BlockBeats tin tức, ngày 25 tháng 6, các chiến lược gia của Goldman Sachs cho rằng giao dịch AI trên Phố Wall đang bước vào giai đoạn phức tạp hơn: thị trường vẫn tin tưởng vào chu kỳ đầu tư AI, nhưng không còn đặt tất cả các công ty AI vào cùng một khuôn khổ định giá nữa.

Trong năm qua, các nhà đầu tư sẵn sàng mua nhất là những người hưởng lợi trực tiếp từ chuỗi cơ sở hạ tầng AI. Nvidia, TSMC và một số nhà cung cấp thiết bị bán dẫn và máy chủ đã được hưởng lợi từ việc các công ty điện toán đám mây lớn liên tục tăng chi tiêu vốn. Miễn là Amazon, Alphabet, Meta và Microsoft tiếp tục mua chip, máy chủ và dung lượng trung tâm dữ liệu, kỳ vọng doanh thu của các công ty phần cứng sẽ tiếp tục được hỗ trợ.

Tuy nhiên, bản thân các hyperscaler chịu trách nhiệm chi tiêu này lại không có hiệu suất cổ phiếu mạnh mẽ tương tự. Thị trường đang thưởng cho "bên nhận tiền", nhưng lại thận trọng với "bên chi tiền". Các nhà đầu tư ngày càng quan tâm liệu hàng trăm tỷ đô la đầu tư AI này cuối cùng có thể chuyển đổi thành lợi nhuận, dòng tiền tự do và lợi nhuận cho cổ đông hay không.

Đây là điều Goldman Sachs gọi là giao dịch AI giống như "dây thun bị kéo căng". Một đầu là đơn đặt hàng và kỳ vọng lợi nhuận của các nhà cung cấp phần cứng liên tục được nâng lên; đầu kia là các nền tảng công nghệ lớn chịu áp lực chi tiêu vốn ngày càng nặng nề. Miễn là nhu cầu AI tiếp tục tăng trưởng, cấu trúc này vẫn có thể duy trì. Nhưng nếu thị trường bắt đầu nghi ngờ tỷ suất lợi nhuận đầu tư, hoặc các gã khổng lồ đám mây ám chỉ tốc độ tăng trưởng chi tiêu AI đã đạt đỉnh, các cổ phiếu liên quan có thể bị định giá lại.

Goldman Sachs không phải là bearish AI, mà cho rằng giao dịch AI đã chuyển từ đầu tư theo chủ đề sang giai đoạn xác minh tỷ suất lợi nhuận. Thị trường không chỉ hỏi "ai tham gia AI", mà bắt đầu truy vấn "ai thực sự có thể kiếm tiền từ AI".

Đối với Nvidia, TSMC và chuỗi thiết bị AI, rủi ro lớn nhất không phải là nhu cầu biến mất, mà là tăng trưởng nhu cầu không còn vượt kỳ vọng liên tục. Đối với Amazon, Alphabet, Meta và Microsoft, áp lực ngắn hạn đến từ chi tiêu vốn quá nặng; nhưng nếu chi phí AI giảm, hoặc các sản phẩm AI mang lại doanh thu rõ ràng, chúng có thể trở thành người hưởng lợi trong giai đoạn tiếp theo.

Biến số lớn hơn là đường cong chi phí AI. Nếu Trung Quốc, Nhật Bản hoặc các khu vực khác có thể phát triển và vận hành các mô hình hiệu suất cao với chi phí thấp hơn, con đường chi tiêu vốn cao hiện tại của các công ty công nghệ lớn của Mỹ có thể bị nghi ngờ. Thị trường trước đây giả định rằng AI dẫn đầu chắc chắn cần nhiều chip hơn và trung tâm dữ liệu lớn hơn, nhưng hiệu quả mô hình được cải thiện và sự phát triển của chip thay thế có thể làm suy yếu logic này.

Do đó, chủ đề AI chưa kết thúc, nhưng logic mua vào đang trở nên tinh tế hơn. Chìa khóa của giai đoạn tiếp theo không chỉ là liệu nhu cầu AI có tồn tại hay không, mà là ai có thể biến đầu tư AI thành dòng tiền thực tế.