Cơn sốt AI kéo theo cuộc đua tụ điện cao cấp, Việt Nam đang đứng ở đâu?
Cơn sốt AI đang kéo nhu cầu tụ điện tăng mạnh. Riêng năm 2026, máy chủ AI được dự báo cần khoảng 72,6 tỉ tụ gốm nhiều lớp (MLCC), trong khi một rack Nvidia GB200 NVL72 có thể sử dụng tới 441.000 chiếc.
Trong cơn sốt AI, sự chú ý thường đổ dồn vào GPU, bộ nhớ HBM hay những trung tâm dữ liệu trị giá hàng tỉ USD. Nhưng quanh các bộ xử lí đắt tiền là hàng nghìn linh kiện nhỏ hơn móng tay, và một trong số đó đang trở thành điểm căng mới của chuỗi cung ứng, tụ gốm đa lớp (MLCC).
Quy mô nhu cầu đang tăng rất nhanh. Trong báo cáo công bố tháng 3, tập đoàn Vốn quốc tế Trung Quốc (CICC) ước tính máy chủ AI cần khoảng 72,6 tỉ MLCC trong năm 2026 và 136,7 tỉ chiếc năm 2027, tăng lần lượt 87% và 88%. Nếu cộng cả máy chủ thông thường, nhu cầu MLCC của toàn ngành server được CICC dự báo đạt khoảng 108,4 tỉ chiếc năm 2026 và 174,3 tỉ chiếc năm 2027.
Điểm đáng chú ý là đây không phải câu chuyện cả thế giới đột nhiên hết tụ điện. Nhu cầu đang dồn mạnh vào những MLCC nhỏ, điện dung cao, chịu nhiệt tốt và khó sản xuất hơn nhiều so với linh kiện phổ thông.
Vì sao một bo mạch AI cần hàng chục nghìn tụ điện
MLCC có nhiệm vụ tích và nhả điện, lọc nhiễu và giữ điện áp ổn định trên bảng mạch. Với chip AI, công việc này ngày càng quan trọng vì công suất xử lí tăng nhanh trong khi GPU hoạt động ở điện áp thấp và có thể thay đổi tải rất nhanh.
Khi GPU đột ngột cần thêm dòng điện, mạng cấp nguồn không thể lúc nào cũng phản ứng tức thời. Những MLCC đặt gần chip đóng vai trò giống các “bình đệm” cực nhỏ, cung cấp điện trong khoảnh khắc đó và hạn chế điện áp dao động. Càng nhiều bộ tăng tốc AI, càng nhiều tầng nguồn và chip tốc độ cao, số tụ cần thiết càng lớn.
Murata, hãng MLCC lớn của Nhật Bản, cho biết tại IR Day 2025 rằng một baseboard máy chủ AI trung bình cần khoảng 15.000 - 25.000 tụ điện, tăng từ ước tính 10.000 - 20.000 trước đó. Chính Murata dự báo nhu cầu tụ điện cho server giai đoạn tài khóa 2025 - 2030 tăng bình quân khoảng 30% mỗi năm.
Rack AI (tủ rack điện toán trí tuệ nhân tạo) là loại tủ chuyên dụng được thiết kế để chứa và vận hành hệ thống phần cứng hiệu năng cao phục vụ cho việc huấn luyện và chạy các mô hình AI
Ở cấp cả rack, con số lớn hơn nhiều. Theo công ty dịch vụ tài chính iM Securities, một máy chủ thông thường dùng khoảng 2.000 MLCC, máy chủ dựa trên Nvidia H100 vượt 20.000 chiếc, trong khi GB200 NVL72 cần khoảng 441.000 MLCC trên một rack. CICC cũng sử dụng mức 441.000 chiếc trong mô hình tính toán nhu cầu của mình.
Con số 441.000 không nên đem trực tiếp so với 2.000 để nói rack AI “gấp hơn 200 lần một máy chủ thường”, bởi hai số đo ở hai cấp hệ thống khác nhau. Nhưng nó cho thấy mật độ linh kiện đã thay đổi mạnh như thế nào khi AI chuyển từ một máy chủ riêng lẻ sang kiến trúc hàng chục GPU trong cùng một rack.
Xu hướng vẫn chưa dừng lại. Công ty nghiên cứu thị trường TrendForce cho biết một bo mạch Nvidia GB200 sử dụng khoảng 6.500 MLCC, còn kiến trúc Rubin thế hệ sau có thể nâng lên khoảng 12.000 chiếc do công suất thiết kế nhiệt và độ phức tạp của hệ thống quản lí nguồn tăng lên.
Một trường hợp khác còn cho thấy nhu cầu có thể tăng đột biến ngay trong quá trình thiết kế. TrendForce ngày 17/6 cho biết AMD đã thay tụ nhôm điện phân và tantalum trong cấu hình MI450 bằng MLCC khi kiểm định nền tảng. Riêng loại 47µF, 2,5V, X6S, kích thước 0402 tăng từ 1.440 lên 10.544 chiếc trên mỗi bo, tức 632%. Với Nvidia Vera Rubin, loại 100µF, 4V, X6S, 0805 tăng từ 320 lên 500 chiếc.
Không thiếu MLCC, chỉ thiếu loại AI đang cần nhất
Thị trường hiện không thiếu MLCC trên diện rộng. Vấn đề nằm ở một nhóm sản phẩm cao cấp mà máy chủ AI đang tiêu thụ ngày càng nhiều. TrendForce ngày 17/6 cảnh báo nguy cơ “thiếu hụt mang tính cấu trúc” trong nửa cuối năm 2026, đặc biệt với những MLCC có điện dung cao, kích thước nhỏ, khả năng chịu nhiệt tốt và các thông số kỹ thuật khắt khe.
Yêu cầu cũng khác nhau tùy vị trí của tụ điện trong hệ thống cấp nguồn. Theo CICC, phía AC-DC có thể cần MLCC chịu điện áp tới 1.000V, tầng nguồn 48V cần những sản phẩm điện dung cao ở khoảng 100V, còn khu vực sát chip, nơi điện áp chỉ khoảng 1V, lại đòi hỏi tụ rất nhỏ nhưng có điện dung lớn và đặc tính nhiệt tốt. Nói cách khác, AI không chỉ cần nhiều tụ hơn mà còn cần nhiều loại khó chế tạo hơn.
Điểm nghẽn nằm ở chính quá trình sản xuất. Muốn tăng điện dung mà vẫn giữ kích thước linh kiện nhỏ, nhà sản xuất phải làm lớp điện môi mỏng hơn, xếp nhiều lớp hơn và kiểm soát rất chặt vật liệu, nhiệt độ nung cũng như độ chính xác của từng công đoạn. TrendForce cho biết tỉ lệ sản phẩm đạt chuẩn vẫn là thách thức với các chủng loại mới. Vì vậy, nguồn cung không thể tăng nhanh chỉ bằng cách bổ sung máy móc hay nâng công suất danh nghĩa của nhà máy.
Số doanh nghiệp có thể sản xuất những dòng MLCC này cũng không nhiều. CICC dẫn dữ liệu DigiTimes cho biết Murata chiếm khoảng 45% thị trường MLCC dành cho máy chủ AI, còn Samsung Electro-Mechanics khoảng 40%. Hai hãng vì thế nắm tổng cộng khoảng 85%, trong khi phần còn lại thuộc Taiyo Yuden, TDK, Yageo và một số nhà sản xuất khác.
CEO Samsung Electro-Mechanics Chang Duck-hyun cho biết làn sóng đầu tư vào máy chủ AI và trung tâm dữ liệu đang kéo mạnh nhu cầu đối với MLCC điện dung lớn và các dòng chịu điện áp cao. Theo ông, trong kỉ nguyên AI, hiệu năng và độ tin cậy của linh kiện có thể ảnh hưởng trực tiếp tới sức cạnh tranh của cả hệ thống. Đây cũng là lí do số nhà sản xuất đủ khả năng đáp ứng đồng thời các yêu cầu về kích thước, điện dung, nhiệt độ, điện áp và độ bền vẫn còn hạn chế.
Nguồn cung của các hãng lớn vì thế đã ở mức khá căng. CICC dẫn báo cáo tài chính Murata cho biết tỉ lệ sử dụng công suất MLCC của hãng đạt khoảng 90 - 95% trong nửa cuối năm 2025 và được dự kiến tiếp tục duy trì ở mức cao khi chuẩn bị nguồn hàng cho máy chủ AI. Samsung Electro-Mechanics cũng được đánh giá ở gần trạng thái đầy tải.
Điều này giải thích vì sao chỉ cần nhu cầu MLCC cho AI tăng thêm vài chục tỉ chiếc cũng có thể tạo sức ép lớn hơn con số tuyệt đối cho thấy. Một MLCC cao cấp chiếm nhiều năng lực sản xuất hơn sản phẩm phổ thông, trong khi đơn hàng cũng không thể lập tức chuyển sang một dây chuyền khác nếu dây chuyền đó chưa đáp ứng được yêu cầu kỹ thuật.
Dù vậy, ngay các nhà sản xuất lớn cũng chưa coi mọi dự báo về AI là nhu cầu chắc chắn sẽ xảy ra. Chủ tịch Murata Norio Nakajima cho biết hãng vẫn đang đánh giá “nhu cầu thực” từ AI trước khi quyết định có điều chỉnh giá các dòng MLCC tiên tiến hay không. Điều đó cho thấy thị trường đang nóng lên rõ rệt, nhưng điểm căng nằm chủ yếu ở một số dòng cao cấp chứ chưa phải toàn bộ thị trường MLCC.
Đơn hàng vượt giao hàng, khách lớn bắt đầu giữ chỗ
Áp lực nguồn cung MLCC đang thể hiện rõ qua lượng đơn hàng tăng nhanh hơn giao hàng. Theo TrendForce ngày 6/7, tỉ lệ book-to-bill của Murata, Samsung Electro-Mechanics và Taiyo Yuden cuối tháng 6 lần lượt đạt 1,30; 1,31 và 1,25, cao nhất kể từ đại dịch. Riêng chỉ số orders-to-backlog của Murata lên 1,27, vượt mức 1,25 từng ghi nhận khi thị trường bước vào đợt thiếu MLCC năm 2018.
Thời gian chờ một số MLCC X6S điện dung cao đã tăng từ khoảng 8 lên tới 20 tuần. Các khách hàng có hợp đồng dài hạn, đặc biệt là nhà cung cấp dịch vụ đám mây, có thể được ưu tiên phân bổ, trong khi ODM và nhà sản xuất hệ thống chưa khóa nguồn cung phải đối mặt với giá giao ngay cao hơn và nguy cơ chậm hàng.
Sức ép cũng bắt đầu lan sang các dòng phổ thông. Trong tháng 6, Murata giao 140 tỉ chiếc, Samsung Electro-Mechanics 98 tỉ và Taiyo Yuden 40 tỉ, đều ở mức cao nhất trong 5 năm. Tuy nhiên, việc chuyển thêm công suất từ X5R sang X6S và X7R phục vụ AI khiến tồn kho nhiều MLCC thông dụng trong kênh phân phối giảm xuống dưới 30 ngày.
TrendForce cho biết một số đại lí tích trữ hàng đã nâng giá trung bình khoảng 20-25%, còn giá giao ngay của một số mã khan hiếm tăng gấp hai đến ba lần. Mức tăng này không đại diện cho toàn bộ thị trường mà chủ yếu tập trung ở những sản phẩm đang thiếu hàng.
Các khách hàng lớn vì thế bắt đầu giữ công suất từ sớm. Ngày 30/6, Samsung Electro-Mechanics công bố hợp đồng MLCC trị giá 453,9948 tỉ won, khoảng 294 triệu USD, với một tập đoàn toàn cầu cho năm 2027. Đến cuối tháng 7, hãng cho biết đã có thỏa thuận cung ứng dài hạn với hơn 10 khách hàng toàn cầu, trong đó có các công ty công nghệ lớn.
Các nhà sản xuất cũng đang mở rộng năng lực. Murata đã hoàn thành nhà máy MLCC mới tại Izumo với vốn đầu tư khoảng 47 tỉ yen, nhưng TrendForce cho rằng cơ sở này phải tới năm 2027 mới đạt đầy đủ công suất. Samsung cũng đẩy sớm kế hoạch nhà máy mới tại Philippines, có thể vận hành từ cuối quý I/2027.
Về dài hạn, tụ silicon có thể chia sẻ một phần vai trò với MLCC trong các hệ thống AI. Samsung Electro-Mechanics đã ký hợp đồng trị giá 1.557 tỉ won để cung cấp tụ silicon trong giai đoạn 2027-2028. Loại linh kiện này có thể đặt rất gần GPU hoặc HBM để xử lí nhiễu và dao động điện áp ở tần số cao. Theo TrendForce, tụ silicon và MLCC nhiều khả năng sẽ bổ sung cho nhau thay vì thay thế hoàn toàn.
Việt Nam đã sản xuất MLCC, nhưng khoảng cách tới phân khúc AI còn lớn
Theo Cục Thống kê thuộc Bộ Tài chính, nhóm điện tử, máy tính và linh kiện đạt kim ngạch xuất khẩu 107,75 tỉ USD trong năm 2025, tăng 48,4% so với năm trước và chiếm 22,7% tổng kim ngạch xuất khẩu. Đây là nhóm hàng xuất khẩu lớn nhất của Việt Nam.
Việt Nam cũng đã có hoạt động sản xuất MLCC. Hồ sơ tham vấn môi trường đối với Nhà máy Amogreen Vina tại KCN Khai Quang cho thấy dự án có hạng mục sản xuất, gia công tụ điện gốm đa lớp, với công suất ban đầu 400 triệu sản phẩm mỗi năm. Trong báo cáo đề xuất cấp lại giấy phép môi trường năm 2025, doanh nghiệp cho biết dự kiến nâng công suất lên 1,3 tỉ chiếc mỗi năm. Phần công suất tăng thêm dự kiến hoạt động từ tháng 5/2026 sau khi hoàn tất các thủ tục môi trường.
Tuy nhiên, con số 1,3 tỉ chiếc chưa đồng nghĩa Việt Nam đã tham gia phân khúc MLCC cao cấp đang chịu sức ép từ nhu cầu AI. Các hồ sơ công khai hiện chỉ cho biết loại sản phẩm và công suất của nhà máy, nhưng không nêu các thông số kỹ thuật như MLCC 47µF X6S 0402 hay 100µF X6S 0603/0805. Cũng chưa có thông tin công khai cho thấy sản phẩm sản xuất tại Việt Nam đã được kiểm định để sử dụng trong các nền tảng máy chủ AI.
Khoảng cách này phản ánh bức tranh rộng hơn của ngành điện tử Việt Nam. TS Hoàng Đức Bình, Đại học Tôn Đức Thắng, nhận định Việt Nam hiện tham gia nhiều ở các khâu sản xuất, lắp ráp và tích hợp, trong khi những tầng tạo giá trị cao hơn nằm ở thiết kế, sở hữu trí tuệ và khả năng làm chủ công nghệ. Theo ông, để tiến sâu hơn vào chuỗi cung ứng, doanh nghiệp cần nâng năng lực quản lý chất lượng, phát triển nhà cung cấp trong nước, tăng khả năng truy xuất và từng bước tham gia nghiên cứu, đồng phát triển sản phẩm với các tập đoàn quốc tế.
Với MLCC, yêu cầu này càng rõ. Những dòng dành cho máy chủ AI không chỉ cần kích thước nhỏ và điện dung cao mà còn phải đáp ứng các tiêu chuẩn khắt khe về nhiệt độ, độ ổn định và độ tin cậy. Vì vậy, việc đã có dây chuyền sản xuất MLCC là một bước khởi đầu đáng chú ý, nhưng chưa đủ để xác định Việt Nam đã tiến vào nhóm sản phẩm đang khan hiếm nhất.
TS Tạ Anh Phương, CEO Seinetime, cũng cho rằng Việt Nam không nên cố xây dựng toàn bộ một hệ sinh thái công nghệ, mà nên tập trung vào những mắt xích có thể tạo ra giá trị khác biệt và khó thay thế trong chuỗi cung ứng quốc tế. Một trong những hướng ông đề cập là nâng năng lực kiểm thử, chứng nhận và tiêu chuẩn hóa, song song với phát triển linh kiện và công nghệ phụ trợ có khả năng tích hợp sâu vào sản phẩm của các tập đoàn lớn.
Đặt vào câu chuyện MLCC, cơ hội của Việt Nam vì thế không chỉ nằm ở việc nâng sản lượng từ vài trăm triệu lên vài tỉ chiếc mỗi năm. Bước tiến quan trọng hơn là khả năng làm chủ vật liệu, thiết bị, quy trình sản xuất và hệ thống kiểm soát chất lượng để từng bước tiến từ MLCC thông thường sang những dòng sản phẩm có thông số khắt khe và giá trị cao hơn.
