Bốn lý do để bi quan về thị trường chứng khoán Mỹ năm 2026

Tác giả: Shen Jianguang

Các nhà đầu tư cần đặc biệt chú ý đến định giá cao của cổ phiếu Mỹ, sự khác biệt so với các yếu tố cơ bản và sự phụ thuộc quá mức vào trí tuệ nhân tạo (AI). Nếu kết quả ứng dụng AI không đạt được kỳ vọng, một đợt điều chỉnh mạnh có thể xảy ra vào năm tới.

Ngày 20 tháng 11, thị trường chứng khoán Mỹ đã trải qua một đợt điều chỉnh mạnh. Mặc dù Nvidia công bố doanh thu quý 3 vượt kỳ vọng của thị trường, chỉ số Nasdaq đã giảm mạnh sau khi mở cửa cao hơn, cuối cùng đóng cửa giảm 2,2% so với ngày giao dịch trước đó, và chỉ số S&P 500 cũng giảm 1,6%. Theo tôi, đợt điều chỉnh thị trường có thể phản ánh mối lo ngại của các nhà đầu tư về định giá quá cao của cổ phiếu Mỹ và sự khác biệt so với các yếu tố kinh tế cơ bản. Đồng thời, nền kinh tế và thị trường vốn của Mỹ hiện nay đang phụ thuộc rất nhiều vào đầu tư và ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI).

Nếu lợi nhuận không đạt kỳ vọng, các nhà đầu tư có thể cần chuẩn bị cho những đợt điều chỉnh tiếp theo trên thị trường chứng khoán Mỹ vào năm 2026.

Lý do 1: Cổ phiếu Mỹ bị định giá quá cao Mặc dù tỷ lệ P/E của S&P 500 gần 30 và tỷ lệ P/E của Nasdaq khoảng 40 thoạt nhìn có vẻ không ở mức cực đoan trong lịch sử, nhưng các mức cực đoan trong lịch sử thường xảy ra sau những cú sốc lớn ảnh hưởng nghiêm trọng đến lợi nhuận của doanh nghiệp. Ví dụ, đại dịch năm 2020 đã khiến tỷ lệ P/E của S&P 500 tăng lên trên 40 vào đầu năm 2021. Để tránh tác động của những mức cực đoan như vậy, nhiều nhà đầu tư sử dụng lợi nhuận trung bình trong mười năm qua làm tham chiếu để tính toán tỷ lệ P/E, tức là tính toán tỷ lệ P/E "đã điều chỉnh theo chu kỳ". Nếu sử dụng chỉ số này, tỷ lệ P/E hiện tại của S&P 500 đã đạt 40,0, chỉ đứng sau thời kỳ bong bóng công nghệ Mỹ năm 2001, cho thấy rõ sự đắt đỏ của định giá cổ phiếu. Mức định giá cao của cổ phiếu tương ứng với kỳ vọng lạc quan của thị trường về lợi nhuận doanh nghiệp, điều khá khó đạt được. Nhìn vào tỷ lệ P/E dài hạn, thị trường kỳ vọng định giá của Nasdaq sẽ giảm xuống còn 25,6 lần vào năm 2027, có nghĩa là lợi nhuận của các cổ phiếu thành phần Nasdaq sẽ tăng 61% chỉ trong hơn hai năm. Về lâu dài, tỷ lệ lợi nhuận doanh nghiệp so với tổng thu nhập quốc dân trong một nền kinh tế thường ổn định, có nghĩa là tốc độ tăng trưởng lợi nhuận doanh nghiệp nói chung xấp xỉ bằng GDP danh nghĩa. Ngay cả trong hai năm tới, sẽ không dễ dàng cho một thị trường chứng khoán với vốn hóa thị trường (tổng vốn hóa thị trường hiện tại của Nasdaq là khoảng 40 nghìn tỷ đô la) đã vượt quá một phần ba GDP của Mỹ để đạt được tốc độ tăng trưởng lợi nhuận của các công ty cao hơn đáng kể (mặc dù bao gồm cả các công ty nước ngoài và doanh thu nước ngoài) so với tốc độ tăng trưởng GDP danh nghĩa của Mỹ (và toàn cầu). Về mặt cấu trúc, sự bùng nổ hiện tại trên thị trường chứng khoán Mỹ chủ yếu tập trung vào các cổ phiếu liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI). Số liệu thống kê cho thấy, kể từ khi ChatGPT ra mắt vào cuối năm 2022, cổ phiếu liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI) đã đóng góp 75% lợi nhuận của chỉ số S&P 500. Trong số đó, hiệu suất của "Bảy ông lớn" cổ phiếu Mỹ, dẫn đầu bởi Nvidia và Microsoft, đặc biệt ấn tượng. Tuy nhiên, mặc dù triển vọng lợi nhuận của các công ty lớn tương đối ổn định, điều đáng chú ý hơn là tỷ lệ P/E hiện tại của hơn 3.000 công ty còn lại trong chỉ số Nasdaq sau khi loại trừ "Bảy ông lớn" (có vốn hóa thị trường chiếm khoảng một nửa tổng vốn hóa thị trường của Nasdaq) cao tới 50, trong khi tỷ lệ P/E dự kiến ​​cho năm 2027 là khoảng 24. Điều này cho thấy thị trường kỳ vọng lợi nhuận của các công ty này sẽ tăng hơn 100% trong khoảng hai năm – một triển vọng thậm chí còn khó đạt được hơn. Lý do thứ hai: Hiệu suất của cổ phiếu Mỹ lệch khỏi các yếu tố kinh tế cơ bản. Sự tăng trưởng liên tục gần đây của thị trường chứng khoán Mỹ không phù hợp với thực tế là nền kinh tế Mỹ đã chậm lại đáng kể trong năm nay, với áp lực lạm phát gia tăng và áp lực ngày càng lớn lên thị trường việc làm, làm nổi bật nguy cơ đình trệ kinh tế kèm lạm phát (stagflation). Sự khác biệt giữa hiệu suất của cổ phiếu Mỹ và các yếu tố kinh tế cơ bản này cũng là một nguyên nhân đáng lo ngại. Trong nửa đầu năm nay, GDP của Mỹ tăng trưởng với tốc độ hàng năm khoảng 1,5% (dữ liệu kinh tế quý III vẫn chưa được công bố do chính phủ đóng cửa), trong khi dự báo của Cục Dự trữ Liên bang về tăng trưởng kinh tế cả năm chỉ là 1,6%. Trong khi đó, phù hợp với sự chậm lại của nền kinh tế, thị trường việc làm của Mỹ đã hạ nhiệt đáng kể gần đây. Trong bốn tháng từ tháng 6 đến tháng 9, số lượng việc làm phi nông nghiệp trung bình hàng tháng ở Hoa Kỳ chỉ tăng 43.000, thấp hơn đáng kể so với mức trung bình 135.000 trong 12 tháng trước tháng 5 năm nay. Trong khi nền kinh tế đang chậm lại, lạm phát ở Hoa Kỳ đã tăng trở lại, cho thấy áp lực đình trệ kinh tế kèm lạm phát. Chịu ảnh hưởng bởi các yếu tố như thuế quan, tốc độ tăng trưởng hàng năm của giá cả hàng hóa trong rổ chỉ số lạm phát của Mỹ gần đây đã phục hồi. Với sự phát triển hơn nữa của hiệu ứng lạm phát do thuế quan, lạm phát tổng thể của Mỹ có thể tăng cao hơn trong năm nay. Cục Dự trữ Liên bang dự đoán rằng chỉ số PCE cả năm có thể đạt khoảng 3%, cao hơn so với năm 2024. Trên thực tế, do triển vọng lạm phát không chắc chắn, sự thay đổi trong kỳ vọng của thị trường về việc Fed cắt giảm lãi suất cũng là một trong những yếu tố chính trong sự điều chỉnh thị trường gần đây. Khả năng áp lực lạm phát trong tương lai vượt quá dự kiến ​​và môi trường thanh khoản thắt chặt hơn của Mỹ tác động đến thị trường vào năm 2026 là không thể loại trừ. Về mặt cấu trúc, nền kinh tế Mỹ cũng phụ thuộc rất nhiều vào trí tuệ nhân tạo (AI). Tăng trưởng kinh tế của Mỹ trong nửa đầu năm nay chủ yếu dựa vào sự gia tăng tiêu dùng hộ gia đình và chi tiêu vốn của doanh nghiệp, trong khi đầu tư nhà ở, điều chỉnh hàng tồn kho, xuất khẩu ròng và chi tiêu chính phủ đều tác động tiêu cực đến tăng trưởng kinh tế. Xét rằng tăng trưởng chi tiêu tiêu dùng của Mỹ cũng chậm lại so với năm 2024, chi tiêu vốn của doanh nghiệp, đặc biệt là các khoản đầu tư liên quan đến AI như trung tâm dữ liệu, hiện là động lực quan trọng nhất của nền kinh tế Mỹ. Nhà kinh tế học Nick Lichtenberg của Harvard thậm chí còn tuyên bố rằng nếu không có chi tiêu vốn liên quan đến AI, tăng trưởng GDP của Mỹ trong nửa đầu năm 2025 sẽ chỉ đạt 0,1%. Lý do thứ ba: Tác động của trí tuệ nhân tạo đến lợi nhuận doanh nghiệp vẫn còn rất không chắc chắn. Là một tiến bộ công nghệ đa năng thế hệ mới, có thể so sánh với động cơ hơi nước và internet, trí tuệ nhân tạo được tất cả các lĩnh vực trong xã hội, bao gồm cả các nhà đầu tư, kỳ vọng rất cao và đã trở thành yếu tố then chốt hỗ trợ thị trường vốn và nền kinh tế Mỹ. Hiện nay, trí tuệ nhân tạo có thể có tác động tích cực đến nền kinh tế Mỹ và thậm chí cả nền kinh tế toàn cầu, nhưng mức độ tác động này, đặc biệt là đóng góp của nó vào lợi nhuận doanh nghiệp, vẫn còn rất không chắc chắn. Nếu việc ứng dụng thực tế của trí tuệ nhân tạo chứng tỏ ít hơn so với kỳ vọng, thì tác động đến thị trường không nên bị đánh giá thấp. Về tác động tổng thể, một số nghiên cứu không ủng hộ dự đoán lạc quan rằng AI sẽ hoàn toàn thay đổi thế giới. Ví dụ, Goldman Sachs dự đoán rằng AI sẽ làm tăng GDP toàn cầu khoảng 7% trong mười năm tới, hoặc mức tăng trung bình hàng năm là 0,7%. Nhà kinh tế học đoạt giải Nobel Daron Esmooglu ước tính thấp hơn một bậc, dự đoán rằng AI sẽ thúc đẩy GDP của Mỹ tăng tổng cộng 1,1-1,6% trong thập kỷ tới, trung bình khoảng 0,1% mỗi năm. Ngay cả khi AI có tác động đến nền kinh tế nói chung, thì việc này sẽ ảnh hưởng như thế nào đến lợi nhuận của các doanh nghiệp vẫn còn rất khó đoán. Một mặt, việc triển khai AI không hề dễ dàng. Ví dụ, một phân tích có hệ thống gần đây về hơn 300 dự án và thông báo về AI được công bố rộng rãi của MIT, cùng với một cuộc khảo sát 153 nhà lãnh đạo, đã kết luận rằng 95% các khoản đầu tư vào AI tạo sinh hầu như không mang lại lợi nhuận cho các công ty, một nửa số dự án thất bại và chỉ 5% đạt được thương mại hóa. Trong khi đó, các nhà đầu tư cũng lưu ý rộng rãi rằng OpenAI, một công ty dẫn đầu trong làn sóng trí tuệ nhân tạo này, đã hỗ trợ lợi nhuận và định giá của các công ty thượng nguồn và hạ nguồn thông qua tài trợ bên ngoài, bất chấp những khoản lỗ khổng lồ của mình. Ví dụ, OpenAI đã cam kết đầu tư 1,4 nghìn tỷ đô la vào cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu và dịch vụ đám mây trong vài năm tới, hỗ trợ lợi nhuận của các nhà sản xuất chip thượng nguồn và các nhà cung cấp dịch vụ đám mây. Đồng thời, OpenAI cung cấp một số dịch vụ API với giá thấp hơn chi phí, tạo điều kiện thuận lợi cho việc mở rộng thị trường cho các công ty khởi nghiệp ở khâu sau. Tuy nhiên, nếu mô hình của OpenAI trở nên không bền vững, toàn bộ chuỗi ngành công nghiệp có thể bị ảnh hưởng nghiêm trọng. Mặt khác, nghiên cứu của IMF và nhiều nghiên cứu khác chỉ ra rằng lợi ích của AI có thể được phân bổ không đồng đều giữa các ngành công nghiệp, dân số và thậm chí cả các quốc gia. Điều này có nghĩa là nếu lợi ích do AI tạo ra tập trung quá mức vào một vài công ty, hoặc thậm chí tạo ra rào cản độc quyền cao hơn, nó có thể dẫn đến xung đột giai cấp lớn hơn trong xã hội Mỹ và thậm chí cả các rủi ro về chính sách như điều tra chống độc quyền, điều mà cũng cần phải đề phòng. Lý do thứ tư: Cẩn trọng với các công ty AI hình thành liên minh trong toàn bộ chuỗi cung ứng. Gần đây, các gã khổng lồ AI nổi tiếng nhất ở Mỹ đã cho thấy dấu hiệu kết nối và hình thành liên minh trong toàn bộ chuỗi cung ứng; cụ thể, nhà cung cấp tài trợ cho khách hàng, khách hàng và nhà cung cấp chia sẻ doanh thu, và họ nắm giữ cổ phần của nhau. Điều này khiến việc đánh giá sự phát triển của nhu cầu AI thực sự và tình hình tài chính độc lập của mỗi công ty trở nên vô cùng khó khăn. Với sự không chắc chắn đáng kể xung quanh tương lai của AI, sự thiếu minh bạch này có thể làm tăng nguy cơ điều chỉnh thị trường. Vào tháng 9 năm nay, Nvidia và OpenAI đã công bố hợp tác về năng lực tính toán 10 gigawatt, trong đó Nvidia dự kiến ​​sẽ đầu tư 100 tỷ đô la vào OpenAI để cung cấp tiền mặt cho công ty này mua thiết bị tính toán và cam kết cung cấp đủ chip cho OpenAI. Bản thân thỏa thuận này đã thu hút rất nhiều sự chú ý và thảo luận. Hơn nữa, OpenAI và gã khổng lồ chip AMD đã công bố một thỏa thuận cơ sở hạ tầng tính toán quy mô lớn, theo đó hai công ty sẽ hợp tác để triển khai tổng cộng 6 gigawatt năng lực tính toán. Khi quy mô triển khai mở rộng và các điều kiện khác được đáp ứng, OpenAI có thể thực hiện quyền chọn của mình để mua khoảng 10% cổ phần của AMD. Trên thực tế, Oracle, và thậm chí cả Microsoft và xAI, cũng đã ký các thỏa thuận tương tự. Nhìn chung, tác giả tin rằng các nhà đầu tư cần theo dõi sát sao mức định giá cao của cổ phiếu Mỹ, sự khác biệt của chúng so với các yếu tố cơ bản và sự dễ tổn thương phát sinh từ việc quá phụ thuộc vào AI. Nếu kết quả ứng dụng AI không đạt được kỳ vọng, thị trường chứng khoán Mỹ có thể trải qua một đợt điều chỉnh đáng kể vào năm 2026.