Bernstein Analysis: 50GW Computing Power Revaluation of Equipment Stocks, Is the AI Equipment Super Cycle Arriving?
- Core View: Bernstein's report links AI data center expansion to semiconductor equipment spending (WFE). It estimates that under a scenario of adding 50GW of computing power by 2030, cumulative related WFE from 2027 to 2029 will be approximately $736 billion, with memory equipment suppliers like Applied Materials showing the greatest earnings elasticity.
- Key Elements:
- Bernstein estimates that every 1GW/year of new AI computing power requires approximately 46K-50K WSPM wafer capacity, with DRAM accounting for the highest proportion (53%), followed by NAND (20%) and HBM (16%).
- Under the 50GW baseline scenario, AI-driven WFE could reach $291 billion in a single year by 2029; under an optimistic 100GW scenario, WFE could rise to $542 billion by 2029.
- Under the 50GW scenario, Applied Materials' EPS in 2029 could be approximately 59.5% above consensus, with its forward P/E ratio dropping to 14.9x, showing the greatest elasticity. Lam Research and KLA Corp's EPS upside is approximately 54.4% and 37.1%, respectively.
- The capacity of US data center project pipelines has risen to 338GW as of June 2026, increasing by 217GW over the past 12 months, far exceeding the current operational scale, indicating strong investment appetite.
- The model has multiple risks: pipeline capacity must overcome thresholds in power, financing, and delivery to convert into actual orders. Moreover, the equipment supply chain's limited production capacity may extend delivery lead times.
TL;DR
- Bernstein tính toán, trong kịch bản 50GW, tổng chi tiêu WFE liên quan giai đoạn 2027-2029 vào khoảng 736 tỷ USD.
- Mỗi 1GW năng lực tính toán AI bổ sung mỗi năm cần khoảng 46K-50K công suất wafer WSPM, trong đó DRAM và HBM chiếm phần lớn.
- Các công ty như Applied Materials, Lam Research và KLA có độ co giãn lợi nhuận cao hơn, nhưng công suất đường ống không đồng nghĩa với đơn hàng thực tế.
Báo cáo mới nhất của Bernstein quy đổi việc mở rộng trung tâm dữ liệu AI thành đơn đặt hàng thiết bị sản xuất chất bán dẫn: Nếu công suất tính toán của các trung tâm dữ liệu AI tăng thêm 50GW mỗi năm vào năm 2030, tổng chi tiêu WFE liên quan trên toàn cầu trong giai đoạn 2027-2029 có thể đạt khoảng 736 tỷ USD, và riêng năm 2029 là khoảng 291 tỷ USD.
WFE là viết tắt của chi tiêu cho thiết bị nhà máy wafer, là nguồn cầu quan trọng cho các công ty thiết bị như Applied Materials (AMAT), Lam Research (LRCX), KLA (KLAC), ASML (ASML), Tokyo Electron, v.v. Đối với các nhà đầu tư, câu hỏi trực tiếp nhất từ phép tính này là: Việc tiếp tục mở rộng sức mạnh tính toán AI có thể mang lại bao nhiêu đơn đặt hàng mới và độ co giãn lợi nhuận cho các nhà sản xuất thiết bị.
Tại thời điểm công bố báo cáo, cổ phiếu thiết bị bán dẫn đã trải qua một đợt tăng giá mạnh, và gần đây đã điều chỉnh giảm đáng kể so với mức đỉnh. Trong khi đó, đường ống xây dựng trung tâm dữ liệu của Mỹ vẫn đang mở rộng. Theo trích dẫn công khai, tính đến tháng 6 năm 2026, công suất đường ống dự án đã tăng lên 338GW, tăng 217GW trong 12 tháng qua, cao hơn nhiều so với quy mô đang vận hành hiện tại.
Dung lượng hoạt động và thay đổi đường ống dự án của trung tâm dữ liệu Hoa Kỳ, dung lượng đường ống tăng từ 121GW lên 338GW.
Cứ thêm 1GW sức mạnh tính toán, cần khoảng 50.000 tấm wafer mỗi tháng
Phép tính cốt lõi của báo cáo này là, mỗi khi bổ sung 1GW năng lực tính toán AI mỗi năm, cần khoảng 46K-50K WSPM công suất wafer mới. WSPM là viết tắt của số lượng tấm wafer khởi công mỗi tháng, một thước đo phổ biến cho công suất nhà máy wafer.
Bản thân dung lượng trung tâm dữ liệu sẽ không trực tiếp trở thành đơn đặt hàng thiết bị. Chỉ khi máy chủ AI cần nhiều GPU, HBM, DRAM, NAND và chip logic tiên tiến hơn, các nhà máy wafer mới cần mở rộng sản xuất và các công ty thiết bị mới thấy được chi tiêu WFE gia tăng.
Trong nhu cầu bổ sung khoảng 46K WSPM/GW, DRAM chiếm tỷ trọng cao nhất, khoảng 53%; NAND khoảng 20%; HBM khoảng 16%; Logic tiên tiến khoảng 11%. Điều này có nghĩa là việc mở rộng trung tâm dữ liệu AI không chỉ thúc đẩy quy trình tiên tiến của GPU mà còn đẩy cao nhu cầu về năng lực lưu trữ, đặc biệt là DRAM và HBM.
Đây cũng là lý do Applied Materials được chú ý nhiều nhất trong phép tính này. Nhu cầu wafer gia tăng chủ yếu đến từ DRAM, HBM và NAND, và Applied Materials có mức độ tiếp xúc cao hơn trong các khâu như thiết bị lưu trữ, lắng đọng, khắc, do đó độ co giãn lợi nhuận trực tiếp hơn.
Mỗi 1GW năng lực tính toán bổ sung cần khoảng 46K WSPM, DRAM 53%, NAND 20%, HBM 16%, Logic 11%.
WFE năm 2029 có thể đạt gần 291 tỷ USD
Trong kịch bản cơ sở, các trung tâm dữ liệu AI đạt được mức tăng 50GW năng lực tính toán mỗi năm so với mức cơ sở năm 2026 vào năm 2030. Để hỗ trợ mục tiêu này, WFE liên quan cần được triển khai dần dần trong giai đoạn 2027-2029.
Tính toán kịch bản cho thấy, chỉ riêng chi tiêu WFE do AI thúc đẩy, tổng cộng trong giai đoạn 2027-2029 là khoảng 376 tỷ USD; nếu cộng thêm khoảng 120 tỷ USD chi tiêu cơ sở phi AI mỗi năm, tổng chi tiêu WFE trong ba năm là khoảng 736 tỷ USD. Lộ trình hàng năm ước tính khoảng 200 tỷ USD vào năm 2027, 245 tỷ USD vào năm 2028 và 291 tỷ USD vào năm 2029.
Những con số này cao hơn các giả định chi tiêu thiết bị trong các mô hình tương đối thận trọng hiện tại. Nếu kịch bản 50GW thành hiện thực, quy mô WFE năm 2029 sẽ tiến gần đến 300 tỷ USD; trong các kịch bản GW cao hơn, chi tiêu thiết bị còn có dư địa tăng thêm.
Báo cáo cũng đưa ra các kịch bản tích cực hơn. Trong kịch bản 75GW, mức điều chỉnh tăng lợi nhuận của các công ty thiết bị có thể vượt quá 100%; trong kịch bản 100GW, tiềm năng chi tiêu WFE năm 2029 càng được khuếch đại, và bội số định giá của một số công ty có thể bị nén xuống dưới 10 lần.
Tuy nhiên, đây vẫn chỉ là tính toán mô hình, không phải là các đơn đặt hàng đã được xác nhận. Chúng phụ thuộc vào việc đường ống xây dựng trung tâm dữ liệu có thể chuyển đổi thành vận hành thực tế hay không, liệu sản lượng máy chủ AI có theo kịp hay không, liệu các nhà máy wafer có sẵn sàng mở rộng sản xuất trước hay không, và liệu chuỗi cung ứng thiết bị có đủ năng lực giao hàng hay không.
Trong kịch bản 50GW, WFE tích lũy giai đoạn 2027-2029 đạt khoảng 736 tỷ USD, năm 2029 khoảng 291 tỷ USD; trong kịch bản 100GW, năm 2029 khoảng 542 tỷ USD.
Applied Materials có độ co giãn lớn nhất, Lam Research và KLA cũng được hưởng lợi
Tác động đến cổ phiếu tập trung chủ yếu vào Applied Materials, Lam Research và KLA.
Trong kịch bản 50GW, EPS năm 2029 của ba công ty này có thể tăng khoảng 37%-60% so với đồng thuận hiện tại của Phố Wall. Tỷ lệ P/E tương lai tương ứng có thể giảm xuống khoảng 15-20 lần, trong khi cổ phiếu thiết bị hiện tại thường đang giao dịch ở mức cao hơn.
Trong số đó, Applied Materials có độ co giãn lớn nhất. Trong kịch bản 50GW, EPS năm 2029 của công ty này tăng gần 60% so với đồng thuận, với tỷ lệ P/E tương lai khoảng 14,9 lần; EPS của Lam Research tăng khoảng 54%, tương ứng khoảng 18,4 lần; EPS của KLA tăng khoảng 37%, tương ứng khoảng 21,2 lần.
Nguyên nhân vẫn nằm ở cấu trúc nhu cầu wafer. Công suất mới do mở rộng AI mang lại tập trung chủ yếu vào DRAM, HBM và NAND, chứ không phải một logic tiên tiến duy nhất. Applied Materials có phạm vi bao phủ rộng hơn trong các thiết bị liên quan đến lưu trữ, dễ dàng hưởng lợi từ mức tăng trưởng bổ sung so với các công ty chỉ được hưởng lợi từ một số khâu nhất định.
Theo báo cáo, Bernstein duy trì xếp hạng "Vượt trội" (Outperform) cho nhiều cổ phiếu thiết bị như Applied Materials, Lam Research, KLA, ASML, Tokyo Electron, trong đó Applied Materials vẫn là lựa chọn hàng đầu. Screen được xếp hạng "Trung lập" (Neutral).
Trong kịch bản 50GW, EPS năm 2029 của AMAT/LRCX/KLAC so với đồng thuận tăng 59,5%/54,4%/37,1%, P/FE giảm xuống còn 14,9x/18,4x/21,2x.
Dung lượng đường ống phải vượt qua các rào cản về điện, tài chính và giao hàng
Điểm dễ bị hiểu sai nhất của phép tính này là coi dung lượng đường ống trung tâm dữ liệu trực tiếp là các đơn đặt hàng thiết bị trong tương lai.
Dung lượng đường ống trung tâm dữ liệu của Mỹ đã mở rộng đáng kể trong năm qua, cho thấy ý định đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI vẫn mạnh mẽ. Tuy nhiên, có nhiều rào cản từ đường ống đến vận hành: kết nối điện, phê duyệt đất đai, chi phí tài chính, nguồn cung GPU, nhu cầu khách hàng, cơ sở hạ tầng mạng và làm mát, tất cả đều ảnh hưởng đến tốc độ triển khai cuối cùng.
Phía thiết bị cũng có những ràng buộc. Nếu quy mô WFE muốn đạt đến hàng trăm tỷ USD trong vòng vài năm, các công ty thiết bị, nhà cung cấp linh kiện và nhà máy wafer đều cần mở rộng sản xuất đồng bộ. Thiết bị bán dẫn không phải là ngành có thể tăng sản lượng vô hạn một cách nhanh chóng; các thiết bị tiên tiến, linh kiện quan trọng, lắp đặt và hiệu chỉnh, cũng như chứng nhận khách hàng sẽ kéo dài chu kỳ giao hàng.
Bản thân các giả định của mô hình cũng có giới hạn. Các tính toán liên quan dựa trên các giả định cụ thể về kiến trúc GPU, mức tiêu thụ điện năng, diện tích chip và cường độ vốn, đồng thời giả định rằng WFE phải được triển khai trước cuối năm 2029 để hỗ trợ sức mạnh tính toán bổ sung vào năm 2030. Những thay đổi về kiến trúc, giảm tiêu thụ điện năng trên mỗi đơn vị sức mạnh tính toán, cải thiện tỷ lệ chip tốt và điều chỉnh cường độ vốn đều có thể thay đổi nhu cầu thiết bị cuối cùng.
Cũng có khả năng sai lệch theo hướng ngược lại. Nếu nhu cầu thay thế sức mạnh tính toán cũ trước năm 2030 không được tính đến đầy đủ, nhu cầu thiết bị có thể còn dư địa tăng; nhưng nếu tốc độ kiếm tiền từ các ứng dụng AI chậm hơn dự kiến, hoặc các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn làm chậm chi tiêu vốn, các kịch bản 50GW, 75GW hay thậm chí 100GW cũng có thể quá lạc quan.
Báo cáo này không đưa ra một bảng đơn hàng chắc chắn, mà là một phép quy đổi rõ ràng hơn: Cứ mỗi 1GW bổ sung trong trung tâm dữ liệu AI, có thể tương ứng với khoảng 50.000 tấm wafer mỗi tháng và nhu cầu WFE gia tăng ở mức hàng chục tỷ USD. Cổ phiếu thiết bị đã phản ánh một phần kỳ vọng về AI trước đó, và sự khác biệt nằm ở chỗ liệu việc xây dựng trung tâm dữ liệu có thể hiện thực hóa đến mức hỗ trợ chi tiêu WFE hàng năm ở quy mô 300 tỷ USD hay không.
