Giao dịch AI đang trải qua bài kiểm tra căng thẳng nhất trong năm.

Trong tuần qua, các cổ phiếu AI của Mỹ đã giảm từ mức cao, với bán tháo chốt lời tập trung vào chuỗi bán dẫn, lưu trữ và trung tâm dữ liệu. Sau khi kết quả kinh doanh của Samsung không làm dịu lo ngại về định giá AI quá cao, cổ phiếu chip đã đồng loạt giảm; đồng thời, ngày càng nhiều cổ phiếu công nghệ giảm đáng kể so với đỉnh gần đây, cho thấy nhà đầu tư không còn sẵn sàng trả mức định giá cao hơn chỉ vì câu nói "nhu cầu AI mạnh mẽ".

Morgan Stanley

Trong một báo cáo về chuyến roadshow của NVIDIA, Morgan Stanley cho biết thông điệp cốt lõi từ ban lãnh đạo NVIDIA là tăng trưởng vẫn đang tăng tốc và nguồn cầu đang đa dạng hóa. Ngân hàng này duy trì NVIDIA là lựa chọn hàng đầu trong ngành bán dẫn, với giá mục tiêu 288 USD. Báo cáo cho biết nhu cầu trung tâm dữ liệu của NVIDIA không còn chỉ đến từ một số ít nhà cung cấp đám mây lớn; các phòng thí nghiệm AI, công ty đám mây mới, khách hàng doanh nghiệp và dự án AI chủ quyền đều đang mở rộng mua sắm.

Ban lãnh đạo NVIDIA chia nhu cầu thành ba nguồn chính. Thứ nhất là các phòng thí nghiệm AI, hiện chiếm khoảng 20% tổng nhu cầu; thứ hai là các nhà cung cấp đám mây siêu quy mô truyền thống, chiếm khoảng một nửa doanh thu; thứ ba là khách hàng "đám mây AI, công nghiệp và doanh nghiệp", phần này cũng đã gần bằng một nửa doanh thu trung tâm dữ liệu. Morgan Stanley cho biết các yếu tố như điện năng, đất đai và địa chính trị đang thúc đẩy sự mở rộng nhu cầu từ AI chủ quyền và các nhà cung cấp đám mây mới.

Báo cáo cũng giảm nhẹ lo ngại về việc ASIC tùy chỉnh thay thế GPU. Morgan Stanley cho biết các nhà cung cấp đám mây chắc chắn sẽ tiếp tục phát triển chip tự thiết kế, nhưng NVIDIA vẫn có thể giữ thị phần lớn. Ngân hàng này cho rằng trong nhiều trường hợp, NVIDIA vẫn có thể cung cấp chi phí mỗi token thấp nhất, và sự tăng trưởng của chip tùy chỉnh không nhất thiết dẫn đến sự sụt giảm lớn thị phần của NVIDIA.

Tuy nhiên, bản thân NVIDIA cũng thừa nhận một vấn đề khó tránh hơn: tình trạng thiếu bộ nhớ có thể kéo dài nhiều năm. Báo cáo của Morgan Stanley cho biết nếu ngành cần tăng trưởng token gấp 10 lần mỗi năm, trong khi nguồn cung bộ nhớ "gần như tĩnh" so với sự tăng trưởng này, thì thiết kế hệ thống phải được điều chỉnh. Báo cáo đề cập rằng NVIDIA có thể giảm bớt nút thắt thông qua tối ưu hóa hệ thống giữa tính toán, mạng và bộ nhớ.

JPMorgan

Đây cũng là lý do tại sao đóng gói tiên tiến của TSMC trở thành một chủ đề chính khác. Trong báo cáo ngày 10 tháng 7, JPMorgan đã nâng dự báo công suất CoWoS của TSMC, dự kiến công suất hàng tháng của CoWoS TSMC vào cuối năm 2026, 2027 và 2028 lần lượt đạt khoảng 115.000, 190.000 và 225.000 tấm wafer. Ngân hàng này cho biết TSMC đang đẩy nhanh phân bổ công suất giai đoạn hai của AP7 và chọn lọc gia công sản xuất tấm wafer lớp trung gian cho các nhà sản xuất như Vanguard International Semiconductor để giải phóng thêm năng lực.

CoWoS là quy trình đóng gói chip AI quan trọng, được sử dụng để tích hợp GPU, HBM và các thành phần chip khác lại với nhau. Khi các dự án như NVIDIA, AMD, Google TPU và Amazon Trainium mở rộng, đóng gói tiên tiến đang trở thành một ràng buộc ngày càng rõ ràng trong chuỗi cung ứng AI. JPMorgan cho biết, khoảng cách cung cầu tổng thể gần đây đã mở rộng lên khoảng 20%, một trong những nguyên nhân là do agentic AI thúc đẩy nhu cầu CPU tăng lên.

Một thay đổi quan trọng trong báo cáo này là CPU máy chủ cũng bắt đầu trở thành nguồn tăng trưởng nhu cầu đóng gói tiên tiến. JPMorgan cho biết, đến năm 2027, khoảng 5 triệu đơn vị CPU Vera của NVIDIA và hơn 3 triệu đơn vị CPU Venice của AMD sẽ lần đầu tiên sử dụng đóng gói CoWoS. Do TSMC cần ưu tiên phục vụ đóng gói bộ tăng tốc AI kích thước lớn hơn, một phần nhu cầu liên quan đến CPU có thể chuyển sang các nhà sản xuất OSAT như ASE, Amkor.

Ngân hàng này cũng cho biết, Google TPU, AWS Trainium và một số dự án ASIC mới nổi sẽ tiếp tục tiêu thụ tài nguyên đóng gói tiên tiến. Dự báo xuất xưởng TPU năm 2027 được điều chỉnh tăng lên 8,9 triệu đơn vị, và có thể tăng lên 11,6 triệu đơn vị vào năm 2028. Nhu cầu vòng đời của AWS Trainium 3 cũng đang tăng lên, trong khi Trainium 4 có thể mang lại nhu cầu đóng gói phức tạp hơn vào năm 2028.

Ngoài NVIDIA, AMD cũng được coi là người hưởng lợi từ nhu cầu đóng gói. JPMorgan cho biết, AMD MI450 sẽ đạt khoảng 1,5 triệu đơn vị vào năm 2027, MI500 có thể bước vào sản xuất vào năm 2028 và sử dụng đóng gói CoWoS-L kích thước siêu lớn. CPU máy chủ AMD cũng sẽ làm tăng đáng kể mức tiêu thụ CoWoS.

Ngoài đóng gói, một con số lớn hơn đến từ chi tiêu vốn của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây. Morgan Stanley trong báo cáo ngày 12 tháng 7 cho biết, do chi phí xây dựng mỗi GW sức mạnh tính toán tăng lên và kỳ vọng nhu cầu sức mạnh tính toán trong tương lai được nâng cao, ngân hàng này đã điều chỉnh tăng dự báo chi tiêu vốn cho các nhà cung cấp dịch vụ đám mây siêu quy mô chính mà họ theo dõi lên khoảng 1,2 nghìn tỷ USD và 1,4 nghìn tỷ USD cho năm 2027 và 2028.

Khoản chi tiêu này sẽ mang lại bước nhảy vọt về dung lượng sức mạnh tính toán. Morgan Stanley dự kiến, dung lượng sức mạnh tính toán khả dụng của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây siêu quy mô sẽ tăng từ khoảng 30GW vào năm 2025 lên gần 120GW vào năm 2028, tăng khoảng bốn lần. Trong đó, AWS có thể sở hữu dung lượng sức mạnh tính toán khả dụng lớn nhất vào năm 2028, khoảng 35GW; Google khoảng 31GW; Meta lần lượt đạt khoảng 14GW và 21GW vào năm 2027 và 2028.

Tuy nhiên, chi tiêu vốn càng lớn, nhà đầu tư càng đặt câu hỏi về lợi nhuận. Morgan Stanley cho biết thị trường sẽ tập trung quan sát liệu các công ty này có thể chuyển đổi sức mạnh tính toán mới thành "doanh thu bền vững, gia tăng và có lợi nhuận" hay không. Điều này có nghĩa là doanh thu từ đám mây, API AI, phần mềm doanh nghiệp, công cụ quảng cáo, thương mại hóa tìm kiếm và lưu trữ mô hình riêng tư sẽ trở thành chìa khóa định giá.

Meta là cổ phiếu internet được Morgan Stanley ưa thích nhất. Báo cáo cho biết Meta có năm "quyền chọn" lợi nhuận chưa được thị trường định giá đầy đủ, bao gồm neocloud, tìm kiếm Meta AI, doanh thu API, đăng ký và tăng trưởng doanh thu quảng cáo. Ngân hàng này ước tính nếu Meta sử dụng 100MW sức mạnh tính toán GB300 cho API Muse Spark 1.1, có thể tạo ra khoảng 8,6 tỷ USD doanh thu và mang lại mức tăng EPS khoảng 1,91 USD vào năm 2028. Nếu 25% trong số 15 triệu nhà quảng cáo của Meta trả khoảng 200 USD mỗi tháng để sử dụng các sản phẩm liên quan, điều này cũng có thể tương ứng với khoảng 8 tỷ USD doanh thu và 2 USD EPS.

Logic của Amazon nằm ở AWS. Morgan Stanley dự báo doanh thu AWS sẽ tăng lần lượt khoảng 35% và 40% trong năm 2026 và 2027, đồng thời cho rằng dự báo này có thể vẫn còn thận trọng. Ngân hàng này dự kiến backlog quý 2 của AWS sẽ tăng khoảng 110 tỷ USD so với quý trước, đạt khoảng 475 tỷ USD, chủ yếu nhờ các giao dịch từ phòng thí nghiệm AI tư nhân. Báo cáo cho rằng AWS có khả năng truy cập hầu hết các mô hình chính, mô hình nhỏ và mô hình tùy chỉnh, tạo lợi thế trong bối cảnh tối ưu hóa chi phí token cho từng nhiệm vụ.

Điểm nhấn của Google là Cloud, TPU và tìm kiếm. Morgan Stanley dự báo Google Cloud sẽ tiếp tục tăng trưởng nhanh vào năm 2026 và coi Google là "người chiến thắng AI toàn diện". Tuy nhiên, ngân hàng này cũng cảnh báo rằng Google có rủi ro ngắn hạn về hạn chế sức mạnh tính toán, điều này có thể ảnh hưởng đến tăng trưởng doanh thu hoặc nhịp độ ra mắt sản phẩm.

Bernstein

Những đánh giá này cùng giải thích tại sao cổ phiếu thiết bị bán dẫn vẫn được ưa chuộng. Trong báo cáo ngày 13 tháng 7, Bernstein đã thảo luận về một mối lo ngại của thị trường: nếu cổ phiếu bộ nhớ giảm, liệu cổ phiếu thiết bị bán dẫn có thể tiếp tục tăng hay không. Kết luận của ngân hàng này là có thể.

Bernstein cho biết mối tương quan lịch sử giữa cổ phiếu bộ nhớ và cổ phiếu thiết bị chế tạo wafer không cao như nhà đầu tư tưởng tượng. Từ năm 2012 đến 2018, mối tương quan giữa cổ phiếu bộ nhớ và cổ phiếu WFE chỉ khoảng 0,4; từ năm 2019 trở đi, mối tương quan có tăng lên nhưng nhìn chung vẫn không cao. Báo cáo cho rằng các yếu tố thúc đẩy cổ phiếu thiết bị bán dẫn không chỉ là giá bộ nhớ, mà còn bao gồm chip logic, xưởng đúc wafer, đóng gói tiên tiến, mở rộng HBM và chính sách công nghiệp khu vực.

Ngân hàng này chỉ ra rằng trong nhiều chu kỳ trước đây, cổ phiếu ngành bộ nhớ và cổ phiếu ngành thiết bị có thể diễn biến theo các hướng khác nhau. Ví dụ, từ năm 2015 đến 2016, cổ phiếu bộ nhớ giảm, nhưng cổ phiếu WFE lại hoạt động tốt hơn rõ rệt; từ năm 2021 đến 2022, trong bối cảnh thiếu hụt chip và thay đổi lãi suất, WFE cũng vượt trội. Bernstein cho rằng, ngay cả khi giá bộ nhớ trở lại bình thường vào năm 2027, đầu tư vào logic và xưởng đúc cũng như xây dựng công suất bộ nhớ mới vẫn sẽ hỗ trợ nhu cầu thiết bị.

Bernstein vẫn lạc quan dài hạn về WFE, cho biết SK Hynix gần đây đã công bố khoản đầu tư mới khoảng 100 nghìn tỷ won tại Cheongju, Hàn Quốc, và chính phủ Hàn Quốc cũng đang xem xét hỗ trợ Samsung và SK Hynix xây dựng nhà máy wafer ở phía Tây Nam Hàn Quốc. Ngân hàng này cho rằng thị trường vẫn còn dư địa để điều chỉnh tăng EPS năm 2028 của các công ty WFE.

Những báo cáo mới nhất này vẫn tập trung vào các mã cổ phiếu nóng nhất trong giao dịch AI – Nvidia, TSMC, các nhà cung cấp dịch vụ đám mây, thiết bị bán dẫn và chuỗi lưu trữ. Điểm thay đổi là trọng tâm phân tích không còn chỉ dừng lại ở tốc độ tăng trưởng nhu cầu và khả năng nhìn thấy đơn hàng, mà bắt đầu phân tích sâu hơn liệu các công ty này có thể hiện thực hóa tăng trưởng hay không: Liệu Nvidia có thể tiếp tục giảm chi phí mỗi token, TSMC và OSAT có thể mở rộng đủ công suất đóng gói, HBM và CPU máy chủ có tạo ra các ràng buộc nguồn cung mới, và liệu các khoản đầu tư vào điện năng và trung tâm dữ liệu của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây có thể chuyển hóa thành doanh thu hay không.

Điều này khiến thị trường AI bước vào giai đoạn khó tính hơn. Nhu cầu mạnh mẽ vẫn là tiền đề, nhưng định giá cao cần thêm nhiều bằng chứng hỗ trợ. Đối với các mã cổ phiếu nóng, thị trường tiếp theo sẽ không chỉ xem xét "có nhu cầu AI hay không", mà còn là chúng có thể giành được bao nhiêu tài nguyên trong các nút thắt, chịu bao nhiêu chi phí, và cuối cùng có thể biến bao nhiêu khoản đầu tư sức mạnh tính toán thành lợi nhuận bền vững.