Tại sao đầu tư sai lầm, chứ không phải dư thừa chip, có thể chấm dứt làn sóng giao dịch AI

Sự bùng nổ trí tuệ nhân tạo đang thúc đẩy chu kỳ chi tiêu vốn (capex) mạnh mẽ nhất trong lịch sử, nhưng một cảnh báo quan trọng đã xuất hiện về tính bền vững của nó. Chris Wood, Trưởng bộ phận Chiến lược Cổ phiếu Toàn cầu tại Jefferies, cho rằng sự kết thúc cuối cùng của làn sóng giao dịch AI sẽ không được kích hoạt bởi sự thiếu hụt chip, mà bởi một cuộc khủng hoảng niềm tin vào lợi nhuận đầu tư.

Mối đe dọa cận kề từ việc đầu tư sai lầm

Khác với các chu kỳ bán dẫn truyền thống thường kết thúc do tình trạng dư thừa nguồn cung đột ngột hoặc tích tụ hàng tồn kho, Wood lập luận rằng kỷ nguyên AI đang đối mặt với một rủi ro cấu trúc độc nhất: đầu tư sai lầm (malinvestment). Nguy cơ chính nằm ở khả năng các nhà cung cấp dịch vụ đám mây quy mô lớn (hyperscalers) và các phòng thí nghiệm AI hàng đầu sẽ không thể tạo ra lợi nhuận tương xứng với lượng vốn khổng lồ mà họ đang triển khai.

Wood nhấn mạnh một mô hình "vòng lặp tài trợ" (circular funding) đáng lo ngại trong hệ sinh thái này. Ví dụ, Nvidia đã tham gia tài trợ cho các thực thể như OpenAI, và sau đó các thực thể này lại sử dụng chính nguồn vốn đó để mua thêm chip của Nvidia. Mặc dù điều này tạo ra động lực mạnh mẽ trong ngắn hạn, nhưng nó cũng tạo ra một vòng lặp phản hồi có thể đảo chiều đột ngột nếu các nhà đầu tư bắt đầu nghi ngờ khả năng kiếm tiền dài hạn và tính minh bạch của lợi nhuận trong hệ thống AI (AI stack).

Chi tiêu vốn khổng lồ và sự tập trung rủi ro

Quy mô đầu tư đang được chứng kiến hiện nay là chưa từng có. TSMC, xưởng đúc chip hàng đầu thế giới, đã nâng dự báo chi tiêu vốn (capex) năm 2026 lên khoảng 56 tỷ USD, tăng từ mức 41 tỷ USD vào năm ngoái. Các dự báo từ Fubon Research cho thấy con số này có thể tăng vọt lên mức từ 65 tỷ đến 70 tỷ USD vào năm 2027.

Sự gia tăng này đang làm thay đổi các nền kinh tế khu vực. Tại Đài Loan, tác động từ nhu cầu liên quan đến AI là rất rõ rệt, với tăng trưởng GDP thực tế đạt 14,55% so với cùng kỳ năm trước vào quý 1 năm 2026. Hơn nữa, nhu cầu liên quan đến AI dự kiến sẽ chiếm khoảng 31% tổng doanh thu của TSMC vào năm 2026, nhấn mạnh mức độ tập trung cao độ của nền kinh tế toàn cầu vào hạ tầng AI.

Sự hàng hóa hóa các mô hình AI

Một điểm áp lực thứ hai là sự hàng hóa hóa nhanh chóng của các Mô hình Ngôn ngữ Lớn (LLM). Khi hiệu suất được cải thiện và chi phí giảm xuống, lợi thế "cao cấp" của các nhà cung cấp AI phương Tây đang bị thách thức. Wood chỉ ra sự trỗi dậy của các mô hình Trung Quốc, chẳng hạn như GLM-5.2 của Z.ai, được báo cáo là có hiệu suất tương đương với các mô hình hàng đầu của phương Tây nhưng với chi phí chỉ bằng một phần tư.

Dữ liệu ủng hộ sự chuyển dịch này; trên nền tảng OpenRouter, các mô hình AI hàng đầu của Trung Quốc đã xử lý 21,37 nghìn tỷ token vào cuối tháng 6, một bước nhảy vọt so với con số 4,37 nghìn tỷ vào tháng 4. Khối lượng này cao hơn đáng kể so với 5,76 nghìn tỷ token do các mô hình hàng đầu của Mỹ xử lý, báo hiệu một thị trường đang trở nên chật chội và nhạy cảm về giá.

Chuyển trọng tâm sang mô hình "cuốc và xẻng"

Bất chấp những cảnh báo này, Wood không dự đoán một sự sụp đổ ngay lập tức. Thay vào đó, ông gợi ý một sự chuyển hướng chiến lược sang các 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 ông lớn như Micron đã và đang củng cố vị thế của mình thông qua các thay đổi về mặt cấu trúc, chẳng hạn như ký kết các thỏa thuận chiến lược kéo dài 5 năm bao gồm các phần đáng kể trong khối lượng DRAM và NAND của họ. Điều này mang lại cho các nhà sản xuất bộ nhớ quyền định giá và sự ổn định lớn hơn, ngay cả khi lớp phần mềm AI rộng lớn hơn gặp khó khăn trong việc chứng minh khả năng sinh lời.

Các điểm chính cần lưu ý

• Rủi ro thực sự: Làn sóng giao dịch AI có nhiều khả năng kết thúc do "đầu tư sai lầm"—việc các nhà cung cấp dịch vụ đám mây quy mô lớn không kiếm được lợi nhuận đủ lớn từ mức chi tiêu vốn khổng lồ—thay vì tình trạng dư thừa chip truyền thống.
• Sự hàng hóa hóa mô hình: Sự trỗi dậy nhanh chóng của các mô hình AI Trung Quốc giá rẻ, hiệu suất cao đang gây áp lực nặng nề lên hiệu quả kinh tế của các nhà cung cấp AI cao cấp phương Tây.
• Khả năng phục hồi của phần cứng: Các nhà sản xuất bộ nhớ và DRAM (như SK Hynix và Samsung) vẫn là những bên hưởng lợi kiên cường nhất nhờ khả năng chốt các thỏa thuận bán hàng dài hạn và nắm giữ quyền định giá.