AI Có Thể Làm Nhiều Việc. Phân Tích Thị Trường Không Phải Một Trong Số Đó (Chưa)

Câu hỏi

Đôi khi, tất cả các cổ phiếu đều giảm, như trong năm 2008. Lúc khác, như với các công ty tăng trưởng vào năm 2022, một phong cách đầu tư cụ thể lại rút lui. Có khi, như các cổ phiếu năng lượng gặp khó khăn năm 2015, một ngành công nghiệp lại chìm xuống. Nhưng cho đến sáu tuần đầu tiên của năm nay, chưa bao giờ trong ký ức của tôi có hàng chục công ty dường như không liên quan lại cùng nhau lao dốc, lần đầu tiên hành xử như một nhóm.

Sự hiếm hoi này, được gọi là “bán tháo phần mềm” bởi những người quan sát, đã đúng đắn chiếm lĩnh các tiêu đề gần đây. Tự hỏi liệu một mô hình trí tuệ nhân tạo có thể hoàn toàn nhận thức được tính đặc biệt của sự kiện này—cũng như thừa nhận vai trò của chính nó trong cơn thịnh nộ đó, vì đợt bán tháo xảy ra do các nhà đầu tư lo ngại rằng AI sẽ làm gián đoạn hoạt động của các công ty đó—tôi đã cho ChatGPT 5.2 xem biểu đồ dưới đây.

		Tổng lợi nhuận tính từ đầu năm
	



		(Đến ngày 13 tháng 2 năm 2026)

Nguồn: Morningstar Direct. Dữ liệu tính đến ngày 13 tháng 2 năm 2026. Tải xuống CSV.

Cùng với hình minh họa, tôi đã cung cấp hướng dẫn sau: “Tôi đã đính kèm biểu đồ thể hiện tổng lợi nhuận tính từ đầu năm của sáu khoản đầu tư, đến ngày 13 tháng 2. Trong một đoạn văn, vui lòng kể câu chuyện quan trọng nhất—và cụ thể nhất—mà các thành tích này minh họa.”

Phản hồi

Đây là câu trả lời của ChatGPT:

Câu chuyện nổi bật là một sự định giá lại rủi ro sắc nét và rất chọn lọc: Trái phiếu Kho bạc Mỹ dài hạn đã tăng gần 3% trong khi thị trường chứng khoán Mỹ tổng thể đi ngang, nhưng một số công ty tăng trưởng nhạy cảm về kinh tế và có định giá cao trước đó—Experian EXPGY, Expedia EXPE, Salesforce CRM, và StubHub STUB—đã giảm khoảng 25% đến 32%. Mô hình này cho thấy rõ ràng rằng các nhà đầu tư đã chuyển hướng sang an toàn và dòng tiền dự đoán được, đồng thời thu hẹp các hệ số định giá của các công ty phụ thuộc nhiều vào kỳ vọng tăng trưởng tương lai hơn là lợi nhuận hiện tại. Nói cách khác, thị trường không giảm chung; thay vào đó, nó trở nên khắt khe hơn, thưởng cho các tài sản nhạy cảm với thời gian, giống như trái phiếu Kho bạc, trong khi định giá các cổ phiếu có mức độ nhạy cảm cao với thay đổi lãi suất, bất ổn kinh tế hoặc khả năng chịu rủi ro của nhà đầu tư bị điều chỉnh mạnh.

Vèo!

Thật bất ngờ, câu hỏi hoàn toàn vượt qua đầu mô hình theo nghĩa bóng. Không chỉ ChatGPT bỏ qua ý nghĩa của đợt bán tháo phần mềm, mà còn không nhận ra rằng sự kiện đó đã xảy ra.

(Ghi chú: Tôi đã hỏi cùng một câu hỏi này của ba mô hình AI khác: Perplexity, Copilot, và Gemini. Họ cũng bỏ lỡ việc tất cả bốn cổ phiếu đều bị ảnh hưởng vì cùng một lý do.)

Hơn nữa, câu trả lời mà mô hình cung cấp còn bị rối loạn. Tôi sẽ tóm tắt ngắn gọn, vì thất bại chính là khả năng của mô hình trong việc nhận diện mẫu chứ không phải chi tiết trong phản hồi của nó, nhưng tóm lại:

1. Ban đầu, ChatGPT nói rằng bốn cổ phiếu đó sụt giảm vì các công ty có giá phụ thuộc nhiều vào kỳ vọng tăng trưởng tương lai hoạt động kém trong giai đoạn đó. Sau đó, một câu sau, nó viết rằng các tài sản nhạy cảm về thời gian đã được thưởng bởi thị trường.

Cụm từ in nghiêng mô tả các cổ phiếu tăng trưởng. Do đó, phản hồi của mô hình mâu thuẫn chính nó. Điều này có nghĩa là hoặc “suy nghĩ” của ChatGPT quá rối rắm đến mức nó không nhận ra rằng một câu mâu thuẫn với câu kia, hoặc nó nhầm lẫn rằng các cổ phiếu tăng trưởng không có thời gian dài.

(Đó là trường hợp đầu tiên, vì khi tôi hỏi mô hình trong một lần tiếp theo liệu các cổ phiếu tăng trưởng có nhạy cảm về thời gian hay không, nó trả lời có, chúng rất nhạy cảm.)

2. Phản hồi của ChatGPT mô tả bốn cổ phiếu này là “nhạy cảm về kinh tế.” Thật vậy. Như chính ChatGPT thừa nhận, hoạt động kinh doanh của Salesforce và Experian khá chống chịu suy thoái.

Nhưng dù sao đi nữa, vấn đề lớn hơn là chủ đề nhạy cảm kinh tế là vô nghĩa. Lãi suất ổn định, các chỉ số suy thoái còn ngủ yên, và các nhà phân tích Phố Wall dự báo lợi nhuận của S&P 500 sẽ tăng 14% trong năm 2025. Do đó, các nhà đầu tư không bán tháo các công ty nhạy cảm về kinh tế. Thực tế, ngành năng lượng và nguyên vật liệu cơ bản là một trong những nhóm cổ phiếu có thành tích tốt nhất năm nay.

Ý kiến

Kinh nghiệm trước đây của tôi với ChatGPT khá tích cực. Nó tạo ra các lịch trình du lịch rất tốt! Ngoài ra, khi tôi có thời gian rảnh—như một bài kiểm tra, không để xuất bản—yêu cầu mô hình viết các bài luận ngắn về các chủ đề đầu tư đơn giản như tầm quan trọng của phân bổ tài sản, nó làm rất tốt. Những công việc đó giờ đã phần lớn biến mất; AI sẽ hoàn thành quá trình này.

Và tất nhiên, các mô hình AI đối với các lập trình viên chuyên nghiệp giống như chiếc búa hơi nước đối với John Henry.

Vì vậy, tôi đã bối rối về việc các mô hình hoạt động kém như thế nào trong phân tích thị trường. Tôi biết rằng AI hoạt động dựa trên nhận diện mẫu, điều này khiến chúng tốt hơn nhiều trong việc lặp lại những gì đã xử lý hoặc dựa trên dữ liệu liên quan chặt chẽ, hơn là giải thích các mối quan hệ mới. Tôi cũng biết rằng các mô hình thường cần được hướng dẫn cụ thể, và yêu cầu của tôi là mở.

Nhưng… việc bỏ lỡ mẫu trong giữa tháng 2, sau hàng trăm nghìn từ đã được công bố về đợt bán tháo phần mềm? Tôi không thể giải thích. Cũng như không thể hiểu rõ ý nghĩa của thất bại này đối với tương lai của các mô hình AI. Liệu có giới hạn tất yếu và không thể tránh khỏi đối với khả năng của chúng không? Hay đây chỉ là một chướng ngại nhỏ, sẽ được giải quyết và làm mịn?

Những câu hỏi không có câu trả lời. Nhưng đáng để suy nghĩ, nhất là khi nhiều người quan sát dự báo một cách tự tin về khả năng của AI sẽ hoặc không thể làm gì.

Phụ lục

Cuối tuần qua, tôi đã cập nhật biểu đồ để phản ánh lợi nhuận của tuần tiếp theo, đến ngày 20 tháng 2, và lặp lại câu hỏi của mình với ChatGPT. (Các con số gần như không thay đổi.) Lần này, mô hình đã đưa ra câu trả lời tốt hơn.

Câu chuyện rõ ràng và cụ thể nhất là đây không phải là một sự giảm giá chung của thị trường mà là một sự sụp đổ nghiêm trọng, tập trung vào bốn công ty riêng lẻ: Trong khi trái phiếu Kho bạc dài hạn tăng 2.67% và thị trường chứng khoán Mỹ rộng lớn tăng 1.32% tính từ đầu năm, thì Experian giảm 21.87%, Expedia 28.18%, Salesforce 30.10%, và StubHub 30.82%. Khoảng cách đó—khoảng 25 đến 32 điểm phần trăm giữa chỉ số và các tên này trong chưa đầy hai tháng—cho thấy các nhà đầu tư không bỏ chạy khỏi cổ phiếu chung chung; thay vào đó, họ đang đẩy mạnh giảm giá một nhóm cổ phiếu cụ thể. Đặc điểm nổi bật của kết quả này là sự phân tán cực đoan: Trung bình thị trường có vẻ tích cực nhẹ, nhưng một số công ty nổi bật đã trải qua mức giảm như trong thị trường gấu, nghĩa là nỗi đau tập trung chứ không phải là hệ thống.

Nhưng rõ ràng, phản hồi vẫn chưa tốt; ChatGPT vẫn bỏ qua con voi trong phòng. Nhưng ít nhất, nó đã nhận ra rằng có một sinh vật đang rình rập, thay vì cố gắng liên kết các khoản lỗ của các cổ phiếu này với một điều kiện thị trường chung.