Các động lực thực sự đằng sau thị trường bò này: Dòng chảy tiền tệ, cạnh tranh AI và hướng đi chính sách

Phân tích Thị trường Bull: Vượt ra ngoài Dự đoán Giá

Chu kỳ tăng giá của tài sản thường dựa trên một cơ chế duy nhất có xu hướng chi phối sự chú ý của nhà đầu tư: phân bổ lại vốn. Trong lịch sử, bất cứ khi nào thị trường bùng nổ, chúng ta đều quan sát thấy một hiện tượng song song—giá trị bất động sản tăng mạnh, tạo ra các chuyển giao tài sản khổng lồ và mô hình phân phối lại quỹ. Chu kỳ này về cơ bản định hình lại cách một thế hệ nhìn nhận về tích lũy tài sản và chiến lược đầu tư. Nếu mô hình này tiếp tục đúng trong đợt tăng giá hiện tại, có thể sẽ không có giới hạn thực sự cho giá trị định giá. Tuy nhiên, nếu động thái của tài sản lệch khỏi các chuẩn mực lịch sử, thì bước phòng vệ rõ ràng hơn. Kịch bản của lịch sử thị trường dường như đang lặp lại một cách đáng lo ngại.

Thay đổi địa chính trị và dòng chảy vốn

Môi trường chính sách hiện tại đã thể hiện hiệu quả đáng kể trong việc định hình lại dòng chảy tài chính toàn cầu. Các liên minh ở châu Âu, Nhật Bản và Hàn Quốc đã điều chỉnh lại lợi ích của họ, dẫn đến dòng vốn lớn trở lại thị trường Mỹ. Động thái này đặc biệt có lợi cho các chỉ số công nghệ cao và các khoản đầu tư hạ tầng liên quan đến AI. Một nguyên tắc cơ bản xuất hiện: theo dõi hiệu suất tài sản đòi hỏi phải hiểu rõ hướng đi của vốn trên hết. Khi xem xét các thị trường và cơ hội khác nhau, chuyển động của tiền tệ cung cấp tín hiệu rõ ràng nhất.

Cải cách phía cung gặp hạn chế phía cầu

Chiến lược làm sống lại nền kinh tế chỉ hiệu quả khi đi kèm với kích thích tiêu dùng. Các ví dụ lịch sử về thành công phía cung chưa bao giờ là hiện tượng cô lập—chúng đi đôi với sự mở rộng mạnh mẽ của nhu cầu. Hãy xem các thị trường đồ uống hiện đại, nơi hiệu quả cạnh tranh đạt mức trưởng thành, nhưng sự phá hủy nhu cầu do áp lực giảm phát lại vượt quá mọi cải thiện vận hành. Thực sự thúc đẩy tăng trưởng kinh tế đòi hỏi một cách tiếp cận phối hợp, giải quyết đồng thời năng lực sản xuất và nhu cầu tiêu dùng.

Ưu tiên chính sách: Từ sản xuất đến tiêu dùng

Nhìn về phía trước, khi các ưu tiên tài chính có khả năng chuyển hướng sang kích thích nhu cầu—chẳng hạn như trợ cấp hỗ trợ gia đình—chúng ta có thể chứng kiến các mô hình điều chỉnh quá mức. Nếu các cấu trúc khuyến khích phát triển rộng rãi trên các cấp chính phủ giống như cách các trợ cấp công nghệ ngày nay lan tỏa, nơi các startup nhận hỗ trợ từ các nguồn tỉnh, thành phố và bộ ngành cho đến khi hệ thống trở nên phình to, thì cùng một hiệu quả kém có thể xuất hiện trong các lĩnh vực như hỗ trợ sinh sản và dịch vụ gia đình. Hiệu quả chính sách cuối cùng phụ thuộc vào việc các khung chính sách chuyển từ tối ưu hóa cung sang tạo ra cầu.

Kế hoạch 5 năm và hướng đầu tư

Kế hoạch 5 năm sắp tới đóng vai trò như một la bàn quan trọng để hiểu rõ các ưu tiên phân bổ vốn. Mọi loại tài sản chính, từ cổ phiếu đến bất động sản, đều phản ánh các tín hiệu định hướng này. Các nhà đầu tư tách rời phân tích của họ khỏi hướng dẫn chính sách sẽ vô tình bỏ lỡ các điểm ngoặt quan trọng.

Ngành AI: Thực tiễn thắng thế hơn lý thuyết

Sự kém hiệu quả gần đây của GPT5 thực ra đã được dự báo qua các tín hiệu thị trường từ vài ngày trước—có thể là một phần trong chiến lược quản lý kỳ vọng có chủ ý của các nhà phát triển mô hình. Phía sau câu chuyện này là một sự điều chỉnh chiến lược cơ bản trong Thung lũng Silicon. Thống nhất đã chuyển hướng khỏi việc theo đuổi khả năng mô hình xuyên suốt để tối đa hóa đầu ra kinh tế thực tế.

Với hơn 700 triệu người dùng toàn cầu, thị trường không còn đánh giá các công ty AI như các tổ chức nghiên cứu thuần túy theo đuổi trí tuệ nhân tạo chung nhân tạo nữa. Thay vào đó, ngành công nghiệp đã chấp nhận một tiêu chuẩn mới: “Bài kiểm tra Turing Kinh tế”—khi người dùng không thể phân biệt được liệu một nhiệm vụ được hoàn thành bởi con người hay trí tuệ máy móc, hệ thống đã thành công. Các lợi ích về năng suất, bất kể độ tinh vi lý thuyết, mới là tiêu chí thành công.

Kinh tế quy mô tăng cường hiệu quả

Khi một hệ thống AI hoạt động ở ngưỡng một tỷ người dùng, ngay cả những cải tiến năng suất nhỏ cũng tạo ra lợi nhuận kinh tế vĩ mô đáng kinh ngạc. Một phần nghìn tăng hiệu quả trên quy mô người dùng này chuyển thành đóng góp GDP vượt xa dự báo thông thường. Do đó, các lựa chọn chiến lược của OpenAI phản ánh các đánh đổi hợp lý chứ không phải giới hạn kỹ thuật. Công ty có thể sao chép các mô hình thế giới đẹp mắt, ấn tượng gần đây của các đối thủ cạnh tranh, nhưng sự thực dụng đã thắng trong cuộc tranh luận nội bộ. Phố Wall dự đoán vị trí này, giải thích cho đợt tăng giá bền vững của cổ phiếu hạ tầng AI.

Cường độ vốn hóa định hình tăng trưởng GDP

Chi tiêu AI của Mỹ dự kiến sẽ chiếm 25% tăng trưởng GDP thực trong suốt năm 2025. Phát triển hạ tầng quy mô lớn như vậy xứng đáng với nhãn hiệu “sự ám ảnh về hạ tầng”. Lịch sử, Hoa Kỳ đã tiên phong trong các dự án xây dựng hạ tầng khổng lồ—đường sắt từng tiêu thụ 6% tổng GDP—thiết lập truyền thống hiện đại hóa tốn nhiều vốn. Mặc dù trong vài thập kỷ gần đây, hướng đi này đã chệch hướng, nhưng quỹ đạo hiện tại đang khôi phục lại vị trí đó. Các nền kinh tế lớn khác hiếm khi vắng mặt trong các cuộc cạnh tranh chiến lược như vậy, và các động thái cạnh tranh có thể kích hoạt các cam kết tương tự ở nơi khác.

Khoảng cách tiếp cận người dùng

Hiện tại, các ứng dụng AI chính—GPT, Gemini, và Claude—đồng bộ có khoảng một tỷ người dùng hoạt động hàng tuần. Trong nước, tổng số người dùng của tất cả các nền tảng AI chưa đến 10% con số này. Điều này phản ánh một sự phân tách cạnh tranh căn bản tương tự như việc quan sát hạ tầng internet di động thời kỳ nguyên thủy trong khi các đối thủ vận hành hệ sinh thái kỹ thuật số trưởng thành. Khoảng cách này phản ánh cả giai đoạn phát triển thị trường và sự phân bổ vốn khác biệt.

Tài năng và năng lực tính toán: Những yêu cầu không thể thương lượng

Hành vi doanh nghiệp gần đây cho thấy một phương trình thiết yếu: thành công trong AI phụ thuộc hoàn toàn vào việc sở hữu cả tài năng xuất sắc và nguồn lực tính toán. Dù các đối thủ theo đuổi phát triển mô hình, xây dựng ứng dụng hay xây dựng hệ sinh thái, công thức này vẫn giữ nguyên. Nhiều công ty trong nước mang thương hiệu AI mặc dù không có lợi thế nào—tình trạng khan hiếm tài năng đặc biệt vượt xa tình trạng khan hiếm phần cứng. Nếu không có các tài sản nền tảng, việc tạo ra giá trị là không thể bất kể cách quảng bá.

Lợi thế dữ liệu: Ít quyết định hơn bạn nghĩ

Thế hệ mới nhất của các mô hình ngôn ngữ lớn tích hợp khả năng tạo dữ liệu tổng hợp và các phương pháp hậu huấn luyện mới, giảm đáng kể lợi thế về hàng rào dữ liệu truyền thống. Sau nhiều thập kỷ tranh luận về “dữ liệu lớn”, các rào cản cạnh tranh dựa trên sở hữu dữ liệu vẫn chủ yếu thuộc về các tập đoàn lớn đã thành lập. Các doanh nghiệp nhỏ hiếm khi khai thác dữ liệu một cách hiệu quả để tạo ra sự khác biệt bền vững.

Cạnh tranh ngày càng tăng đòi hỏi đổi mới trong nước

Cạnh tranh địa chính trị ngày càng gay gắt khi các đối thủ sử dụng các phương pháp tinh vi hơn, đặc biệt liên quan đến hạn chế công nghệ và cưỡng ép kinh tế. Động thái này đòi hỏi các đột phá căn bản trong nước chứ không chỉ là các cải tiến nhỏ.

Phân bổ vốn của các quỹ đầu tư mạo hiểm tiết lộ các điểm mù chiến lược

Dòng vốn mạo hiểm chính trong nước tập trung vào các khoản đầu tư vào robot và phần cứng AI. Phát triển mô hình và ứng dụng thu hút ít sự chú ý hơn đáng kể. Mô hình phân bổ này chính nó cần được phân tích độc lập—nó gợi ý những niềm tin cụ thể về độ khó thực thi, vị trí cạnh tranh và khả năng sinh lợi nhuận trong các lĩnh vực AI khác nhau.