Tại sao đầu tư sai lầm, chứ không phải dư thừa chip, có thể chấm dứt cơn sốt AI

Sự gia tăng không ngừng của đầu tư vào Trí tuệ nhân tạo đã định hình kỷ nguyên thị trường hiện tại, nhưng một cảnh báo quan trọng đã xuất hiện từ một trong những chiến lược gia được theo dõi sát sao nhất tại Wall Street. Chris Wood, Trưởng bộ phận Chiến lược Cổ phiếu Toàn cầu của Jefferies, cho rằng sự sụp đổ của làn sóng giao dịch AI sẽ không bắt nguồn từ việc thiếu chip, mà từ việc thất bại trong việc chuyển đổi các khoản chi phí vốn khổng lồ thành lợi nhuận có ý nghĩa.

Rủi ro tiềm ẩn từ việc đầu tư sai lầm

Khác với các chu kỳ bán dẫn truyền thống thường kết thúc do dư thừa hàng tồn kho và sự gia tăng nguồn cung đột ngột, Chris Wood lập luận rằng kỷ nguyên AI đang đối mặt với một rủi ro cấu trúc độc nhất: đầu tư sai lầm (malinvestment). Ông cảnh báo rằng "sự kết thúc" của làn sóng giao dịch AI — hoặc ít nhất là một đợt tạm dừng thị trường đầy đau đớn — có khả năng sẽ bị kích hoạt khi các hyperscaler và các phòng thí nghiệm AI hàng đầu không tạo ra được lợi nhuận tương xứng với các khoản chi phí vốn (capex) khổng lồ của họ.

Wood chỉ ra một vòng lặp phản hồi đáng lo ngại trong hệ sinh thái, chẳng hạn như việc Nvidia tài trợ cho các công ty như OpenAI, sau đó các công ty này lại sử dụng nguồn vốn đó để mua thêm chip Nvidia. Mặc dù nguồn vốn xoay vòng này thúc đẩy tăng trưởng tức thì, nhưng nó tạo ra một nền tảng bấp bênh có thể tan vỡ nhanh chóng khi các nhà đầu tư yêu cầu sự minh bạch về lợi nhuận dài hạn và kỷ luật sử dụng vốn.

Một chu kỳ Capex phá kỷ lục

Quy mô chi tiêu cho AI hiện nay là chưa từng có. Wood mô tả quá trình xây dựng đang diễn ra là chu kỳ capex kịch tính nhất mà ông từng chứng kiến. Sự tập trung của khoản đầu tư này thể hiện rõ nhất trong ngành bán dẫn:

• Sự mở rộng của TSMC: Xưởng đúc này đã nâng hướng dẫn capex năm 2026 lên khoảng 56 tỷ USD, tăng từ mức 41 tỷ USD vào năm ngoái. Các dự báo cho năm 2027 cho thấy chi tiêu có thể đạt mức từ 65 tỷ đến 70 tỷ USD.
• Tập trung doanh thu: Nhu cầu liên quan đến AI dự kiến sẽ chiếm khoảng 31% tổng doanh thu của TSMC vào năm 2026.
• Tác động vĩ mô: Sự bùng nổ này đã thúc đẩy tăng trưởng mạnh mẽ tại Đài Loan, với tăng trưởng GDP thực tế đạt 14,55% so với cùng kỳ năm trước trong quý 1 năm 2026.

Sự bình dân hóa các mô hình AI

Áp lực lên biên lợi nhuận còn đến từ sự bình dân hóa nhanh chóng của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLMs). Wood lưu ý rằng các mô hình rẻ hơn, hiệu quả cao — đặc biệt là từ các nhà phát triển Trung Quốc — đang thách thức sự thống trị của các nhà cung cấp cao cấp phương Tây.

Ví dụ, GLM-5.2 của Z.ai (niêm yết tại Hồng Kông) được báo cáo là có hiệu suất gần bằng Anthropic nhưng với chi phí mỗi token chỉ bằng 1/4. Sự chuyển dịch này được phản ánh qua dữ liệu sử dụng: vào cuối tháng 6, các mô hình hàng đầu của Trung Quốc đã xử lý 21,37 nghìn tỷ token trên OpenRouter, một bước nhảy vọt so với mức 4,37 nghìn tỷ vào tháng 4, vượt xa mức 5,76 nghìn tỷ token do các mô hình hàng đầu của Mỹ xử lý. Khi chi phí token giảm xuống, "con hào kinh tế" (moat) của các nhà cung cấp AI cao cấp bị thu hẹp, khiến việc thu hồi các chi phí hạ tầng khổng lồ trở nên khó khăn hơn.

Những người chiến thắng trong cuộc đua "cuốc và xẻng"

Bất chấp những rủi ro dài hạn này, Wood không dự báo về một sự sụp đổ tức thì. Thay vào đó, ông đang tái cơ cấu danh mục đầu tư hướng tới các mã "cuốc và xẻng" (picks and shovels) — cụ thể là các nhà cung cấp bộ nhớ và phần cứng — những đơn vị được hưởng lợi từ Nghịch lý Jevons. Nguyên lý kinh tế này cho rằng khi khả năng tính toán trở nên hiệu quả và rẻ hơn, tổng mức tiêu thụ thực tế sẽ tăng lên.

Các gã khổng lồ về bộ nhớ như Micron, SK Hynix và Samsung hiện đang ở vị thế mạnh mẽ. Micron đã đảm bảo được các thỏa thuận chiến lược bao gồm 20% khối lượng DRAM và 1/3 khối lượng NAND của mình, thường với thời hạn 5 năm, tạo ra một vùng đệm chống lại sự biến động dự kiến ở lớp phần mềm của ngăn xếp AI (AI stack).

Các điểm chính cần lưu ý

• Mối đe dọa chính: Làn sóng giao dịch AI dễ bị tổn thương trước các rủi ro "đầu tư sai lầm", nơi việc chi tiêu khổng lồ của các hyperscaler không mang lại tỷ suất hoàn vốn (ROI) đủ lớn.
• Sự thay đổi trong hồ sơ rủi ro: Khác với các chu kỳ bán dẫn trước đây được thúc đẩy bởi sự dư thừa nguồn cung, sự kết thúc của chu kỳ AI có khả năng sẽ được thúc đẩy bởi sự thất vọng của nhà đầu tư đối với kỷ luật sử dụng vốn.
• Khả năng phục hồi của phần cứng: Trong khi biên lợi nhuận của các mô hình phần mềm đối mặt với áp lực từ sự bình dân hóa, các nhà cung cấp bộ nhớ và phần cứng vẫn là những bên hưởng lợi chính từ cuộc đua capex đang diễn ra.