Một làn sóng thua lỗ trên thị trường cổ phiếu gắn với các đợt ra mắt trí tuệ nhân tạo đang định hình lại cách nhà đầu tư định giá cả một số ngành, khi giới giao dịch nhanh chóng phản ánh rủi ro AI sẽ làm co hẹp biên lợi nhuận trên khắp các ngành dựa trên tri thức.
Khoảng 800 tỷ USD vốn hóa thị trường đã bị xóa sổ trong các đợt bán tháo gần đây liên quan đến việc tung ra sản phẩm AI mới, theo phân tích thị trường, với một số phiên giảm mạnh nhất diễn ra chỉ trong vài giờ sau các thông báo về năng lực mới.
Tốc độ và quy mô định giá lại cho thấy thị trường công khai đang xem AI chủ yếu như một lực phá hủy nhu cầu đối với các mô hình kinh doanh hiện tại.
Tuy nhiên, ngày càng nhiều chiến lược gia cho rằng phản ứng này có thể đã bỏ qua một hiệu ứng cấp hai: một sự mở rộng năng suất có thể cuối cùng sẽ làm rộng ra hoạt động kinh tế thay vì thu hẹp nó.
Các đợt ra mắt năng lực AI kích hoạt định giá lại ngành ngay lập tức
Các mô hình giao dịch gần đây cho thấy mối tương quan trực tiếp giữa các lần ra mắt sản phẩm AI và những đợt sụt giảm mạnh trong các ngành dễ bị ảnh hưởng.
IBM ghi nhận phiên giao dịch tệ nhất kể từ tháng 10/2000 sau khi các công cụ mới cho thấy khả năng tự động hóa các phần lớn quy trình công việc liên quan đến COBOL.
Các công ty an ninh mạng bị bán tháo trong vòng vài phút sau một thông báo về sản phẩm tự động phát hiện lỗ hổng mã, riêng CrowdStrike đã mất khoảng 20 tỷ USD giá trị thị trường chỉ trong hai phiên giao dịch.
Adobe cũng chịu áp lực kéo dài trong năm nay khi các công cụ AI sinh nội dung làm co hẹp kinh tế học của hoạt động sản xuất sáng tạo.
Những biến động này phản ánh một phản ứng thị trường bậc một mang tính hợp lý.
Khi phần mềm sao chép được các tác vụ nhân sự chi phí cao, quyền định giá chuyển về phía khách hàng và kỳ vọng doanh thu tương lai bị điều chỉnh xuống thấp hơn.
Nhưng quá trình định giá lại này chủ yếu dựa trên sự co hẹp biên lợi nhuận ở cấp độ doanh nghiệp, chứ không phải trên việc chi phí thấp hơn có thể ảnh hưởng đến quy mô của toàn bộ nền kinh tế như thế nào.
Từ xáo trộn lao động đến giảm phát giá dịch vụ
Câu chuyện bi quan chủ đạo giả định một vòng lặp phản hồi tiêu cực trong đó tự động hóa dẫn tới sa thải, tiêu dùng yếu đi và lại tiếp tục tự động hóa.
Khung lập luận đó phụ thuộc vào một giả định then chốt: rằng nhu cầu vẫn cố định.
Trong lịch sử, các giai đoạn sụt giảm chi phí mạnh thường tạo ra kết quả ngược lại. Khi máy tính, phân phối và hạ tầng trở nên rẻ hơn, tổng mức sử dụng tăng lên và các ngành mới xuất hiện.
AI hiện đang nhắm vào thành phần lớn nhất của các nền kinh tế phát triển: khu vực dịch vụ, chiếm gần 80% tổng sản phẩm quốc nội của Mỹ, bằng cách giảm chi phí cận biên của lao động nhận thức trên các chức năng như tuân thủ, marketing, chăm sóc khách hàng, tài liệu pháp lý và phát triển phần mềm cơ bản.
Nếu các chi phí đó giảm xuống, tác động ngay lập tức là áp lực biên lợi nhuận đối với các doanh nghiệp đương nhiệm.
Cũng nên đọc: New Lawsuit Claims Jane Street Front-Ran Key TerraUSD Trades Before Depeg
Tác động rộng hơn là lạm phát dịch vụ thấp hơn và sức mua thực cao hơn cho hộ gia đình và doanh nghiệp nhỏ.
Trong kịch bản đó, các khoản tăng năng suất được truyền dẫn thông qua giá cả giảm thay vì tiền lương tăng, một động lực mà một số nhà phân tích mô tả là sự chuyển dịch từ “GDP bóng ma” sang “GDP dồi dào”, nơi sản lượng kinh tế tăng trong khi chi phí sinh hoạt giảm.
SaaS và công việc tri thức đối mặt với định giá lại mang tính cấu trúc
Việc định giá lại đặc biệt rõ rệt trong lĩnh vực phần mềm.
Các bộ phận mua sắm đang đàm phán lại hợp đồng, các công cụ ngách đối mặt với rủi ro bị thay thế và các mô hình định giá dựa trên số ghế truyền thống chịu áp lực.
Tuy vậy, sự xáo trộn ngày càng được xem như một sự chuyển đổi trong cách phần mềm mang lại giá trị hơn là sự sụp đổ của chi tiêu kỹ thuật số.
Các công ty xây dựng trên những quy trình làm việc tĩnh là dễ tổn thương nhất, trong khi những doanh nghiệp nắm được dữ liệu, năng lực tính toán, kênh phân phối và tầng niềm tin có thể sẽ chiếm lĩnh giai đoạn tiếp theo của thị trường.
Đồng thời, việc giảm chi phí vận hành đang hạ thấp rào cản gia nhập cho các công ty mới.
Khi một người vận hành đơn lẻ có thể tự động hóa kế toán, hỗ trợ khách hàng, phát triển và marketing, việc thành lập doanh nghiệp trở nên ít đòi hỏi vốn hơn, một sự chuyển dịch có thể phần nào bù đắp cho việc mất việc làm trong các tổ chức lớn.
Năng suất trở thành biến số vĩ mô cốt lõi
Kết quả thị trường dài hạn phụ thuộc vào việc liệu các khoản tăng hiệu quả do AI thúc đẩy có được chuyển hóa thành tăng trưởng năng suất bền vững trên các ngành như quản trị y tế, logistics, sản xuất và năng lượng hay không.
Ngay cả mức tăng năng suất khiêm tốn 1%–2% mỗi năm cũng tích lũy đáng kể trong một thập kỷ và trong lịch sử gắn liền với mức sống cao hơn.
Dữ liệu gần đây đã cho thấy năng suất lao động Mỹ tăng tốc lên mức mạnh nhất trong hai năm, củng cố lập luận rằng tác động kinh tế của AI có thể vượt ra ngoài câu chuyện co hẹp lợi nhuận doanh nghiệp.
Thị trường đang định giá sụp đổ hay chuyển đổi
Hiện tại, thị trường cổ phiếu đang phản ứng với AI như một mối đe dọa trực tiếp đối với các mô hình doanh thu hiện hữu.
Cuộc tranh luận sâu hơn là liệu công nghệ này làm giảm kích cỡ chiếc bánh kinh tế hay mở rộng nó bằng cách làm dịch vụ rẻ hơn, tăng khối lượng giao dịch và tạo điều kiện cho các hình thức khởi nghiệp mới.
Nếu làn sóng bán tháo hiện nay phản ánh sự tập trung vào áp lực biên lợi nhuận ngắn hạn, thì kênh năng suất và tiềm năng giảm lạm phát cấu trúc vẫn đang bị định giá thấp.
Kết quả sẽ phụ thuộc ít hơn vào tốc độ tiến bộ công nghệ và nhiều hơn vào việc các định chế, doanh nghiệp và thị trường lao động thích ứng với sự chuyển dịch này nhanh đến đâu.
Đọc tiếp: Top Analysts Say Bitcoin ETF Fast Money Exit Creates Entry Point For Capital That Actually Stays