Sự phân hóa ngày càng rõ giữa cổ phiếu hyperscaler và chipmaker đang buộc các nhà đầu tư phải đối mặt với câu hỏi liệu khoản chi tiêu AI khổng lồ của Mag 7 có thể mang lại lợi nhuận hay không.
Sự phân hóa ngày càng rõ giữa cổ phiếu hyperscaler và chipmaker đang buộc các nhà đầu tư phải đối mặt với câu hỏi liệu khoản chi tiêu AI khổng lồ của Mag 7 có thể mang lại lợi nhuận hay không.

Sự phân hóa ngày càng rõ giữa cổ phiếu hyperscaler và chipmaker đang buộc các nhà đầu tư phải đối mặt với câu hỏi liệu khoản chi tiêu AI khổng lồ của Mag 7 có thể mang lại lợi nhuận hay không.
Cuộc chiến chi tiêu AI của nhóm Mag 7 đang va chạm với yêu cầu về lợi nhuận từ các nhà đầu tư, làm gia tăng nguy cơ phân hóa giữa các hyperscaler và chipmaker vốn đã cùng nhau tăng mạnh trong suốt thời kỳ bùng nổ AI.
"Liệu cả cổ phiếu hyperscaler và chipmaker có thể cùng tăng giá? Đó là câu hỏi mà các nhà đầu tư cần trả lời khi chi tiêu vốn tiếp tục leo thang," Nathan Peterson, giám đốc chiến lược phái sinh tại Charles Schwab, cho biết.
Mối lo ngại xuất hiện trong bối cảnh 88% tổ chức có kế hoạch tăng đầu tư vào AI, theo một cuộc khảo sát tháng 11/2025 của Gartner với 469 CEO, trong khi Gartner ước tính chi phí mã hóa AI sẽ vượt mức lương trung bình của một lập trình viên vào năm 2028. Ba phần tư giám đốc điều hành dự kiến ngân sách công nghệ sẽ tăng trong năm nay, với gần một nửa dự báo mức tăng hai con số. Uber đã đốt hết toàn bộ ngân sách AI năm 2026 chỉ trong bốn tháng sau khi nhân viên đổ xô sử dụng các công cụ mã hóa AI, buộc ban lãnh đạo phải giới hạn việc sử dụng, theo các báo cáo.
Rủi ro phân hóa là nghiêm trọng bởi các nhà sản xuất chip thu được doanh thu thực tế từ việc xây dựng cơ sở hạ tầng AI, trong khi các hyperscaler phải đối mặt với chi phí khấu hao ngày càng tăng mà không có lộ trình kiếm tiền rõ ràng. Giá chip nhớ đã tăng vọt — giá DRAM của Micron tăng hơn 60% theo quý và giá NAND flash tăng hơn 80% — mang lại lợi ích cho các nhà sản xuất nhưng gây sức ép lên các nhà phát triển AI và nhà cung cấp đám mây. Apple tuần này đã tăng giá trên một số mẫu MacBook và iPad, viện dẫn chi phí bộ nhớ tăng. Cổ phiếu công nghệ đã giảm trong phần lớn tuần trước khi các nhà đầu tư đánh giá lại định giá AI, với những nghi ngờ về lợi nhuận từ chi tiêu khổng lồ càng trở nên trầm trọng hơn bởi màn ra mắt yếu kém của SpaceX sau IPO và các báo cáo cho rằng OpenAI có thể hoãn niêm yết.
Chipmaker Hưởng Lợi Khi Hyperscaler Đối Mặt Với Áp Lực Chi Phí
Sự phân hóa đã hiện rõ trong diễn biến thị trường. Cổ phiếu của Micron, SK Hynix và Samsung đã hoạt động tốt hơn một số công ty công nghệ lớn trong năm nay khi nhu cầu về cơ sở hạ tầng AI tăng tốc. Micron cho biết giá chip nhớ DRAM của họ đã tăng hơn 60% trong quý kết thúc vào ngày 28/5 so với quý trước, trong khi giá chip nhớ NAND flash tăng hơn 80%. Sản lượng vận chuyển chỉ tăng khiêm tốn, cho thấy phần lớn tăng trưởng doanh thu được thúc đẩy bởi giá cao hơn thay vì mở rộng sản lượng.
Thị trường HBM toàn cầu bị chi phối bởi ba nhà sản xuất — Micron, Samsung và SK Hynix — và việc xây dựng thêm năng lực sản xuất đòi hỏi đầu tư đáng kể và có thể mất nhiều năm, hạn chế tăng trưởng nguồn cung trong ngắn hạn. Các nhà cung cấp đám mây và nhà phát triển mô hình AI, bao gồm Microsoft, Amazon, Alphabet và Meta Platforms, vẫn tiếp tục đầu tư mạnh vào cơ sở hạ tầng AI bất chấp chi phí linh kiện cao hơn. Công suất bộ nhớ bổ sung dự kiến sẽ đi vào hoạt động trong vài năm tới, mặc dù các hạn chế về nguồn cung hiện tại có thể kéo dài cho đến khi các cơ sở sản xuất mới bắt đầu đi vào vận hành.
Áp Lực Chi Phí Định Hình Lại Việc Lựa Chọn Mô Hình AI
Sự gia tăng chi phí đang thúc đẩy nhiều doanh nghiệp chuyển sang các giải pháp thay thế rẻ hơn. OpenRouter, một thị trường AI, chứng kiến tỷ lệ token nguồn mở được xử lý trên nền tảng của họ tăng lên 65% trong tháng 6, từ mức 34% trong tháng 1, theo một ghi chú của Citi. Bốn mô hình phổ biến nhất trên OpenRouter đều là của Trung Quốc, với DeepSeek giữ vị trí dẫn đầu. Các mô hình Trung Quốc tính phí chỉ 18 xu Mỹ cho mỗi triệu token, so với mức trung bình 4 đô la Mỹ cho các mô hình hàng đầu của Mỹ.
"Các mô hình nguồn mở đang cho thấy chúng tốt đến 90% nhưng chỉ với 10% chi phí," Val Bercovici, giám đốc AI tại WEKA, công ty giúp các doanh nghiệp vận hành mô hình AI nhanh hơn và rẻ hơn, cho biết. "Chúng ta không cần phải chi tiêu token cao cấp cho mọi cấp độ nỗ lực."
Sự dịch chuyển sang các mô hình rẻ hơn có thể gây áp lực lên tăng trưởng doanh thu của OpenAI và Anthropic khi họ chuẩn bị cho các đợt IPO tiềm năng. "Sẽ có một cuộc chiến về giá giữa OpenAI và Anthropic khi cả hai cạnh tranh để giành vị thế 'lên sàn IPO đầu tiên'," Christopher Brown, cố vấn tài chính tại Synovus Securities, công ty nắm giữ cổ phiếu của một số tập đoàn công nghệ lớn, cho biết.
Bài viết này chỉ mang tính chất tham khảo và không cấu thành lời khuyên đầu tư.