Đầu tư vào AI đã "đi được nửa chặng đường": Nên mua gì trong nửa sau? Từ những người bán sức mạnh tính toán đến các ứng viên AI.

Gần đây, cổ phiếu các công ty AI/sức mạnh tính toán toàn cầu đã trải qua một giai đoạn biến động mạnh, với cổ phiếu lưu trữ của Hàn Quốc dẫn đầu sự sụt giảm và cổ phiếu phần cứng AI của Mỹ cùng nhau giảm điểm. Xing Ziqiang, nhà kinh tế trưởng khu vực Trung Quốc tại Morgan Stanley, cho rằng đầu tư vào AI đang bước vào "giai đoạn nghỉ giữa kỳ", và trọng tâm của nửa sau sẽ chuyển từ việc chỉ đơn thuần "bán" sức mạnh tính toán sang "những người áp dụng AI" có thể thực sự đạt được mục tiêu giảm chi phí, cải thiện hiệu quả và tăng doanh thu thông qua AI.

Tối ngày 11 tháng 8, PANews đã tổ chức một buổi thảo luận trên Twitter với chủ đề tương tự, mời bốn khách mời: Investment TALK, Elio Cui (Trưởng bộ phận môi giới BIT), Harry (Trưởng bộ phận hệ sinh thái ảo) và Sun (đồng sáng lập The Mu). Họ đã thảo luận sáu vấn đề: nguyên nhân của đợt điều chỉnh thị trường này, sự dịch chuyển chủ đề chính của nửa sau kỷ nguyên AI, liệu cuộc thảo luận về phần cứng bán dẫn đã kết thúc hay chưa, việc định giá lại các tài sản HALO, cơ hội trong cơ sở hạ tầng kỹ thuật số của Trung Quốc, và chi tiêu vốn cùng lãi suất. Sau đây là bản ghi lại cuộc thảo luận.

1. Liệu đợt giảm mạnh này là do các vấn đề cơ bản hay do thanh toán đòn bẩy?

Investment TALK đã đưa ra bản tóm tắt đầy đủ đầu tiên: Vào tháng 3, thị trường lo ngại về các xung đột địa chính trị; vào tháng 4, các nhà đầu tư cá nhân nhìn chung đã bỏ lỡ cơ hội (một sự tương phản rõ rệt với cơn sốt mua vào điên cuồng trong đợt giảm thuế năm ngoái); vào tháng 5, các quỹ đổ xô vào thị trường, với ngành chip tăng vọt 100% trong vòng hai tháng, dẫn đến giao dịch tập trung và tích lũy đòn bẩy đáng kể; tháng 6 chứng kiến sự biến động đi ngang, với cuộc họp của Cục Dự trữ Liên bang đánh dấu sự khởi đầu của đợt suy giảm; tháng 7 chứng kiến sự bắt đầu của giai đoạn thanh lý đòn bẩy. Kết luận của ông là đợt điều chỉnh này ít liên quan đến các yếu tố cơ bản, mà chủ yếu là kết quả của phí bảo hiểm tâm lý và thanh lý đòn bẩy — trong cùng kỳ, chi tiêu vốn của ba nhà cung cấp điện toán đám mây lớn, Microsoft, Amazon và Google, không những không giảm mà còn tăng lên, và SpaceX cũng đã có những cam kết đáng kể đối với đầu tư trung tâm dữ liệu.

Elio Cui đồng ý với nhận định này và đưa ra ba tín hiệu định lượng để xác định liệu "điểm uốn cơ bản" đã thực sự đến hay chưa:

“Một bước ngoặt cơ bản thực sự cần ít nhất ba tín hiệu: thứ nhất, hướng dẫn về chi tiêu vốn bắt đầu được điều chỉnh giảm; thứ hai, đơn đặt hàng dịch vụ đám mây và trí tuệ nhân tạo không theo kịp đầu tư; và thứ ba, chênh lệch lãi suất tín dụng bắt đầu mở rộng đáng kể.”

Ông nói thêm rằng từ góc nhìn của BIT, một công ty môi giới có liên kết trực tiếp với các sàn giao dịch của Mỹ, dòng tiền vẫn đang chảy vào, chưa có dòng tiền chảy ra quy mô lớn và hoạt động giao dịch tương đối sôi động; "chưa đến giai đoạn đó."

Harry đã cung cấp bằng chứng xác thực từ góc nhìn của ngành công nghiệp tiền điện tử: mặc dù các nhà đầu tư nhỏ lẻ có phần lo ngại, nhưng những người dùng có lượng vốn lớn hơn vẫn đang "mua vào khi giá giảm", và có thể thấy rằng dòng tiền liên tục chảy ra khỏi tiền điện tử và đổ vào các tài sản chứng khoán liên quan đến trí tuệ nhân tạo của Mỹ.
 

Sun đưa ra một cách diễn giải khác từ góc nhìn của hệ sinh thái khởi nghiệp, và cách diễn đạt của ông rất thẳng thắn:

"Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng phát triển mạnh mẽ. Nhiều doanh nhân đang bắt đầu tích hợp AI vào mọi dự án của họ. Tôi nghĩ vấn đề duy nhất hiện nay là số liệu chưa khớp với thực tế."

Ông tin rằng thị trường đã bị thổi phồng quá mức do đầu tư và đầu cơ trong giai đoạn đầu, và cần phải bình tĩnh lại trước khi bước vào giai đoạn "xem các công ty AI thực sự có thể tạo ra bao nhiêu lợi nhuận".

II. Từ “người bán xẻng” đến “người ứng dụng AI”: Ai mới thực sự đang biến AI thành tiền?

Đáp lại đánh giá của Morgan Stanley về sự thay đổi trong các chủ đề đầu tư, Investment TALK đã đưa ra các mục tiêu cụ thể từ góc độ danh mục đầu tư: các công ty công nghệ vốn hóa lớn (Amazon, Microsoft) và một số công ty phần mềm nhất định (như Adobe). Ông đặc biệt đề cập đến một sự thay đổi trước đây bị đánh giá thấp – trong khi thị trường nói chung tin rằng các công ty phần mềm sẽ bị "thay đổi đột phá" bởi AI trong hơn một năm rưỡi qua, các báo cáo tài chính từ các công ty như Microsoft cho thấy rằng nếu các công ty phần mềm có thể tích hợp hiệu quả AI vào hoạt động kinh doanh hiện có của họ, thì tăng trưởng doanh thu thực sự đang tăng tốc và biên lợi nhuận không bị ảnh hưởng đáng kể. Ông dự đoán rằng việc ứng dụng AI sẽ ngày càng phổ biến trong lĩnh vực B2B, tận dụng cơ sở người dùng hiện có của các công ty phần mềm để kiếm tiền từ hoạt động kinh doanh của họ, dần dần chuyển từ mô hình "mua lại" sang mô hình kinh doanh "trả tiền theo mức sử dụng" (dựa trên token).

Ông cũng cảnh báo không nên có cái nhìn bi quan chung chung về phần cứng: "Các cổ phiếu bị hạ xếp hạng vào tháng 7 nên được xem xét riêng biệt. Một số là mô-đun quang học, một số là chip. Chừng nào còn có sự hỗ trợ cơ bản, tôi vẫn lạc quan rằng chúng sẽ tăng giá trong dài hạn."

Elio Cui đã bổ sung thêm thông tin từ góc độ thị trường ngách B2C2C: công ty khai thác Bitcoin của tập đoàn ông, "Little Deer," đã hoàn toàn chuyển đổi thành trung tâm dữ liệu AI (AIDC), một mô hình thu nhỏ của sự chuyển dịch "từ sức mạnh tính toán Bitcoin sang sức mạnh tính toán AI." Ông cũng đưa ra phân tích về trình tự truyền tải trong chuỗi cung ứng bán dẫn - chu kỳ tăng giá lưu trữ vẫn chưa hoàn tất (dung lượng đã được đặt trước đến sau năm 2027), lộ trình nâng cấp các mô-đun quang học từ 800G lên 1.6T và sau đó lên 3.2T vẫn đang được tiến hành, và CPO/quang tử silicon đại diện cho sự tăng trưởng gia tăng trong dài hạn. Ông đưa ra một tiêu chí để đánh giá xem "câu chuyện đã kết thúc" hay chưa:

"Chủ đề chính về cơ sở hạ tầng AI sẽ hoàn thành khi nào? Chắc chắn là khi tình trạng xây dựng quá mức dẫn đến giá cả nguồn cung giảm mạnh. Tôi tin rằng giai đoạn xây dựng vẫn chưa kết thúc."

Harry đã xác định hai lĩnh vực nhỏ mà ông tin rằng sẽ chứng kiến sự gia tăng đầu tư trong nửa cuối năm: quang học/quang tử và robot, nhấn mạnh tầm quan trọng của việc theo dõi xu hướng đầu tư.

Sun đã bổ sung thêm hai chi tiết dựa trên quan sát của ông từ thực tiễn kinh doanh: Thứ nhất, nhiều kỹ sư phần mềm đang bắt đầu chuyển sang lĩnh vực phần cứng, và các công ty hàng không vũ trụ cũng đang sử dụng AI để đẩy nhanh quá trình nghiên cứu và phát triển; thứ hai, những lo ngại rằng "các ứng dụng AI sẽ bị các mô hình lớn nuốt chửng hoàn toàn" đang được chứng minh là sai lầm - các mô hình lớn không thể đáp ứng được những nhu cầu cụ thể và phân khúc hơn này. Tuy nhiên, ông cũng đặt ra một câu hỏi sắc bén: ngoài những người đam mê công nghệ và người dùng công nghệ, sự sẵn lòng chi trả cho AI của người tiêu dùng và doanh nghiệp thực tế lại khá hạn chế. "Tất cả điện năng và mọi thứ khác đã được xây dựng, nhưng dòng tiền của mọi người vẫn như cũ, vì vậy các khoản chi tiêu không rõ ràng, điều này hơi kỳ lạ."

Thứ ba, chúng ta đã thảo luận xong chủ đề chính về chất bán dẫn/phần cứng máy tính chưa?

Investment TALK đã khẳng định rõ ràng rằng ông không tin chu kỳ đầu tư hiện tại đã kết thúc, lấy ví dụ là khoản đầu tư của chính ông vào Intel, tin rằng sự chuyển đổi nội bộ của công ty trong các lĩnh vực như kết nối quang học có thể giúp công ty vượt qua chu kỳ này. Tuy nhiên, ông cũng cảnh báo các nhà đầu tư nên có những kỳ vọng hợp lý:

"Chiếc xe này quá nặng. Một số người sẽ phải xuống xe trước khi nó có thể được nâng lên dễ dàng hơn. Bất cứ ai từng trải qua đợt nắng nóng đều sẽ hiểu cảm giác này."

Ông cũng chỉ ra một lĩnh vực tăng trưởng đáng chú ý: áp lực cạnh tranh từ các mô hình mã nguồn mở ở Trung Quốc đại lục đối với hai mô hình mã nguồn đóng ở Mỹ có thể dần dần chuyển dịch "giá trị tạo ra" của AI từ lớp mô hình mã nguồn đóng sang lớp cơ sở hạ tầng (nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây quy mô lớn) và lớp ứng dụng. Ông đặc biệt đề cập rằng thị trường lập trình trị giá khoảng 2 nghìn tỷ đô la, trong khi toàn bộ thị trường phần mềm ở Mỹ là 6 nghìn tỷ đô la. Tiềm năng thực sự để triển khai ở lớp ứng dụng nằm ở các công ty phần mềm lớn hơn nhiều so với các công ty lập trình.

Elio Cui đã giải thích những lý do dẫn đến sự khác biệt giữa "nền tảng vững chắc và giá cổ phiếu yếu" từ góc độ vĩ mô hơn, chỉ ra rằng vấn đề cốt lõi thực chất không nằm ở triển vọng ngành mà ở tính thanh khoản và tín dụng:

“Vòng đầu tư này quá lớn, và phần lớn sẽ được bù đắp bằng việc phát hành trái phiếu. Nếu lãi suất hoặc chênh lệch tín dụng mở rộng và chi phí tài chính tăng lên, sự kiên nhẫn của thị trường đối với lợi nhuận sẽ giảm đi. Cuối cùng, có thể không phải các nhà đầu tư cá nhân đang tăng đòn bẩy, mà chính các công ty niêm yết đã tăng đòn bẩy đáng kể - đòn bẩy này dễ bị phá vỡ hơn so với đòn bẩy của các nhà đầu tư cá nhân.”

Harry đã đưa ra một so sánh dữ liệu từ góc độ chu kỳ định giá: Tỷ lệ P/E của SK Hynix và Samsung từ lâu đã ở dưới 10, trong khi Nvidia và các công ty phần mềm khác có tỷ lệ P/E trên 20. Thị trường vẫn đang đánh giá xem chu kỳ lưu trữ này có phải là một "chu kỳ siêu cấp" hay không, và ông tin rằng đánh giá này khó có thể thay đổi trong ba hoặc bốn tháng tới.

IV. "Tài sản HALO": Tại sao việc định giá lại điện và năng lượng lại đáng giá?

Đây là phần chứa nhiều thông tin nhất trong buổi thảo luận. Investment TALK bắt đầu bằng việc xem xét mô hình chi tiêu vốn của hai công ty công nghệ lớn, Meta và SpaceX, chỉ ra rằng nút thắt cổ chai về sức mạnh tính toán đã chuyển từ việc xuất xưởng GPU sang phía cung cấp điện. Ông đã phác thảo một lộ trình cung cấp điện ba cấp, từ rẻ đến đắt: cung cấp trực tiếp từ lưới điện → tự cung cấp điện (BTM, behind the meter, chẳng hạn như các công ty sản xuất tuabin như Siemens, Caterpillar và GE) → các giải pháp pin nhiên liệu đắt tiền hơn (như Bloom Energy). Ông dự đoán rằng logic về nhu cầu điện này "sẽ chỉ ngày càng mạnh mẽ hơn trong vòng một năm đến một năm rưỡi tới".

Elio Cui đã đưa ra phân tích thiết thực nhất trong toàn bộ bài thuyết trình — một khuôn khổ hoàn chỉnh cho các cấp độ đầu tư tài sản HALO:

"Điện là một cơ sở hạ tầng khó bị lỗi thời hoặc loại bỏ, đó là điểm khác biệt lớn nhất giữa nó và GPU - GPU trở nên lỗi thời trong vòng ba đến năm năm, nhưng các nhà máy điện, lưới điện và máy biến áp có thể được sử dụng trong nhiều năm."

Danh sách ưu tiên của ông như sau: hạng nhất: cơ sở hạ tầng điện lực và thiết bị điện; hạng hai: các công ty sản xuất điện hạt nhân và điện khí tự nhiên; hạng ba: tài sản liên quan đến hệ thống làm mát và trung tâm dữ liệu; và chỉ hạng tư: nguyên vật liệu như đồng và nhôm. Ông liên tục nhấn mạnh một "nguyên tắc đầu tiên":

"Bạn chỉ có thể thu được lợi nhuận đầu tư cao hơn nếu bạn tiến gần hơn đến trọng tâm và các nguyên tắc cơ bản. Những dự án kỹ thuật công nghiệp truyền thống được thảo luận ở vùng ngoại vi chỉ là những họ hàng xa chứ không phải là cốt lõi."

Ông cũng cảnh báo rằng không phải tất cả cổ phiếu cơ sở hạ tầng AI đều đáng mua – điều quan trọng là liệu tốc độ điều chỉnh lợi nhuận có vượt qua được tốc độ tăng trưởng định giá hay không. Nếu định giá của một cổ phiếu tăng quá nhanh và không có dư địa tương ứng để điều chỉnh tăng tỷ lệ P/E dự phóng, thì đó có thể đã là một tài sản bị định giá quá cao.

Mặt khác, năng lượng mặt trời lại mang đến tín hiệu hướng tới tương lai từ góc độ xu hướng kinh doanh: năng lượng đang trở thành một điểm nóng kinh doanh mới, từ sản xuất điện địa nhiệt đến điện mặt trời phân tán cho mọi hộ gia đình, "điện luôn sẵn có".

V. Cơ sở hạ tầng số của Trung Quốc: Cơ hội nào nằm ở mã nguồn mở và chi phí thấp?

Investment TALK thẳng thắn thừa nhận rằng ông không chuyên về cổ phiếu hạng A, nhưng ông đưa ra lập luận từ góc nhìn của cổ phiếu Mỹ: nếu mô hình mã nguồn mở của Trung Quốc không ảnh hưởng đáng kể đến việc chấp nhận mô hình mã nguồn đóng của Mỹ, thì điều đó thực sự có lợi cho các nhà cung cấp dịch vụ đám mây của Mỹ - bởi vì chi phí API là chi phí của các công ty phần mềm, và càng nhiều token được tiêu thụ (ngay cả khi giá đơn vị rẻ hơn), thì các nhà cung cấp dịch vụ đám mây chịu những chi phí này cuối cùng sẽ được hưởng lợi.

Dựa trên điều này, Elio Cui đã đề xuất một phân tích biện chứng về "logic thị trường gấu" và "logic thị trường bò" của tài sản HALO: việc cải thiện hiệu quả mô hình (chi phí suy luận rẻ hơn) kết hợp với việc xây dựng quá mức cơ sở hạ tầng về mặt lý thuyết sẽ làm giảm giá sức mạnh tính toán, đây là rủi ro lớn nhất trong thị trường gấu đối với tài sản HALO; tuy nhiên, ông có xu hướng lạc quan hơn vì nhu cầu về AI đang tăng trưởng theo cấp số nhân. Ngay cả khi hiệu quả của phía cung tiếp tục được cải thiện, tốc độ tăng trưởng của nhu cầu vẫn có thể vượt quá tốc độ cải thiện hiệu quả. Điều này tương tự như con đường phát triển của ngành CNTT/Internet trong lịch sử, đó là "cải thiện hiệu suất, cơ sở hạ tầng dư thừa, nhưng tỷ lệ thâm nhập liên tục tăng".

Phần trình bày giàu thông tin nhất của buổi thảo luận là những quan sát từ cộng đồng doanh nhân tiên phong của ông, điều này đáng được thảo luận riêng. Ông đề cập rằng lợi thế cốt lõi của các mô hình AI Trung Quốc không chỉ là chi phí thấp, mà quan trọng hơn, là tính chất mã nguồn mở của chúng:

"Nhiều quốc gia và thậm chí nhiều trường đại học đang đặt câu hỏi liệu họ có thể thành lập các viện nghiên cứu chung với các công ty mô hình AI của Trung Quốc hay không. Lý do là nhiều quốc gia nhận ra rằng Hoa Kỳ không phải là đối tác lâu dài và ổn định, và nảy sinh những lo ngại về bảo mật dữ liệu và các giá trị tiềm ẩn của các mô hình mã nguồn đóng."

Ông đã đưa ra một ví dụ cụ thể: một tổ chức có trụ sở tại London chuyên nghiên cứu về an ninh và quyền riêng tư của AI ban đầu tin rằng hiệu năng của AI Trung Quốc là chưa đủ. Tuy nhiên, sau khi Kimi K2 trở nên phổ biến, họ bắt đầu đánh giá lại và tìm kiếm sự hợp tác với các mô hình mã nguồn mở của Trung Quốc để xây dựng "AI chủ quyền" của riêng mình. Ông cũng đề cập đến các khu vực như châu Phi và Mỹ Latinh, nơi tỷ lệ thâm nhập AI cực kỳ thấp nhưng số lượng doanh nhân và người dùng lại rất lớn. Vì giá đăng ký các sản phẩm mã nguồn đóng như OpenAI (100-200 đô la Mỹ/tháng) quá cao đối với người dùng địa phương, nên sự kết hợp giữa các mô hình mã nguồn mở của Trung Quốc và cơ sở hạ tầng chi phí thấp được xây dựng bởi các nhà máy xuất khẩu quang điện địa phương có cơ hội thâm nhập thị trường tốt hơn. Ông đã đưa ra một viễn cảnh 5 năm:

"Nếu OpenAI và Anthropic vẫn là mã nguồn đóng—và rất có thể chúng phải tiếp tục là mã nguồn đóng, bởi vì mô hình kinh doanh không phải mã nguồn đóng sẽ không hiệu quả—thì ngày càng nhiều quốc gia sẽ xây dựng hệ thống AI độc lập của riêng mình trong tương lai, và hầu hết sẽ chọn mô hình mã nguồn mở của Trung Quốc vì nó rẻ, hiệu quả và có thể tùy chỉnh."

VI. Chi tiêu vốn và Cục Dự trữ Liên bang: Khi nào sự khác biệt giữa nền tảng kinh tế vững mạnh và giá cổ phiếu yếu sẽ hội tụ?

Investment TALK sử dụng một ví dụ trái ngược trước đây về logic thị trường để minh họa sự sai lệch hiện tại: Một tháng rưỡi trước, thị trường đang tranh luận liệu Micron đã "thoát khỏi chu kỳ" (và nên được định giá ở mức 15-20 lần lợi nhuận) hay chưa, nhưng đồng thời, thị trường lại không thích các công ty công nghệ lớn "trả tiền" cho Micron - điều này là sai lầm về mặt logic vì liệu các nhà sản xuất thiết bị lưu trữ có thể thoát khỏi tính chu kỳ hay không cuối cùng phụ thuộc vào việc chi tiêu vốn của các công ty công nghệ lớn ở khâu cuối có mang lại lợi nhuận thực sự hay không. Ông nhận định rằng các báo cáo thu nhập mới nhất của Microsoft, Amazon và Google đã bắt đầu xác nhận điểm này, và bước ngoặt trong tâm lý thị trường đã xảy ra hai tuần trước trong mùa báo cáo thu nhập. Ông cũng đưa ra một kết luận quan trọng:

"Nếu chi tiêu vốn có thể được duy trì trong khoảng từ 1,6 nghìn tỷ đến 1,8 nghìn tỷ đô la vào năm 2027, tốc độ tăng trưởng này là chấp nhận được, với điều kiện là số tiền này thực sự có thể được thu hồi. Một khi chi tiêu vốn giảm mạnh, logic của ngành lưu trữ sẽ không còn đúng nữa — về cơ bản nó sẽ vẫn là một loại tài sản mang tính chu kỳ."

Elio Cui đã giải thích từ góc độ chiết khấu lãi suất tại sao lĩnh vực trí tuệ nhân tạo lại nhạy cảm với tính thanh khoản đến vậy:

"AI là một cổ phiếu điển hình có định giá cao và chu kỳ tăng trưởng dài; giá của nó chủ yếu phản ánh mức chiết khấu so với dòng tiền tương lai. Do đó, những thay đổi về lãi suất sẽ có tác động lớn hơn nhiều đến định giá so với lợi nhuận."

Liên quan đến khả năng tăng lãi suất 25 điểm cơ bản trong quý IV, Investment TALK cho rằng việc tăng lãi suất chỉ là "tiếng ồn thị trường" hơn là một yếu tố chính – trừ khi Cục Dự trữ Liên bang thực sự khởi động lại chu kỳ tăng lãi suất, tác động của nó đến các yếu tố cơ bản dài hạn của ngành trí tuệ nhân tạo sẽ bị hạn chế. Elio Cui nhấn mạnh rằng việc truyền dẫn lãi suất đến chi phí nợ doanh nghiệp và do đó, tốc độ chi tiêu vốn cũng đáng được lưu ý. Đánh giá của Sun nghiêng về khía cạnh ứng dụng hơn: "Lãi suất của Fed về cơ bản ảnh hưởng đến tình hình tài chính của các công ty AI và các công ty mới. Giai đoạn chỉ dựa trên câu chuyện và lời lẽ có lẽ đã kết thúc. Cuộc cạnh tranh hiện nay là về việc ai thực sự có thể xây dựng một mô hình kinh doanh tạo ra dòng tiền."