Đằng sau quy mô tài sản quản lý 13,9 nghìn tỷ USD: Tại sao BlackRock điều chỉnh phân bổ cổ phiếu AI?

Ngày 8 tháng 7 năm 2026, Rick Rieder, Giám đốc đầu tư của BlackRock, tổ chức quản lý tài sản lớn nhất thế giới, đã tiết lộ trong một cuộc phỏng vấn với CNBC rằng tổ chức này đã thực hiện cắt giảm vị thế vừa phải và tái cân bằng danh mục đầu tư đối với một số công ty có liên quan trực tiếp cao đến trí tuệ nhân tạo. Tính đến ngày 31 tháng 3 năm 2026, tổng tài sản mà BlackRock quản lý đã đạt mức cao kỷ lục 13,9 nghìn tỷ USD. Quy mô này vượt quá GDP của đa số các quốc gia, và mỗi động thái của họ đủ sức tác động đến thị trường vốn toàn cầu.

Rieder đã nói rõ trong cuộc phỏng vấn rằng sự điều chỉnh này thuộc về "hoạt động tái cân bằng, chứ không phải đảo chiều". Ông nói thêm rằng nhóm đã giảm tỷ trọng nắm giữ các công ty có lợi nhuận phụ thuộc nhiều nhất vào việc xây dựng AI, đồng thời cũng giảm mức độ tiếp xúc vốn chủ sở hữu tổng thể. Về phía BlackRock nhấn mạnh rằng việc điều chỉnh danh mục đầu tư một cách linh hoạt là một quá trình liên tục, nhằm tối ưu hóa lợi nhuận đã điều chỉnh theo rủi ro. Lần tái cân bằng cục bộ đối với chủ đề AI này không thể hiện sự bi quan đối với lĩnh vực này, mà là sự tối ưu hóa phân bổ chiến thuật dựa trên môi trường thị trường hiện tại.

Tuyên bố này thu hút sự chú ý rộng rãi, không chỉ vì quy mô của BlackRock – quản lý tài sản khách hàng nhiều hơn bất kỳ đối thủ cạnh tranh nào – mà còn vì nó xuất hiện vào một thời điểm đặc biệt. Trong năm qua, mảng AI đã trải qua mức tăng chưa từng có. Chỉ số bán dẫn Philadelphia đã tăng khoảng 123% kể từ tháng 9 năm 2025, nhưng đã điều chỉnh giảm gần 14% kể từ khi đạt đỉnh lịch sử vào tháng 6 năm 2026. Mâu thuẫn cốt lõi của thị trường đang chuyển từ "AI có triển vọng hay không" sang "Định giá AI đã phản ánh quá mức triển vọng hay chưa".

Tái cân bằng chứ không phải bi quan: Ba logic đằng sau việc BlackRock cắt giảm vị thế

Để hiểu hành động cắt giảm vị thế của BlackRock, cần phân biệt ba logic khác nhau: tái cân bằng danh mục đầu tư, chốt lời và kiểm soát rủi ro, và điều chỉnh tỷ trọng ngành. Ba yếu tố này có liên quan với nhau, nhưng hướng đến mục đích khác nhau.

Tái cân bằng danh mục đầu tư là thao tác tiêu chuẩn trong quản lý tài sản của tổ chức. Khi một loại tài sản nào đó trong danh mục vượt quá tỷ trọng mục tiêu một cách thụ động do giá tăng, tổ chức sẽ cắt giảm vị thế để đưa tỷ lệ đó trở lại phạm vi đã định trước. Lần này BlackRock cắt giảm chính là "những công ty có lợi nhuận phụ thuộc nhiều nhất vào việc xây dựng AI" – những cổ phiếu này đã tăng mạnh nhất trong năm qua và tỷ trọng trong danh mục có khả năng đã lệch khỏi thiết lập ban đầu. Rieder mô tả sự thay đổi này là "thu hẹp các vị thế có lợi nhuận, chứ không phải thoát khỏi chủ đề này".

Chốt lời và kiểm soát rủi ro là một lớp cân nhắc khác. Định giá của một số công ty liên quan đến AI đã tăng vọt, thúc đẩy nhóm quản lý áp dụng chiến lược điều chỉnh vị thế thận trọng hơn. Trong một sự kiện của CNBC vào tháng 6, Rieder đã chỉ ra rằng tỷ lệ P/E của "Bảy ông lớn" hiện ở mức khoảng 26 lần, với tốc độ tăng trưởng thu nhập kỳ vọng vượt quá 20%. Mặc dù dưới sự hỗ trợ của tăng trưởng lợi nhuận, định giá không phải là mức bong bóng, nhưng rủi ro tập trung thị trường đang gia tăng – các nhà đầu tư đã bắt đầu thảo luận về việc liệu sự tập trung vào một số ít người chiến thắng trong lĩnh vực AI có quá mức hay không.

Giảm tỷ trọng ngành đơn lẻ là kết quả trực tiếp của việc tái cân bằng. BlackRock đã giảm mức độ tiếp xúc với cổ phiếu liên quan đến AI và vốn chủ sở hữu tổng thể. Rieder chỉ ra rằng công ty có thể tái phân bổ vốn vào những bên hưởng lợi có chi phí thấp hơn từ việc áp dụng AI, bao gồm các nhà sản xuất điện, doanh nghiệp công nghiệp và nhà xây dựng cơ sở hạ tầng, những lĩnh vực này có thể nắm bắt làn sóng chi tiêu trung tâm dữ liệu tiếp theo.

Ba logic kết hợp lại, tạo nên bức tranh toàn cảnh về việc BlackRock cắt giảm vị thế lần này: không phải bi quan về AI, mà là sau khi mảng AI tăng mạnh, chủ động tối ưu hóa cấu trúc rủi ro-lợi nhuận.

Sự khác biệt và đồng thuận trên Phố Wall: Đầu tư AI bước vào "Kỷ nguyên lựa chọn"

Hoạt động tái cân bằng của BlackRock không phải là sự kiện cá biệt. Đầu tháng 7 năm 2026, nhiều tổ chức Phố Wall đã đưa ra tuyên bố dày đặc. Mặc dù các chiến lược cụ thể có sự khác biệt, nhưng một sự đồng thuận đang hình thành: Đầu tư AI đã chuyển từ "tăng trưởng rộng khắp theo ngành" trước đây sang giai đoạn mới "chọn lọc các công ty đầu ngành".

Goldman Sachs trong báo cáo chiến lược cổ phiếu toàn cầu công bố ngày 7 tháng 7 chỉ ra rằng giao dịch chip AI đã bước vào giai đoạn chú trọng lựa chọn hơn, và không khuyến nghị tiếp tục "mua rổ" các cổ phiếu bán dẫn. Ngân hàng này tiếp tục lạc quan về các hướng phụ như CPU, ASIC, bộ nhớ và thiết bị bán dẫn, và chỉ ra AMD và Applied Materials là những cái tên đáng chú ý. Goldman Sachs đồng thời dự đoán rằng từ năm 2026 đến năm 2031, chi tiêu vốn AI toàn cầu xoay quanh điện toán, trung tâm dữ liệu và điện sẽ đạt khoảng 7,6 nghìn tỷ USD, với chi tiêu hàng năm tăng từ 765 tỷ USD vào năm 2026 lên 1,64 nghìn tỷ USD vào năm 2031. Đầu tư AI của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây siêu lớn có thể vượt quá 6 nghìn tỷ USD vào năm 2030.

JPMorgan Chase lại có lập trường tích cực hơn. Chiến lược gia Mislav Matejka cho biết vào ngày 6 tháng 7 rằng đợt điều chỉnh giảm gần đây của cổ phiếu bán dẫn nên được xem là cơ hội mua vào. Ngân hàng này ưu tiên bố trí mảng công nghệ rõ ràng là "bán dẫn ưu tiên hơn nhà cung cấp dịch vụ đám mây siêu lớn, và nhà cung cấp dịch vụ đám mây siêu lớn ưu tiên hơn cổ phiếu rủi ro cao AI". JPMorgan tin rằng nhu cầu chip AI vẫn đang trong chu kỳ tăng trưởng dài hạn, và công suất mới dự kiến sẽ không được giải phóng rõ rệt cho đến khoảng năm 2028, cung-cầu ngành vẫn lành mạnh. Ngân hàng này dự đoán thị trường chứng khoán toàn cầu sẽ đạt mức cao mới trong nửa cuối năm.

Morgan Stanley thì thận trọng hơn. Chiến lược gia Michael Wilson trong báo cáo ngày 6 tháng 7 cho biết khi các nhà đầu tư rút lui khỏi những cổ phiếu công nghệ mạnh nhất trong năm nay, thị trường chứng khoán Mỹ có thể gặp khó khăn để đạt mức cao kỷ lục mới. Ngân hàng này cho rằng vốn đang luân chuyển từ cổ phiếu chip sang các nhà cung cấp dịch vụ đám mây siêu lớn – bao gồm Microsoft, Amazon và Meta. Morgan Stanley khuyến nghị các nhà đầu tư coi trọng hơn khả năng đạt được và chất lượng lợi nhuận. Ngân hàng này duy trì mục tiêu cuối năm của chỉ số S&P 500 là 8.000 điểm.

Bank of America và UBS vẫn duy trì quan điểm lạc quan về chu kỳ tăng trưởng dài hạn của bán dẫn AI. Bank of America cho rằng ngành vẫn đang ở giai đoạn giữa của chu kỳ tăng trưởng 8-10 năm; UBS cho biết logic đầu tư dài hạn của AI không thay đổi, biến động ngắn hạn của mảng bán dẫn cung cấp cơ hội xây dựng vị thế dần dần cho các nhà đầu tư dài hạn.

Nhìn chung, sự khác biệt trên Phố Wall tập trung vào "mua gì" chứ không phải "có mua hay không". Goldman Sachs chủ trương chọn lọc các công ty đầu ngành phần cứng, JPMorgan khuyến nghị mua vào khi bán dẫn điều chỉnh, Morgan Stanley có xu hướng luân chuyển sang các nhà cung cấp dịch vụ đám mây – nhưng không có tổ chức nào khuyến nghị rời bỏ hoàn toàn.

Từ giao dịch khái niệm đến giao dịch kết quả: Sự tiến hóa sâu sắc của logic đầu tư AI

Việc tái cân bằng của BlackRock và sự khác biệt trên Phố Wall cùng chỉ ra một sự thay đổi sâu sắc hơn: Logic thúc đẩy đầu tư AI đang chuyển từ "câu chuyện chủ đề" sang "xác minh cơ bản".

Hai năm qua, đà tăng của mảng AI chủ yếu dựa vào hai câu chuyện: sự tăng trưởng theo cấp số nhân của quy mô tham số mô hình lớn, và sự bùng nổ mở rộng của nhu cầu sức mạnh tính toán. Hai câu chuyện này vẫn đúng cho đến nay – Goldman Sachs ước tính chi tiêu vốn của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây siêu lớn toàn cầu năm 2026 vượt quá 760 tỷ USD, tương đương khoảng 20 tỷ USD mỗi ngày; Mô hình của UBS dự đoán nhu cầu HBM năm 2026 tương đương 8,5 triệu GPU AI của Nvidia; Tổ chức Thống kê Thương mại Bán dẫn Thế giới dự đoán quy mô thị trường bán dẫn toàn cầu năm 2026 có thể đạt 1,51 nghìn tỷ USD.

Nhưng thị trường đang đặt ra câu hỏi mới: Liệu chi tiêu vốn AI khổng lồ có thể chuyển thành lợi nhuận đủ lớn hay không? Câu hỏi này đang thúc đẩy nhiều vốn hơn từ các cổ phiếu công nghệ vốn hóa lớn siêu lớn sang các cổ phiếu có phạm vi rộng hơn. Morgan Stanley chỉ ra rằng mặc dù kết quả quý III của các cổ phiếu công nghệ vốn hóa lớn mạnh mẽ, nhưng mức tăng giá cổ phiếu đã chậm lại rõ rệt và định giá theo đó giảm xuống. Thị trường muốn thấy bằng chứng xác thực rằng chi tiêu vốn AI khổng lồ có thể chuyển thành lợi nhuận bền vững, chứ không chỉ là những con số chi tiêu ngày càng mở rộng.

Đây chính là ý nghĩa cốt lõi của "từ giao dịch khái niệm đến giao dịch kết quả". Giai đoạn đầu, thị trường thưởng cho bất kỳ cổ phiếu nào liên quan đến AI – "chạm AI là tăng"; giai đoạn thứ hai, thị trường bắt đầu phân biệt ai thực sự có thể hưởng lợi từ thương mại hóa AI, ai có thể thực hiện được lợi nhuận. Các tuyên bố mới nhất của Goldman Sachs, JPMorgan Chase, Morgan Stanley và BlackRock đều chỉ ra sự chuyển đổi này.

Những lĩnh vực phụ nào của AI vẫn đáng chú ý?

Trong khuôn khổ "Kỷ nguyên lựa chọn", vốn có nhiều khả năng chảy vào các lĩnh vực thực sự hưởng lợi từ thương mại hóa AI. Tổng hợp quan điểm của nhiều tổ chức, các hướng sau đáng chú ý:

Chip AI (GPU và ASIC) . Goldman Sachs cho rằng các lĩnh vực như CPU, ASIC hưởng lợi trực tiếp hơn từ việc mở rộng cơ sở hạ tầng AI, với khả năng hiển thị nhu cầu cao hơn. Ngân hàng này dự đoán tỷ lệ thâm nhập của ASIC trong máy chủ AI sẽ tăng đáng kể vào năm 2026. JPMorgan chỉ định Broadcom là cổ phiếu "mua mạnh" trong thời gian còn lại của năm 2026.

Bộ nhớ băng thông cao (HBM) . Huấn luyện và suy luận AI tiếp tục thúc đẩy nhu cầu về bộ nhớ cao cấp như HBM. Năm 2025, thị trường HBM cơ bản do SK Hynix dẫn đầu, cùng với Samsung chiếm hơn 80% thị phần HBM toàn cầu. UBS dự đoán tổng nhu cầu ngành HBM năm 2026 tăng 90% so với cùng kỳ.

Trung tâm dữ liệu AI và điện toán đám mây . Morgan Stanley cho rằng vốn đang luân chuyển từ cổ phiếu chip sang các nhà cung cấp dịch vụ đám mây siêu lớn. HSBC cho rằng sau khi các nhà cung cấp dịch vụ đám mây siêu lớn AI điều chỉnh khoảng 20%, định giá trở nên hấp dẫn trở lại. Goldman Sachs dự đoán đến năm 2026, tỷ trọng chi tiêu vốn trong bốn lĩnh vực chính là trung tâm dữ liệu toàn cầu, bán dẫn, tiện ích công cộng và quốc phòng trong tổng chi tiêu vốn sẽ tăng mạnh từ 25% năm 2022 lên hơn 40%.

Thiết bị bán dẫn . Kế hoạch mua sắm thiết bị dài hạn của các công ty hàng đầu toàn cầu đảm bảo nhu cầu dài hạn, chu kỳ tăng kéo dài hai năm 2026-2027 của mảng thiết bị bán dẫn có độ chắc chắn cao. Goldman Sachs đánh giá cao lợi thế của Applied Materials trong chi tiêu vốn cho quy trình tiên tiến và bộ nhớ.

Điện và cơ sở hạ tầng . Việc mở rộng sức mạnh tính toán AI đang tiếp tục định hình lại nhu cầu năng lượng, tăng trưởng sử dụng điện của trung tâm dữ liệu đã trở thành nguồn tăng thêm quan trọng cho nhu cầu điện toàn cầu. Bản thân Rieder cũng chỉ ra rằng các nhà sản xuất điện, doanh nghiệp công nghiệp và nhà xây dựng cơ sở hạ tầng có thể nắm bắt làn sóng chi tiêu trung tâm dữ liệu tiếp theo.

Lời kết

Việc BlackRock cắt giảm một số cổ phiếu AI không phải là tín hiệu kết thúc của cuộc chơi AI, mà là sự kiện mang tính bước ngoặt cho thấy đầu tư AI bước từ giai đoạn một vào giai đoạn hai. Tổ chức quản lý tài sản lớn nhất thế giới với quy mô 13,9 nghìn tỷ USD thực hiện tái cân bằng, Goldman Sachs khuyến nghị "chọn lọc chứ không mua rổ", JPMorgan kêu gọi "mua vào khi điều chỉnh", Morgan Stanley chủ trương "luân chuyển sang nhà cung cấp dịch vụ đám mây" – những quan điểm có vẻ khác biệt này chia sẻ cùng một tiền đề: Logic dài hạn của AI không thay đổi, nhưng tư thế đầu tư cần điều chỉnh.

Đối với các nhà đầu tư, điều này có nghĩa là không thể đơn giản "mua toàn bộ ngành" và kỳ vọng tăng trưởng đồng loạt. Lợi nhuận trong tương lai sẽ phụ thuộc nhiều hơn vào việc nghiên cứu sâu về cơ bản của công ty, khả năng thực hiện lợi nhuận và khả năng hiển thị nhu cầu của các lĩnh vực phụ. AI vẫn là một trong những xu hướng công nghệ quan trọng nhất trong thập kỷ tới, nhưng lợi nhuận beta từ xu hướng đang nhường chỗ cho lợi nhuận alpha từ từng cổ phiếu.

Như Rieder đã nói trong triển vọng tháng 1, năm 2026 sẽ "thưởng cho lợi nhuận và sự chọn lọc". Nhận định này đang được thị trường xác minh.

FAQ

Hỏi: Việc BlackRock cắt giảm cổ phiếu AI có nghĩa là bi quan về mảng AI không?

Không. Giám đốc đầu tư của BlackRock, Rick Rieder đã nói rõ rằng việc cắt giảm này thuộc về hoạt động tái cân bằng danh mục đầu tư, chứ không phải đảo chiều. Công ty nhấn mạnh rằng đây là sự tối ưu hóa phân bổ chiến thuật dựa trên môi trường thị trường hiện tại, không phải phủ nhận triển vọng dài hạn của AI.

Hỏi: Quan điểm của Goldman Sachs, JPMorgan Chase và Morgan Stanley về đầu tư AI có gì khác nhau?

Goldman Sachs khuyến nghị không còn "mua rổ" cổ phiếu bán dẫn, lạc quan về các lĩnh vực phụ như CPU, ASIC; JPMorgan cho rằng sự điều chỉnh của bán dẫn là cơ hội mua vào, lạc quan về nhu cầu dài hạn của chip; Morgan Stanley thì chủ trương vốn luân chuyển từ cổ phiếu chip sang các nhà cung cấp dịch vụ đám mây siêu lớn. Ba tổ chức nhất trí về "AI tốt trong dài hạn", nhưng khác nhau về hướng phân bổ cụ thể.

Hỏi: Đầu tư AI có thực sự bước vào "Kỷ nguyên lựa chọn" không?

Các tuyên bố mới nhất của nhiều tổ chức Phố Wall đã xác nhận xu hướng này. Thị trường đang chuyển từ "giao dịch khái niệm AI" sang "giao dịch kết quả AI" – vốn không còn mù quáng chạy theo tất cả các cổ phiếu liên quan đến AI, mà chú trọng hơn đến khả năng thực hiện lợi nhuận và chất lượng cơ bản của doanh nghiệp.

Hỏi: Quy mô đầu tư cơ sở hạ tầng AI lớn đến đâu?

Goldman Sachs dự đoán từ năm 2026 đến năm 2031, chi tiêu vốn AI toàn cầu xoay quanh điện toán, trung tâm dữ liệu và điện sẽ đạt khoảng 7,6 nghìn tỷ USD, chi tiêu hàng năm tăng từ 765 tỷ USD năm 2026 lên 1,64 nghìn tỷ USD năm 2031. Đầu tư AI của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây siêu lớn có thể vượt quá 6 nghìn tỷ USD vào năm 2030.

Hỏi: Tài sản mã hóa đóng vai trò gì trong danh mục đầu tư của tổ chức?

BlackRock, trong hướng dẫn danh mục đầu tư rộng hơn của mình, khuyến nghị phân bổ 1% đến 2% bitcoin bên cạnh các cổ phiếu AI hàng đầu. Tổ chức này định vị bitcoin như một "công cụ đa dạng hóa bổ sung" cho danh mục đầu tư, cho rằng việc phân bổ vừa phải có thể tác động đến tiềm năng lợi nhuận của danh mục đầu tư trong khi vẫn duy trì mức chấp nhận rủi ro phù hợp.