Vượt qua nỗi hoảng loạn về năng lực tính toán: Năm mạch chính của công nghệ AI trong nửa cuối năm 2026

Gần đây, tin Meta bán năng lực tính toán (算力) đã khiến thị trường rung lắc mạnh, biến động rõ rệt ở nhóm cổ phiếu công nghệ. Thị trường nhìn chung lo ngại tình trạng dư thừa năng lực tính toán, từ đó nghi ngờ liệu logic đầu tư phần cứng AI đã “vỡ” hay chưa. Tại thời điểm thị trường đang phân vân như vậy, Kênh “Wall Street Insights” mời ông , Phó Tổng giám đốc Chứng khoán Guolian Minsheng, Trưởng phân tích công nghệ hải ngoại Kǒng Rong, sau khi khảo sát thực địa và trao đổi sâu với chuỗi ngành, chia sẻ triển vọng AI công nghệ nửa cuối năm 2026.

I. Meta bán năng lực tính toán ≠ dư thừa năng lực tính toán đến việc Meta tiếp tục xây dựng trung tâm dữ liệu: tìm cơ hội giữa nỗi hoảng sợ quá mức

Trong thời gian gần đây, biến động lớn nhất của nhóm công nghệ toàn cầu đến từ việc Meta công bố cho thuê năng lực tính toán ra bên ngoài. Hai mối lo ngại lớn nhất của thị trường—“Liệu năng lực tính toán có bị dư thừa không?” “Meta có bỏ mô hình AI lớn không?”—theo góc nhìn sau khảo sát của chúng tôi, đều là phản ứng quá mức.

Để hiểu chuyện này, trước hết cần sắp xếp rõ các sự thật.

Trước đó, capex (chi tiêu vốn) của Meta đã liên tục tăng mạnh. Tuy nhiên, Meta không giống Google, Amazon, Microsoft ở chỗ có sẵn nền tảng dịch vụ đám mây, và trong bối cảnh capex vẫn tiếp tục tăng, dòng tiền khá căng, việc Meta cân nhắc cho thuê một phần năng lực tính toán ra bên ngoài hoàn toàn có thể hiểu được.

Có một mốc tham chiếu quan trọng: SpaceX (và xAI trước khi sáp nhập) cũng từng tích trữ năng lực tính toán lớn từ giai đoạn đầu. Sau đó, trong quá trình lên sàn, họ cho thuê một phần cụm năng lực tính toán cho Anthropic. Lý do là khi bối cảnh Coding (AI hỗ trợ lập trình) của Anthropic bùng lên trong năm nay, nhu cầu năng lực tính toán trở nên thiếu hụt nghiêm trọng, và khắp thế giới đều đi tìm năng lực tính toán. Thương vụ này mang lại dòng tiền tích cực, ổn định cho SpaceX, đồng thời cũng đem đến cho Meta một gợi ý quan trọng.

Dữ liệu đáng chú ý hơn nữa là: hiện tại, chu kỳ hoàn vốn của thị trường cho thuê năng lực tính toán ở Bắc Mỹ vào khoảng hơn 2 năm, vẫn là một “phi vụ” khá kiếm tiền. Dù trong môi trường “mua card” thuận lợi hơn, hiệu ứng kiếm tiền của cho thuê năng lực tính toán vẫn rất rõ rệt. Đây cũng là một trong những lý do cốt lõi khiến Meta cân nhắc bước vào lĩnh vực này.

Xem rộng hơn bối cảnh: NVIDIA đang thúc đẩy hoạt động “đám mây mới” (new cloud). Sau khi nhu cầu AI tăng lên, năng lực tính toán vẫn không đủ; chỉ dựa vào CSP (nhà cung cấp dịch vụ đám mây) sẵn có khó đáp ứng nhu cầu của thị trường. NVIDIA đã giới thiệu các gói hỗ trợ bao gồm cả năng lực tính toán lẫn dịch vụ tài chính—như một cơ sở hạ tầng cho sự phát triển AI trên toàn cầu. Tương lai sẽ có nhiều công ty gia nhập. Đây là điều chúng tôi tìm hiểu được trong thời gian GTC năm nay—từ góc độ của NVIDIA và các công ty GPU, họ cũng nhìn thấy cơ hội ở thị trường này, thúc đẩy mô hình cho thuê năng lực tính toán và “đám mây mới”.

Quay lại câu hỏi Meta có bỏ mô hình AI lớn không. Những gì chúng tôi nắm được là: việc tuyển dụng của đội ngũ mô hình AI lớn của Meta và các lần phát hành mô hình không hề bị ảnh hưởng, quá trình thúc đẩy mô hình AI lớn vẫn đi theo đúng lịch trình ban đầu. Dù mô hình của Meta không phải nhóm “top” nhất ở tuyến đầu (hiện tuyến đầu chủ yếu là Anthropic và OpenAI; hai công ty này năm nay hoặc một thời gian tới đều đang cân nhắc IPO), logic cốt lõi của Meta khi làm mô hình là gắn với sản phẩm nội bộ, thực hiện thương mại hóa và duy trì năng lực cạnh tranh—mục tiêu chiến lược này không thay đổi.

Xét theo logic cạnh tranh: cạnh tranh mô hình tại Mỹ đã bước vào giai đoạn hội tụ, dần thu hẹp còn khoảng 4–5 công ty. Nhưng vì sao Meta, Google và các công ty vẫn phải bền bỉ làm mô hình? Vì năng lực mô hình đồng nghĩa với việc giành giật “cổng vào” lưu lượng trong tương lai. Nếu Meta từ bỏ việc làm mô hình và từ bỏ năng lực AI, thì các công ty như OpenAI vẫn có thể tạo ra sản phẩm AI tương tự, điều đó đồng nghĩa với giá trị “cổng vào” lưu lượng của Meta có thể về số không. Theo góc nhìn này, Meta sẽ không tùy tiện từ bỏ mô hình và AI.

Thị trường phản ứng khá dữ dội trước đó, khi cổ phiếu ở vùng cao và giao dịch khá “chen chúc”. Nhưng dựa trên các sự kiện chúng tôi tìm hiểu và bức tranh toàn diện về cạnh tranh, thị trường đang quá hoảng sợ trước việc Meta bán năng lực tính toán.

Cuối cùng, từ góc độ đầu tư: chu kỳ hoàn vốn 2 năm rưỡi nghĩa là nếu đầu tư càng nhiều, nắm càng nhiều tài nguyên năng lực tính toán, thì hiệu ứng kiếm tiền của hoạt động trong tương lai sẽ tiếp diễn. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây luôn tìm cách tăng capex để giành thêm khách hàng và duy trì tăng trưởng liên tục. Và chúng tôi cũng thấy Meta trong tuần này lại công bố dự án xây dựng trung tâm dữ liệu quy mô hàng trăm tỷ tại Canada, dùng khoản đầu tư thực tế và liên tục để đáp lại nỗi hoảng sợ của thị trường.

II. Điểm ngoặt doanh thu thương mại hóa AI: từ “niềm tin vào Capex” đến “nhìn thấy doanh thu thực”

Từ tháng 3 năm nay, logic cốt lõi của giao dịch trên thị trường đã bắt đầu chuyển từ “các đại công ty tiếp tục tăng capex” sang “năng lực biến hiện thương mại hóa AI mạnh lên”.

Trong hơn 3 năm qua, chỉ số được thị trường quan tâm nhiều nhất là Capex—chỉ cần Capex tiếp tục tăng thì đồng nghĩa logic đầu tư phần cứng AI tổng thể vẫn còn. Nhưng năm nay đã bước sang năm thứ 4 của làn sóng AI, nếu chỉ “tin” để đầu tư capex thì thực sự khó duy trì lâu dài.

Chúng tôi có thể thấy từ quý 1 năm nay rằng năng lực kiếm tiền của Anthropic và OpenAI đã bắt đầu lộ rõ. Đến nửa cuối năm, theo những gì chúng tôi tìm hiểu, tổng doanh thu thương mại hóa hàng năm của hai công ty cộng lại vào khoảng trên 1000 tỷ USD, gần bằng quy mô doanh thu của một nửa các đại công ty. Ví dụ, doanh thu một năm của Meta vào khoảng 2000 tỷ USD; hai công ty mô hình AI lớn này cộng lại có thể gần bằng một nửa doanh thu của các đại công ty đó.

Việc hiệu ứng kiếm tiền và khả năng thương mại hóa được tiếp tục xác nhận là nền tảng quan trọng nhất của logic đầu tư phần cứng AI.

Dù từng có lo ngại rằng khả năng thương mại hóa có thể bắt đầu chậm lại, nhưng hiện tại theo những gì chúng tôi nắm được, tốc độ tăng vẫn tương đối lành mạnh. Ngoài ra, chúng tôi cũng thấy các lần phát hành mô hình mới nhất (ví dụ mô hình Fbale mới của Anthropic…). Theo đánh giá riêng của chúng tôi, năng lực rất mạnh; đồng thời cũng đúng là khá “đắt”. Điều đó đồng nghĩa mô hình này sẽ thúc đẩy tăng trưởng liên tục của doanh thu (ARR), vì doanh thu và thương mại hóa về cơ bản đi cùng với năng lực mô hình và năng lực sản phẩm.

Nhìn sang các quý tiếp theo trong 3 quý tới, tổng doanh thu thương mại hóa mô hình, theo đánh giá của chúng tôi, vẫn ở trạng thái khá khỏe mạnh. Đây sẽ là chỉ số lõi quan trọng cho việc đầu tư vào phần cứng AI và toàn bộ mảng AI, đồng thời cũng là chỉ báo quan trọng để dự đoán capex của các đại công ty trong tương lai—vì khi các đại công ty đi đầu tư capex, họ chủ yếu cũng thấy rằng hai công ty mô hình kia thực sự đang kiếm tiền, và họ sẵn sàng tiếp tục “nhìn thấy hiệu ứng kiếm tiền” để đầu tư capex.

III. Sản xuất hàng loạt robot đi vào giai đoạn thực chất: từ đầu cơ theo chủ đề sang triển khai sản xuất

Dựa trên tình hình trao đổi với ngành ở Silicon Valley và Hàn Quốc, ngoài việc năng lực mô hình AI tiếp tục được cải tiến nhanh chóng, trong các “đại kịch bản” sắp tới, robot là hướng trọng điểm.

Cơ hội và đầu tư vào robot, nhà đầu tư theo chủ đề đã giao dịch qua nhiều vòng. Nhưng đến thời điểm năm nay, khi năng lực AI trưởng thành, nó sẽ tạo ra thay đổi mang tính thực chất cho robot.

Cải tạo dây chuyền sản xuất của Tesla Optimus: tín hiệu sản xuất hàng loạt rõ ràng

Robot đại diện bởi Tesla Optimus đã dần đi vào giai đoạn sản xuất hàng loạt. Tại nhà máy ở Fremont, California, trước đó Musk cũng công bố một bức ảnh—chủ yếu là dây chuyền sản xuất xe trước đây ở Fremont, nay được cải tạo thành dây chuyền sản xuất robot. Đây là một tín hiệu quan trọng: sản xuất hàng loạt đã bước vào giai đoạn thực chất. Ngoài ra, tại nhà máy ở Texas, chúng tôi cũng thấy nơi này đang xây dựng dây chuyền robot mới.

Từ tiến độ của Tesla và Optimus, trước đây đã nói rất lâu về nhịp độ sản xuất hàng loạt. Dựa trên thông tin nắm được từ tình hình ở nước ngoài hiện nay là: đúng là tổng công suất đang bắt đầu được nâng lên, dây chuyền cũng đã bắt đầu được cải tạo, đây là sự chuẩn bị cho kế hoạch sản xuất hàng loạt quy mô lớn hơn trong năm sau.

Chuỗi cung ứng bắt đầu chuẩn bị dự trữ hàng: nhịp sản xuất hàng loạt có thể lạc quan hơn

Một chiều quan sát quan trọng khác đến từ chuỗi cung ứng. Tại buổi họp công bố kết quả của Micron tuần trước, họ cũng nhắc đến ứng dụng tương lai của bộ nhớ và HBM trong robot. Thị trường chú ý đến bộ nhớ rất cao; năm nay trước đó nó tăng khá nhiều, chủ yếu là vì cơ hội giao dịch liên quan đến AI server. Nhưng bộ nhớ còn dùng trong những bối cảnh nào khác ngoài AI server? Trong bài công bố của Micron cũng có nhắc đến robot.

Từ khảo sát ở Hàn Quốc, trong bối cảnh tăng giá của phần cứng AI, chúng tôi cũng nắm được rằng ở góc nhìn tổng thể chuỗi cung ứng, Tesla đang có một số chuẩn bị, chủ yếu để dự trữ hàng cho chuỗi cung ứng phục vụ nhịp sản xuất trong giai đoạn sau.

Điều này cho thấy, với nhịp sản xuất hàng loạt robot vào năm sau và các giai đoạn tiếp theo, chúng ta có thể lạc quan hơn. Bởi dù trước đây mọi người cho rằng tiến triển tổng thể của robot đã lâu không có thêm thông tin mới, nhưng tình hình thực chất hiện tại là: một phần dây chuyền và công suất đang được cải tạo, kỳ vọng trong tương lai (đặc biệt là năm sau) có thể nâng công suất lên. Như vậy sẽ giúp ngành robot toàn cầu từ giai đoạn khái niệm 0-1 tiến vào giai đoạn sản xuất hàng loạt thực tế 1-10!

Logic đầu tư đang thay đổi: từ thuần chủ đề sang triển khai sản xuất hàng loạt

Trước đây vài năm, robot chủ yếu dựa trên khái niệm, quy mô sản xuất hàng loạt nhìn chung không lớn. Bước sang nửa cuối năm nay và các giai đoạn tiếp theo, nó dần đi vào giai đoạn thực chất của sản xuất hàng loạt. Cơ hội này có thể từ việc đầu cơ thuần theo chủ đề chuyển thành đầu tư dựa trên triển khai sản xuất hàng loạt thực. Về mặt định hướng, chúng tôi cho rằng đây là một hướng tương đối quan trọng ở nửa cuối năm nay.

Tất nhiên, quá trình leo dốc sẽ cần một khoảng thời gian, vì nó khác với làm xe—Musk trên X cũng đề cập rằng dây chuyền sản xuất robot nhìn chung hoàn toàn khác với xe. Tuy vậy, nó vẫn đang tiến về phía trước một cách thực chất.

Ngoài robot, một hướng khác cũng khá quan trọng sau khi tổng hợp trao đổi là MLCC (tụ gốm nhiều lớp).

Mức độ quan tâm của thị trường cũng rất cao, nhưng có ý kiến cho rằng nó là “bộ nhớ tiếp theo”, trong khi ý kiến khác cho rằng rào cản và mức độ bảo vệ không cao bằng so với bộ nhớ. Chúng tôi cho rằng ngoài nhu cầu sử dụng trong AI server ngày càng tăng, nhu cầu tổng thể của MLCC còn sẽ thể hiện rõ trong trung và dài hạn ở các lĩnh vực như robot, vệ tinh…

IV. Siêu chu kỳ bộ nhớ: nhu cầu được AI tái định hình và duy trì liên tục

4.1****Khác biệt lớn nhất ở vòng này: tính liên tục của nhu cầu do AI tạo ra có thể còn kéo dài hơn các vòng trước

Thời gian này, nhóm cổ phiếu bộ nhớ có thể chứng kiến cảnh tăng rồi giảm mạnh. Giao dịch ban đầu xoay quanh một phán đoán chúng tôi đã đề cập từ năm ngoái: thị trường bắt đầu dần chú ý đến bộ nhớ.

Tại thời điểm đó, khi trao đổi với nhiều người trong ngành điện tử và toàn ngành, mọi người cho rằng chu kỳ lần này sẽ không khác gì các chu kỳ trước—chẳng hạn nếu các công ty bộ nhớ bắt đầu bước vào mở rộng sản xuất thì cơ hội chung của bộ nhớ sẽ kết thúc.

Nhưng chúng tôi đã thấy điểm khác lớn nhất ở vòng này là: bạn nhìn cơ hội AI theo cách nào. Hiện tại, vì AI là một công cụ nền tảng về hiệu suất, nên cơ hội và tính liên tục mà nó mang lại—so với hiện tại—lớn hơn cả internet, lớn hơn cả điện toán gen (ý là “điện toán đám mây” hoặc “điện toán mục đích chung”); và thời gian kéo dài cũng lâu hơn.

Điều này quyết định rằng cơ hội đầu tư vào các phần cứng bộ nhớ sẽ có chu kỳ kéo dài hơn so với các vòng trước. Chúng tôi không thể nói rằng nó “khác hẳn” hay rằng nó đã không còn là cổ phiếu theo chu kỳ; mà là: trong vòng này, chúng ta cần xác định nó kéo dài bao lâu? Đây là một siêu chu kỳ, kéo dài trong bao lâu?

Nếu nhìn vào nhu cầu hiện tại của bộ nhớ, dù là nhu cầu HBM trong server, hay sự cải tiến năng lực mô hình trong tương lai (ban đầu chúng tôi cũng đề cập rằng việc cải tiến năng lực mô hình vẫn đang tăng tốc, năng lực ngày càng mạnh và chưa thấy trần), cùng với nhu cầu đa phương thức trong tương lai, nhu cầu của Agent… thì bạn cũng có thể thấy lượng dữ liệu tiếp tục tăng lên. Nếu bạn có một đánh giá cơ bản về AI, bạn có thể suy ra được nhu cầu bộ nhớ trong tương lai và mức độ kéo dài sẽ lâu đến đâu.

4.2****Đánh giá về việc tăng giá bộ nhớ: cần cân bằng lợi ích các bên, không phải một công ty đơn lẻ quyết định

Về giá, chúng tôi thấy thị trường có những quan điểm khác nhau: có người cho rằng tốc độ tăng giá diễn ra rất nhanh, có người cho rằng mức tăng không rõ rệt lắm. Đúng là nhu cầu đầu vào thúc đẩy nhịp tăng giá, nhưng các đợt tăng giá từ phía thượng nguồn hiện tại không thể chỉ dựa vào cách nói của từng công ty; nó cần được đánh giá tổng thể.

Ví dụ, về việc tăng giá HBM, trong đó còn ảnh hưởng chủ chốt đến việc xuất hàng của AI server, cũng như khả năng chi tiền của các công ty CSP. Thực tế chúng tôi cũng thấy áp lực hiện tại đối với toàn bộ các nhà cung cấp dịch vụ đám mây và các khoản capex cũng như dòng tiền của họ. Vì vậy chúng tôi cho rằng** tổng thể việc tăng giá của HBM sẽ đi theo nhu cầu của thị trường, nhưng cũng cần cân bằng lợi ích các bên**.

Về phía nhu cầu tổng thể, đúng là hiện khá sôi động. Trừ khi có một tình huống có thể xảy ra: thương mại hóa và AI tăng trưởng thêm theo kiểu phi tuyến. Chúng tôi cũng vừa nói ở trên rằng tổng cộng hai công ty Anthropic và OpenAI hiện doanh thu có thể vào khoảng hơn 1000 tỷ USD; nếu sau đó hai công ty này vì mô hình mới và các sản phẩm AI nào đó mang lại tăng trưởng phi tuyến và “nhảy vọt” về AI, thì phần cứng thượng nguồn có thể lại kéo theo tăng giá, thậm chí tăng mạnh hơn.

Nếu không, ở mức hiện tại, capex đã bị “đẩy lên cao”, và nếu mọi người phải dựa vào huy động vốn để đầu tư thì mức tăng giá lớn hơn sẽ tạo áp lực mạnh cho tất cả các công ty. Cần cân nhắc: đó là giao dịch ngắn hạn hay là một thương vụ làm ăn dài hạn? Đây cũng là góc nhìn dựa trên toàn bộ việc đánh giá về AI. Đối với tổng thể việc tăng giá, đặc biệt là phần cứng cốt lõi là HBM, chúng tôi cho rằng nó sẽ điều chỉnh linh hoạt theo sự thay đổi của toàn thị trường và cũng cần cân bằng lợi ích các bên, nên không thể đơn giản “một công ty quyết định theo một chiều” được.

4.3****Đánh giá về mở rộng sản xuất: mở rộng số lượng lớn trong ngắn hạn khó thực hiện, khoảng thiếu hụt cung-cầu sẽ còn kéo dài

Về mở rộng sản xuất, có thể trong tuần trước chúng tôi cũng đã thấy: chính phủ Hàn Quốc kéo hai “ông lớn” bộ nhớ là Samsung và SK hynix (Hynix) lập một kế hoạch 5 năm, gồm tổng thể kế hoạch đầu tư trong tương lai. Thị trường lo ngại liệu sắp tới có phải sẽ đến một đợt mở rộng sản xuất quy mô lớn hay không?

Nhưng quan điểm của chúng tôi là: xét theo nhịp độ mở rộng hiện tại của toàn ngành, có thể đa phần vẫn cần khoảng 2 năm đến hơn 2 năm; nên trong ngắn hạn mở được nhiều công suất là không dễ để thực hiện.

Điểm thứ hai, từ góc nhìn thực tế về những công ty này và khả năng triển khai trong tương lai: họ sẽ làm kế hoạch khá chi tiết nội bộ vào năm sau, vì vậy mức tăng cụ thể cũng có thể quan sát tiếp xem cuối cùng sẽ ra sao.

Ngoài ra, điều được mọi người quan tâm là: trong các công ty bộ nhớ, những doanh nghiệp thực sự có thể ảnh hưởng chính đến thị trường trong tương lai là nội địa CXMT (ChangXin) và YMTC (Yangtze Memory Technologies)—tức Changxin và Changjiang Storage (YMTC/长江存储). Khi việc niêm yết của họ và việc tham gia cạnh tranh trong tương lai diễn ra, tác động đến toàn thị trường sẽ như thế nào? Đây có thể sẽ là trọng tâm theo dõi liên tục sau này—liên quan đến một số sản phẩm mới và thay đổi ở khách hàng trong thị trường. Tuy nhiên, dựa trên nhịp độ mở rộng hiện tại của một số công ty đã niêm yết, về tổng thể, nhịp mở rộng vẫn vận hành theo một tần suất nhất định và cũng cần xét đến năng lực triển khai thực tế.

Với toàn thị trường, xét về cung-cầu, tình trạng mất cân bằng cung-cầu sẽ còn kéo dài khá lâu.

4.4****Logic định giá bộ nhớ có thể chuyển đổi: từ PB sang PE

Về đầu tư vào toàn bộ mảng bộ nhớ, điều khiến mọi người lo là: nếu chỉ do mở rộng sản xuất thì cơ hội có thể đã kết thúc. Chúng tôi nhấn mạnh rằng: mất cân bằng cung-cầu sẽ tiếp tục tồn tại. Một mặt, nhu cầu AI sẽ duy trì liên tục và được kéo lên nhanh chóng không ngừng; mặt khác, cung và nguồn cung rất khó theo kịp tốc độ tăng của nhu cầu. Trong tình huống như vậy, cơ hội bộ nhớ sẽ không kết thúc.

Về thay đổi logic định giá trong giai đoạn tiếp theo: trước đây, thị trường chủ yếu giao dịch bộ nhớ theo hướng tăng giá. Như đã nói, tăng giá bản thân có thể phải cân nhắc nhiều yếu tố, đặc biệt là đối với HBM. Vậy nếu cơ hội của bộ nhớ vẫn tiếp tục kéo dài, logic sẽ là gì?

Chúng tôi cho rằng nó sẽ chuyển thành một “câu chuyện” dài hơn, bền vững hơn. Nếu tách khỏi hoặc nhận ra chu kỳ thời gian còn dài hơn so với tưởng tượng của chúng ta, thì liệu định giá có thể chuyển từ định giá PB sang định giá PE hay không? Từ báo cáo kết quả lần này cũng có thể thấy một số quỹ ở nước ngoài, các tổ chức dài hạn hàng đầu cũng bắt đầu phân bổ vào bộ nhớ. Vì sao? Nếu nhìn vào mảng phần cứng AI, từ góc độ định giá PE, bộ nhớ vẫn còn “rẻ”.

Tất nhiên, điểm này cần phân biệt và tách rời với hệ thống định giá cũ. Cốt lõi vẫn nằm ở việc năng lực lợi nhuận có thể tiếp tục tăng trưởng hay không. Do đó, ở giai đoạn sau, trọng tâm vẫn là tính liên tục của khả năng sinh lời tổng thể của bộ nhớ và tính liên tục của nhu cầu tổng thể.

Nhìn xa hơn về dài hạn, cốt lõi là năng lực công suất—ai có thể liên tục mở rộng, và điều đó có thể kéo theo năng lực sinh lời được nâng lên, từ đó thúc đẩy tăng trưởng bền vững tổng thể.

4.5****Bộ nhớ vẫn nằm trong siêu chu kỳ

Kết luận chung là: chu kỳ bộ nhớ của vòng này vẫn nằm trong một siêu chu kỳ. Dù chúng ta không thể nói rằng nó đã không còn thuộc nhóm “cổ phiếu theo chu kỳ” theo cách gọi thông thường, nhưng do chu kỳ của AI và cơ hội ở vòng này có thể khiến nó kéo dài hơn nhiều so với các vòng trước—và do đó nhu cầu của bộ nhớ và cơ hội đối với bộ nhớ cũng có thể được “kéo dài” lâu hơn trước.

Trong bối cảnh đó, thị trường ngắn hạn có thể biến động khá lớn do các tin tức về mở rộng công suất. Trọng tâm vẫn là nhu cầu đầu vào: khi nhu cầu còn đó, cơ hội bộ nhớ sẽ tiếp tục. Cùng với việc SK hynix ADR niêm yết tại Mỹ và tăng mạnh, và CXMT (ChangXin) sắp niêm yết, thì đầu tư và mức độ “nóng” của ngành bộ nhớ nói chung vẫn tiếp diễn. Chúng tôi vẫn rất lạc quan về năng lực cạnh tranh toàn cầu và khả năng của các công ty bộ nhớ Trung Quốc.

V. Mô hình lớn nội địa giành thêm thị phần toàn cầu: lợi thế giá trị/hiệu quả + con đường mã nguồn mở

5.1****Tác động của mô hình Trung Quốc lên thị trường Mỹ: mô hình mã nguồn mở giành thị phần

Quay lại góc độ cạnh tranh mô hình toàn cầu. Mô hình của Mỹ đúng là mạnh, nhưng nó cũng rất đắt. Điều này khiến một phần nhu cầu không thể được đáp ứng—có thể là một số công ty nhỏ và vừa, công ty khởi nghiệp, hay doanh nghiệp trong ngành, không có đủ ngân sách và khả năng chi trả liên tục để duy trì việc dùng những mô hình đắt như vậy.

Vì vậy, chắc chắn sẽ tồn tại một phần nhu cầu mà mã nguồn mở có thể giành được thị phần. Chúng tôi cũng thấy Zhipu (智谱) thể hiện năng lực rất tốt; không chỉ trong các thảo luận trong nước, mà trong phạm vi toàn cầu, bao gồm cả các đánh giá từ trong ngành cũng rất cao. Vì vậy, điểm chúng tôi tin là các mô hình mã nguồn mở hiện đang giành thị phần và tương lai cũng sẽ tiếp tục lấy thêm một phần thị phần. Đây là cơ hội khá quan trọng để phát triển mô hình của Trung Quốc.

Xét theo chiều cạnh cạnh tranh mô hình toàn cầu, ngoài Zhipu, còn có các mô hình nội địa của Trung Quốc như Kimi, DeepSeek, Qianwen cũng nhận được sự chú ý cao. Thực tế, từ việc tìm hiểu một số công ty trong ngành, mọi người không chỉ “nói hay” về mặt danh tiếng; trong thực tế họ thực sự đang dùng. Cũng như trước đó chúng tôi đã thấy một số công ty nước ngoài: CEO của họ tại một số cuộc họp công khai cũng đề cập rằng giai đoạn trước do mô hình của Mỹ quá đắt, nên họ đã dựa vào mã nguồn mở (khả năng cao chủ yếu dựa trên mô hình từ Trung Quốc) để làm các sản phẩm nội bộ và lặp bản sản phẩm.

5.2****Cục diện thị trường mô hình lớn nội địa: loại trực tiếp tăng kịch tính, vẫn lạc quan về năng lực cạnh tranh toàn cầu

Về cơ bản, trong nước hiện có thể thấy 3 “ông lớn” về mô hình: Alibaba, Tencent, ByteDance. Các công ty khởi nghiệp có thể khoảng 3–4 công ty, bao gồm Zhipu, Kimi, DeepSeek… như đã nói. Nhìn về tương lai, cục diện cạnh tranh chắc chắn sẽ thay đổi, và sẽ xuất hiện tình trạng “thu hẹp vòng” giống như các công ty Mỹ. Hai năm qua đã đi vào một số vòng loại trực tiếp rồi; thời gian tới, vòng loại trực tiếp có thể còn kịch tính hơn.

Về năng lực cạnh tranh toàn cầu của bản thân mô hình Trung Quốc, chúng tôi vẫn rất lạc quan, dựa trên mã nguồn mở, dựa trên đội ngũ nhân tài AI sẵn có của chúng ta mạnh hơn, sẽ tạo nền tảng tốt cho việc tăng cường năng lực mô hình, cải tiến liên tục và năng lực sản phẩm. Cộng thêm lợi thế về giá tương đối và hiệu quả chi phí, điều này sẽ giúp mô hình Trung Quốc nhận được nhiều sự công nhận hơn từ thị trường toàn cầu.

Đặc biệt nếu nhìn ở chiều dài hơn: trong nửa đầu năm nay, động lực thúc đẩy AI chủ yếu có thể đến từ một phần đại công ty ở nước ngoài, giai đoạn trước đã “khuyến khích vô hạn” nhân viên và việc dùng nội bộ. Nếu là một công ty phải cân nhắc chi phí và lợi ích thu được một cách bền vững, họ chắc chắn sẽ tính “bảng cân nhắc kinh tế” đó. Với các mô hình mã nguồn mở Trung Quốc có tính cạnh tranh, đó chắc chắn sẽ là một lựa chọn tất yếu trong tương lai.

Lời nhắc về rủi ro và điều khoản miễn trừ trách nhiệm

        Thị trường có rủi ro, đầu tư cần thận trọng. Bài viết này không cấu thành khuyến nghị đầu tư cá nhân, cũng không xem xét các mục tiêu đầu tư đặc thù, tình hình tài chính hoặc nhu cầu riêng của từng người dùng. Người dùng cần cân nhắc liệu bất kỳ ý kiến, quan điểm hoặc kết luận nào trong bài viết có phù hợp với tình trạng cụ thể của mình hay không. Đầu tư theo đó, chịu trách nhiệm hoàn toàn.