Ai đốt tiền, ai thực sự kiếm tiền?

Ba tháng cuối năm 2025 là giai đoạn đầy biến động với những đợt bán tháo và tăng giá mạnh mẽ của các hãng công nghệ, khi các thương vụ mua bán vòng tròn, phát hành nợ và định giá cao đã làm dấy lên lo ngại về bong bóng AI (Trí tuệ nhân tạo).

Sự biến động này có thể là dấu hiệu ban đầu cho thấy đầu tư vào AI sẽ thay đổi, khi các nhà đầu tư chú ý hơn đến việc ai đang chi tiền và ai đang kiếm tiền, theo Stephen Yiu – Giám đốc đầu tư của Blue Whale Growth Fund.

Blue Whale Growth Fund là quỹ đầu tư cổ phiếu tăng trưởng có trụ sở tại Vương quốc Anh, do công ty quản lý quỹ Blue Whale Capital LLP điều hành.

Các nhà đầu tư, đặc biệt là các nhà đầu tư cá nhân tiếp xúc với AI thông qua các quỹ hoán đổi danh mục (ETF), thường không phân biệt được giữa các công ty có sản phẩm nhưng không có mô hình kinh doanh rõ ràng; những công ty đang bạo chi để tài trợ cho cơ sở hạ tầng AI; những doanh nghiệp hưởng lợi trực tiếp từ làn sóng chi tiêu cho AI, Stephen Yiu nói với kênh CNBC.

Quỹ ETF là loại quỹ đầu tư mô phỏng theo một chỉ số hoặc một nhóm tài sản, được mua bán trực tiếp trên sàn chứng khoán như cổ phiếu.

“Đến nay, mọi công ty dường như đều thắng, nhưng AI vẫn đang ở giai đoạn đầu. Việc phân biệt giữa các loại hình doanh nghiệp là vô cùng quan trọng và đó chính là điều mà thị trường có thể sẽ bắt đầu làm”, ông nói thêm.

Đầu tư vào đâu trong 3 nhóm doanh nghiệp?

Stephen Yiu cho rằng thị trường hiện chia thành ba nhóm: Các công ty tư nhân hoặc khởi nghiệp; những công ty niêm yết đầu tư mạnh vào AI; các công ty cung cấp cơ sở hạ tầng AI.

Nhóm đầu tiên, gồm cả công ty khởi nghiệp OpenAI và Anthropic, đã thu hút 176,5 tỉ USD vốn đầu tư mạo hiểm trong ba quý đầu năm 2025, theo dữ liệu của hãng nghiên cứu tài chính PitchBook. Trong khi đó, các gã khổng lồ công nghệ như Amazon, Microsoft, Meta Platforms đang chi tiền cho các nhà cung cấp cơ sở hạ tầng AI như Nvidia và Broadcom.

Blue Whale Growth Fund đánh giá mức định giá của một công ty bằng cách so sánh lợi suất dòng tiền tự do, tức lượng tiền tạo ra sau chi tiêu vốn, với giá cổ phiếu, để xem mức định giá có hợp lý hay không.

Hầu hết công ty trong nhóm Magnificent Seven đều “đang được định giá cao hơn đáng kể so với trước” kể từ khi bắt đầu đầu tư mạnh vào AI, Stephen Yiu cho hay.

“Khi xem xét định giá trong lĩnh vực AI, tôi sẽ không muốn đầu tư vào những công ty chi tiêu mạnh tay cho AI, dù tin tưởng vào khả năng AI sẽ thay đổi thế giới”, ông nói thêm.

Theo Stephen Yiu, Blue Whale Growth Fund ưu tiên đầu tư vào các công ty thu tiền từ AI, thay vì những doanh nghiệp đang phải chi hàng tỉ USD cho AI, khi các khoản chi này ngày càng tác động lớn đến kết quả tài chính.

Magnificent Seven là biệt danh được giới tài chính đặt cho 7 hãng công nghệ hàng đầu của Mỹ, đóng vai trò chủ chốt trong việc thúc đẩy đà tăng trưởng của thị trường chứng khoán Mỹ, đặc biệt là chỉ số S&P 500 và Nasdaq những năm gần đây. Tùy theo thời điểm, danh sách này có thể thay đổi một chút, nhưng thông thường Magnificent Seven gồm Nvidia, Microsoft, Apple, Alphabet, Amazon, Meta Platforms và Tesla.

“Sự bùng nổ của AI tập trung vào các phân khúc cụ thể hơn là trên toàn thị trường”, Julien Lafargue, trưởng nhóm chiến lược gia thị trường tại Barclays Private Bank and Wealth Management, nói với CNBC.

Barclays Private Bank and Wealth Management là mảng ngân hàng tư nhân và quản lý tài sản của Barclays – một trong những tập đoàn ngân hàng lớn và lâu đời nhất của Vương quốc Anh.

Theo Julien Lafargue, rủi ro lớn hơn nằm ở những công ty đang thu hút vốn nhờ cơn sốt AI nhưng vẫn chưa tạo ra lợi nhuận, ví dụ một số doanh nghiệp liên quan đến điện toán lượng tử.

Điện toán lượng tử là lĩnh vực công nghệ tiên tiến sử dụng nguyên lý của cơ học lượng tử để xử lý và lưu trữ thông tin, khác hoàn toàn với cách hoạt động của máy tính cổ điển hiện nay. Thay vì dùng bit (0 hoặc 1) như máy tính truyền thống, máy tính lượng tử dùng qubit, có thể là 0, 1 hoặc cả hai cùng lúc. Điều này giúp máy tính lượng tử xử lý song song hàng tỉ phép tính cùng lúc, nhanh gấp hàng triệu lần siêu máy tính hiện nay trong một số bài toán đặc biệt.

Julien Lafargue cho rằng: “Trong những trường hợp này, nhà đầu tư chủ yếu đặt cược vào kỳ vọng và sự lạc quan, chứ chưa dựa nhiều vào kết quả kinh doanh thực tế. Vì vậy, việc phân biệt rõ giữa các doanh nghiệp là rất quan trọng”.

Mô hình kinh doanh của hãng công nghệ lớn đang thay đổi

Nhu cầu phân biệt giữa các doanh nghiệp cũng cho thấy mô hình kinh doanh của các hãng công nghệ lớn đang thay đổi. Các tập đoàn từng có mô hình kinh doanh ít phải đầu tư cơ sở vật chất đang ngày càng trở nên nặng về tài sản, khi bạo chi cho công nghệ, điện và đất đai cần thiết cho các chiến lược AI đầy tham vọng của mình.

Meta Platforms và Google đã chuyển mình thành hyperscaler (nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây siêu quy mô), đầu tư mạnh vào GPU (bộ xử lý đồ họa), trung tâm dữ liệu và các sản phẩm dựa trên AI. Điều này làm thay đổi hồ sơ rủi ro và mô hình kinh doanh của họ.

Dorian Carrell, trưởng bộ phận thu nhập đa tài sản tại Schroders, cho rằng việc định giá các công ty này giống các doanh nghiệp phần mềm hay mô hình ít chi tiêu vốn có thể không còn hợp lý, đặc biệt khi họ vẫn đang loay hoay tìm cách tài trợ cho các kế hoạch AI.

Schroders là tập đoàn quản lý tài sản toàn cầu có trụ sở chính tại Vương quốc Anh, chuyên quản lý tiền cho nhà đầu tư cá nhân và tổ chức.

“AI có thể thành công và mang lại kết quả trong vài năm tới, nhưng cổ phiếu đã bị định giá quá cao vì nhà đầu tư đặt quá nhiều kỳ vọng vào tương lai”, Dorian Carrell chia sẻ với CNBC đầu tháng 12.

Một số hãng công nghệ đã đi vay để đầu tư cho cơ sở hạ tầng AI trong năm 2025 nhưng các nhà đầu tư lo ngại về điều này. Meta Platforms và Amazon dù huy động vốn theo cách đó nhưng vẫn đang có lượng tiền mặt ròng dương, khác với những doanh nghiệp có bảng cân đối kế toán eo hẹp hơn, theo Ben Barringer – người đứng đầu bộ phận nghiên cứu công nghệ toàn cầu và chiến lược đầu tư của Quilter Cheviot.

Quilter Cheviot là công ty quản lý tài sản và tư vấn đầu tư có trụ sở tại Vương quốc Anh, chuyên phục vụ khách hàng giàu có và các tổ chức.

“Thị trường nợ tư nhân sẽ rất đáng chú ý vào năm 2026”, Dorian Carrell nói.

Theo Stephen Yiu, nếu doanh thu tăng thêm từ AI không đủ bù cho các khoản chi phí đầu tư, biên lợi nhuận sẽ bị thu hẹp và nhà đầu tư sẽ bắt đầu nghi ngờ hiệu quả của số tiền đã bỏ ra.

“Ngoài ra, khoảng cách về hiệu quả kinh doanh giữa các công ty có thể sẽ ngày càng lớn, khi phần cứng và hạ tầng AI dần bị khấu hao theo thời gian. Những doanh nghiệp chi nhiều tiền cho AI sẽ phải tính đến điều này trong các quyết định đầu tư. Hiện tại, các khoản khấu hao này chưa phản ánh rõ trong báo cáo lãi lỗ, nhưng từ năm 2026 trở đi, chúng sẽ dần ảnh hưởng và làm phức tạp các con số tài chính”, Stephen Yiu nhận định.