Thị trường chứng khoán Mỹ "Vinh quang của chip" sẽ kết thúc khi nào

Tác giả：孙骋；Nguồn: Barrons巴伦

Thị trường chứng khoán Mỹ tháng 4 chìm trong một đợt ăn mừng mang tính cấu trúc do AI dẫn dắt, chỉ số Nasdaq tăng 15,3% trong tháng, S&P 500 tăng 10,4%, chỉ số bán dẫn Philadelphia còn lập kỷ lục tăng trưởng tháng lớn nhất kể từ năm 2000. Sau tháng 5, kịch bản thị trường nhanh chóng chuyển sang trang mới, ba chỉ số chính của Mỹ dao động ở mức cao, dưới vẻ bình yên bề ngoài, dòng chảy ngầm đang sôi sục: ARM nhờ lợi nhuận báo cáo tích cực mà cổ phiếu tăng vọt 42,58% trong tuần, các ông lớn lưu trữ như SanDisk, Seagate đều tăng trên 15% trong tuần, trong khi các "ngọn cờ" AI như Nvidia, Microsoft lại giảm giá.

Liệu đây là sự tắt lửa của dòng chính AI, hay là một cuộc chuyển đổi nội bộ sâu sắc? Vốn đang chảy từ GPU và các ông lớn đám mây sang kiến trúc ARM và chip lưu trữ, thị trường dường như đang giao dịch theo logic mới: “đỉnh của khả năng huấn luyện, suy luận tại biên và lưu trữ tiếp nối”. Chỉ số Dow Jones lập đỉnh mới, có nghĩa là sự luân phiên phong cách đã bắt đầu? Sự tăng vọt của ARM có phải là điểm khởi đầu của việc định giá lại giá trị, hay là đỉnh của bong bóng ngắn hạn?

Quan điểm quan trọng:

1. Cơn sốt AI chưa kết thúc, mà bước vào giai đoạn phân hóa tinh vi: dòng vốn vẫn liên tục chảy vào lĩnh vực AI, nhưng đã chuyển từ tăng trưởng chung sang đặt cược có chọn lọc. Nội bộ thị trường từ GPU và các ông lớn đám mây chuyển hướng sang kiến trúc ARM và chip lưu trữ, logic giao dịch chuyển sang “đỉnh khả năng huấn luyện, suy luận tại biên và lưu trữ tiếp nối”.

2. Hiệu ứng nhóm vốn mạnh mẽ, chỉ là đối tượng nhóm thay đổi: Giao dịch định lượng, quyền chọn kỳ hạn cuối cùng và ETF đòn bẩy đã thay đổi hệ sinh thái thị trường, hành vi phòng hộ của các nhà tạo lập thị trường càng tăng cường đẩy giá lên hoặc đẩy giá xuống. Hiệu ứng nhóm chưa biến mất, mà chuyển từ các mục tiêu như Nvidia sang các điểm nóng mới như ARM, SanDisk, dẫn đến “tăng đến mức gây sốc”.

3. Sự tăng vọt của ARM là dạng điển hình của thị trường squeeze, không bền vững: Áp lực gamma và áp lực short đan xen nhau, khiến giá cổ phiếu tăng vọt trong ngắn hạn. Xu hướng này không thể kéo dài mãi mãi, một khi lượng mua cạn kiệt hoặc tâm lý dao động, giá cổ phiếu có thể đảo chiều nhanh chóng, cần cực kỳ cẩn trọng.

4. Kiến trúc ARM có lợi thế bản chất trong suy luận tại biên: Là bộ tập lệnh RISC, hiệu suất năng lượng của ARM thấp gần một nửa so với x86; mô hình cấp phép IP hỗ trợ thiết kế tùy biến dị hướng; tối ưu hóa phép tính ma trận phù hợp hơn với mô hình Transformer. Ngưỡng chuyển đổi dài hạn của ngành đã hình thành, nhưng biến động giá ngắn hạn rất dữ dội.

5. Vị trí của Nvidia trong huấn luyện vẫn vững chắc, còn suy luận đối mặt thách thức: Rào cản hệ sinh thái CUDA khó vượt qua, không có đối thủ thực chất trong huấn luyện. Nhưng trong suy luận, các chip tự phát triển của AMD, Google, Microsoft có cơ hội nhắm vào Nvidia do “người đời đã chán Nvidia lâu rồi”, tương lai thị phần của Nvidia sẽ giảm nhưng vẫn là chủ đạo.

6. Khối lượng công việc suy luận đã vượt quá huấn luyện, dự kiến chiếm 70-80% trong tương lai: Hiện tại, tải trọng khả năng suy luận và huấn luyện khoảng 6:4, nhưng chi tiêu vốn vẫn tập trung 60% cho huấn luyện. Với sự phổ biến của các mô hình lớn và sự phát triển của AI Agentic, cộng với việc huấn luyện chậm lại, yêu cầu khắt khe về chi phí, tiêu thụ năng lượng và độ trễ của suy luận mang lại cơ hội mới cho ARM và chip lưu trữ.

Tổng quan thị trường: Liệu cơn sốt AI là điểm khởi đầu hay bong bóng?

孙骋：Liệu đợt tăng trưởng do AI dẫn dắt đã kết thúc chưa? Dòng vốn từ GPU/đám mây chuyển sang ARM và lưu trữ, động lực cốt lõi đằng sau là gì?

猫姐：Từ năm 2023, thị trường Mỹ đã bắt đầu chú ý đặc biệt đến AI. Cổ phiếu nổi bật nhất trong cả năm chính là Nvidia, thuộc lĩnh vực bán dẫn, nhưng động lực chính là AI. Đợt tăng này bắt đầu từ đó và kéo dài đến 2024, 2025, đến nay đã trở thành một trạng thái phân tầng, nhịp điệu toàn diện. Vì vậy, nói rằng cơn sốt AI đã kết thúc còn quá sớm.

Dựa trên dữ liệu thị trường Mỹ tuần trước do chúng tôi theo dõi, dòng vốn vào lĩnh vực AI vẫn chưa có dấu hiệu suy giảm rõ rệt. Nhưng đặc điểm nổi bật là “phân hóa trong phân hóa”. Thị trường lớn Mỹ từ tháng 10 năm ngoái đã bước vào trạng thái tăng trưởng chậm lại, từ tháng 10 đến tháng 2 đi ngang. Trong quá trình đi ngang này, một số cổ phiếu phần mềm và các cổ phiếu công nghệ lớn bị ảnh hưởng bởi AI đã xuất hiện suy yếu và điều chỉnh. Tuy nhiên, trong giai đoạn đi ngang hoặc giảm của thị trường, các ngành hot như lưu trữ và quang truyền thông lại không giảm, mà còn tăng, thể hiện rõ sự phân hóa và dòng vốn tập trung vào các hướng mới.

Vì vậy, theo dõi dòng vốn trong tương lai, dù là nhà đầu tư mới hay nhà đầu tư hiện tại, vẫn rất tích cực. Nhưng thị trường đang thể hiện một xu hướng liên tục, trong đó dòng vốn không ngừng tìm kiếm các điểm nóng, phân hóa, các chủ đề mới và các công ty trong các lĩnh vực khác nhau. Do đó, đợt tăng trưởng chưa kết thúc, mà đã bước vào giai đoạn phân hóa tinh vi hơn.

孙骋：Chỉ số Nasdaq, S&P 500 đạt hiệu suất tháng tốt nhất trong gần sáu năm, chỉ số bán dẫn Philadelphia đạt mức tăng tháng lớn nhất kể từ năm 2000. Đằng sau các đợt biến động cực đoan này, ngoài AI thúc đẩy, tâm lý thị trường phục hồi và hiệu ứng nhóm vốn thể hiện rõ ràng ở những khía cạnh nào? Sau giữa tháng 5, thị trường không tiếp tục tăng chung, có nghĩa là tâm lý thị trường chuyển từ “lạc quan toàn diện” sang “đặt cược có chọn lọc”? Hiệu ứng nhóm vẫn còn tồn tại?

猫姐：Điều này có thể xem xét từ hai khía cạnh. Một là, thị trường Mỹ điển hình của xu hướng kỹ thuật. Thông thường, sau một thời gian dài đi ngang hoặc giảm, thị trường Mỹ sẽ có đợt tăng mạnh mang tính phục hồi, như đợt hồi phục năm 2020, hoặc đợt tăng gần nửa năm sau đợt điều chỉnh từ tháng 8 đến tháng 10 năm 2023. Từ tháng 10 năm ngoái, thị trường Mỹ rơi vào trạng thái trì trệ, trọng tâm không đổi trong vài tháng, đây là đặc điểm tích tụ chuẩn bị bùng nổ. Đợt giảm cuối tháng 3 là một đợt điều chỉnh định giá nghiêm trọng, ngày 30 tháng 3 trở thành đáy của đợt này. Vì vậy, đợt tăng mạnh bắt đầu từ tháng 4 thực chất là sự phục hồi sau gần nửa năm đi ngang. Đặc điểm nổi bật của thị trường Mỹ là “ở trong cuộc chơi”, bạn phải ở lại trong đó, vì khả năng phục hồi chỉ trong một hoặc hai ngày. Thống kê cho thấy, dù là 50 năm, 30 năm hay 10 năm qua, nếu bỏ lỡ các ngày hoặc vài ngày phản hồi và tăng mạnh trong năm, lợi nhuận cả năm sẽ chênh lệch rất lớn.

Thứ hai, hiệu ứng nhóm vốn vẫn còn tồn tại, nhưng thị trường hiện nay khác hoàn toàn so với trước đây. Giao dịch định lượng, giao dịch theo chương trình, sự tham gia lớn của nhà đầu tư cá nhân và các quyền chọn, ETF đòn bẩy đã làm thay đổi hệ sinh thái thị trường căn bản. Các nhà tạo lập thị trường để phòng hộ rủi ro phải thực hiện các hành vi này, làm tăng cường đà tăng hoặc giảm. Đặc biệt, trong các cổ phiếu hot như Nvidia, tất cả các nhà đầu tư cá nhân đều tham gia quyền chọn kỳ hạn cuối cùng, còn các nhà lớn (các nhà có quy mô vốn lớn, ảnh hưởng đến thị trường) cũng theo đuổi các điểm nóng này. Điều này gây ra hiệu ứng đẩy giá tăng nhanh và giảm mạnh, khiến hiệu ứng nhóm vốn của Mỹ ngày càng mạnh, “tăng đến mức gây sốc”. Do đó, thị trường không phải chuyển từ lạc quan sang bi quan, mà là đối tượng nhóm thay đổi, dòng vốn vẫn tập trung, chỉ là chuyển sang các mục tiêu khác nhau.

孙骋：ARM tăng hơn 42% trong tuần, chỉ trong hai ngày giao dịch đã đạt mức tăng lớn như vậy. Về mặt kỹ thuật, điều này đã thuộc dạng “逼空” chưa? Có phải do tâm lý nhà đầu tư cá nhân hoặc đòn bẩy quyền chọn gamma thúc đẩy? Tốc độ tăng này có thể duy trì không?

猫姐：Thật sự đây là dạng điển hình của thị trường squeeze, trong đó hiệu ứng gamma đóng vai trò quan trọng. Thị trường Mỹ hiện nay, khi xuất hiện điểm nóng, tất cả các tổ chức, nhà lớn, nhà đầu tư cá nhân đều tham gia. Sở hữu nhiều quyền chọn kỳ hạn cuối cùng, sẽ gây ra vấn đề squeeze gamma. Các nhà tạo lập thị trường, phần lớn không đặt cược vào hướng đi, mà dựa vào chênh lệch giá mua bán để kiếm lời. Khi phần lớn các nhà chơi mua quyền chọn kỳ hạn cuối cùng hoặc quyền chọn mua ngoài tiền gần đây, các nhà tạo lập phải đối mặt với rủi ro lớn: nếu cổ phiếu tăng, họ phải thực hiện quyền chọn, để phòng hộ rủi ro (giữ delta trung tính), họ phải liên tục mua cổ phiếu thật. Người mua càng nhiều, các nhà tạo lập càng phải mua cổ phiếu thật nhiều, đẩy giá cổ phiếu lên cao điên cuồng. Gần đây, hiệu ứng 30 phút cuối phiên của nhiều cổ phiếu Mỹ chính là do hiệu ứng squeeze này gây ra. Nhìn lại, khi giá cổ phiếu liên tục bị đẩy cao, các nhà đầu tư phấn khích lại tiếp tục tăng quy mô mua quyền chọn mua, điều này tiếp tục thúc đẩy các nhà tạo lập mua cổ phiếu để phòng hộ.

Ngoài ra còn có hiệu ứng short squeeze. Một số nhà đầu tư cho rằng giá cổ phiếu đã vượt quá giá trị, chọn bán short, nhưng do cơ chế trên, giá cổ phiếu tiếp tục tăng, các vị thế short buộc phải đóng lệnh, mua vào cổ phiếu, tạo ra cuộc đè bẹp lẫn nhau của các vị thế short. Trong cổ phiếu ARM, nếu xu hướng này kéo dài hơn, đường cong dốc hơn, sẽ trở thành ví dụ điển hình của squeeze.

Về tính bền vững, theo lý thuyết kỹ thuật, kiểu này không thể kéo dài mãi mãi. Một khi tất cả các vị thế short đều bị buộc phải đóng, hoặc niềm tin của nhà đầu tư mới bị dao động bởi biến động giá, thị trường mất đi lớp đệm phòng hộ, giá cổ phiếu dễ đảo chiều nhanh khi lợi nhuận chốt lời hoặc tâm lý thị trường có chút do dự, và cũng có hiệu ứng cộng dồn. Do đó, kiểu này cần cực kỳ cẩn trọng.

Phân tích sâu về công nghệ AI: Sự trỗi dậy của ARM, áp lực của Nvidia, sự tiếp nối của lưu trữ

孙骋：ARM tăng vọt 42,58% tuần trước, logic giao dịch cốt lõi là “AI chuyển từ huấn luyện sang suy luận tại biên, kiến trúc ARM sẽ hưởng lợi lớn”. Xin phân tích từ góc độ kỹ thuật: Các bộ lệnh và mô hình cấp phép của ARM trong cảnh suy luận AI so với x86 có những lợi thế bản chất nào? Lần định giá lại này là do thúc đẩy ngắn hạn từ báo cáo tài chính, hay là điểm chuyển đổi dài hạn của ngành?

王淮：Về mặt kỹ thuật, thị trường hiện chuyển hướng sang ứng dụng khả năng suy luận AI tại biên rõ ràng hơn. Có ba lý do chính khiến ARM phù hợp hơn x86 trong các ứng dụng tại biên:

Thứ nhất, lợi thế về bộ lệnh. ARM là RISC (bộ lệnh tối giản), còn x86 là CISC (bộ lệnh phức tạp). RISC không cần thiết kế pipeline quá phức tạp, do đó cùng diện tích chip có thể tích hợp nhiều nhân, bộ đệm hoặc đơn vị tăng tốc chuyên dụng hơn, có lợi cho tính toán gần bộ nhớ. Trong suy luận AI, một điểm nghẽn lớn là truyền thông bộ nhớ. ARM có khả năng IP vật lý linh hoạt và khả năng tùy biến cao, tự nhiên phù hợp với tính toán suy luận AI. Trong tải trọng tại biên điển hình, kiến trúc ARM có hiệu suất năng lượng rõ rệt vượt x86, tiêu thụ năng lượng thường thấp gần một nửa, mang lại lợi thế về chi phí lớn.

Thứ hai, lợi thế về mô hình cấp phép. ARM dựa trên mô hình IP cấp phép, khách hàng có thể tùy biến thiết kế sau khi có giấy phép, ví dụ như phối hợp CPU với GPU, NPU, có thể tự do thao tác. Trong khi đó, x86 là “hộp đen”, rất khó để thực hiện tối ưu hóa dị hướng dựa trên nền tảng này. Tính mở này khiến ARM được ưa chuộng hơn trong thiết kế bộ nhớ băng thông cao (LPDDR).

Thứ ba, tối ưu hóa phép tính ma trận. Trong mô hình Transformer, phép nhân ma trận là phần dùng nhiều nhất, tối ưu trên ARM hiệu quả hơn nhiều so với x86. Mặc dù x86 cũng có thể thực hiện phép nhân ma trận hiệu quả, nhưng để đạt cùng mức năng lượng và diện tích, không thể sánh bằng các giải pháp vector của ARM, đặc biệt tại biên. Nếu quan tâm đến khả năng tương thích và độ trưởng thành, có thể chọn x86; còn nếu quan tâm đến tỷ lệ giá trị trên năng lượng và chi phí (tương lai là các lựa chọn chi phí lớn), ARM rõ ràng có lợi thế.

Xét theo xu hướng ngành, AI đang chuyển từ huấn luyện sang suy luận, đặc biệt là hướng tới AI Agentic (trí tuệ nhân tạo đại diện). Điều này không chỉ là đối thoại với mô hình lớn, mà còn liên quan đến nhiều API, mạng lưới và gọi tệp, tất cả đều dựa vào CPU. Là CPU, ARM trong các ứng dụng AI Agentic tại biên (máy tính cá nhân, điện thoại, ô tô) rất được kỳ vọng. Tôi cho rằng hướng đi này đúng, nhận thức về điểm chuyển đổi dài hạn đã hình thành. Nhưng biến động giá ngắn hạn sẽ rất lớn, còn về dài hạn, các hướng lớn này sẽ dần khẳng định giá trị. Dài hạn là máy đo trọng lượng, ngắn hạn là máy bỏ phiếu tâm lý.

孙骋：Nvidia giảm 2,58% tuần trước, lo ngại về tốc độ tăng trưởng chậm lại. AMD tăng 3,60%. Trong lĩnh vực chip AI, rào cản hệ sinh thái CUDA của Nvidia còn vững chắc không? GPU dòng MI của AMD có thể thu hẹp khoảng cách trong suy luận không? Các chip tự phát triển của khách hàng có đe dọa lớn đến Nvidia không?

王淮：Trong huấn luyện, hiện chưa ai có thể đe dọa vị trí của Nvidia. Nhưng khi các mô hình lớn phổ biến và AI Agentic phát triển, nhu cầu khả năng suy luận tăng mạnh, tạo cơ hội cho các đối thủ khác. Nhu cầu suy luận phức tạp hơn, đòi hỏi phối hợp thiết kế giữa CPU, GPU, NPU, và yêu cầu bộ nhớ cao. Điều này giúp AMD và các nhà sản xuất khác có cơ hội chiếm phần.

AMD chắc chắn sẽ hưởng lợi từ tâm lý “người đời đã chán Nvidia lâu rồi” trong suy luận. Các doanh nghiệp cần một nhà cung cấp thứ hai đáng tin cậy để đảm bảo an toàn chuỗi cung ứng, tránh bị phụ thuộc vào nhà cung cấp đơn lẻ. Chỉ cần xuất hiện một nhà cung cấp thứ hai khả thi, khách hàng sẽ ưu tiên hơn. Doanh thu trung tâm dữ liệu của AMD tăng trưởng rõ rệt, nhưng tổng doanh thu vẫn thấp hơn nhiều so với mức tăng giá cổ phiếu, trong đó có yếu tố tâm lý, nhưng tiềm năng lớn của thị trường suy luận là có thật.

Về Nvidia, doanh số bán trong suy luận sẽ bị ảnh hưởng, nhưng không phải là đòn chí tử. Rào cản CUDA không thể bị vượt qua dễ dàng trong ngày một ngày hai. Đồng thời, Google, Microsoft, Amazon đều đang tự phát triển chip suy luận, một mặt là giảm phụ thuộc vào nhà cung cấp duy nhất, mặt khác là tùy biến theo các kịch bản của riêng họ. Xu hướng này rõ ràng. Nhưng chip phổ dụng nhất, đa năng nhất vẫn là Nvidia. Trong hai đến ba năm tới, ngay cả trong suy luận, Nvidia vẫn chiếm phần lớn thị phần, chỉ là độ tập trung sẽ thấp hơn so với huấn luyện. Trong ngắn hạn, huấn luyện chưa có đối thủ thực sự.

孙骋：Thị trường cho rằng, đầu tư AI đang chuyển từ “khả năng huấn luyện” sang “ứng dụng suy luận”. Theo thực tế triển khai, tỷ lệ tải công việc AI toàn cầu hiện nay là bao nhiêu giữa huấn luyện và suy luận? Trong hai năm tới, tỷ lệ này sẽ thay đổi như thế nào? Sự chuyển đổi này đặt ra những thách thức công nghệ mới nào về thiết kế chip, băng thông lưu trữ, tiêu thụ năng lượng?

王淮：Tôi đã tham khảo một số báo cáo, hiện tỷ lệ khả năng suy luận và huấn luyện chiếm khoảng 6:4 hoặc 5,5:4,5, trong đó suy luận đã vượt qua huấn luyện. Nhưng chi tiêu vốn (Capex) lại ngược lại, huấn luyện vẫn chiếm 60%, còn suy luận 40%, vì huấn luyện đòi hỏi các siêu nút có chi phí cao hơn.

Trong tương lai, tỷ lệ suy luận sẽ tăng mạnh. Một mặt, tỷ lệ ứng dụng mô hình lớn trên toàn cầu còn rất thấp. Dữ liệu cho thấy, 86% người trên thế giới chưa từng tiếp xúc với các ứng dụng mô hình lớn. Ngoại trừ Trung Quốc và Mỹ, nhiều quốc gia còn ít hoặc chưa có ứng dụng mô hình lớn. Mặt khác, AI Agentic sẽ tăng mạnh số lần gọi mô hình lớn. Trong vòng 3-5 năm tới, khả năng suy luận chiếm 70-80% là hoàn toàn khả thi.

Một lý do nữa là tốc độ lặp lại của huấn luyện đang giảm mạnh. Các công ty có khả năng huấn luyện mô hình lớn đang tập trung, ngày càng ít doanh nghiệp đủ khả năng chi phí huấn luyện. Khi cạnh tranh giảm, các doanh nghiệp sẽ thiên về thương mại hóa các mô hình hiện có hơn là phát triển mô hình mới nhanh chóng. Nhu cầu khả năng huấn luyện giảm tương đối. Trừ khi trong các lĩnh vực như trí tuệ thể hiện (embodied intelligence) hoặc mô hình thế giới (world model) xuất hiện đột phá huấn luyện quy mô lớn mới, thì mới có thể tạo ra biến số mới.

Chuyển đổi từ huấn luyện sang suy luận đặt ra yêu cầu công nghệ cao hơn cho chip. Suy luận rất nhạy cảm với chi phí, tiêu thụ năng lượng và độ trễ, đồng thời cần thích ứng với nhiều kịch bản từ đám mây đến biên. Điều này tạo cơ hội cho các kiến trúc khác như GPU, ASIC, CPU. Yêu cầu về băng thông bộ nhớ và bộ nhớ đệm (KV Cache) cũng phức tạp hơn so với huấn luyện. Những thách thức công nghệ này chính là cơ hội thị trường cho các kiến trúc như ARM và các chip lưu trữ.