Vì sao cổ phiếu big tech giảm khi nhà đầu tư hoài nghi lợi nhuận từ AI

Vì sao cổ phiếu big tech đang giảm?

Nhà đầu tư đang hỏi liệu số tiền khổng lồ mà big tech rót vào AI có quay về dưới dạng lợi nhuận đủ nhanh để biện minh cho giá cổ phiếu hay không. Nỗi lo này đã xuất hiện trong nhiều đợt bán tháo năm nay. Theo Fortune, Nasdaq đóng cửa giảm 2,9% và S&P 500 giảm 1,8% vào thứ Sáu, ngày 30/10 ^[2]. Trong ngày đó, các công ty thuộc Nasdaq 100 mất hơn 1 nghìn tỷ USD giá trị thị trường, và Fortune cho biết lời cảnh báo yếu kém từ hãng chip Intel cũng góp phần ^[2].

Chi tiêu cho AI đang lớn đến mức nào?

Theo Fortune, các tập đoàn công nghệ lớn nhất dự kiến chi tới 828 tỷ USD cho chi tiêu vốn trong năm nay, bao gồm trung tâm dữ liệu, chip hiệu năng cao và hạ tầng khác ^[2]. Dựa trên báo cáo kết quả kinh doanh và buổi họp trực tuyến về kết quả của từng công ty, Amazon dự kiến chi 220 tỷ USD trong năm 2026, Alphabet tối đa 205 tỷ USD, Microsoft khoảng 170 tỷ USD, Meta tối đa 145 tỷ USD và SpaceX tối đa 88 tỷ USD ^[2].

Công ty phải bỏ ra khoản chi lớn như vậy trước khi lợi nhuận hiện trên báo cáo kết quả kinh doanh. Fortune cũng cho biết một số ngân hàng, gồm Evercore và Bank of America, dự báo chi tiêu vốn liên quan đến AI sẽ đạt 1 nghìn tỷ USD vào năm 2027 ^[2].

Chi tiêu này đã sinh lời chưa?

Bằng chứng còn trái chiều. Fortune cho biết doanh thu đám mây của Google đã tăng hơn gấp đôi trong quý vừa qua, lên 30,7 tỷ USD, trong khi Azure của Microsoft tăng 48% lên khoảng 33,3 tỷ USD và Amazon Web Services tăng 39,3% lên 46 tỷ USD ^[2]. Fortune cũng đưa tin hơn 265 tỷ USD cam kết mua tối thiểu trong tương lai, chủ yếu cho dịch vụ điện toán đám mây và hạ tầng khác ^[2].

Các con số đám mây cho thấy nhu cầu có thật. Chúng chưa cho thấy nhu cầu đó có đủ bù đắp toàn bộ chi phí xây dựng hạ tầng hay không.

Nỗi lo bắt đầu từ khi nào?

Nỗi lo đã xuất hiện từ lâu trước tháng 10. Giữa tháng 2, RTE đưa tin nhà đầu tư đang đặt câu hỏi liệu chi tiêu AI có tạo đủ lợi nhuận để biện minh cho định giá cao của các công ty công nghệ lớn hay không, và cổ phiếu Amazon đã giảm khoảng 13,85% kể từ đầu năm ^[1].

Tháng 6, BNN Bloomberg đưa tin Alphabet và Amazon đang trên đà mất hàng tỷ USD giá trị thị trường vì lo ngại về chi tiêu AI ^[3].

Đợt bán tháo đã làm mất bao nhiêu, và vì sao?

Guardian đưa tin đợt bán tháo công nghệ khiến thị trường Mỹ mất hàng trăm tỷ USD vào thứ Sáu. Báo này cho biết riêng Nasdaq đã mất gần 1 nghìn tỷ USD trong một tuần và khoảng 2 nghìn tỷ USD trong một tháng ^[4].

Số liệu của Guardian về phiên thứ Sáu khác với Fortune. Guardian nói S&P 500 giảm hơn 1%, còn Fortune ghi nhận mức giảm 1,8% ^[2][4]. Guardian cũng cho rằng Nasdaq composite giảm hơn 3%, còn Fortune ghi nhận mức đóng cửa giảm 2,9% ^[2][4]. Hãy kiểm tra chỉ số và thời điểm trước khi trích dẫn bất kỳ con số phần trăm nào.

Lợi nhuận cũng góp phần gây ra đợt giảm. Cổ phiếu Amazon giảm 1,8% sau khi báo cáo lợi nhuận mùa hè thấp hơn kỳ vọng của giới phân tích, và công ty cho biết chi tiêu năm nay cao hơn dự kiến ^[4]. Cổ phiếu Intel giảm gần 30%, và Guardian nói hãng này đang gần với phiên giảm tệ nhất kể từ năm 1974 ^[4].

Ngược lại, Meta Platforms, Alphabet và Amazon vẫn nâng dự báo chi tiêu khi đua nhau mở rộng hạ tầng AI ^[4]. Guardian đặt ra câu hỏi mà bài này cũng theo đuổi: liệu hàng trăm tỷ USD đang đổ vào AI có thể tạo ra lợi nhuận đủ nhanh hay không ^[4].

Đầu tư này có hoàn vốn không?

Khoản chi mà Fortune mô tả lên tới hàng trăm tỷ USD, nên khả năng hoàn vốn phụ thuộc vào doanh thu từ sản phẩm AI tăng cùng quy mô đó ^[2]. Câu hỏi còn bỏ ngỏ là doanh thu ấy có kịp tăng trong vài quý báo cáo tới không.

Vì sao dòng tiền tự do quan trọng?

Dòng tiền tự do là số tiền mặt còn lại sau khi công ty trả chi phí vận hành và chi tiêu vốn. Fortune cho biết một phần lo ngại của thị trường bắt nguồn từ dòng tiền tự do ^[2]. Khi chi tiêu tăng nhanh hơn lượng tiền mà công ty tạo ra, nhà đầu tư ít có lý do để kiên nhẫn hơn.

Người dùng AI nên rút ra điều gì?

Nhà đầu tư đang đòi một mốc thời gian rõ ràng, và bạn cũng có thể đặt mốc tương tự cho cách mình dùng AI. Trước khi thêm một công cụ AI, gói đăng ký hay quy trình tự động mới, hãy ghi lại một việc cụ thể mà nó cần cải thiện và bạn đang mất bao lâu để làm nó. Kiểm tra lại sau hai tuần. Giữ công cụ nếu thời gian hoặc chất lượng tốt hơn, và hủy nếu không. So sánh chi phí hàng tháng của công cụ với số giờ nó tiết kiệm.

Bạn nên theo dõi gì tiếp theo?

Hãy theo dõi báo cáo kết quả kinh doanh tiếp theo ở hai điểm: các công ty có tăng kế hoạch chi tiêu nữa hay không, và doanh thu từ sản phẩm AI có tăng với tốc độ tương đương hay không. Nếu chi tiêu tiếp tục tăng trong khi doanh thu chậm lại, các nỗi lo nhiều khả năng sẽ quay lại.