Những điểm chính:
Định giá ngành bán dẫn đã chạm mức cực đoan chưa từng thấy kể từ thời kỳ dot-com, khi vốn hóa thị trường của Kioxia tăng gấp 46 lần trong một năm và chi tiêu vốn của các tập đoàn siêu quy mô hiện đã vượt dòng tiền hoạt động, theo báo cáo "WOW Charts" thường niên của Deutsche Bank.
Cơn sốt chip AI đã đẩy định giá ngành bán dẫn lên mức cực đoan chưa từng thấy kể từ năm 1999, với vốn hóa thị trường của Kioxia tăng vọt khoảng 46 lần trong một năm để trở thành công ty lớn nhất Nhật Bản, theo báo cáo "WOW Charts" 2026 của Deutsche Bank.
"Đây là một sự thay đổi mang tính cấu trúc trong phân bổ vốn đáng được quan tâm chặt chẽ," Jim Reid, chiến lược gia tại Deutsche Bank, cho biết trong báo cáo được công bố hôm thứ Hai.
Tại Hàn Quốc, Samsung Electronics và SK Hynix đã đẩy chỉ số KOSPI tăng gấp ba lần so với mức đáy đa năm, đưa tổng vốn hóa thị trường chứng khoán quốc gia này vượt qua các sàn giao dịch lớn nhất châu Âu. Đà tăng này phản ánh chu kỳ vốn AI đã biến các nhà sản xuất chip nhớ từ những nhà cung cấp ngách thành những công ty có vốn hóa nghìn tỷ USD. Tuy nhiên, bên dưới bề mặt, Deutsche Bank đã chỉ ra một sự mất cân bằng cấu trúc: chi tiêu vốn của các tập đoàn siêu quy mô đã vượt dòng tiền hoạt động, nghĩa là các công ty đang đi vay hoặc khai thác dự trữ trên bảng cân đối kế toán để tài trợ cho việc mở rộng cơ sở hạ tầng AI.
Khoảng cách chi tiêu này mang những hàm ý mang tính hệ thống. Ngân hàng Thanh toán Quốc tế (BIS) đã xếp hạng đầu tư cơ sở hạ tầng AI là một rủi ro hệ thống, viện dẫn các cấu trúc tài trợ vòng tròn, nơi Nvidia đầu tư vào OpenAI và OpenAI sử dụng số tiền đó để mua chip của Nvidia — khiến nhu cầu trên thực tế trông lớn hơn so với thực tế. Với định giá chứng khoán Mỹ gần mức cực đoan của năm 1999 và thâm hụt tài khóa toàn cầu được dự báo vượt mức khủng hoảng năm 2008 trong 5 năm tới, báo cáo đặt ra câu hỏi liệu quá trình xây dựng AI là một cuộc cách mạng công nghiệp thực sự hay một vụ đánh cược dựa trên đòn bẩy quá mức.
Quy mô của việc xây dựng cơ sở hạ tầng AI là chưa từng có. Chi tiêu vốn của Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft và Oracle được dự báo sẽ vượt 800 tỷ USD vào năm 2026 và đạt 1.100 tỷ USD vào năm 2027, theo Kobeissi Letter được trích dẫn trong báo cáo. Con số này sẽ tương đương khoảng 3,2% tổng sản phẩm quốc nội của Mỹ — vượt quá ngân sách quốc phòng của nước này, vốn chiếm khoảng 2,7% GDP.
Chỉ riêng trong quý đầu năm 2026, bốn trong số năm công ty này đã chi hơn 130 tỷ USD cho chi tiêu vốn, đưa họ vào lộ trình đạt 700 tỷ đến 785 tỷ USD cho cả năm, theo ước tính của JPMorgan và Moody's. Epoch AI dự báo chi tiêu vốn bằng tiền mặt sẽ vượt dòng tiền hoạt động vào khoảng quý 3 năm 2026, chuyển đổi mô hình tài trợ từ đầu tư dựa trên lợi nhuận sang mở rộng được tài trợ bằng nợ.
Morgan Stanley ước tính khoảng 2,9 nghìn tỷ USD chi phí xây dựng trung tâm dữ liệu toàn cầu đến năm 2028, với hơn 80% số chi tiêu đó vẫn ở phía trước. Nhu cầu điện cho trung tâm dữ liệu của Mỹ được dự báo sẽ tăng từ 31 gigawatt năm 2025 lên 41 GW năm 2026, sau đó tăng vọt lên 66 GW vào năm 2027, theo nghiên cứu của Goldman Sachs.
BIS đặc biệt chỉ ra tài trợ vòng tròn (circular financing) như một rủi ro hệ thống. Nvidia đã đầu tư hàng trăm tỷ USD vào OpenAI, và đến lượt OpenAI sử dụng số tiền đó để mua chip của Nvidia. Cùng một dòng vốn luân chuyển trong hệ thống, xuất hiện dưới dạng khoản đầu tư của Nvidia, sau đó là doanh thu của Nvidia, và cuối cùng là sự mở rộng năng lực tính toán của OpenAI — làm phình to các chỉ số nhu cầu trên giấy tờ.
Vào ngày 1 tháng 7, Nvidia đã giới thiệu một mô hình tài trợ mới kết hợp chia sẻ doanh thu với hỗ trợ tín dụng, cho phép các nhà cung cấp dịch vụ đám mây AI cam kết sức mạnh tính toán trong tương lai và truy cập công suất một cách chủ động. Dự án Đàm phán Harvard và nhiều tổ chức nghiên cứu khác đang theo dõi các thỏa thuận vòng tròn như vậy và đưa ra cảnh báo.
Báo cáo cũng lưu ý rằng đầu tư AI tư nhân toàn cầu vẫn tập trung mạnh tại Mỹ, với sự phân bổ rất không đồng đều. Kinh tế học token (token economics) — các ràng buộc về chi phí của suy luận mô hình ngôn ngữ lớn — có thể trở thành rào cản lớn đối với việc áp dụng AI ở quy mô doanh nghiệp.
Deutsche Bank đã vẽ ra những điểm tương đồng trực tiếp giữa định giá chứng khoán Mỹ hiện tại và bong bóng dot-com năm 1999, lưu ý rằng mặc dù nhóm dẫn đầu thị trường đã mở rộng ra ngoài nhóm Magnificent Seven, áp lực định giá tổng thể vẫn gần mức cực đoan lịch sử. Mỹ vẫn thống trị vốn hóa thị trường chứng khoán toàn cầu, mặc dù các thị trường ngoài Mỹ và mới nổi đã bắt đầu có dấu hiệu phục hồi sau gần hai thập kỷ hoạt động kém hiệu quả.
Tuy nhiên, không giống như thời kỳ dot-com, các nhà lãnh đạo AI ngày nay — Microsoft, Google, Amazon, Meta — tạo ra lợi nhuận thực sự và tài trợ cho chi tiêu của họ thông qua sự kết hợp giữa dòng tiền hoạt động và nợ vay. Các trung tâm dữ liệu họ xây dựng là tài sản vật chất có khả năng vận hành các hoạt động kinh doanh thực tế và tạo ra doanh thu từ đám mây. Giám đốc điều hành Nvidia, Jensen Huang, đã ước tính rằng nhu cầu chỉ riêng đối với chip AI sẽ đạt ít nhất 1 nghìn tỷ USD trước năm 2027.
Tuy nhiên, sự mất cân bằng cấu trúc giữa chi tiêu và dòng tiền có nghĩa là hóa đơn cuối cùng sẽ đến hạn. Trong ngắn hạn, các cổ đông hấp thụ chi phí thông qua khấu hao. Trong trung hạn, các chủ nợ gánh chịu rủi ro nếu lợi nhuận từ AI không đạt kỳ vọng. Trong kịch bản xấu nhất, toàn bộ hệ thống tài chính có thể phải gánh chịu chi phí — giống như năm 2008.
Đối với các nhà đầu tư, câu hỏi then chốt là liệu 1.100 tỷ USD chi tiêu cơ sở hạ tầng AI đã được lên kế hoạch có tạo ra lợi nhuận tương xứng với rủi ro hay không. Nvidia đang giao dịch ở mức khoảng 35 lần thu nhập dự phóng, trong khi Microsoft giao dịch ở mức khoảng 30 lần. Nếu quá trình xây dựng AI mang lại kết quả như đã hứa, định giá ngày hôm nay có thể được chứng minh là hợp lý. Nếu không, đống card đồ họa đắt giá nhất trong lịch sử sẽ trở thành bài học cảnh tỉnh cho chu kỳ tiếp theo.
Bài viết này chỉ nhằm mục đích cung cấp thông tin và không cấu thành lời khuyên đầu tư.
