Dựa trên bài học lịch sử, khi nào chu kỳ bùng nổ chi tiêu vốn sẽ biến thành đợt vỡ bong bóng?

Từ đường sắt thế kỷ 19 đến trí tuệ nhân tạo thế kỷ 21, mọi tiến bộ công nghệ lớn trong lịch sử đều thúc đẩy làn sóng đầu tư vốn mạnh mẽ—và phần lớn các cơn sốt này đều kết thúc bằng sự sụp đổ của bong bóng tài sản.

Tháng 11 vừa qua, BCA Research công bố báo cáo đặc biệt “Khi bùng nổ đầu tư vốn chuyển thành suy thoái: Bài học lịch sử”, tổng kết bốn đợt bùng nổ đầu tư kinh điển, giải mã logic cốt lõi của quá trình chuyển từ tăng trưởng sang sụp đổ, đồng thời cảnh báo về rủi ro trong cơn sốt AI hiện nay.

Báo cáo chỉ ra năm mô hình phổ biến: nhà đầu tư bỏ qua đường cong chữ S trong quá trình ứng dụng công nghệ; dự báo doanh thu đánh giá thấp mức giảm giá; nợ trở thành nguồn tài trợ chủ yếu; giá tài sản đạt đỉnh trước khi đầu tư suy giảm; và sự sụp đổ đầu tư vốn làm trầm trọng thêm suy thoái kinh tế. Những mô hình này đã xuất hiện rõ nét trong lĩnh vực AI—tỷ lệ ứng dụng công nghệ trì trệ, giá token giảm sâu hơn 99%, nợ doanh nghiệp tăng nhanh, chi phí thuê GPU giảm mạnh.

Dựa trên các so sánh lịch sử, BCA Research kết luận cơn sốt AI đang lặp lại quỹ đạo của các bong bóng trước và có thể kết thúc trong 6 đến 12 tháng tới. Báo cáo khuyến nghị nhà đầu tư giữ tỷ trọng cổ phiếu trung lập trong ngắn hạn, giảm tỷ trọng cổ phiếu ở mức hợp lý trong trung hạn và theo dõi sát các chỉ báo như điều chỉnh dự báo của chuyên gia phân tích, chi phí thuê GPU và dòng tiền tự do doanh nghiệp.

Báo cáo cũng nhấn mạnh những quan ngại mới trong bối cảnh kinh tế hiện tại: số lượng việc làm mới tại Mỹ giảm xuống mức thấp nhất trong 5 năm. Nếu cơn sốt AI hạ nhiệt mà không xuất hiện bong bóng mới để bù đắp, suy thoái sắp tới có thể nghiêm trọng hơn hậu quả của vụ nổ bong bóng dot-com năm 2001.

Bài học lịch sử: Bốn đợt bùng nổ đầu tư vốn đã sụp đổ như thế nào

BCA cho biết các đợt bùng nổ đầu tư vốn được thúc đẩy bởi sự lạc quan chung về tiềm năng thương mại của công nghệ mới. Tuy nhiên, lịch sử liên tục chứng minh sự lạc quan này thường xa rời thực tế triển khai, cuối cùng sụp đổ bởi bất cân đối cung cầu, nợ tăng cao và định giá tài sản bị thổi phồng.

Hai đợt bùng nổ đường sắt Anh và Mỹ thế kỷ 19 chứng minh tác động tiêu cực của dư thừa năng lực vận chuyển.

Theo báo cáo, thành công của tuyến đường sắt Liverpool-Manchester năm 1830 đã khơi dậy làn sóng đầu tư tại Anh, với giá cổ phiếu đường sắt gần như tăng gấp đôi từ 1843 đến 1845.

Đến năm 1847, chi tiêu xây dựng đường sắt tăng vọt, đạt kỷ lục 7% GDP Anh. Việc thắt chặt thanh khoản đã kích hoạt khủng hoảng tài chính vào tháng 10 năm 1847, chỉ số đường sắt lao dốc 65% từ đỉnh.

Cơn sốt đường sắt Mỹ đạt đỉnh trong vụ hoảng loạn năm 1873; Sở Giao dịch Chứng khoán New York phải đóng cửa 10 ngày. Tỷ lệ vỡ nợ trái phiếu doanh nghiệp từ 1873 đến 1875 lên tới 36% giá trị danh nghĩa.

Sau khi chiều dài đường sắt tại Mỹ vượt 13.000 dặm năm 1887, dư thừa năng lực khiến giá vận chuyển giảm, và đến năm 1894, khoảng 20% chiều dài đường sắt Mỹ rơi vào phá sản.

Đợt bùng nổ điện hóa thập niên 1920 bộc lộ rủi ro của cấu trúc vốn kiểu kim tự tháp.

Báo cáo cho biết tỷ lệ hộ gia đình có điện tăng từ 8% năm 1907 lên 68% năm 1930, chủ yếu tại các thành phố.

Phố Wall tham gia mạnh mẽ, quảng bá cổ phiếu và trái phiếu tiện ích như “an toàn cho góa phụ và trẻ mồ côi.” Đến năm 1929, các tập đoàn holding kiểm soát hơn 80% sản lượng điện Mỹ.

Sau vụ sụp đổ năm 1929, tập đoàn tiện ích lớn nhất Insull phá sản năm 1932. Sự kiện này đã cuốn sạch tiền tiết kiệm cả đời của 600.000 nhà đầu tư nhỏ. Chi tiêu xây dựng tiện ích Mỹ đạt đỉnh 919 triệu USD năm 1930, rồi giảm xuống 129 triệu USD năm 1933.

Cơn sốt internet cuối thập niên 1990 chứng minh đổi mới không đảm bảo lợi nhuận.

BCA ghi nhận năng suất lao động phi nông nghiệp Mỹ tăng bình quân 3,1% mỗi năm từ 1995 đến 2004—cao hơn hẳn các giai đoạn sau.

Nhưng tỷ trọng đầu tư công nghệ so với GDP tăng từ 2,9% năm 1992 lên 4,5% năm 2000, đầu tư quá mức gây áp lực lớn lên bảng cân đối doanh nghiệp.

Báo cáo cho biết dòng tiền tự do ngành viễn thông đạt đỉnh cuối 1997 rồi giảm mạnh, đặc biệt giảm mạnh vào năm 2000. Chỉ số NASDAQ Composite tăng gấp sáu lần từ 1995 đến 2000, rồi lao dốc 78% trong hai năm rưỡi tiếp theo.

Nhiều đợt bùng nổ dầu mỏ minh họa hoàn hảo tính chu kỳ của bất cân đối cung cầu.

BCA cho biết sau khi phát hiện mỏ dầu lớn tại Texas năm 1930, sản lượng hàng ngày vượt 300.000 thùng chỉ trong một năm. Nhưng Đại khủng hoảng đã đẩy giá dầu xuống chỉ còn 10 cent mỗi thùng.

Năm 1985, Saudi Arabia bỏ hạn ngạch sản xuất, giá dầu giảm xuống 10 USD một thùng.

Từ 2008 đến 2015, cơn sốt dầu đá phiến tại Mỹ đã đẩy sản lượng dầu thô từ 5 triệu lên 9,4 triệu thùng/ngày. OPEC không cắt giảm sản lượng năm 2014 khiến giá dầu từ 115 USD/thùng giữa năm rơi xuống 57 USD/thùng cuối năm.

Năm mô hình phổ quát: Lộ trình từ bùng nổ đến suy thoái

Nhìn lại quá trình thăng trầm của bốn đợt bùng nổ kinh điển, BCA Research đúc kết năm mô hình phổ quát làm cơ sở quan sát cho cơn sốt AI hiện nay. Cụ thể:

Mô hình một: Nhà đầu tư bỏ qua đường cong chữ S trong ứng dụng công nghệ.

Quá trình ứng dụng công nghệ không tuyến tính mà tuân theo đường cong chữ S “người tiên phong—đại chúng—người đến muộn.” Giá cổ phiếu thường tăng ở giai đoạn đầu và đạt đỉnh giữa giai đoạn hai khi tốc độ tăng trưởng ứng dụng bắt đầu chuyển sang âm.

AI đang thể hiện đúng xu hướng này: Đa số doanh nghiệp tuyên bố sẽ tăng sử dụng AI, nhưng tỷ lệ ứng dụng thực tế trì trệ, thậm chí một số chỉ số còn giảm. Khoảng cách giữa “ý định và hành động” là dấu hiệu cho thấy ứng dụng đã bước vào cuối giai đoạn hai.

Mô hình hai: Dự báo doanh thu đánh giá thấp mức giảm giá.

Công nghệ mới ban đầu có giá cao, nhưng khi ứng dụng lan rộng và cạnh tranh tăng, giá sẽ giảm mạnh. Từ 1998 đến 2015, lưu lượng internet tăng 67% mỗi năm, nhưng giá truyền dữ liệu đơn vị giảm sâu. Giá pin năng lượng mặt trời liên tục giảm từ khi ra mắt, riêng từ 2007 đã giảm tới 95%.

Lĩnh vực AI đang lặp lại chu kỳ này: Từ năm 2023, chip nhanh hơn và thuật toán tốt hơn đã khiến giá token giảm sâu hơn 99%. Dù có ứng dụng mới như tạo video, khả năng người dùng chịu chi trả vẫn chưa rõ.

Mô hình ba: Nợ trở thành nguồn tài trợ chủ yếu.

Đầu kỳ bùng nổ, doanh nghiệp thường dùng lợi nhuận giữ lại để đầu tư, nhưng khi quy mô tăng lên, nợ trở thành nguồn chủ đạo.

Tháng 10 năm 2025, Meta công bố khoản tài trợ 27 tỷ USD cho trung tâm dữ liệu thông qua các đơn vị chuyên biệt ngoài bảng cân đối kế toán. Oracle vay 38 tỷ USD, rồi phát hành thêm 18 tỷ USD trái phiếu, nâng tổng nợ lên gần 96 tỷ USD.

Các nhà cung cấp đám mây mới như CoreWeave càng đáng lo ngại. Đến tháng 10 năm 2025, chênh lệch hoán đổi rủi ro tín dụng (CDS spread) của CoreWeave tăng từ 359 lên 532 điểm cơ bản.

Mô hình bốn: Giá tài sản đạt đỉnh trước khi chi tiêu đầu tư giảm.

Lịch sử cho thấy giá tài sản—như cổ phiếu—đạt đỉnh trong đợt bùng nổ đầu tư vốn trước khi chi tiêu thực sự bắt đầu giảm. Ngay cả khi chi tiêu suy giảm từ đỉnh, mức tuyệt đối vẫn cao, làm dư thừa năng lực trầm trọng hơn. Nhà đầu tư chờ “dấu hiệu suy giảm đầu tư rõ ràng” thường bỏ lỡ thời điểm tốt nhất để hành động.

Mô hình năm: Suy thoái đầu tư vốn và suy thoái kinh tế củng cố lẫn nhau.

Bong bóng công nghệ thường vỡ theo hai giai đoạn:

Giai đoạn một là kết thúc đầu cơ và bắt đầu dư thừa năng lực; giai đoạn hai là sụp đổ đầu tư vốn kéo nền kinh tế và lợi nhuận doanh nghiệp vào vòng xoáy giảm.

Báo cáo cho biết suy thoái Mỹ năm 2001 không do yếu tố cơ bản suy yếu, mà do đầu tư vốn lao dốc sau bong bóng dot-com. Bong bóng bất động sản năm 2002 chỉ tạm thời giảm nhẹ tác động, nhưng chưa rõ liệu sẽ có bong bóng mới đủ sức giảm cú sốc từ sự sụp đổ AI.

Tín hiệu rủi ro cơn sốt AI: Bước ngoặt trong 6–12 tháng tới

Dựa trên các mô hình lịch sử, BCA Research nhận định cơn sốt AI đang lặp lại các bong bóng trước đây và nhiều khả năng sẽ kết thúc trong 6 đến 12 tháng tới. Nhận định này được củng cố bởi các tín hiệu rủi ro rõ rệt trong lĩnh vực AI.

Về ứng dụng: Việc triển khai AI thực tế đang tụt lại so với sự hưng phấn đầu tư vốn. Tỷ lệ ứng dụng doanh nghiệp trì trệ, khả năng người dùng trả tiền cho ứng dụng AI vẫn chưa kiểm chứng.

Về giá: Giá token giảm sâu phản ánh áp lực giảm phát, còn giá trị thương mại của các ứng dụng mới như tạo video vẫn chưa chắc chắn.

Về nợ: Các công ty AI ngày càng dựa vào nợ, và rủi ro tín dụng đã xuất hiện ở một số doanh nghiệp.

Báo cáo nhấn mạnh bốn chỉ báo dự báo quan trọng:

Thứ nhất, điều chỉnh dự báo đầu tư vốn tương lai của các chuyên gia phân tích—nếu dự báo tăng liên tục bắt đầu chững lại, đây có thể là dấu hiệu cảnh báo;

Thứ hai, chi phí thuê GPU, đã giảm từ tháng 5 năm 2025;

Thứ ba, dòng tiền tự do của các doanh nghiệp quy mô lớn, dù còn cao nhưng đã có dấu hiệu suy yếu;

Thứ tư, “khoảnh khắc metaverse”—khi cổ phiếu công ty AI giảm sau khi công bố dự án lớn, phản ánh sự đảo chiều tâm lý thị trường.

BCA Research khuyến nghị chiến lược phòng thủ hợp lý. Ngắn hạn (ba tháng), giữ tỷ trọng cổ phiếu trung lập; trung hạn (12 tháng), giảm tỷ trọng cổ phiếu ở mức hợp lý; và trong vài tháng tới, tăng cường biện pháp phòng ngừa rủi ro.

Cụ thể, nhà đầu tư nên theo dõi sát bốn chỉ báo nêu trên, tránh chờ đợi dấu hiệu suy giảm đầu tư rõ ràng mới điều chỉnh danh mục, đồng thời cân nhắc các ngành phòng thủ và trái phiếu chất lượng cao để phòng ngừa biến động mạnh của tài sản gắn với AI.

Tuyên bố:

1. Bài viết này được đăng lại từ [wallstreetcn], bản quyền thuộc về tác giả gốc [Dong Jing]. Nếu bạn có thắc mắc về việc đăng lại, vui lòng liên hệ với đội ngũ Gate Learn, chúng tôi sẽ xử lý yêu cầu theo đúng quy trình.
2. Miễn trách nhiệm: Quan điểm và ý kiến trong bài viết này hoàn toàn thuộc về tác giả và không cấu thành lời khuyên đầu tư.
3. Bản dịch bài viết này do đội ngũ Gate Learn thực hiện. Vui lòng không sao chép, phân phối hay sử dụng nội dung đã dịch mà không ghi rõ nguồn Gate.