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

Kỷ nguyên trí tuệ nhân tạo đã kích hoạt chu kỳ chi tiêu vốn (capex) mạnh mẽ nhất trong lịch sử, nhưng một rủi ro cấu trúc đáng kể đang hiện hữu. Trưởng bộ phận Chiến lược Cổ phiếu Toàn cầu của Jefferies, Chris Wood, cảnh báo rằng làn sóng giao dịch AI có thể không kết thúc do thiếu hụt chip hay dư thừa nguồn cung, mà thay vào đó là sự nhận thức rằng các khoản đầu tư khổng lồ đang không tạo ra được lợi nhuận tương xứng.

Bóng ma của việc đầu tư sai chỗ (Malinvestment)

Khác với các chu kỳ bán dẫn truyền thống thường kết thúc khi tình trạng dư thừa hàng tồn kho tràn ngập thị trường, Wood lập luận rằng sự bùng nổ AI hiện nay đang đối mặt với một mối đe dọa độc nhất: đầu tư sai chỗ (malinvestment). Ông cho rằng "giai đoạn kết thúc" của làn sóng giao dịch AI sẽ bị kích hoạt khi các nhà cung cấp hạ tầng quy mô lớn (hyperscalers) và các phòng thí nghiệm AI hàng đầu không thể thu về lợi nhuận thỏa đáng từ mức capex khổng lồ mà họ đang thực hiện.

Một mối lo ngại đặc biệt là sự tồn tại của các vòng lặp tài trợ xoay vòng. Wood chỉ ra các kịch bản mà ở đó những ông lớn như Nvidia cung cấp tài chính cho các công ty như OpenAI, sau đó các công ty này lại dùng chính số vốn đó để mua thêm chip của Nvidia. Mặc dù điều này tạo ra một vòng lặp tăng trưởng ngắn hạn mạnh mẽ, nhưng nó phụ thuộc nặng nề vào các giả định lạc quan về khả năng kiếm tiền (monetization), vốn có thể đổ vỡ nếu các nhà đầu tư mất niềm tin vào khả năng nhìn thấy lợi nhuận trong dài hạn.

Capex khổng lồ và sự trỗi dậy của Đài Loan

Quy mô đầu tư hiện nay trong lĩnh vực này là chưa từng có tiền lệ. Wood mô tả quá trình xây dựng hạ tầng đang diễn ra là chu kỳ capex mạnh mẽ nhất mà ông từng chứng kiến. Một ví dụ điển hình là TSMC, công ty đã tăng đáng kể dự báo của mình, với các dự kiến cho năm 2027 có thể lên tới 65–70 tỷ USD.

Việc tập trung chi tiêu này đang thúc đẩy những chuyển dịch kinh tế vĩ mô to lớn, đặc biệt là tại Đài Loan. Khu vực này đã chứng kiến mức tăng trưởng GDP thực tế đạt 14,55% so với cùng kỳ năm trước trong quý 1 năm 2026, được thúc đẩy bởi sự bùng nổ đơn hàng xuất khẩu lên tới 53,4%. Hiện tại, nhu cầu liên quan đến AI ước tính chiếm khoảng 31% tổng doanh thu của TSMC trong năm 2026, minh chứng cho việc nền kinh tế toàn cầu đang gắn kết chặt chẽ với hạ tầng AI như thế nào.

Sự hàng hóa hóa và sự trỗi dậy của các mô hình giá rẻ

Một lớp rủi ro khác là sự "hàng hóa hóa" (commoditization) nhanh chóng của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs). Khi chi phí trên mỗi token giảm xuống, lợi thế cạnh tranh của các nhà cung cấp cao cấp phương Tây đang bị thách thức. Wood lưu ý rằng các mô hình mới, chẳng hạn như GLM-5.2 của Z.ai (niêm yết tại Hồng Kông), được báo cáo là đang tiệm cận hiệu suất của các mô hình hàng đầu như Anthropic nhưng với mức chi phí chỉ bằng 1/4.

Dữ liệu từ OpenRouter làm nổi bật sự chuyển dịch này: vào cuối tháng 6, các mô hình AI hàng đầu của Trung Quốc đã xử lý 21,37 nghìn tỷ token, một bước nhảy vọt so với con số 4,37 nghìn tỷ vào tháng 4. Khối lượng này vượt xa con số 5,76 nghìn tỷ token được xử lý bởi các mô hình hàng đầu của Mỹ, báo hiệu một bối cảnh cạnh tranh gay gắt và ngày càng bị hàng hóa hóa.

Thay đổi chiến lược: Tập trung vào Bộ nhớ và Phần cứng

Bất chấp những cảnh báo này, Wood không dự đoán một sự sụp đổ tức thì. Thay vào đó, ông đang tái định vị các danh mục đầu tư hướng tới những yếu tố "cuốc và xẻng" (picks and shovels) của ngành—cụ thể là các nhà cung cấp DRAM và bộ nhớ. Do Nghịch lý Jevons, khi khả năng tính toán trở nên hiệu quả và rẻ hơn, tổng mức tiêu thụ thực tế lại tăng lên, mang lại lợi ích cho các nhà cung cấp phần cứng.

Các nhà sản xuất bộ nhớ lớn như Micron đã và đang đảm bảo sự ổn định lâu dài, với việc Micron ký kết các thỏa thuận chiến lược bao phủ 20% sản lượng DRAM của mình. Do đó, Wood đang tăng tỷ trọng đầu tư vào các tên tuổi phần cứng công nghệ như SK Hynix, Kioxia và Samsung Electronics, đặt cược rằng họ sẽ vẫn là những bên hưởng lợi ngay cả khi các lớp phần mềm và dịch vụ AI rộng lớn hơn gặp khó khăn trong việc kỷ luật sử dụng vốn.

Các điểm chính cần lưu ý

• Rủi ro chính: Làn sóng giao dịch AI có nhiều khả năng kết thúc do "đầu tư sai chỗ" và thiếu ROI (tỷ suất hoàn vốn) cho các nhà cung cấp hạ tầng quy mô lớn, thay vì do tình trạng dư thừa nguồn cung bán dẫn truyền thống.
• Mối đe dọa từ sự hàng hóa hóa: Các mô hình AI Trung Quốc đang tiến bộ nhanh chóng với giá rẻ hơn, gây áp lực lớn về giá lên các nhà cung cấp AI cao cấp của phương Tây.
• Chuyển dịch chiến lược: Sự quan tâm đầu tư đang chuyển hướng sang các đơn vị sản xuất bộ nhớ và phần cứng (DRAM), những bên nắm giữ quyền năng định giá lớn và các hợp đồng khách hàng dài hạn.