Phố Wall mắc chứng "Sợ hãi AI": Một đợt bán tháo không phân biệt đang lan rộng

marsbitXuất bản vào 2026-02-11Cập nhật gần nhất vào 2026-02-11

Tóm tắt

Tại Phố Wall, nỗi sợ hãi về trí tuệ nhân tạo (AI) đang gây ra một đợt bán tháo không phân biệt, ảnh hưởng đến cổ phiếu của nhiều công ty từ phần mềm nhỏ đến các tập đoàn quản lý tài sản lớn. Gần đây, việc một công ty khởi nghiệp là Altruist Corp. ra mắt công cụ tư vấn thuế đã khiến cổ phiếu của Charles Schwab, Raymond James và LPL Financial giảm mạnh. Đây là biểu hiện của tâm lý "bán trước, hỏi sau" khi các sản phẩm AI bắt đầu được thương mại hóa, làm dấy lên lo ngại về nguy cơ AI có thể làm đảo lộn nhiều ngành công nghiệp. Các lĩnh vực như phần mềm, dịch vụ tài chính, bảo hiểm và quản lý tài sản lần lượt chịu tác động. Dù AI hứa hẹn về một cuộc cách mạng năng suất, nhiều chuyên gia tỏ ra thận trọng. Họ cho rằng sự gián đoạn thực tế có thể diễn ra chậm hơn dự kiến và thị trường hiện đang phản ứng thái quá do định giá quá cao và những lo ngại chung về tính bền vững của đà tăng trưởng.

Nguồn: Dữ liệu Jin10

Tại Phố Wall, nỗi sợ hãi ngày càng tăng đối với trí tuệ nhân tạo (AI) đang tàn phá cổ phiếu của những công ty có thể là mục tiêu bị nó làm đảo lộn, từ các công ty phần mềm nhỏ đến các công ty quản lý tài sản lớn đều không thoát khỏi.

Đợt bán tháo mới nhất bùng nổ vào thứ Ba, khi một công cụ chiến lược khai thuế do một công ty khởi nghiệp ít tên tuổi Altruist Corp. ra mắt đã khiến cổ phiếu của Charles Schwab Corp., Raymond James Financial Inc. và LPL Financial Holdings Inc. giảm 7% hoặc hơn.

Đây là mức giảm mạnh nhất của một số cổ phiếu này kể từ vụ sụp đổ thị trường do chiến tranh thương mại gây ra vào tháng Tư năm ngoái. Nhưng đây chỉ là minh chứng mới nhất cho tâm lý "bán trước, hỏi sau" - tâm lý này đang nhanh chóng chiếm ưu thế khi hàng nghìn tỷ đô la đầu tư vào AI bắt đầu chuyển hóa thành sản phẩm thương mại, và làm dấy lên lo ngại rằng AI có thể làm đảo lộn toàn bộ các ngành công nghiệp.

"Bất kỳ công ty nào có nguy cơ bị đảo lộn tiềm ẩn đều đang bị bán tháo một cách không phân biệt," John Belton, nhà quản lý quỹ tại Gabelli Funds cho biết.

Trong vài năm qua, những tiến bộ của công nghệ AI luôn ở tuyến đầu của Phố Wall, với cổ phiếu công nghệ dẫn đầu đà tăng. Khi đợt tăng này đẩy giá cổ phiếu lên mức cao kỷ lục, những câu hỏi về việc liệu đây có phải là một bong bóng sắp vỡ, hay liệu nó có tạo ra một sự bùng nổ năng suất định hình lại giới doanh nghiệp Mỹ hay không vẫn luôn tồn tại.

Nhưng kể từ đầu tuần trước, một loạt sản phẩm AI được ra mắt đã châm ngòi cho một sự chuyển hướng rõ rệt của thị trường. Thay vì tập trung vào việc chọn lọc những người chiến thắng, các nhà đầu tư đang nhanh chóng cố gắng tránh nắm giữ bất kỳ công ty nào phải đối mặt với nguy cơ bị thay thế dù là nhỏ nhất.

"Tôi không biết điều gì sẽ xảy ra tiếp theo," Will Rhind, Giám đốc điều hành của Graniteshares Advisors nói.

"Câu chuyện năm ngoái là tất cả chúng ta đều tin vào AI - nhưng chúng ta đang tìm kiếm các ứng dụng, và khi chúng ta liên tục phát hiện ra các ứng dụng ngày càng mạnh mẽ và thuyết phục hơn, giờ đây nó đang dẫn đến sự đảo lộn."

Một thời gian nay, ngành công nghiệp phần mềm đã bị ám ảnh bởi nỗi lo sợ về AI. Tuần trước, khi công cụ mới của Anthropic PBC khiến cổ phiếu trong các ngành như phần mềm, dịch vụ tài chính, quản lý tài sản và dịch vụ pháp lý lao dốc mạnh, nỗi lo ngại này bắt đầu chuyển hướng rộng hơn sang các ngành khác.

Nỗi sợ hãi tương tự đã tàn phá cổ phiếu của các nhà môi giới bảo hiểm Mỹ vào thứ Hai, sau khi thị trường bảo hiểm trực tuyến Insurify ra mắt một ứng dụng mới sử dụng ChatGPT để so sánh tỷ lệ phí bảo hiểm ô tô. Vào thứ Ba, cổ phiếu quản lý tài sản trở thành nạn nhân tiếp theo, khi sản phẩm Hazel của Altruist (giúp cố vấn tài chính xây dựng chiến lược cá nhân hóa cho khách hàng) kéo những cổ phiếu này đi xuống.

Cổ phiếu ngành quản lý tài sản lao dốc do lo ngại rủi ro từ trí tuệ nhân tạo

Jason Wenk, Giám đốc điều hành của Altruist, cho biết bản thân ông cũng ngạc nhiên về quy mô phản ứng của thị trường chứng khoán, điều đã xóa sổ hàng chục tỷ USD giá trị vốn hóa thị trường của nhiều công ty đầu tư. Nhưng ông nói rằng điều này gửi đi một tín hiệu mạnh mẽ về mối đe dọa cạnh tranh mà công ty của ông tạo ra.

"Mọi người bắt đầu nhận ra - kiến trúc mà chúng tôi sử dụng để xây dựng Hazel, nó có thể thay thế bất kỳ công việc nào trong quản lý tài sản," ông nói trong một cuộc phỏng vấn. "Thông thường những công việc này được thực hiện bởi cả một đội ngũ. Và giờ đây, AI có thể thực hiện hiệu quả những công việc này chỉ với 100 đô la mỗi tháng."

Các công ty AI như OpenAI và Anthropic đã đạt được những bước tiến vững chắc trong lĩnh vực kỹ thuật phần mềm thông qua các sản phẩm giúp các nhà phát triển đơn giản hóa và gỡ lỗi quy trình mã, và đang tiến vào các ngành khác.

Tuy nhiên, vẫn còn nhiều câu hỏi về cách công nghệ này sẽ được áp dụng. Lấy ngành ngân hàng làm ví dụ, nó đã từng định kỳ phải đối mặt với những thách thức từ dịch vụ điện tử và các công nghệ khác, nhưng cuối cùng những công nghệ này đều không làm suy yếu được vị thế thống trị của nó.

Belton, nhà quản lý quỹ tại Gabelli, là một trong những người tỏ ra hoài nghi về cách Phố Wall chuyển từ lo ngại bong bóng AI sang sợ hãi việc nó sắp làm đảo lộn phần lớn nền kinh tế.

"Mỗi ngành công nghiệp sẽ có người thắng và kẻ thua," Belton nói. Nhưng ông nói thêm: "Một nguyên tắc nhỏ là sự đảo lộn công nghệ thường mất nhiều thời gian hơn dự kiến để trở thành hiện thực."

Đợt điều chỉnh này cũng có thể phản ánh sự lo lắng chung về đà tăng mạnh của thị trường chứng khoán trong vài năm qua, vốn được thúc đẩy bởi cơn sốt chi tiêu cho AI và nền kinh tế Mỹ kiên cường bất thường. Điều này đã khiến định giá trở nên quá cao và khiến các nhà đầu tư nhạy cảm hơn với những lo ngại về sự đảo chiều.

"Chỉ cần họ tỏa ra một tín hiệu mà thị trường cho là hơi tiêu cực, cổ phiếu sẽ giảm 10%, điều mà trong một thị trường không đạt đến mức giao dịch như hiện tại sẽ không bao giờ xảy ra," Rhind của Graniteshares nói.

Đối với Ross Gerber, Giám đốc điều hành của Gerber Kawasaki, sự lo lắng về những kẻ thua cuộc AI đã tấn công một số bộ phận của thị trường trong tuần qua là quá sớm. Ông nói, bây giờ còn quá sớm để nói chính xác tác động là gì.

"Chúng ta có thể cố suy luận xem AI sẽ thay đổi thế giới như thế nào trong năm năm tới, nhưng chúng ta không biết," ông nói. "Thị trường đang cố đánh giá điều này ngay khi chúng ta còn ở điểm khởi đầu sơ khai."

Câu hỏi Liên quan

QTại sao thị trường chứng khoán Phố Wall lại rơi vào tình trạng 'Hội chứng sợ AI'?

AThị trường chứng khoán Phố Wall đang trải qua một đợt bán tháo không phân biệt do lo ngại ngày càng tăng rằng các sản phẩm AI mới có thể làm gián đoạn và thay thế nhiều ngành công nghiệp, từ phần mềm nhỏ đến các công ty quản lý tài sản lớn.

QSự kiện cụ thể nào đã kích hoạt đợt bán tháo mới nhất vào thứ Ba?

AĐợt bán tháo mới nhất được kích hoạt bởi một công cụ lập chiến lược thuế có tên Hazel do công ty khởi nghiệp Altruist Corp. phát triển, khiến cổ phiếu của Charles Schwab Corp., Raymond James Financial Inc. và LPL Financial Holdings Inc. giảm 7% hoặc hơn.

QTheo các chuyên gia, tâm lý nào đang chi phối hành động của nhà đầu tư?

ATheo các chuyên gia, tâm lý 'bán trước, hỏi sau' đang chi phối hành động của nhà đầu tư. Họ nhanh chóng cố gắng tránh nắm giữ bất kỳ công ty nào có nguy cơ bị thay thế, dù là nhỏ nhất, thay vì tập trung chọn lọc những công ty chiến thắng.

QGiám đốc điều hành Altruist, Jason Wenk, đã bình luận gì về phản ứng của thị trường?

AJason Wenk bày tỏ sự ngạc nhiên trước quy mô phản ứng của thị trường, nhưng ông cho rằng điều này gửi đi một tín hiệu mạnh mẽ về mối đe dọa cạnh tranh mà công ty ông tạo ra. Ông nói rằng kiến trúc xây dựng Hazel có thể thay thế bất kỳ công việc nào trong quản lý tài sản.

QCó những quan điểm trái chiều nào về tác động và thời gian diễn ra của sự gián đoạn AI?

ATồn tại những quan điểm trái chiều. Một số người như John Belton tỏ ra hoài nghi, cho rằng sự gián đoạn công nghệ thường mất nhiều thời gian hơn dự kiến để thành hiện thực và mỗi ngành sẽ có người thắng và kẻ thua. Ross Gerber thì cho rằng những lo lắng hiện tại là quá sớm khi chúng ta mới chỉ ở giai đoạn sơ khai của AI.

Nội dung Liên quan

Mô hình sinh đã có thể huấn luyện end-to-end? Cốt lõi chỉ là một vòng lặp for

Mô hình tạo sinh (generative models) từ lâu đã phụ thuộc vào các phương pháp đào tạo nhiều giai đoạn (như diffusion, autoregressive), dẫn đến "exposure bias" - sự khác biệt giữa cách huấn luyện và suy luận. Bài báo "Explorative Modeling" (XM) từ UIUC và Harvard đề xuất một giải pháp đơn giản nhưng mạnh mẽ: thay vì tách quá trình tạo mẫu, hãy tách vòng lặp huấn luyện. Trong mỗi bước huấn luyện, mô hình tạo ra K ứng viên, sau đó chỉ chọn ứng viên gần nhất với dữ liệu thực để cập nhật gradient. Vòng lặp `for` đơn giản này giải quyết vấn đề "mode blurring" - xu hướng của hàm mất mát tái tạo đẩy đầu ra về trung bình của các mode hợp lệ, tạo ra kết quả mờ nhạt. Bằng cách khám phá nhiều ứng viên, mô hình học cách bao phủ nhiều mode khác nhau trong phân phối dữ liệu. Khả năng này được gọi là "biểu đạt tạo sinh" (generative expressivity). Thí nghiệm cho thấy "khám phá" (exploration) trở thành một trục mở rộng quy mô hiệu quả thứ ba, bên cạnh quy mô dữ liệu và tham số. Khi quy mô tăng, lợi ích từ việc khám phá càng lớn, cải thiện hiệu suất FLOP, mẫu và tham số. XM đạt được kết quả tạo ảnh trên ImageNet (FID 1.43 không guidance) ngang bằng các mô hình hàng đầu. Quan trọng hơn, XM cho phép huấn luyện mô hình tạo sinh "end-to-end" thực sự. Trong thí nghiệm điều khiển robot, Explorative Policy chỉ cần một lượt truyền thẳng mạng, đạt hiệu suất tương đương Diffusion Policy cần hàng trăm bước suy luận. Điều này chuyển chi phí tính toán từ giai đoạn suy luận sang giai đoạn huấn luyện, mở ra khả năng cho các mô hình tạo sinh nhanh và hiệu quả hơn. Công trình dựa trên lý thuyết "Mode Forcing" trước đó của nhóm tác giả. Hạn chế hiện tại bao gồm chi phí tính toán cho "Forward XM" trên phân phối nhiều mode và thách thức với mô hình ngôn ngữ tự hồi quy thuần túy.

marsbit9 phút trước

Mô hình sinh đã có thể huấn luyện end-to-end? Cốt lõi chỉ là một vòng lặp for

marsbit9 phút trước

Mỗi người tối đa 20 bài? Quy định mới của ICLR bị nhà nghiên cứu DeepMind 'mỉa mai' kiến nghị

Tác giả Google DeepMind Dan Roy đã khởi xướng một kiến nghị trào phúng nhằm phản đối quy định mới của hội nghị AI hàng đầu ICLR, giới hạn mỗi tác giả chỉ được đăng ký tối đa 20 bài báo tham dự ICLR 2027. Quy định này được đưa ra do số lượng bài nộp tăng đột biến 68% vào năm 2026, gây áp lực nặng nề lên hệ thống phản biện. Trong bài đăng của mình, Dan Roy giả vờ ủng hộ việc để AI Agent tạo ra càng nhiều nghiên cứu gia tăng càng tốt, và cho rằng giới hạn này sẽ "làm chậm sự phát triển của AI". Anh còn mỉa mai nhận xét rằng "tất cả công việc phản biện giờ đã được giao cho các mô hình ngôn ngữ lớn xử lý", ám chỉ đến một nghiên cứu trước đó phát hiện khoảng 21% ý kiến phản biện tại ICLR 2026 có khả năng cao là do AI tạo ra. Bài viết chỉ ra rằng thông điệp trào phúng của Roy thực chất phản ánh mối lo ngại về một vòng luẩn quẩn: AI tạo ra bài báo hàng loạt, nhà nghiên cứu gửi đi hàng loạt, và phản biện viên lại dùng AI để đánh giá hàng loạt. Qua đó, tác giả đặt câu hỏi liệu biện pháp giới hạn số lượng cứng nhắc có phải là giải pháp tối ưu cho những thách thức căn bản về chất lượng học thuật trong kỷ nguyên AI này.

marsbit14 phút trước

Mỗi người tối đa 20 bài? Quy định mới của ICLR bị nhà nghiên cứu DeepMind 'mỉa mai' kiến nghị

marsbit14 phút trước

OpenAI không bán tiền dựa trên mô hình đắt nhất

OpenAI đã điều chỉnh giá, giảm 80% cho mô hình GPT-5.6 Luna và 20% cho Terra, đồng thời giới thiệu chế độ Fast cho mô hình mạnh nhất Sol. Động thái này, cùng với việc Anthropic giới thiệu Claude Opus 5 với giá bằng một nửa so với flagship Fable 5, đánh dấu sự thay đổi chiến lược quan trọng: các hãng không còn chỉ tập trung bán mô hình mạnh nhất. Thay vào đó, họ khuyến nghị người dùng kết hợp các mô hình theo nhiệm vụ: dùng Sol (đắt, mạnh) để phân tích và lập kế hoạch phức tạp, sau đó giao cho Luna (rẻ, hiệu quả) thực thi. Điều này cho thấy trọng tâm thương mại đang chuyển từ các mô hình flagship (chứng minh năng lực kỹ thuật) sang các mô hình tầm trung, phục vụ cho lượng truy vấn API khổng lồ hàng ngày của doanh nghiệp, nơi hiệu quả chi phí (ROI) và độ ổn định là yếu tố quyết định. Một yếu tố then chốt giúp giảm chi phí là việc chính các mô hình AI (như Sol) tham gia tối ưu hóa mã nguồn và quy trình vận hành của chính chúng, tạo ra một vòng lặp tự thúc đẩy giảm chi phí. Điều này có thể đẩy nhanh hơn nữa đà giảm giá trong tương lai. Cạnh tranh đang chuyển từ "mô hình thông minh nhất" sang "hệ sinh thái hiệu quả nhất". OpenAI muốn biến các mô hình như Luna thành lựa chọn mặc định cho các tác vụ thường ngày, từ đó gia tăng độ phụ thuộc và chi phí chuyển đổi cho doanh nghiệp. Tương tự như ngành điện hay điện toán đám mây, mục tiêu cuối cùng là AI trở thành một tiện ích phổ biến, hoạt động âm thầm và không thể thiếu trong mọi quy trình, thay vì chỉ là một sản phẩm công nghệ đình đám.

marsbit1 giờ trước

OpenAI không bán tiền dựa trên mô hình đắt nhất

marsbit1 giờ trước

Lương trăm nghìn đô la săn thợ điện, Meta vội vàng tự mở trường dạy nghề

Cuộc đua AI đang vấp phải nút thắt mới: thiếu hụt nghiêm trọng lao động lành nghề như thợ điện và công nhân xây dựng để xây dựng các trung tâm dữ liệu quy mô lớn. Tại Mỹ, dự báo cần thêm 130.000 thợ điện và 240.000 công nhân xây dựng từ 2023-2030 cho hạ tầng AI, trong khi mỗi năm có 80.000 vị trí thợ điện không thể lấp đầy. Các công ty AI sẵn sàng trả lương cao (thợ điện giỏi có thể kiếm 240.000-280.000 USD/năm), nhưng sự chậm trễ xây dựng vẫn gây thiệt hại hàng chục triệu USD. Độ phức tạp của các trung tâm dữ liệu AI, với công suất điện khổng lồ, hệ thống phân phối điện và làm mát phức tạp, đòi hỏi lao động có kỹ năng đặc biệt. Để giải quyết, các gã khổng lồ công nghệ như Meta và Google đang đầu tư hàng trăm triệu USD vào đào tạo. Meta mở trường dạy nghề miễn phí, cung cấp cả trợ cấp sinh hoạt, trong khi OpenAI hợp tác với công đoàn xây dựng. Chiến dịch tuyển dụng nhắm đến cả học sinh trung học, góp phần làm tăng mạnh tỷ lệ Gen Z theo học trường nghề. Tuy nhiên, nhu cầu điện cho AI tiếp tục bùng nổ, chiếm phần ngày càng lớn trong tổng tiêu thụ điện và đẩy giá điện lên cao. Một nghịch lý tồn tại: các dự án xây dựng cần hàng nghìn lao động cùng lúc, nhưng khi hoàn thành chỉ cần số ít vận hành, dẫn đến rủi ro dư thừa lao động lành nghề trong tương lai.

marsbit1 giờ trước

Lương trăm nghìn đô la săn thợ điện, Meta vội vàng tự mở trường dạy nghề

marsbit1 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay
活动图片