Lời cảnh báo của Chris Wood: Tại sao tình trạng đầu tư sai chỗ có thể chấm dứt sự bùng nổ AI

Sự gia tăng mạnh mẽ trong chi tiêu cho Trí tuệ nhân tạo đang tạo ra một trong những chu kỳ chi tiêu vốn (capex) kịch tính nhất trong lịch sử, nhưng nó cũng tiềm ẩn một mối nguy hiểm ẩn giấu. Trưởng bộ phận Chiến lược Cổ phiếu Toàn cầu của Jefferies, Chris Wood, cảnh báo rằng sự sụp đổ của làn sóng giao dịch AI sẽ không do tình trạng thiếu hụt hay dư thừa chip gây ra, mà bởi một cuộc khủng hoảng về khả năng sinh lời.

Mối đe dọa cận kề từ tình trạng đầu tư sai chỗ

Theo bản tin "Greed & Fear" mới nhất của Wood, rủi ro chính đối với hệ sinh thái AI là "malinvestment" (đầu tư sai chỗ). Ông lập luận rằng làn sóng giao dịch này có khả năng sẽ phải đối mặt với một giai đoạn tạm dừng đau đớn hoặc kết thúc khi thị trường nhận ra rằng các hyperscaler (nhà cung cấp dịch vụ đám mây quy mô lớn) và các phòng thí nghiệm AI hàng đầu không thể tạo ra lợi nhuận tương xứng với các khoản đầu tư khổng lồ của họ.

Một mối lo ngại đáng kể là sự tồn tại của các vòng lặp huy động vốn xoay vòng. Wood chỉ ra các kịch bản mà ở đó những công ty như Nvidia có thể tài trợ cho các phòng thí nghiệm AI như OpenAI, sau đó các đơn vị này lại sử dụng nguồn vốn đó để mua thêm chip của Nvidia. Mặc dù điều này tạo ra một vòng lặp phản hồi dựa trên đà tăng trưởng, nhưng nó vẫn rất dễ bị tổn thương trước sự hoài nghi của các nhà đầu tư về khả năng nhìn thấy lợi nhuận trong dài hạn và kỷ luật sử dụng vốn.

Chu kỳ Capex khổng lồ được thúc đẩy bởi cơ sở hạ tầng

Quy mô đầu tư hiện đang đổ vào cơ sở hạ tầng AI là chưa từng có tiền lệ. TSMC là một ví dụ điển hình cho sự tập trung này; công ty đã nâng mức hướng dẫn capex năm 2026 lên khoảng 56 tỷ USD, tăng từ mức 41 tỷ USD vào năm ngoái. Các dự báo xa hơn từ Fubon Research cho thấy capex có thể đạt mức 65–70 tỷ USD vào năm 2027.

Việc chi tiêu này đang thúc đẩy những chuyển dịch kinh tế vĩ mô khổng lồ tại các khu vực như Đài Loan, nơi tăng trưởng GDP thực tế đạt 14,55% so với cùng kỳ năm ngoái vào quý 1 năm 2026. Hiện tại, nhu cầu liên quan đến AI ước tính chiếm 31% tổng doanh thu của TSMC trong năm 2026, làm nổi bật mức độ gắn kết sâu sắc của nền kinh tế toàn cầu với quá trình xây dựng hạ tầng AI.

Sự hàng hóa hóa các mô hình AI

Áp lực lên biên lợi nhuận còn đến từ sự hàng hóa hóa nhanh chóng của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs). Khi các mô hình chất lượng cao trở nên sẵn có với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ, các "con hào kinh tế" (moats) bao quanh các nhà cung cấp AI cao cấp của phương Tây đang dần thu hẹp lại.

Wood lưu ý sự trỗi dậy của các mô hình Trung Quốc hiệu quả, chẳng hạn như GLM-5.2 của Z.ai, được báo cáo là có hiệu suất gần tương đương với các mô hình hàng đầu của Mỹ như Anthropic nhưng với chi phí mỗi token chỉ bằng 1/4. Dữ liệu từ OpenRouter cho thấy một sự chuyển dịch đáng kể: vào cuối tháng 6, các mô hình AI hàng đầu của Trung Quốc đã xử lý 21,37 nghìn tỷ token, vượt xa con số 5,76 nghìn tỷ token được xử lý bởi các mô hình hàng đầu của Mỹ. Xu hướng này cho thấy lớp phần mềm của AI đang trở thành một ngành kinh doanh hàng hóa có biên lợi nhuận thấp.

Chuyển hướng sang nhóm "cuốc và xẻng"

Bất chấp những rủi ro này, Wood không dự đoán một sự sụp đổ tức thì. Thay vào đó, ông gợi ý một sự chuyển dịch chiến lược sang nhóm "cuốc và xẻng" (picks and shovels) của ngành—cụ thể là bộ nhớ và phần cứng.

Khác với lớp phần mềm, các nhà cung cấp DRAM và bộ nhớ đang giành được lợi thế đáng kể. Ví dụ, Micron đã ký kết 16 thỏa thuận khách hàng chiến lược bao phủ 20% sản lượng DRAM và 1/3 sản lượng NAND của mình, thường với thời hạn 5 năm. Sự thay đổi cấu trúc này cho phép các nhà sản xuất bộ nhớ nắm quyền quyết định giá cả, khiến họ trở thành những lựa chọn an toàn hơn ngay cả khi chu kỳ capex AI rộng lớn hơn phải đối mặt với sự kiểm chứng thực tế.

Các điểm chính cần lưu ý

• Yếu tố rủi ro: Làn sóng giao dịch AI dễ bị tổn thương bởi tình trạng "đầu tư sai chỗ" (malinvestment), khi các nhà đầu tư nhận ra rằng các hyperscaler không thể thu về lợi nhuận đủ lớn từ các khoản chi tiêu vốn khổng lồ của họ.
• Áp lực hàng hóa hóa: Sự xuất hiện nhanh chóng của các mô hình AI Trung Quốc chi phí thấp, hiệu suất cao đang hàng hóa hóa thị trường LLM và ép biên lợi nhuận của các nhà cung cấp phương Tây.
• Chuyển dịch chiến lược: Trong khi biên lợi nhuận phần mềm có thể thu hẹp, các nhà cung cấp phần cứng và bộ nhớ (như SK Hynix và Samsung) đang đảm bảo các lợi thế dài hạn thông qua các thỏa thuận cung ứng chiến lược kéo dài nhiều năm.