Lý thuyết "AI giảm tốc" va chạm với 5% "mỏ neo định giá tài sản toàn cầu", rủi ro công nghệ tăng vọt! Wells Fargo vẽ lại bản đồ đầu tư cổ phiếu Mỹ, hạ điểm chuẩn S&P 500.

Theo ứng dụng tài chính Zhihui Cai Jing, thị trường chứng khoán Mỹ và thậm chí cả toàn cầu dường như đang trải qua một bài kiểm tra áp lực về "liệu quỹ đạo tăng trưởng lợi nhuận do cơn sốt AI thúc đẩy có thể chống đỡ được sự thu hẹp định giá hay không", trong đó nhóm cổ phiếu bán dẫn là nhóm chịu tác động đầu tiên. Chiến lược gia cổ phiếu trưởng của Wells Fargo trên phố Wall, Ohsung Kwon, đã hạ mục tiêu cuối năm cho chỉ số S&P 500 từ 7950 điểm xuống còn 7700 điểm, so với mức đóng cửa của thị trường chứng khoán Mỹ hôm thứ Hai, khoảng trống tăng chỉ còn khoảng 1,1%. Đồng thời, ông cũng hạ mức xếp hạng cho ngành công nghệ từ “tăng tỷ trọng” xuống “giữ tỷ trọng” (equal-weight). Gã khổng lồ Phố Wall này nghiêng về nhóm cổ phiếu phần mềm được hưởng lợi từ làn sóng ứng dụng AI thay vì bán dẫn, đồng thời nâng cấp xếp hạng đầu tư cho lĩnh vực chăm sóc sức khỏe mang tính phòng thủ.

Vị chiến lược gia này ngày càng lo ngại rằng, đà mở rộng lợi nhuận kéo dài nhiều năm qua đã đẩy kỳ vọng của thị trường lên sát mức cao nhất trong lịch sử. Gần đây, các yếu tố như chi tiêu vốn cho AI, các chính sách hạn chế tiến độ xây dựng trung tâm dữ liệu của chính phủ các bang Mỹ, cùng với sự bất định của chính sách tài khóa và tiền tệ đều đang ngày càng gia tăng. Đáng chú ý là, chiến lược gia trưởng của Wells Fargo không quá lo ngại về lợi nhuận năm 2027, mà cảnh báo trọng tâm là sự chậm lại của chi tiêu vốn liên quan đến xây dựng trung tâm dữ liệu AI có thể ảnh hưởng đến lợi nhuận năm 2028. Do đó, đợt điều chỉnh này thiên về việc tái đánh giá tăng trưởng dài hạn và định giá của thị trường chứng khoán Mỹ.

Gần đây, “luận điệu AI chậm lại” lan rộng trên thị trường chứng khoán toàn cầu đã nhanh chóng phản ánh vào giá giao dịch — Anthropic và OpenAI, hai ông lớn dẫn đầu toàn cầu về AI, vào cuối tuần đã đồng loạt kêu gọi làm chậm tốc độ phát triển các mô hình AI tiên tiến. Ngày 12/9, CEO của Anthropic, Dario Amodei, kêu gọi giảm tốc độ nâng cấp năng lực các mô hình AI tiên tiến, cho rằng công tác nghiên cứu an toàn và các biện pháp bảo vệ cần được phát triển theo kịp tiến độ công nghệ. Sau đó, CEO của OpenAI Sam Altman và lãnh đạo SpaceX kiêm Tesla — Elon Musk, cùng các nhà lãnh đạo ngành khác đã bày tỏ sự ủng hộ.

Ngay phiên giao dịch đầu tiên sau khi CEO của Anthropic Amodei chính thức đưa ra “luận điểm giảm tốc”, ngày 14/9, cổ phiếu Nvidia - "vua chip AI" đã giảm khoảng 3,4%, chỉ số bán dẫn Philadelphia - phong vũ biểu bán dẫn toàn cầu, cũng hiếm hoi giảm mạnh khoảng 6%, thể hiện rõ ràng thị trường đang định giá thêm những rủi ro từ thảo luận AI giảm tốc.

Luận điểm AI giảm tốc kết hợp với lợi suất trái phiếu kho bạc Mỹ kỳ hạn 10 năm tăng vọt, chứng khoán Mỹ và thậm chí cả toàn cầu bắt đầu cạnh tranh về khả năng tăng lợi nhuận thực tế trong cơn sốt AI

Thị trường từ đó bắt đầu đánh giá lại kỳ vọng tăng đầu tư đào tạo mô hình quy mô lớn, nhịp độ ra mắt mô hình mới và tốc độ tăng trưởng mua sắm năng lực tính toán trong tương lai. Ngày 14/9, chỉ số bán dẫn Philadelphia giảm mạnh khoảng 6%; KOSPI, được coi là “phong vũ biểu đầu tư năng lực AI toàn cầu” của Hàn Quốc, đã giảm hơn 3% vào thứ Hai, và tiếp tục giảm thêm 0,85% vào ngày 15/9, đóng cửa tại 6627,26 điểm, đánh dấu phiên giảm thứ tư liên tiếp.

Đối với nhóm bán dẫn — nhóm hưởng lợi cốt lõi từ làn sóng đầu tư hạ tầng năng lực AI quy mô hàng nghìn tỷ USD trên phạm vi toàn cầu — dù đơn hàng hiện tại vẫn mạnh, nhưng chỉ cần nhà đầu tư hạ kỳ vọng về tốc độ tăng trưởng đơn hàng kế tiếp hoặc thời gian duy trì tăng trưởng, định giá cũng sẽ bị điều chỉnh mạnh sớm hơn.

Đồng thời, lợi suất trái phiếu kho bạc Mỹ kỳ hạn 10 năm, được gọi là "mỏ neo định giá tài sản toàn cầu", trong phiên ngày 14/9 đã chạm mức 5,012% - cao nhất kể từ năm 2007, sau đó giảm về 4,960%. Đến hết phiên ngày 15/9, lợi suất kỳ hạn 10 năm tiếp tục đứng vững trên 5%, đóng cửa quanh mức 5,04%, tiếp tục leo lên mức cao nhất kể từ 2007. “Mỏ neo định giá tài sản toàn cầu” này đóng vai trò như tham chiếu quan trọng cho lãi suất phi rủi ro USD dài hạn, tác động đến chi phí huy động của doanh nghiệp và tỷ lệ chiết khấu dùng để quy đổi lợi nhuận tương lai về giá trị hiện tại. Giá năng lượng và áp lực lạm phát đẩy lãi suất lên, khiến cổ phiếu công nghệ vừa phải đối mặt với chi phí vốn tăng lên, vừa phải điều chỉnh kỳ vọng tăng trưởng dài hạn.

Một thay đổi khác mà chiến lược gia trưởng cổ phiếu của Wells Fargo Ohsung Kwon trích dẫn là: trong ba tháng qua, số lệnh của chính phủ Mỹ về hoãn phát triển trung tâm dữ liệu AI liên tục tăng tới 175%. Xét về cơ chế đầu tư, chi phí vốn cao hơn và tiến độ triển khai dự án chậm hơn sẽ kéo dài thời gian hoàn vốn dòng tiền cho các khoản đầu tư AI quy mô lớn, đồng thời làm tăng lo ngại về khả năng thực hiện đơn hàng hạ tầng AI và làm gia tăng nỗi sợ dòng tiền tự do chuyển sang tăng trưởng âm.

Ngược lại, các nhà đầu tư lạc quan trên phố Wall tiếp tục tin tưởng rằng động lực chủ yếu hỗ trợ thị trường chứng khoán Mỹ và toàn cầu tăng giá là nhờ cơn sốt đầu tư hạ tầng AI chưa từng có và làn sóng ứng dụng AI xuyên ngành tiếp tục thúc đẩy mở rộng lợi nhuận doanh nghiệp. Dự báo công khai của Goldman Sachs về mục tiêu cuối năm của S&P 500 là 8000 điểm, với trọng tâm là lợi nhuận tăng trưởng kéo chỉ số lên, còn hệ số P/E gần như giữ nguyên; Tổng giám đốc kiêm chiến lược gia đầu tư trưởng Ed Yardeni của Yardeni Research ngày 12/9 vẫn giữ mục tiêu 8400 điểm đồng thời nâng cao cảnh giác với kịch bản “gấu”; CEO kiêm nhà sáng lập Michael Purves của Tallbacken Capital Advisors cũng nâng mục tiêu cuối năm từ 7400 lên 8500 điểm, cho rằng lợi nhuận tăng trưởng mạnh, bền vững và có độ phủ rộng, trong khi việc mở rộng P/E hợp lý còn có thể gia tăng dư địa tăng giá.

Giả định định giá của cả ba đều có khác biệt, nhưng điểm chung họ theo dõi là liệu lợi nhuận doanh nghiệp có thể liên tục thực hiện được hay không. Theo công thức “điểm chỉ số = EPS x PE”, chỉ cần EPS tăng đủ để bù đắp phần sụt giảm hệ số PE, chỉ số vẫn có thể đi lên; tranh cãi then chốt giữa Wells Fargo và phe lạc quan chính là năng lực bù trừ này kéo dài được bao lâu.

Xét về công nghệ nền tảng, tốc độ phát triển mô hình tiên tiến và mức sử dụng thương mại của các mô hình đã triển khai là hai đường cong tăng trưởng liên quan nhưng không đồng bộ. Một mô hình huấn luyện xong có thể liên tục phục vụ lập trình, chăm sóc khách hàng, phân tích tài chính và quản lý tri thức doanh nghiệp; khi số lượng người dùng, tần suất nhiệm vụ và độ phức tạp tăng lên, nhu cầu suy luận (Inference) vẫn có thể mở rộng. Agentic Workflows thậm chí còn mở rộng mỗi lần truy vấn thành nhiều vòng gọi mô hình, truy xuất dữ liệu, thực thi công cụ và kiểm tra kết quả. Thực tiễn kỹ thuật mà Anthropic công khai đã chứng minh cơ chế này. Một kết luận có thể rút ra là: dù tốc độ nâng cấp khả năng tiên tiến bị kìm hãm, việc ứng dụng AI trong doanh nghiệp vẫn có thể thúc đẩy doanh thu cloud và inference tăng trưởng; nhưng đơn hàng bán dẫn mới còn phụ thuộc vào mức độ sử dụng năng lực sẵn có, hiệu quả inference và kế hoạch mở rộng, không thể chỉ đồng nhất với doanh thu ứng dụng.

Vì vậy, con đường mở rộng lợi nhuận đáng chú ý hơn là lợi ích từ AI sẽ dần lan rộng từ nhà cung cấp hạ tầng sang các nền tảng ứng dụng và doanh nghiệp ứng dụng AI. Các công ty phần mềm có thể có doanh thu từ tính năng trả phí và dịch vụ workflow, nền tảng cloud thu phí từ cho thuê năng lực tính toán và dịch vụ mô hình, các doanh nghiệp còn lại cải thiện lợi nhuận nhờ rút ngắn thời gian R&D, nâng cao hiệu quả chuyển đổi bán hàng và giảm lặp lại công việc thường nhật. Chỉ khi các lợi ích này vượt trội so với chi phí mới cho inference, tích hợp hệ thống và đánh giá thủ công, thì nâng cao năng suất mới chuyển được thành lợi nhuận bền vững và dòng tiền ổn định.

Goldman Sachs cũng coi khả năng đầu tư AI tạo ra lợi nhuận bền vững là chìa khóa cho động lực tăng trưởng EPS kéo dài; lãi suất cao cộng với triển vọng Fed duy trì chính sách “higher for longer” có thể làm tăng sự phân hóa trong nhóm cổ phiếu AI: công ty chứng minh được khả năng thu phí khách hàng, tăng trưởng lợi nhuận và hoàn vốn cao sẽ giữ được định giá tốt; công ty chủ yếu dựa vào kỳ vọng mở rộng về tương lai sẽ cần thêm bằng chứng thực thi kết quả mạnh mẽ hơn.

Wells Fargo "phanh gấp" hạ điểm số mục tiêu S&P 500: Rủi ro công nghệ viết lại triển vọng thị trường bò chứng khoán Mỹ

Giữa lúc các ông lớn trên phố Wall đồng loạt ca ngợi về thị trường bò dài hạn của chứng khoán Mỹ dưới cơn sốt AI, Ohsung Kwon của Wells Fargo đã chọn hạ mục tiêu điểm số cuối năm cho S&P 500, cho rằng chu kỳ tăng trưởng lợi nhuận kéo dài 10 năm cuối cùng cũng sẽ chậm lại, còn các rủi ro với nhóm cổ phiếu công nghệ của Mỹ và toàn cầu thì đang tích tụ.

Vị chiến lược gia trưởng cổ phiếu này là một trong số ít người trên phố Wall hạ dự báo trong những tuần gần đây, hạ mục tiêu từ 7950 điểm còn 7700 điểm. Mục tiêu mới này chỉ cao hơn mức đóng cửa của chỉ số vào thứ Hai khoảng hơn 1%. Kwon cũng trở nên thận trọng hơn với ngành công nghệ, giảm xếp hạng từ tăng tỷ trọng xuống giữ tỷ trọng, bởi vì cuộc bầu cử giữa nhiệm kỳ sắp tới ngày càng trở thành rủi ro đối với nhóm này, đặc biệt khi giọng nói phản đối phát triển trung tâm dữ liệu ngày càng lớn.

Trong báo cáo nghiên cứu mới nhất, Kwon viết: “Trong ba tháng qua, số lệnh chính phủ tạm ngừng phát triển trung tâm dữ liệu trên toàn nước Mỹ đã tăng tới 175%, và chúng tôi cho rằng xu thế này sẽ tiếp tục, nhất là khi các phòng thí nghiệm AI tiên tiến công khai bày tỏ lo ngại về an toàn.” Ông bổ sung, ông cho rằng khả năng đảng Dân chủ giành chiến thắng toàn diện trong bầu cử là rất cao, điều này càng gia tăng rủi ro bởi đảng này truyền thống ủng hộ việc quản lý AI.

Như biểu đồ trên, Wells Fargo đã hạ mục tiêu điểm số S&P — theo chiến lược gia Ohsung Kwon, đến cuối năm 2026, S&P 500 chỉ tăng 1,1%.

Trước khi Kwon hạ mục tiêu, các chuyên gia phố Wall khác liên tiếp nâng dự báo. Bank of America và Tallbacken Capital Advisors đều nâng mục tiêu cuối năm cho S&P 500 vào thứ Hai, còn JPMorgan và chuyên gia kỳ cựu Ed Yardeni trên phố Wall đã nâng chỉ số mục tiêu từ tháng 8.

Đồng thời, mâu thuẫn giữa Nhà Trắng dưới thời Trump và các lãnh đạo ngành AI càng làm gia tăng sức ép lên thị trường, nhà đầu tư đặt câu hỏi liệu những khoản đầu tư hạ tầng này rốt cuộc có sinh ra lợi nhuận không. Các nhà phát triển như Anthropic và OpenAI luôn kêu gọi làm chậm phát triển công nghệ AI tiên tiến để ngăn chặn thảm họa, nhưng tổng thống Mỹ lại đang thúc đẩy để Mỹ duy trì vị thế dẫn đầu trong cuộc đua này.

Kwon đã bắt đầu thận trọng với chứng khoán Mỹ từ đầu tháng này, cảnh báo chu kỳ chi tiêu vốn cho AI có thể bước sang giai đoạn cuối vào năm 2027. Vị chuyên gia này cho biết anh thiên về phần mềm thay vì bán dẫn, và cổ phiếu bán dẫn có thể kiểm tra lại vùng đáy tháng 7.

Kết quả bầu cử giữa kỳ có thể có lợi cho nhóm chăm sóc sức khỏe, Kwon đã nâng xếp hạng nhóm này từ giữ tỷ trọng lên tăng tỷ trọng. Nếu đảng Dân chủ thắng tại Thượng viện hoặc Hạ viện, điều này có thể tạo điều kiện khôi phục trợ cấp bổ sung trong Đạo luật Chăm sóc Y tế Giá cả phải chăng (ACA), sẽ thúc đẩy doanh thu của bệnh viện và các công ty bảo hiểm sức khỏe có tỷ trọng lớn từ nền tảng giao dịch bảo hiểm sức khỏe.

Kwon cho rằng tăng trưởng EPS vượt kỳ vọng có thể tiếp thêm động lực tăng giá cho thị trường, nhưng lợi nhuận năm nay đã ở mức cao của chu kỳ.

Kwon viết: “Đây là một trong những chu kỳ tăng trưởng EPS mạnh nhất trong lịch sử. Đến năm 2027, tăng trưởng EPS bình quân năm của mười năm qua dự kiến đạt 14%, chỉ có đợt thị trường bò sau Thế chiến thứ hai những năm 1950 là vượt được mức này.”

Ông cho rằng rủi ro của năm sau không lớn, nhưng cảnh báo rằng sự chậm lại trong chi tiêu AI sẽ khiến lợi nhuận năm 2028 đứng trước nguy cơ.

Kwon ước tính, tỷ trọng phân bổ cổ phiếu hiện là 72%, mức cao nhất kể từ năm 1969, nhưng theo mô hình của ông, tỷ lệ này nên vào khoảng 60%. Ông cho biết, khoảng cách giữa tỷ lệ thực tế và mức mô hình đề nghị còn lớn hơn cả giai đoạn bóng bóng công nghệ phát triển nóng nhất trong lịch sử.