ECB nói gì về nguy cơ “bong bóng” cổ phiếu AI tại Mỹ?

Điều đó tạo ra một cấu trúc thị trường tập trung: khi nhóm cổ phiếu dẫn dắt tiếp tục tăng, các chỉ số chung có thể duy trì đà đi lên; nhưng nếu kỳ vọng về nhóm này đảo chiều, tác động cũng có thể lan rộng nhanh hơn.

Vì sao một quỹ công nghệ tăng mạnh vẫn có thể trông “rẻ” hơn?

Hệ số P/E dự phóng được tính bằng giá cổ phiếu chia cho lợi nhuận dự kiến trong tương lai. Vì vậy, một quỹ như Technology Select Sector SPDR Fund (XLK) có thể tăng khoảng 42% trong một năm, thậm chí trải qua một đợt tăng khoảng 45 ngày rất mạnh, nhưng P/E dự phóng vẫn giảm nếu lợi nhuận dự kiến tăng nhanh hơn giá cổ phiếu.

Mức giảm khoảng 30% của hệ số này được quy cho việc dự báo lợi nhuận tăng khoảng 80%. Tuy nhiên, cần thận trọng khi so sánh các tỷ lệ: nếu chỉ lấy mức tăng giá 42% và mức tăng lợi nhuận 80% trong cùng một khoảng thời gian, P/E về mặt cơ học sẽ giảm khoảng 21%. Con số 30% có thể phản ánh các giai đoạn đo lường, thành phần chỉ số hoặc chuỗi dự báo lợi nhuận không hoàn toàn giống nhau.

Nói cách khác, một hệ số định giá thấp hơn không tự động có nghĩa cổ phiếu đã trở nên rẻ. Kết quả đó phụ thuộc vào giả định rằng doanh thu liên quan đến AI, biên lợi nhuận, chi tiêu điện toán đám mây và lợi nhuận từ đầu tư trung tâm dữ liệu sẽ tăng mạnh — đồng thời duy trì được trong thời gian dài.

Nếu giá không giảm, P/E vẫn có thể tăng

Một cú điều chỉnh không nhất thiết bắt đầu bằng việc giá cổ phiếu giảm ngay lập tức. Nếu hạ tầng AI trở nên dư thừa, khách hàng doanh nghiệp chi tiêu ít hơn dự kiến, cạnh tranh làm thu hẹp biên lợi nhuận hoặc cú sốc kinh tế khiến nhu cầu suy yếu, các nhà phân tích có thể cắt giảm dự báo lợi nhuận.

Khi giá cổ phiếu chưa đổi nhưng lợi nhuận kỳ vọng giảm, P/E dự phóng sẽ tự động tăng. Cổ phiếu khi đó trông đắt hơn, có thể khiến nhà đầu tư điều chỉnh lại mức giá sẵn sàng trả và tạo thêm áp lực giảm giá.

ECB từng cảnh báo định giá gắn với AI dễ bị tổn thương trước những thay đổi trong kỳ vọng. Phản ứng của thị trường sau khi mô hình DeepSeek-R1 được công bố vào tháng 1 là một ví dụ được cơ quan này nhắc tới.

So với BoE, ECB thận trọng hơn trong cách diễn đạt

Ngân hàng Trung ương Anh (BoE) đã trực tiếp hơn khi so sánh với thời kỳ dot-com. BoE cho biết một số hệ số định giá của các chỉ số Mỹ đã tiến gần mức đỉnh thời dot-com, đồng thời lưu ý cổ phiếu AI chiếm khoảng 44% vốn hóa thị trường của S&P 500.

Báo cáo tháng 7 năm 2026 của BoE cũng nhấn mạnh rằng định giá các công ty AI đã tăng nhanh hơn các chỉ số cổ phiếu nói chung. Mức độ tập trung cao làm khuếch đại tác động nếu thị trường định giá lại nhóm cổ phiếu này.

Quy mô của “giao dịch AI” khiến rủi ro mang tính hệ thống

Các ước tính được Goldman Sachs trích dẫn cho thấy giá trị vốn hóa của những doanh nghiệp liên quan đến AI đã tăng khoảng 27 nghìn tỷ USD, tương đương khoảng 36% thị trường cổ phiếu Mỹ hiện nay.

Quy mô này khiến câu chuyện AI trở nên quan trọng đối với ổn định tài chính, ngay cả trong trường hợp những tiến bộ công nghệ nền tảng là có thật. Nếu lợi nhuận thực tế tiếp tục không theo kịp giá cổ phiếu, hoặc làn sóng tăng trưởng dự kiến gây thất vọng, một đợt điều chỉnh mạnh có thể lan qua các tài sản Mỹ do nhà đầu tư toàn cầu nắm giữ và ảnh hưởng đến các thị trường tài chính châu Âu.

Vì sao đây mới là rủi ro cần theo dõi, chưa phải phán quyết về bong bóng?

Khác với giai đoạn dot-com, các doanh nghiệp dẫn đầu hiện nay nhìn chung là những công ty lớn đã có lợi nhuận và tạo ra dòng tiền. Vì thế, ECB không khẳng định toàn bộ đà tăng là phi lý.

Mối quan ngại của ECB mang tính điều kiện: nếu giá cổ phiếu tiếp tục tăng nhanh hơn lợi nhuận thực tế, hoặc nếu kỳ vọng về lợi nhuận từ AI không thành hiện thực, thị trường có thể chứng kiến một đợt điều chỉnh mạnh. Vấn đề không chỉ là liệu AI có tạo ra giá trị hay không, mà còn là giá trị đó có đủ lớn và xuất hiện đủ nhanh để biện minh cho mức định giá hiện tại hay không.