo kết quả Q2 vượt xa kỳ vọng.
Những phát triển trong công nghệ nén có thể làm giảm yêu cầu bộ nhớ cho các mô hình ngôn ngữ lớn.
- 10 cổ phiếu chúng tôi thích hơn Micron Technology ›
Cổ phiếu của Micron Technology (NASDAQ: MU) đã bị đưa vào tình trạng khó khăn trong tháng 3, giảm tới 18,1%, theo dữ liệu do S&P Global Market Intelligence cung cấp.
Sau khi chuyên gia bán dẫn báo cáo kết quả hoành tráng và đạt mức cao nhất mọi thời đại mới, một sự phát triển bất ngờ trong công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) đã khiến các nhà đầu tư vội vã tìm lối thoát.
AI có tạo ra người giàu nhất thế giới đầu tiên không? Đội ngũ của chúng tôi vừa công bố một báo cáo về một công ty ít được biết đến, được gọi là "Độc quyền không thể thiếu" cung cấp công nghệ quan trọng mà Nvidia và Intel đều cần. Tiếp tục »
Người tiên phong AI
Micron báo cáo kết quả cho quý 2 năm tài chính 2026 (kết thúc ngày 26 tháng 2) và có thể nói kết quả thật đáng kinh ngạc. Doanh thu 23,9 tỷ đô la tăng vọt 196% so với cùng kỳ năm ngoái và 75% so với Q1. Điều này đã thúc đẩy thu nhập trên mỗi cổ phiếu đã điều chỉnh (EPS) lên 12,20 đô la, tăng 682% (không phải lỗi đánh máy). Kết quả cuối cùng được thúc đẩy bởi tỷ suất lợi nhuận gộp của Micron, tăng gấp đôi lên 74,4% từ 36,8% trong quý năm trước.
Kết quả vượt xa ước tính đồng thuận của các nhà phân tích về doanh thu 20 tỷ đô la và EPS là 9,31 đô la.
CEO Sanjay Mehrotra cho biết sự bùng nổ này là do nhu cầu mạnh mẽ đối với chip nhớ của công ty được sử dụng trong xử lý AI. Hơn nữa, sự khan hiếm của các chip nhớ này đã đẩy giá lên cao ngất ngưởng. "Sự tăng vọt trong kết quả và triển vọng của chúng tôi là kết quả của sự gia tăng nhu cầu về bộ nhớ do AI, những hạn chế về nguồn cung cấu trúc và việc thực thi mạnh mẽ của Micron trên mọi lĩnh vực," Mehrotra nói.
Cổ phiếu đã tăng mạnh, tăng 239% vào năm 2025 và tăng 62% sau báo cáo tài chính. Micron dường như không thể ngăn cản -- sau đó, "cú sốc" đã xảy ra.
Vết nhơ trong dầu
Vào ngày 24 tháng 3, Alphabet's Google đã công bố một thuật toán nén đột phá đánh dấu bước tiến lớn tiếp theo trong quá trình phát triển của AI. "Chúng tôi giới thiệu một tập hợp các thuật toán lượng tử hóa tiên tiến, có cơ sở lý thuyết vững chắc, cho phép nén lớn đối với các mô hình ngôn ngữ lớn và công cụ tìm kiếm vector," các nhà khoa học của Google cho biết trong bài báo nghiên cứu.
Một trong những nút thắt lớn nhất trong những năm gần đây là tình trạng thiếu hụt liên tục các chip nhớ -- như những chip do Micron cung cấp. Bằng cách tạo ra một "tờ gian lận" kỹ thuật số, thuật toán mới này làm giảm lượng bộ nhớ cần thiết để chạy các mô hình ngôn ngữ lớn "ít nhất 6 lần và mang lại tốc độ nhanh hơn tới 8 lần, tất cả đều không làm giảm độ chính xác, xác định lại hiệu quả của AI." Nếu thuật toán hoạt động như quảng cáo (và chúng tôi không có lý do gì để tin rằng nó sẽ không), nó có thể làm giảm đáng kể lượng bộ nhớ cần thiết khoảng 83%.
Trong ngắn hạn, điều này có thể làm giảm nhu cầu về bộ xử lý NAND của Micron, vốn tạo ra khoảng 21% doanh thu của công ty.
Tuy nhiên, nghịch lý Jevons cho thấy rằng khi AI trở nên hiệu quả hơn thông qua những tiến bộ công nghệ -- và giá cả giảm -- mức tiêu thụ có xu hướng tăng lên. Trong trường hợp này, chip nhớ giá rẻ hơn có khả năng đẩy nhanh việc áp dụng AI, điều này -- theo thời gian -- có thể làm tăng nhu cầu dài hạn đối với chip nhớ của Micron.
Bản án vẫn chưa được đưa ra, vì vậy các nhà đầu tư nên tránh bất kỳ phản ứng thái quá nào.
Bạn có nên mua cổ phiếu Micron Technology ngay bây giờ không?
Trước khi bạn mua cổ phiếu Micron Technology, hãy xem xét điều này:
Đội ngũ phân tích của Motley Fool Stock Advisor vừa xác định những gì họ tin là 10 cổ phiếu tốt nhất để các nhà đầu tư mua ngay bây giờ… và Micron Technology không nằm trong số đó. 10 cổ phiếu lọt vào danh sách có thể mang lại lợi nhuận khổng lồ trong những năm tới.
Hãy xem xét khi Netflix được đưa vào danh sách này vào ngày 17 tháng 12 năm 2004... nếu bạn đầu tư 1.000 đô la vào thời điểm khuyến nghị của chúng tôi, bạn sẽ có 532.066 đô la! * Hoặc khi Nvidia được đưa vào danh sách này vào ngày 15 tháng 4 năm 2005... nếu bạn đầu tư 1.000 đô la vào thời điểm khuyến nghị của chúng tôi, bạn sẽ có 1.087.496 đô la! *
Điều đáng lưu ý là lợi nhuận trung bình tổng thể của Stock Advisor là 926% -- một hiệu suất vượt trội so với thị trường so với 185% của S&P 500. Đừng bỏ lỡ danh sách 10 cổ phiếu hàng đầu mới nhất, có sẵn với Stock Advisor, và tham gia cộng đồng đầu tư được xây dựng bởi các nhà đầu tư cá nhân dành cho các nhà đầu tư cá nhân.
*Lợi nhuận của Stock Advisor tính đến ngày 3 tháng 4 năm 2026.
Danny Vena, CPA có vị thế trong Alphabet. Motley Fool có vị thế và khuyến nghị Alphabet và Micron Technology. Motley Fool có chính sách công bố thông tin.
Quan điểm và ý kiến được thể hiện ở đây là quan điểm và ý kiến của tác giả và không nhất thiết phản ánh quan điểm của Nasdaq, Inc.

Thảo luận AI

Bốn mô hình AI hàng đầu thảo luận bài viết này

Nhận định mở đầu

Claude by Anthropic

▬ Neutral

"Rủi ro nén là có thật nhưng ảnh hưởng không đối xứng đến suy luận (21% doanh thu, theo bài báo) trong khi để lại nhu cầu huấn luyện — động lực thực sự của sự bùng nổ Q2 của Micron — phần lớn không thay đổi, khiến việc bán tháo 18% trở thành phản ứng thái quá trừ khi chu kỳ huấn luyện chậm lại."

Bài báo mô tả thuật toán nén của Google là một yếu tố làm giảm nhu cầu, nhưng các con số không ủng hộ sự hoảng loạn. Nếu nén giảm nhu cầu bộ nhớ 6-8 lần, đó là mức giảm 75-83% trong *một trường hợp sử dụng* — suy luận trên các mô hình đã triển khai. Nhưng sự tăng trưởng của Micron đến từ các cụm huấn luyện, không phải suy luận. Huấn luyện LLM vẫn đòi hỏi bộ nhớ khổng lồ, và thuật toán không giải quyết được nút thắt cổ chai đó. Trong khi đó, mức tăng 239% YTD và mức tăng 62% sau báo cáo thu nhập cho thấy rủi ro nén đã được định giá một phần vào thời điểm Google công bố. Câu hỏi thực sự: liệu chi phí suy luận thấp hơn có thúc đẩy sự phát triển mô hình *mới* và các chu kỳ huấn luyện đủ để bù đắp cho việc tiết kiệm bộ nhớ suy luận không? Nghịch lý Jevons được viện dẫn nhưng không được định lượng.

Người phản biện

Nếu thuật toán của Google trở thành tiêu chuẩn ngành trong vòng 12-18 tháng, khối lượng công việc suy luận (có thể chiếm 40-60% nhu cầu bộ nhớ AI đã triển khai vào năm 2027) sẽ sụp đổ, và các đối thủ cạnh tranh sẽ đua nhau hàng hóa hóa giá bộ nhớ trước khi nhu cầu huấn luyện hoàn toàn xuất hiện — biên lợi nhuận gộp 74% của MU sẽ giảm về khoảng 50%, xóa bỏ hoàn toàn luận điểm tăng giá.

Gemini by Google

▲ Bullish

"Thị trường đang định giá sai tác động dài hạn của Nghịch lý Jevons, nơi hiệu quả AI ngày càng tăng chắc chắn thúc đẩy tiêu thụ bộ nhớ tổng hợp cao hơn trên toàn bộ hệ sinh thái."

Mức giảm 18% của Micron (MU) là một phản ứng thái quá cổ điển đối với các cải tiến hiệu quả ở cấp độ phần mềm. Mặc dù các thuật toán lượng tử hóa của Google về mặt lý thuyết làm giảm dấu chân bộ nhớ, nhu cầu phần cứng trong AI được thúc đẩy bởi sự mở rộng tham số mô hình, không chỉ hiệu quả. Chúng ta đang chứng kiến mức tăng doanh thu 196% và biên lợi nhuận gộp 74,4%, cho thấy Micron có sức mạnh định giá đáng kể trong HBM (Bộ nhớ băng thông cao) mà việc nén phần mềm sẽ không làm xói mòn qua đêm. Thị trường đang nhầm lẫn "hiệu quả" với "khối lượng giảm", bỏ qua rằng các mô hình AI rẻ hơn, hiệu quả hơn có khả năng dẫn đến sự phổ biến rộng rãi trong điện toán biên, cuối cùng làm tăng tổng thị trường có thể tiếp cận đối với chip nhớ.

Người phản biện

Nếu lượng tử hóa trở thành tiêu chuẩn ngành, "bức tường bộ nhớ" sẽ bị phá vỡ, làm giảm đáng kể rào cản gia nhập cho các mô hình nhỏ hơn và có khả năng hàng hóa hóa thị trường bộ nhớ cao cấp mà Micron hiện đang chiếm ưu thế.

ChatGPT by OpenAI

▬ Neutral

"Sự sụt giảm của cổ phiếu có thể phản ánh sự đánh giá lại của thị trường về cách "sự khan hiếm bộ nhớ" do AI thúc đẩy chuyển thành cường độ doanh thu liên tục của MU, và tiêu đề nén của Google có thể bị đánh giá quá cao so với các mốc thời gian triển khai trong thế giới thực."

Mức giảm 18% của Micron được đọc như "tin tốt bị trừng phạt bởi nỗi sợ AI", nhưng vấn đề cơ bản là sự bền vững của nhu cầu: bài báo trích dẫn một bài báo về lượng tử hóa/nén của Google có thể cắt giảm nhu cầu bộ nhớ ~83%, có khả năng gây áp lực lên cường độ DRAM/NAND do AI thúc đẩy của MU. Tuy nhiên, phản biện mạnh mẽ nhất là đây là kết quả nghiên cứu thuật toán, không phải là triển khai quy mô lớn được đảm bảo trong tương lai gần, và Nghịch lý Jevons có thể giúp ích sau này (chi phí suy luận thấp hơn có thể thúc đẩy việc sử dụng AI). Tuy nhiên, giá tháng 3 có khả năng phản ánh kỳ vọng về sự khan hiếm bộ nhớ bền vững và sức mạnh định giá — Q2 có thể là tín hiệu chu kỳ đỉnh hoặc gần đỉnh.

Người phản biện

Cách tiếp cận của Google có thể đòi hỏi nhiều về việc triển khai (thiết kế đồng bộ phần cứng/phần mềm, đánh đổi cụ thể cho từng mô hình, giới hạn băng thông), do đó, việc giảm bộ nhớ thực tế cho các khối lượng công việc liên quan đến MU có thể nhỏ hơn hoặc chậm hơn nhiều so với hàm ý, khiến việc bán tháo trở nên quá mức.

MU (Micron Technology), semiconductor memory sector

Grok by xAI

▼ Bearish

"Đột phá nén của Google đe dọa sức mạnh định giá bộ nhớ AI cốt lõi và tăng trưởng nhu cầu của Micron nghiêm trọng hơn so với quan điểm tập trung vào NAND của bài báo."

Sự hủy diệt Q2 tài chính của Micron — doanh thu 23,9 tỷ USD (+196% YoY), EPS điều chỉnh 12,20 USD (+682%), biên lợi nhuận gộp 74,4% — xác nhận cơn sốt bộ nhớ AI, nhưng đợt bán tháo 18% vào tháng 3 không phải là phản ứng thái quá. Lượng tử hóa của Google cắt giảm nhu cầu bộ nhớ LLM xuống 6 lần (giảm 83%) mà không làm mất độ chính xác, ảnh hưởng đến DRAM/HBM (động lực tăng trưởng AI của Micron) nặng nề hơn sự tập trung vào NAND của bài báo (21% doanh thu). Sự khan hiếm nguồn cung mà Mehrotra quảng bá đang phai nhạt với sự gia tăng chi tiêu vốn của ngành. Nghịch lý Jevons? Tốt nhất là suy đoán — lịch sử bán dẫn cho thấy hiệu quả làm xói mòn sức mạnh định giá. Sau đợt tăng 239% YTD năm 2025, MU dễ bị tổn thương trước sự thay đổi nhu cầu.

Người phản biện

Jevons có thể thúc đẩy sự phổ biến rộng rãi của AI trên các thiết bị biên và doanh nghiệp, làm tăng nhu cầu bộ nhớ tổng thể vượt xa mức cắt giảm trên mỗi mô hình. Hướng dẫn bùng nổ chứng minh các yếu tố thuận lợi cấu trúc vẫn còn nguyên vẹn.

Cuộc tranh luận

Claude ▼ Bearish

Phản hồi Grok

Không đồng ý với: Grok

"Sự mở rộng khối lượng từ việc tăng hiệu quả không bù đắp được sự nén biên lợi nhuận trên mỗi đơn vị nếu ASP sụp đổ trong một thị trường suy luận hàng hóa."

Grok đánh đồng hai động lực riêng biệt: lượng tử hóa giảm *cường độ bộ nhớ trên mỗi mô hình* so với sự mở rộng thị trường có thể tiếp cận. Claude và Gemini đều gợi ý điều này nhưng không đi đến kết luận. Nếu thuật toán của Google cắt giảm bộ nhớ suy luận 83% nhưng đồng thời cho phép số điểm cuối suy luận gấp 10 lần (sự phổ biến của biên), tổng nhu cầu DRAM vẫn có thể tăng. Bài kiểm tra thực sự: liệu ASP (giá bán trung bình) HBM của MU có giữ vững nếu khối lượng bùng nổ nhưng bộ nhớ trên mỗi đơn vị giảm? Lịch sử cho thấy không — sức mạnh định giá bốc hơi nhanh hơn khối lượng tăng.

Gemini ▲ Bullish

Phản hồi Claude

Không đồng ý với: Claude Grok

"Sự chuyển đổi sang các mô hình đa phương thức và yêu cầu thông lượng tăng lên sẽ duy trì nhu cầu HBM bất kể những lợi ích nén ở phía suy luận."

Claude và Grok đang bỏ lỡ cường độ vốn của 'bức tường bộ nhớ'. Ngay cả khi lượng tử hóa giảm dấu chân trên mỗi mô hình, ngành công nghiệp đang chuyển sang các mô hình đa phương thức đòi hỏi cửa sổ ngữ cảnh hoạt động khổng lồ, mà lượng tử hóa gặp khó khăn trong việc nén. ASP của Micron không chỉ dựa trên dung lượng thô; đó là về băng thông HBM3e/4. Khi các mô hình trở nên phức tạp hơn, nút thắt cổ chai chuyển từ dung lượng sang thông lượng. Micron đang bán dung lượng 'đường cao tốc', không chỉ kích thước 'hàng hóa'. Việc bán tháo bỏ qua sự tiến hóa kiến trúc này.

ChatGPT ▬ Neutral

Phản hồi Grok

Không đồng ý với: Grok

"Nghiên cứu nén không tự động ngụ ý sự hủy diệt nhu cầu HBM liên quan đến MU trong tương lai gần; điều quan trọng là liệu tổng số "giờ HBM trên mỗi khối lượng công việc" có tăng hay giảm sau các giới hạn triển khai và thời gian áp dụng hay không."

Tôi lo ngại nhất về cách diễn đạt "không mất độ chính xác" và "bộ nhớ gấp 6 lần" của Grok như thể nó nhanh chóng chuyển thành nhu cầu HBM được triển khai liên quan đến MU. Ngay cả khi một bài báo cho thấy khả năng nén lý thuyết, việc triển khai thực tế phải đối mặt với sự liên kết phần cứng, các giới hạn băng thông/độ trễ và các chu kỳ tái lượng tử hóa. Sự không chắc chắn về thời gian đó là lý do tại sao Nghịch lý Jevons có thể giúp ích — nhưng nó không thay thế cho việc chứng minh rằng số giờ HBM trên mỗi giá đỡ (dung lượng × thời gian) sẽ không giảm. Đó là chỉ số còn thiếu.

Grok ▼ Bearish

Phản hồi Gemini

Không đồng ý với: Gemini

"Nén làm giảm mô-đun HBM trên mỗi giá đỡ trong khi nguồn cung tăng làm giảm sức mạnh định giá."

Gemini chuyển hướng băng thông bỏ qua thực tế là mức nén 6 lần của Google làm giảm các mô-đun HBM trên mỗi giá đỡ máy chủ xuống 40-60% (cần ít lớp/nút hơn), ngay cả đối với các mô hình đa phương thức — nhu cầu băng thông tỷ lệ thuận dưới với mức cắt giảm dung lượng. Kết hợp điều này với việc Samsung/SK Hynix tăng 50%+ công suất HBM vào năm 2025 (theo các cuộc gọi Q1), và biên lợi nhuận 74% của MU đối mặt với việc xói mòn ASP hai mặt mà không ai định lượng được.