Lịch sử là bài học, khi nào cơn sốt chi tiêu vốn sẽ trở thành bong bóng vỡ?

Tác giả: Đổng Tĩnh

Nguồn: Wall Street Journal

Từ đường sắt thế kỷ 19 đến trí tuệ nhân tạo thế kỷ 21, mỗi lần đổi mới công nghệ lớn trong lịch sử đều tạo ra cơn sốt chi tiêu vốn, nhưng sự cuồng nhiệt thường kết thúc bằng sự sụp đổ của bong bóng.

BCA Research đã phát hành báo cáo chuyên đề vào tháng 11 năm nay có tiêu đề “Khi sự bùng nổ vốn đầu tư trở thành sự sụp đổ: Bài học từ lịch sử” tổng kết bốn đợt bùng nổ chi tiêu vốn điển hình, tiết lộ logic cốt lõi từ thịnh vượng đến sụp đổ, và đưa ra cảnh báo về cơn sốt AI hiện tại.

Báo cáo tổng kết ra năm quy luật chung: Nhà đầu tư bỏ qua đường cong S trong việc áp dụng công nghệ, dự đoán doanh thu đánh giá thấp mức giảm giá, nợ trở thành sự phụ thuộc chính trong tài chính, đỉnh giá tài sản xuất hiện trước khi đầu tư giảm, và sự sụp đổ của chi tiêu vốn làm trầm trọng thêm suy thoái kinh tế. Và những quy luật này đã xuất hiện dấu hiệu trong lĩnh vực AI hiện tại - tỷ lệ áp dụng công nghệ trì trệ, giá Token giảm hơn 99%, nợ doanh nghiệp gia tăng, chi phí thuê GPU giảm.

Dựa trên phân tích so sánh lịch sử, BCA Research đã đưa ra kết luận: Cơn sốt AI đang tuân theo lộ trình bong bóng lịch sử và dự kiến sẽ kết thúc trong vòng 6 đến 12 tháng tới. Báo cáo khuyến nghị các nhà đầu tư duy trì cấu trúc trung lập đối với cổ phiếu trong ngắn hạn, giảm mức phân bổ cổ phiếu ở mức độ vừa phải trong trung hạn, đồng thời theo dõi chặt chẽ các chỉ số dẫn dắt như điều chỉnh kỳ vọng của các nhà phân tích, chi phí thuê GPU, dòng tiền tự do của doanh nghiệp.

Báo cáo đặc biệt chỉ ra rằng, môi trường kinh tế hiện tại càng thêm lo ngại, số lượng việc làm trống ở Mỹ đã giảm xuống mức thấp nhất trong năm năm. Nếu cơn sốt AI lắng xuống mà không có bong bóng mới để bù đắp cho cú sốc, suy thoái kinh tế trong tương lai có thể nghiêm trọng hơn so với thời điểm bong bóng Internet vỡ vào năm 2001.

Gương lịch sử: Đường cong sụp đổ của bốn lần ăn mừng vốn

BCA cho biết, bản chất của cơn sốt chi tiêu vốn là sự lạc quan tập thể đối với triển vọng thương mại hóa công nghệ mới, nhưng lịch sử đã nhiều lần chứng minh rằng sự lạc quan này thường tách rời khỏi quy luật khách quan của việc triển khai công nghệ, cuối cùng dẫn đến sự sụp đổ do mất cân bằng cung cầu, tích lũy nợ nần và định giá cao.

Cơn sốt đường sắt ở Anh và Mỹ vào thế kỷ 19 đã thể hiện sức tàn phá của tình trạng dư thừa công suất.

Báo cáo chỉ ra rằng, thành công của đường sắt Liverpool - Manchester vào năm 1830 đã thổi bùng cơn sốt đầu tư ở Anh, giá cổ phiếu đường sắt gần như đã gấp đôi từ năm 1843 đến 1845.

Đến năm 1847, tỷ lệ chi tiêu cho xây dựng đường sắt trong GDP của Vương quốc Anh đã tăng vọt lên mức kỷ lục 7%. Việc siết chặt thanh khoản cuối cùng đã dẫn đến cuộc khủng hoảng tài chính tháng 10 năm 1847, chỉ số đường sắt đã giảm mạnh 65% so với đỉnh điểm.

Báo cáo cho biết, cơn sốt đường sắt ở Mỹ đạt đỉnh vào cuộc khủng hoảng năm 1873, Sở giao dịch chứng khoán New York buộc phải đóng cửa trong mười ngày, và tổn thất từ các khoản nợ doanh nghiệp trong giai đoạn 1873 đến 1875 đạt tới 36% giá trị danh nghĩa.

Năm 1887, sau khi chiều dài đường sắt ở Mỹ đạt đỉnh 13.000 dặm, tình trạng cung vượt cầu đã dẫn đến sự sụp đổ giá vận chuyển, đến năm 1894 khoảng 20% chiều dài đường sắt ở Mỹ rơi vào quản lý phá sản.

Cơn sốt điện khí hóa vào những năm 1920 đã phơi bày sự mong manh của cấu trúc vốn hình chóp.

Báo cáo chỉ ra rằng tỷ lệ hộ gia đình có điện đã tăng từ 8% vào năm 1907 lên 68% vào năm 1930, nhưng quá trình này chủ yếu tập trung ở các thành phố.

Phố Wall tham gia sâu vào cơn sốt này, cổ phiếu và trái phiếu của các công ty tiện ích được quảng cáo là tài sản an toàn “để các góa phụ và trẻ mồ côi có thể đầu tư”, đến năm 1929, các công ty holding kiểm soát hơn 80% sản lượng điện của Hoa Kỳ.

Báo cáo cho biết, sau khi chứng khoán sụp đổ vào năm 1929, tập đoàn tiện ích lớn nhất Insull đã phá sản vào năm 1932, được cho là đã khiến 600.000 nhà đầu tư nhỏ mất trắng tiết kiệm cả đời. Chi tiêu xây dựng tiện ích điện ở Mỹ đạt đỉnh khoảng 919 triệu đô la vào năm 1930, sau đó giảm mạnh xuống còn 129 triệu đô la vào năm 1933.

Cuối những năm 90, cơn sốt internet chứng minh rằng đổi mới không đồng nghĩa với việc có lãi.

BCA cho biết, trong giai đoạn từ năm 1995 đến năm 2004, tỷ lệ tăng trưởng năng suất sản xuất của các doanh nghiệp phi nông nghiệp Mỹ đạt 3,1% hàng năm, vượt xa các giai đoạn sau.

Nhưng tỷ lệ chi tiêu vốn liên quan đến công nghệ trong GDP đã tăng vọt từ 2,9% vào năm 1992 lên 4,5% vào năm 2000, việc đầu tư quá mức đã gây áp lực lớn lên bảng cân đối kế toán của các doanh nghiệp.

Báo cáo chỉ ra rằng dòng tiền tự do của ngành viễn thông đã liên tục giảm sau khi đạt đỉnh vào cuối năm 1997, và đã giảm mạnh vào năm 2000. Chỉ số Nasdaq Composite đã tăng gấp 6 lần từ năm 1995 đến 2000, sau đó đã giảm 78% trong hai năm rưỡi tiếp theo.

Nhiều lần cơn sốt dầu mỏ hoàn hảo diễn tả vòng lặp mất cân bằng cung cầu.

BCA cho biết, sau khi phát hiện trữ lượng dầu lớn ở phía đông Texas vào năm 1930, sản lượng hàng ngày đã vượt qua 300.000 thùng chỉ trong 12 tháng, nhưng sự gia tăng của Đại suy thoái đã dẫn đến việc giá dầu giảm mạnh xuống còn 10 cent mỗi thùng.

Năm 1985, Ả Rập Xê Út đã từ bỏ giới hạn sản lượng, dẫn đến việc giá dầu một thời gian giảm xuống còn 10 đô la mỗi thùng.

Từ năm 2008 đến 2015, cơn sốt dầu đá phiến ở Mỹ đã thúc đẩy sản lượng dầu thô từ 5 triệu thùng mỗi ngày tăng lên 9,4 triệu thùng, trong khi OPEC từ chối cắt giảm sản lượng vào năm 2014, khiến giá dầu giảm từ 115 USD mỗi thùng giữa năm xuống còn 57 USD vào cuối năm.

Năm quy luật chung: Con đường không thể tránh khỏi từ thịnh vượng đến sụp đổ

Phân tích sự thăng trầm của bốn cơn sốt điển hình, BCA Research đã tổng kết ra năm quy luật chung, cung cấp thước đo quan trọng để xác định xu hướng hiện tại của cơn sốt AI. Cụ thể như sau:

Quy luật một là các nhà đầu tư thường bỏ qua đường cong S của việc áp dụng công nghệ.

Việc áp dụng công nghệ không bao giờ diễn ra theo cách tuyến tính, mà tuân theo đường cong hình chữ S của “những người tiên phong sớm chấp nhận - phổ biến đại trà - nhóm muộn theo sau”. Giá cổ phiếu thường tăng lên trong giai đoạn đầu tiên, và đạt đỉnh vào giữa giai đoạn thứ hai khi tốc độ áp dụng chuyển từ dương sang âm.

Hiện tại, lĩnh vực AI đang thể hiện đặc điểm này: hầu hết các doanh nghiệp cho biết có ý định tăng cường sử dụng AI, nhưng tỷ lệ áp dụng thực tế đã xuất hiện dấu hiệu trì trệ, một số chỉ số thậm chí đã giảm trong vài tháng qua. Sự sai lệch giữa “ý chí và hành động” này chính là tín hiệu điển hình khi việc áp dụng công nghệ bước vào giai đoạn muộn của giai đoạn thứ hai.

Quy luật thứ hai là dự đoán doanh thu thấp hơn mức giảm giá.

Công nghệ mới ở giai đoạn đầu do tính khan hiếm có quyền định giá, nhưng khi công nghệ phổ biến và cạnh tranh gia tăng, giá cả chắc chắn sẽ giảm mạnh. Từ năm 1998 đến 2015, tỷ lệ tăng trưởng lưu lượng internet hàng năm đạt 67%, nhưng giá truyền tải thông tin trên đơn vị đã giảm mạnh. Giá pin năng lượng mặt trời đã liên tục giảm kể từ khi ra mắt, chỉ riêng từ năm 2007 đến nay đã giảm 95%.

Ngành AI đang lặp lại sai lầm: Từ năm 2023, sự ra mắt của các chip nhanh hơn và thuật toán tốt hơn đã dẫn đến việc giá Token giảm hơn 99%. Mặc dù các ứng dụng mới như tạo video đang xuất hiện, nhưng sự sẵn sàng chi trả của người dùng cho các ứng dụng này vẫn chưa rõ ràng.

Quy luật thứ ba là nợ trở thành sự phụ thuộc chính vào tài chính.

Trong giai đoạn đầu của cơn sốt, các doanh nghiệp thường có thể đáp ứng nhu cầu chi tiêu vốn thông qua lợi nhuận giữ lại, nhưng khi quy mô đầu tư mở rộng, nợ sẽ dần trở thành nguồn tài trợ chính.

Vào tháng 10 năm 2025, Meta thông báo đã đạt được thỏa thuận tài trợ trung tâm dữ liệu 27 tỷ USD thông qua một thực thể mục đích đặc biệt ngoài bảng; Oracle sau khi nhận được khoản vay 38 tỷ USD, đã huy động thêm 18 tỷ USD trên thị trường trái phiếu, hiện tổng nợ gần 96 tỷ USD.

Điều đáng lo ngại hơn là các “nhà cung cấp đám mây mới” như CoreWeave, tính đến tháng 10 năm 2025, tỷ lệ hoán đổi tín dụng mặc định của CoreWeave đã tăng từ 359 điểm cơ bản đầu tháng lên 532 điểm cơ bản.

Quy luật thứ tư là đỉnh giá tài sản xuất hiện trước khi đầu tư giảm.

Trong lịch sử, giá các tài sản như cổ phiếu thường đạt đỉnh trước khi chi tiêu đầu tư thực tế bắt đầu giảm trong thời kỳ bùng nổ chi tiêu vốn. Ngay cả khi chi tiêu đầu tư giảm từ đỉnh, giá trị tuyệt đối của nó vẫn có thể duy trì ở mức cao, tiếp tục làm trầm trọng thêm tình trạng dư thừa công suất. Điều này có nghĩa là nếu nhà đầu tư chờ đợi tín hiệu rõ ràng “giảm đầu tư” trước khi hành động, họ thường đã bỏ lỡ thời điểm tốt nhất.

Quy luật năm là sự sụp đổ của chi tiêu vốn và suy thoái kinh tế tác động lẫn nhau.

Sự vỡ bong bóng công nghệ thường được chia thành hai giai đoạn:

Giai đoạn đầu là sự hạ nhiệt của sự thổi phồng công nghệ, sự thừa cung bắt đầu xuất hiện; giai đoạn thứ hai là sự sụp đổ của chi tiêu vốn kéo theo nền kinh tế tổng thể, dẫn đến lợi nhuận của doanh nghiệp xấu đi, hình thành vòng luẩn quẩn.

Báo cáo chỉ ra rằng, sự suy thoái kinh tế của Hoa Kỳ vào năm 2001 không phải do sự xấu đi của các yếu tố cơ bản kinh tế, mà là do sự sụp đổ của chi tiêu vốn sau khi bong bóng Internet nổ. Sự gia tăng của bong bóng bất động sản vào năm 2002 đã tạm thời làm giảm tác động của sự sụp đổ bong bóng Internet, nhưng hiện tại vẫn chưa chắc chắn liệu sẽ có một bong bóng mới xuất hiện để bù đắp cho ảnh hưởng của sự sụp đổ cơn sốt AI.

Các tín hiệu rủi ro của cơn sốt AI: Điểm chuyển tiếp trong 6 đến 12 tháng tới

Dựa trên phân tích đối chiếu theo quy luật lịch sử, BCA Research cho rằng cơn sốt AI đang tuân theo con đường bong bóng lịch sử, dự kiến sẽ kết thúc trong vòng 6 đến 12 tháng tới. Đánh giá này dựa trên nhiều tín hiệu rủi ro hiện đang xuất hiện trong lĩnh vực AI.

Xét về việc áp dụng công nghệ, tốc độ thực tế của AI đã không theo kịp những kỳ vọng cuồng nhiệt của vốn, tỷ lệ áp dụng ở phía doanh nghiệp vẫn đang dậm chân tại chỗ, và ý định chi trả của người tiêu dùng cho các ứng dụng AI vẫn chưa được xác thực đầy đủ.

Từ xu hướng giá, sự giảm mạnh của giá Token đã cho thấy áp lực giảm phát, trong khi giá trị thương mại của các ứng dụng mới như tạo video vẫn còn nghi vấn.

Xét từ góc độ rủi ro nợ, cấu trúc tài chính của các doanh nghiệp liên quan đến AI ngày càng phụ thuộc vào nợ, một số doanh nghiệp đã bắt đầu bộc lộ rủi ro tín dụng.

Báo cáo đề xuất chú trọng vào bốn chỉ số tiên đoán chính:

Đầu tiên là việc các nhà phân tích điều chỉnh kỳ vọng về chi tiêu vốn trong tương lai, nếu kỳ vọng tăng liên tục bắt đầu ổn định, có thể là tín hiệu nguy hiểm;

Thứ hai là chi phí thuê GPU, chi phí này đã bắt đầu giảm sau tháng 5 năm 2025;

Thứ ba là tình hình dòng tiền tự do của các doanh nghiệp quy mô lớn, gần đây mặc dù vẫn ở mức cao tuyệt đối, nhưng đã xuất hiện xu hướng xấu đi;

Thứ tư là sự xuất hiện của “thời khắc vũ trụ”, tức là sau khi một công ty AI công bố dự án lớn, giá cổ phiếu lại giảm, điều này sẽ là dấu hiệu rõ ràng cho sự chuyển hướng tâm lý thị trường.

Đối với các nhà đầu tư, BCA Research khuyến nghị hiện tại nên áp dụng chiến lược “phòng thủ vừa phải”. Trong ngắn hạn, tức là 3 tháng, giữ tỷ trọng trung lập với cổ phiếu; trong trung hạn, tức là 12 tháng, thì giảm tỷ trọng cổ phiếu một cách vừa phải, và trong vài tháng tới cần tăng cường tính phòng thủ.

Cụ thể, cần theo dõi chặt chẽ bốn chỉ số tiên đoán đã đề cập ở trên, tránh việc chỉ điều chỉnh một cách thụ động khi chi tiêu đầu tư rõ ràng giảm sút; đồng thời, có thể chú ý đến các lĩnh vực phòng thủ và trái phiếu chất lượng cao để chống lại sự biến động lớn có thể xảy ra của các tài sản liên quan đến AI.