Những động lực thực sự đằng sau đợt tăng giá này: Vượt ra ngoài các mục tiêu giá để hướng tới những thay đổi cơ bản

Luồng Vốn Chiếm Ưu Thế Trên Dự Đoán Giá

Khi các nhà phân tích tranh luận liệu Bitcoin có đạt 4.000, 5.000 hay 6.000 đô la hay không, họ đang bỏ lỡ bức tranh toàn cảnh. Chỉ số thực sự của một thị trường bò bền vững nằm ở nơi khác—trong thị trường bất động sản. Trong lịch sử, mỗi đợt tăng giá crypto đáng kể đều đi kèm với sự tăng giá mạnh mẽ của bất động sản và phân phối vốn quy mô lớn. Nếu chúng ta chứng kiến các mô hình tương tự trong chu kỳ này, khả năng tăng trưởng có thể là vô hạn, định hình lại cách một thế hệ nhìn nhận về tích lũy của cải. Tuy nhiên, nếu bất động sản vẫn trì trệ, bước đi khôn ngoan là rút lui—bởi vì lịch sử thường có xu hướng lặp lại, và các mô hình này rõ ràng không thể nhầm lẫn.

Hiệu Ứng Trump: Tái Về Vốn Đến Thị Trường Mỹ

Các chiến lược địa chính trị gần đây của Trump đã chứng minh hiệu quả đáng kể. Liên minh châu Âu, Nhật Bản và Hàn Quốc đều đã hợp tác với lợi ích của Mỹ, kích hoạt một làn sóng tái về vốn lớn đến bờ Mỹ. Động thái này đặc biệt có lợi cho các chỉ số Nasdaq và các khoản đầu tư hạ tầng AI của Mỹ. Bài học cốt lõi ở đây rất đơn giản nhưng thường bị bỏ qua: để hiểu bất kỳ loại tài sản nào, bạn phải theo dõi dòng tiền. Luồng vốn chính là sự thật tối thượng.

Điều Chỉnh Chính Sách: Từ Kinh Tế Phía Cung Sang Phía Cầu

Chiến lược chống lại sự đảo chiều cần nhiều hơn các cải cách về phía cung. Thành công trong các nền kinh tế khác cho thấy rằng các chính sách hướng về phía cầu cũng quan trọng không kém. Hãy lấy ngành bia—dù không gặp áp lực cạnh tranh về phía cung, ngành này vẫn trì trệ do tiêu dùng giảm sút theo xu hướng giảm phát. Nguyên tắc này mở rộng ra toàn diện: nếu các chính sách thực sự chuyển hướng sang kích thích phía cầu, hậu quả có thể rất sâu sắc, bao gồm cả tác động đến các ưu đãi dân số và trợ cấp sinh đẻ, có thể sớm cạnh tranh với các khoản trợ cấp của ngành công nghệ về quy mô.

Sự Thay Đổi Cơ Bản của AI: Bài Kiểm Tra Turing Kinh Tế

Hiện tượng “kém hiệu quả” của GPT5 không phải là thất bại—mà là chiến lược. Thông tin tiết lộ năm ngày trước đó cho thấy OpenAI đã cố ý quản lý kỳ vọng thị trường. Sự thật sâu xa hơn tiết lộ một đồng thuận mới ở Silicon Valley: từ bỏ việc theo đuổi khả năng toàn diện của mô hình; thay vào đó, hãy tập trung vào tính thực tiễn. Với 700 triệu người dùng toàn cầu, OpenAI đã chuyển từ một tổ chức nghiên cứu theo đuổi AGI thành một tập đoàn tối ưu hóa năng suất thực tế.

Wall Street và Silicon Valley hiện đánh giá AI qua lăng kính của “Bài Kiểm Tra Turing Kinh Tế”—một chỉ số đơn giản hỏi liệu người dùng có thể phân biệt được kết quả của con người và máy khi hoàn thành các nhiệm vụ thực tế hay không. Theo tiêu chuẩn này, câu hỏi không phải là AI có thực sự là AGI hay không, mà là nó có thực sự nâng cao năng suất hay không. Cách nhìn này giải thích cho các đợt tăng giá cổ phiếu phần cứng AI gần đây của Mỹ.

Hiệu Ứng Nhân Tăng Năng Suất

Khi quy mô người dùng đạt 1 tỷ, các cải tiến hiệu quả cận biên mang lại hậu quả kinh tế đáng sợ. Ngay cả một phần nghìn tăng năng suất cũng đủ để mở rộng GDP đáng kể trên toàn bộ dân số. OpenAI đã cố ý chọn các bước tiến thực tiễn thay vì các đột phá hào nhoáng—một quyết định chiến lược mà Wall Street đã dự đoán, đã phản ánh đầy đủ trong các định giá gần đây. Trong khi đó, các đối thủ cạnh tranh theo đuổi các khả năng gây chú ý như các mô hình thế giới tiên tiến, thì cách tiếp cận của OpenAI lại chứng tỏ là hợp lý hơn về chiến lược.

Đầu Tư Hạ Tầng Chiếm Ưu Thế Trong Tăng Trưởng GDP 2025

Chi tiêu vốn cho AI của Mỹ dự kiến chiếm khoảng 25% tổng tăng trưởng GDP thực tế trong suốt năm 2025. Vai trò lịch sử của Mỹ như một siêu cường hạ tầng—nơi mà chi phí xây dựng đường sắt từng chiếm 6% tổng GDP—đang tìm thấy biểu hiện mới qua sự thống trị của hạ tầng AI. Dù các nỗ lực trong nước trong vài thập kỷ gần đây thiếu hướng đi rõ ràng, lĩnh vực này vẫn là cơ hội để lấy lại vị thế dẫn đầu về hạ tầng.

Khoảng Trống Trong Ứng Dụng AI

Hiện tại, GPT, Gemini và Claude chiếm lĩnh thị trường toàn cầu với tổng số người dùng hoạt động hàng tuần vượt quá 1 tỷ. Các ứng dụng AI trong nước chỉ chiếm chưa đến một phần mười của con số này. Khoảng cách rõ rệt—tương đương so sánh hệ sinh thái internet di động phát triển với các hệ thống sơ khai trước đó. Việc thu hẹp khoảng cách này đòi hỏi sự chú ý cấp bách.

Tài Năng và Năng Lực Tính Toán: Những Rào Cản Thật Sự

Chiến lược của Meta làm rõ thực tế: tài năng và hạ tầng tính toán (hoặc “người và thẻ”) quyết định khả năng của AI, dù xây dựng mô hình, ứng dụng hay hệ sinh thái. Nhiều công ty trong nước niêm yết A-share mang nhãn AI nhưng không có tài năng xuất sắc hay nguồn lực tính toán đáng kể. Trong một ngành mà con người còn khan hiếm hơn cả chip, các công ty này thiếu nền tảng để khai thác giá trị của AI. Quá trình sàng lọc khá đơn giản—những cơ hội này đều có thể bị loại bỏ.

Rào Cản Dữ Liệu Không Phải Như Bạn Nghĩ

Sự phụ thuộc của GPT5 vào dữ liệu tổng hợp và các mô hình sau huấn luyện mới tiết lộ một sự thật trái ngược với trí tuệ thông thường: các rào cản dữ liệu hẹp hơn nhiều so với dự đoán. Sau hàng thập kỷ nói về “dữ liệu lớn”, các rào cản dữ liệu thực sự chỉ thuộc về các nhà dẫn đầu về quy mô. Các đối thủ nhỏ hiếm khi biến dữ liệu thành lợi thế cạnh tranh bền vững.

Áp Lực Cạnh Tranh Gia Tăng

Phân tích các chính sách về chip và cấu trúc thuế quan cho thấy các đối thủ đang củng cố vị thế của mình bằng các phương pháp ngày càng tinh vi và trưởng thành hơn. Môi trường cạnh tranh đòi hỏi các đột phá thực sự trong nước, chứ không chỉ là các cải tiến nhỏ.

Điểm Mù Vốn Đầu Tư Mạo Hiểm Trong Thị Trường Trong Nước

Hầu hết các nhà đầu tư mạo hiểm chính trong nước đều đặt cược vào robot; một số theo đuổi phần cứng AI. Thật đáng ngạc nhiên là rất ít trong số họ đầu tư có ý nghĩa vào các mô hình và ứng dụng AI—những vùng giá trị thực sự. Mô hình phân bổ này nói lên nhiều điều về tâm lý thị trường và xứng đáng được phân tích kỹ lưỡng từng cá nhân.