Jefferies cảnh báo về "thời khắc 2008": AI có thể gây ra "sự hủy diệt vốn lớn" ở Mỹ, thị phần chuyển hướng sang các mô hình mã nguồn mở của Trung Quốc

Rủi ro nợ của ngành AI đang gây ra nhiều cảnh báo từ các chiến lược gia kỳ cựu của Phố Wall. Chris Wood, Trưởng bộ phận chiến lược cổ phiếu toàn cầu tại Jefferies và tác giả của "GREED & fear", trong báo cáo quý mới nhất đã so sánh sự bùng nổ AI hiện tại với cuộc khủng hoảng tín dụng dưới chuẩn năm 2008, đồng thời chỉ ra một nguy cơ mang tính cấu trúc: các nhà cung cấp đám mây quy mô lớn đang cấp lượng "tín dụng không bảo đảm" khổng lồ cho hai phòng thí nghiệm AI liên tục thua lỗ.

Wood cho rằng: "Kết cục dài hạn khả dĩ nhất của câu chuyện AI ở cấp độ thị trường sẽ là sự phá hủy vốn quy mô lớn tại Mỹ, và thị phần sẽ dạt về các mô hình ngôn ngữ lớn mã nguồn mở rẻ hơn của Trung Quốc."

Câu chuyện AI "trong tương lai không xa sẽ trải qua một lần tái định vị lớn".

Mô hình Trung Quốc: từ 'rẻ' đến 'ngang tầm'

Cảnh báo của Wood không phải là mới, nhưng quy mô đang được nâng lên.

Theo dữ liệu OpenRouter mà ông theo dõi, trong tuần kết thúc ngày 27/9, các mô hình hàng đầu của Trung Quốc đã xử lý 761,2 nghìn tỷ token, trong khi cuối tháng 4 con số này chỉ là 43,7 nghìn tỷ; cùng thời kỳ, mô hình hàng đầu của Mỹ xử lý 142 nghìn tỷ token. Số liệu của Trung Quốc đã tăng gấp đôi chỉ trong mười tuần.

Chất lượng cũng đã thay đổi. Wood chỉ ra, Kimi K3 của Moonshot "đang 'cạnh tranh biên' xét về thuật ngữ ngành AI, hiệu suất ước tính đạt 95% so với Anthropic Claude Fable 5". Mô hình đạt 95% hiệu suất với giá cực thấp, không còn là thương hiệu giá rẻ mà đã trở thành đối thủ thực sự.

Tác động về giá đã xuất hiện. Theo chỉ số chi tiêu LLM Token của Silicon Data, giá trung bình thị trường token AI đã giảm 52% kể từ mức đỉnh tháng 5, xuống mốc thấp nhất lịch sử 0,98 USD cho mỗi triệu token.

Rủi ro tín dụng tập trung phía sau đơn hàng tồn đọng 2,3 nghìn tỷ USD tại Mỹ

Wood ví rủi ro tín dụng của sự bùng nổ AI với khủng hoảng bất động sản năm 2008, lý do như sau:

Đến cuối quý II năm 2026, tổng nghĩa vụ thực hiện còn lại (RPO) của bốn nền tảng Microsoft, Google, Amazon, Oracle đã đạt 2,34 nghìn tỷ USD, tăng 186% so với một năm trước, tăng thêm khoảng 1,52 nghìn tỷ USD.

Vấn đề là, khoảng một nửa lượng đơn hàng khổng lồ này đến từ hai công ty OpenAI và Anthropic—mà cả hai hiện đều chưa sinh lời.

Wood viết: "Các nhà cung cấp đám mây quy mô lớn thực tế đã cấp cho các bên thuê vẫn đang đốt tiền một khoản vay không bảo đảm tập trung, bởi Anthropic và OpenAI đều chưa sinh lợi. Rủi ro thậm chí lớn hơn với các nhà cung cấp đám mây mới (neo-clouds), vì bản thân họ cũng vay tiền để cho thuê chip."

Chuyên gia phân tích công nghệ của Jefferies ước tính, hai phòng thí nghiệm AI tiên phong này sẽ chiếm khoảng 45% doanh thu Google Cloud, 25% doanh thu Microsoft Azure vào quý II/2026, còn tại AWS tỷ lệ trong quý III sẽ tăng từ 6% lên 12%-18%.

Sự so sánh của Wood trực diện và sắc sảo: "Đầu tư của các nhà cung cấp đám mây quy mô lớn vào trung tâm dữ liệu dựa trên giả định khách thuê sẽ trả tiền trong tương lai — giống hệt cuộc khủng hoảng tín dụng bất động sản năm 2008."

Nợ ngoại bảng: một tầng rủi ro ẩn nữa

Wood còn chỉ ra một tầng rủi ro ngoài bảng cân đối tài sản.

Moody’s thống kê tháng 2 năm nay cho thấy, năm hãng cung cấp đám mây quy mô lớn còn cam kết thuê trung tâm dữ liệu chưa triển khai với tổng giá trị 662 tỷ USD, trong khi con số cuối năm 2023 chỉ là 152 tỷ USD. Một nghiên cứu của Nikkei ước tính khoản "nợ ẩn" của năm công ty này đến cuối quý II năm 2026 lên tới 1,65 nghìn tỷ USD, vượt cả khoản nợ trên bảng (1,35 nghìn tỷ USD).

Cùng lúc đó, năm hãng đám mây quy mô lớn đã phát hành 229 tỷ USD trái phiếu năm nay, trong khi cả năm 2025 chỉ phát hành 108 tỷ USD. Wood chỉ ra, lãi suất tín dụng của Amazon, Google và Meta đã tăng 13–16 điểm cơ bản kể từ đầu tháng 6, "nhu cầu tài trợ dài hạn của các hãng đám mây quy mô lớn đang cạnh tranh với chính phủ Liên bang".

Kết luận của ông: chênh lệch tín dụng của các bên đi vay liên quan AI "giờ phải được theo dõi sát để xem liệu nhà đầu tư có bắt đầu từ chối tài trợ cho chi tiêu vốn của AI hay không", chứng khoán hóa tài sản trung tâm dữ liệu là "một lĩnh vực cần chú trọng theo dõi".

Sự thật về lợi nhuận: Kỹ thuật tài chính mang tính vòng lặp?

Sự nghi ngờ của Wood về chất lượng lợi nhuận của các nhà cung cấp đám mây quy mô lớn có lẽ là phần gây sốc nhất trong báo cáo.

Số liệu cho thấy, bốn nhà cung cấp đám mây quy mô lớn trong bốn quý kết thúc quý II/2026 đã tăng trưởng lợi nhuận hàng năm thêm 222 tỷ USD, lên 581 tỷ USD. Tuy nhiên, cùng kỳ mục "thu nhập/chi phí khác không từ hoạt động kinh doanh" — chủ yếu phản ánh khoản lãi chưa thực hiện từ đầu tư cổ phần trong doanh nghiệp chưa lên sàn — cũng tăng thêm 224 tỷ USD.

Nói cách khác, toàn bộ phần tăng lợi nhuận của các nhà cung cấp đám mây quy mô lớn đều được giải thích bằng khoản lãi định giá theo thị trường đối với cổ phần của các startup AI.

Wood mô tả vòng lặp này: các nhà cung cấp đám mây quy mô lớn đầu tư vào phòng thí nghiệm AI, phòng thí nghiệm AI lại mua sức mạnh tính toán từ chính các hãng đám mây này, các hãng đám mây lại cộng giá trị vốn hóa cao hơn của phòng thí nghiệm vào lợi nhuận của mình.

Ông cũng cho rằng, báo cáo EPS của S&P 500 trong ba năm qua tăng trưởng trung bình 18%/năm, nhưng lợi nhuận doanh nghiệp phi tài chính theo tài khoản quốc dân chỉ tăng 5%. Lần cuối cùng lệch lớn như vậy là vào đỉnh bong bóng internet. Wood viết: "Tình hình trên cho thấy có kỹ thuật tài chính."

Chi tiêu vốn: Ai sẽ trả tiền?

Dù dòng tiền tự do đã giảm mạnh từ 60 tỷ USD quý IV/2025 xuống còn 7 tỷ USD quý II/2026, thậm chí dự kiến quý III sẽ âm 13 tỷ USD, nhưng chi tiêu vốn vẫn không chậm lại.

Dự báo đồng thuận của thị trường cho rằng, chi tiêu vốn của bốn hãng đám mây quy mô lớn sẽ tăng từ 723 tỷ USD năm nay lên 993 tỷ USD vào năm 2027.

Wood đặt câu hỏi trực tiếp: "Bốn nhà cung cấp đám mây quy mô lớn này thực sự có sẽ chi tới 993 tỷ USD cho chi tiêu vốn năm 2027 không? Đó là ước tính đồng thuận hiện nay của thị trường."

Kịch bản cơ sở của ông là: Câu chuyện AI sẽ trải qua một lần tái định vị lớn trong tương lai gần."

"An toàn" hay cartel?

Wood cũng phân tích sâu sắc về lời kêu gọi "tạm dừng vì an toàn" trong ngành AI gần đây.

Dario Amodei của Anthropic, Sam Altman của OpenAI và Elon Musk gần đây đều kêu gọi chậm lại phát triển AI tiên phong, nhưng Trump ngay sau đó đã bác bỏ.

Wood không đồng ý với luận điệu "an toàn", ông viết: "Nên chú ý động lực. Sự phối hợp tạm dừng dưới danh nghĩa 'an toàn' có thể là cách xây dựng hào bảo vệ quy định, nhất là nếu kế hoạch tiếp theo là cấm mô hình mã nguồn mở, đặc biệt từ Trung Quốc. Một khả năng khác — không loại trừ khả năng đầu — là các ông lớn AI nhận ra chi phí sức mạnh tính toán đang trở nên không thể gánh nổi, hoặc nhu cầu mô hình bắt đầu ổn định. Nếu vậy, tại sao không thử khóa một cartel ngay lúc này?"

Lưu ý là Mark Zuckerberg của Meta từ chối lời kêu gọi tạm dừng, giá cổ phiếu Meta sau đó tăng 18%.

Thị trường tín dụng mới là then chốt

Từ năm 2023 Wood vẫn giữ nguyên khuyến nghị đầu tư: sở hữu "cuốc và xẻng" (tức các nhà sản xuất chip thu phí từ chi tiêu vốn của các nhà cung cấp đám mây quy mô lớn), chứ không phải chính các nhà cung cấp đám mây quy mô lớn. Chiến lược này hiệu quả khi bên mua tiếp tục mua.

Nhưng ông cho rằng, yếu tố quyết định khi nào mọi thứ kết thúc sẽ là thị trường tín dụng, chứ không phải thị trường cổ phiếu.

Kết luận của ông: "Các trái phiếu kỳ hạn do hệ sinh thái AI phát hành hiện đã vượt cả Bộ Tài chính Mỹ, môi trường phát hành là thị trường trái phiếu biến động và Fed tăng lãi suất, tiền được dùng để xây dựng trung tâm dữ liệu, nhưng bên thuê lớn nhất vẫn tiếp tục thua lỗ."

Wood viện dẫn so sánh lịch sử với khủng hoảng tài chính châu Á 1997—Albert Edwards của SocGen cùng thời cũng đưa ra khung tương tự—rằng "phép màu" Thái Lan không kết thúc vì năng suất thất vọng, mà vì chủ nợ bắt đầu chú ý đến vấn đề.

Novogratz nói bong bóng 'chưa đủ hoành tráng' để vỡ. Wood cho rằng không cần hoành tráng: chỉ cần cạn kiệt những người sẵn cho vay.