BlockBeats tin tức, ngày 20 tháng 7, giao dịch AI trên thị trường chứng khoán Mỹ đang chuyển từ "mua kỳ vọng" sang "kiểm chứng lợi nhuận".

Trong tuần qua, cổ phiếu bán dẫn toàn cầu đã chịu áp lực bán tháo mạnh. Chỉ số bán dẫn Philadelphia từng rơi vào vùng thị trường gấu kỹ thuật so với mức đỉnh gần đây, một số cổ phiếu AI chip, bộ nhớ và thiết bị đã giảm từ 20% đến 30% so với đỉnh. Giao dịch vốn dĩ đông đúc và thuận lợi nhất bỗng trở thành lối thoát giải tỏa áp lực cho thị trường.

Có nhiều nguyên nhân bề mặt kích hoạt đợt điều chỉnh này: TSMC tăng chi tiêu vốn làm dấy lên lo ngại về lợi nhuận từ đầu tư AI, nhà đầu tư đánh giá lại định giá cổ phiếu chip, giá bộ nhớ tăng vọt gây áp lực "lạm phát chip", rủi ro địa chính trị và giá dầu phục hồi làm gia tăng bất ổn vĩ mô.

Nhưng vấn đề sâu xa hơn chỉ có một: Chi tiêu vốn cho AI đã quá lớn để chỉ dựa vào câu chuyện, thị trường cần thấy bằng chứng về khả năng sinh lời.

Hai báo cáo do JPMorgan và Morgan Stanley công bố vào ngày 20 tháng 7 đã tiếp cận đợt sóng này từ hai góc độ khác nhau.

JPMorgan tập trung vào các hyperscalers, tức các công ty đám mây như Google, Amazon, Microsoft, Meta. Ngân hàng này cho rằng chu kỳ AI vẫn còn nguyên vẹn, nhưng trọng tâm giao dịch đang chuyển từ phần cứng thượng nguồn sang nền tảng trung nguồn. Trong mùa báo cáo tài chính sắp tới, thị trường sẽ không chỉ chú ý đến doanh thu và EPS, mà còn cả hướng dẫn chi tiêu vốn AI, tiến độ vận hành trung tâm dữ liệu, và liệu ban lãnh đạo có thể giải thích rõ cách các khoản chi này chuyển hóa thành doanh thu đám mây, hiệu quả quảng cáo, dịch vụ AI doanh nghiệp và dòng tiền tự do hay không.

Theo ước tính của JPMorgan, chi tiêu vốn liên quan đến AI có thể đạt gần 870 tỷ USD vào cuối năm 2026, tăng khoảng 77% so với cùng kỳ, trong đó hyperscalers đóng góp khoảng 750 tỷ USD. Quy mô đầu tư như vậy đã vượt quá khả năng tưởng tượng của chu kỳ đầu tư công nghệ truyền thống. Trước đây, nhà đầu tư sẵn sàng trả phí bảo hiểm cho "sự khan hiếm sức mạnh tính toán", nhưng giờ đây họ bắt đầu yêu cầu doanh nghiệp chứng minh: số tiền chi ra cuối cùng có thể tạo thành một bể lợi nhuận hay không.

Đây cũng là điểm mấu chốt của sự thay đổi phong cách thị trường gần đây. Cổ phiếu phần cứng thượng nguồn AI trước đó đã tăng mạnh, động lượng giao dịch rất đông đúc. Một khi thị trường bắt đầu lo ngại về độ dốc chi tiêu vốn, áp lực tài chính, mở rộng nguồn cung và tỷ suất lợi nhuận cuối cùng, cổ phiếu bán dẫn đương nhiên bị bán ra đầu tiên. JPMorgan đánh giá rằng, vị thế rủi ro-lợi nhuận tốt hơn trong trung hạn có thể nằm ở trung nguồn AI, tức là các nhà cung cấp đám mây và một số tài sản an ninh phần mềm. Nếu trong các cuộc gọi báo cáo tài chính vài tuần tới xuất hiện những manh mối cụ thể hơn về khả năng sinh lời của AI, dòng vốn có cơ hội xoay chuyển từ AI hardware sang mega-cap quality growth.

Tuy nhiên, Morgan Stanley tỏ ra lạc quan hơn rõ rệt đối với cổ phiếu lưu trữ. Ngân hàng này đã viết thẳng trong tiêu đề báo cáo rằng đợt bán tháo cổ phiếu memory của Mỹ đã tạo ra điểm vào hấp dẫn.

Lý do của họ là chu kỳ lưu trữ lần này có tính đặc thù. Các chu kỳ DRAM và NAND trước đây chủ yếu phụ thuộc vào tồn kho của PC, điện thoại di động và máy chủ truyền thống, nhưng hiện tại trung tâm dữ liệu và AI mới là trục chính của nhu cầu. Khảo sát kênh của Morgan Stanley cho thấy giá memory tại trung tâm dữ liệu đã tăng ít nhất 25% từ quý II sang quý III, cao hơn kỳ vọng của chính họ và bên thứ ba. DRAM tăng khoảng 70% theo quý trong quý I và hơn 40% theo quý trong quý II. Trên cơ sở này, tốc độ tăng chậm lại là hiện tượng bình thường; nếu chỉ dùng riêng nó làm tín hiệu bán ra, dễ dẫn đến đánh giá sai chu kỳ.

Thị trường lo ngại rằng các hợp đồng dài hạn sẽ kìm hãm giá cả, NVIDIA giảm một số thông số kỹ thuật bộ nhớ, và các nhà máy lưu trữ tăng capex dẫn đến nguồn cung mới. Morgan Stanley không né tránh những rủi ro này. Tuy nhiên, ngân hàng nhấn mạnh rằng những yếu tố này chủ yếu sẽ thay đổi hình thái của chu kỳ, khiến đỉnh giá và lợi nhuận bớt dốc hơn, nhưng có thể kéo dài thời gian của chu kỳ. Đối với cổ phiếu, quá trình tăng trưởng lợi nhuận kéo dài vài năm thường dễ hỗ trợ định giá hơn so với lợi nhuận đột biến trong một năm duy nhất.

Quan trọng hơn, Morgan Stanley cho rằng memory đã trở thành một trong những nút thắt cốt lõi của chuỗi ngành AI. Tốc độ tăng trưởng chi tiêu cho AI có thể vượt quá 50%, độ phức tạp của HBM4 sẽ hấp thụ thêm nhiều công suất, các nền tảng mới như Rubin Ultra có thể tiếp tục tăng dung lượng bộ nhớ, và nhu cầu về DDR5 năng lượng thấp, lưu trữ doanh nghiệp cũng đang mạnh lên đồng thời. Nói cách khác, nguồn cung sẽ tăng, nhưng tốc độ tiêu thụ memory của AI cũng đang tăng lên.

Nhìn chung hai báo cáo, Phố Wall hiện tại không đơn giản là đánh giá thấp AI. Điều thực sự thay đổi là thị trường bắt đầu sắp xếp lại thứ tự trong chuỗi ngành AI.

Giai đoạn đầu, nhà đầu tư mua vào sự khan hiếm sức mạnh tính toán, GPU, HBM, đóng gói tiên tiến, EDA, thiết bị mạng đều có thể mở rộng định giá. Giai đoạn thứ hai, nhà đầu tư bắt đầu đặt câu hỏi ai có thể kiểm soát nút thắt, ai có thể chuyển giao chi phí, ai có thể biến chi tiêu vốn thành doanh thu và dòng tiền. JPMorgan đứng trên logic này ưa chuộng các hyperscalers hơn; Morgan Stanley cho rằng sự thiếu hụt memory vẫn chưa kết thúc, và sau khi điều chỉnh, rủi ro-lợi nhuận đã được cải thiện.

Điều này khiến mùa báo cáo tài chính sắp tới trở nên đặc biệt quan trọng. Alphabet sẽ công bố kết quả đầu tiên vào ngày 22 tháng 7, Microsoft và Meta dự kiến vào ngày 29 tháng 7, Amazon vào ngày 31 tháng 7. Nvidia, Broadcom, Micron sẽ lần lượt báo cáo từ cuối tháng 8 đến tháng 9. Thị trường sẽ giao dịch xoay quanh ba chủ đề: liệu capex có tiếp tục được điều chỉnh tăng không, liệu doanh thu AI có thể định lượng được không, và liệu các nút thắt như memory, GPU, điện năng có tiếp tục đẩy chi phí đơn vị lên cao không.

Nếu các nhà cung cấp dịch vụ đám mây đưa ra bằng chứng rõ ràng hơn về khả năng kiếm tiền từ AI, đợt bán tháo cổ phiếu bán dẫn gần đây có thể được xem như một đợt chuyển đổi lành mạnh, khi giao dịch AI chuyển từ sự bùng nổ phần cứng sang lợi nhuận nền tảng. Nếu ban lãnh đạo tiếp tục nhấn mạnh quy mô đầu tư mà không đưa ra lộ trình hoàn vốn, sự kiên nhẫn của thị trường đối với các cổ phiếu công nghệ định giá cao sẽ tiếp tục suy giảm.

Điểm tinh tế nhất hiện tại là sự sụt giảm của cổ phiếu chip không làm mất đi câu chuyện AI, mà ngược lại còn khiến chủ đề chính này trở nên thực tế hơn. Trước đây, thị trường chỉ cần tin rằng nguồn cung tính toán sẽ thiếu hụt, nhưng giờ đây còn phải tính toán giá của sự thiếu hụt, thời gian kéo dài, chi phí tài chính và người trả tiền cuối cùng.