Hiểu về các yếu tố thúc đẩy AI: Khung phương pháp của nhà quản lý quỹ để thành công trong đầu tư công nghệ

Trong bối cảnh lĩnh vực đầu tư trí tuệ nhân tạo (AI) phát triển nhanh chóng, sự phân biệt giữa các loại công ty hưởng lợi khác nhau đã trở nên vô cùng quan trọng đối với xây dựng danh mục đầu tư. Denny Fish, quản lý danh mục tại Janus Henderson, gần đây đã chia sẻ những hiểu biết giúp các nhà đầu tư công nghệ có thể điều hướng hệ sinh thái phức tạp của sự tăng trưởng dựa trên AI. Phân tích của ông tập trung vào một khung lý thuyết mạnh mẽ giúp nhà đầu tư không chỉ hiểu rõ các công ty sẽ hưởng lợi từ AI mà còn cách và khi nào những lợi ích đó sẽ hình thành.

Khái niệm về người hỗ trợ (enabler) đại diện cho lớp nền tảng của luận điểm đầu tư AI này—các công ty và hạ tầng làm cho việc triển khai trí tuệ nhân tạo có thể mở rộng quy mô.

Khung Đầu Tư AI Ba Lớp: Định nghĩa Người Hỗ Trợ và Vai Trò Của Họ

Khi bàn về cách phân loại các cơ hội AI trên thị trường, Fish giải thích rằng đường cong chấp nhận AI diễn ra qua các giai đoạn rõ ràng, mỗi giai đoạn có các loại công ty khác nhau chiếm lĩnh. Khung lý thuyết mà ông sử dụng—được hướng dẫn bởi cả Quỹ Công Nghệ và Đổi Mới Toàn Cầu của Janus Henderson lẫn ETF AI riêng của công ty (JHAI)—chia các công ty hưởng lợi thành ba nhóm chính.

Người hỗ trợ (Enablers) tạo thành nền tảng quan trọng. Đây là các công ty và nhà cung cấp hạ tầng làm cho hạ tầng AI có thể hoạt động. Nhóm này bao gồm các nhà sản xuất chip, GPU, ASIC, các nhà foundry bán dẫn, nhà sản xuất thiết bị, nhà cung cấp năng lượng và các nhà vận hành trung tâm dữ liệu. Lớp người hỗ trợ bao phủ các lĩnh vực công nghệ, năng lượng và công nghiệp—tức là tất cả phần cứng và hạ tầng cần thiết để huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn và sau đó triển khai các mô hình đó để suy luận trong nhiều ứng dụng khác nhau.

Lý do đơn giản: trước khi bất kỳ phần mềm hay quy trình kinh doanh nào có thể được nâng cấp bằng AI, hạ tầng tính toán nền tảng phải tồn tại. GPU của Nvidia, năng lực sản xuất của TSMC, và các công ty cung cấp hạ tầng năng lượng đều đóng vai trò là người hỗ trợ. Không có họ, toàn bộ hệ sinh thái AI không thể hoạt động.

Vượt Ra Ngoài Hạ Tầng: Các Người Tăng Cường và Người Sử Dụng Cuối

Trong khi các người hỗ trợ thu hút sự chú ý và mang lại lợi nhuận ngắn hạn, khung lý thuyết còn mở rộng để nắm bắt toàn bộ cơ hội đầu tư. Người tăng cường (Enhancers) là các công ty đã có nền tảng kinh doanh vững chắc trước khi AI xuất hiện, nhưng sẽ thấy lợi ích đó được cộng hưởng qua việc tích hợp AI. Các công ty phần mềm có vị thế thị trường vững chắc, các lợi thế dữ liệu quan trọng và mối quan hệ khách hàng quý giá là những ví dụ điển hình của người tăng cường—họ có thể tích hợp AI vào các sản phẩm hiện có để tăng cường giá trị đề xuất của mình. Các công ty internet tiêu dùng cũng hoạt động như các người tăng cường, với AI dự kiến sẽ làm sâu sắc hơn sự gắn kết của người dùng và nâng cao hiệu quả vận hành trong cả lĩnh vực số và vật lý.

Người dùng cuối (End users) là lớp thứ ba—các công ty trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe, dịch vụ tài chính, nông nghiệp và bảo hiểm sẽ triển khai AI một cách tích cực để giảm chi phí và thúc đẩy tăng trưởng doanh thu. Các nhà lãnh đạo ngành trong các lĩnh vực này có quy mô và hạ tầng phân phối đủ lớn để tận dụng lợi thế cạnh tranh đáng kể từ việc triển khai AI, mở rộng vị thế thống lĩnh thị trường của họ qua sự chuyển đổi công nghệ này.

Cấu trúc ba tầng này nhận thức rõ rằng lợi ích của AI không xuất hiện đồng đều. Các người hỗ trợ hạ tầng tạo ra lợi nhuận sớm nhất và rõ ràng nhất. Các người tăng cường sẽ nhận được lợi ích dần dần khi họ tích hợp AI vào các sản phẩm hiện có. Người dùng cuối sẽ trải nghiệm lợi ích sâu sắc nhất nhưng bị trì hoãn lâu nhất, khi việc áp dụng AI cạnh tranh biến đổi ngành của họ.

Chu kỳ Đầu Tư Hiện Tại: Giá Trị Tập Trung Vào Năm 2026

Ba năm qua đã minh chứng rõ ràng tính đúng đắn của khung lý thuyết này. Các công ty nằm trong nhóm người hỗ trợ—đặc biệt là các nhà sản xuất chip bán dẫn và nhà cung cấp hạ tầng AI—đã mang lại lợi nhuận vượt mong đợi. Hệ sinh thái chip bán dẫn AI đã hưởng lợi từ các yếu tố cơ bản vượt xa kỳ vọng, với lợi nhuận tăng mạnh ngay cả khi giá cổ phiếu tăng, thậm chí còn làm co hẹp các hệ số định giá trong nhiều trường hợp.

Ngược lại, phần mềm đã trải qua giai đoạn khó khăn. Mặc dù doanh thu và lợi nhuận tăng trưởng trong một số lĩnh vực, toàn ngành gặp khó khăn do các mối đe dọa về gián đoạn và các câu hỏi cơ bản về khả năng tạo doanh thu của AI trong các mô hình kinh doanh phần mềm truyền thống. Khoảng cách giữa các công ty thắng lợi và thất bại ngày càng rõ rệt—những công ty có thể chứng minh rõ ràng giá trị tạo ra từ AI vượt trội hơn hẳn các công ty không có lối đi rõ ràng để kiếm tiền từ AI.

Mô hình này tiết lộ một chân lý quan trọng: không phải tất cả các cổ phiếu công nghệ đều tham gia đều đặn vào các chu kỳ AI. Những người thực hành, thường xuyên tiếp xúc trực tiếp với các đối tác ngành, tham dự các hội nghị lớn như hội nghị công nghệ của UBS, và thực hiện nghiên cứu thực địa, nhận thấy rõ rằng các người hỗ trợ vẫn tiếp tục mở rộng khả năng của mình. Thông báo của Nvidia tại CES về Vera Rubin, kiến trúc GPU thế hệ mới, là ví dụ điển hình cho tiến trình này—các hệ thống ngày càng mạnh mẽ và hiệu quả hơn, giảm chi phí trên mỗi token cho suy luận mô hình trong khi vẫn duy trì các lợi ích về hiệu suất.

Quay vòng Thị Trường và Triển vọng 2026: Theo Dõi Sự Bão Hòa của Người Hỗ Trợ

Khi năm 2026 mở ra, bối cảnh đầu tư có vẻ sẵn sàng cho sự phân tán tiếp tục giữa các công ty công nghệ lớn. Thành tích ấn tượng của Google trong đầu năm 2026 trái ngược hoàn toàn với đà giảm tốc của Meta—một sự đảo ngược rõ rệt so với năm 2025 khi các vị trí này đảo chiều. Những sự đảo chiều này cho thấy ngay cả trong nhóm các công ty siêu lớn, khả năng thực thi cơ bản vẫn khác biệt rõ rệt.

Triển vọng dành cho các người hỗ trợ vẫn tích cực nhưng ngày càng tinh tế hơn. Nền tảng hạ tầng hỗ trợ sẽ tiếp tục duy trì hệ sinh thái AI, nhưng nhà đầu tư nên dự đoán rằng vị thế thống lĩnh của nhóm này sẽ thay đổi. Phần mềm, sau ba năm kém hơn so với chip bán dẫn và hạ tầng, đang mở ra các cơ hội mới khi các định giá co lại và các công ty chứng minh khả năng tích hợp AI một cách có ý nghĩa vào hoạt động của mình.

Các công ty công nghệ lớn cũng dự kiến sẽ thể hiện sự phân hóa rõ rệt. Những công ty mở rộng lợi thế cạnh tranh qua việc triển khai AI tích cực—dù qua chip vượt trội, nền tảng đám mây hàng đầu hay vị thế thị trường chiếm ưu thế—dự kiến sẽ tiếp tục hoạt động tốt. Những công ty khác, dù thuộc các thương hiệu toàn cầu nổi bật, vẫn phải đối mặt với áp lực.

Xác Thực Thực Tế: Từ CES Đến Xe Tự Hành

Sự tự tin vào khung lý thuyết này còn được xác thực qua các ví dụ thực tế. Công nghệ xe tự hành tại CES 2026 thể hiện rõ việc triển khai các sáng kiến hỗ trợ. Hoạt động của Waymo tại San Francisco đã trưởng thành đến mức người dùng có kinh nghiệm thực sự ưa thích dịch vụ này hơn so với dịch vụ gọi xe truyền thống. Hệ thống Full Self-Driving của Tesla đã tiến bộ đáng kể nhưng vẫn còn kém xa khả năng của Waymo, phản ánh các hướng đi công nghệ khác nhau mà các công ty này theo đuổi.

Wayve, một công ty xe tự hành có trụ sở tại London được hậu thuẫn bởi SoftBank, Microsoft và Nvidia, gần đây đã hoàn thành các chuyến đi tự hành kéo dài 45 phút qua giao thông London mà không cần can thiệp của con người—một thử nghiệm phức tạp thể hiện rõ tiến trình nhanh chóng từ lý thuyết đến thực tế. Các triển khai thực tế này xác thực luận đề về người hỗ trợ: không có công nghệ GPU của Nvidia, không có hạ tầng đám mây, không có các foundry bán dẫn hoạt động hết công suất, những màn trình diễn này sẽ không thể xảy ra.

Các lĩnh vực robot và humanoid xuất hiện tại CES cũng chứng minh cách hạ tầng hỗ trợ—chip, thuật toán, hạ tầng huấn luyện—tạo nền tảng cho các dòng sản phẩm hoàn toàn mới.

Độ Phức Tạp Cạnh Tranh: Khi Các Công Ty Gây Rối Ranh Giới Phân Loại

Khung lý thuyết này, mặc dù hữu ích, trở nên phức tạp hơn khi áp dụng cho các nhà siêu mở rộng (hyperscalers). Microsoft là ví dụ điển hình cho sự mờ nhạt ranh giới: Azure đại diện cho hạ tầng hỗ trợ thuần túy, trong khi tích hợp Copilot vào Office và các ứng dụng năng suất khác giúp Microsoft trở thành một người tăng cường. Amazon cũng hoạt động đa dạng—AWS hỗ trợ AI doanh nghiệp, trong khi hạ tầng logistics vật lý của Amazon giúp công ty tận dụng tối đa hiệu quả từ AI vật lý qua robot và tự động hóa.

Sự phức tạp này phản ánh thực tế sâu xa hơn: các công ty có khả năng kết hợp phần mềm và hạ tầng có thể khai thác giá trị qua nhiều giai đoạn của quá trình chấp nhận AI. Lợi thế cạnh tranh của các nhà siêu mở rộng—khả năng sản xuất của TSMC, mối quan hệ doanh nghiệp của Microsoft, mạng lưới logistics của Amazon—tạo ra các rào cản phòng thủ mà các đối thủ khó có thể bắt chước dù chi tiêu vốn lớn.

Xây Dựng Danh Mục Đầu Tư: Cân Bằng Giữa Khả Năng Chống Rủi Ro và Tùy Chọn

Việc áp dụng khung lý thuyết này trong quản lý danh mục thực tế đòi hỏi cân nhắc hai mục tiêu đối lập: khả năng chống rủi ro và tính linh hoạt. Triết lý này phân bổ 50-70% danh mục cho các công ty mang lại khả năng chống rủi ro—các doanh nghiệp tạo ra lợi nhuận cao với phạm vi kết quả dễ kiểm soát, được hỗ trợ bởi lợi thế cạnh tranh mạnh mẽ và đội ngũ lãnh đạo đổi mới. Các vị trí cốt lõi này có thể được duy trì trong vòng năm năm, miễn là các giả định cơ bản vẫn còn nguyên.

TSMC là ví dụ điển hình cho nhóm khả năng chống rủi ro này. Dù Broadcom, AMD hay Nvidia có thể trở thành nhà thiết kế chip hàng đầu, “mọi con đường đều dẫn qua” Đài Loan và các nhà máy mới tại Phoenix, Arizona. Mô hình foundry tập trung rủi ro sản xuất vào các cách dự đoán rõ ràng—dù chip nào được ưa chuộng, TSMC vẫn sản xuất.

Phần còn lại 30-40% danh mục sẽ gồm các vị trí nhỏ hơn trong các công ty có phạm vi kết quả rộng hơn—những người chiến thắng trong tương lai có thể trở thành các vị trí khả năng chống rủi ro theo thời gian. Những vị trí này chấp nhận độ không chắc chắn cao hơn vì chúng là các cược vào sự phát triển lợi thế cạnh tranh trong tương lai. Chiến lược này thừa nhận rằng khả năng lãnh đạo trong tương lai vẫn còn phần nào chưa rõ ràng; quy mô đầu tư phản ánh thực tế này.

Nhìn Về Phía Trước: Sự Tiến Hóa Liên Tục của Đầu Tư AI

Khi hạ tầng AI trưởng thành và đường cong chấp nhận tiếp tục tiến triển, tỷ lệ tài sản phân bổ cho từng nhóm trong khung lý thuyết sẽ thay đổi. Các công ty hiện tại chỉ là người hỗ trợ thuần túy có thể phát triển thành các vị trí cân bằng hơn khi công nghệ của họ trở thành hàng hóa. Các người tăng cường có thể chuyển đổi thành các nhóm người dùng cuối khi việc tích hợp AI sâu hơn. Cách phân loại linh hoạt này, thay vì coi là cố định, giải thích lý do tại sao cấu trúc khung lý thuyết—được thể hiện qua JHAI và các quỹ quản lý chủ động tương tự—thay đổi phân bổ theo thời gian.

Thị trường đầu tư hướng tới 2026 đòi hỏi các nhà thực hành duy trì liên hệ trực tiếp với các đối tác ngành, xác minh giả định qua nghiên cứu thực địa, và tránh xa tiếng ồn của Phố Wall để dựa vào dữ liệu cơ bản. Hạ tầng AI tiếp tục mở rộng khả năng trong khi giảm chi phí—một sự kết hợp đảm bảo hệ sinh thái hạ tầng AI vẫn khỏe mạnh qua chu kỳ. Tuy nhiên, sự phân tán giữa các công ty cho thấy các chiến lược “mua công nghệ” đơn thuần sẽ kém hiệu quả hơn. Sự phân biệt rõ ràng giữa người hỗ trợ, người tăng cường và người dùng cuối ngày càng quyết định thành công đầu tư, xác thực tính ứng dụng thực tế của khung lý thuyết này cho các nhà quản lý danh mục xây dựng các vị trí linh hoạt, bền vững trong kỷ nguyên AI.