Cổ phiếu chip lại giảm mạnh, “câu chuyện ma” về AI liên tục, thị trường bắt đầu định giá lại?

Tác giả: Lý Đan, Diệp Trăn, Phố Wall Chi Tiết

Cổ phiếu phần cứng AI điều chỉnh hai ngày liên tiếp, nhưng điều thực sự thu hút sự chú ý của thị trường không phải là bản thân các công ty chip, mà là động thái mới nhất của hai công ty mô hình AI lớn.

Vào thứ Tư, có tin Meta đang khám phá việc thương mại hóa công suất tính toán AI dư thừa. Một ngày sau, có báo cáo rằng Anthropic đang thảo luận hợp tác với Samsung Electronics để phát triển chip AI tự nghiên cứu, và xem xét sử dụng quy trình 2 nanomet của Samsung để gia công.

Hai tin tức có vẻ không liên quan, nhưng cùng chạm vào chủ đề nhạy cảm nhất trong chuỗi công nghiệp AI hiện tại – liệu chi tiêu vốn AI đã mở rộng nhanh chóng trong hai năm qua có đang bước vào giai đoạn mới không?

Thị trường trước tiên chọn định giá lại. Cổ phiếu chip Mỹ những ngày gần đây liên tục giảm mạnh, Chỉ số bán dẫn Philadelphia (SOX) giảm 11% tích lũy trong thứ Tư và thứ Năm, tạo ra mức giảm hai ngày lớn nhất trong gần một tháng.

Nhóm thiết bị bán dẫn nhạy cảm nhất với chu kỳ chi tiêu vốn dẫn đầu đà giảm. Teradyne (TER), Entegris (ENTG), KLA (KLAC), Applied Materials (AMAT), Lam Research (LRCX) từng đồng loạt giảm hơn 10% trong phiên thứ Năm, cổ phiếu chip châu Âu đầu tàu ASML tại Mỹ (ASML) từng giảm hơn 5% trong thứ Năm.

Marvell giảm 9,84%, Arm giảm 6,58%, Micron giảm 5,49%, AMD giảm 4,26%, Broadcom giảm 2,41%, Nvidia tương đối chống đỡ nhưng vẫn giảm 1,39%, ADR của TSMC giảm 2,27%.

Rổ cổ phiếu AI của Goldman Sachs bị ảnh hưởng nặng nề, tạo ra màn trình diễn tồi tệ nhất trong hai ngày kể từ ngày thuế quan.

Cổ phiếu bộ nhớ bị ảnh hưởng nặng, rổ cổ phiếu bộ nhớ của Goldman Sachs giảm hơn 18% trong hai ngày qua, tạo ra mức giảm hai ngày mạnh nhất trong 12 năm.

Nhà sản xuất lưu trữ SanDisk giảm hơn 14%, từ đỉnh giai đoạn đã giảm khoảng 27%, rơi vào thị trường giá xuống.

So với màn trình diễn thảm hại của các bên nhận vốn như chip, cổ phiếu của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây siêu quy mô với vai trò bên chi vốn đã ổn định hơn.

Tuy nhiên, nhiều tổ chức cho rằng, hai tin tức này giống như chất xúc tác để thị trường xem xét lại logic đầu tư AI, chứ không phải là sự đảo ngược cơ bản của ngành AI. Những gì thị trường thực sự giao dịch không phải là "nhu cầu AI có đạt đỉnh không", mà là ngành AI đang chuyển từ "cạnh tranh chi tiêu vốn" sang "cạnh tranh hiệu quả vốn" giai đoạn mới.

Điều thị trường thực sự lo lắng, không phải là Anthropic làm chip, mà là logic chi tiêu vốn AI bắt đầu thay đổi

Hai năm qua, cổ phiếu phần cứng AI tăng vọt, logic cốt lõi phía sau hầu như không thay đổi: Sự lặp lại nhanh chóng của các mô hình AI dẫn đến nhu cầu tính toán tiếp tục bùng nổ, GPU liên tục khan hiếm, các gã khổng lồ công nghệ không ngừng nâng chi tiêu vốn, từ đó thúc đẩy GPU, bộ nhớ băng thông cao (HBM), mạng tốc độ cao, đóng gói tiên tiến và thiết bị bán dẫn tạo thành một "siêu chu kỳ chi tiêu vốn AI" chưa từng có.

Logic này không chỉ đưa Nvidia trở thành công ty có giá trị thị trường cao nhất toàn cầu, mà còn khiến các nhà sản xuất thiết bị như Applied Materials, Lam Research, ASML Hà Lan, KLA, cũng như các nhà sản xuất bộ nhớ như Micron Technology, SanDisk trở thành những người chiến thắng lớn nhất trên thị trường vốn.

Tuy nhiên, hai tin tức xuất hiện liên tiếp trong tuần này khiến thị trường bắt đầu thảo luận nghiêm túc: Nếu ngành AI bắt đầu chú trọng hơn đến hiệu quả vốn, thay vì chỉ đơn thuần mở rộng đầu tư, liệu siêu chu kỳ chi tiêu vốn này có bước vào giai đoạn mới không?

Vào thứ Tư, có báo cáo Meta đang lên kế hoạch xây dựng dịch vụ điện toán đám mây AI, trong tương lai có thể cung cấp các mô hình AI triển khai trên cơ sở hạ tầng của Meta cho khách hàng bên ngoài, hoặc trực tiếp cho thuê công suất tính toán AI dư thừa, nhằm thương mại hóa khoản đầu tư cơ sở hạ tầng AI hàng chục tỷ USD.

Tiếp theo, vào thứ Năm lại có tin Anthropic đang thảo luận phát triển chip AI tự nghiên cứu.

Xét riêng lẻ, hai công ty thực hiện các con đường khác nhau, nhưng đặt chung lại, chúng cùng chỉ về một sự thay đổi – các công ty AI bắt đầu suy nghĩ về cách tăng lợi tức đầu tư từ cơ sở hạ tầng hiện có, thay vì chỉ tiếp tục mở rộng chi tiêu vốn.

Chính sự thay đổi kỳ vọng này đã gây ra việc thị trường đánh giá lại logic giao dịch AI.

Chip tự nghiên cứu của Anthropic, liệu có nghĩa là ngành AI bước vào "kỷ nguyên tối ưu hóa chi phí"?

So với lo ngại ban đầu của thị trường về việc "chip tự nghiên cứu có làm giảm mua GPU không", điều đáng chú ý hơn là logic kinh doanh đằng sau động thái của Anthropic.

Báo cáo cho biết, Anthropic đang thảo luận với Samsung Electronics về việc phát triển chip tùy chỉnh cho huấn luyện và suy luận AI, hiện vẫn ở giai đoạn đầu.

Nếu cuối cùng được thúc đẩy, Anthropic sẽ trở thành công ty mô hình nền tảng tiếp theo sau Google, Amazon, Microsoft, Meta triển khai chip AI tự nghiên cứu.

Đằng sau điều này không có nghĩa là từ bỏ GPU của Nvidia, mà là sự tiến hóa tự nhiên của ngành AI.

Hai năm qua, trọng tâm cạnh tranh của các công ty mô hình lớn là ai có thể nhận được nhiều GPU hơn, xây dựng nhiều trung tâm dữ liệu hơn; khi quy mô mô hình tiếp tục mở rộng, chi phí huấn luyện và suy luận tăng nhanh, làm thế nào để giảm chi phí mỗi token, cải thiện hiệu suất sử dụng tính toán, giảm phụ thuộc vào một nhà cung cấp duy nhất, bắt đầu trở thành trọng tâm cạnh tranh mới.

ASIC được thiết kế cho các mô hình cụ thể có thể đạt được sự cân bằng tốt hơn giữa hiệu suất, tiêu thụ năng lượng và chi phí, đây cũng là lý do quan trọng mà Google TPU, Amazon Trainium và Meta MTIA tiếp tục được thúc đẩy trong những năm gần đây.

Theo nghĩa này, việc Anthropic khám phá chip tự nghiên cứu giống như một dấu hiệu quan trọng cho thấy ngành AI chuyển từ "cạnh tranh đầu tư" sang "cạnh tranh hiệu quả", chứ không phải cắt giảm đầu tư AI.

Meta và Anthropic, hai con đường khác nhau hướng đến cùng một mục tiêu

Meta và Anthropic thực hiện các chiến lược khác nhau, nhưng mục tiêu rất thống nhất.

Meta hy vọng tạo ra doanh thu từ công suất tính toán AI tạm thời nhàn rỗi, nâng cao tỷ suất lợi nhuận của chi tiêu vốn hàng chục tỷ USD; Anthropic hy vọng giảm chi phí tính toán dài hạn thông qua chip tùy chỉnh, tăng cường khả năng tự chủ về cơ sở hạ tầng.

Dù là bán công suất tính toán dư thừa hay triển khai ASIC, về bản chất không phải là giảm đầu tư AI, mà là tìm kiếm mô hình kinh doanh AI bền vững hơn.

Tuy nhiên, đối với thị trường vốn, hai tin tức này dễ gợi ra một liên tưởng khác: Nếu các công ty AI bắt đầu chú trọng hơn đến hiệu quả vốn, thì liệu việc mua GPU, thuê điện toán đám mây, và đầu tư trung tâm dữ liệu mới trong tương lai có còn duy trì tốc độ tăng trưởng cao như hai năm qua không?

Thị trường cũng vì thế bắt đầu xem xét lại liệu kỳ vọng chi tiêu vốn AI có thể tiếp tục duy trì "chỉ tăng không giảm" như trước đây hay không.

Đây cũng là lý do tại sao trong hai ngày điều chỉnh liên tiếp, các công ty chịu mức giảm lớn nhất không phải là các công ty mô hình, mà là các doanh nghiệp thiết bị bán dẫn có liên quan chặt chẽ nhất đến chi tiêu vốn mới. So với GPU và nhà sản xuất bộ nhớ, đơn đặt hàng của các nhà sản xuất thiết bị thường phản ánh trực tiếp hơn các kế hoạch đầu tư của nhà máy wafer và công ty chip trong tương lai, do đó nhạy cảm nhất với sự thay đổi kỳ vọng chi tiêu vốn.

Các tổ chức: Thị trường giống như đang định giá lại giao dịch AI, chứ không phủ nhận siêu chu kỳ AI

Mặc dù cổ phiếu ngành bán dẫn điều chỉnh nhiều ngày, hầu hết các tổ chức không giải thích hai tin tức này là dấu hiệu nhu cầu AI bắt đầu hạ nhiệt.

Đối với Meta, nhiều phân tích cho rằng, việc bán công suất tính toán dư thừa giống như đang tìm kiếm lối thoát thương mại cho chi tiêu vốn AI khổng lồ, từ đó cải thiện tính bền vững của việc tiếp tục đầu tư vào GPU, thiết bị mạng, trung tâm dữ liệu và cơ sở hạ tầng năng lượng, chứ không phải cắt giảm chi tiêu vốn.

Đối với Anthropic, các tổ chức tin rằng, chip tự nghiên cứu phù hợp với xu hướng phát triển dài hạn của các công ty mô hình AI lớn. Ngay cả khi ngày càng nhiều doanh nghiệp bắt đầu sử dụng ASIC, vẫn cần phụ thuộc vào sản xuất quy trình tiên tiến, HBM, kết nối tốc độ cao, đóng gói tiên tiến và xây dựng trung tâm dữ liệu, nhu cầu cơ sở hạ tầng AI sẽ không biến mất vì điều này, mà có thể phân bổ lại cho các khâu khác nhau.

Quan trọng hơn, tỷ lệ thâm nhập của các ứng dụng AI hiện tại vẫn ở mức thấp. Các chuyên gia trong ngành chỉ ra, khi nhu cầu suy luận tiếp tục tăng, mức tiêu thụ token và nhu cầu tính toán của các mô hình lớn vẫn cao hơn nhiều so với dự kiến trước đó, việc xây dựng cơ sở hạ tầng AI còn một chặng đường dài để thực sự trưởng thành.

Do đó, thị trường tuần này giống như sau một đợt tăng lịch sử, đang trải qua một đợt định giá lại theo giai đoạn đối với giao dịch AI.

Nếu cuộc cạnh tranh AI hai năm qua là so xem "ai đầu tư nhiều hơn", thì tín hiệu từ Meta và Anthropic có nghĩa là ngành AI đang bước vào giai đoạn mới – cạnh tranh bắt đầu chuyển sang ai có thể tạo ra tỷ suất lợi nhuận cao hơn cho mỗi đô la chi tiêu vốn.

Đối với thị trường, sự chuyển đổi kỳ vọng này đủ để trở thành chất xúc tác cho sự điều chỉnh của cổ phiếu phần cứng AI; nhưng đối với bản thân ngành, nó không nhất thiết có nghĩa là siêu chu kỳ kết thúc, mà ngược lại có thể có nghĩa là đầu tư cơ sở hạ tầng AI bắt đầu hướng tới một giai đoạn phát triển trưởng thành hơn, nhấn mạnh hơn vào vòng lặp kinh doanh khép kín.