#美股AI概念股普涨 Giá cổ phiếu tăng giảm dựa trên “Nội dung AI”? Hiểu rõ logic này còn quan trọng hơn

Gần đây, thị trường chứng khoán toàn cầu xuất hiện một hiện tượng thú vị: các nền kinh tế có chuỗi ngành AI mạnh hơn, chỉ số chính của họ tăng trưởng tốt hơn.

Dữ liệu Wind cho thấy, tính đến ngày 29 tháng 5, kể từ cuộc xung đột Mỹ-Iran tháng 3 năm nay, chỉ số bán dẫn Philadelphia tăng 58,4%, chỉ số tổng hợp Hàn Quốc tăng 35,7%, chỉ số trung bình Đài Loan, chỉ số创业板 của A-shares cũng có hiệu suất khá tốt, trong khi các thị trường mới nổi khác và châu Âu, có nội dung AI thấp hơn, tăng trưởng rõ ràng chậm hơn.

Điều này có nghĩa là, “Nội dung AI” chính là “mật mã” của việc tăng giảm giá cổ phiếu?
Hai yếu tố này có mối quan hệ tích cực mạnh mẽ, nhưng nếu chúng ta mở rộng tầm nhìn hơn một chút, sẽ thấy mọi chuyện không đơn giản như vậy. Hiệu suất cổ phiếu bị ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố, bao gồm mức định giá, dòng vốn, giai đoạn chu kỳ ngành, lợi nhuận doanh nghiệp, tất cả đều ảnh hưởng đến kết quả cuối cùng. “Nội dung AI” rất quan trọng, nhưng không phải là tất cả.
Dù sao đi nữa, không thể phủ nhận rằng, AI đã trở thành một trong những hướng đầu tư được cộng đồng công nghệ toàn cầu đồng thuận và duy trì liên tục nhất hiện nay.
Dù là mở rộng hạ tầng tính toán hay ứng dụng từng bước đi vào thực tế, AI đang từ “khái niệm” chuyển sang “hiệu quả”, từ “kỳ vọng” chuyển sang “thực thi”. Đối với nhà đầu tư, việc hiểu rõ các giai đoạn phát triển của ngành AI và logic nội tại của nó còn ý nghĩa hơn việc chỉ đơn thuần theo đuổi nhãn “Nội dung AI”.
Vậy làm thế nào để hiểu rõ hơn về cơ hội đầu tư AI hiện tại một cách toàn diện?

01 Chuỗi ngành AI là ngành có tính xác suất cao và chu kỳ phát triển rõ ràng
Trong vài năm gần đây, chuỗi ngành AI đã trở thành trung tâm quan trọng trong định giá tài sản toàn cầu, các công ty liên quan cũng tăng giá nhanh chóng, một số nhà đầu tư lo ngại rằng ngành AI có thể quá “chật chội”.
Công ty CICC cho rằng, hiện tại AI có thể chưa đến mức gây lo ngại về đứt gãy chu kỳ. Hiện nay, chuỗi ngành AI toàn cầu có mức liên kết cao, các công ty dẫn đầu về AI ở Mỹ như là “hướng gió” của ngành, xu hướng của họ thường sẽ truyền dẫn qua chuỗi ngành để phản ánh vào thị trường A-shares. Ví dụ về ngành AI Mỹ:
Thứ nhất, AI đang thực sự nâng cao năng suất.
Trong 3 quý đầu năm 2025, GDP của Mỹ tăng trưởng 2,51% so với cùng kỳ, Cục Dự trữ Liên bang St. Louis ước tính AI đóng góp khoảng 0,97 điểm phần trăm, chiếm khoảng 39%, cao hơn mức 28% của cuộc cách mạng internet năm 2000. Quan trọng hơn, việc thương mại hóa AI Agent tại doanh nghiệp đang tăng tốc, các nhà cung cấp AI hàng đầu quốc tế đã đạt doanh thu hàng tỷ USD mỗi năm. Đầu tư vào năng lực tính toán có thể đang chuyển từ “chi phí tiêu hao” sang “động lực lợi nhuận”.
Thứ hai, các công ty hàng đầu chưa tận dụng đòn bẩy tài chính lớn.
So với thời kỳ bong bóng công nghệ, đợt đầu tư AI này chủ yếu dựa vào dòng tiền nội sinh của các tập đoàn công nghệ lớn. Mặc dù chi tiêu vốn cao, tỷ lệ nợ trên vốn chủ sở hữu vẫn rõ ràng thấp hơn mức trung bình của thời kỳ bong bóng công nghệ.
Thứ ba, mức định giá không quá cao.
Dữ liệu Wind cho thấy, tính đến cuối tháng 5 năm 2026, tỷ lệ P/E dự phóng của ngành công nghệ thông tin trong S&P 500 chỉ là 24 lần, thấp hơn nhiều so với mức 55 lần của thời kỳ bong bóng công nghệ năm 2000. Hiệu suất tăng trưởng cao có thể đang tiêu hóa định giá.

02 Từ hạ tầng đến ứng dụng thực tế theo từng bước
Hiện tại, chuỗi ngành AI đã hình thành cấu trúc rõ ràng gồm các phần trên, giữa, dưới, mức độ trưởng thành và logic đầu tư của từng phần khác nhau.
Phần trên (hạ tầng cơ sở): “đáy vững chắc” có tính xác suất cao về hiệu quả

Phần trên là nền tảng của ứng dụng AI, gồm các yếu tố chính là năng lực tính toán, dữ liệu và an ninh mạng.
Năng lực tính toán và phần cứng: Tiêu thụ năng lực tính toán của AI đang chuyển từ huấn luyện sang suy luận. Ngân hàng Barclays dự đoán, đến năm 2026, nhu cầu năng lực suy luận toàn cầu chiếm hơn 70% tổng nhu cầu năng lực AI tạo sinh, quy mô năng lực suy luận có thể đạt gấp 4,5 lần năng lực huấn luyện, nhu cầu này dự kiến vẫn sẽ tiếp tục tăng. Điều này thúc đẩy nhu cầu năng lực tính toán phân tán hơn, quy mô lớn hơn, đồng thời đặt ra yêu cầu cao hơn về hiệu suất năng lượng và chi phí triển khai. Trong năm 2026 và 2-3 năm tới, thị trường năng lực AI toàn cầu và Trung Quốc dự kiến sẽ duy trì trạng thái cung không đủ cầu, đây là một trong những phần có xung đột cung cầu rõ rệt nhất hiện nay.
Dịch vụ dữ liệu và an ninh mạng: Việc triển khai AI của doanh nghiệp thường bắt đầu từ quản lý, tích hợp và bảo vệ dữ liệu. Do đó, doanh thu của các công ty liên quan có ý nghĩa dẫn dắt về mặt dự báo. Báo cáo tài chính của một số công ty dịch vụ dữ liệu và an ninh mạng tại Bắc Mỹ đã liên tục vượt dự kiến trong nhiều quý, xác nhận tính chân thực của đầu tư doanh nghiệp vào AI, cung cấp logic rõ ràng cho các mục tiêu trong nước.
Phần giữa (mô hình và nền tảng): trung tâm phân phối giá trị và tái cấu trúc mô hình kinh doanh
Phần giữa chủ yếu gồm dịch vụ mô hình lớn (MaaS), mô hình lĩnh vực riêng biệt và bộ công cụ.
Token (đơn vị từ) trở thành động lực chính: Token đã từ tham số kỹ thuật đơn thuần trở thành yếu tố sản xuất cốt lõi và phương tiện thể hiện giá trị trong thời đại AI. Theo Bộ Phát triển Kinh tế và Công nghiệp Trung Quốc, lượng Token gọi hàng ngày của Trung Quốc đã bùng nổ theo cấp số nhân, từ khoảng 1000 tỷ vào đầu năm 2024 lên 140 triệu tỷ vào đầu tháng 3 năm 2026, tăng hơn nghìn lần trong hai năm. Điều này thúc đẩy các mô hình kinh doanh đã trưởng thành dựa trên Token, bao gồm các nền tảng tổng hợp Token, dịch vụ MaaS của các nhà cung cấp đám mây, v.v.
Cạnh tranh mô hình và dòng chảy giá trị trở lại: Dù ứng dụng đa dạng, nhưng giá trị lớn của chuỗi ngành đang nhanh chóng chảy trở lại mô hình và phần cứng. Doanh thu của các công ty khởi nghiệp AI dù tăng nhanh, phần lớn lợi nhuận cuối cùng đều trả cho các nhà cung cấp mô hình và năng lực tính toán ở tầng dưới. Các mô hình trong nước đã chiếm thị phần quan trọng trong thị trường gọi vốn toàn cầu, cho thấy khả năng cạnh tranh quốc tế mạnh mẽ.
Phần dưới (ứng dụng): Tìm kiếm thực sự trong phân hóa
Ứng dụng phía dưới trực tiếp hướng tới doanh nghiệp và người tiêu dùng, là nơi thể hiện giá trị cuối cùng, cũng là phần đang phân hóa mạnh, có cơ hội và rủi ro đan xen.
Ứng dụng doanh nghiệp: Một số lĩnh vực riêng biệt đã xuất hiện tín hiệu xác thực thương mại sơ bộ, đặc biệt trong các ngành dữ liệu lớn, quy trình phức tạp như quản lý rủi ro tài chính, bảo hiểm, tích hợp dữ liệu doanh nghiệp, marketing xuyên biên giới. AI Agent với khả năng tự lập kế hoạch và gọi công cụ đã trở thành mô hình thương mại khả thi giai đoạn này, đang thâm nhập sâu vào tự động hóa văn phòng, dịch vụ khách hàng.
Ứng dụng tiêu dùng: Lấy ví dụ về phim ngắn/hoạt hình AI, đã giảm mạnh chi phí và tăng hiệu quả, tạo ra mô hình lợi nhuận rõ ràng. Ngoài ra, các công cụ tạo video AI do nhu cầu cao đã xuất hiện giá tăng nhanh. Các ứng dụng trợ lý thông minh nâng cao hiệu quả nghiên cứu, học tập, thể hiện sự gắn bó của người dùng, và ý định trả phí đang được hình thành.

03 Dự kiến “bên phải” của AI có thể đã xuất hiện, tập trung vào năm hướng chính
Tổng kết, sự phát triển của ngành AI toàn cầu thể hiện rõ đặc điểm “hạ tầng cơ sở đi trước, ứng dụng theo sau”. Lợi nhuận của các công ty ứng dụng thường bị đè nén bởi chi phí gọi mô hình và năng lực tính toán ở phần trên, giá trị chuỗi ngành có xu hướng tập trung vào các mô hình và hạ tầng cơ sở phía dưới.
Các yếu tố cơ bản của ngành AI (lợi nhuận) vẫn còn nằm ở phía trái, nhưng xu hướng ngành và một số phân khúc đã có xác thực thương mại sơ bộ, đã cung cấp kỳ vọng “bên phải” cho thị trường.
Vì vậy, có thể khó để ngành AI “đồng loạt bùng nổ”, những phân khúc đã có tín hiệu thương mại rõ ràng, đã thử nghiệm mô hình lợi nhuận sơ bộ, có nhiều khả năng hơn để phát triển.

Năm hướng chính:
Thứ nhất, hệ sinh thái mô hình lớn. Mô hình lớn là hạ tầng nền tảng của AI, xung quanh các hoạt động huấn luyện, tinh chỉnh, triển khai mô hình, vẫn còn nhiều cơ hội ngành nghề liên tục.
Thứ hai, tái hiện giá trị của AI. Trong thời đại internet di động, các hình thức nhanh nhất để kiếm tiền là quảng cáo và thương mại điện tử, có thể cũng như vậy trong thời đại AI. Ví dụ về thương mại điện tử AI, người dùng ngày càng quen thuộc với việc tìm kiếm và so sánh giá qua các mô hình lớn, các nền tảng mô hình lớn bắt đầu tích hợp các chức năng giao dịch. Các công ty cung cấp hệ thống SaaS, dịch vụ dữ liệu, API cho hệ thống này có khả năng nhận được các cơ hội gia tăng doanh thu.
Thứ ba, lập trình AI. Theo Báo cáo sử dụng AI 2025 của OpenRouter và a16z (dựa trên dữ liệu gọi hơn 100 nghìn tỷ Token), tỷ lệ tiêu thụ Token cho các nhiệm vụ lập trình đã tăng từ khoảng 11% đầu năm 2025 lên hơn 50%. Các nhà cung cấp tiêu biểu quốc tế đã đạt doanh thu hàng tỷ USD mỗi năm, và đang tăng theo cấp số nhân, các công ty trong nước cũng cần chú ý.
Thứ tư, AI cho Khoa học. Đây là một hướng đầy tưởng tượng. Trong lĩnh vực dược phẩm, vật liệu mới, năng lượng mới, nghiên cứu truyền thống cần nhiều năm của các nhà khoa học để chọn lọc phân tử, còn AI có thể rút ngắn đáng kể chu kỳ này. Ví dụ về AI trong dược phẩm, AI có thể nhanh chóng chọn ra các phân tử tiềm năng từ hàng vạn phân tử, nâng cao hiệu quả nghiên cứu và phát triển. Đây không chỉ là giảm chi phí, tăng hiệu quả, mà còn là bước nhảy về năng suất.
Thứ năm, xuất khẩu phần mềm AI ra thị trường quốc tế. Người dùng quốc tế có ý định trả phí cho phần mềm cao hơn trong nước. Hiện đã có nhiều công ty phần mềm trong nước đạt doanh thu và lợi nhuận nhanh chóng ở thị trường quốc tế, các công ty có tỷ lệ xuất khẩu cao có thể sẽ hưởng lợi.

Xu hướng ngành AI rõ ràng, nhưng các phần của chuỗi ngành từ trên xuống dưới có mức độ trưởng thành và logic đầu tư khác nhau, nhà đầu tư nên phân bổ như thế nào?
Kinh tế số, với vai trò là nền tảng thực thi công nghệ AI, bao gồm cả trung tâm tính toán, chip, thiết bị truyền thông, cũng như phần mềm công nghệ tài chính, logistics thông minh, y tế từ xa, đều là các thành phần quan trọng.
Sự kết hợp “cứng mềm” này tạo nên giá trị đặc biệt cho thị trường hiện nay. Nó vừa bao gồm các yếu tố đã được chứng minh bằng hiệu quả, như chu kỳ ngành năng lực tính toán, vừa chứa đựng tiềm năng ứng dụng AI chưa được định giá đầy đủ.