Vượt ra ngoài sự cường điệu: Vì sao làn sóng chi tiêu mạnh tay cho AI của các tập đoàn công nghệ lớn đang thay đổi cách chúng ta nhìn nhận

Trong nhiều năm, việc phân tích các cổ phiếu công nghệ lớn của Mỹ vào mùa báo cáo lợi nhuận đều tuân theo một khuôn mẫu quen thuộc: bất cứ khi nào một công ty dẫn đầu thị trường công bố cam kết tài chính khổng lồ cho công nghệ thế hệ mới, các nhà giao dịch thường đón nhận tin này một cách tích cực. Việc chi tiêu mạnh tay được xem là dấu hiệu rõ ràng cho sự thống trị thị trường, đổi mới quyết liệt và tăng trưởng doanh thu trong tương lai.

Ngày nay, động lực đó đã thay đổi.

Trong các cuộc họp báo cáo lợi nhuận hàng quý gần đây, những người tham gia thị trường đã chứng kiến một khuôn mẫu lặp lại: một gã khổng lồ công nghệ vốn hóa siêu lớn vượt kỳ vọng doanh thu, báo cáo lợi nhuận hoạt động ổn định, công bố thêm cam kết từ 50 tỷ USD đến 80 tỷ USD cho hạ tầng trí tuệ nhân tạo, và sau đó giá cổ phiếu lại tuột dốc chỉ trong một đêm.

Điều gì đang thúc đẩy sự thay đổi này? Để hiểu tại sao các cổ phiếu công nghệ Mỹ lại biến động bất thường như vậy, các nhà giao dịch cá nhân cần nhìn xa hơn những tiêu đề về phần mềm và xem xét thực trạng vật lý cũng như bảng cân đối kế toán ẩn sau đó.

Sự chuyển dịch "tài sản trú ẩn an toàn": Các gã khổng lồ công nghệ đã thay đổi bảng cân đối kế toán như thế nào

Để hiểu được sự biến động hiện tại của các cổ phiếu công nghệ Mỹ, trước tiên chúng ta cần xem xét cách các công ty công nghệ lớn, đặc biệt là các gã khổng lồ điện toán đám mây như Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta và Oracle, đã thay đổi cách quản lý bảng cân đối kế toán của mình.

Trong thập kỷ sau cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008, các nhà giao dịch coi các công ty công nghệ khổng lồ là nơi trú ẩn vốn đáng tin cậy, rủi ro thấp trong những giai đoạn kinh tế bất ổn. Trong khi các tài sản trú ẩn an toàn truyền thống mang lại sự ổn định, các công ty công nghệ hàng đầu lại mang đến một điều gì đó độc đáo: lượng tiền mặt dự trữ khổng lồ. Các công ty như Apple, Alphabet, Microsoft và Meta đã tích lũy hàng trăm tỷ USD tiền mặt trong khi vẫn duy trì các nền tảng phần mềm có tỷ suất lợi nhuận cao. Trong những giai đoạn thị trường chung suy giảm, các nhà giao dịch mua vào các cổ phiếu này vì lượng tiền mặt dự trữ của họ tạo ra một lớp đệm tài chính vững chắc.

Tuy nhiên, làn sóng xây dựng cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo hiện nay đã hoàn toàn thay đổi động lực này. Các gã khổng lồ điện toán đám mây này không còn đơn giản là ngồi trên đống tiền mặt của mình nữa.

Các dự báo thị trường cho thấy tổng chi tiêu vốn hàng năm của năm gã khổng lồ công nghệ lớn (Amazon, Alphabet, Microsoft, Meta và Oracle) đang tăng lên mức từ 660 tỷ USD đến 750 tỷ USD. Quy mô chi tiêu này chiếm từ 38% đến 57% tổng doanh thu hàng năm của họ,

mức độ thâm dụng vốn từng chỉ thấy ở các đường ống dẫn dầu, ngành sản xuất nặng và dịch vụ điện lực, chứ không phải ở các doanh nghiệp phần mềm nhẹ nhàng.

Để tài trợ cho sự mở rộng này, các công ty công nghệ này không còn chỉ dựa vào lượng tiền mặt dự trữ; họ đang vay nợ rất mạnh tay. Tổng giá trị phát hành trái phiếu doanh nghiệp của các gã khổng lồ điện toán đám mây lớn đã vượt mốc 175 tỷ USD đến hơn 200 tỷ USD. Bằng cách đánh đổi lớp đệm tiền mặt của mình để lấy nợ dài hạn, bất động sản vật lý và thiết bị nặng, các công ty công nghệ vốn hóa siêu lớn đã phải gánh chi phí hoạt động cao hơn nhiều.

Nút thắt cổ chai ẩn giấu: Phần cứng tốc độ cao so với lưới điện chậm chạp

Bên cạnh bảng cân đối kế toán, chi tiêu của các gã khổng lồ công nghệ còn đối mặt với một rào cản vật lý: đó là những gì các công ty này đang mua và nơi chúng được kết nối vào. Việc xây dựng các hệ thống trí tuệ nhân tạo hiện đại đòi hỏi năng lực tính toán thô, dựa trên hai loại phần cứng chính:

• GPU (Bộ xử lý đồ họa): Các chip máy tính chuyên dụng, được các công ty như Nvidia đi đầu phát triển, có khả năng xử lý hàng nghìn phép tính đồng thời, đóng vai trò là động cơ chính để huấn luyện các mô hình AI.
• TPU (Bộ xử lý Tensor): Các chip được thiết kế riêng, do các công ty công nghệ như Google tự phát triển nội bộ để xử lý các nhiệm vụ chuyên biệt, đồng thời giảm sự phụ thuộc vào các nhà cung cấp bên ngoài. Để vận hành liên tục hàng chục nghìn con chip mạnh mẽ này, các công ty phải xây dựng những trung tâm dữ liệu khổng lồ. Nhưng khác với phần mềm đám mây truyền thống, có thể được triển khai trên toàn cầu trực tuyến chỉ trong vài giây, việc xây dựng các trung tâm dữ liệu AI hiện đại lại gặp phải một rào cản vật lý khó vượt qua: lưới điện.

Một trung tâm dữ liệu AI mật độ cao duy nhất có thể tiêu thụ lượng điện năng tương đương với một khu ngoại ô quy mô trung bình. Trên khắp Bắc Mỹ và Châu Âu, các công ty điện lực đang thông báo cho các gã khổng lồ công nghệ rằng việc kết nối những cơ sở khổng lồ này vào đường dây điện cao thế phải chờ đợi từ 4 đến 7 năm.

Sự trì hoãn này tạo ra một vấn đề lớn về thời điểm đối với lợi nhuận của công ty:

1. Vòng đời phần cứng ngắn: Các chip AI tiên tiến nhanh chóng bị lỗi thời. Một cụm chip mua hôm nay sẽ trở nên lạc hậu chỉ trong 2 đến 3 năm khi các loại chip mới, nhanh hơn được phát minh.
2. Doanh thu bị trì hoãn: Khi một công ty công nghệ chi hàng chục tỷ đô la cho chip ngày hôm nay, nhưng không thể vận hành các máy chủ đó ở công suất tối đa trong nhiều năm khi đang chờ kết nối lưới điện, phần cứng sẽ mất giá trị trong khi nằm không hoạt động.

Tiền mặt rời khỏi bảng cân đối kế toán của công ty ngay lập tức, nhưng doanh thu từ phần mềm mới chỉ xuất hiện sau nhiều năm trễ hạn. Khi thị trường công tính toán lại khoảng thời gian trễ hạn nhiều năm này, biên lợi nhuận kỳ vọng bị siết chặt, khiến giá cổ phiếu giảm.

Theo dòng tiền: Nơi vốn đang dịch chuyển

Trong khi mức chi tiêu lớn tạo áp lực ngắn hạn lên các nhà phát triển phần mềm, làn sóng tiền mặt hàng trăm tỷ đô la đó đang chảy trực tiếp vào túi của các công ty cung cấp thiết bị vật lý.

1. Nhà cung cấp lưới điện & dịch vụ điện lực: Các trung tâm dữ liệu cần nguồn điện nền liên tục, không ngừng. Các nhà sản xuất điện độc lập và nhà sản xuất thiết bị chế tạo máy biến áp điện cao thế và phần cứng lưới điện, như Constellation Energy, Vistra Corp, GE Vernova, và Eaton Corporation, đang ghi nhận lượng đơn hàng tồn đọng kéo dài nhiều năm.
2. Chuyên gia làm mát bằng chất lỏng & hệ thống nhiệt: Các chip AI hiệu năng cao tạo ra nhiệt lượng lớn mà quạt truyền thống không thể giải nhiệt. Các công ty xây dựng hệ thống làm mát bằng chất lỏng và hạ tầng làm mát chính xác cho các rack máy chủ, như Vertiv Holdings, Schneider Electric, và Modine Manufacturing, đã chứng kiến nhu cầu cấu trúc tăng vọt.
3. Kiến trúc bộ nhớ NAND Flash & Memory: Các bộ gia tốc AI hiện đại không thể hoạt động độc lập nếu thiếu băng thông khổng lồ và bộ lưu trữ mật độ cao. Việc huấn luyện và vận hành các mô hình phức tạp tạo ra tình trạng nghẽn cổ chai bộ nhớ nghiêm trọng, vì GPU sẽ bị đình trệ nếu dữ liệu không di chuyển đủ nhanh. Hạn chế vật lý này đã kích hoạt một cuộc định giá lại quy mô lớn trên thị trường chứng khoán đối với các chuyên gia về bộ nhớ và lưu trữ như Micron Technology (MU) và SanDisk (SNDK). Trước đây, Wall Street định giá các cổ phiếu này như những nhà cung cấp hàng hóa tiêu dùng biến động, biên lợi nhuận thấp, gắn liền với chu kỳ máy tính cá nhân và điện thoại thông minh. Tuy nhiên, khi các gã khổng lồ điện toán đám mây đặt các đơn hàng khổng lồ kéo dài nhiều năm cho DRAM/Bộ nhớ băng thông cao (HBM) và Ổ đĩa bán dẫn (eSSD) NAND flash dành cho doanh nghiệp, các hệ số định giá đã mở rộng. Với công suất NAND và HBM cấp máy chủ đã được bán hết trước nhiều năm và biên lợi nhuận hoạt động mở rộng đáng kể, thị trường công đã định giá lại các nhà cung cấp bộ nhớ và flash trở thành các điểm nghẽn hạ tầng AI thiết yếu, có biên lợi nhuận cao.
4. Đối tác chip tùy chỉnh & bán dẫn: Để giảm sự phụ thuộc vào các nhà cung cấp đơn lẻ, các gã khổng lồ công nghệ đang thiết kế chip nội bộ của riêng mình (như TPU của Google và chip Trainium của Amazon). Điều này tạo ra hoạt động kinh doanh dài hạn cho các đối tác thiết kế chip chuyên biệt và đối tác gia công như Broadcom, Marvell Technology, Taiwan Semiconductor Manufacturing Company (TSMC), và ARM Holdings. Thay vì chỉ nhìn nhận trí tuệ nhân tạo qua các ứng dụng tiêu dùng, dòng tiền thông minh ngày càng dịch chuyển vào chuỗi cung ứng vật lý cần thiết để vận hành các trung tâm dữ liệu này.

Kết luận: Phân tích sự liên kết giữa các loại tài sản

Để nắm bắt chu kỳ thị trường hiện tại, cần nhìn xa hơn các thông báo phần mềm nổi bật và nhận ra cách các giới hạn vật lý định giá lại rủi ro trên các thị trường toàn cầu.

Thị trường không hề bác bỏ AI, mà chỉ đơn giản là đang điều chỉnh giá cổ phiếu để phản ánh mức nợ cao hơn, chi tiêu tiền mặt ngay lập tức, và sự chậm trễ về hạ tầng vật lý. Trong các chu kỳ công nghệ trước đây, các nhà giao dịch phản ứng với chi tiêu vốn bằng sự lạc quan đơn giản, dựa trên giả định rằng đầu tư cao hơn tự động dẫn đến lợi nhuận tương lai cao hơn. Ngày nay, thị trường đánh giá chi tiêu qua một lăng kính khắt khe hơn nhiều. Khi một gã khổng lồ điện toán đám mây cam kết chi hàng chục tỷ đô la cho hạ tầng mà không có mốc thời gian rõ ràng cho doanh thu phần mềm mới, thị trường tập trung vào gánh nặng tài chính ngay lập tức: biên lợi nhuận hoạt động bị siết chặt, dự trữ tiền mặt suy giảm, và chi phí trả nợ tăng cao.

Sự thay đổi cấu trúc này làm thay đổi căn bản cách các cổ phiếu công nghệ tương tác với nền kinh tế nói chung. Trước đây, các công ty công nghệ vốn hóa siêu lớn nắm giữ dự trữ tiền mặt khổng lồ giúp cách ly các công ty này khỏi những biến động kinh tế rộng hơn. Hiện nay, với hàng trăm tỷ USD trái phiếu doanh nghiệp được phát hành để xây dựng trung tâm dữ liệu và bảo đảm nguồn cung điện, biên lợi nhuận của các công ty công nghệ đã trở nên nhạy cảm hơn nhiều với lãi suất, chênh lệch lợi suất trái phiếu và chi phí vay vốn.

Đồng thời, ranh giới giữa các loại tài sản đang trở nên mờ nhạt. Tiến độ triển khai phần mềm không còn được quyết định bởi tốc độ viết code của các nhà phát triển; mà bị chi phối bởi công suất lưới điện, tình trạng chậm trễ trong sản xuất máy biến áp và hàng đợi kết nối tiện ích. Do đó, các loại hàng hóa năng lượng như Khí tự nhiên và cổ phiếu ngành điện đang trở thành những chỉ báo hàng đầu quan trọng cho việc triển khai công nghệ.

Cuối cùng, vì các công ty công nghệ vốn hóa lớn chiếm tỷ trọng áp đảo trong các chỉ số chuẩn lớn như S&P 500 và Nasdaq 100, các thông báo chi tiêu của từng cổ phiếu riêng lẻ có tác động lan rộng vượt xa Silicon Valley. Bằng cách theo dõi nợ trên bảng cân đối kế toán, thời gian chờ kết nối lưới điện và luồng vốn vật chất, những người quan sát thị trường có được cái nhìn rõ ràng hơn nhiều về những yếu tố thực sự chi phối việc xác định giá trên cổ phiếu, hàng hóa và các chỉ số toàn cầu.