Đánh giá đầu tư AI chuyển từ Capex sang tập trung vào lợi nhuận

Nhà nghiên cứu của Hana Securities, Lee Young-joo, cho biết vào ngày 24 rằng các tiêu chí đánh giá cốt lõi cho chu kỳ đầu tư trí tuệ nhân tạo (AI) toàn cầu đang chuyển từ chi tiêu vốn (Capex) sang hiệu quả và lợi nhuận. Sự thay đổi này xảy ra vì đầu tư hạ tầng AI đã mở rộng lên tới hàng trăm tỷ USD, khiến việc chuyển đổi các khoản đầu tư quy mô lớn thành doanh thu thực và dòng tiền trở thành mối quan tâm chính của thị trường. Lee giải thích rằng trước đây thị trường tập trung vào việc các hyperscaler sẽ tăng bao nhiêu vốn đầu tư cho cơ sở AI, nhưng hiện nay trọng tâm chuyển sang việc các khoản đầu tư tăng lên đang được sử dụng hiệu quả đến mức nào và liệu chúng có đảm bảo đủ tính khả thi về mặt kinh tế để duy trì thêm đầu tư hay không.

Thị trường chuyển trọng tâm từ quy mô đầu tư sang hiệu quả

Lee Young-joo phân tích trong báo cáo “Asset Allocation Window” rằng biến động gần đây ở các cổ phiếu liên quan đến AI xuất phát từ nghi ngờ của thị trường liệu các khoản đầu tư AI quy mô lớn của hyperscaler có thể tiếp tục hay không. Nhà nghiên cứu cho biết kịch bản cơ sở của thị trường vẫn dự đoán việc tiếp tục đầu tư vào hạ tầng AI bởi các công ty công nghệ lớn chủ chốt, đồng thời nhu cầu AI tiếp tục mở rộng. Các tổ chức dự báo lớn dự đoán rằng đầu tư cơ sở của hyperscaler sẽ tiếp tục tăng dựa trên nhu cầu điện toán AI và tiến bộ dịch vụ điện toán đám mây.

Lee nhấn mạnh rằng năng suất là cốt lõi của vòng xoáy đầu tư AI đi lên (virtuous cycle). Triển vọng tăng trưởng của các công ty bán dẫn, trung tâm dữ liệu, điện và mạng lưới giả định rằng hyperscaler sẽ tiếp tục đầu tư cơ sở liên tục. Điều này có nghĩa là các dịch vụ AI phải tạo ra đủ doanh thu để có thể hỗ trợ thêm đầu tư.

Doanh thu AI vượt chi phí khấu hao trong hai quý liên tiếp

Lee đánh giá rằng việc kiếm tiền từ AI dần trở nên rõ ràng. Theo công ty nghiên cứu công nghệ Exponential View, doanh thu liên quan đến AI không tính Trung Quốc đã vượt chi phí khấu hao của các trung tâm dữ liệu và các chip bán dẫn AI đang vận hành trong hai quý liên tiếp. Dù giai đoạn thu hồi toàn bộ chi phí cho các trung tâm dữ liệu mới và các khoản đầu tư thêm cho bộ xử lý đồ họa (GPU) vẫn chưa đạt tới, phân tích cho thấy ý nghĩa ở việc các dịch vụ AI bắt đầu hấp thụ chi phí hạ tầng hiện hữu.

Hyperscaler triển khai các chiến lược kiếm tiền từ AI

Microsoft cho biết nhu cầu đối với Azure và Copilot đang đóng góp cho tăng trưởng mảng kinh doanh đám mây. Alphabet giải thích rằng nhu cầu đối với sản phẩm và hạ tầng AI là động lực cốt lõi thúc đẩy sự tăng trưởng của Google Cloud. Meta đang theo đuổi các chiến lược để tăng mức sử dụng hạ tầng AI hiện có, bao gồm xây dựng thêm trung tâm dữ liệu và rà soát việc cung cấp đám mây từ bên ngoài đối với một số tài nguyên điện toán.

Lee chẩn đoán rằng sự quan tâm của thị trường cuối cùng sẽ chuyển từ chính quy mô đầu tư AI sang năng suất của khoản đầu tư. Nhà nghiên cứu cho biết số lượng dịch vụ AI có thể cung cấp với cùng mức quy mô đầu tư cơ sở, và tốc độ chúng được chuyển đổi thành doanh thu và dòng tiền, sẽ là các biến số then chốt quyết định chu kỳ đầu tư tiếp theo.

Biểu đồ từ báo cáo của Hana Securities

FAQ

Lee Young-joo đã nói gì về tiêu chí đánh giá đầu tư AI vào ngày 24?
Lee Young-joo cho biết tiêu chí đánh giá cốt lõi cho các chu kỳ đầu tư AI toàn cầu đang chuyển từ chi tiêu vốn (Capex) sang hiệu quả và lợi nhuận, khi thị trường hiện tập trung vào việc liệu các khoản đầu tư khổng lồ có thể chuyển thành doanh thu thực và dòng tiền hay không.

Tại sao các cổ phiếu liên quan đến AI lại biến động mạnh hơn?
Lee Young-joo phân tích rằng biến động gần đây ở các cổ phiếu liên quan đến AI xuất phát từ nghi ngờ của thị trường về việc liệu các khoản đầu tư AI quy mô lớn của hyperscaler có thể tiếp tục một cách bền vững hay không.

Bằng chứng nào cho thấy việc kiếm tiền từ AI đang trở nên rõ ràng?
Theo Exponential View, doanh thu liên quan đến AI không tính Trung Quốc đã vượt chi phí khấu hao của các trung tâm dữ liệu đang vận hành và các chip bán dẫn AI trong hai quý liên tiếp, cho thấy các dịch vụ AI đang bắt đầu hấp thụ chi phí hạ tầng hiện hữu.