Luận điểm về việc Kiếm tiền từ AI của các Công ty Công nghệ Vốn hóa lớn Tiếp tục Sụp đổ: Khủng hoảng Biên lợi nhuận Thống nhất Thay thế cho Câu chuyện về sự 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 cuộc đua AI đã hoàn toàn đảo ngược, khi tình trạng bán tháo đồng loạt, nỗi lo nén biên lợi nhuận và bằng chứng về khủng hoảng thực thi hiện đang ảnh hưởng đến tất cả các ông lớn cùng một lúc, với việc Microsoft (Microsoft) giảm 20% chỉ riêng trong tháng 6 và Alphabet (Alphabet) phải đối mặt với tình trạng chảy máu chất xám cũng như những trở ngại về quy định.

Những gì đã thay đổi

Luận điểm về sự phân hóa trong việc kiếm tiền từ AI của các công ty công nghệ vốn hóa lớn (megacap tech) đã gần như sụp đổ hoàn toàn kể từ bản cập nhật cuối cùng vào ngày 30 tháng 6. Các bằng chứng hiện tại cho thấy một cuộc khủng hoảng thống nhất đang ảnh hưởng đến tất cả các tên tuổi lớn:

Sự suy giảm lịch sử của Microsoft: Cổ phiếu Microsoft đã giảm hơn 20% trong tháng 6, trên đà ghi nhận mức giảm hàng tháng sâu nhất kể từ tháng 12 năm 2000, với vốn hóa thị trường của công ty co lại từ khoảng 4 nghìn tỷ USD mười hai tháng trước xuống còn 2,65 nghìn tỷ USD tính đến cuối tháng 6. Stifel đã cắt giảm mục tiêu giá cho 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 (capex) đang tăng tốc. CEO của Microsoft, Satya Nadella (Satya Nadella), đã xuất bản một bài luận dài 1.200 từ vào ngày 14 tháng 6 có tiêu đề "Một ranh giới không có hệ sinh thái thì không ổn định", bài viết này đã nhận được 28 triệu lượt xem, báo hiệu mối lo ngại nội bộ về các nút thắt cổ chai của hệ sinh thái.

Những bước lùi về quy định và nhân tài của Alphabet: Cục Giám sát Thị trường thuộc Ủy ban Thương mại Công bằng Hàn Quốc (Korea Fair Trade Commission's Market Surveillance Bureau) đã phát hiện hành vi bị cáo buộc là lạm dụng vị thế thống lĩnh thị trường của Google trong thị trường ứng dụng Android đã ảnh hưởng đến 14,16 nghìn tỷ won (9,1 tỷ USD) doanh thu. Alphabet đang hạn chế quyền truy cập Gemini AI khi năng lực đám mây thắt chặt, và công ty đang mất đi các nhân tài chủ chốt của Gemini vào tay Anthropic và OpenAI. Theo nhà phân tích Ed Yardeni (Ed Yardeni), lo ngại của nhà đầu tư về ước tính thu nhập năm 2027 đã đẩy cổ phiếu xuống thấp kể từ giữa tháng 5. Cổ phiếu Alphabet đã giảm 11,2% trong tháng 6 mặc dù đã tăng 9% kể từ đầu năm.

Sự hỗn loạn nội bộ và rủi ro pháp lý của Meta: Một thẩm phán đã cho phép các bang theo đuổi các khiếu nại rằng Meta đã thiết kế Facebook và Instagram để gây nghiện cho trẻ em, mở ra một hướng kiện tụng mới. Các báo cáo nội bộ chỉ ra sự sợ hãi và giận dữ đang nảy sinh bên trong Meta giữa cơn sốt AI, gợi ý về những thách thức trong việc thực thi và tinh thần làm việc.

Chiến lược bảo vệ biên lợi nhuận của Apple phản tác dụng: Apple đã tăng giá MacBook và iPad lên 15–25% để bảo vệ biên lợi nhuận trước chi phí thuế quan, gây ra ngày tồi tệ nhất trong hơn một năm qua. Wall Street đã cảnh báo mối lo ngại của các nhà phân tích rằng điều này đại diện cho "một nỗ lực chưa từng có nhằm bảo vệ biên lợi nhuận." Tuy nhiên, Apple đang trả cho Google 1 tỷ USD mỗi năm cho AI, nghĩa là chiến lược AI của chính Apple đang được thuê ngoài và phụ thuộc vào một đối thủ cạnh tranh. Vấn đề AI của Apple đang tác động đến những khách hàng trung thành, gây rủi ro cho việc kiếm tiền từ iPhone.

Sự tháo chạy thống nhất của các nhà đầu tư: Nhóm "Magnificent Seven" cộng với Broadcom và Oracle đã mất khoảng 2,7 nghìn tỷ USD giá trị thị trường chỉ riêng trong tháng 6, khi các nhà đầu tư xem xét kỹ hơn các công ty đang tài trợ cho việc xây dựng AI. Các nhà đầu tư đang từ bỏ cổ phiếu Mag7 khi sự bùng nổ AI thay đổi, với cảnh báo của Stifel về việc thu hẹp biên lợi nhuận Azure và những lo ngại rộng hơn rằng chi phí chip AI tăng cao đang ép chặt biên lợi nhuận của các Big Tech trên diện rộng.

Amazon là một ngoại lệ một phần: AWS của Amazon đã cam kết 1 tỷ USD ban đầu cho một đơn vị mới gồm các kỹ sư AI nhúng, với mục tiêu gửi năm đến sáu nhóm kỹ sư đến khách hàng trong các giai đoạn 45 ngày. Điều này đại diện cho một bước đi đáng kể để kiếm tiền từ AI thông qua dịch vụ thay vì chỉ là cơ sở hạ tầng thuần túy, mặc dù bản thân cổ phiếu Amazon đã giảm 8,8% trong vòng 30 ngày tính đến ngày 1 tháng 7.

Tại sao điều này lại quan trọng

Luận điểm ban đầu cho rằng các cái tên công nghệ vốn hóa lớn đang phân hóa mạnh mẽ về uy tín kiếm tiền từ AI, với Meta và Microsoft là những người chiến thắng và Alphabet đối mặt với các mối đe dọa tồn vong đối với doanh thu tìm kiếm. Các bằng chứng mới đảo ngược hoàn toàn câu chuyện này:

Luận điểm về sự phân hóa đã sụp đổ vì tất cả các bên hiện đang đối mặt với những cơn gió ngược đồng bộ. Microsoft, vốn được mô tả là "đang bị định giá thấp một cách trầm trọng" so với lĩnh vực công nghệ, thay vào đó lại đang trải qua tháng tồi tệ nhất kể từ năm 2000—mức giảm 20% trong một tháng duy nhất báo hiệu không phải là sự định giá thấp mà là một sự tái định giá cơ bản về câu chuyện chuyển đổi từ chi phí vốn (capex) sang doanh thu của Azure. Cảnh báo cụ thể của Stifel rằng các ước tính biên lợi nhuận gộp năm tài chính 27 của Wall Street không nắm bắt được sự thu hẹp biên lợi nhuận đám mây có nghĩa là thị trường hiện đang định giá một sự kìm hãm lợi nhuận mang tính cấu trúc, chứ không phải mang tính chu kỳ. Điều này trực tiếp mâu thuẫn với tiền đề của luận điểm rằng những người chiến thắng rõ ràng sẽ tách biệt khỏi những người thua cuộc.

Những bước lùi về quy định và nhân tài của Alphabet làm trầm trọng thêm các mối lo ngại của luận điểm ban đầu nhưng theo cách hiện đang ảnh hưởng đến toàn bộ lĩnh vực. Tác động doanh thu 9,1 tỷ USD từ phán quyết chống độc quyền của Hàn Quốc là đáng kể, nhưng quan trọng hơn, sự tháo chạy nhân tài của Alphabet sang Anthropic và OpenAI báo hiệu rằng ngay cả các nhà nghiên cứu AI của chính công ty cũng thiếu niềm tin vào vị thế cạnh tranh của Gemini. Tuy nhiên, cuộc khủng hoảng thực thi nội bộ này không còn là duy nhất đối với Alphabet—sự hỗn loạn nội bộ của Meta và những lo ngại về hệ sinh thái của Microsoft (như được chứng minh bởi bài luận lan truyền của Nadella) cho thấy rủi ro thực thi là phổ biến ở tất cả các công ty vốn hóa lớn, chứ không phải là yếu tố phân biệt giữa người thắng và kẻ thua.

Chiến lược tăng giá của Apple tiết lộ cơ chế tiềm ẩn đang thúc đẩy sự sụp đổ thống nhất. Apple đã tăng giá 15–25% để bảo vệ biên lợi nhuận trước chi phí thuế quan và chip AI, nhưng điều này đã gây ra ngày tồi tệ nhất trong hơn một năm qua. Cơ chế rất rõ ràng: chi phí vốn cho AI quá thâm dụng vốn đến mức ngay cả công ty có lợi nhuận cao nhất và quyền lực định giá lớn nhất thế giới cũng không thể chuyển chi phí sang người tiêu dùng mà không gây ra sự sụt giảm nhu cầu. Nếu Apple—với lòng trung thành thương hiệu và quyền lực định giá huyền thoại—không thể bảo vệ biên lợi nhuận thông qua việc tăng giá, thì luận điểm cho rằng một số công ty vốn hóa lớn sẽ "thắng" trong cuộc đua kiếm tiền từ AI trở nên không thể đứng vững. Việc Apple cũng đang trả cho Google 1 tỷ USD mỗi năm cho AI càng làm xói mòn câu chuyện phân hóa: ngay cả công ty công nghệ tích hợp theo chiều dọc nhất cũng đang thuê ngoài AI cho một đối thủ cạnh tranh, gợi ý rằng không có một công ty vốn hóa lớn đơn lẻ nào đạt được lợi thế AI quyết định.

Mức giảm vốn hóa thị trường 2,7 nghìn tỷ USD trong tháng 6 của nhóm Magnificent Seven cộng với Broadcom và Oracle không phải là một đợt điều chỉnh tạm thời mà là sự tái định giá toàn bộ luận điểm về chuyển đổi từ chi phí vốn sang lợi nhuận AI. Các nhà đầu tư không còn hỏi "công ty vốn hóa lớn nào sẽ thắng cuộc đua AI?" mà thay vào đó là "liệu có bất kỳ công ty nào trong số họ tạo ra được lợi nhuận từ chi phí vốn AI của họ hay không?" Sự thay đổi trong câu hỏi cơ bản mà thị trường đang đặt ra đại diện cho một sự đảo ngược luận điểm, chứ không phải là một sự tinh chỉnh.

Cam kết 1 tỷ USD của Amazon cho các kỹ sư AI nhúng là phát triển tích cực đáng kể duy nhất, nhưng nó không đủ để hỗ trợ luận điểm về sự phân hóa. Động thái của AWS trong việc gửi các nhóm kỹ sư đến khách hàng trong các giai đoạn 45 ngày là một chiến lược kiếm tiền dựa trên dịch vụ khác với lối chơi cơ sở hạ tầng thuần túy, nhưng mức giảm 8,8% trong 30 ngày của Amazon cho thấy thị trường vẫn chưa bị thuyết phục rằng cách tiếp cận này sẽ tạo ra lợi nhuận vượt trội. Hơn nữa, động thái của Amazon không xác nhận luận điểm rằng các công ty vốn hóa lớn đang phân hóa thành những người thắng và kẻ thua rõ ràng; thay vào đó, nó gợi ý rằng tất cả các công ty vốn hóa lớn đang chật vật tìm kiếm các hướng kiếm tiền mới vì việc chuyển đổi từ chi phí vốn sang doanh thu truyền thống đang thất bại.

Các nguồn đối lập và rủi ro

Đại đa số các nguồn mới mâu thuẫn với luận điểm ban đầu. Tuy nhiên, một vài nguồn đưa ra những sắc thái hoặc sự hỗ trợ một phần:

Việc Alphabet được đưa vào chỉ số Dow Jones (ngày 29 tháng 6) đã thúc đẩy cổ phiếu tăng ngắn hạn 3,7% lên 350,24 USD, mang lại một trong những cú hích lớn nhất cho nhóm 30 thành viên của Dow. Điều này đại diện cho một yếu tố tích cực về mặt cấu trúc (việc đưa vào chỉ số thường thúc đẩy mua thụ động), nhưng nó đã bị áp đảo bởi áp lực bán sau đó do lo ngại về thu nhập và các rào cản quy định. Việc đưa vào chỉ số không xác nhận luận điểm phân hóa vì đây là một sự kiện kỹ thuật/cấu trúc, không phải bằng chứng về khả năng kiếm tiền từ AI vượt trội.

Dự báo của Morgan Stanley rằng Alphabet sẽ chi 375 tỷ USD cho chi phí vốn vào năm 2028 (so với 85 tỷ USD hiện tại) được các nguồn tin đóng khung như một cảnh báo, chứ không phải là tín hiệu lạc quan. Hàm ý ở đây là Alphabet đang tăng gấp đôi chi phí vốn mà không có bằng chứng rõ ràng rằng chi phí vốn trước đó đã tạo ra lợi nhuận, điều này làm yếu đi thay vì hỗ trợ luận điểm.

Thực tế là nhu cầu AI đang vượt quá nguồn cung, ngay cả đối với Google, có thể được diễn giải là bằng chứng cho thấy tất cả các công ty vốn hóa lớn đều đối mặt với hạn chế về năng lực hơn là vấn đề kiếm tiền. Tuy nhiên, các nguồn tin đóng khung điều này như một nút thắt cổ chai sẽ làm thu hẹp biên lợi nhuận thêm nữa, chứ không phải là dấu hiệu của sự phân hóa.

Những gì cần theo dõi

Tiếp nối từ bản cập nhật trước:

  • Thu nhập quý 2 năm 2026 và hướng dẫn năm 2027: Bài kiểm tra quan trọng tiếp theo là liệu các công ty công nghệ vốn hóa lớn có thể chứng minh rằng chi phí vốn AI đang chuyển đổi 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 liên 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". Đây vẫn là chỉ số dẫn dắt quan trọng nhất.

  • Việc giữ chân nhân tài và sự ổn định của đội ngũ AI: Sự tháo chạy nhân tài đang diễn ra của Alphabet sang Anthropic và OpenAI là một chỉ số dẫn dắt về niềm tin vào sản phẩm nội bộ. Nếu Microsoft, Meta và 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 chủ chốt 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 về việc thu hẹp biên lợi nhuận Azure là cụ thể và có thể kiểm chứng. Dữ liệu biên lợi nhuận đám mây quý 2 và quý 3 năm 2026 sẽ tiết lộ liệu cường độ chi phí vốn thực sự mang tính cấu trúc hay chu kỳ. Nếu biên lợi nhuận Azure ổn định hoặc mở rộng bất chấp chi phí vốn 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 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 chi phí vốn 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 làm thu hẹp thêm thị trường có thể tiếp cận và giảm khả năng sinh lời trên vốn đầu tư (ROI) cho chi phí vốn AI của các công ty vốn hóa lớn.

  • Kết quả kiện tụng của Meta: Quyết định của thẩm phán cho phép các bang theo đuổi các khiếu nại về gây nghiện chống lại Meta mở ra một hướng kiện tụng mới có thể gây ra chi phí đáng kể và làm xao nhãng quản lý. Số tiền hòa giải hoặc các phán quyết bất lợi sẽ càng xác nhận luận điểm rằng các cuộc khủng hoảng thực thi là phổ biến ở tất cả các công ty vốn hóa lớn.

Bối cảnh Arbora liên quan

Bản cập nhật luận điểm này liên quan trực tiếp đến một số luận điểm hiện có của Arbora:

  • Cơ sở hạ tầng AI và xây dựng trung tâm dữ liệu: Sự thu hẹp biên lợi nhuận thống nhất trên tất cả các công ty vốn hóa lớn cho thấy chu kỳ chi phí vốn trung tâm dữ liệu không tạo ra khả năng sinh lời trên vốn đầu tư như đã được định giá ban đầu trong luận điểm. Nếu cường độ chi phí vốn mang tính cấu trúc và lợi nhuận là không chắc chắn, toàn bộ luận điểm về xây dựng cơ sở hạ tầng AI có thể phải đối mặt với việc tái định giá.

  • Kiểm soát xuất khẩu mô hình AI và rủi ro tiếp cận AI chủ quyền: Phán quyết chống độc quyền của Hàn Quốc đối với Google và các rào cản quy định rộng hơn cho thấy các hạn chế địa chính trị và quy định về tiếp cận AI đang thực sự diễn ra, chứ không chỉ là rủi ro trong tương lai. Điều này củng cố luận điểm kiểm soát xuất khẩu và làm tăng tính cấp bách của động lực thu hẹp thị trường có thể tiếp cận.

  • Xoay vòng phòng thủ sang nhóm Giá trị vốn hóa lớn và Hàng tiêu dùng thiết yếu: Mức giảm vốn hóa thị trường 2,7 nghìn tỷ USD của nhóm Magnificent Seven trong tháng 6 là nhất quán với sự xoay vòng khỏi nhóm công nghệ tăng trưởng cao sang các lĩnh vực phòng thủ. Luận điểm này đang được xác nhận bởi sự sụp đổ thống nhất về uy tín kiếm tiền từ AI của các công ty công nghệ vốn hóa lớn.

  • Sự gia tăng phát hành nợ trên thị trường vốn AI: Việc phát hành nợ doanh nghiệp kỷ lục để tài trợ cho việc xây dựng AI hiện đang đối mặt với một bài kiểm tra quan trọng: nếu chi phí vốn không tạo ra lợi nhuận, việc xây dựng bằng nợ sẽ trở thành một khoản nợ phải trả thay vì là một cơ hội. Sự thu hẹp biên lợi nhuận thống nhất trên các công ty vốn hóa lớn cho thấy chi phí trả nợ có thể sớm vượt quá khả năng tạo doanh thu từ AI.

Nguồn

Bài viết này là ghi chú nghiên cứu, không phải lời khuyên tài chính.