【Tin tức thị trường】Biến động thị trường dữ dội, lập kế hoạch AI nhất định phải xem 5 điểm chính QA！

Chúng tôi muốn bạn biết rằng:

Trong bối cảnh chiến tranh Mỹ-Iran bùng nổ, thị trường tập trung cao độ vào việc tăng giá dầu và lạm phát trở lại, chúng tôi cũng đã xuất bản nhiều bài viết thảo luận về các vấn đề này. Trong bài viết này, chúng tôi sẽ xem xét lại các mối lo ngại khác trên thị trường, bao gồm các vụ việc rủi ro tín dụng tư nhân gần đây đã nổi lên trở lại trong vòng một tháng qua, và khả năng phần mềm bị AI phá vỡ do khả năng AI ngày càng mạnh mẽ; đồng thời, trong nhóm phần cứng, sau khi Nvidia công bố báo cáo tài chính lạc quan, giá cổ phiếu đã giảm trở lại, cho thấy thị trường ngày càng thắt chặt kiểm tra, làm tăng rủi ro điều chỉnh định giá.

Các mối lo ngại cộng hưởng cùng với sự xấu đi toàn diện của xung đột Trung Đông đã tiếp tục kéo giảm hiệu suất của thị trường chứng khoán tổng thể, tính đến ngày 10/3, chỉ số S&P 500 tăng trưởng trong năm gần như bằng 0. Do đó, sau hai bài phân tích nhanh về tình hình Trung Đông trước đó, bài báo này sẽ phân tích sâu hơn về năm mối lo ngại lớn trên thị trường gần đây, bao gồm tín dụng tư nhân, ngày tận thế của phần mềm SaaS và các mối lo ngại về AI.

Điểm chính của bài viết:
Q1: Rủi ro tiềm ẩn trong tín dụng tư nhân, khả năng xảy ra rủi ro hệ thống tăng cao?
Q2: Chi tiêu vốn của AI dựa vào tín dụng tư nhân, cần chú ý điều gì?
Q3: AI sẽ dẫn đến tỷ lệ thất nghiệp tăng mạnh, gây suy thoái kinh tế?
Q4: Lý thuyết ngày tận thế của SaaS? AI sẽ phá vỡ các lợi thế cạnh tranh truyền thống của nó?
Q5: Liệu phần cứng AI cũng tồn tại rủi ro?

Q：Rủi ro tiềm ẩn trong tín dụng tư nhân, khả năng xảy ra rủi ro hệ thống tăng cao?

Ngoài xung đột Mỹ-Iran, gần đây rủi ro thanh khoản của tín dụng tư nhân cũng đã nổi lên trong các cuộc thảo luận. Sau khi năm ngoái, các ngân hàng khu vực như Ngân hàng Zion (Zions Bancorp) và Western Alliance, cùng các tổ chức cho vay ô tô như Tricolor lần lượt gặp sự cố, đến tháng 2 năm nay, các cơn bão lại nổi lên, bắt đầu với việc công ty quản lý tài sản Blue Owl Capital hạn chế rút tiền từ quỹ nợ bán lẻ của họ. Vào ngày 27/2 (thứ Sáu), công ty cho vay thế chấp của Anh, Market Financial Solutions (MFS), cũng tuyên bố phá sản sau khi huy động vốn từ nhiều tổ chức trên phố Wall. Các quỹ tín dụng tư nhân của các công ty quản lý tài sản lớn như BlackRock, Blackstone cũng liên tiếp ghi nhận làn sóng rút tiền kỷ lục, một số quỹ đã chạm mức giới hạn rút tiền đã định.

Các sự kiện rủi ro của các tổ chức tài chính phi tiền gửi (Non-Depositary Financial Institutions, viết tắt là NDFIs) thiếu minh bạch này liên tục xuất hiện, khiến thị trường nhớ lại cảnh báo của Giám đốc điều hành JPMorgan Jamie Dimon năm ngoái: “Khi bạn thấy một con gián, có thể còn nhiều con khác.” Nghi ngờ về rủi ro hệ thống tiềm ẩn trong thị trường tín dụng tư nhân lại tăng cao. Chỉ số ngân hàng KBW của Mỹ cũng đã giảm -6% trong phiên sau khi tin về phá sản của MFS được công bố, ghi nhận mức giảm trong ngày lớn nhất kể từ tháng 4 năm ngoái, trong bối cảnh lo ngại về thuế quan.

A：Ngân hàng kiểm soát rủi ro đối với các khoản vay phi ngân hàng, rủi ro thanh khoản thấp

Về khả năng xảy ra khủng hoảng thanh khoản, chúng tôi duy trì thái độ khá lạc quan, vì phần lớn các ngân hàng vẫn kiểm soát rủi ro đối với NDFIs trong phạm vi hạn chế. Theo thống kê của S&P Global Market Intelligence, trong quý 4 năm 2025, 20 ngân hàng lớn nhất Mỹ về tổng số khoản vay đối với các tổ chức tài chính phi tiền gửi (chiếm khoảng 85% thị trường vay NDFI toàn cầu), phần lớn các ngân hàng này vẫn có mức rủi ro tương đối thấp đối với các khoản vay này, tỷ lệ các khoản vay này so với tổng tài sản thường thấp hơn 20%, chỉ có 8 ngân hàng có tỷ lệ vượt quá 10%, cho thấy mức độ tập trung rủi ro vẫn trong phạm vi kiểm soát.

Điều này có nghĩa là ngay cả khi các NDFIs gặp phải các khoản vỡ nợ rộng rãi trong tương lai, thì cũng không lan rộng ra toàn bộ hệ thống tài chính gây ra khủng hoảng thanh khoản. Quan trọng hơn, thống kê của S&P Global Market Intelligence cho thấy tỷ lệ vỡ nợ các khoản vay của ngân hàng đối với NDFIs vẫn không thay đổi, quý 4 năm 2025 duy trì ở mức thấp 0,14%, cho thấy các vụ vỡ nợ hiện tại chủ yếu tập trung vào từng tổ chức riêng lẻ, tình hình vẫn ổn định.

Q：Chi tiêu vốn của AI dựa vào tín dụng tư nhân, cần chú ý điều gì?

Ngược lại, chúng tôi cho rằng cần chú ý đến vai trò ngày càng quan trọng của tín dụng tư nhân trong tài trợ cho AI. Một mặt, các tập đoàn công nghệ dù có dòng tiền mạnh mẽ, vẫn khó có thể hoàn toàn đáp ứng các chi phí vốn khổng lồ cần thiết cho hạ tầng AI, khiến nhu cầu vay vốn bên ngoài rõ ràng tăng lên; mặt khác, trong kỷ nguyên AI, có thể dự đoán sẽ xuất hiện nhiều công ty kỳ lân chưa niêm yết, nhưng đã có giá trị vượt quá 1 tỷ USD, những công ty kỳ lân thiếu kênh huy động vốn công khai này đặc biệt phụ thuộc vào thị trường tư nhân. Cả hai yếu tố này đều càng làm tăng vị trí của tín dụng tư nhân trong chuỗi giá trị ngành AI.

Theo ước tính của Morgan Stanley, đến năm 2028, thị trường tín dụng tư nhân sẽ cung cấp hơn một nửa trong tổng số 1,5 nghìn tỷ USD vốn bên ngoài cần thiết cho xây dựng trung tâm dữ liệu, trở thành nhà cung cấp vốn chính cho chuỗi ngành AI. Trong cấu trúc huy động vốn như vậy, nếu tâm lý thị trường chuyển sang thận trọng, nguồn vốn tín dụng tư nhân bị thắt chặt, sẽ làm tăng nguy cơ đứt gãy dòng tiền, ảnh hưởng đến tốc độ mở rộng và khả năng sinh lợi của các doanh nghiệp.

A：Rủi ro tập trung của tín dụng tư nhân ở NeoCloud

Bạn đã là thành viên đăng ký chưa? Nếu đã là thành viên, vui lòng đăng nhập tại đây

Trở thành thành viên đăng ký
Hưởng dịch vụ đầy đủ của M Square

Xem biểu đồ vĩ mô không giới hạn
Nắm bắt các chỉ số chính của đầu tư toàn cầu

Báo cáo chuyên sâu độc quyền
Khoảng 6 ~ 8 bài phân tích sự kiện / dữ liệu lớn hàng tháng

Hộp công cụ nghiên cứu
Tự tạo biểu đồ quan trọng
Backtest hiệu suất

Cộng đồng vĩ mô chuyên nghiệp nhất
Chỉ số bí mật của người dùng
Chia sẻ quan điểm

Đăng ký ngay

Hỏi đáp: Nhấn vào câu hỏi để MM AI giúp bạn giải đáp

• Rủi ro tín dụng tư nhân gia tăng có thể gây ra khủng hoảng hệ thống không?
  💡 Rủi ro tín dụng tư nhân dù đã nổi lên, nhưng do ngân hàng kiểm soát rủi ro đối với NDFIs vẫn trong phạm vi hạn chế, tỷ lệ vỡ nợ vẫn thấp, cho thấy các vụ vỡ nợ chủ yếu tập trung vào từng tổ chức riêng lẻ, khả năng gây ra khủng hoảng hệ thống là thấp.

• Rủi ro nào có thể phát sinh từ việc AI phụ thuộc vào tín dụng tư nhân để chi tiêu vốn?
  💡 Sự phụ thuộc ngày càng tăng của AI vào tín dụng tư nhân, đặc biệt là các công ty NeoCloud mới nổi, nếu tâm lý thị trường chuyển sang thận trọng, nguồn vốn bị thắt chặt có thể làm tăng nguy cơ đứt gãy dòng tiền, ảnh hưởng đến tốc độ mở rộng và khả năng sinh lợi của doanh nghiệp.

• Phát triển AI có thể dẫn đến tỷ lệ thất nghiệp tăng mạnh và gây suy thoái kinh tế không?
  💡 Trong ngắn hạn, AI có thể gây thất nghiệp do hiệu ứng thay thế, nhưng về dài hạn, hiệu ứng phục hồi của AI sẽ tạo ra các nhiệm vụ và cơ hội nghề nghiệp mới. Tăng trưởng kinh tế Mỹ và năng suất lao động bình quân cho thấy AI không hoàn toàn tiêu cực đối với kinh tế, khả năng thất nghiệp tăng cao và suy thoái chưa rõ ràng.

• Hiệu ứng phục hồi của AI có thể vượt qua hiệu ứng thay thế để thúc đẩy việc làm không?
  💡 Hiệu ứng phục hồi của AI có khả năng vượt qua hiệu ứng thay thế. Dù ban đầu có thể có cắt giảm nhân sự, nhưng tốc độ tiến bộ của AI nhanh, khi công nghệ trưởng thành hơn và giảm chi phí, dự kiến sẽ tạo ra nhiều nghề nghiệp mới, đồng thời AI đã thể hiện khả năng nâng cao năng suất lao động.

• Các công ty SaaS có ba rào cản về quyền hạn, dữ liệu và công nghệ có còn lợi thế trong kỷ nguyên AI không?
  💡 Các công ty SaaS có các rào cản về quyền hạn, dữ liệu và công nghệ vẫn duy trì lợi thế trong kỷ nguyên AI. Những rào cản này giúp doanh nghiệp tích hợp AI vào dữ liệu, quy trình và hệ thống, kết hợp với quy trình công việc xác định, tăng cường chứ không thay thế dịch vụ hiện tại, đồng thời liên tục tạo ra doanh thu và triển vọng tốt.

• Chuỗi cung ứng phần cứng AI có rủi ro quá mức trong việc đặt hàng không?
  💡 Chuỗi cung ứng phần cứng AI có thể đối mặt với rủi ro quá mức trong việc đặt hàng. Thời gian tồn kho của Nvidia tăng lên, trong đó nguyên liệu chuyển sang trạng thái “đang sản xuất” và “thành phẩm”, cho thấy trước khi xuất hàng lớn GB300, có nhu cầu dự trữ hàng, cần theo dõi biến động tồn kho trong nửa đầu năm 2026 để xác nhận có quá mức trong đặt hàng không.

• Đối mặt với nhiều mối lo ngại trên thị trường, làm thế nào để phân bổ tài sản hiệu quả?
  💡 Đối mặt với nhiều mối lo ngại, phân bổ đa dạng hợp lý là chiến lược tốt nhất. Tập trung vào “công nghệ” làm trung tâm, phân chia các ngành còn lại thành “tấn công” và “bảo vệ”, điều chỉnh linh hoạt theo khẩu vị rủi ro và tâm lý thị trường để ứng phó với dòng vốn luân chuyển.