Nhà đầu tư trên khắp thế giới đã phải sửng sốt với cuộc bán tháo của thị trường chứng khoán Mỹ vào ngày 5/11. Ngay khi phiên giao dịch bắt đầu, cổ phiếu công nghệ đã rơi tự do. Kết cục, Nasdaq Composite giảm hơn 5% và nhóm “Magnificent Seven” - 7 công ty công nghệ hàng đầu nước Mỹ - mất hơn 1.000 tỷ USD vốn hóa.

“Ngòi nổ” có thể là những phát biểu gay gắt của Đảng Dân chủ về các dự án hạ tầng AI. Ví dụ, Thượng nghị sĩ Bernie Sanders đã kêu gọi tạm dừng phát triển các trung tâm dữ liệu trên toàn quốc. Ở Texas, bang tập trung nhiều trung tâm dữ liệu nhất nước Mỹ, Thống đốc đắc cử cũng đưa ra đề xuất tương tự ở khu vực này.

Từ trước cuộc bầu cử Quốc hội giữa kỳ vào ngày 3/11, giới đầu tư vốn cũng đã lo ngại khả năng Đảng Dân chủ giành quyền kiểm soát Quốc hội và làm chậm quá trình phát triển AI.

Nhưng trên thực tế, diễn biến trong phiên 5/11 giống như “giọt nước làm tràn ly” hơn là một sự kiện đơn lẻ. Vốn dĩ, cơn sốt AI đã bắt đầu nguội lạnh kể từ tháng 10. Và tuần trước thị trường cũng đã chứng kiến những phiên bán tháo dữ dội.

Ví dụ, ngày 29/10, cổ phiếu Alphabet lao dốc 13%, đánh dấu phiên giảm mạnh nhất lịch sử công ty, cuốn phăng 500 tỷ USD vốn hóa.

Một ngày sau, cổ phiếu Intel lao dốc 29%, ghi nhận phiên giao dịch tồi tệ nhất kể từ thập niên 1970.

Những diễn biến này làm dấy lên lo ngại bong bóng AI tại Mỹ đang đứng trước nguy cơ đổ vỡ. Nỗi lo càng tăng khi nhà đầu tư nhìn sang Trung Quốc.

Cuối tháng 10, Reuters nhận định bong bóng AI tại nước này đã vỡ. Chỉ số STAR 50, theo dõi các cổ phiếu AI và bán dẫn hàng đầu Trung Quốc, giảm khoảng 40% so với đỉnh, xóa sổ 480 tỷ USD vốn hóa. Theo Goldman Sachs, nhóm cổ phiếu AI và công nghệ chiếm tới 42% tổng giá trị cổ phiếu niêm yết tại Trung Quốc.

Vì sao cổ phiếu AI lâm nguy lúc này?

Một nguyên nhân quan trọng là chi phí vốn ngày càng đắt đỏ. Cú sốc giá dầu do cuộc chiến Iran làm gia tăng áp lực lạm phát tại Mỹ, khiến Cục Dự trữ Liên bang (Fed) khởi động chu kỳ tăng lãi suất.

Cùng lúc đó, nguồn cung trái phiếu đang tăng mạnh. Chính phủ Mỹ cần huy động vốn để tài trợ các chương trình của Nhà Trắng, còn các tập đoàn công nghệ phải phát hành thêm nợ để xây dựng hạ tầng AI sau khi sử dụng phần lớn lượng tiền mặt đã tích lũy.

Ví dụ đáng chú ý nhất là Alphabet, với dòng tiền tự do trong quý III âm 9,07 tỷ USD. Cung nợ lớn hơn tạo áp lực kéo lợi suất đi lên.

Lãi suất cao khiến nhà đầu tư lo ngại về khả năng trả nợ của những doanh nghiệp vay mượn để chạy đua AI. Một dấu hiệu cảnh báo xuất hiện tại CoreWeave, công ty điện toán đám mây thế hệ mới (neocloud) có nợ lớn và đang thua lỗ. Trong tháng 10, lợi suất trái phiếu của doanh nghiệp này tăng lên gần 16%, còn cổ phiếu mất 37% giá trị.

Nguyên nhân thứ hai là khả năng sinh lời từ AI ngày càng bị đặt dấu hỏi. Trong giai đoạn đầu của cơn sốt AI, nhà đầu tư thường phản ứng tích cực trước những kế hoạch chi tiêu lớn, với kỳ vọng doanh nghiệp đầu tư mạnh sẽ có cơ hội thống lĩnh thị trường trong tương lai.

Tuy nhiên, quy mô đầu tư ngày càng lớn khiến khả năng thu hồi vốn càng khó. Theo Goldman Sachs, tổng chi tiêu cho AI của doanh nghiệp Mỹ có thể đạt 800 tỷ USD trong năm 2026 và 1.200 tỷ USD vào năm 2027.

Để hòa vốn, 5 tập đoàn điện toán đám mây và data center lớn nhất Mỹ (hyperscaler) cần đạt doanh thu AI khoảng 300 tỷ USD mỗi năm trong những năm tới. Trong khi đó, cây bút công nghệ Ed Zitron ước tính doanh thu AI hiện chỉ vào khoảng 140 - 150 tỷ USD, hoặc tối đa 170 tỷ USD trong kịch bản thuận lợi.

Doanh thu tăng gấp đôi sẽ không dễ dàng, nhất là khi các mô hình AI giá rẻ của Trung Quốc ngày càng cạnh tranh và khách hàng doanh nghiệp trở nên e ngại những hóa đơn dịch vụ đắt đỏ. Một số công ty thậm chí đã tuyển lại nhân viên từng bị sa thải với kỳ vọng AI có thể thay thế họ.

Nhìn chung, tuy nhu cầu ứng dụng AI vẫn lớn, mô hình kinh doanh hiện tại của các doanh nghiệp trong ngành chưa chắc đã bền vững.

Bong bóng vỡ hay chỉ là một đợt điều chỉnh?

Từ đỉnh lịch sử ngày 6/10 đến hết phiên 5/11, Nasdaq Composite đã giảm hơn 10%, chính thức rơi vào vùng điều chỉnh.

Tuy là một cột mốc đáng ngại, nhưng mức giảm này chưa phải điều quá tồi tệ. Để so sánh, cú sụp đổ của nhóm cổ phiếu dot-com đầu những năm 2000 từng khiến Nasdaq Composite mất khoảng 78% giá trị trong vòng 31 tháng.

Bên cạnh đó, nhóm cổ phiếu AI Mỹ - hoặc trên toàn cầu - cũng đã nhiều lần trải qua những giai đoạn bán tháo mạnh nhưng sau đó vẫn phục hồi. Lần gần nhất diễn ra vào khoảng tháng 7 năm nay.

Giới chuyên gia hiện chia rẽ về triển vọng tiếp theo. Ông Michael O’Rourke, Giám đốc chiến lược thị trường tại Jones Trading, bình luận: “Không ai biết liệu đợt bán tháo này có thể trở nên tồi tệ hơn nữa hay không”.

Ông Jim Cramer, chuyên gia đầu tư chứng khoán và người dẫn chương trình nổi tiếng của đài CNBC, thừa nhận đà bán tháo nhiều khả năng sẽ tiếp diễn, nhưng đây không hoàn toàn là điều tích cực. Ông cho rằng một đợt bán tháo sâu và nhanh chóng sẽ giúp loại bỏ những công ty yếu kém trong lĩnh vực AI - bao gồm các công ty điện toán đám mây nợ nần chồng chất.

Ngoài ra, giống như nhiều người chuyên gia tích cực về triển vọng của AI khác, ông Cramer nhấn mạnh cơn sốt AI khác biệt hoàn toàn so với bong bóng dot-com năm 2000. Lý do là thị trường ngày nay được thúc đẩy bởi các "ông lớn" công nghệ có lợi nhuận cao, thay vì những startup mang tính đầu cơ và không có doanh thu.

Cổ phiếu lao dốc không đồng nghĩa công nghệ thoái trào

Đà lao dốc của cổ phiếu AI không đồng nghĩa công nghệ này đang mất sức hút. Trên thực tế, AI ngày càng được ứng dụng rộng rãi trong hoạt động kinh doanh, từ ngân hàng, quản lý tài sản đến bán lẻ. Tâm lý trên thị trường chứng khoán khác với giá trị thực tế mà công nghệ mang lại.

Theo Cục Thống kê Dân số Mỹ, trong giai đoạn tháng 11/2025 - 1/2026, khoảng 18% doanh nghiệp Mỹ sử dụng AI trong ít nhất một chức năng kinh doanh. Nếu tính theo tỷ trọng lao động, con số này lên tới 32%.

Trong ngành ngân hàng, hơn 200.000 nhân viên Bank of America sử dụng công cụ tích hợp AI, tạo ra hơn 400.000 câu lệnh mỗi ngày. Tại Citi, gần 90% nhân viên sử dụng công cụ AI của ngân hàng. JPMorgan Chase cũng triển khai gần 1.000 ứng dụng AI trong quản trị rủi ro, phát hiện gian lận và xử lý tài liệu.

Trong lĩnh vực đầu tư, khảo sát của BlackRock và Forrester cho thấy 87% chuyên gia tham gia khảo sát làm việc tại các tổ chức đã triển khai hoặc tích hợp AI. Trong số đó, 61% ghi nhận hiệu quả vận hành cải thiện, dù chỉ 33% cho biết AI giúp phát triển chiến lược đầu tư mới. Các nhà bán lẻ cũng đang ứng dụng công nghệ này để dự báo nhu cầu, quản lý tồn kho và cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng.

Những ví dụ trên cho thấy AI đã vượt khỏi phạm vi một xu hướng đầu tư để trở thành công cụ phục vụ hoạt động kinh tế thực tế, dù mức độ ứng dụng còn chưa đồng đều và chủ yếu hỗ trợ con người.

Điều này gợi nhớ đến bong bóng dot-com đầu những năm 2000. Khi bong bóng vỡ, nhiều doanh nghiệp phá sản nhưng công nghệ internet vẫn tiếp tục phát triển, làm thay đổi sâu sắc nền kinh tế toàn cầu.

Với AI, kịch bản tương tự có thể xảy ra. Những doanh nghiệp bị định giá quá cao, không chứng minh được khả năng sinh lời hoặc phụ thuộc quá nhiều vào vốn vay có thể bị đào thải.

Nhưng, điều đó không đồng nghĩa nhu cầu với AI sẽ biến mất. Ngược lại, một đợt điều chỉnh có thể khiến dòng vốn trở nên chọn lọc hơn, buộc doanh nghiệp chứng minh hiệu quả đầu tư thay vì chỉ dựa vào những lời hứa về tiềm năng công nghệ.