Biên EBIT của doanh nghiệp ứng dụng AI dự kiến tăng thêm 90 điểm cơ bản vào năm 2027

Mức tăng biên EBIT của các doanh nghiệp ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) dự kiến giảm còn 90 điểm cơ bản vào năm 2027, khi hiệu quả tiết kiệm chi phí ban đầu suy yếu.

Morgan Stanley (MS) cho biết trong báo cáo 'Bản đồ tốc độ thay đổi của AI: Nơi hiệu quả xuất hiện trong thực tế' rằng biên EBIT của nhóm doanh nghiệp này đã tăng 310 điểm cơ bản từ năm 2024 đến năm 2025. Mức tăng thêm trong năm 2026 được dự báo là 230 điểm cơ bản, trước khi giảm còn 90 điểm cơ bản trong giai đoạn từ năm 2026 đến năm 2027.

Biên EBIT là tỷ lệ lợi nhuận hoạt động trước lãi vay và thuế trên doanh thu. 100 điểm cơ bản tương đương 1 điểm phần trăm. Phân tích cho thấy tiêu chí đánh giá có thể chuyển từ việc doanh nghiệp sở hữu AI hay không sang khả năng ứng dụng công nghệ này vào hoạt động thực tế và biến nó thành cải thiện lợi nhuận.

Morgan Stanley nhận định phần lớn hiệu quả từ việc ứng dụng AI sẽ đến từ hiệu quả chi phí thay vì tăng doanh thu. Trong 12-24 tháng tới, 74-90% hiệu quả của AI được dự kiến đến từ hiệu quả chi phí, trong khi tỷ trọng đóng góp của tăng doanh thu được ước tính ở mức 10-26%.

Hiệu quả cũng có thể khác nhau tùy loại hình doanh nghiệp. Morgan Stanley chia doanh nghiệp thành nhóm ứng dụng AI, nhóm cung cấp hạ tầng AI và nhóm có mô hình kinh doanh có thể bị AI làm gián đoạn.

Trong đó, những doanh nghiệp coi AI là trọng tâm trong luận điểm đầu tư và có quyền định giá từ mức trung lập trở lên được phân tích là có triển vọng lợi nhuận và mức cải thiện biên tương đối lớn hơn. Quyền định giá là khả năng điều chỉnh giá để duy trì lợi nhuận ngay cả khi chi phí tăng hoặc cạnh tranh sản phẩm gia tăng.

Doanh nghiệp cung cấp hạ tầng AI có thể hưởng hiệu quả lớn hơn từ tăng doanh thu, trong khi doanh nghiệp ứng dụng AI được đánh giá là chủ yếu hưởng lợi từ tiết kiệm chi phí. Báo cáo cho biết 89% doanh nghiệp ứng dụng AI được đánh giá sẽ đạt hiệu quả lớn hơn từ hiệu quả chi phí so với tăng doanh thu.

Tuy nhiên, việc ứng dụng AI không tự động bảo đảm cải thiện lợi nhuận trong dài hạn. Nếu doanh nghiệp chỉ bổ sung AI vào các quy trình hiện có, mức mở rộng biên có thể bị hạn chế sau khi hiệu quả tiết kiệm chi phí ban đầu cạn dần.

Ngược lại, doanh nghiệp sử dụng AI như một thành phần cốt lõi của sản phẩm và dịch vụ được phân tích là có khả năng tương đối lớn hơn trong việc duy trì năng lực cạnh tranh và cải thiện lợi nhuận dài hạn. Điều này cho thấy kết quả có thể khác nhau tùy AI chỉ là công cụ hỗ trợ hay đã trở thành một phần của mô hình kinh doanh.

Morgan Stanley đưa ra các chỉ số cần theo dõi gồm tiết kiệm chi phí, tăng doanh thu, quyền định giá và các trường hợp sử dụng AI thực tế. Báo cáo nhấn mạnh rằng điều quan trọng không chỉ là doanh nghiệp sở hữu công nghệ, mà còn là khả năng chứng minh tác động của việc sử dụng AI lên các chỉ số tài chính.

Morgan Stanley cho biết trong quý IV/2025, 30% doanh nghiệp ứng dụng AI tại Bắc Mỹ được các chuyên viên phân tích xác định đã đề cập đến hiệu quả AI có thể định lượng. Tỷ lệ này tăng từ 24% trong quý III/2025 và 16% trong quý IV/2024. Khi ngày càng nhiều doanh nghiệp đề cập đến kết quả ứng dụng AI, tác động lên chi phí và doanh thu cũng được đưa vào so sánh.

Đối với doanh nghiệp cung cấp hạ tầng AI, tăng doanh thu liên quan có thể là tiêu chí đánh giá thành quả chính. Trong khi đó, doanh nghiệp ứng dụng AI cần kiểm chứng liệu hiệu quả nhân sự, quy trình và quyền định giá có thực sự hỗ trợ việc mở rộng biên lợi nhuận hay không.

Nếu hiệu quả AI tập trung vào tiết kiệm chi phí, lợi nhuận có thể cải thiện nhanh trong giai đoạn đầu nhưng dư địa tiết kiệm bổ sung sẽ thu hẹp về sau. Doanh nghiệp sử dụng AI trong các chức năng cốt lõi của sản phẩm và dịch vụ sẽ được đánh giá đồng thời về tăng doanh thu và thay đổi năng lực cạnh tranh.

Báo cáo cho thấy tiêu chí đánh giá AI đang chuyển từ mức độ tiếp xúc với công nghệ sang hiệu quả cải thiện lợi nhuận thực tế. Mức thay đổi biên của từng doanh nghiệp có thể khác nhau tùy chi phí đầu tư AI, tốc độ ứng dụng theo ngành và quyền định giá.