Cựu chiến lược gia Goldman Sachs: Định giá cổ phiếu Mỹ và AI có thể che giấu rủi ro suy giảm

Giáo sư Abby Joseph Cohen của Trường Kinh doanh Columbia (Columbia Business School) cảnh báo rằng định giá cổ phiếu Mỹ và cơn sốt đầu tư vào AI đang chưa phản ánh đầy đủ các tín hiệu kinh tế chậm lại. Bà nhấn mạnh đây không phải là một dự báo suy thoái, mà là lời nhắc cần kiểm tra xem giá tài sản rủi ro có thể lung lay trước một cú sốc nhỏ hay không.

Trong chương trình Bloomberg Money phát lúc 5 giờ 5 phút sáng ngày 27 tháng 6 (giờ Hàn Quốc), bà Cohen nói “định giá gần như đang nói rằng mọi thứ đều tuyệt vời”, đồng thời cho rằng “khi mọi thứ được phản ánh hoàn hảo vào giá, nhà đầu tư nên lo lắng và thận trọng”. Theo Bloomberg, bà đặc biệt lưu ý đến sự suy yếu của thị trường lao động.

Cohen từng là chiến lược gia kỳ cựu ở Phố Wall, phụ trách chiến lược đầu tư cổ phiếu Mỹ tại Goldman Sachs(GS). Trường Kinh doanh Columbia giới thiệu bà là giáo sư quản trị kinh doanh, từng là partner của Goldman Sachs(GS) và giữ vị trí giám đốc Viện Thị trường Toàn cầu (Global Markets Institute) của ngân hàng này.

Điểm mấu chốt trong phát biểu của bà nằm ở cụm từ “phản ánh hoàn hảo vào giá”. Khi giá thị trường đã phản ánh gần hết các kỳ vọng lạc quan như tăng trưởng tiếp diễn, lợi nhuận cải thiện và kinh tế chỉ chậm lại nhẹ nhàng, chỉ một thất vọng nhỏ cũng có thể gây ra biến động mạnh.

Các số liệu chính thức không nghiêng hẳn về một phía. Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Fed) trong báo cáo chính sách tiền tệ tháng 7 năm 2026 cho biết thị trường lao động nhìn chung ổn định, tỷ lệ thất nghiệp tháng 6 ở mức 4,2%.

Tuy nhiên, cũng chính báo cáo này ghi nhận chi tiêu hộ gia đình tăng rất chậm và một số ngành có tình trạng tuyển dụng yếu. Kinh tế Mỹ vì vậy được nhìn nhận đang ở giai đoạn vừa ổn định vừa xuất hiện tín hiệu chậm lại, hơn là một cú sụp đổ đột ngột.

Báo cáo cơ hội việc làm và luân chuyển lao động (JOLTS) tháng 6 năm 2026 của Cục Thống kê Lao động Mỹ (BLS) cũng cho thấy xu hướng tương tự, với số vị trí tuyển dụng đạt 7,4 triệu, số lượt tuyển dụng mới 5,3 triệu và số lượt nghỉ việc 5,4 triệu, không thay đổi nhiều so với trước đó.

Báo cáo việc làm cùng kỳ cho thấy số việc làm phi nông nghiệp tháng 6 tăng 57.000, tỷ lệ thất nghiệp giữ ở 4,2%. Nếu chỉ nhìn con số, khó có thể nói thị trường lao động đã suy yếu nghiêm trọng, nhưng mức tăng thấp cùng sự chênh lệch giữa các ngành đang làm dấy lên tranh luận về nguy cơ kinh tế chậm lại.

Lo ngại về đầu tư AI cũng xuất hiện trong báo cáo của các cơ quan quản lý. Ngân hàng Trung ương Anh (BoE) trong báo cáo ổn định tài chính tháng 7 năm 2026 liệt kê đà tăng của cổ phiếu liên quan đến AI, mức độ tập trung ngày càng cao trong các chỉ số toàn cầu và việc các công ty AI gia tăng huy động vốn bên ngoài là những yếu tố cần theo dõi để đảm bảo ổn định tài chính.

BoE nhận định AI có thể nâng cao năng suất về dài hạn, nhưng vẫn còn nhiều bất định về thời điểm, quy mô sinh lời và khả năng duy trì nợ. Nói cách khác, cơ quan này không phủ nhận tiềm năng tăng trưởng của AI mà muốn nhấn mạnh cần xem xét kỹ đường đi của dòng vốn và lợi nhuận.

Phản ứng trong ngành cũng tập trung vào việc điều chỉnh tốc độ đầu tư hơn là nghi ngờ bản thân công nghệ AI. Reuters đưa tin một số nhà đầu tư đã chủ động giảm tỷ trọng cổ phiếu bán dẫn, đón đầu khả năng các hyperscaler sẽ chậm lại chi tiêu.

Theo ước tính của UBS(UBS), chi tiêu vốn của các hyperscaler dự kiến tăng 76% trong năm 2026, sau đó chậm lại còn 25% vào năm 2027 và 6% vào năm 2028. Con số này cho thấy dù đầu tư hạ tầng AI vẫn tiếp diễn, tốc độ tăng trưởng có thể giảm dần theo tính toán của thị trường.

Trong ngành phần mềm, cảnh báo lợi nhuận của IBM(IBM) tạo thêm một cú sốc riêng. Reuters cho biết IBM(IBM) đã chậm chân trong việc chuyển hướng chi tiêu từ phần mềm sang hạ tầng trung tâm dữ liệu, khiến cổ phiếu công ty lao dốc 25%.

Diễn biến này cũng không tách rời khỏi thị trường tiền mã hóa. Bitcoin(BTC) và Ethereum(ETH) trong nhiều giai đoạn thường biến động cùng chiều với cổ phiếu công nghệ, thanh khoản chung và khẩu vị rủi ro của nhà đầu tư.

TokenPost từng đưa tin trước đó rằng cảnh báo về định giá quá cao của cổ phiếu công nghệ AI có thể kéo theo việc định giá lại toàn bộ tài sản rủi ro. Tuy nhiên, hiện chưa có đủ căn cứ để khẳng định việc hyperscaler chậm đầu tư sẽ ngay lập tức tác động đến dòng tiền vào tiền mã hóa.

Bình luận: giới phân tích cho rằng trọng tâm của phát biểu lần này không phải là tín hiệu bán tháo, mà là lời nhắc mở rộng phạm vi theo dõi rủi ro. Các chỉ số kinh tế đang cho thấy cả sự ổn định lẫn dấu hiệu chậm lại, trong khi đầu tư AI vừa mang kỳ vọng tăng trưởng vừa gánh áp lực huy động vốn.