Đầu tư Hạ tầng AI $500 tỷ USD vào năm 2026: Phân tích sâu về ba cơ hội cổ phiếu

Khi Goldman Sachs công bố phân tích dự đoán rằng các nhà siêu mở rộng—bao gồm Microsoft, Alphabet, Amazon và Meta Platforms—sẽ chi hơn 500 tỷ đô la cho hạ tầng trí tuệ nhân tạo trong năm 2026, các nhà đầu tư đối mặt với một câu hỏi quan trọng: Những công ty nào sẽ thu về giá trị lớn nhất từ làn sóng chi tiêu lịch sử này? Hiểu rõ các động thái ngành như vậy chính xác là điều các nhà đầu tư đọc sách của Adam Rubin và các hướng dẫn đầu tư tương tự nhấn mạnh: theo dõi phân bổ vốn sẽ tiết lộ cơ hội thị trường.

Sự gia tăng ngân sách chi tiêu vốn (capex) phản ánh một sự chuyển đổi căn bản trong cách các công ty công nghệ lớn nhìn nhận lợi thế cạnh tranh của mình. Họ không chỉ mua sắm hạ tầng; họ đang chạy đua để xây dựng năng lực trung tâm dữ liệu có thể đáp ứng các yêu cầu tính toán của các ứng dụng AI hiện đại. Cuộc đua này tạo ra những người chiến thắng rõ ràng—và việc hiểu rõ vai trò khác nhau của họ trong hệ sinh thái là điều cần thiết để đưa ra quyết định đầu tư sáng suốt.

Hiểu về Làn Sóng Hạ Tầng 500 Tỷ Đô La

Quy mô của khoản đầu tư này không thể bị xem nhẹ. Ví dụ, 500 tỷ đô la mỗi năm lớn hơn tổng doanh thu của phần lớn các công ty trong danh sách Fortune 500. Việc phân bổ vốn này không phải là tạm thời hay đầu cơ; nó phản ánh sự tự tin của ban lãnh đạo rằng trí tuệ nhân tạo đại diện cho một cơ hội tăng trưởng theo thế hệ, kéo dài đến tận thập niên 2030.

Điều gì thúc đẩy khoản chi tiêu khổng lồ này? Các nhà siêu mở rộng cần đồng thời ba thứ: nhiều đơn vị xử lý đồ họa (GPU) hơn để huấn luyện và vận hành các mô hình AI, các thiết kế silicon tùy chỉnh để giảm chi phí và phụ thuộc vào nhà cung cấp duy nhất, và hạ tầng mạng để kết nối các thành phần này thành các trung tâm dữ liệu hoạt động hiệu quả. Mỗi nhu cầu này tạo ra cơ hội cho các loại công ty khác nhau—đây là lý do tại sao một cách tiếp cận đa dạng trong đầu tư hạ tầng AI là hợp lý.

Áp lực cạnh tranh rất khốc liệt. Các công ty tụt lại phía sau trong khả năng AI có nguy cơ mất đi sự phù hợp trong các hoạt động cốt lõi của mình. Điều này tạo ra một cơ chế chi tiêu nơi mỗi công ty cố gắng vượt mặt đối thủ, duy trì chu kỳ đầu tư liên tục. Hiểu rõ áp lực cạnh tranh này—một khái niệm được nhấn mạnh trong các khung phân tích đầu tư—giúp giải thích tại sao con số 500 tỷ đô la thậm chí còn có thể là bảo thủ.

Nvidia: Gã Khổng Lồ GPU Trung Tâm của Mở Rộng AI

Vị trí của Nvidia trong hệ sinh thái này dường như gần như quá rõ ràng—và tuy nhiên, lựa chọn rõ ràng vẫn là lựa chọn hợp lý vì lý do chính đáng. Các đơn vị xử lý đồ họa của công ty đã trở thành tiêu chuẩn de facto cho các ứng dụng AI, từ huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn đến vận hành các phép suy luận quy mô lớn.

Điều làm Nvidia nổi bật không chỉ là vị trí hiện tại trên thị trường mà còn là khả năng dự báo trong tương lai. Dòng GPU Blackwell hiện tại của công ty đại diện cho đỉnh cao của tính toán AI, nhưng Nvidia đã bắt đầu xây dựng các đơn hàng lớn cho kiến trúc thế hệ tiếp theo Rubin—được báo cáo trị giá hàng trăm tỷ đô la. Điều này cho thấy nhu cầu của các nhà siêu mở rộng sẽ còn duy trì mạnh mẽ trong nhiều năm, chứ không chỉ trong vài tháng.

Bức tranh tài chính nhấn mạnh điều này. Khi dòng tiền hoạt động của Nvidia mở rộng, công ty tái đầu tư vào đổi mới, ra mắt các kiến trúc GPU mới khoảng mỗi 18 tháng. Nhịp độ này giúp Nvidia duy trì vị thế dẫn đầu so với các đối thủ tiềm năng đồng thời tạo ra các ưu đãi mạnh mẽ để khách hàng giữ vững mối quan hệ hiện tại thay vì tìm kiếm các lựa chọn thay thế.

Tuy nhiên, các nhà đầu tư cần nhận thức rằng định giá của Nvidia phản ánh vị trí thống trị này. Công ty đã hưởng lợi rất lớn từ cơn sốt AI, điều này có nghĩa là lợi nhuận trong tương lai có thể không đạt được hiệu suất như quá khứ.

Broadcom: Trụ Cột Hạ Tầng Mà Nhiều Nhà Đầu Tư Bỏ Qua

Trong khi Nvidia thu hút sự chú ý với doanh số GPU ấn tượng, Broadcom hoạt động trong lĩnh vực ít hào nhoáng hơn nhưng lại cực kỳ thiết yếu: công nghệ mạng và kết nối liên kết. Xây dựng trung tâm dữ liệu AI không chỉ đơn thuần là xếp hàng các GPU; nó còn đòi hỏi thiết bị chuyển mạch, hạ tầng mạng và các liên kết giúp hàng nghìn bộ xử lý giao tiếp hiệu quả.

Broadcom cũng hưởng lợi từ xu hướng silicon tùy chỉnh. Các nhà siêu mở rộng lớn—Apple, ByteDance, Alphabet và Meta—ngày càng hợp tác với các nhà thiết kế chip như Broadcom để tạo ra các mạch tích hợp dành riêng cho ứng dụng (ASIC). Các thiết kế tùy chỉnh này cho phép các công ty bổ sung các khoản mua GPU của họ bằng silicon độc quyền phù hợp với các khối lượng công việc cụ thể, giảm chi phí và giảm phụ thuộc vào một nhà cung cấp duy nhất.

Cách tiếp cận sản phẩm đa dạng này giúp Broadcom có vị thế đặc biệt. Khi các nhà siêu mở rộng mở rộng đầu tư hạ tầng, họ phải phân bổ ngân sách đáng kể cho các thiết bị mạng không hào nhoáng nhưng lại giúp các cụm GPU hoạt động ổn định. Ít nhà đầu tư chú ý đến các công nghệ hỗ trợ “nhàm chán” này, nhưng chúng chiếm các khoản chi tiêu thiết yếu sẽ tăng cùng với nhu cầu GPU.

Taiwan Semiconductor: Nhà Chọn Gậy Thật Sự

Taiwan Semiconductor Manufacturing (TSMC) có thể chiếm vị trí chiến lược nhất trong toàn bộ chuỗi hạ tầng AI. Trong khi Nvidia thiết kế GPU và Broadcom cung cấp các thành phần mạng, TSMC sản xuất các chip thực tế với quy mô lớn.

Phép ẩn dụ rất rõ ràng: trong các cơn sốt vàng, các doanh nghiệp sinh lợi nhất thường không phải là thợ mỏ mà là các công ty bán cuốc xẻng. TSMC chính là vai trò này. Nvidia, AMD, Broadcom và nhiều công ty khác đều thuê ngoài sản xuất cho các nhà máy của TSMC. Với thị phần ước tính khoảng 70% trong số các nhà sản xuất chip bán dẫn, TSMC kiểm soát gần như toàn bộ khả năng sản xuất cho phần lớn các chip AI.

Từ góc độ chiến lược, điều này tạo ra khả năng linh hoạt đáng kể. Dù các kiến trúc chip cụ thể nào trở nên phổ biến, TSMC nhiều khả năng sẽ sản xuất chúng. Không giống như các nhà thiết kế chip thuần túy, TSMC không cần phải dự đoán chính xác xu hướng công nghệ; công ty chỉ đơn giản là sản xuất theo yêu cầu của khách hàng.

Ban lãnh đạo của công ty đã công khai mô tả AI như một “xu hướng tăng trưởng theo thế hệ,” dự báo doanh thu và biên lợi nhuận mở rộng mạnh mẽ trong suốt thập kỷ tới. Đây không phải là lời bình luận đầu cơ—mà dựa trên hướng dẫn khách hàng đã xác nhận và khả năng đặt hàng mở rộng trong tương lai xa.

Xây Dựng Chiến Lược Đầu Tư Hạ Tầng AI của Bạn

Phương pháp ba chiều do Nvidia, Broadcom và TSMC đại diện mang đến các hồ sơ rủi ro và lợi nhuận khác nhau. Nvidia cung cấp khả năng tiếp xúc rõ ràng nhất với tăng trưởng chi tiêu AI nhưng đi kèm với định giá cao. Broadcom mang lại dòng doanh thu đa dạng hơn với mức định giá thấp hơn. TSMC cung cấp vị thế phòng thủ nhất—công ty hưởng lợi từ tăng trưởng AI bất kể công nghệ nào cuối cùng thắng thế.

Thay vì xem đây là các lựa chọn “chọn một”, các nhà đầu tư tinh vi có thể xem xét cách các công ty này đại diện cho các lớp khác nhau của hệ thống hạ tầng AI. Mỗi công ty đảm nhiệm các chức năng thiết yếu; mỗi công ty sẽ hưởng lợi từ làn sóng chi tiêu 500 tỷ đô la của các nhà siêu mở rộng; mỗi công ty mang lại những lợi thế và rủi ro riêng biệt.

Luận điểm đầu tư cuối cùng dựa trên nguyên tắc đơn giản: vốn luôn chảy về các tài sản có năng suất, và hạ tầng AI đại diện cho chu kỳ đầu tư năng suất lớn nhất của thời đại này. Các nhà siêu mở rộng sẽ không bỏ ra 500 tỷ đô la mỗi năm nếu ban lãnh đạo không tin vào lợi nhuận đáng kể. Theo dõi dòng chảy vốn, như các hướng dẫn đầu tư nhấn mạnh, thường giúp xác định các ngành phù hợp để phân tích sâu hơn.

Trước khi đưa ra quyết định đầu tư, hãy nghiên cứu kỹ các công ty này. Đọc các báo cáo thường niên, hiểu rõ lợi thế cạnh tranh của họ, và đánh giá cách vai trò của họ trong hệ sinh thái hạ tầng AI phù hợp với luận điểm đầu tư của bạn. Các nhà đầu tư thành công nhất kết hợp các khung phân tích—như trong các cuốn sách của Adam Rubin về phân tích ngành—với nghiên cứu độc quyền phù hợp với điều kiện thị trường hiện tại.

Cơn sốt hạ tầng AI là một trong những cơ hội đầu tư quan trọng nhất của thập kỷ này. Hiểu cách Nvidia, Broadcom và TSMC đóng góp vào làn sóng này cung cấp một khung để suy nghĩ chiến lược về các khoản đầu tư trong lĩnh vực công nghệ năm 2026 và xa hơn.