Google đang thu hồi mô-đun DDR4 từ các máy chủ ngừng vận hành để lắp lại cho hạ tầng AI, trong bối cảnh nguồn cung DRAM ngày càng căng thẳng vì làn sóng đầu tư trung tâm dữ liệu AI. Khi sản lượng bộ nhớ mới không theo kịp nhu cầu tăng vọt, các hãng công nghệ buộc phải tận dụng tối đa phần cứng sẵn có.

Theo Cryptopolitan ngày 3/9/2026 (giờ địa phương), Google đã thu hồi DDR4 từ các máy chủ hiện hữu để bổ sung dung lượng bộ nhớ cho hạ tầng AI.

Nikhil Cherian, Giám đốc cấp cao phụ trách hạ tầng chuỗi cung ứng tại Google, cho biết việc tái sử dụng DDR4 chỉ là giải pháp ngắn hạn, khi công ty vẫn gặp khó trong việc bảo đảm đủ chip nhớ cho các hệ thống AI. Ông nói trong điều kiện nguồn cung đặc biệt eo hẹp hiện nay, giải pháp bền vững nhất vẫn là các nhà sản xuất bộ nhớ đẩy nhanh mở rộng công suất.

Không chỉ Google, nhiều ông lớn công nghệ khác cũng đang tìm cách kéo dài vòng đời của DRAM thế hệ cũ. Mục tiêu là tránh để các cụm tăng tốc AI trị giá hàng tỷ USD không thể vận hành hết công suất vì thiếu bộ nhớ hoặc chi phí tăng quá nhanh.

Đầu năm nay, Meta công bố tài liệu đề xuất sử dụng Compute Express Link (CXL) để kết hợp DDR4 cũ với DDR5 mới trong cùng một hệ thống. Kuram Malik, Phó chủ tịch phụ trách marketing sản phẩm của Marvell, cho biết sau khi chuyển máy chủ sang nền tảng DDR5, các doanh nghiệp hyperscale vẫn dùng bộ điều khiển CXL để tiếp tục khai thác các mô-đun DDR4 hiện có.

Theo Meta, với một số tác vụ suy luận, cách tiếp cận này có thể giúp hiệu quả sử dụng máy chủ trong hạ tầng quy mô hàng triệu máy tăng tối đa 25%. Với hệ thống bộ nhớ đệm phân tán, độ trễ trung bình giảm khoảng 29%.

Tuy nhiên, việc tái sử dụng bộ nhớ thế hệ cũ vẫn có giới hạn về hiệu năng. Meta cho rằng một số sản phẩm CXL đang bán trên thị trường tích hợp bộ điều khiển và DRAM trong cùng một gói, khiến doanh nghiệp khó tái sử dụng nguyên trạng lượng DDR4 tồn kho.

Băng thông và độ trễ cũng là những rào cản lớn. Theo phân tích của Meta, băng thông của bộ nhớ mở rộng qua CXL thấp hơn khoảng 10 lần so với DRAM kết nối trực tiếp, trong khi độ trễ cao hơn khoảng 60%.

Để khắc phục, Meta đã phát triển ASIC tự thiết kế mang tên Vistara. Con chip này hướng tới mục tiêu tái sử dụng bộ nhớ hiệu quả hơn, cải thiện hiệu suất điện năng và giảm độ trễ. Phần mềm đi kèm sẽ theo dõi tải công việc theo thời gian thực và tự động tắt tính năng này nếu độ trễ vượt ngưỡng cho phép.

Trong khi đó, giá bộ nhớ và nguồn cung vẫn khó sớm ổn định. Counterpoint Research cho biết giá DRAM trong quý I/2026 tăng 80-90% so với quý trước. Marvell cũng ước tính mức tăng theo quý của DRAM phổ thông vào khoảng 90-95%.

Khi số lượng trung tâm dữ liệu AI tiếp tục tăng, tỷ trọng chi tiêu cho bộ nhớ của nhóm hyperscale được dự báo sẽ leo thang mạnh. Marvell dự báo tỷ trọng này sẽ tăng từ khoảng 8% trong giai đoạn 2023-2024 lên khoảng 30% vào năm 2026. TrendForce cũng dự báo giá hợp đồng DRAM truyền thống trong quý III/2026 sẽ tăng thêm 13-18%.

Việc mở rộng công suất sản xuất cũng không thể diễn ra trong thời gian ngắn. ChangXin Memory Technologies bị hạn chế công suất ở mức khoảng 240 nghìn wafer mỗi tháng do tác động từ các biện pháp kiểm soát xuất khẩu của Mỹ. Tỷ lệ đạt chuẩn của hãng này cũng được ước tính thấp hơn Samsung Electronics và SK hynix khoảng 42%.

SK hynix đã quyết định đầu tư khoảng 38 tỷ USD vào hai nhà máy mới, song tác động tới nguồn cung sẽ cần thời gian. Nhà máy DRAM Y2 cũng được dự báo phải tới giữa năm 2029 mới đạt giai đoạn phòng sạch.

Một biến số khác là nguy cơ gián đoạn sản xuất tại nhà máy của Micron ở Đài Loan. Hai công đoàn đại diện cho khoảng 10 nghìn lao động tại đây đang xem xét tổ chức bỏ phiếu đình công trong tháng 9 do tranh cãi về cách tính thưởng. Micron hiện là một trong ba doanh nghiệp dẫn dắt thị trường DRAM, bên cạnh Samsung Electronics và SK hynix.

Thị trường vì thế cũng xuất hiện dự báo tình trạng thiếu cung sẽ kéo dài. Kwak Noh-jung, CEO của SK hynix, từng đề cập khả năng tình trạng thiếu DRAM có thể kéo dài đến cuối năm 2030.

Trong bối cảnh đó, việc Google, Meta và các hãng công nghệ lớn tái sử dụng bộ nhớ cũ không còn chỉ mang ý nghĩa tiết kiệm chi phí, mà đang trở thành giải pháp thực tế để duy trì vận hành hạ tầng AI. Khi cuộc đua AI chuyển từ bảo đảm nguồn cung GPU hiệu năng cao sang cạnh tranh nguồn cung bộ nhớ, DDR4 từng bị xem là đã hết vòng đời lại được chú ý trở lại.