AI bước vào giai đoạn phải chứng minh hiệu quả

Công nghệ này có thể, và đang, mang lại những bước tiến năng suất vượt bậc. Tuy nhiên, các nhà đầu tư vẫn cần xác định ai sẽ nắm bắt được lợi nhuận – và họ nên trả bao nhiêu cho những lợi nhuận đó.

Trí tuệ nhân tạo đã đạt đến giai đoạn có thể mang lại mọi thứ mà những người quảng bá đã hứa hẹn, nhưng vẫn có thể khiến các nhà đầu tư đã trả quá cao cho những công ty không phù hợp thất vọng.

Câu hỏi thực sự đối với AI là liệu những cải thiện năng suất được hứa hẹn có chuyển hóa thành doanh thu hay không, và liệu mức doanh thu này có đủ để hoàn vốn cho những khoản vốn khổng lồ đang được rót vào các trung tâm dữ liệu và chip hay không. Ngoài ra, nếu cổ phiếu AI đang bị định giá quá cao, liệu chúng ta có khả năng chứng kiến dòng tiền luân chuyển sang những tài sản ít rủi ro hơn không?

Khoảng cách giữa chi tiêu cho AI và mức cải thiện năng suất

Trong triển vọng tháng 6 năm 2026, J.P. Morgan Asset Management đưa ra ước tính đồng thuận rằng chi tiêu vốn của năm hyperscaler lớn nhất tại Mỹ sẽ đạt 697 tỷ USD trong năm. Tổ chức này ước tính chi tiêu vốn sẽ chiếm 93% dòng tiền hoạt động của họ, so với 33% vào năm 2023. Đây chắc chắn chỉ là các ước tính, nhưng có vẻ như dòng vốn đang đổ vào một mục tiêu duy nhất, gợi nhớ đến cơn sốt đường sắt vào những năm 1800.

Để hiểu liệu đây có phải là khoản tiền được chi tiêu hợp lý hay không, chúng ta cần phân tích những lợi ích năng suất được hứa hẹn, cả ở hiện tại và tương lai. Hầu như mọi công ty trên hành tinh đều đang tham gia vào AI dưới một hình thức nào đó với hy vọng đạt được hiệu quả năng suất. 

Những lợi ích này không đồng đều và cũng chưa thực sự thuyết phục: National Bureau of Economic Research đã khảo sát gần 6.000 giám đốc điều hành tại Mỹ, Anh, Đức và Australia trong khoảng thời gian từ tháng 11 năm 2025 đến tháng 1 năm 2026. Khoảng 89% cho biết AI không tạo ra tác động nào đến năng suất lao động trong ba năm trước đó.

Điều đó không nhất thiết có nghĩa là khoản đầu tư vào AI của họ sẽ không mang lại hiệu quả, mà chỉ cho thấy có một khoảng cách đáng kể giữa kỳ vọng của các công ty và những gì họ đo lường được.

Điều này cũng không có nghĩa AI chắc chắn sẽ thất bại. Việc áp dụng AI đơn giản có thể mất nhiều thời gian hơn, trong khi giá AI giảm xuống. Một yếu tố khác cản trở việc doanh nghiệp áp dụng AI là sự cạnh tranh – nếu mọi doanh nghiệp đều sử dụng các công cụ tương tự, lợi thế cạnh tranh sẽ bị triệt tiêu, còn khách hàng lại được hưởng lợi thông qua mức giá thấp hơn.

Điều này đã thúc đẩy những bình luận trên thị trường về một “bong bóng AI” và sự xì hơi tất yếu của nó.

Các nhà đầu tư có thể đang đo lường sai thị trường

Nhà đầu tư kỳ cựu trên Phố Wall Jordi Visser nhận thấy một cơ hội lớn hơn nhiều bên ngoài những cải thiện năng suất mà các doanh nghiệp đang đo lường hiện nay. Ông cho rằng nhu cầu đối với AI không nên chỉ được đánh giá dựa trên số người trả tiền để sử dụng một chatbot, mà còn dựa trên khả năng xuất hiện một nền kinh tế trong đó các tác nhân tự động tiến hành giao dịch với nhau.

Theo quan điểm của Visser, tương lai này có thể bao gồm các cổ phiếu được token hóa và giao dịch 24/7, cùng với cryptocurrency và stablecoin hỗ trợ các giao dịch giữa những tác nhân tự động. Chúng ta vẫn chưa hoàn toàn đạt đến đó, nhưng đang tiến gần. Khả năng các nhà đầu tư tự xây dựng chỉ số và ETF bằng những công cụ AI như Grokbot mở ra một tương lai đầu tư hấp dẫn (và phi tập trung).

Visser đã xây dựng một chỉ số crypto “46 Name” gồm sáu cổ phiếu và 40 token, với tỷ trọng bằng nhau, bao gồm Coinbase, Robinhood, Circle, PayPal, BTC, ETH, SOL, ZEC, TAO và NEAR. Chỉ số này tăng 50% từ đầu năm đến nay, trong khi Bitcoin giảm 3,2%, cho thấy sự quan tâm của nhà đầu tư đang lan rộng ra ngoài Bitcoin.

Biểu đồ dưới đây cho thấy hiệu suất vượt trội của quỹ AI & Technology (AIQ) của Global X so với S&P 500 trong ba năm. AIQ tăng 136% trong ba năm, so với 86% của S&P 500. 

Rõ ràng các nhà đầu tư tin rằng tương lai sẽ đi theo hướng nào.

Bãi thử của AI 

Nếu AI cho phép một đội ngũ nhỏ thực hiện khối lượng công việc trước đây đòi hỏi một tổ chức lớn hơn nhiều, giá trị kinh tế của nó sẽ vượt xa doanh thu thuê bao mà nhà cung cấp mô hình thu được.

Có một số bằng chứng về những lợi ích AI mang lại trong các bối cảnh cụ thể. Nghiên cứu của Erik Brynjolfsson, Danielle Li và Lindsey Raymond cho thấy sự hỗ trợ của AI đã làm tăng năng suất trong lĩnh vực hỗ trợ khách hàng gần 14%, trong đó mức cải thiện lớn hơn được ghi nhận ở những người lao động ít kinh nghiệm và có kỹ năng thấp hơn. 

Microsoft báo cáo có hơn 30 triệu chỗ ngồi Microsoft 365 Copilot trả phí trong kết quả kinh doanh tháng 7 năm 2026. Doanh thu Azure vượt 100 tỷ USD trong năm tài chính, mặc dù Azure bao gồm cả dịch vụ đám mây truyền thống bên cạnh AI.

Rõ ràng khách hàng sẵn sàng trả tiền cho AI, dù việc những khoản đầu tư đó có mang lại lợi thế cạnh tranh lâu dài hay không vẫn còn phải chờ xem.

Các lợi ích sẽ không được phân bổ đồng đều. Lập luận của Visser là các doanh nghiệp nhỏ hơn có thể đạt được hiệu quả nhanh hơn nhờ AI, trong khi những công ty đã hoạt động lâu năm có thể gặp khó khăn với các khoản chi phí hiện hữu và giá cả giảm. Ngoài ra, còn có rủi ro các nút thắt trong năng lực điện toán sẽ làm chậm quá trình áp dụng và do đó làm suy yếu hiệu quả sử dụng vốn.

Luân chuyển sang đâu?

Điều này đặt ra câu hỏi – nếu AI bị định giá quá cao, dòng tiền thông minh sẽ chuyển đến đâu?

Các doanh nghiệp trưởng thành với lợi nhuận ổn định có thể là lựa chọn hiển nhiên, nhưng lợi nhuận của họ có thể chịu áp lực từ các đối thủ hiện có khả năng gia nhập thị trường với chi phí thấp hơn.

Các nhà cung cấp chip như Micron và AMD hiện đang hưởng lợi từ một làn sóng hưng phấn, nhưng họ không miễn nhiễm trước khả năng kế hoạch đầu tư của khách hàng chậm lại.

Nhà sản xuất chất bán dẫn – Hiệu suất cổ phiếu từ đầu năm đến nay

Bảng trên cho thấy ngành bán dẫn ngày càng chật chội, trong đó Nvidia—từng là cổ phiếu được Phố Wall đặc biệt ưa chuộng—chỉ đạt mức tăng khá khiêm tốn 16,8% từ đầu năm, trước sự cạnh tranh phi thường từ các đối thủ.

Micron là cổ phiếu nổi bật nhất trong năm với mức tăng 218% từ đầu năm, phần lớn nhờ nguồn cung bộ nhớ khan hiếm. Bộ xử lý AI cần truy cập dữ liệu nhanh, tạo ra nhu cầu đối với bộ nhớ băng thông cao, hay HBM. Micron hưởng lợi từ cả nhu cầu này lẫn nguồn cung thắt chặt trên toàn thị trường bộ nhớ, qua đó hỗ trợ giá bán cao hơn.

AMD cung cấp dòng bộ xử lý máy chủ EPYC và bộ tăng tốc AI Instinct của riêng mình, đưa công ty vào vị thế vững chắc trong thị trường trung tâm dữ liệu đang mở rộng. Công ty báo cáo doanh thu mảng trung tâm dữ liệu quý II đạt 6,7 tỷ USD, tăng 107% so với cùng kỳ năm trước, nhờ nhu cầu đối với cả hai dòng sản phẩm. AMD cũng đã công bố hợp tác với Anthropic để triển khai tới hai gigawatt năng lực điện toán của AMD.

Intel đã thắp lại hy vọng của nhà đầu tư sau quá trình xoay chuyển tình hình dưới sự lãnh đạo của CEO Lip-Bu Tan, với doanh thu quý II tăng 25% lên 16,1 tỷ USD—dù báo lỗ theo các chuẩn mực kế toán—trong khi doanh thu từ trung tâm dữ liệu và AI tăng 59%. 

Arm thiết kế công nghệ bộ xử lý và cấp phép cho các nhà sản xuất chip, thu phí cấp phép và tiền bản quyền từ những con chip sử dụng thiết kế của mình. Công nghệ của Arm cung cấp nền tảng cho phần lớn smartphone và đang mở rộng sang trung tâm dữ liệu và AI. Công ty cũng đã chuyển sang bán bộ xử lý trung tâm dữ liệu của riêng mình, với khâu sản xuất được thuê ngoài. Arm dự báo các bộ xử lý mới có thể tạo ra khoảng 15 tỷ USD doanh thu hằng năm vào năm tài chính 2031.

Nhà đầu tư nên theo dõi điều gì

Những cổ phiếu này rõ ràng đã tăng trước nhờ kỳ vọng về doanh thu tương lai, và đà chậm lại của các cổ phiếu AI trưởng thành hơn như Nvidia là một bài học đáng suy ngẫm: giai đoạn tiếp theo của xu hướng đầu tư AI đòi hỏi cách tiếp cận thận trọng và chọn lọc hơn.

Để duy trì mức định giá hiện tại, nhà đầu tư sẽ muốn theo dõi nhu cầu, bao gồm việc gia hạn và mức chi tiêu của khách hàng hiện hữu. Tăng trưởng doanh thu không đồng nghĩa với lợi nhuận, vì vậy câu hỏi quan trọng hơn là: tăng trưởng đó có sinh lời đến mức nào?

Nền tảng của vấn đề này là trải nghiệm khách hàng: các khách hàng doanh nghiệp có ghi nhận mức tiết kiệm đo lường được hoặc sản lượng bổ sung sau khi tính đến chi phí tích hợp, giám sát và sai sót hay không?

Việc luân chuyển vốn không nhất thiết đồng nghĩa với từ bỏ AI hoàn toàn. Vốn có thể chuyển từ các nhà cung cấp đắt đỏ sang những doanh nghiệp có định giá hợp lý đang sử dụng AI để cải thiện hoạt động. Ngoài ra, nhà đầu tư có thể ưu tiên các công ty tạo ra dòng tiền ổn định và ít chịu tác động hơn từ sự gián đoạn công nghệ.

Không kết quả nào trong số đó là tất yếu. Cả hai đều phụ thuộc vào những gì các số liệu về lợi nhuận và dòng tiền cho thấy.

Phép thử thực sự đối với nhà đầu tư AI

Giai đoạn AI phải chứng minh hiệu quả sẽ không được quyết định bởi một màn trình diễn ấn tượng. Nó sẽ được quyết định bởi những khách hàng sẵn sàng trả tiền, biên lợi nhuận bền vững và hiệu quả sinh lời trên số vốn đã đầu tư. Nhu cầu ngày càng tăng là tín hiệu đáng khích lệ, nhưng nhà đầu tư cần thấy liệu doanh thu có thể tăng đủ nhanh để biện minh cho khoản chi khổng lồ dành cho chip, trung tâm dữ liệu và năng lượng hay không.

Lợi ích cũng có thể lan rộng vượt ra ngoài các công ty xây dựng hạ tầng, đến những doanh nghiệp sử dụng AI để cắt giảm chi phí, cải thiện dịch vụ và mở rộng mà không cần tuyển thêm quá nhiều nhân sự. Một số bên chiến thắng sau cùng có thể hiện vẫn chưa thu hút nhiều sự chú ý.

Visser có thể đúng về quy mô của cơ hội này. Nhưng một công nghệ làm thay đổi nền kinh tế không biến mọi công ty gắn với nó thành khoản đầu tư tốt. Nhà đầu tư vẫn phải chọn đúng công ty, mức giá và thời điểm.