Luận điểm về việc Kiếm tiền từ AI của các Công ty Công nghệ Vốn hóa lớn Sụp đổ: Làn sóng Bán tháo Đồng loạt Thay thế cho Câu chuyện Phân hóa

Luận điểm cho rằng các công ty công nghệ vốn hóa lớn đang phân hóa thành những bên thắng và thua rõ rệt trong việc kiếm tiền từ AI đã hoàn toàn đảo ngược khi tất cả các tên tuổi lớn đều đối mặt với áp lực bán đồng loạt, sự thu hẹp biên lợi nhuận và sự hoài nghi của nhà đầu tư về việc liệu chi phí vốn (capex) cho AI có bao giờ tạo ra lợi nhuận hay không.

Những gì đã thay đổi

Lĩnh vực công nghệ vốn hóa lớn đã trải qua một đợt sụp đổ có tính phối hợp vào tháng 6 năm 2026, với nhóm "Magnificent Seven" cộng với Broadcom (Broadcom) và Oracle (Oracle) mất khoảng 2,7 nghìn tỷ USD giá trị thị trường trong tháng. Cổ phiếu Microsoft (Microsoft) đã giảm hơn 20% chỉ riêng trong tháng 6, đánh dấu mức giảm hàng tháng sâu nhất kể từ tháng 12 năm 2000, với vốn hóa thị trường của công ty giảm từ 4 nghìn tỷ USD mười hai tháng trước xuống còn 2,65 nghìn tỷ USD tính đến cuối tháng 6. Alphabet (Alphabet) phải đối mặt với áp lực bán tháo kéo dài khi Wall Street bắt đầu đặt câu hỏi liệu công ty có còn là người chiến thắng trong lĩnh vực AI hay không, trong khi Apple (Apple) chịu ngày giảm điểm tồi tệ nhất trong hơn một năm sau khi thông báo tăng giá MacBook và iPad từ 15–25% để bảo vệ biên lợi nhuận trước chi phí thuế quan. Stifel (Stifel) đã cắt giảm mục tiêu giá của Microsoft (Microsoft) xuống còn 400 USD, cảnh báo rằng các ước tính biên lợi nhuận gộp năm tài chính 2027 của Wall Street không nắm bắt được sự kìm hãm từ sự tăng trưởng nhanh chóng của Azure và việc thu hẹp biên lợi nhuận đám mây do chi phí vốn đang gia tăng. Alphabet (Alphabet) đã mất đi các nhân tài Gemini AI chủ chốt vào tay Anthropic (Anthropic) và OpenAI (OpenAI), báo hiệu những thách thức về thực thi nội bộ. Việc tăng giá của Apple (Apple) đã gây ra lo ngại trong toàn bộ hệ sinh thái bán dẫn và chuỗi cung ứng, với việc SoftBank (SoftBank) giảm 12% do lo ngại rằng chi phí chip AI tăng cao đang ép chặt biên lợi nhuận của các Big Tech. Bước chuyển hướng của CEO Microsoft (Microsoft) Satya Nadella (Satya Nadella) sang chiến lược "không phụ thuộc vào mô hình" (model-agnostic) đã vấp phải sự chỉ trích từ các nhà phân tích, những người đặt câu hỏi về tính nhất quán chiến lược của sự thay đổi này.

Tại sao điều này lại quan trọng

Luận điểm ban đầu cho rằng các cái tên công nghệ vốn hóa lớn đang có sự phân hóa mạnh mẽ về uy tín kiếm tiền từ AI—Meta (Meta) được nâng cấp, Microsoft (Microsoft) bị định giá thấp, Alphabet (Alphabet) bị đe dọa bởi việc Apple (Apple) giảm sự phụ thuộc vào tìm kiếm Google, Amazon (Amazon) tận dụng quy mô. Câu chuyện đó đã hoàn toàn bị đảo ngược bởi các bằng chứng từ tháng 6 năm 2026.

Về vị thế "định giá thấp" của Microsoft: Luận điểm khẳng định Microsoft (Microsoft) đang bị định giá thấp một cách quá mức so với lĩnh vực công nghệ và đang hưởng lợi từ sự tăng tốc doanh thu do AI thúc đẩy. Thay vào đó, Microsoft (Microsoft) đã trở thành cái tên có hiệu suất kém nhất trong số các cổ phiếu vốn hóa lớn, giảm 17,2% trong 30 ngày và giảm 30% so với mức cao nhất mọi thời đại. Cảnh báo về việc thu hẹp biên lợi nhuận của Stifel (Stifel) mâu thuẫn trực tiếp với giả định của luận điểm rằng sự tăng trưởng AI của Azure sẽ thúc đẩy mở rộng có lợi nhuận. Mối quan tâm cụ thể của nhà phân tích—rằng áp lực chi phí vốn lên biên lợi nhuận Azure vẫn chưa được phản ánh vào thu nhập năm 2027—cho thấy thị trường hiện chỉ mới nhận ra một trở ngại cấu trúc về khả năng sinh lời mà luận điểm trước đó đã bác bỏ. Việc Microsoft (Microsoft) chuyển sang vị thế không phụ thuộc vào mô hình, thay vì đào sâu hào bối đối tác OpenAI (OpenAI), báo hiệu sự không chắc chắn về chiến lược làm suy yếu câu chuyện về "người chiến thắng rõ ràng".

Về lỗ hổng của Alphabet: Luận điểm xác định Alphabet (Alphabet) đang đối mặt với mức mất vốn hóa thị trường 208 tỷ USD do Apple (Apple) giảm sự phụ thuộc vào tìm kiếm Google. Các bằng chứng mới cho thấy Alphabet (Alphabet) đang chịu áp lực từ nhiều phía cùng một lúc: Wall Street đang đặt câu hỏi về vị thế người chiến thắng AI của công ty, công ty đang mất dần nhân tài Gemini vào tay các đối thủ cạnh tranh, và các ước tính thu nhập năm 2027 đang bị các nhà đầu tư xem xét kỹ lưỡng. Đây không phải là một câu chuyện thất bại tại một điểm duy nhất (mất tìm kiếm từ Apple) mà là một cuộc khủng hoảng về thực thi và uy tín cạnh tranh rộng lớn hơn. Sự ra đi của nhân tài đến Anthropic (Anthropic) và OpenAI (OpenAI) cho thấy việc phát triển AI nội bộ của Alphabet (Alphabet) đang mất dần niềm tin ngay cả đối với các kỹ sư của chính mình, một chỉ báo dẫn dắt về sự yếu kém trong sản phẩm và khả năng cạnh tranh.

Về việc bảo vệ biên lợi nhuận của Apple: Luận điểm coi Apple (Apple) là một nhân tố phụ, tập trung vào sự phụ thuộc của họ vào tìm kiếm Google. Bằng chứng mới tiết lộ Apple (Apple) đang quyết liệt tăng giá (15–25% đối với Mac và iPad) để bảo vệ biên lợi nhuận, một động thái đã gây ra ngày giảm điểm tồi tệ nhất trong hơn một năm và làm dấy lên nỗi lo ngại lây lan khắp chuỗi cung ứng bán dẫn. Chiến lược tăng giá này đang được thị trường đọc hiểu như một dấu hiệu của sự căng thẳng về biên lợi nhuận, chứ không phải quyền năng định giá—Apple (Apple) đang chuyển chi phí sang người tiêu dùng thay vì hấp thụ chúng, điều này mâu thuẫn với giả định ngầm của luận điểm rằng các công ty công nghệ vốn hóa lớn sẽ duy trì kỷ luật định giá trong khi kiếm tiền từ AI. Khoản thanh toán hàng năm 1 tỷ USD cho Google (Google) để có được các tính năng AI càng làm phức tạp thêm câu chuyện: Apple (Apple) không hề giảm sự phụ thuộc vào Google (Google) mà đang làm sâu sắc thêm nó, và phải trả tiền cho đặc quyền đó.

Về sự hoài nghi thống nhất đối với chi phí vốn: Đợt bán tháo trị giá 2,7 nghìn tỷ USD vào tháng 6 trên toàn bộ nhóm cơ sở hạ tầng AI phản ánh một sự thay đổi căn bản trong niềm tin của nhà đầu tư: thị trường không còn tự tin rằng việc chi tiêu cho capex AI sẽ tạo ra lợi nhuận. Đây không phải là câu chuyện về sự phân hóa mà là một đợt định giá lại thống nhất cho toàn bộ luận điểm xây dựng AI. Cảnh báo của Stifel (Stifel) về việc biên lợi nhuận gộp đang bị thu hẹp do cường độ capex, kết hợp với việc tăng giá của Apple (Apple) báo hiệu áp lực biên lợi nhuận, cho thấy thị trường đang nhận ra rằng chi phí cơ sở hạ tầng AI là mang tính cấu trúc chứ không phải tạm thời, và sẽ gây áp lực lên khả năng sinh lời trong toàn ngành. Giả định cốt lõi của luận điểm—rằng người thắng và kẻ thua sẽ tách biệt—đã được thay thế bằng một câu chuyện mà tất cả các bên đều phải đối mặt với những trở ngại đồng bộ về biên lợi nhuận và tỷ suất hoàn vốn.

Các nguồn đối lập và rủi ro

Một số nguồn cho rằng đợt bán tháo có thể là quá mức và một số cổ phiếu vốn hóa lớn vẫn là những người chiến thắng AI. Một bài báo của The Motley Fool (The Motley Fool) có tiêu đề "Giảm 30% từ mức cao nhất mọi thời đại: Tại sao bạn sẽ hối tiếc nếu không mua ngay cổ phiếu Microsoft lúc này" lập luận rằng sự sụt giảm của Microsoft (Microsoft) mang lại một cơ hội mua, ngụ ý rằng thị trường đã điều chỉnh quá mức. Tương tự, các nguồn có tiêu đề "Alphabet đã lùi bước mạnh mẽ. Đây là 3 cổ phiếu vốn hóa lớn hàng đầu để mua khi giá giảm" và "Liệu Alphabet (GOOG) có phải là một trong những cổ phiếu Mỹ đang dẫn đầu xu hướng để mua ngay bây giờ?" gợi ý rằng các nhà đầu tư ngược dòng coi đợt bán tháo tháng 6 là một sự đầu hàng hơn là một đợt định giá lại về mặt cơ bản. Một nguồn lưu ý rằng "Nhu cầu AI đang vượt quá cung — Ngay cả Google cũng không thể theo kịp", điều này có thể ngụ ý rằng các hạn chế về cung của Alphabet (Alphabet) chỉ là tạm thời và các yếu tố cơ bản về nhu cầu vẫn còn nguyên vẹn. Một nguồn trung lập từ ngày 29 tháng 6 báo cáo rằng "Cổ phiếu phần mềm đang phục hồi khi mối đe dọa từ OpenAI suy yếu", gợi ý rằng đợt bán tháo có thể đang đảo ngược và tâm lý nhà đầu tư đang ổn định.

Các nguồn này đại diện cho quan điểm ngược dòng thiểu số và không lật ngược được sức nặng của các bằng chứng cho thấy sự thu hẹp biên lợi nhuận thống nhất và sự hoài nghi về capex. Tuy nhiên, chúng chỉ ra rằng thị trường không hoàn toàn bị thuyết phục về một cuộc khủng hoảng lợi nhuận AI mang tính cấu trúc và các đợt đảo chiều chiến thuật là có thể xảy ra nếu lợi nhuận từ capex tăng tốc hoặc nếu tăng trưởng doanh thu AI tái tăng tốc.

Những gì cần theo dõi

  • Kết quả kinh doanh Q2 2026 và hướng dẫn năm 2027: Thử thách quan trọng tiếp theo là liệu các công ty công nghệ vốn hóa lớn có thể chứng minh rằng capex AI đang chuyển hóa thành tăng trưởng doanh thu và mở rộng biên lợi nhuận hay không. Nếu hướng dẫn năm 2027 phản ánh sự thu hẹp biên lợi nhuận tiếp tục hoặc tốc độ tăng trưởng doanh thu AI chậm lại, luận điểm sẽ chuyển dịch dứt khoát từ câu chuyện "người thắng và kẻ thua phân hóa" ban đầu sang luận điểm về "cuộc khủng hoảng lợi nhuận AI thống nhất".
  • Giữ chân nhân tài và sự ổn định của đội ngũ AI: Sự ra đi liên tục của nhân tài Alphabet (Alphabet) sang Anthropic (Anthropic) và OpenAI (OpenAI) là một chỉ báo dẫn dắt về niềm tin vào sản phẩm nội bộ. Nếu Microsoft (Microsoft), Meta (Meta) và Amazon (Amazon) cũng trải qua sự rời đi của các đội ngũ AI chủ chốt, điều đó sẽ báo hiệu rằng sự hoài nghi của thị trường về khả năng thực thi AI của các công ty vốn hóa lớn là có cơ sở. Ngược lại, nếu nhân tài ổn định và các đợt tuyển dụng quan trọng được công bố, nó có thể gợi ý rằng đợt bán tháo đã tạo ra các điểm vào hấp dẫn cho các nhà nghiên cứu hàng đầu.
  • Xu hướng biên lợi nhuận của Azure và AWS: Cảnh báo của Stifel (Stifel) về việc thu hẹp biên lợi nhuận Azure là cụ thể và có thể kiểm chứng. Dữ liệu biên lợi nhuận đám mây Q2 và Q3 năm 2026 sẽ tiết lộ liệu cường độ capex thực sự mang tính cấu trúc hay mang tính chu kỳ. Nếu biên lợi nhuận Azure ổn định hoặc mở rộng bất chấp capex lớn, luận điểm sẽ chuyển hướng trở lại câu chuyện "người thắng và kẻ thua".
  • Việc triển khai tính năng AI trên iPhone của Apple và định giá: Vấn đề AI của Apple (Apple) với những khách hàng trung thành và rủi ro đối với việc kiếm tiền từ iPhone vẫn chưa được giải quyết. Nếu các tính năng AI của Apple không thúc đẩy chu kỳ nâng cấp hoặc nếu việc tăng giá gây ra sự sụt giảm nhu cầu, chiến lược bảo vệ biên lợi nhuận của công ty sẽ phản tác dụng, xác nhận luận điểm rộng hơn rằng capex AI không tạo ra giá trị cho người tiêu dùng.
  • Các hạn chế về tiếp cận AI do quy định và địa chính trị: Luận điểm liên quan về kiểm soát xuất khẩu mô hình AI lưu ý rằng việc tiếp cận các mô hình AI tiên phong đang trở thành một đòn bẩy địa chính trị. Bất kỳ hạn chế mới nào đối với việc tiếp cận mô hình AI quốc tế hoặc bán dịch vụ đám mây sẽ càng làm thu hẹp thị trường có thể tiếp cận và giảm tỷ suất hoàn vốn cho capex AI của các công ty vốn hóa lớn.

Ngữ cảnh Arbora liên quan

Bản cập nhật này thách thức trực tiếp tiền đề cốt lõi của luận điểm gốc và phù hợp hơn với luận điểm "Chuyển dịch phòng thủ sang nhóm Giá trị vốn hóa lớn và Hàng tiêu dùng thiết yếu", vốn đã ghi nhận sự tháo chạy của nhà đầu tư từ công nghệ sang các lĩnh vực phòng thủ. Sự sụp đổ của câu chuyện phân hóa kiếm tiền từ AI cũng kết nối với luận điểm "Sự gia tăng phát hành nợ trên thị trường vốn AI": nếu capex không tạo ra lợi nhuận, việc xây dựng dựa trên nợ sẽ trở thành một khoản nợ thay vì là sự xác nhận cho cam kết dài hạn. Luận điểm "Xây dựng Cơ sở hạ tầng AI và Trung tâm dữ liệu" vẫn nguyên vẹn về phía cung (nhu cầu tính toán là có thật), nhưng phía cầu—liệu các nhà cung cấp siêu quy mô (hyperscalers) có thể kiếm tiền từ khả năng tính toán đó hay không—hiện đang bị đặt dấu hỏi nghiêm trọng. Luận điểm "Kiểm soát xuất khẩu mô hình AI và Rủi ro tiếp cận AI chủ quyền" cung cấp một trở ngại cấu trúc: nếu việc tiếp cận mô hình AI quốc tế bị hạn chế, thị trường có thể tiếp cận cho doanh thu AI-as-a-service sẽ thu hẹp, làm giảm thêm khả năng sinh lời của capex.

Nguồn

Đây là ghi chú nghiên cứu, không phải lời khuyên tài chính.