Tóm tắt

• Khi Al đang đóng vai trò ngôi sao trong đầu tư công nghệ, thách thức nằm ở việc phân biệt các công ty phát triển trên nền tảng Al với những công ty "phong trào". Theo quan điểm của tôi, Quy tắc 40 đóng vai trò là một số liệu quan trọng.
• Các ứng dụng Al thường được chia thành ba danh mục chính - Sáng tạo, Phân tích dữ liệu & An ninh mạng, và Tự động hóa & Robot - cùng với danh mục thứ tư "Picks & Shovels" dành cho các nhà cung cấp phần cứng như Nvidia.
• Hiểu các danh mục này giúp làm rõ tác động kinh doanh của Al. Hơn nữa, việc phân tích điểm số theo Quy tắc 40 cho thấy rằng rất ít công ty thực sự xuất sắc trong việc kiếm tiền từ Al.
• Tôi nghĩ rằng Al đang chuẩn bị phá vỡ đáng kể hệ thống phân cấp công nghệ, có khả năng định nghĩa lại các công ty mà chúng ta coi là những công ty hàng đầu trong lĩnh vực Công nghệ. Các nhà đầu tư nên sẵn sàng cho sự biến động gia tăng khi các nhà lãnh đạo công nghệ mới nổi lên, và một số công ty khổng lồ hiện tại đang phải vật lộn để theo kịp trong bối cảnh AI đang dần thay đổi

Đã đến lúc bắt đầu đánh giá những người chiến thắng đầu tiên trong cuộc đua Al.

ChatGPT ra mắt cách đây gần 2 năm, đánh dấu sự khởi đầu của một kỷ nguyên mới, nơi Al đã trở thành chủ đề chính trong đầu tư công nghệ. Kể từ đó, chúng ta đã thấy hầu như mọi công ty công nghệ dường như "chuyển hướng" sang mô hình kinh doanh dựa trên Al.

Với cuộc đua Al hiện đang diễn ra sôi nổi, tôi nghĩ đã đến lúc phải có một cuộc thảo luận nghiêm túc về bối cảnh đầu tư vào Al. Là một nhà đầu tư, tôi thường thấy khó phân biệt được công ty nào thực sự tận dụng Al để thúc đẩy giá trị và công ty nào chỉ đang "giả vờ".

Gần đây, tôi đã bắt đầu sử dụng Quy tắc 40 làm chỉ số tài chính quan trọng để đánh giá liệu những nỗ lực tích hợp AI của một công ty có bắt đầu chuyển thành tiền tệ hay không. Tôi đã đề cập đến điều này trong bài viết gần đây nhất của mình về Palantir, trong đó tôi nêu bật điểm số Quy tắc 40 ấn tượng của công ty là một trong những lý do khiến tôi tăng gấp đôi vị thế của mình trong cổ phiếu này. Sau bài viết đó, một số độc giả đã liên hệ để tìm hiểu thêm thông tin chi tiết về Quy tắc 40 và quan điểm của tôi về việc đầu tư vào Al.

Trong bài viết này, tôi sẽ khám phá những ứng dụng chính của AI hiện nay, từ chatbot cho đến phần mềm quân sự. Ngoài ra, tôi sẽ xem xét điểm số của Quy tắc 40 đối với các công ty tuyên bố đang đầu tư đáng kể vào AI, để đánh giá liệu họ có kiếm tiền thành công từ những nỗ lực này hay không.

Phân tích sẽ tiết lộ rằng mặc dù AI có thể kiếm tiền hiệu quả và được sử dụng để thúc đẩy tăng trưởng trong các doanh nghiệp đã thành lập, nhưng con đường kiếm tiền thường phức tạp. Đáng chú ý là một số công ty chủ chốt hiện đang nắm giữ phần lớn lợi ích trong không gian AI. Tôi coi Al là chất xúc tác sẽ tăng cường cạnh tranh trong lĩnh vực công nghệ vốn đã bất ổn, có khả năng mở đường cho các công ty công nghệ mới nổi lên trong khi một số công ty công nghệ hiện nay có thể phải vật lộn để theo kịp.

3 loại ứng dụng AI và các công ty chủ chốt của họ

Al là một thuật ngữ rộng gần đây đã trở nên phổ biến trong thế giới kinh doanh để mô tả một loạt các công nghệ thực sự đã được phát triển trong nhiều thập kỷ. Trước khi ChatGPT ra mắt, các thuật ngữ như 'học máy' và 'chatbot' thường được sử dụng để chỉ các ứng dụng cụ thể mà hiện nay chúng ta gọi chung là 'AI'.

Trong bối cảnh này, các nhà đầu tư có thể khó hiểu chính xác các ứng dụng của AI là gì và chúng liên quan như thế nào đến doanh nghiệp. Tôi thấy tài liệu trực tuyến về chủ đề này rất khó hiểu vì thường chỉ bao gồm danh sách các ứng dụng theo ngành. Tôi không nghĩ rằng kiểu phân nhóm này hữu ích để thực sự hiểu được tác động mà AI có thể mang lại cho doanh nghiệp.

Cá nhân tôi coi tất cả các ứng dụng của AI hiện nay đều thuộc một trong ba loại vĩ mô sau:

1. Sáng tạo
2. Phân tích dữ liệu & An ninh mạng
3. Tự động hóa & Robot

Ngoài ra còn có một loại thứ tư mà tôi gọi là "Picks & Shovels". Bao gồm các công ty bán phần cứng cần thiết để phát triển các công cụ và mô hình AI, chẳng hạn như NVIDIA Corporation (NVDA) hoặc Advanced Micro Devices, Inc. (AMD).

Tôi tin rằng các ứng dụng AI trong ba loại trên liên quan đến tất cả các ngành - từ nông nghiệp đến chăm sóc sức khỏe và công nghệ thông tin. Trong các nội dung tiếp theo, tôi sẽ minh họa suy nghĩ của mình bằng một vài ví dụ cho từng danh mục.

Ứng dụng AI trong công việc sáng tạo

Ứng dụng AI trong danh mục "công việc sáng tạo" là những gì mà hầu hết người tiêu dùng đều quen thuộc, ví dụ như tạo văn bản bằng Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) như ChatGPT. Các ví dụ khác về "công việc sáng tạo" bao gồm:

• Viết quảng cáo và viết thuê
• Chỉnh sửa hình ảnh
• Biên dịch ngôn ngữ
• Chơi game
• Giáo dục và học tập cá nhân hóa
• Viết tin tức

Tôi thấy các LLM như ChatGPT, Google Gemini hoặc Microsoft Copilot là những ví dụ chính về các công cụ AI được sử dụng cho công việc sáng tạo.

Về các công ty hoạt động trong lĩnh vực này, tôi thấy Adobe inc. (ADBE), Autodesk, Inc. (ADSK) và BuzzFeed, Inc. (BZFD) là một số công ty chủ chốt trong lĩnh vực này. Gần đây, Adobe đã đưa các dịch vụ dựa trên công nghệ LLM vào bộ sản phẩm của mình. Khách hàng của Adobe hiện có thể tạo hoặc chỉnh sửa hình ảnh bằng Al trong photoshop, cũng như yêu cầu trợ lý Al của Adobe tóm tắt hoặc suy rộng thông tin từ PDF. Ngoài ra, Adobe đang tận dụng Al để bán Adobe Cloud, một bộ sản phẩm cạnh tranh với các hệ thống CM đã được thiết lập lâu đời hơn.

BuzzFeed gần đây đã thông báo rằng họ đã có thể sa thải 12% nhân viên, thay thế công việc của họ bằng các công cụ Al. Hầu hết các công việc bị ảnh hưởng bởi việc sa thải đều liên quan đến việc viết quảng cáo và viết tin tức. Mặc dù tôi không coi BuzzFeed là một công ty thực sự tham gia vào trò chơi AI, nhưng tôi coi đây là một công ty đã hưởng lợi từ AI sớm hơn những công ty khác.

Những gã khổng lồ công nghệ như Microsoft Corporation (MST) hoặc Alphabet Inc. (GOOG) cũng đang hoạt động trong danh mục đầu tiên này, một phần không nhỏ là vì họ phát triển chính các công cụ AI giúp ứng dụng AI trong công việc sáng tạo trở nên khả thi.

Ứng dụng AI trong Phân tích & An ninh mạng

Trong danh mục "Phân tích & An ninh mạng", tôi bao gồm tất cả các ứng dụng AI nhằm mục đích chuyển đổi dữ liệu lớn thành những sản phẩm có thể sử dụng được. Tôi thấy những ví dụ điển hình về các công ty có AI và phân tích làm cốt lõi là Palantir Technologies Inc. (PLTR), Snowflake Inc. (SNOW) và CrowdStrike Holdings, Inc. (CRWD). Tất cả các công ty này đều tiếp thị các sản phẩm AI đầy đủ, chẳng hạn như Charlotte Al cho CrowdStrike, Al Data Cloud cho Snowflake và AlP cho Palantir.

Các ví dụ khác về các công ty trong danh mục này bao gồm Salesforce, Inc. (CRM) và HubSpot, Inc. (HUBS), cả hai đều hoạt động trong ngành CRM. Điểm mấu chốt về CRM là khả năng tận dụng dữ liệu người dùng để tương tác với khách hàng và khách hàng tiềm năng vào đúng thời điểm, với thông điệp phù hợp, dự đoán hành vi và nhu cầu. Mặc dù điều này thường được gọi là "tự động hóa", nhưng trong CRM, tôi coi đó là một ứng dụng có liên quan chặt chẽ hơn đến phân tích. Tôi thích sử dụng thuật ngữ "tự động hóa" cho các ứng dụng AI chặt chẽ hơn - một điều mà tôi sẽ đề cập trong một vài đoạn tiếp theo.

Nói chung, tôi thấy những ví dụ sau đây là các ứng dụng AI chính trong Analvtics và An ninh mạng:

• Quản lý quan hệ khách hàng (CRM)
• Tối ưu hóa chuỗi cung ứng
• Hỗ trợ chiến thuật và hỗ trợ quân sự trên chiến trường
• Giao dịch thuật toán
• An ninh mạng
• Lọc thư rác

Ứng dụng AI trong Tự động hóa & Robot

Cuối cùng, tôi định nghĩa "Tự động hóa & Robot" là các ứng dụng AI liên quan đến việc thay thế lao động phức tạp của con người bằng đầu vào nhân tạo hiệu quả và tiết kiệm chi phí hơn. Các ví dụ về những gì tôi coi là ứng dụng AI thuộc danh mục này bao gồm:

• Trợ lý ảo
• Quảng cáo được nhắm mục tiêu
• Công cụ tìm kiếm dựa vào Al
• Robotaxis
• Robot hình người (humanoid robots)

Theo quan điểm của tôi, những gã khổng lồ công nghệ như Apple Inc. (AAPL), Microsoft, Meta Platforms, Inc. (META) và Alphabet đều chủ yếu hoạt động trong danh mục này. Ví dụ, Microsoft đang tích cực thúc đẩy việc đưa các công cụ AI vào sản phẩm của mình. Điều này bao gồm việc ra mắt Microsoft Copilot gần đây trong bộ sản phẩm Office của mình. Tương tự như vậy, Google và Apple gần đây đã nhúng trợ lý AI vào Hệ điều hành di động tương ứng của họ.

Google và Meta cũng sử dụng tự động hóa AI để cải thiện khả năng nhắm đối tượng mục tiêu trong chiến dịch quảng cáo của họ. Những ví dụ sau này về cơ bản rất giống về mặt công nghệ với những gì các bên tham gia CRM sử dụng để dự đoán hành vi của khách hàng. Tôi đã phân loại Meta và Google là chủ yếu hoạt động trong danh mục Tự động hóa & Robot, nhưng tôi tin rằng các gã khổng lồ công nghệ lớn ngày càng đóng vai trò trong các danh mục này.

Hệ sinh thái Tesla (báo cáo thu nhập của Tesla)

Một ví dụ cuối cùng trong danh mục Tự động hóa & Robot liên quan đến Tesla, Inc. (TSLA), mà tôi coi là một bên tham gia chính và là bên hưởng lợi tiềm năng từ công nghệ AI. Tesla được cho là đang phát triển xe tự hành và rô-bốt hình người, như một phần của cái mà công ty gọi là "Hệ sinh thái Tesla". Mặc dù cả hai sản phẩm này đều chưa được ra mắt, nhưng tôi thấy công ty này có tiềm năng trở thành một đối thủ lớn trong không gian AI.

Tổng quan về các ứng dụng AI và lưu ý về suy nghĩ của tôi

Tôi đã chia các ứng dụng AI theo 3+1 danh mục, được tóm tắt trong biểu đồ ở trên. Sự phân chia này không hoàn hảo, không phải là cách phân loại cuối cùng vì công nghệ đằng sau các ứng dụng khác nhau về cơ bản rất giống nhau và có một số điểm trùng lặp giữa các loại. Ví dụ: LLM có thể được sử dụng để viết quảng cáo hoặc tạo hình ảnh, nhưng chúng cũng có thể được sử dụng để phân tích một lượng lớn dữ liệu.

Lằn ranh giữa các ứng dụng trong Phân tích & An ninh mạng và các ứng dụng trong Tự động hóa & Robot đôi khi cũng có thể mơ hồ. Công nghệ AI mà Google hoặc Meta sử dụng để tối ưu hóa quảng cáo về cơ bản không khác nhiều so với công nghệ mà Salesforce sử dụng trong các hệ thống CRM của mình.

Tương tự như vậy, xử lý big data có thể "dạy" ô tô lái xe tự động hoặc cho phép rô-bốt đi bộ.

Trong phân loại của tôi, trọng tâm là mục đích sử dụng cuối cùng của công nghệ chứ không phải bản thân công nghệ. Cách tiếp cận này là lý do tại sao tôi xem các công ty công nghệ lớn hoạt động trên nhiều danh mục. Phân loại của tôi xem xét các ứng dụng chính của các sản phẩm mà công ty cung cấp. Ví dụ, tôi chủ yếu phân loại Microsoft trong danh mục Phân tích, nhưng tôi cũng thấy rõ rằng Microsoft có dấu ấn trong quảng cáo trực tuyến với Bing, tương tác với AI theo những cách tương tự như Google và Meta cho mục đích quảng cáo.

Cuối cùng, tôi hy vọng rằng phân loại này - mặc dù không hoàn hảo - có thể giúp các nhà đầu tư hiểu rõ hơn về bối cảnh AI.

Quy tắc 40 cho tôi biết điều gì về việc đầu tư vào AI.

Quy tắc 40 là một thước đo tài chính chủ yếu được các nhà đầu tư mạo hiểm sử dụng để đánh giá hiệu suất và hiệu quả tăng trưởng của các công ty SaaS.

Quy tắc này cho rằng tỷ lệ tăng trưởng và biên lợi nhuận kết hợp của một công ty phải vượt quá 40%. Thước đo này giúp các nhà lãnh đạo đánh giá liệu một công ty có đạt được sự cân bằng phù hợp giữa tăng trưởng và lợi nhuận hay không.

Ví dụ, nếu một công ty có tỷ lệ tăng trưởng doanh thu là 30% và biên lợi nhuận là 10%, thì công ty đó đáp ứng Quy tắc 40. Ngược lại, một công ty tăng trưởng ở mức 50% nhưng biên lợi nhuận là -20% cũng sẽ đáp ứng các tiêu chí.

Các nhà lãnh đạo có thể sử dụng quy tắc này làm chuẩn mực để xác định các công ty đang quản lý hiệu quả các nguồn lực của mình và có khả năng là các khoản đầu tư bền vững và có thể mở rộng quy mô.

Tôi nghĩ rằng "Quy tắc 40" có thể hữu ích để đánh giá liệu các công ty có đang "giả vờ" hay "thành công" trong cuộc đua AI. Tôi coi AI là một công nghệ mới có thể cải thiện đáng kể năng suất, cũng như thúc đẩy việc ra mắt các sản phẩm mới mang tính cách mạng. Trong bối cảnh này, tôi thấy tất cả các công ty công nghệ tuyên bố đặt AI làm cốt lõi đều giống với các công ty khởi nghiệp SaaS, ở chỗ họ đang nhanh chóng phát triển và mở rộng quy mô các sản phẩm mới.

Việc sử dụng Quy tắc 40 có một số hạn chế. Tuy nhiên, tôi thấy rằng nó gần như là thước đo tốt nhất để đánh giá liệu một công ty có thành công trong AI hay không.

Điểm số của Quy tắc 40: những người chiến thắng đầu tiên trong cuộc đua AI là ai?

Biểu đồ trên tóm tắt điểm số của Quy tắc 40 trong 12 tháng cho một số công ty niêm yết công khai mà tôi coi là những công ty lớn trong Al.

Điều quan trọng cần lưu ý là điểm số của Quy tắc 40 gần đây nhất có thể khác với dữ liệu 12 tháng được hiển thị ở trên. Điều này là do nhiều công ty trong số này đã trải qua sự tăng tốc mạnh mẽ trong hoạt động kinh doanh của họ trong một hoặc hai quý gần đây, thúc đẩy các số liệu về tăng trưởng và lợi nhuận của họ.

Ví dụ, Palantir, cổ phiếu đơn lẻ lớn nhất mà tôi nắm giữ, gần đây đã báo cáo điểm số Quy tắc 40 là 64, tăng so với điểm số 12 tháng là 49. Mặc dù vậy, tôi vẫn chọn trình bày điểm số 12 tháng vì tôi tin rằng chúng cung cấp số liệu ổn định hơn, ít bị ảnh hưởng bởi tác động của hiệu suất trong một quý.

Một góc nhìn sâu sắc quan trọng từ dữ liệu này là một số ít công ty "Pick and Shovel" đang nắm giữ phần lớn lợi ích trong bối cảnh AI hiện tại. Ví dụ, Nvidia nắm giữ những gì tôi thấy tương đương với độc quyền bán xẻng trong cơn sốt vàng Viễn Tây - không phải thông qua lệnh của chính phủ, mà là do công nghệ tiên tiến vô song mà không nhà sản xuất vi mạch nào khác thực sự có thể sánh kịp.

Theo quan điểm của tôi, một quan sát thú vị khác là cách các công ty công nghệ lớn như Microsoft và Meta đang phát triển với tốc độ thường thấy ở các công ty mở rộng quy mô. Hãy xem đây là bằng chứng về tác động chuyển đổi mà AI có thể mang lại ngay cả đối với các doanh nghiệp trưởng thành nhất, chứng minh tiềm năng của nó trong việc thúc đẩy tăng trưởng đáng kể.

Tuy nhiên, điều tôi rút ra được chính là không phải tất cả các công ty công nghệ đều bình đẳng trong cuộc đua AI. Nếu chúng ta, với tư cách là nhà đầu tư, tin rằng mô hình kinh doanh lấy AI làm trung tâm là điều cần thiết hiện nay, chúng ta phải đặt câu hỏi liệu "7 công ty vĩ đại" có tiếp tục thống trị ở hình thức hiện tại của họ vô thời hạn hay không.

Với tôi, rõ ràng là các công ty như Google và Apple vẫn chưa tạo được chỗ đứng vững chắc trong AI. Cả hai đều tụt hậu so với các đối thủ công nghệ của mình:

Apple mới chỉ phát hành bản cập nhật iOS tập trung vào Al vào tháng 9 này, trong khi Google đang phải đối mặt với những thách thức liên tục trong việc đa dạng hóa các nguồn doanh thu ngoài Google Search Ads. Mặc dù tích hợp Al vào cả Android và Tìm kiếm, Google vẫn chưa thấy những cải thiện đáng kể về tăng trưởng hoặc lợi nhuận từ những nỗ lực này.

Tôi dự đoán sự biến động gia tăng trong lĩnh vực công nghệ trong tương lai, với Al đóng vai trò là chất xúc tác có thể định hình lại bối cảnh của các công ty công nghệ "tốt nhất trong lớp". Khi Al tiếp tục phát triển và tích hợp vào nhiều mô hình kinh doanh khác nhau, nó có khả năng phá vỡ các công ty dẫn đầu thị trường hiện tại và nâng cao các đối thủ cạnh tranh mới. | Tôi nghĩ rằng các nhà đầu tư nên chuẩn bị cho những thay đổi nhanh chóng khi Al định hình lại thứ bậc của những công ty công nghệ hàng đầu.

Hạn chế của Quy tắc 40

Mặc dù tôi tin rằng Quy tắc 40 là một chỉ báo có giá trị về việc một doanh nghiệp đang "thành công" hay "giả vờ" trong Al, nhưng có những hạn chế đáng kể khi chỉ dựa vào số liệu này.

Đầu tiên, Quy tắc 40 có thể bị ảnh hưởng rất nhiều bởi các quyết định chiến lược của công ty. Ví dụ, điểm Quy tắc 40 của Tesla hiện chỉ là 2, tôi cho rằng điều này là do chiến lược hy sinh biên lợi nhuận để phát triển danh mục EV của công ty, thay vì phản ánh bất kỳ thiếu sót nào trong các nỗ lực AI của công ty. Phần lớn công việc AI của Tesla tập trung vào các sản phẩm trong tương lai như xe tự hành và robot hình người, mà theo quan điểm của tôi, thị trường đang giảm giá quá sớm.

Một hạn chế khác của Quy tắc 40 là nó không cung cấp thông tin chi tiết về định giá hoặc rủi ro ngụ ý của công ty. Ví dụ, CrowdStrike có điểm Quy tắc 40 ấn tượng trong 12 tháng là 66, nhưng hiện tại công ty này đang phải vật lộn với các rủi ro kiện tụng đáng kể do sự cố ngừng hoạt động toàn cầu gần đây do sản phẩm của công ty này gây ra. Mặc dù có điểm cao, tôi sẽ không đầu tư vào CrowdStrike tại thời điểm này, vì khó có thể định lượng được những rủi ro pháp lý này.

Cuối cùng, tôi coi Quy tắc 40 là thước đo xem một công ty có đang tận dụng AI hiệu quả để thúc đẩy hoạt động kinh doanh của mình hay không. Tuy nhiên, nó chỉ nên được coi là một điểm dữ liệu trong số nhiều điểm. Các nhà đầu tư nên tránh đưa ra quyết định chỉ dựa trên điểm số Quy tắc 40 của công ty. Thay vào đó, họ nên xem xét số liệu này cùng với các yếu tố quan trọng khác, chẳng hạn như chiến lược sản phẩm của công ty, tầm nhìn của Al và định giá cổ phiếu.

Kết luận

Tôi kỳ vọng Al sẽ thay đổi đáng kể hiện trạng các công ty công nghệ mà chúng ta coi là dẫn đầu thế giới hiện nay. Từ việc phân tích bối cảnh Al hiện tại và đánh giá cách các công ty hoạt động theo Quy tắc 40, tôi thấy rõ rằng chỉ một số ít thực sự quản lý để áp dụng Al như một phần cốt lõi trong hoạt động kinh doanh của họ.

Là một nhà đầu tư, tôi thích cách tiếp cận đa dạng đối với công nghệ, đó là lý do tại sao tôi chủ yếu tiếp xúc thông qua QQQM, một ETF Nasdaq 100. Tuy nhiên, tôi cũng nắm giữ một số vị thế cổ phiếu đơn lẻ quan trọng, bao gồm Palantir. Khi lựa chọn những khoản cược này, tôi ngày càng dựa vào Quy tắc 40 như một số liệu tài chính quan trọng để đánh giá liệu một công ty có thực sự kiếm tiền từ các sáng kiến ​​Al của mình hay không.

Đối với các nhà đầu tư muốn chọn cổ phiếu đơn lẻ để thử sức với AI, tôi khuyên bạn nên bắt đầu bằng việc hiểu sâu sắc về các sản phẩm hoặc dịch vụ của công ty và vai trò của Al trong việc nâng cao chúng. Sử dụng Quy tắc 40 sau đó có thể giúp đánh giá liệu chiến lược sản phẩm của công ty có chuyển thành kết quả tài chính hữu hình hay không.