Shanghai Fudan, ASMPT, SMIC và Hua Hong Semiconductor So Sánh: Công Ty Nào Có Mối Liên Hệ Chặt Chẽ Hơn Với Bộ Nhớ AI?

Nếu bạn muốn hiểu công ty nào trong số Shanghai Fudan, ASMPT, SMIC và Hua Hong Semiconductor có mối liên hệ chặt chẽ hơn với bộ nhớ AI, bạn không nên chỉ đơn giản nhìn vào nhãn "bán dẫn" rộng lớn. Một kết luận hợp lý hơn là ASMPT gần hơn với HBM và thiết bị đóng gói tiên tiến; Shanghai Fudan gần hơn với bộ nhớ không bay hơi như NOR Flash, SLC NAND và EEPROM; Hua Hong Semiconductor liên quan nhiều hơn đến eNVM và dịch vụ sản xuất ký thuậtủ đốt; còn SMIC chủ yếu là nền tảng sản xuất chip AI và sản xuất wafer trong nước, với mối liên hệ gián tiếp hơn với bộ nhớ AI.

Những Điểm Chính

• Kết nối trực tiếp nhất của ASMPT với bộ nhớ AI là thiết bị đóng gói tiên tiến HBM.
• Shanghai Fudan có các sản phẩm chip bộ nhớ, nhưng không phải là nhà sản xuất DRAM hay HBM.
• Hua Hong Semiconductor giống như một nền tảng foundry cho eNVM, MCU và node công nghệ trưởng thành hơn.
• SMIC có mức độ liên quan mạnh đến AI, nhưng mức độ liên quan đến bộ nhớ AI chủ yếu là gián tiếp.
• Để đánh giá các cổ phiếu bộ nhớ AI, bạn cần phân biệt giữa sản phẩm, thiết bị, dịch vụ foundry và ứng dụng.
• So sánh đầu tư không chỉ nên dựa vào chủ đề, mà còn cần xem xét cơ cấu doanh thu, đơn hàng và rủi ro chu kỳ.

Bắt Đầu Từ Ý Định Tìm Kiếm: Người Dùng Không Thực Sự Hỏi "Ai Lớn Hơn," Mà Là Ai Gần Với Bộ Nhớ AI Hơn

Khi bạn tìm kiếm so sánh giữa Shanghai Fudan, ASMPT, SMIC và Hua Hong Semiconductor, câu hỏi thực sự thường không phải là công ty nào lớn hơn, mà là công ty nào gần hơn với động lực tăng trưởng cốt lõi của nhu cầu bộ nhớ AI. Bộ nhớ AI có thể đề cập đến HBM, nhưng nó cũng có thể liên quan đến NAND, NOR Flash, eNVM, bộ nhớ máy chủ, đóng gói nâng cao và dịch vụ đúc wafer. Với các định nghĩa khác nhau, thứ hạng có thể thay đổi đáng kể.

Người dùng thị trường quốc tế thường tìm kiếm xung quanh các tổ hợp từ khóa sau:

Sai lầm phổ biến nhất là đồng nhất “liên quan đến bán dẫn AI” với “liên quan đến bộ nhớ AI”. Ví dụ, SMIC thực sự là một hãng đúc wafer hàng đầu ở đại lục Trung Quốc, nhưng không phải là nhà sản xuất HBM, DRAM hay NAND. ASMPT không sản xuất chip bộ nhớ, nhưng có thể lại gần với việc mở rộng năng lực HBM nhờ các thiết bị đóng gói tiên tiến như TCB, chiplet, hybrid bonding, C2S và C2W.

Bạn có thể sử dụng khung bốn tầng để đánh giá bốn công ty này:

1. Tầng sản phẩm chip bộ nhớ: Công ty có trực tiếp sản xuất EEPROM, NOR Flash, SLC NAND, DRAM, NAND hay HBM hay không.
2. Tầng thiết bị đóng gói nâng cao: Công ty có phục vụ HBM, GPU, AI ASIC, CoWoS, TSV, TCB hay hybrid bonding hay không.
3. Tầng quy trình đúc wafer: Công ty có cung cấp eNVM, MCU, mạch tương tự, thiết bị công suất, quy trình node trưởng thành hay năng lực wafer 12 inch hay không.
4. Tầng lan tỏa chu kỳ AI: Công ty có bị ảnh hưởng bởi máy chủ AI, thay thế trong nước, chi tiêu vốn bán dẫn và tâm lý thị trường hay không.

Khung phân tích này cũng giải thích vì sao TSMC CoWoS®-S là một điểm tham chiếu quan trọng để hiểu về bộ nhớ AI. Công nghệ này tích hợp chip logic, chiplet và các chồng HBM vào một hệ thống đóng gói mật độ cao, cho thấy nút thắt cổ chai của bộ nhớ AI không chỉ nằm ở các chip nhớ, mà còn ở công nghệ đóng gói, kết nối và năng lực sản xuất đồng bộ.

Nếu câu hỏi của bạn là “công ty nào trông giống một công ty chip bộ nhớ nhất,” thì Shanghai Fudan xếp cao hơn. Nếu câu hỏi của bạn là “công ty nào gần với tăng trưởng của bao bì nâng cao HBM nhất,” thì ASMPT xếp cao hơn. Nếu câu hỏi của bạn là “công ty nào đại diện cho năng lực dập wafer nội địa,” thì SMIC và Hua Hong Semiconductor quan trọng hơn. Trước khi so sánh chúng, bạn cần xác định tiêu chí trước. Nếu không, rất dễ nhóm cả bốn công ty dưới cùng một nhãn “cổ phiếu khái niệm bộ nhớ AI”.

Tóm tắt: Mức độ liên quan của bộ nhớ đến AI không thể đánh giá chỉ dựa trên việc một công ty có thuộc lĩnh vực bán dẫn hay không. Cần phân tách thành bốn tầng: sản phẩm bộ nhớ, thiết bị đóng gói nâng cao, quy trình đúc wafer, và hiệu ứng lan tỏa của chuỗi cung ứng AI. Vai trò cốt lõi của ASMPT là thiết bị. Vai trò cốt lõi của Shanghai Fudan là sản phẩm bộ nhớ không bay hơi. Vai trò cốt lõi của Hua Hong Semiconductor là eNVM và quy trình chuyên biệt. Vai trò cốt lõi của SMIC là một nền tảng đúc wafer tổng hợp. Bạn tách biệt các tầng này càng sớm, bạn càng ít có khả năng nhầm lẫn giữa HBM, NOR Flash, eNVM, quy trình node trưởng thành, và chuỗi cung ứng điện toán AI.

Shanghai Fudan: Giống như Một Công Ty Chip “Bộ Nhớ Không Bay Hơi + FPGA” Hơn, Chứ Không Phải Nhà Sản Xuất HBM Hay DRAM

Shanghai Fudan có liên quan đến bộ nhớ, nhưng mức độ liên quan chủ yếu đến từ các sản phẩm bộ nhớ không dễ thay đổi như EEPROM, NOR Flash và SLC NAND, chứ không phải HBM — loại bộ nhớ được săn đón nhiều nhất trong các máy chủ huấn luyện AI. Bạn có thể hiểu đây là một công ty “chip NVM nội địa + FPGA + chip nhận dạng bảo mật”, chứ không phải một nhà sản xuất DRAM/HBM như Samsung, SK hynix hay Micron.

Dòng sản phẩm bộ nhớ không đổi (non-volatile memory) của Shanghai Fudan bao gồm EEPROM, NOR Flash và SLC NAND Flash. Các ứng dụng của nó bao gồm viễn thông, module IoT, màn hình hiển thị, đồng hồ điện thông minh, hệ thống an ninh, điện tử ô tô, điều khiển công nghiệp và thiết bị y tế. Mối quan hệ giữa các sản phẩm này với AI chủ yếu liên quan đến thiết bị biên (edge devices), hệ thống điều khiển và bộ nhớ nhúng, chứ không phải bộ nhớ băng thông cao được sử dụng trong các cụm huấn luyện mô hình lớn.

Xét từ góc độ tài chính, báo cáo quý I/2026 của Shanghai Fudan cho thấy doanh thu từ bộ nhớ không khả biến đạt khoảng 293 triệu NDT, tăng khoảng 23,39% so với cùng kỳ. Doanh thu từ FPGA và các sản phẩm khác đạt khoảng 347 triệu NDT, tăng khoảng 10,67% so với cùng kỳ. Điều này cho thấy cả NVM và FPGA đều là những mảng kinh doanh quan trọng, nhưng không có nghĩa là công ty này là bên hưởng lợi trực tiếp từ HBM.

FPGA cũng dễ bị hiểu nhầm. FPGA có thể được sử dụng trong các tình huống như tăng tốc tính toán chuyên dụng, viễn thông, điều khiển công nghiệp và trung tâm dữ liệu. Một số FPGA cao cấp còn có thể được kết hợp với HBM. Tuy nhiên, cơ cấu kinh doanh được công bố của Shanghai Fudan không có nghĩa là công ty này trực tiếp gia nhập chuỗi cung ứng GPU/HBM AI chính. Cách diễn giải thận trọng hơn là Shanghai Fudan có thể được hưởng lợi từ sự lan tỏa của chủ đề bán dẫn AI và có nền tảng trong các sản phẩm bộ nhớ không đổi (non-volatile memory), nhưng mức độ tiếp xúc cốt lõi của công ty với bộ nhớ AI gián tiếp hơn so với các nhà sản xuất HBM hoặc nhà cung cấp thiết bị đóng gói HBM.

Nếu bạn theo dõi công ty này, bạn nên tập trung vào ba loại chỉ số:

• Doanh thu từ các sản phẩm bộ nhớ không dễ bay hơi có tiếp tục phục hồi hay không;
• NOR Flash, EEPROM và SLC NAND có được hưởng lợi từ nhu cầu công nghiệp, ô tô và IoT hay không;
• Đầu tư R&D FPGA, tổn hao hàng tồn kho, biên lợi nhuận gộp và việc đưa sản phẩm mới vào sản xuất có được cải thiện hay không.

Từ góc độ đầu tư, Shanghai Fudan ở vị thế tốt hơn dưới các chủ đề chip bộ nhớ nội địa, bộ nhớ nhúng, NOR Flash, FPGA và chip tự chủ, thay vì chủ đề HBM chủ đạo trong các trung tâm dữ liệu AI. Công ty có liên quan đến bộ nhớ AI, nhưng chủ yếu ở tầng trung gian và tầng biên.

Tóm tắt: Sự tiếp xúc của Shanghai Fudan với mảng bộ nhớ là có thật, đặc biệt là thông qua EEPROM, NOR Flash và SLC NAND. Vấn đề mấu chốt là các loại bộ nhớ này không giống với HBM, vốn hiện là sản phẩm bộ nhớ được quan tâm nhiều nhất trong các trung tâm dữ liệu AI. Bạn có thể xem Shanghai Fudan là một công ty IC trong nước có sản phẩm chip bộ nhớ trực tiếp, nhưng không nên đơn giản đồng nhất nó với một ông lớn về HBM, DRAM hay NAND. Cơ hội của công ty phụ thuộc nhiều hơn vào cơ cấu sản phẩm, sự thay thế hàng nội địa, nhu cầu từ ngành công nghiệp và ô tô, cũng như tiến độ của FPGA, thay vì chỉ dựa vào việc mở rộng HBM cho máy chủ AI.

ASMPT: Doanh Nghiệp Có Mối Liên Quan Trực Tiếp Nhất Với Chuỗi Đóng Góp Nâng Cao HBM Trong Số Bốn Công Ty

Nếu bạn định nghĩa bộ nhớ AI là HBM, GPU AI, chiplet, CoWoS, TSV và đóng gói mật độ cao, thì ASMPT là công ty liên quan trực tiếp nhất trong số bốn công ty. Nó không phải là công ty chip bộ nhớ, nhưng nằm trong chuỗi thiết bị đóng gói nâng cao HBM. Logic lợi ích của nó đến từ nhu cầu đối với thiết bị TCB, C2S, C2W và hybrid bonding.

Giá trị cốt lõi của HBM là xếp chồng nhiều lớp DRAM theo phương thẳng đứng và kết nối chúng với GPU, AI ASIC và các chip tính toán khác thông qua TSV và công nghệ đóng gói tiên tiến. HBM4 của Samsung nhấn mạnh băng thông cao, số lượng I/O và hiệu suất hệ thống AI. Danh mục sản phẩm HBM của Micron cũng nhắm trực tiếp vào AI, hiển thị chuyên nghiệp và điện toán hiệu năng cao. Nói cách khác, nút thắt cổ chai của bộ nhớ AI không chỉ nằm ở việc có sẵn các die bộ nhớ hay không, mà còn ở việc chúng có thể được đóng gói vào các bộ tăng tốc AI với độ chính xác, độ ổn định và năng suất cao hay không.

Kết quả kinh doanh thường niên 2025 của ASMPT cho thấy doanh thu từ bao bì nâng cao đạt 532,1 triệu USD, tăng 30,2% so với cùng kỳ năm trước. Các giải pháp TCB đã đóng góp lớn, với doanh thu TCB tăng khoảng 146% so với cùng kỳ. Công ty cũng cho biết giải pháp HBM4 12H TCB của mình đã nhận được đơn hàng từ nhiều khách hàng và đang tham gia phát triển công nghệ HBM4 16H. Điều này hết sức quan trọng vì nó kết nối trực tiếp ASMPT với nhu cầu về thiết bị trong giai đoạn chuyển đổi sang HBM4.

Công nghệ LITHOBOLT™ của ASMPT được thiết kế cho việc ghép lai die-to-wafer (hybrid bonding) và phục vụ các tình huống đóng gói nâng cao như AI, điện toán hiệu năng cao và 5G. Đồng thời, sự hợp tác về công nghệ đóng gói chiplet với IBM của ASMPT cũng cho thấy các nhà cung cấp thiết bị đóng gói nâng cao đang chuyển sang các lĩnh vực có giá trị cao hơn xung quanh chiplet, TCB và hybrid bonding.

Tuy nhiên, rủi ro của ASMPT khác với Shanghai Fudan. Shanghai Fudan phụ thuộc vào giá sản phẩm bộ nhớ, hàng tồn kho và giai đoạn tăng sản lượng sản phẩm mới. ASMPT phụ thuộc vào đơn hàng thiết bị, chi tiêu vốn của khách hàng, lộ trình đóng gói tiên tiến, các bước chuyển đổi thế hệ HBM và tiến độ giao hàng. Cổ phiếu thiết bị thường có độ co giãn tăng giá nhanh hơn, nhưng mức giảm giá cũng có thể đến nhanh, vì đơn hàng có thể phản ánh sớm chu kỳ và có thể biến động nếu kế hoạch mở rộng của khách hàng bị trì hoãn.

Nếu bạn đang cố gắng xác định trong bốn công ty thì công ty nào gắn bó nhất với chủ đề bộ nhớ AI chính, ASMPT có câu trả lời rõ ràng nhất. Đây không phải là nhà sản xuất HBM, nhưng công ty này gần với phân khúc thiết bị chủ chốt trong việc mở rộng năng lực sản xuất HBM.

Tóm tắt: Trong bốn công ty, ASMPT là công ty liên quan trực tiếp nhất đến đóng gói nâng cao HBM. Công ty không sản xuất DRAM, NAND hay HBM, nhưng nó kết nối AI GPU, AI ASIC và bộ nhớ băng thông cao thông qua thiết bị TCB, C2S, C2W và hybrid bonding. Khi đánh giá ASMPT, trọng tâm chính không nên là giá chip bộ nhớ, mà là chi phí đầu tư cho đóng gói nâng cao, quá trình chuyển đổi công nghệ HBM4, khả năng hiển thị đơn hàng và lịch trình giao thiết bị. Nếu câu hỏi là “công ty nào gần hơn với điểm nghẽn tăng trưởng trong bộ nhớ AI,” ASMPT thường xếp thứ nhất.

SMIC: Liên quan chặt chẽ đến AI, nhưng mức độ tiếp xúc với “bộ nhớ AI” gián tiếp

SMIC có mức độ liên quan mạnh đến bán dẫn AI, nhưng mối quan hệ của nó với bộ nhớ AI là gián tiếp. Bạn nên hiểu nó như một nền tảng foundry tấm wafer hàng đầu tại Trung Quốc đại lục, chứ không phải là nhà sản xuất chip bộ nhớ hay nhà cung cấp thiết bị đóng gói nâng cao HBM. Nó chịu ảnh hưởng nhiều hơn từ sự phát triển của chip AI trong nước, nhu cầu các节点 công nghệ trưởng thành (thực ra là: demand at mature nodes), công suất tấm wafer 12 inch, chi phí đầu tư vốn (capex) và các chính sách địa chính trị.

Báo cáo thường niên năm 2025 của SMIC cho thấy công ty cung cấp dịch vụ gia công và công nghệ tấm wafer 8 inch và 12 inch. Theo doanh thu theo thị trường đầu cuối, điện tử tiêu dùng chiếm 43,2%, điện thoại thông minh chiếm 23,1%, máy tính và máy tính bảng chiếm 14,8%, kết nối và IoT chiếm 7,9%, còn công nghiệp và ô tô chiếm 11,0%. Những con số này cho thấy SMIC là một nền tảng gia công wafer toàn diện, chứ không phải là một công ty bộ nhớ phụ thuộc trực tiếp vào doanh thu bán HBM hay DRAM.

SMIC vẫn thường xuất hiện trong các so sánh về bộ nhớ AI vì nhu cầu máy chủ AI ảnh hưởng đến tiến độ sản xuất bán dẫn nói chung cũng như kỳ vọng về chuỗi cung ứng. Một bài báo của Reuters về tình trạng thiếu bộ nhớ ảnh hưởng đến đơn hàng của khách hàng SMIC đã nêu rằng nguồn cung chip bộ nhớ khan hiếm khiến một số khách hàng thận trọng hơn với đơn hàng quý tiếp theo, vì điện thoại thông minh, ô tô và các sản phẩm cuối cùng khác đều cần đủ nguồn cung bộ nhớ để đáp ứng sản xuất. Điều này cho thấy chu kỳ bộ nhớ có thể lan sang nhu cầu gia công wafer, nhưng điều đó không có nghĩa là SMIC trực tiếp bán HBM.

Bạn có thể hiểu về SMIC từ ba góc độ sau:

1. Nền tảng sản xuất chip AI: Bị ảnh hưởng bởi chip AI nội địa, AI biên (edge AI) và sự phục hồi của thiết bị điện tử tiêu dùng.
2. Nền tảng cung ứng node công nghệ trưởng thành: Liên quan đến PMIC, MCU, cảm biến, chip kết nối và một số chip điều khiển bộ nhớ.
3. Nền tảng chu kỳ vốn đầu tư (Capex): Mở rộng công suất, khấu hao, tỷ lệ sử dụng và biên lợi nhuận gộp đều ảnh hưởng đến độ co giãn của lợi nhuận.

Do đó, SMIC có vị thế tốt hơn trong khuôn khổ sản xuất chất bán dẫn AI nội địa, thay vì là bên hưởng lợi trực tiếp từ bộ nhớ AI. Định giá của công ty cũng có thể bị ảnh hưởng bởi chính sách, hạn chế xuất khẩu, nguồn cung thiết bị, vốn đầu tư (capex), tỷ lệ sử dụng công suất và tâm lý thị trường.

Tóm tắt: SMIC có mức độ tiếp xúc mạnh với bán dẫn AI, nhưng mức độ tiếp xúc với bộ nhớ AI của nó khá gián tiếp. Đây không phải là nhà sản xuất HBM, DRAM hay NAND, cũng không phải là nhà cung cấp thiết bị đóng gói nâng cao. Đó là một nền tảng đóng gói wafer toàn diện. Khi đánh giá SMIC, bạn nên tập trung vào cơ cấu doanh thu đóng gói wafer, tỷ lệ sử dụng công suất, chi phí vốn (capex), biên lợi nhuận gộp, nhu cầu công nghệ node trưởng thành và tiến độ thay thế nội địa. Tình trạng khan hiếm bộ nhớ AI có thể ảnh hưởng đến lịch trình sản xuất của khách hàng và kỳ vọng của thị trường, nhưng đó là hiệu ứng lan tỏa của chuỗi cung ứng chứ không phải là lợi ích trực tiếp từ doanh số bán HBM.

Hua Hong Semiconductor: Gần hơn với eNVM, MCU, Node Trưởng thành và Quy trình Chuyên biệt, Không phải Công ty Bộ nhớ AI thuần túy

Quan hệ về bộ nhớ của Hua Hong Semiconductor chủ yếu đến từ các nền tảng công nghệ NVM nhúng và NVM độc lập, chứ không phải từ việc là nhà sản xuất DRAM, NAND hay HBM. Bạn có thể xem nó như một công ty nền tảng tập trung vào dịch vụ foundry chuyên biệt, eNVM, MCU, thiết bị công suất và quản lý nguồn analog. Mức độ liên quan của nó đối với bộ nhớ AI nằm ở lớp trung gian.

Kết quả kinh doanh quý II năm 2025 của Hua Hong Semiconductor cho thấy doanh thu quý II đạt 566,1 triệu USD, biên lợi nhuận gộp là 10,9%, và tỷ lệ utilization công suất đạt 108,3%. Theo nền tảng công nghệ, doanh thu Embedded NVM đạt 141,158 triệu USD, chiếm 24,9% tổng doanh thu. Doanh thu Standalone NVM đạt 27,603 triệu USD, chiếm 4,9%. Điều này cho thấy Hua Hong thực tế có doanh thu từ quy trình liên quan đến bộ nhớ, nhưng cốt lõi vẫn là dịch vụ foundry chuyên biệt chứ không phải sản xuất chip bộ nhớ thuần túy.

eNVM của Hua Hong phù hợp hơn với MCU, thẻ thông minh, điều khiển nhúng và các thiết bị tiêu thụ điện năng thấp. NVM độc lập liên quan đến nhu cầu sản phẩm Flash. Cả hai đều có thể được phân loại là liên quan đến bộ nhớ, nhưng chúng không cùng cấp độ với HBM, HBM3E hay HBM4 được sử dụng trong các trung tâm dữ liệu AI. Máy chủ AI đòi hỏi số lượng lớn GPU, HBM, kết nối tốc độ cao, đóng gói tiên tiến và quản lý nguồn. Hua Hong có nhiều khả năng được hưởng lợi gián tiếp thông qua quy trình node trưởng thành, PMIC, MCU, thiết bị công suất và thay thế trong nước.

Một điểm quan trọng khác là cơ cấu thị trường cuối. Trong cùng công bố kết quả kinh doanh đó, điện tử tiêu dùng chiếm tỷ trọng tương đối cao trong doanh thu của Hua Hong, trong khi công nghiệp và ô tô cũng vẫn giữ vai trò quan trọng. Doanh thu từ điện toán không chiếm tỷ trọng lớn. Điều này có nghĩa là bạn không nên định nghĩa Hua Hong đơn giản là một cổ phiếu bộ nhớ AI cốt lõi chỉ vì nó có eNVM. Cách định vị chính xác hơn là Hua Hong là một nhà foundry chuyên biệt có tiếp xúc với quy trình bộ nhớ và có một số liên hệ với bộ nhớ AI, nhưng nó không phải là một trong những mối liên hệ trực tiếp nhất.

Đối với phân tích đầu tư, các biến số quan trọng của Hua Hong bao gồm:

• Nhu cầu đối với eNVM, NVM độc lập, PMIC và các thiết bị nguồn;
• Áp lực đưa dây chuyền 12 inch tại Vô Tích vào vận hành và áp lực khấu hao;
• Cạnh tranh về giá trong các quy trình công nghệ node trưởng thành;
• Liệu tỷ lệ sử dụng và biên lợi nhuận gộp có thể tiếp tục cải thiện hay không;
• Liệu cơ cấu khách hàng có thể mở rộng thêm từ điện tử tiêu dùng sang các chuỗi công nghiệp, ô tô và trung tâm dữ liệu hay không.

Tóm tắt: Hua Hong Semiconductor có liên quan đến bộ nhớ, nhưng chủ yếu thông qua nền tảng công nghệ eNVM, NVM độc lập và node quy trình trưởng thành, chứ không phải thông qua sản xuất HBM, DRAM hay NAND. Mối liên hệ của nó với bộ nhớ AI cụ thể hơn so với SMIC, nhưng ít trực tiếp hơn so với ASMPT, và khác với mức độ tiếp xúc với sản phẩm chip của Shanghai Fudan. Khi phân tích Hua Hong, bạn nên tập trung vào cấu trúc doanh thu nền tảng công nghệ, tỷ lệ sử dụng công suất, biên lợi nhuận gộp và chu kỳ node quy trình trưởng thành, thay vì đơn giản dán nhãn nó là "cổ phiếu bộ nhớ AI."

Xếp Hạng Tổng Thể: Kết Luận Thay Đổi Theo Các Tiêu Chí Khác Nhau

Nếu câu hỏi duy nhất là "công ty nào liên quan nhất đến bộ nhớ AI", thì ASMPT đứng đầu. Nếu câu hỏi là "công ty nào có sản phẩm chip bộ nhớ trực tiếp", thì Shanghai Fudan xếp cao hơn. Nếu câu hỏi là "công ty nào đại diện cho nền tảng đúc wafer trong nước", thì SMIC và Hua Hong Semiconductor quan trọng hơn. Bạn phải xác định trước tiêu chí so sánh. Nếu không, rất dễ trộn lẫn các công ty sản phẩm, công ty thiết bị và công ty đúc (foundry) vào cùng một loại.

Theo mức độ liên quan trực tiếp đến bộ nhớ AI, thứ hạng có thể là:

Theo mức độ liên quan đến bán dẫn AI trong nước, thứ hạng thay đổi như sau:

Nếu bạn quan tâm đến rủi ro đầu tư, bạn cũng nên phân loại từng công ty theo loại hình kinh doanh:

• ASMPT: Theo dõi các đơn hàng đóng gói nâng cao, chi phí vốn của khách hàng, quá trình chuyển đổi HBM4 và tiến độ giao thiết bị.
• Shanghai Fudan: Theo dõi giá NVM, tổn thất do giảm giá hàng tồn kho, đầu tư nghiên cứu và phát triển FPGA, và quá trình tăng công suất sản phẩm mới.
• SMIC: Theo dõi chi phí vốn, khấu hao, hệ số sử dụng, các biện pháp kiểm soát xuất khẩu và cạnh tranh ở nút công nghệ trưởng thành.
• Hua Hong Semiconductor: Theo dõi nhu cầu về eNVM, PMIC và thiết bị công suất, cũng như biên lợi nhuận gộp và quá trình tăng công suất dây chuyền sản xuất.

Chi phí giao dịch cũng nên là một phần trong quá trình ra quyết định của bạn. Cổ phiếu bán dẫn và cổ phiếu liên quan đến bộ nhớ AI có thể biến động mạnh, đặc biệt xung quanh các đợt công bố lợi nhuận, tin đồn đơn hàng, điều chỉnh chi phí đầu tư vốn (capex), thay đổi chính sách địa chính trị và chu kỳ giá của ngành. Tần suất giao dịch có thể tăng lên trong những giai đoạn này. Nếu bạn theo dõi cổ phiếu bán dẫn tại Hoa Kỳ và Hồng Kông, việc so sánh bảng giá, các loại lệnh và cơ cấu phí cùng lúc sẽ rất hữu ích. Biya hỗ trợ giao dịch đa tài sản trên cổ phiếu Hoa Kỳ, cổ phiếu Hồng Kông và tài sản số. Theo biểu phí giao dịch cổ phiếu Hoa Kỳ, Biya miễn phí hoa hồng bằng USD cho cổ phiếu Hoa KỳCác giao dịch cổ phiếu, trong khi phí nền tảng, phí tổ chức bên ngoài và các loại phí khác được áp dụng theo hiển thị tại trung tâm phí và trang đơn hàng. Trước khi giao dịch, bạn cũng nên cân nhắc vị trí của mình, kết quả xác minh danh tính, quy tắc nền tảng cùng các luật và quy định hiện hành để xác định xem các dịch vụ liên quan có khả dụng hay không.

Một cách tiếp cận thực tế hơn là tách "mức độ liên quan" khỏi "độ co giãn của lợi nhuận":

Nếu bạn là người mới, tốt hơn là trước tiên hãy đặt ba câu hỏi: Công ty có trực tiếp bán chip bộ nhớ không? Công ty có nằm ở vị trí nút thắt của HBM hay đóng gói nâng cao không? Doanh thu của công ty đến từ các mảng kinh doanh liên quan là bao nhiêu? Chỉ sau khi những câu hỏi này được làm rõ, tính liên quan của AI đến bộ nhớ mới trở nên có ý nghĩa trong việc phân tích.

Tóm tắt: Bốn công ty này không nên được so sánh với cùng một thước đo. ASMPT liên quan đến thiết bị đóng gói nâng cao HBM. Shanghai Fudan liên quan đến các sản phẩm bộ nhớ không dễ bay hơi. Hua Hong Semiconductor liên quan đến eNVM và quy trình Foundry chuyên dụng. SMIC liên quan đến sản xuất chip AI và nền tảng Foundry wafer trong nước. Nếu bạn chỉ tập trung vào chuỗi bộ nhớ AI trực tiếp, ASMPT xếp cao hơn. Nếu bạn tập trung vào sản phẩm bộ nhớ trực tiếp, Shanghai Fudan xếp cao hơn. Nếu bạn tập trung vào nền tảng Foundry wafer trong nước, SMIC và Hua Hong quan trọng hơn. Thứ hạng không cố định; nó phụ thuộc vào tiêu chí chuỗi cung ứng mà bạn sử dụng.

Nếu bạn muốn tiếp tục theo dõi Shanghai Fudan, ASMPT, SMIC, Hua Hong Semiconductor, cũng như các công ty trong chuỗi cung ứng bộ nhớ AI như Micron, Samsung, SK hynix, TSMC và Nvidia, bạn có thể đưa các thông báo của công ty, báo cáo kết quả kinh doanh, đơn hàng, mức độ sử dụng, biên lợi nhuận gộp, chi phí đầu tư vốn và biến động định giá vào cùng một bảng theo dõi. Thông qua tra cứu thông tin cổ phiếu Mỹ, bạn có thể kiểm tra trước thông tin cơ bản của các cổ phiếu niêm yết tại Mỹ liên quan, sau đó đối chiếu với các thông báo của công ty niêm yết tại Hồng Kông và dữ liệu ngành. Nếu các dịch vụ liên quan khả dụng tại khu vực của bạn, bạn cũng có thể tải xuống App để xem thêm các tài sản có thể giao dịch, hiển thị đơn hàng và chi tiết phí.Phân tích ở trên chỉ giới thiệu thông tin thị trường công khai, mối quan hệ chuỗi cung ứng và cấu trúc phí. Nội dung này không構 thành lời khuyên đầu tư. Cổ phiếu bán dẫn có thể biến động mạnh, và trước khi giao dịch, bạn nên hiểu rõ về tình hình cơ bản của công ty, các loại lệnh, cấu trúc phí và rủi ro.

Câu hỏi thường gặp

Shanghai Fudan có phải là cổ phiếu chip bộ nhớ AI không?

Shanghai Fudan là một công ty chip liên quan đến bộ nhớ, nhưng không nên đồng nhất trực tiếp với cổ phiếu bộ nhớ HBM dành cho AI. Sự gắn bó của công ty này với mảng bộ nhớ chủ yếu đến từ các sản phẩm bộ nhớ không khả biến như EEPROM, NOR Flash và SLC NAND, được ứng dụng rộng rãi hơn trong thiết bị công nghiệp, IoT, an ninh, ô tô và thiết bị nhúng. Nếu cuộc thảo luận là về HBM, DRAM hoặc bộ nhớ máy chủ huấn luyện AI, mức độ liên quan trực tiếp của công ty thấp hơn so với các nhà sản xuất HBM và các công ty thiết bị đóng gói tiên tiến.

Tại sao ASMPT liên quan đến đóng gói tiên tiến HBM?

ASMPT liên quan đến đóng gói nâng cao HBM vì công ty cung cấp các thiết bị đóng gói nâng cao như TCB, C2S, C2W và hybrid bonding. HBM đòi hỏi nhiều lớp DRAM phải được kết nối với AI GPU hoặc AI ASIC thông qua đóng gói có mật độ cao. Độ chính xác của thiết bị, năng suất và công suất đều ảnh hưởng đến tốc độ mở rộng. Do đó, ASMPT không phải là công ty chip bộ nhớ, nhưng có thể được hưởng lợi từ nhu cầu về HBM4 và đóng gói bộ tăng tốc AI.

SMIC có được hưởng lợi trực tiếp từ nhu cầu bộ nhớ AI không?

SMIC hưởng lợi gián tiếp hơn từ nhu cầu bộ nhớ AI. Vị thế cốt lõi của nó là một nền tảng gia công wafer phục vụ các ứng dụng như chip điện thoại thông minh, điện tử tiêu dùng, máy tính, IoT, công nghiệp và ô tô. Tình trạng thiếu hụt bộ nhớ AI có thể ảnh hưởng đến lịch trình sản xuất của khách hàng và kỳ vọng về chu kỳ bán dẫn, nhưng SMIC không phải là nhà sản xuất HBM, DRAM hay NAND. Không nên đơn giản định nghĩa nó là một cổ phiếu bộ nhớ AI trực tiếp.

eNVM của Hua Hong Semiconductor có phải là mảng kinh doanh bộ nhớ không?

Nền tảng quy trình eNVM của Hua Hong Semiconductor là một nền tảng quy trình liên quan đến bộ nhớ, nhưng không phải là mảng kinh doanh chip bộ nhớ thuần túy. eNVM thường được sử dụng trong MCU, thẻ thông minh, điều khiển nhúng và các thiết bị công suất thấp, trong khi NVM độc lập liên quan đến các sản phẩm Flash. Điều này khác với trục chính HBM trong các trung tâm dữ liệu AI. Hua Hong nên được phân tích tốt hơn dưới góc độ các nút công nghệ trưởng thành, quy trình chuyên biệt, MCU, PMIC và thay thế nội địa.

Nhà đầu tư thông thường có thể phân biệt cổ phiếu khái niệm bộ nhớ AI như thế nào?

Nhà đầu tư thông thường trước tiên cần xác định xem một công ty thuộc tầng sản phẩm, tầng thiết bị, tầng gia công, hay tầng ứng dụng. Các công ty trực tiếp sản xuất HBM, DRAM hoặc NAND thuộc tầng sản phẩm bộ nhớ. Các công ty cung cấp thiết bị TCB, CoWoS hoặc hybrid bonding thuộc tầng thiết bị đóng gói tiên tiến. Các công ty như SMIC và Hua Hong có liên quan mật thiết hơn đến gia công wafer hoặc các nền tảng quy trình đặc biệt. Cần xem xét toàn bộ cơ cấu doanh thu, đơn hàng, biên lợi nhuận gộp và các thông tin công bố rủi ro.

Khái niệm bộ nhớ AI có giống với DRAM và NAND không?

Khái niệm bộ nhớ AI không hoàn toàn giống với DRAM và NAND. Huấn luyện và suy luận AI đòi hỏi HBM, DRAM, NAND, SSD, bộ nhớ CXL, NOR Flash, eNVM, đóng gói nâng cao và các kết nối liên kết tốc độ cao. HBM hiện là loại bộ nhớ băng thông cao được quan tâm nhiều nhất cho các bộ tăng tốc AI, nhưng nó không đại diện cho toàn bộ chuỗi cung ứng bộ nhớ. Các công ty khác nhau hưởng lợi qua các con đường khác nhau, vì vậy không nên đánh giá chúng dưới một khái niệm duy nhất.