Bàn giao dịch của Goldman Sachs: Giao dịch động lượng có thể mất vài tuần nữa để chạm đáy, câu chuyện chi tiêu vốn cho AI đang bị lung lay

Các mô hình AI đạt hiệu suất hàng đầu với chi phí tính toán thấp hơn nhiều so với kỳ vọng của thị trường, một lần nữa thách thức quan điểm trên thị trường rằng "chỉ có liên tục mở rộng chi tiêu vốn mới có thể chiến thắng trong cuộc cạnh tranh AI". Theo bộ phận giao dịch One-Delta của Goldman Sachs, việc điều chỉnh chiến lược động lượng vẫn chưa kết thúc, nhưng hiện tại cổ phiếu Mỹ chưa xuất hiện rủi ro hệ thống, cấu trúc thị trường vẫn giữ được sự linh hoạt.

Rich Privorotsky, người đứng đầu bộ phận giao dịch One-Delta của Goldman Sachs cho biết, mô hình động lượng của họ chỉ ra rằng đợt điều chỉnh giao dịch động lượng (Momentum) này còn vài tuần nữa mới chạm đáy thực sự và có khả năng mức giảm cuối cùng sẽ gần với mức trung vị lịch sử. Tuy nhiên, xét đến tốc độ tăng trước đó cao hơn nhiều so với trung bình lịch sử, lần điều chỉnh này cũng có khả năng vượt qua mức trung bình lịch sử.

Ông cũng chỉ ra rằng, sự xuất hiện gần đây của thế hệ mới các mô hình AI hiệu quả cao đang kích thích thị trường suy nghĩ lại về logic đầu tư cơ sở hạ tầng AI. Khi hiệu suất huấn luyện mô hình ngày càng được nâng cao, câu chuyện cốt lõi về "tiếp tục đầu tư số vốn khổng lồ để xây dựng các cụm tính toán quy mô lớn hơn" đang ngày càng bị nghi ngờ, trong khi chi tiêu vốn cho AI vẫn là dòng chủ đạo quan trọng nhất trong định giá cổ phiếu công nghệ toàn cầu hiện nay.

Giao dịch động lượng chưa hoàn tất, xoay vòng dòng tiền vẫn xuất hiện trong thị trường

Privorotsky cho biết chỉ số động lượng mà ông theo dõi cho thấy, biến động tương đối vẫn ở mức cao và hiện chưa xuất hiện tín hiệu đủ mạnh để tháo chuông cảnh báo.

Tuy nhiên, đã bắt đầu xuất hiện sự phân hóa rõ rệt trong nội bộ thị trường. Một mặt, một số cổ phiếu liên quan đến phần cứng AI đã bước vào vùng quá bán; mặt khác, một số nhóm ngành trước đó kém hiệu quả lại tăng trở lại dù nền tảng cơ bản chưa có cải thiện rõ rệt, đặc điểm xoay vòng dòng tiền thể hiện khá rõ.

Xét về chỉ số, thị trường cổ phiếu Mỹ vẫn thể hiện sự linh hoạt mạnh mẽ. Sự liên quan giữa các ngành duy trì ở mức thấp, dòng vốn chủ yếu chuyển dịch giữa các ngành thay vì bán tháo trên diện rộng. Ngay cả khi biến động tiềm ẩn tăng trở lại vào thứ Sáu tuần trước, cấu trúc thị trường này vẫn chưa có thay đổi căn bản.

Hiệu quả AI tăng cao, thách thức thêm lần nữa đối với logic chi tiêu vốn

Privorotsky cho biết, sau khi thử nghiệm thực tế mô hình Kimi K3, ông rất ấn tượng với năng lực kỹ thuật của nó. Mô hình này sở hữu 28 nghìn tỷ tham số, việc tự vận hành vẫn đòi hỏi cụm GPU cấp doanh nghiệp, không thể chạy trên các thiết bị cá nhân thông thường.

Theo ông, điều thực sự đáng chú ý không phải là giai đoạn suy luận, mà là hiệu suất huấn luyện.

So với việc đơn thuần tăng quy mô tính toán, các mô hình thế hệ mới tập trung nhiều hơn vào tối ưu hóa thuật toán, đổi mới kiến trúc mô hình, cũng như các cơ chế định tuyến chuyên gia hỗn hợp (MoE) hiệu quả hơn để nâng cao hiệu quả huấn luyện. Lấy ví dụ với Kimi K3, mô hình này có 896 module chuyên gia, nhưng mỗi lần suy luận chỉ kích hoạt 16 module, qua đó giảm đáng kể tiêu thụ tài nguyên tính toán.

Điều này cũng khiến thị trường suy nghĩ lại: nếu các mô hình tiên tiến có thể nâng cao hiệu quả huấn luyện thông qua đổi mới thuật toán, liệu ngành công nghiệp AI có còn cần tiếp tục xây dựng các trung tâm dữ liệu và cụm huấn luyện quy mô ngày càng lớn, đòi hỏi vốn đầu tư khổng lồ?

Tuy nhiên, Privorotsky cho rằng, đây chủ yếu là thách thức đối với logic đầu tư vào giai đoạn huấn luyện, còn nhu cầu tính toán cho giai đoạn suy luận vẫn có nền tảng vững chắc, nhu cầu cơ sở hạ tầng AI về lâu dài chưa có sự đảo chiều căn bản.

Mùa báo cáo tài chính sẽ quyết định liệu chủ đề AI có còn duy trì hay không

Khi Cục Dự trữ Liên bang Mỹ bước vào giai đoạn "im lặng" trước kỳ họp, thị trường ngắn hạn sẽ chú ý đến quyết định lãi suất của Ngân hàng Trung ương châu Âu, chỉ số CPI của Anh và chỉ số PMI sơ bộ của các nền kinh tế lớn toàn cầu.

Tuy nhiên, Privorotsky cho rằng, yếu tố thực sự quyết định hướng đi thị trường vẫn là mùa báo cáo tài chính sắp bắt đầu.

Ngoài Alphabet, kết quả kinh doanh của Tesla, Texas Instruments, Intel và sự kiện "Advancing AI" sắp tới của AMD đều sẽ là cửa sổ quan sát quan trọng cho chu kỳ đầu tư AI và là cơ hội kiểm nghiệm liệu logic chi tiêu vốn nghìn tỷ USD cho AI có tiếp tục được thị trường công nhận hay không.