Khủng hoảng 'Thế chấp dưới chuẩn' phiên bản AI? Dưới cơn sốt, khoản nợ ngầm 1,8 nghìn tỷ USD đang tích tụ trong bóng tối

marsbitXuất bản vào 2026-06-15Cập nhật gần nhất vào 2026-06-15

Tóm tắt

Dưới cơn sốt đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI, một khoản nợ tiềm ẩn khổng lồ 1.800 tỷ USD đang tích tụ ngoài bảng cân đối kế toán, cảnh báo nguy cơ khủng hoảng tiềm tàng. Theo báo cáo của Morgan Stanley, bên cạnh mức chi tiêu vốn (capex) dự báo lên tới 1.100-1.400 tỷ USD vào năm 2027, các gã khổng lồ điện toán đám mây còn có khoản cam kết mua hàng ~9.820 tỷ USD, hợp đồng thuê chưa hiệu lực ~8.220 tỷ USD và các khoản phải trả kéo dài cho nhà cung cấp. Tổng cộng tạo ra rủi ro ngoại bảng ~1.800 tỷ USD, khóa chặt dòng tiền mặt tương lai. Đòn bẩy tài chính của nhóm này đã tăng từ 0,9 lên 1,8 lần chỉ trong hai quý. Lợi nhuận hiện tại bị thổi phồng do phần lớn tài sản chưa khấu hao. Dự báo khấu hao tích lũy 3 năm tới của Microsoft, Oracle, Meta, Google vượt 520 tỷ USD, gây áp lực lớn lên tỷ suất lợi nhuận. Rủi ro còn lan rộng trong chuỗi cung ứng thông qua các cấu trúc tài chính phức tạp như SPV, chuyển giao đòn bẩy sang các quỹ tín dụng tư nhân (ví dụ: Apollo, Blackstone), tạo ra vòng luân chuyển vốn khó theo dõi. Mấu chốt vấn đề là sự chênh lệch thời gian: tốc độ tăng trưởng chi tiêu vốn vượt xa tốc độ tăng doanh thu và dòng tiền tự do. Nếu quá trình thương mại hóa AI chậm hơn dự kiến, hoặc nhu cầu chuyển sang các giải pháp rẻ hơn, toàn bộ hệ thống tài chính mong manh này sẽ đối mặt với bài kiểm tra áp lực nghiêm trọng.

Dưới làn sóng đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI, một đợt mở rộng nợ với quy mô chưa từng có đang dần hình thành – và phần nguy hiểm nhất trong đó, chưa bao giờ xuất hiện trên bất kỳ bảng cân đối kế toán nào.

Báo cáo mới nhất của Goldman Sachs dự đoán, chi tiêu vốn của các doanh nghiệp điện toán siêu khổng lồ vào năm 2027 sẽ đạt từ 1,1 nghìn tỷ đến 1,4 nghìn tỷ USD, vượt xa sự đồng thuận của thị trường. Tuy nhiên, theo nghiên cứu chuyên sâu của Morgan Stanley, con số đáng kinh ngạc này mới chỉ là phần nổi của tảng băng chìm.

Gần 1 nghìn tỷ USD cam kết mua sắm, hơn 800 tỷ USD hợp đồng cho thuê chưa có hiệu lực, cùng với các thỏa thuận tài trợ nhà cung cấp hàng trăm tỷ, cùng tạo thành khoảng 1,8 nghìn tỷ USD rủi ro ngoại bảng – những khoản nợ này tồn tại bên ngoài bảng cân đối kế toán, nhưng lại thực sự ràng buộc dòng tiền mặt chi ra trong tương lai.

Thị trường hiện chưa định giá đầy đủ những rủi ro trên.

Morgan Stanley cảnh báo, tỷ lệ đòn bẩy của các doanh nghiệp điện toán siêu khổng lồ chỉ trong hai quý đã tăng từ 0,9 lên 1,8 lần, tốc độ tăng chi tiêu vốn liên tục vượt xa tốc độ tăng doanh thu và dòng tiền tự do, trong khi tác động thực sự của áp lực khấu hao vẫn chưa đến.

Đồng thời, các tổ chức tín dụng tư nhân như Apollo, Blackstone thông qua SPV (phương tiện mục đích đặc biệt) đang chuyển đòn bẩy sang cấp độ chuỗi cung ứng, tạo thành cấu trúc tài trợ có tính chất lưu chuyển cao và khó xuyên thấu. Một khi quá trình thương mại hóa AI không đạt như kỳ vọng, hoặc khách hàng doanh nghiệp chuyển sang các giải pháp thay thế giá rẻ trên quy mô lớn, tính dễ tổn thương của toàn bộ chuỗi tài trợ sẽ lộ rõ.

Làn sóng phát hành nợ điên cuồng: AI đã trở thành biến số lớn nhất trên thị trường đại chúng

Theo báo cáo mới nhất của Morgan Stanley "Báo cáo theo dõi tài trợ bằng nợ cho AI", tính đến cuối tháng 5/2026, quy mô phát hành trái phiếu liên quan đến AI toàn cầu đã đạt 2360 tỷ USD, tăng mạnh 357% so với cùng kỳ năm 2025.

Morgan Stanley dự đoán, tổng lượng phát hành trái phiếu liên quan đến AI trong cả năm sẽ vượt 5700 tỷ USD, nửa cuối năm khi nhu cầu tài trợ chi tiêu vốn tập trung được giải phóng, nhịp độ phát hành sẽ càng tăng tốc.

Riêng tháng 4, lượng phát hành trái phiếu liên quan đến AI đã vượt 740 tỷ USD, mức cao nhất trong năm, trong đó cấu trúc tài trợ dự án (dùng cho xây dựng trung tâm dữ liệu) chiếm 85% nguồn cung trái phiếu lợi suất cao, 40% nguồn cung trái phiếu đầu tư. Đồng thời, năm doanh nghiệp điện toán siêu khổng lồ Amazon, Meta, Google, Microsoft, Oracle hiện chiếm 4% trong toàn bộ chỉ số trái phiếu đầu tư.

Về mặt đòn bẩy, tỷ lệ đòn bẩy gộp tổng thể của các doanh nghiệp điện toán siêu khổng lồ đã tăng từ 0,9 lần trong quý 3/2025 lên 1,8 lần hiện tại, mỗi quý tăng khoảng 0,3 lần, đã vượt mức đòn bẩy của toàn ngành năng lượng.

Morgan Stanley chỉ ra, do ảnh hưởng của áp lực nguồn cung, chênh lệch tín dụng (credit spread) liên quan đã trôi từ khoảng AA sang khoảng A, và có thể tiếp tục mở rộng. Chênh lệch tín dụng của Meta hiện đã rộng hơn chuẩn CDX IG.

Về mặt dòng tiền tự do, Morgan Stanley dự đoán, dòng tiền tự do của Amazon và Meta trong năm 2026 sẽ tiến gần về 0 hoặc thậm chí chuyển âm, khi đó tài trợ gia tăng sẽ gần như hoàn toàn phụ thuộc vào nợ mới.

1,8 nghìn tỷ USD rủi ro ngoại bảng: Nợ không thấy, dòng tiền chi ra bị khóa chặt

Todd Castagno thuộc nhóm Định giá, Kế toán & Thuế toàn cầu của Morgan Stanley chỉ ra trong báo cáo, chỉ nhìn vào con số chi tiêu vốn sẽ đánh giá thấp nghiêm trọng cam kết tài chính thực tế trong chu kỳ xây dựng AI. Bên ngoài chi tiêu vốn đã tiết lộ, còn có ba loại rủi ro ngoại bảng chính:

Cam kết mua sắm khoảng 9820 tỷ USD. Tổng hợp đồng mua sắm dài hạn của các doanh nghiệp điện toán siêu khổng lồ và Nvidia gần chạm mốc 1 nghìn tỷ USD. Theo chuẩn mực kế toán, trừ khi doanh nghiệp dự kiến hợp đồng thua lỗ, nếu không những nghĩa vụ này không được tính vào nợ phải trả trước khi hàng hóa được giao, vì vậy gần một nghìn tỷ USD dòng tiền chi ra trong tương lai hiện không thể hiện thành bất kỳ khoản nợ nào trên bảng cân đối kế toán.

Đáng chú ý, tồn kho và nghĩa vụ mua sắm của chính Nvidia đã tăng lên khoảng 32% dự báo doanh thu đồng thuận năm tài chính 2027, cao hơn nhiều so với mức 15-20% trong lịch sử, rủi ro cam kết chuỗi cung ứng đã lan sang phía nhà cung cấp chip.

Cam kết cho thuê chưa có hiệu lực khoảng 8220 tỷ USD. Hơn 8000 tỷ USD hợp đồng cho thuê đã ký kết nhưng chưa bắt đầu thực hiện, không tính vào nợ thuê hiện tại. Ngoài ra, các thỏa thuận như thanh toán thuê biến đổi, quyền chọn gia hạn thuê, bảo lãnh giá trị còn lại (residual value guarantee) cũng tồn tại bên ngoài bảng nợ.

Morgan Stanley ước tính, nếu đưa tài sản thuê tài chính vào tính toán, tỷ lệ chi tiêu vốn trên doanh số của Microsoft sẽ tăng từ 33%/50% (năm tài chính 2026/2027) lên 44%/64%, Oracle có thể tăng từ 76%/115% lên 101%/189%.

Chi tiêu vốn chưa thanh toán trong phải trả nhà cung cấp khoảng 1100 tỷ USD. Số ngày phải trả nhà cung cấp (DPO) của các doanh nghiệp điện toán siêu khổng lồ đã kéo dài đáng kể – Oracle tăng 370%, Meta tăng 73%, Microsoft tăng 69% – điều này có nghĩa là toàn bộ chuỗi cung ứng thực tế đang ứng vốn cho việc xây dựng AI, nhà cung cấp đang gánh áp lực thanh khoản mà lẽ ra người mua phải chịu.

SPV và tài trợ tuần hoàn: Chuyển đòn bẩy vào nơi tối tăm

Một chiều kích rủi ro ngoại bảng cốt lõi khác, là cấu trúc tài trợ tuần hoàn được xây dựng thông qua SPV.

Tuần này, Apollo và Blackstone hợp tác hoàn tất một giao dịch tín dụng tư nhân 350 tỷ USD "cầm cố chip" cho Anthropic, tập trung thể hiện logic vận hành của mô hình này:

Broadcom bảo lãnh cho SPV này, Anthropic dùng tiền huy động được mua chip của Google do Broadcom sản xuất, trong khi Google nắm giữ 14% cổ phần của Anthropic; Morgan Stanley sắp xếp giao dịch này đồng thời cung cấp khoản vay cho các nhà đầu tư tham gia.

Biểu đồ liên kết tài trợ hệ sinh thái AI của Morgan Stanley cho thấy, giữa OpenAI, Oracle, Nvidia, Microsoft, CoreWeave, AMD, Amazon tồn tại mối quan hệ khách hàng, nhà đầu tư, tài trợ nhà cung cấp và mua lại tuần hoàn, cùng một khoản tiền luân chuyển nhiều lần giữa một số ít chủ thể, SPV là công cụ cốt lõi để thực hiện sự tuần hoàn này.

Được biết, công ty con bảo hiểm Athene của Apollo đặc biệt tích cực trong cấu trúc trên – thông qua bán niên kim cho người về hưu để huy động vốn, sau đó bơm vốn vào SPV tham gia tài trợ cơ sở hạ tầng AI.

Mô hình này chuyển đòn bẩy từ bảng cân đối kế toán có thể thấy của doanh nghiệp điện toán siêu khổng lồ sang hệ sinh thái nhà cung cấp và tín dụng tư nhân, khiến rủi ro hệ thống thực sự khó được người quan sát bên ngoài nhận diện và tổng hợp.

Vách đá khấu hao và khoảng cách kiếm tiền: Cú sốc bị trì hoãn

Dữ liệu tài chính hiện tại tồn tại độ lệch lạc tích cực có hệ thống. Nhiều chi tiêu vốn hiện đang được ghi nhận dưới dạng "công trình đang xây dựng" (CIP), chưa bắt đầu khấu hao, dẫn đến biên lợi nhuận đã báo cáo bị đẩy lên cao một cách nhân tạo, áp lực chi phí trong tương lai bị đánh giá thấp.

Số dư công trình đang xây dựng của Oracle, Meta, Google lần lượt tăng khoảng 200%, 90% và 55% so với cùng kỳ.

Một khi những tài sản này lần lượt chuyển sang khấu hao, cú sốc sẽ được tập trung giải phóng.

Morgan Stanley dự đoán, chi phí khấu hao tích lũy trong ba năm tới của bốn doanh nghiệp Microsoft, Oracle, Meta, Google sẽ vượt 5200 tỷ USD. Lấy Oracle làm ví dụ, tỷ lệ khấu hao trên doanh thu có thể tăng từ mức 7% hiện tại lên 28% vào năm tài chính 2028; Meta có thể tăng từ 9% lên 19%.

Trong bối cảnh này, con đường duy nhất để duy trì biên lợi nhuận là doanh thu cũng tăng trưởng mạnh mẽ đồng thời – và mức điều chỉnh tăng dự báo doanh thu hiện tại lại tụt hậu xa so với dự báo chi tiêu vốn.

Dữ liệu cho thấy, dự báo đồng thuận chi tiêu vốn năm 2026 của Google được điều chỉnh tăng 139% so với một năm trước, Meta và Amazon lần lượt điều chỉnh tăng 85% và 81%, Oracle có mức điều chỉnh tăng lớn nhất, lên tới 175%.

Đồng thời, mức điều chỉnh dự báo doanh thu tụt hậu rõ rệt, sự không khớp cấu trúc khi chi tiêu vốn đi trước quá trình thương mại hóa đã hiện rõ.

Ngoài ra, hơn 2 nghìn tỷ USD nghĩa vụ thực hiện còn lại (RPO) tập trung cao độ vào một số ít hợp đồng dài hạn lớn, rủi ro tập trung đối tác giao dịch không thể xem nhẹ – một khi bất kỳ người tham gia chính nào trong hệ thống tuần hoàn gặp vấn đề, có thể gây ra phản ứng dây chuyền.

Sự không khớp thời điểm chứ không phải khủng hoảng thanh toán tức thì

Kết luận của Morgan Stanley là , những rủi ro trên hiện không cấu thành khủng hoảng khả năng thanh toán cận kề, mà là sự chồng chất của một loạt sự không khớp thời điểm và lỗ hổng công bố thông tin: áp lực khấu hao bị hoãn lại, chi tiêu vốn vượt trước tiến độ kiếm tiền, đòn bẩy chuyển sang tầng nhà cung cấp và tín dụng tư nhân, cũng như tính so sánh được về cường độ vốn giữa các công ty khác nhau bị giảm sút do sự khác biệt phân loại kế toán.

Các doanh nghiệp điện toán siêu khổng lồ rõ ràng nhận thức được tính hữu hạn của cửa sổ tâm lý thị trường hiện tại, đang nắm bắt thời cơ tối đa hóa quy mô tài trợ.

Nhà phân tích Ryan Hammond của Goldman Sachs chỉ ra, nếu quy mô đầu tư cơ sở hạ tầng AI đạt 2-3% GDP, tương tự chu kỳ xây dựng lịch sử của ngành đường sắt và ô tô, chi tiêu vốn năm 2027 có thể đạt 1,1 nghìn tỷ USD; trong tình huống cực đoan, kết hợp dòng tiền của doanh nghiệp điện toán siêu khổng lồ với dung lượng thị trường tín dụng đầu tư, mức trần có thể lên tới 1,4 nghìn tỷ USD.

Tuy nhiên, tất cả điều này dựa trên tiền đề là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể tiếp tục nâng giá token, và duy trì đủ độ kết dính khách hàng doanh nghiệp. Ngày càng nhiều doanh nghiệp đang hướng tầm nhìn sang các sản phẩm AI có hiệu suất tương đương nhưng giá cả rẻ hơn đáng kể.

Một khi có sự chuyển dịch cơ cấu từ phía cầu, hệ thống tài trợ được xây dựng tinh vi hiện tại sẽ phải đối mặt với bài kiểm tra áp lực mang tính căn bản.

Câu hỏi Liên quan

QTheo bài báo, tổng giá trị rủi ro ngoại bảng (off-balance sheet) liên quan đến đầu tư AI được ước tính là bao nhiêu?

ATheo bài báo, tổng giá trị rủi ro ngoại bảng (off-balance sheet) liên quan đến đầu tư AI được ước tính là khoảng 1,8 nghìn tỷ USD. Con số này được tạo thành từ các cam kết mua hàng (~9820 tỷ USD), hợp đồng thuê chưa hiệu lực (~8220 tỷ USD) và các khoản tài trợ từ nhà cung cấp (~110 tỷ USD).

QCác công ty siêu quy mô (hyperscalers) nào có tên trong bài viết và tại sao họ trở thành trung tâm của vấn đề nợ này?

ACác công ty siêu quy mô (hyperscalers) được nhắc đến bao gồm Amazon, Meta, Google, Microsoft và Oracle. Họ trở thành trung tâm của vấn đề vì họ đang dẫn đầu làn sóng đầu tư khổng lồ vào cơ sở hạ tầng AI, dẫn đến chi tiêu vốn (Capex) và các cam kết tài chính ngoại bảng tăng vọt. Mức đòn bẩy tài chính của họ đã tăng nhanh chóng, trong khi dòng tiền tự do có nguy cơ chuyển âm và áp lực khấu hao lớn từ tài sản đang xây dựng (CIP) sẽ phát sinh trong tương lai.

QBài báo cảnh báo về điều gì liên quan đến cấu trúc tài chính qua các SPV (phương tiện mục đích đặc biệt) và các tổ chức tín dụng tư nhân?

ABài báo cảnh báo rằng các tổ chức tín dụng tư nhân như Apollo và Blackstone đang sử dụng SPV (phương tiện mục đích đặc biệt) để tạo ra các cấu trúc tài chính vòng tròn và khó xuyên thủng. Họ chuyển đòn bẩy từ bảng cân đối kế toán của các công ty siêu quy mô sang các nhà cung cấp và hệ sinh thái tín dụng tư nhân. Điều này khiến rủi ro hệ thống thực sự bị che giấu và khó theo dõi. Một ví dụ là giao dịch tín dụng tư nhân 35 tỷ USD cho Anthropic, với sự tham gia của Broadcom, Google và Morgan Stanley, tạo thành một mạng lưới tài chính phức tạp.

QMối nguy hiểm chính của việc số vốn đầu tư lớn hiện tại được ghi nhận dưới dạng 'chi phí xây dựng dở dang' (CIP) là gì?

AMối nguy hiểm chính là việc số vốn đầu tư lớn được ghi nhận dưới dạng 'chi phí xây dựng dở dang' (CIP) sẽ chưa phải tính khấu hao. Điều này khiến tỷ suất lợi nhuận hiện tại được báo cáo cao hơn thực tế và áp lực chi phí trong tương lai bị đánh giá thấp. Khi các tài sản này hoàn thành và chuyển sang khấu hao, một 'vách đá khấu hao' sẽ xuất hiện, gây áp lực lớn lên lợi nhuận. Morgan Stanley dự báo khoản khấu hao tích lũy 3 năm tới của Microsoft, Oracle, Meta và Google sẽ vượt 5200 tỷ USD.

QTheo phân tích, nguy cơ cốt lõi hiện tại của hệ thống tài chính AI được mô tả trong bài là gì: khủng hoảng thanh khoản ngay lập tức hay một vấn đề khác?

ATheo phân tích của Morgan Stanley trong bài báo, nguy cơ cốt lõi hiện tại không phải là một cuộc khủng hoảng thanh khoản hoặc khả năng thanh toán ngay lập tức. Thay vào đó, nó là sự chồng chất của một loạt sự *không trùng khớp về thời gian* và *khoảng trống thông tin*. Cụ thể là: áp lực khấu hao bị trì hoãn, chi tiêu vốn vượt xa tiến độ tạo ra doanh thu (thương mại hóa), đòn bẩy được chuyển sang các nhà cung cấp và tầng tín dụng tư nhân, cũng như việc khó so sánh cường độ vốn giữa các công ty do khác biệt trong phân loại kế toán.

Nội dung Liên quan

Sau 9 tháng bán khống, chuyển sang toàn diện mua vào, nhà giao dịch nổi tiếng xây dựng vị thế Bitcoin quanh mức 64k, sự phân hóa tâm lý thị trường crypto gia tăng

Sau 9 tháng làm ròng, trader nổi tiếng Doctor Profit tuyên bố đóng toàn bộ vị thế bán và bắt đầu mua Bitcoin ở mức ~64.000 USD. Ông lập luận rằng các yếu tố cơ bản như luật CLARITY, sự tham gia của các tổ chức tài chính lớn và làn sóng mã hóa tài sản có thể khiến đáy chu kỳ 4 năm đến sớm hơn dự kiến. Phân tích kỹ thuật từ chuyên gia on-chain gumsays cho thấy sự phân kỳ tăng trên biểu đồ tuần đã kéo dài 147 ngày, gần với mức 161 ngày trước khi hình thành đáy năm 2022. Tuy nhiên, nhà nghiên cứu Jake Pahor đưa ra quan điểm đối lập. Dựa trên dữ liệu lịch sử, ông chỉ ra rằng mọi đáy thị trường gấu từ năm 2014 đều đáp ứng ba điều kiện: thời gian kéo dài ~12 tháng, chỉ số sợ hãi cực đoan (dưới 20) kéo dài, và giá phá vỡ "Giá thực hiện" (hiện ~53.000 USD). Chu kỳ hiện tại chưa đạt điều kiện nào trong số này. Thị trường đang chia rẽ giữa phe "mua sớm" tin vào sự thay đổi cấu trúc và phe "chờ tín hiệu xác nhận" tuân theo khuôn mẫu lịch sử. Giá Bitcoin hiện quanh 64.800 USD, nằm ngay trên đường trung bình 200 tuần (~63.000 USD) trong bối cảnh chỉ số Fear & Greed ở mức 25 (Sợ hãi tột độ).

marsbit1 giờ trước

Sau 9 tháng bán khống, chuyển sang toàn diện mua vào, nhà giao dịch nổi tiếng xây dựng vị thế Bitcoin quanh mức 64k, sự phân hóa tâm lý thị trường crypto gia tăng

marsbit1 giờ trước

Lời chia sẻ của một trader kỳ cựu: Làm thế nào để giao dịch với kỳ vọng sai lầm của thị trường?

**Tóm tắt: Giao dịch "Kỳ vọng Sai lầm" từ một Trader Kỳ cựu** Đây là một giao dịch điển hình về "kỳ vọng sai lầm" của thị trường. Khi dữ liệu CPI yếu được công bố, thị trường lập tức phản ứng tích cực, cho rằng chính sách tiền tệ sẽ nới lỏng và đẩy chỉ số Nasdaq (NQ) lên cao. Tuy nhiên, lãi suất thực dài hạn (30 năm) ngay trong đêm đó đã tăng lên mức cao nhất trong 20 năm. Điều này cho thấy một sự "từ chối" ở phía dài hạn: thị trường vốn dài hạn không hề rẻ đi như kỳ vọng. Các công ty công nghệ vốn phụ thuộc vào vốn vay dài hạn để phát triển sẽ bị ảnh hưởng nặng nề, và trần định giá cho nhóm cổ phiếu này đã bị khóa chặt. Trader này đã thực hiện năm lệnh bán khống NQ, tận dụng đợt giảm từ 30060 xuống 28768 điểm. Phương pháp cốt lõi là: **không chỉ nhìn vào dữ liệu, mà phải phân tích xem thị trường *nghĩ* dữ liệu đó sẽ tác động thế nào, và sau đó kiểm tra xem cơ chế tác động đó có còn hiệu lực hay không.** Bài học chính: Thị trường thường phản ứng theo các "hàm phản ứng cũ" đã thành thói quen (ví dụ: dữ liệu yếu = lãi suất giảm = cổ phiếu công nghệ tăng). Khi bối cảnh vĩ mô thay đổi (ví dụ: áp lực lãi suất dài hạn dai dẳng), các mối quan hệ nhân quả cũ này có thể bị phá vỡ. Cơ hội Alpha không nhất thiết đến từ việc biết thông tin sớm hơn, mà đến từ việc nhận ra sự sai lệch giữa kỳ vọng của đám đông (dựa trên hàm phản ứng cũ) với thực tế mới của thị trường. Tóm lại, hãy luôn tự hỏi: **Phản ứng đầu tiên của thị trường đang dựa trên chuỗi nguyên nhân-kết quả nào? Và chuỗi đó, hôm nay có còn đúng không?**

marsbit1 giờ trước

Lời chia sẻ của một trader kỳ cựu: Làm thế nào để giao dịch với kỳ vọng sai lầm của thị trường?

marsbit1 giờ trước

Quan điểm: Mối quan hệ phòng hộ giữa trái phiếu Mỹ và thị trường chứng khoán đã mất hiệu lực, BTC với tư cách là tài sản rủi ro chịu áp lực kép

Tác giả: CryptoSlate / Andjela Radmilac Biên dịch: TechFlow sâu Dẫn nhập: Mối quan hệ phòng hộ truyền thống trong 20 năm qua, theo đó trái phiếu Mỹ tăng khi thị trường chứng khoán giảm và ngược lại, đã hoàn toàn thất bại. Hiện tại, cả hai đang giảm đồng thời, điều này đồng nghĩa với việc "bộ giảm xóc" cuối cùng trong danh mục đầu tư đã biến mất. Bitcoin, với tư cách là tài sản rủi ro ở đầu xa nhất của đường cong, đang phải chịu áp lực kép. Trong hai thập kỷ qua, nhà đầu tư Mỹ được hưởng một loại bảo hiểm miễn phí: trái phiếu kho bạc tăng khi cổ phiếu giảm, giúp bù đắp một phần tổn thất. Cơ chế này đã ngừng hoạt động từ khoảng năm 2020 và chưa được phục hồi. UBS tính toán hệ số tương quan hai tháng giữa chỉ số S&P 500 và lợi suất trái phiếu 10 năm Mỹ là -0.69, mức thấp nhất kể từ năm 1996, cho thấy mức độ biến động đồng bộ chưa từng có trong 30 năm. Lý do chính cho sự thay đổi này là lạm phát. Khi yếu tố tăng trưởng chi phối, cổ phiếu và trái phiếu biến động ngược chiều. Tuy nhiên, kể từ năm 2022, lạm phát đã trở thành yếu tố chủ đạo, và sự biến động của lạm phát (chứ không phải mức độ tuyệt đối) mới là vấn đề then chốt khiến cả hai tài sản cùng chịu áp lực giảm. Các nhà đầu tư hiện đang tìm kiếm sự an toàn mà không có rủi ro thời hạn (duration risk), chuyển sang nắm giữ tiền mặt, tín phiếu và trái phiếu ngắn hạn, trong khi bán ra các trái phiếu dài hạn. Vị trí của Bitcoin lúc này rất nhạy cảm với điều kiện vĩ mô. BTC thường hoạt động tốt khi lợi suất thực giảm, USD suy yếu và điều kiện tài chính nới lỏng. Việc thị trường trái phiếu giảm đã đồng thời loại bỏ ba yếu tố hỗ trợ này. Lợi suất không rủi ro cao hơn làm tăng chi phí cơ hội của việc nắm giữ tài sản không trả lãi như Bitcoin, trong khi cổ phiếu giảm làm giảm khẩu vị rủi ro. Điều này khiến Bitcoin phải hấp thụ cả hai loại áp lực cùng lúc. Vấn đề của Bitcoin là các điều kiện củng cố logic dài hạn của nó (như thâm hụt ngân sách và gánh nặng lãi suất cao) lại gây tổn hại cho nó trong ngắn hạn. Cho đến khi biến động lạm phát giảm bớt và rủi ro tăng trưởng trở lại thành yếu tố chủ đạo, Bitcoin sẽ tiếp tục giao dịch trong một thị trường mà loại tài sản có tính thanh khoản sâu nhất thế giới không còn đóng vai trò hấp thụ cú sốc. Điều này làm mất đi tấm đệm phía dưới mọi tài sản rủi ro, và những tài sản không trả bất kỳ khoản nào để chờ đợi sẽ bị ảnh hưởng nhanh nhất.

marsbit1 giờ trước

Quan điểm: Mối quan hệ phòng hộ giữa trái phiếu Mỹ và thị trường chứng khoán đã mất hiệu lực, BTC với tư cách là tài sản rủi ro chịu áp lực kép

marsbit1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片