Tác giả: Jim, MSX麦通
Đặt mình vào thời điểm một năm trước, nếu ai đó nói với bạn rằng Dell, Nokia, Cisco, Corning, Western Data,... sẽ trở thành những cổ phiếu được quan tâm trở lại trong các giao dịch AI, có lẽ bạn sẽ cảm thấy họ hơi mơ hồ......
Sau cùng, trong một thời gian dài trước đây, khi thị trường nhắc đến AI, phản ứng đầu tiên thường là Nvidia, bộ nhớ, mô-đun quang, điện và trung tâm dữ liệu. Chúng hoặc là đủ gần với GPU, hoặc nằm ngay trong mắt xích nóng nhất của việc mở rộng sức mạnh tính toán. Ngược lại, những công ty công nghệ lâu đời như Dell, HP, Nokia, Cisco, Corning, Seagate này thường bị gán nhãn là "tăng trưởng chậm", "câu chuyện cũ kỹ", "định giá không linh hoạt".
Nhưng trớ trêu thay, nhóm cổ phiếu công nghệ lâu đời trông có vẻ không quá hấp dẫn này gần đây lại thể hiện khá ấn tượng, khiến thị trường bắt đầu thảo luận lại về chúng.
Thị trường cũng nhanh chóng tự điều chỉnh và tìm ra góc độ giải thích phù hợp: Khi AI chuyển từ tham số mô hình sang các trung tâm dữ liệu thực tế, thị trường tự nhiên sẽ tìm kiếm lại những công ty có khả năng triển khai và năng lực cơ sở hạ tầng, đây chính là lý do Dell, HP, Nokia,... được nhìn nhận lại.
Vậy đây thực sự là một đợt định giá lại ngành công nghiệp, hay chỉ là một câu chuyện mới mà thị trường tạm thời khoác lên những cổ phiếu công nghệ lâu đời?
Một. AI Chuyển Số: Tại Sao Lại Định Giá Lại Cổ Phiếu Công Nghệ Lâu Đời?
Trong vài năm qua, manh mối cốt lõi nhất trong giao dịch AI rất rõ ràng, đó là đầu tiên nhìn vào mô hình, sau đó nhìn vào sức mạnh tính toán.
Điều này cũng dễ hiểu, ai có mô hình mạnh nhất, ai có được nhiều GPU nhất, người đó sẽ nhận được mức định giá cao trực tiếp nhất từ thị trường. Ở giai đoạn này, nhà đầu tư sẵn sàng mua nhất là trí tưởng tượng về AI, là khoảng trống cung ứng sức mạnh tính toán, là những người hưởng lợi cốt lõi như Nvidia.
Nhưng vấn đề nằm ở chỗ, AI cuối cùng không thể chỉ dừng lại ở các buổi ra mắt và tham số mô hình. Rốt cuộc, mô hình cần được huấn luyện, cần có trung tâm dữ liệu; suy luận cần được triển khai quy mô lớn, cần máy chủ, mạng, lưu trữ và điện; doanh nghiệp thực sự sử dụng AI, cần kiến trúc IT hoàn chỉnh và năng lực triển khai.
Nói cách khác, AI không phải là vấn đề một GPU có thể giải quyết, mà là một hệ thống công trình phức tạp toàn diện, đây cũng là điểm khởi đầu cho việc định giá lại các công ty công nghệ lâu đời.
Trước đây, thị trường nhìn Dell, có lẽ nghĩ đến PC và máy chủ truyền thống; nhìn HPE, nghĩ đến phần cứng doanh nghiệp; nhìn Nokia, nghĩ đến câu chuyện cũ về thiết bị 5G; nhìn Cisco, nghĩ đến thiết bị mạng truyền thống; nhìn Corning, nghĩ đến thủy tinh và vật liệu sợi quang; nhìn Western Digital và Seagate, nghĩ đến cổ phiếu chu kỳ ổ cứng.
Những nhãn mác này đều không sai, nhưng trong chu kỳ xây dựng cơ sở hạ tầng AI, vai trò của chúng đã thay đổi - xây dựng trung tâm dữ liệu AI, cần máy chủ toàn bộ tủ rack, làm mát bằng chất lỏng, lưu trữ, switch mạng, kết nối sợi quang, quản lý dữ liệu, hỗ trợ điện và năng lực triển khai cấp doanh nghiệp. Cụm AI càng lớn, yêu cầu về tích hợp hệ thống, truyền tải mạng, dung lượng lưu trữ và năng lực vận hành bảo trì càng cao.
Vì vậy, bản chất của đợt định giá lại này không phải là thị trường đột nhiên hoài cổ, cũng không phải là các công ty cũ cùng nhau đua theo AI, mà là khi AI bước vào giai đoạn đơn hàng, doanh thu và triển khai, thị trường bắt đầu tìm kiếm lại "ai mới thực sự có thể xây dựng cơ sở hạ tầng AI".
Những công ty này chưa chắc đã hấp dẫn nhất, nhưng chúng có một lợi thế chung, những khách hàng, kênh phân phối, chuỗi cung ứng, kinh nghiệm triển khai và năng lực cơ sở hạ tầng tích lũy trong vài chục năm qua, đang trở nên có giá trị trở lại ở giai đoạn triển khai quy mô lớn của AI.
Nói cách khác, AI đang đặt một loạt "tài sản cũ" vào "nhu cầu mới" để định giá lại.
Hai. Từ Máy Chủ, Mạng Đến Lưu Trữ: Cổ Phiếu Công Nghệ Lâu Đời Đang Được Đưa Vào Chuỗi Cơ Sở Hạ Tầng AI
Tổng quan lại, những cổ phiếu công nghệ lâu đời được AI định giá lại trong đợt này, có thể chia thành ba tuyến: Máy Chủ & Tích Hệ Thống, Mạng & Kết Nối, Lưu Trữ & Quản Lý Dữ Liệu.
Tuyến thứ nhất, là máy chủ và tích hợp hệ thống.
Dell là mẫu điển hình nhất. Trong báo cáo tài chính mới nhất, Dell đã đưa ra số liệu rất mạnh: Doanh thu Q1 FY27 đạt 43.8 tỷ USD, đơn hàng AI đạt 24.4 tỷ USD, và xác nhận doanh thu máy chủ AI 16.1 tỷ USD. Công ty còn nâng kỳ vọng doanh thu máy chủ AI cả năm FY27 lên 60 tỷ USD, dự báo doanh thu cả năm trung bình nâng lên 167 tỷ USD.
Nhóm số liệu này quan trọng, vì nó thay đổi cách thị trường nhìn Dell. Trước đây nhà đầu tư nhìn Dell, chủ yếu nhìn vào chu kỳ PC, nhu cầu máy chủ truyền thống và phần cứng doanh nghiệp. Nhưng bây giờ thị trường nhìn Dell, bắt đầu xem liệu nó có thể trở thành tổng thầu xây dựng trong việc xây dựng nhà máy AI hay không.
Lợi thế của nó không phải là tự làm GPU, mà là chuỗi cung ứng, năng lực triển khai, khách hàng doanh nghiệp, thiết kế hệ thống máy chủ, và khả năng phối hợp với hệ sinh thái Nvidia. Máy chủ AI không phải là bán một GPU xong là hết, mà cần được lắp vào tủ rack, kết nối mạng, nguồn điện và hệ thống làm mát bằng chất lỏng, sau đó giao cho khách hàng là nhà cung cấp đám mây và doanh nghiệp.
Dell ăn được, chính là khâu từ chip đến triển khai hệ thống này, logic của HPE cũng tương tự.
Cổ phiếu HPE tăng mạnh sau báo cáo tài chính mới nhất, nguyên nhân cốt lõi cũng đến từ nhu cầu cơ sở hạ tầng AI mạnh mẽ. Doanh thu Q2 của công ty đạt 10.68 tỷ USD, tăng 40% so với cùng kỳ; doanh thu liên quan đến Đám mây & AI đạt 7.71 tỷ USD, và nâng dự báo tăng trưởng cả năm FY2026. Quan trọng hơn, HPE còn có thêm khả năng mạng từ Juniper, điều này khiến nó không còn chỉ là một công ty máy chủ truyền thống, mà bắt đầu giống một nền tảng "Mạng AI + Cơ sở hạ tầng doanh nghiệp" hơn.
Vì vậy, logic định giá lại của Dell và HPE không phải là "chúng sẽ biến thành Nvidia", mà là chúng đang trở thành những nhà tích hợp hệ thống rất quan trọng trong đội thi công nhà máy AI.
Tuyến thứ hai, là mạng và kết nối.
Một trong những mắt xích dễ bị bỏ qua nhất trong cơ sở hạ tầng AI, chính là kết nối. Sức mạnh tính toán không tồn tại đơn lẻ. Bên trong trung tâm dữ liệu cần kết nối tốc độ cao, giữa các trung tâm dữ liệu cần kết nối sợi quang, khi ứng dụng AI tiến đến biên và thiết bị đầu cuối, lại cần mạng viễn thông và cơ sở hạ tầng không dây mạnh hơn. Quy mô huấn luyện và suy luận AI càng lớn, mạng và kết nối càng không còn là vai phụ, mà trở thành cơ sở hạ tầng then chốt quyết định hiệu quả sức mạnh tính toán.
Đây cũng là lý do Corning, Nokia, Cisco được thị trường thảo luận lại. Corning là ví dụ rất điển hình, nó không phải là cổ phiếu chip AI theo nghĩa truyền thống, nhưng sợi quang, kết nối quang và vật liệu thông tin quang của nó, lại chính là phần hỗ trợ quan trọng cho việc mở rộng trung tâm dữ liệu AI.
Doanh thu cốt lõi Q1 2026 của công ty đạt 4.35 tỷ USD, tăng 18% so với cùng kỳ; trong đó doanh thu bộ phận thông tin quang đạt 1.846 tỷ USD, tăng 36%. Công ty cũng đề cập, nhu cầu sản phẩm Gen AI và các thỏa thuận dài hạn với khách hàng siêu lớn mới là động lực tăng trưởng quan trọng, điều này cho thấy trung tâm dữ liệu AI không chỉ cần GPU, mà cần cả vật liệu cơ bản thực sự kết nối sức mạnh tính toán.
Câu chuyện của Nokia, thì từ thiết bị 5G truyền thống, mở rộng sang AI-RAN, 6G và mạng không dây gốc AI. Nvidia trước đây đã thông báo sẽ đầu tư 1 tỷ USD vào Nokia, hai bên sẽ hợp tác thúc đẩy AI-RAN cũng như quá trình chuyển đổi từ 5G sang 6G. Tín hiệu này rất quan trọng, vì lưu lượng AI trong tương lai sẽ không chỉ dừng lại trong trung tâm dữ liệu, nó sẽ đi vào các kịch bản thiết bị đầu cuối như điện thoại, ô tô, robot, AR/VR. Chỉ cần ứng dụng AI tiếp tục lan tỏa đến biên và mạng di động, công ty cơ sở hạ tầng viễn thông sẽ có lại không gian cho câu chuyện.
Logic của Cisco thì thiên về mạng trung tâm dữ liệu hơn, doanh thu Q3 FY2026 của công ty đạt 15.8 tỷ USD, tăng 12% so với cùng kỳ; đơn hàng switch trung tâm dữ liệu tăng hơn 40%, phải biết rằng, trong cụm AI, mạng không phải là dây kết nối đơn giản, mà là mắt xích then chốt ảnh hưởng đến hiệu quả truyền dữ liệu, tỷ lệ sử dụng sức mạnh tính toán và tính ổn định của cụm.
Logic chung của loại công ty này là AI càng tiến đến triển khai quy mô hóa, mạng và kết nối càng có giá trị.
Tuyến thứ ba, là lưu trữ.
Tuyến này trong hai tháng qua đã được thị trường biết đến rộng rãi, cũng tức là AI không chỉ thiếu sức mạnh tính toán, mà còn thiếu lưu trữ, thậm chí trước đây thị trường quan tâm nhất là HBM, DRAM và NAND, nhưng hiện nay ổ cứng HDD dung lượng cao cũng quay lại tầm nhìn, bởi vì huấn luyện mô hình AI, nhật ký suy luận, dữ liệu video, dữ liệu doanh nghiệp, lưu trữ dữ liệu lạnh, đều sẽ mang lại nhu cầu dung lượng lưu trữ lớn hơn.
Western Digital là một trong những đại diện. Doanh thu quý mới nhất của công ty tăng 45% lên 3.34 tỷ USD, và đưa ra dự báo doanh thu quý tiếp theo cao hơn kỳ vọng thị trường. Quan trọng hơn, thị trường chú ý rằng nhu cầu ổ cứng dung lượng cao của nó chủ yếu đến từ AI và trung tâm dữ liệu đám mây; Seagate cũng tương tự, nó hưởng lợi rõ ràng trên ổ cứng near-line dung lượng cao, tỷ trọng khách hàng trung tâm dữ liệu ngày càng cao.
Tất nhiên, thời đại AI không phải tất cả dữ liệu đều phải đặt trong bộ nhớ tốc độ cao đắt đỏ nhất. Một lượng lớn dữ liệu lạnh, dữ liệu huấn luyện, dữ liệu nhật ký, dữ liệu video và dữ liệu lưu trữ, vẫn cần ổ cứng dung lượng lớn với tỷ lệ giá/hiệu năng cao, vì vậy logic định giá lại của WDC và STX không phải là "ổ cứng đột nhiên hồi sinh", mà là vụ nổ dữ liệu AI khiến lưu trữ trở thành nhu cầu thiết yếu trở lại.
Ba. Thế Nào Mới Thực Sự Là Định Giá Lại?
Tuy nhiên, việc cổ phiếu công nghệ lâu đời được AI định giá lại, không đồng nghĩa với việc tất cả công ty cũ đều đáng được nhìn nhận tích cực một cách mù quáng.
Sự khác biệt quan trọng nhất ở đây là một số công ty thực sự bước vào chuỗi cơ sở hạ tầng AI, do đó để đánh giá loại công ty này có thực sự được định giá lại hay không, ít nhất cần xem ba tiêu chuẩn:
- Thứ nhất, có chuyển thành đơn hàng và doanh thu hay không: Ví dụ đơn hàng AI và doanh thu máy chủ AI của Dell, doanh nghiệp liên quan đến Đám mây & AI của HPE, doanh thu thông tin quang của Corning, đơn hàng switch trung tâm dữ liệu của Cisco, nhu cầu ổ cứng dung lượng cao của WDC, những điều này quan trọng hơn việc chỉ đơn thuần kể câu chuyện AI;
- Thứ hai, có điều chỉnh tăng dự báo hay không: Nếu AI chỉ dừng lại ở buổi ra mắt và giới thiệu sản phẩm, cổ phiếu rất dễ tăng xong rồi giảm trở lại, nhưng nếu ban lãnh đạo sẵn sàng điều chỉnh tăng kỳ vọng doanh thu cả năm, dự báo tăng trưởng doanh nghiệp hoặc dự báo xuất xưởng sản phẩm then chốt, điều đó có nghĩa nhu cầu AI không chỉ là cảm xúc ngắn hạn, mà có thể đang thay đổi đường cong tăng trưởng của công ty, đây cũng là lý do thị trường định giá lại những công ty như Dell, HPE;
- Thứ ba, chất lượng lợi nhuận có theo kịp hay không: Vấn đề lớn nhất của các công ty phần cứng lâu đời, luôn là biên lợi nhuận và tính chu kỳ, doanh thu máy chủ AI tăng nhanh, không đồng nghĩa với độ co giãn lợi nhuận nhất định cao; giá lưu trữ tăng, cũng có thể chỉ là sự sai lệch cung cầu ngắn hạn; đơn hàng thiết bị mạng tăng, cũng cần xem có chuyển hóa thành lợi nhuận bền vững hay không;
Định giá lại thực sự tốt, nên là sự cải thiện đồng thời của tăng trưởng doanh thu, khả năng dự kiến đơn hàng và chất lượng lợi nhuận.
Nếu chỉ doanh thu tăng lên, nhưng biên lợi nhuận bị ép rất mỏng, hoặc nhu cầu chỉ là một chu kỳ bổ sung tồn kho ngắn, thì định giá lại sẽ có hạn. Cuối cùng thị trường mua không phải "công ty cũ kể câu chuyện mới", mà là "tài sản cũ cộng thêm nhu cầu mới, có thể biến thành lợi nhuận mới hay không".
Đây cũng là điểm đáng chú ý nhất trong đợt "cây già nở hoa mới" này, AI sẽ không khiến tất cả công ty công nghệ truyền thống trở thành cổ phiếu tăng trưởng trở lại, nó chỉ sàng lọc ra những công ty thực sự mắc vào mắt xích then chốt của cơ sở hạ tầng, và có thể chuyển hóa nhu cầu AI thành đơn hàng, doanh thu và lợi nhuận.
Viết Ở Cuối
Nói một cách khách quan, câu chuyện AI đi đến hiện tại, đã không chỉ là vấn đề "ai có mô hình mạnh hơn", "ai có nhiều GPU hơn", sự thay đổi thực sự nằm ở chỗ, AI đang bước vào giai đoạn xây dựng thực tế.
Khi trung tâm dữ liệu AI được xây càng nhiều, công ty máy chủ sẽ được định giá lại; khi cụm sức mạnh tính toán ngày càng phức tạp, công ty mạng sẽ được định giá lại; khi trung tâm dữ liệu cần nhiều kết nối sợi quang hơn, công ty vật liệu sẽ được định giá lại; khi dữ liệu AI tiếp tục bùng nổ, công ty lưu trữ cũng sẽ được định giá lại.
Đây là lý do cổ phiếu công nghệ lâu đời được thị trường nhìn thấy lại, chúng không đột nhiên trẻ lại, mà là thời đại AI lại cần đến cơ sở hạ tầng trong tay chúng.
Nhưng điều này cũng có nghĩa, đợt định giá lại này sẽ không phân bổ đồng đều cho tất cả "cổ phiếu lão làng".
Chỉ có thể thực sự bước vào chuỗi chi tiêu vốn của việc triển khai trung tâm dữ liệu và doanh nghiệp, công ty công nghệ lâu đời mới có khả năng đi từ "phục hồi định giá" đến "định giá lại logic".
