Tuần này, "Chúa sói" của cuộc cách mạng AI cuối cùng cũng đã đến

Thị trường cuối cùng đã nhận thức được rằng, cuộc cách mạng AI không còn là mối đe dọa xa vời nữa.

Ngày 14 tháng 2, theo thông tin từ追风交易台, Morgan Stanley trong báo cáo nghiên cứu mới nhất đã nói rằng, khi các mô hình AI tiến bộ theo hướng phi tuyến tính và gia tốc, thị trường bắt đầu định giá rủi ro gây đột phá theo hiệu ứng domino:

Chỉ mới một tháng trước, thị trường cho rằng khoảng 4% trọng số của chỉ số MSCI châu Âu đối mặt với rủi ro đột phá của AI; một tuần sau, tỷ lệ này tăng lên 7%; và ngày 13 tháng 2, con số này đã vọt lên 24% (bao gồm cả ngành ngân hàng).

Báo cáo nhấn mạnh, Morgan Stanley cho rằng, khi khả năng của các mô hình AI tiên tiến vượt qua ngưỡng giới hạn — GPT-5.2 đã đạt hoặc vượt trên trình độ của các chuyên gia trong 71% các nhiệm vụ chuyên môn — các nhà đầu tư cần xem xét lại logic phân bổ tài sản.

Morgan Stanley đã chuyển quan điểm từ trung lập sang thận trọng đối với các cổ phiếu chu kỳ và cổ phiếu phòng thủ, đồng thời chỉ ra rằng thị trường tín dụng châu Âu cung cấp cơ hội phòng hộ giảm giá rẻ, tập trung vào các ngành công nghiệp như tiện ích, bán dẫn, quốc phòng và thuốc lá, được xem là những nơi trú ẩn có khả năng chống chịu cao nhất.

Ngân hàng nhấn mạnh, cần xem xét lại những loại tài sản không thể bị AI “sao chép” — đây sẽ trở thành điểm neo giá trị của thời đại mới. Trong một kỷ nguyên mà trí tuệ và lao động có thể được sao chép vô hạn, giá trị thực sự sẽ trở về những thứ không thể sao chép đó — tài sản vật lý, rào cản pháp lý, hiệu ứng mạng, trải nghiệm con người, dữ liệu độc quyền.

Khả năng của AI tăng vọt đáng kinh ngạc: 71% nhiệm vụ chuyên môn đã được chinh phục

Con người không giỏi hiểu các biến đổi phi tuyến, trong khi tiến bộ của các mô hình AI chính là điển hình của gia tốc phi tuyến.

Morgan Stanley cho biết, dữ liệu cho thấy tốc độ tiến bộ đáng kinh ngạc: vào tháng 7 năm 2025, Grok 4 ra mắt đã đạt điểm 24% trong bài kiểm tra GDPVal, nghĩa là mô hình này có thể đạt trình độ của các chuyên gia trong 24% các nhiệm vụ chuyên môn thực tế; chỉ sau năm tháng, ngày 12 tháng 12 năm 2025, GPT-5.2 đã đạt điểm 71%.

GDPVal là gì? Đây là chỉ số đo lường hiệu suất của mô hình AI trong các công việc kiến thức thực tế trong thế giới thực, bao gồm các nhiệm vụ của các chuyên gia giàu kinh nghiệm trong nhiều ngành nghề. Nghiên cứu của OpenAI phát hiện ra rằng, các mô hình tiên tiến hoàn thành các nhiệm vụ này nhanh hơn khoảng 100 lần so với các chuyên gia trong ngành, với chi phí thấp hơn khoảng 100 lần.

Báo cáo nhấn mạnh, điều còn gây sốc hơn là các bước đột phá sắp tới. Nếu quy luật quy mô đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tiếp tục hiệu quả vào năm 2026 — Morgan Stanley cho rằng khả năng này rất cao — dự kiến sẽ có nhiều LLM hàng đầu của Mỹ ra mắt trong nửa đầu năm 2026, khả năng vượt xa các mô hình hiện tại. Nguyên nhân rất đơn giản: 5 nhà phát triển LLM lớn nhất của Mỹ hiện đang đào tạo các mô hình thế hệ tiếp theo với năng lực tính toán gấp khoảng 10 lần các mô hình hiện tại.

Hiệu ứng domino gây đột phá: Từ phần mềm đến ngân hàng

Tốc độ nhận thức của thị trường cũng gây ngạc nhiên không kém.

Theo theo dõi của Morgan Stanley, ban đầu thị trường chỉ mới bắt đầu nghi ngờ rằng doanh thu của ngành phần mềm trong vài năm tới có thể giảm mạnh, nhưng nhanh chóng những lo ngại này lan rộng như hiệu ứng domino đến các rủi ro đột phá rộng hơn của nền kinh tế — thay đổi cạnh tranh, tác động đến việc làm, áp lực giảm phát và các vấn đề khác.

Điều này khiến người ta nhớ đến quá trình biến đổi tâm lý thị trường vào đầu năm 2020 khi dịch COVID-19 bùng phát: Tháng 1 chỉ là các rủi ro về cầu và chuỗi cung ứng, tháng 2 mở rộng sang các ngành du lịch, giải trí, công nghiệp, ngân hàng, và đến tháng 3 thì biến thành bán tháo toàn diện, cuối cùng dẫn đến các hành động chính sách lớn.

Hiện tại, Morgan Stanley ước tính khoảng 10% trọng số của chỉ số MSCI châu Âu (không bao gồm ngân hàng) bị thị trường cho là đối mặt với lo ngại đột phá thực chất của AI, nếu tính cả ngân hàng thì tỷ lệ này lên tới 24%. Các lo ngại về ngành ngân hàng còn khá mới, chủ yếu tập trung vào các vấn đề giảm phát rộng hơn của nền kinh tế, tác động đến việc làm, và các lo ngại về cạnh tranh huyết áp trong lĩnh vực tiền gửi liên quan đến AI (mức độ nhẹ hơn).

Đáng chú ý, các “cổ phiếu đột phá trong tranh luận của thị trường” này đã giảm từ mức PE đỉnh 24 lần vào đầu năm 2025 xuống còn 16,4 lần ngày hôm nay. Nhưng Morgan Stanley cảnh báo — dựa theo xu hướng định giá của các “cổ phiếu đột phá không tranh cãi” (từ 24,7 lần giảm xuống 11,1 lần), khả năng định giá còn tiếp tục giảm nữa.

Ai có thể tồn tại trong thời đại AI?

Đối mặt cơn bão đột phá này, Morgan Stanley cung cấp một khung đánh giá, kết hợp năm chiều để xác định khả năng chống chịu rủi ro của các ngành và cổ phiếu:

Mức độ phơi nhiễm AI: Là đối tượng bị đột phá, “đối tượng đột phá trong tranh luận của thị trường”, người hỗ trợ hay người được bảo vệ

Bản chất hoạt động kinh doanh: Cung cấp dịch vụ, tài sản vật chất, hàng hóa hay năng lực tính toán

Tính chu kỳ: Cổ phiếu chu kỳ, phòng thủ hay các loại khác

Vị thế của nhà đầu tư: Mức độ nắm giữ hiện tại

Đà tăng của cổ phiếu: Các yếu tố cơ bản cộng thêm

Dựa trên khung này, Morgan Stanley cho rằng các ngành có khả năng chống chịu cao nhất lần lượt là: tiện ích, bán dẫn, quốc phòng, thuốc lá và hàng tiêu dùng cá nhân, gia đình.

Morgan nói rằng các công ty tiện ích châu Âu gần như chiếm trọn top 20 ngành chống đột phá nhất. Điểm chung của các công ty này là cung cấp cơ sở hạ tầng vật chất mà AI không thể sao chép, thuộc ngành phòng thủ, và hiện đang có tỷ lệ phân bổ thấp hơn trong bối cảnh hiện tại.

Ngược lại, các ngành dịch vụ như phần mềm, dịch vụ thương mại, truyền thông giải trí, du lịch, vận tải, tài chính đa dạng, ngân hàng bị xem là đối mặt với rủi ro đột phá cao nhất, với áp lực lan rộng.

8 loại tài sản không thể bị AI sao chép

Trong khi đó, Morgan Stanley nhấn mạnh rằng, khi AI đạt đến mức độ mang tính cách mạng, các loại tài sản không thể bị AI “sao chép” sẽ tăng giá trị. Đây là khung quan trọng để hiểu về phân bổ tài sản trong tương lai:

A. Tính khan hiếm vật lý: Bất động sản, năng lượng và tài sản điện, hạ tầng giao thông, trung tâm dữ liệu, kim loại khoáng sản, tài nguyên nước, giấy phép sòng bạc trong khu vực pháp lý hạn chế, đất công viên chủ đề, cảng du thuyền, quyền khai thác phổ tần, mạng cáp quang, v.v.

B. Người dùng AI có quyền định giá: Có thể chứng minh quyền định giá đang ngày càng tăng.

C. Hàng xa xỉ, bất động sản và dịch vụ độc đáo.

D. Hiệu ứng mạng: Các nền tảng công nghệ lớn, thị trường trực tuyến, doanh nghiệp y tế có mối quan hệ bệnh nhân.

E. Trải nghiệm con người thực sự độc đáo: Các doanh nghiệp truyền thông có thương hiệu mạnh, tài sản thể thao/đội bóng, âm nhạc và các biểu diễn đề cao yếu tố con người.

F. Tính khan hiếm về quy định pháp lý: Các doanh nghiệp có giấy phép, phê duyệt, quyền đặc quyền được bảo vệ.

G. Dữ liệu và thương hiệu độc quyền: Các nhà ứng dụng AI sở hữu bộ dữ liệu và IP độc quyền.

H. Một loạt tài sản bán dẫn: Như quy trình sản xuất tiên tiến, công nghệ EUV của ASML, năng lực sản xuất của TSMC, chế biến khoáng chất bán dẫn.

Thị trường tín dụng: Bảo vệ giảm giá giá rẻ

Dù lo ngại về đột phá của AI đã bắt đầu ảnh hưởng đến một số thị trường tín dụng, đặc biệt là lĩnh vực vay nợ có đòn bẩy, nhưng chênh lệch lãi suất trái phiếu doanh nghiệp đầu tư của châu Âu vẫn duy trì ở mức thấp sau khủng hoảng tài chính toàn cầu. Dù biến động của thị trường chứng khoán liên tục tăng, nhưng biến động của thị trường tín dụng vẫn rất thấp.

Tuy nhiên, nếu lo ngại về đột phá của AI lan rộng sang nhiều ngành hơn (kèm theo dự kiến phát hành trái phiếu tăng tốc), điều này có thể bắt đầu thách thức khả năng chống chịu của thị trường tín dụng.

Morgan Stanley cho rằng, thị trường quyền chọn tín dụng cung cấp các điểm tiếp cận tốt cho nhà đầu tư, giúp chuẩn bị cho việc mở rộng chênh lệch lãi suất. Với việc châu Âu có mức độ tiếp xúc công nghệ thấp hơn, lợi suất tổng thể vẫn cao, chính sách hỗ trợ và tăng trưởng kinh tế bền bỉ, các công cụ phòng hộ này có tỷ lệ giá trị/hiệu quả đặc biệt nổi bật.

Thiếu hụt năng lực tính toán: Một cuộc khủng hoảng cung không nhìn thấy

Ở mặt khác của đột phá AI là nhu cầu dữ liệu hạ tầng tính toán điên cuồng. Nhiều dữ liệu cho thấy tốc độ tăng trưởng nhu cầu tính toán vượt xa dự báo cung hiện tại:

• Giám đốc điều hành của Google gần đây nói rằng, công ty có thể cần nhân đôi năng lực tính toán mỗi 6 tháng, “đạt 1000 lần trong 4-5 năm”. So sánh, Morgan Stanley dự đoán doanh số bán năng lực tính toán của Nvidia từ 2025-2028 sẽ có CAGR khoảng 210%; tính trong 5 năm, tích lũy năng lực tính toán sẽ khoảng 300 lần — thấp hơn nhiều so với yêu cầu 1000 lần của Google.

• Dữ liệu từ OpenRouter cho thấy, từ cuối tháng 11 năm 2024 đến cuối tháng 11 năm 2025, trung bình mỗi tuần nhu cầu token tăng hơn 2200%. Việc sử dụng token là chỉ số trực tiếp của nhu cầu tính toán.

• Quan trọng hơn, cường độ tính toán của mỗi truy vấn LLM đang tăng nhanh. Các tổ chức nghiên cứu như METR chỉ ra rằng, trung bình thời gian thực hiện một truy vấn của AI tăng gấp đôi mỗi 7 tháng.

Theo báo cáo, ngay cả khi số lượng khách hàng không đổi, tốc độ tăng này sẽ khiến nhu cầu tính toán tăng cao hơn nhiều so với dự báo CAGR khoảng 120% của Nvidia.

Morgan Stanley cho biết, sự mất cân bằng cung cầu này đã thể hiện rõ trên thị trường:

CoreWeave có thể thuê lại GPU thế hệ cũ của Nvidia (Hopper) với giá chỉ 95% giá gốc, cao hơn nhiều so với giá trị khấu hao theo thời gian của chip;

Giao dịch cho thuê “hộp nguồn” của Google cho các dự án của Anthropic và FluidStack mang lại lợi nhuận không vay nợ khoảng 18.5% cho Hut8, tương đương với mức phí truy cập điện năng khoảng 300%.

Các nội dung xuất sắc này được trích từ追风交易台.

Để có các phân tích chi tiết hơn, bao gồm phân tích theo thời gian thực, nghiên cứu hàng đầu, vui lòng tham gia【**追风交易台▪年度会员**】

![](https://img-cdn.gateio.im/social/moments-4b104798ea-2969ab572c-8b7abd-d8d215)

Cảnh báo rủi ro và điều khoản miễn trừ trách nhiệm

          

            Thị trường có rủi ro, đầu tư thận trọng. Bài viết này không phải là lời khuyên đầu tư cá nhân, cũng chưa xem xét các mục tiêu, tình hình tài chính hoặc nhu cầu đặc biệt của từng người dùng. Người dùng cần cân nhắc xem các ý kiến, quan điểm hoặc kết luận trong bài có phù hợp với tình hình của mình hay không. Đầu tư theo đó, chịu trách nhiệm về quyết định của mình.