Chip stocks have fallen for two consecutive sessions, and AI "horror stories" keep coming: Meta and Anthropic have successively reported new moves. Is the market beginning to re-evaluate the AI trade?

Tác giả: Lý Đan, Diệp Trăn

Nguồn: Wall Street News

Mảng phần cứng AI đã điều chỉnh trong hai ngày liên tiếp, nhưng điều thực sự thu hút sự chú ý của thị trường không phải là bản thân các công ty chip, mà là những động thái mới nhất của hai công ty mô hình AI lớn.

Vào thứ Tư, có tin Meta đang khám phá việc thương mại hóa sức mạnh tính toán AI dư thừa. Một ngày sau, các phương tiện truyền thông đưa tin rằng Anthropic đang thảo luận hợp tác với Samsung Electronics để phát triển chip AI tự thiết kế và đang xem xét sử dụng quy trình 2 nanomet của Samsung để sản xuất.

Hai tin tức này có vẻ không liên quan, nhưng cùng chạm đến chủ đề nhạy cảm nhất trong chuỗi ngành AI hiện tại - liệu chi tiêu vốn AI đã mở rộng nhanh chóng trong hai năm qua có đang bước vào một giai đoạn mới?

Thị trường đã chọn cách định giá lại trước tiên. Cổ phiếu chip Mỹ tiếp tục giảm mạnh trong hai ngày gần đây. Chỉ số bán dẫn Philadelphia (SOX) đã giảm hơn 10% trong hai ngày thứ Tư và thứ Năm, mức giảm hai ngày lớn nhất trong gần một tháng. Mảng thiết bị bán dẫn, nhạy cảm nhất với chu kỳ chi tiêu vốn, dẫn đầu đà giảm. Teradyne (TER), Entegris (ENTG), KLA Corporation (KLAC), Applied Materials (AMAT), Lam Research (LRCX) đều từng giảm hơn 10% trong phiên giao dịch thứ Năm. Cổ phiếu niêm yết tại Mỹ của gã khổng lồ chip châu Âu ASML (ASML) đã giảm hơn 5% vào thứ Năm.

Rổ cổ phiếu AI bán dẫn của Goldman Sachs đã bị ảnh hưởng nặng nề, ghi nhận màn trình diễn tồi tệ nhất trong hai ngày kể từ Ngày Thuế quan.

Cổ phiếu bộ nhớ bị ảnh hưởng nặng nề. Rổ cổ phiếu bộ nhớ của Goldman Sachs đã giảm hơn 18% trong hai ngày qua, mức giảm hai ngày mạnh nhất trong 12 năm.

Sandisk thậm chí còn rơi vào thị trường giá xuống.

So với màn trình diễn thảm khốc của các bên nhận vốn như chip, giá cổ phiếu của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây siêu lớn, với tư cách là bên chi tiêu, đã phần nào ổn định.

Tuy nhiên, nhiều tổ chức cho rằng hai tin tức này giống như chất xúc tác để thị trường xem xét lại logic đầu tư AI, chứ không phải là sự đảo ngược cơ bản về sự thịnh vượng của ngành AI. Điều thị trường thực sự giao dịch không phải là "nhu cầu AI có đạt đỉnh hay không", mà là ngành AI đang chuyển từ "cạnh tranh chi tiêu vốn" sang "cạnh tranh hiệu quả vốn" trong một giai đoạn mới.

Điều thị trường thực sự lo ngại không phải là Anthropic làm chip, mà là logic chi tiêu vốn AI bắt đầu thay đổi

Trong hai năm qua, mảng phần cứng AI đã tăng vọt, và logic cốt lõi đằng sau hầu như không thay đổi: Sự lặp lại nhanh chóng của các mô hình AI dẫn đến nhu cầu sức mạnh tính toán bùng nổ liên tục, GPU khan hiếm trong thời gian dài, các gã khổng lồ công nghệ không ngừng tăng chi tiêu vốn, từ đó thúc đẩy nhu cầu về GPU, bộ nhớ băng thông cao (HBM), mạng tốc độ cao, đóng gói tiên tiến và thiết bị bán dẫn, hình thành một "siêu chu kỳ chi tiêu vốn AI" chưa từng có.

Logic này không chỉ đưa Nvidia trở thành công ty có giá trị vốn hóa thị trường cao nhất toàn cầu, mà còn khiến các nhà sản xuất thiết bị như Applied Materials, Lam Research, ASML Hà Lan, KLA Corporation, cũng như các nhà sản xuất bộ nhớ như Micron Technology và Sandisk trở thành những người thắng cuộc lớn nhất trên thị trường vốn.

Tuy nhiên, hai tin tức xuất hiện liên tiếp trong tuần này đã khiến thị trường bắt đầu thảo luận một cách nghiêm túc: Nếu ngành AI bắt đầu chú trọng hơn đến hiệu quả vốn, thay vì chỉ đơn thuần mở rộng đầu tư, liệu siêu chu kỳ chi tiêu vốn này có bước vào một giai đoạn mới?

Vào thứ Tư, có báo cáo rằng Meta đang lên kế hoạch xây dựng một doanh nghiệp điện toán đám mây AI, và trong tương lai có thể mở các mô hình AI được triển khai trên cơ sở hạ tầng của Meta cho khách hàng bên ngoài, hoặc cho thuê trực tiếp sức mạnh tính toán AI dư thừa, nhằm thương mại hóa khoản đầu tư cơ sở hạ tầng AI trị giá hàng chục tỷ đô la.

Ngay sau đó, vào thứ Năm, lại có tin Anthropic đang thảo luận về việc phát triển chip AI tự thiết kế.

Nhìn riêng lẻ, hai công ty này theo đuổi những con đường khác nhau, nhưng khi đặt cạnh nhau, chúng cùng chỉ ra một sự thay đổi - các công ty AI bắt đầu suy nghĩ về cách cải thiện lợi tức đầu tư từ cơ sở hạ tầng hiện có, thay vì chỉ tiếp tục mở rộng chi tiêu vốn.

Chính sự thay đổi trong kỳ vọng này đã gây ra sự đánh giá lại logic giao dịch AI của thị trường.

Chip tự thiết kế của Anthropic có nghĩa là các công ty AI bước vào "Kỷ nguyên tối ưu hóa chi phí"?

So với mối lo ngại ban đầu của thị trường về việc "liệu chip tự thiết kế có làm giảm mua sắm GPU hay không", điều đáng chú ý hơn là logic kinh doanh đằng sau động thái của Anthropic.

Báo cáo cho biết Anthropic đang thảo luận với Samsung Electronics về việc phát triển chip tùy chỉnh cho đào tạo và suy luận AI, hiện vẫn đang trong giai đoạn đầu.

Nếu được tiến hành, Anthropic sẽ trở thành công ty mô hình nền tảng tiếp theo, sau Google, Amazon, Microsoft và Meta, tham gia vào lĩnh vực chip AI tự thiết kế.

Điều này không có nghĩa là từ bỏ GPU của Nvidia, mà là một sự tiến hóa tự nhiên của ngành AI.

Trong hai năm qua, trọng tâm cạnh tranh của các công ty mô hình lớn là ai có thể có được nhiều GPU hơn và xây dựng nhiều trung tâm dữ liệu hơn; nhưng khi quy mô mô hình tiếp tục mở rộng, chi phí đào tạo và suy luận tăng nhanh, cách giảm chi phí trên mỗi token, nâng cao hiệu quả sử dụng sức mạnh tính toán và giảm sự phụ thuộc vào một nhà cung cấp duy nhất đã trở thành trọng tâm cạnh tranh mới.

ASIC được thiết kế cho các mô hình cụ thể có thể đạt được sự cân bằng tốt hơn giữa hiệu suất, mức tiêu thụ năng lượng và chi phí. Đây cũng là lý do chính đằng sau sự phát triển liên tục của Google TPU, Amazon Trainium và Meta MTIA trong những năm gần đây.

Theo nghĩa này, việc Anthropic khám phá chip tự thiết kế giống như một dấu hiệu quan trọng cho thấy ngành AI đang chuyển từ "cạnh tranh đầu tư" sang "cạnh tranh hiệu quả", chứ không phải cắt giảm đầu tư AI.

Meta và Anthropic: Hai con đường khác nhau, một mục tiêu chung

Meta và Anthropic đã áp dụng các chiến lược khác nhau, nhưng mục tiêu của họ lại rất thống nhất.

Meta hy vọng tạo ra doanh thu từ sức mạnh tính toán AI tạm thời nhàn rỗi, cải thiện tỷ suất lợi nhuận trên khoản chi tiêu vốn hàng chục tỷ đô la; Anthropic hy vọng giảm chi phí tính toán dài hạn thông qua chip tùy chỉnh, tăng cường khả năng tự chủ về cơ sở hạ tầng của mình.

Cho dù là bán sức mạnh tính toán dư thừa hay phát triển ASIC, về bản chất, đây không phải là giảm đầu tư AI, mà là tìm kiếm một mô hình kinh doanh AI bền vững hơn.

Tuy nhiên, đối với thị trường vốn, hai tin tức này có thể dễ dàng gợi lên một liên tưởng khác: Nếu các công ty AI bắt đầu chú trọng hơn đến hiệu quả vốn, thì liệu trong tương lai, việc mua sắm GPU, thuê điện toán đám mây và đầu tư trung tâm dữ liệu mới có duy trì được tốc độ tăng trưởng nhanh chóng của hai năm qua hay không?

Do đó, thị trường cũng bắt đầu xem xét lại liệu kỳ vọng về chi tiêu vốn AI gần như "chỉ tăng không giảm" trước đây có thể tiếp tục được duy trì hay không.

Đây cũng là lý do tại sao trong đợt điều chỉnh thị trường hai ngày liên tiếp, mức giảm lớn nhất không phải là các công ty mô hình, mà là các doanh nghiệp thiết bị bán dẫn có liên quan chặt chẽ nhất đến chi tiêu vốn mới. So với các nhà sản xuất GPU và bộ nhớ, đơn đặt hàng của các nhà sản xuất thiết bị thường phản ánh trực tiếp hơn kế hoạch đầu tư của các nhà máy wafer và công ty chip trong tương lai, do đó nhạy cảm nhất với những thay đổi trong kỳ vọng chi tiêu vốn.

Các tổ chức: Thị trường giống như đang định giá lại giao dịch AI, chứ không phải phủ nhận siêu chu kỳ AI

Mặc dù cổ phiếu ngành bán dẫn đã điều chỉnh trong nhiều ngày, hầu hết các tổ chức không giải thích hai tin tức này là dấu hiệu cho thấy nhu cầu AI đang hạ nhiệt.

Đối với Meta, nhiều nhà phân tích cho rằng việc bán sức mạnh tính toán dư thừa giống như tìm kiếm lối thoát thương mại cho khoản chi tiêu vốn AI khổng lồ, từ đó cải thiện tính bền vững của việc tiếp tục đầu tư vào GPU, thiết bị mạng, trung tâm dữ liệu và cơ sở hạ tầng năng lượng trong tương lai, chứ không phải cắt giảm chi tiêu vốn.

Đối với Anthropic, các tổ chức thường tin rằng chip tự thiết kế phù hợp với xu hướng phát triển dài hạn của các công ty mô hình AI lớn. Ngay cả khi ngày càng nhiều công ty bắt đầu sử dụng ASIC, họ vẫn cần dựa vào sản xuất quy trình tiên tiến, HBM, kết nối tốc độ cao, đóng gói tiên tiến và xây dựng trung tâm dữ liệu. Nhu cầu về cơ sở hạ tầng AI sẽ không biến mất vì điều này, mà có thể được phân bổ lại cho các mắt xích khác nhau.

Quan trọng hơn, tỷ lệ thâm nhập của các ứng dụng AI hiện vẫn ở mức tương đối thấp. Các chuyên gia trong ngành chỉ ra rằng khi nhu cầu suy luận