Vào thứ Năm, ngày 23 tháng 07 năm 2026 (giờ miền Đông Hoa Kỳ), cả ba chỉ số chứng khoán lớn của Mỹ đều đóng cửa giảm điểm. Kết phiên, chỉ số Dow Jones Industrial Average giảm 506,93 điểm xuống còn 51.711,65, tương ứng mức giảm 0,97%. S&P 500 mất 90,66 điểm, chốt ở 7.408,30, giảm 1,21%. Nasdaq Composite lao dốc 553,21 điểm xuống 25.137,69, tương đương mức giảm 2,15%. Chỉ số công nghệ "Magnificent Seven" trượt khoảng 4,8% trong ngày, với tổng vốn hóa thị trường của bảy công ty này bốc hơi khoảng 797 tỷ USD—đây là mức giảm mạnh nhất trong một ngày kể từ đợt bán tháo do thuế quan hồi tháng 04 năm 2025.
Nguyên nhân trực tiếp dẫn đến đợt bán tháo này là báo cáo lợi nhuận từ hai ông lớn công nghệ. Alphabet, công ty mẹ của Google, ghi nhận chi phí đầu tư vốn quý II tăng gấp đôi so với cùng kỳ năm trước, đạt 44,9 tỷ USD và nâng dự báo chi phí đầu tư vốn cả năm 2026 lên mức 195–205 tỷ USD. Doanh thu quý II của Tesla tăng 26% so với cùng kỳ, đạt 28,24 tỷ USD, nhưng lợi nhuận điều chỉnh trên mỗi cổ phiếu chỉ đạt 0,33 USD—thấp hơn nhiều so với kỳ vọng thị trường là 0,50 USD. Biên lợi nhuận hoạt động của Tesla giảm mạnh xuống còn 1,4%. Những báo cáo này càng củng cố mối lo ngại đã tồn tại nhiều tuần qua: Các ông lớn công nghệ đang rót hàng trăm tỷ USD vào hạ tầng AI với tốc độ chưa từng có, nhưng lợi nhuận mang lại có thể chưa đủ để biện minh cho mức chi tiêu quyết liệt này.
Cơn sốt đầu tư AI đã kéo dài ba năm, mang lại một số mức lợi nhuận mạnh nhất cho cổ phiếu Mỹ trong nhiều thập kỷ, đồng thời dẫn đến sự tập trung chưa từng có trên thị trường. Phố Wall vẫn còn chia rẽ về một câu hỏi trọng tâm: Liệu đây là một bong bóng không bền vững, hay là khởi đầu của cuộc cách mạng công nghệ đang tái định hình toàn cảnh công nghiệp toàn cầu?
Góc nhìn lạc quan: Thiếu hụt năng lực tính toán thực sự, hạ tầng AI vẫn ở giai đoạn đầu
Lập luận của phe lạc quan dựa trên nền tảng cung–cầu cơ bản. Juan Correa, Trưởng bộ phận Xây dựng Danh mục đầu tư tại BCA Research, và Noah Weisberger, Trưởng bộ phận Nghiên cứu Cổ phiếu, cho rằng thị trường năng lực tính toán vẫn đang thiếu cung, chưa dư thừa, và thực tế thị trường đang đánh giá thấp—chứ không phải đánh giá quá cao—lợi nhuận từ chi tiêu vốn. Dữ liệu chủ chốt đến từ backlog của các doanh nghiệp điện toán đám mây: Giá trị đơn hàng đã ký nhưng chưa ghi nhận doanh thu tại các nhà cung cấp đám mây quy mô lớn tăng khoảng 750 tỷ USD trong hai quý gần đây, cho thấy nhu cầu ngành vẫn vượt xa nguồn cung.
Về phía cầu, tốc độ ứng dụng AI đang tăng nhanh. Quý II, doanh thu Google Cloud của Alphabet tăng 82% so với cùng kỳ năm trước, đạt 24,8 tỷ USD, vượt dự báo của các nhà phân tích là 22,3 tỷ USD. Số người dùng hoạt động hàng tháng của Gemini đạt 950 triệu, với số người dùng hoạt động hàng ngày tăng gấp ba lần trong năm qua. Các mô hình Gemini hiện xử lý 22 tỷ token API mỗi phút, và gần 90% doanh nghiệp thuộc Fortune 100 tại Mỹ đã triển khai Gemini Enterprise. Doanh thu AI tính theo tốc độ hàng năm của Microsoft đã vượt 37 tỷ USD, tăng 123% so với cùng kỳ.
Về phía cung, tình trạng thiếu hụt năng lực tính toán vẫn nghiêm trọng. Các nhà phân tích Morgan Stanley dự báo giá bộ nhớ sẽ tăng ít nhất 25% trong quý III năm 2026 so với quý II, với tình trạng thiếu cung có khả năng kéo dài đến năm 2028. Năm 2026, bốn nhà cung cấp đám mây lớn ở nước ngoài dự kiến chi tổng cộng 725 tỷ USD cho đầu tư vốn, trong khi các lĩnh vực đóng gói tiên tiến, bộ nhớ băng thông cao và chip cao cấp vẫn tồn tại khoảng cách cung–cầu từ 20% đến 45%. Ben Snider, Chiến lược gia Cổ phiếu Mỹ tại Goldman Sachs Research, gần đây đã phản bác lo ngại về bong bóng AI, cho rằng rủi ro sụt giảm mạnh trong chi tiêu xây dựng trung tâm dữ liệu quy mô lớn là thấp và đầu tư hạ tầng AI sẽ tiếp tục tăng trưởng.
Xét về định giá, phe lạc quan cho rằng thị trường chưa ở mức bong bóng điển hình. Tính đến ngày 23 tháng 07, tỷ lệ giá trên lợi nhuận (TTM) của NVIDIA là 31,49. So sánh, tỷ lệ P/E đỉnh của Nasdaq trong bong bóng dot-com từng vượt 150. Định giá hiện tại của các công ty phần cứng AI hàng đầu vẫn thấp hơn nhiều so với mức lịch sử đó. Các nhà cung cấp đám mây quy mô lớn đang giao dịch ở mức định giá thấp nhất gần một thập kỷ, trong khi lợi nhuận vẫn tiếp tục cải thiện.
Góc nhìn bi quan: Chi tiêu vốn khổng lồ bào mòn dòng tiền, định giá phản ánh kịch bản tốt nhất
Lập luận của phe bi quan cũng dựa trên dữ liệu tài chính vững chắc. Peter Berezin, Chuyên gia Kinh tế trưởng tại BCA Research, và Arthur Budaghyan, Chiến lược gia trưởng về Vĩ mô cốt lõi và Thị trường mới nổi, cho rằng cổ phiếu Mỹ hiện đang ở trong một bong bóng lợi nhuận—con số lợi nhuận bề nổi trông mạnh mẽ, nhưng biên lợi nhuận thực tế lại kém bền vững hơn nhiều.
Dữ liệu định giá là lý do đáng lo ngại. Nếu biên lợi nhuận của S&P 500 trở về mức năm 2019, tỷ lệ P/E dự phóng hiện tại của chỉ số sẽ vào khoảng 27—đã vượt đỉnh lịch sử 26,5 trong bong bóng dot-com tháng 03 năm 2000. Ngay cả khi loại trừ cổ phiếu công nghệ và tài chính, phần còn lại của chỉ số cũng đang giao dịch ở mức P/E luân chuyển là 26, trong khi tăng trưởng lợi nhuận hai đến ba năm qua chỉ đạt khoảng 3%.
Mối lo lớn nhất của phe bi quan là chi tiêu vốn đang bào mòn dòng tiền tự do. Dòng tiền tự do quý II của Alphabet giảm xuống âm 5,9 tỷ USD—lần đầu tiên có số âm trong nhiều thập kỷ. Công ty không chỉ nâng dự báo chi tiêu vốn cả năm lên tối đa 205 tỷ USD mà còn báo hiệu chi tiêu sẽ tiếp tục tăng mạnh vào năm 2027. Để tài trợ cho đợt xây dựng hạ tầng AI này, Alphabet đã phát hành 49,6 tỷ USD tài chính mới, bán 20,3 tỷ USD trái phiếu không đảm bảo cao cấp và chuẩn bị chào bán cổ phiếu ATM trị giá 40 tỷ USD. Chi tiêu vốn quý III năm tài chính 2026 của Microsoft đạt 31,9 tỷ USD, dự báo quý IV vượt 40 tỷ USD, tổng chi tiêu vốn năm 2026 dự kiến khoảng 190 tỷ USD. Dòng tiền tự do cùng kỳ của Microsoft là 15,8 tỷ USD, giảm 22% so với năm trước, chủ yếu do 31,9 tỷ USD đầu tư vào hạ tầng AI. Chi tiêu vốn năm 2026 của Amazon dự kiến khoảng 200 tỷ USD, quý I đã chi 44,2 tỷ USD—dòng tiền tự do giảm 95% xuống còn 1,2 tỷ USD. Meta nâng dự báo chi tiêu vốn năm 2026 lên 125–145 tỷ USD, với mức giữa tăng khoảng 8%. Morgan Stanley dự báo đến năm 2026, các nhà cung cấp đám mây quy mô lớn sẽ chiếm khoảng 40% tổng chi tiêu vốn của Russell 1000—gấp đôi tỷ trọng năm 2024.
Phe bi quan còn chỉ ra rằng dù chi tiêu vốn khổng lồ giúp doanh thu và lợi nhuận của các nhà cung cấp chip tăng trên giấy tờ, các nhà cung cấp đám mây quy mô lớn lại ghi nhận các khoản mua chip này như chi tiêu vốn thay vì chi phí hoạt động. Điều này khiến lợi nhuận báo cáo tăng mà không đi kèm dòng tiền thực. JPMorgan gần đây cảnh báo có sự phân hóa lớn trong ngành AI Mỹ, gợi nhớ đến giai đoạn cuối của bong bóng dot-com, có thể dẫn đến điều chỉnh mạnh. Chiến lược gia Jason Hunter nhận định sự phân hóa thị trường hiện tại rất giống cuối những năm 1990. Chủ tịch JPMorgan Asset Management, ông Cembalest, ví von: "Cỗ xe (hạ tầng) đang chạy trước đầu tàu (ứng dụng front-end)," một dấu hiệu kinh điển của đỉnh thị trường.
Bối cảnh lịch sử: AI đang ở đâu trong chu kỳ công nghệ?
Để đánh giá vị trí hiện tại của AI, cần so sánh với các chu kỳ công nghệ lớn trong lịch sử.
Điểm tương đồng và khác biệt với bong bóng dot-com (1995–2000). Những nét tương đồng rất rõ: thị trường dẫn dắt bởi câu chuyện, niềm tin rộng rãi rằng công nghệ mới sẽ thay đổi thế giới, vốn tập trung vào một nhóm cổ phiếu tăng trưởng, và định giá các doanh nghiệp đầu ngành tăng vọt. Morgan Stanley thừa nhận đợt tăng giá AI hiện nay có nhiều đặc điểm giống giai đoạn cuối bong bóng dot-com.
Tuy nhiên, khác biệt cũng rất lớn. Kể từ khi ChatGPT ra mắt, Nasdaq 100 đã tăng hơn 140%. Trong thời kỳ dot-com 1995–2000, Nasdaq tăng gần 600%. Đà tăng hiện tại không quá dốc. Quan trọng hơn, ngành AI hiện có nguồn doanh thu thực—Google Cloud của Alphabet ghi nhận 24,8 tỷ USD doanh thu quý, và doanh thu AI tính theo tốc độ hàng năm của Microsoft vượt 37 tỷ USD. Hầu hết các công ty ".com" thời bong bóng đều không có kết quả kinh doanh thực tế như vậy.
Tham chiếu chu kỳ điện toán đám mây (2008–2015). Các nhà phân tích cho rằng tốc độ ứng dụng AI sẽ đi theo đường cong giống điện toán đám mây với chu kỳ tăng trưởng nhanh 5–10 năm, thay vì chu kỳ ứng dụng PC kéo dài 20 năm, và sẽ được khuếch đại bởi tiềm năng tăng năng suất. Thời kỳ đám mây, chi tiêu vốn của các ông lớn như Amazon, Microsoft, Google tăng từ 2 tỷ USD năm 2004 lên ước tính 159 tỷ USD năm 2026—tăng gấp 80 lần. Cường độ đầu tư hạ tầng AI vượt xa giai đoạn đầu của điện toán đám mây: Năm 2026, năm nhà cung cấp đám mây lớn nhất thế giới dự kiến chi hơn 800 tỷ USD cho chi tiêu vốn, có thể tăng lên 1–1,2 nghìn tỷ USD năm 2027. Mức độ tập trung vốn này vừa là minh chứng cho tiềm năng của AI, vừa là nguồn gốc cho sự mong manh của ngành.
Kết luận
Đợt bán tháo ngày 23 tháng 07 năm 2026 thực chất là một phép thử tập thể về kỳ vọng của thị trường vốn đối với lợi nhuận đầu tư AI. Cuộc tranh luận giữa phe lạc quan và bi quan không còn xoay quanh việc AI có mang tính đột phá hay không—điều đó đã được thừa nhận—mà là liệu quy mô và thời điểm chi tiêu vốn có phù hợp với lợi nhuận cuối cùng hay không.
Phe lạc quan có thể chỉ ra mức tăng backlog 750 tỷ USD, doanh thu đám mây tăng 82%, và khoảng cách cung–cầu chip 20–45% như bằng chứng cho nhu cầu mạnh mẽ. Phe bi quan lại viện dẫn tỷ lệ P/E điều chỉnh theo chu kỳ lên tới 27 lần, dòng tiền tự do âm hoặc giảm mạnh ở các ông lớn công nghệ, và hơn 800 tỷ USD chi tiêu vốn dự kiến năm 2026 như những cảnh báo về nguồn cung và tài chính.
Lịch sử cung cấp hai điểm tham chiếu trái ngược: Bong bóng dot-com cảnh báo về nguy cơ định giá tách rời khỏi nền tảng cơ bản, trong khi kỷ nguyên điện toán đám mây cho thấy đầu tư hạ tầng lớn ban đầu có thể mang lại lợi nhuận bền vững trong thập kỷ tiếp theo. Đối với nhà đầu tư, chỉ số quan trọng nhất hiện nay có lẽ không phải là lợi nhuận quý của từng công ty, mà là thời điểm chi tiêu vốn cho hạ tầng AI bắt đầu thúc đẩy cải thiện dòng tiền tự do có thể kiểm chứng. Đó mới là bước ngoặt thực sự quyết định cuộc đối đầu giữa phe lạc quan và bi quan.
Câu hỏi thường gặp
Q1: Định giá cổ phiếu AI hiện tại đã ở vùng bong bóng chưa?
Theo một số chỉ số, định giá đã ở mức cao lịch sử—tỷ lệ P/E điều chỉnh theo chu kỳ của S&P 500 khoảng 27, vượt đỉnh 26,5 trong bong bóng dot-com năm 2000. Tuy nhiên, các công ty AI hàng đầu nhìn chung đều có doanh thu và lợi nhuận thực để bảo đảm cho định giá, khác với phần lớn doanh nghiệp thời dot-com chỉ có ý tưởng mà không có doanh số thực tế. Định giá cao không đồng nghĩa bong bóng sẽ vỡ; điều cốt lõi là tăng trưởng lợi nhuận có tiếp tục hỗ trợ được định giá đó hay không.
Q2: Rủi ro chính của chi tiêu vốn AI khổng lồ ở các ông lớn công nghệ là gì?
Rủi ro trọng tâm là thời gian hoàn vốn đầu tư kéo dài. Dự báo chi tiêu vốn năm 2026 của Alphabet đã tăng lên 195–205 tỷ USD, dòng tiền tự do đã chuyển sang âm. Microsoft, Amazon và Meta đều đối mặt với áp lực dòng tiền do chi tiêu vốn lớn. Nếu thương mại hóa ứng dụng AI chậm hơn kỳ vọng, các khoản chi khổng lồ này có thể làm giảm lợi nhuận của cổ đông trong nhiều năm.
Q3: Khi nào đầu tư hạ tầng AI sẽ mang lại lợi nhuận kiểm chứng được?
Chúng ta vẫn đang ở giai đoạn đầu. CEO Alphabet, Sundar Pichai, từng phát biểu "lợi nhuận AI vẫn ở giai đoạn sơ khởi". Doanh thu AI tính theo tốc độ hàng năm của Microsoft đã đạt 37 tỷ USD, doanh thu Google Cloud tăng 82% so với cùng kỳ. Thị trường đang theo dõi sát sao dấu hiệu cải thiện dòng tiền tự do bền vững—đây là tín hiệu chủ chốt cho thấy đầu tư AI chuyển từ "giai đoạn chi tiêu" sang "giai đoạn thu lợi".
Q4: Mối tương quan giữa tài sản crypto và cổ phiếu AI đang thay đổi ra sao?
Trong tháng qua, Bitcoin chủ yếu đi theo xu hướng giao dịch của cổ phiếu AI. Tuy nhiên, khi cổ phiếu công nghệ bị bán mạnh ngày 23 tháng 07, Bitcoin vẫn dao động quanh 65.000 USD trong phiên giao dịch châu Á ngày 24 tháng 07, với mức giảm trong ngày dưới 1%. Thị trường đang quan sát liệu đây có phải tín hiệu cho một giai đoạn mới, khi Bitcoin và cổ phiếu AI bắt đầu tách biệt xu hướng.
Q5: Đợt tăng giá AI hiện tại giống bong bóng dot-com hay chu kỳ điện toán đám mây hơn?
Cả hai so sánh lịch sử đều hữu ích. Đợt tăng giá AI giống bong bóng dot-com ở động lực dẫn dắt bởi câu chuyện và sự tập trung thị trường, nhưng cũng giống chu kỳ điện toán đám mây ở mô hình đầu tư hạ tầng và tốc độ ứng dụng khá nhanh. Ngành AI hiện tại có nền tảng doanh thu thực mà thời dot-com không có, nhưng cường độ chi tiêu vốn vượt xa giai đoạn đầu của điện toán đám mây. Nói ngắn gọn, AI có thể đang ở một giai đoạn đặc biệt, kết hợp "cường độ câu chuyện của bong bóng dot-com" với "mô hình đầu tư của kỷ nguyên đám mây".
