SaaS Liệu Đã Hết Thời? Sự Thật Đằng Sau Sự Sụp Đổ Của Ngành Phần Mềm, Ngưỡng Hỗ Trợ Biến Mất Và Đỉnh Cao Không Bao Giờ Trở Lại.

Trong vài tuần qua, có lẽ bạn đã thấy một điệp khúc lặp đi lặp lại ở khắp mọi nơi: “SaaS đã sụt giảm mạnh như thế này, định giá chắc chắn đã chạm đáy, đã đến lúc để bắt đáy”.

Về mặt hình thức, điều đó nghe có vẻ hấp dẫn. Nhiều cổ phiếu phần mềm thực sự đã quay trở lại mức định giá mà chúng ta chưa từng thấy trong nhiều năm qua. Tuy nhiên, giá thấp hơn không đồng nghĩa với việc rủi ro thấp hơn.Trên thị trường đại chúng, giá rẻ thường chỉ là một điểm dừng chân trên con đường dẫn đến mức giá thậm chí còn rẻ hơn.Để hiểu được “cuộc tắm máu” của nhóm cổ phiếu phần mềm này, chúng ta cần xem xét lại dòng thời gian và bóc tách logic ẩn sau đó theo từng bước.

Chuyện gì vừa xảy ra? Đợt bán tháo hàng nghìn tỷ USD do AI kích hoạt

Hãy bắt đầu với những con số. Tính đến đầu tháng 2, quỹ IGV ETF, vốn theo dõi nhóm phần mềm Bắc Mỹ, đã giảm gần 20% so với đầu năm và giảm gần 30% so với mức đỉnh hồi tháng 9. Chỉ số P/E dự phóng của ngành này đã sụt giảm từ khoảng 35x vào cuối năm 2025 xuống còn khoảng 20x hiện nay, quay trở lại mức mà thị trường chưa từng thực sự thấy kể từ năm 2014.

Nguồn: TradingView

Không có điều nào trong số này là do một cú sốc vĩ mô đột ngột hay sự sụp đổ của một công ty vốn hóa siêu lớn nào gây ra. Tác nhân kích hoạt nhỏ hơn và mang tính kỹ thuật hơn nhiều: một làn sóng ra mắt sản phẩm AI mới, bắt đầu với Claude Cowork của Anthropic và các bản nâng cấp tiếp theo của nó.

Vào ngày 12 tháng 1, Anthropic đã phát hành Claude Cowork, một tác nhân AI trên máy tính cho phép các nhân viên tri thức không chuyên về kỹ thuật chuyển giao các tác vụ phức tạp ở cấp độ doanh nghiệp cho AI. Ngay sau đó, Cowork đã có thêm các plugin dành riêng cho từng ngành như tài chính, pháp lý, tư vấn và nhiều lĩnh vực khác. Tiếp đến là Claude Opus 4,6, cho thấy nó có thể điều phối toàn bộ các nhóm tác nhân AI làm việc cùng nhau trong các quy trình đa bước.

Đó là lúc một câu hỏi đáng lo ngại xuất hiện trong tâm trí các nhà đầu tư:

“Nếu AI có thể đóng vai trò trung tâm và điều hướng công việc trực tiếp đến các công cụ cơ bản, thì tất cả các gói đăng ký SaaS này thực sự xứng đáng nhận được bao nhiêu sự quan tâm và ngân sách?”

Dòng vốn đã “bỏ phiếu bằng chân”. Đầu tiên, các cổ phiếu phần mềm ứng dụng bị ảnh hưởng. Sau đó, nỗi đau lan sang các công ty quản lý tài sản, công ty bảo hiểm và các nền tảng dịch vụ kinh doanh có hoạt động kinh tế gắn liền chặt chẽ với chi tiêu phần mềm, và cuối cùng là các công ty tài sản thay thế nắm giữ danh mục đầu tư tập trung nhiều vào phần mềm. Không có “thiên nga đen” vĩ mô, không có cú sốc thanh khoản—chỉ đơn giản là một sự định giá lại toàn bộ giá trị của phần mềm trong một thế giới ưu tiên AI.

Nhiều người phản ứng theo bản năng: “Đó chỉ là một tính năng AI khác thôi—nó có thể tệ đến mức nào?” Để trả lời điều đó, hãy cùng xem xét lĩnh vực quen thuộc nhất: Excel, và tìm hiểu lý do tại sao hiệu suất của Claude trong Excel lại làm trầm trọng thêm những lo ngại của thị trường về Microsoft và toàn bộ hệ sinh thái phần mềm văn phòng trong kỷ nguyên Copilot.Plugin Excel của Claude đã âm thầm thực hiện được những điều mà đáng lẽ Copilot của chính Microsoft phải làm tốt nhất—nhưng lại không làm được.

Một bên là Microsoft Copilot chính chủ, và bên kia là Claude của bên thứ ba, “tầm gửi” trên Excel; kết quả là Claude hoàn toàn lấn lướt Copilot về mặt trải nghiệm người dùng. Những khác biệt cụ thể:

• Khả năng phản hồi: Claude thường trả về câu trả lời trong vòng 1-2 giây; Copilot thường xoay vòng trong vài giây trước khi phản hồi.
• Chất lượng giải pháp: Claude đưa ra nhiều lựa chọn công thức cho cùng một vấn đề; Copilot thường chỉ gợi ý một công thức duy nhất và nhanh chóng bỏ cuộc trước các tác vụ phức tạp.
• Phạm vi năng lực: Claude không chỉ giúp bạn nhập dữ liệu, nó còn có thể soạn thảo và tinh chỉnh các bước làm sạch dữ liệu khá phức tạp từ đầu đến cuối. Copilot vẫn chủ yếu bị giới hạn ở việc nhập liệu cơ bản và các thao tác đơn giản.
• Xử lý ngữ cảnh: Claude có thể suy luận trên toàn bộ bảng tính và nhiều trang tính để tìm ra các mối liên hệ. Copilot có xu hướng yêu cầu một bảng được định dạng sẵn gọn gàng trước khi nó thực sự trở nên hữu ích.

Bất kỳ ai trong ngành tài chính từng dùng thử Claude cho Excel đều sẽ nói với bạn rằng: nhiều tác vụ xây dựng mô hình tài chính từng cần đến các nhà phân tích thì nay đã có thể được xử lý trực tiếp bởi plugin này. Từ việc đọc báo cáo tài chính và xây dựng khung mô hình đến viết công thức và tạo phân tích độ nhạy, nó hoàn thành toàn bộ quy trình chỉ trong một lần, và kết quả rất tốt. Vấn đề duy nhất là lượng token tiêu thụ rất nhanh và chi phí năng lực điện toán đang tăng lên rõ rệt, về cơ bản biến nó thành một biến số mới có lợi cho năng lực điện toán.

Khi Claude Code và Cowork lan rộng, AI không còn chỉ “gặm nhấm” các mảng nhỏ như hỗ trợ khách hàng hay công cụ lập trình nữa. Nó đang bắt đầu len lỏi vào các công việc bàn giấy có giá trị cao trong lĩnh vực tài chính, luật, tư vấn, bảo hiểm và nhiều lĩnh vực khác. Thị trường tiềm năng (TAM) cho các tác nhân AI có khả năng lớn hơn nhiều so với chỉ riêng các mô hình.

Bất kỳ quy trình công việc nào có thể được chia nhỏ thành “đọc tài liệu → hiểu → tạo đầu ra → ghi lại vào hệ thống” đều là mục tiêu của các tác nhân AI.Đó cũng chính là nơi mà SaaS đã tồn tại trong suốt thập kỷ qua.

Từ “AI sẽ giúp ích cho SaaS” đến “AI có thể thay thế SaaS”

Trong năm 2024 và nửa đầu năm 2025, câu chuyện chủ đạo là AI sẽ tăng cường sức mạnh cho các doanh nghiệp hiện tại, giúp họ mạnh mẽ hơn. Mọi công ty phần mềm đều nói về việc tích hợp AI và nâng cao năng suất của người dùng.

Đến cuối năm 2025 và đầu năm 2026, câu chuyện đó đã âm thầm đảo ngược. Thực tế là tốc độ mà các công ty truyền thống tích hợp AI chậm hơn tốc độ mà các công cụ AI thuần túy (native AI) bắt đầu thay thế chúng.

Bạn vẫn còn nghe thấy nhiều lời đùa cợt về việc AI bị ảo giác và mắc những sai lầm ngớ ngẩn. Nhưng đã có một sự thay đổi rất rõ rệt mà nếu không quan sát kỹ bạn sẽ dễ dàng bỏ lỡ. Seedance 2,0 của ByteDance là một ví dụ hoàn hảo: mô hình mới nhất của nó đã đưa video AI từ mức “rõ ràng là giả” đến mức “người xem bình thường khó có thể phân biệt được với cảnh quay thật”. Một năm trước, hầu hết mọi người có thể ngay lập tức nhận ra một đoạn clip do AI tạo ra. Ngày nay, một tỷ lệ lớn các video ngắn và quảng cáo sẽ cực kỳ khó để những người không chuyên nhận diện là sản phẩm tổng hợp trừ khi họ được thông báo trước.

Phần mềm cũng đang trải qua quá trình chuyển đổi tương tự. Cách đây một năm, mã nguồn do Claude Code tạo ra đầy rẫy lỗi và có cảm giác như một món đồ chơi. Giờ đây, nó có thể triển khai các dự án có độ phức tạp trung bình một cách đáng tin cậy với sự can thiệp tối thiểu của con người. Một khi mọi người nhận ra Claude Code có thể xây dựng các công cụ tùy chỉnh mô phỏng chính xác quy trình kinh doanh của họ, thì những giao diện SaaS đại trà, trông giống hệt nhau—vốn chỉ là vài nút bấm bên trên dữ liệu—tự nhiên sẽ bị định giá lại.

Vẫn còn rất nhiều rào cản trong thực tế: tính ổn định, bảo mật, triển khai doanh nghiệp, khả năng kiểm toán, tuân thủ. Không có điều nào trong số đó là tầm thường, và không có điều nào biến mất chỉ vì một bản demo trông bóng bẩy. Nhưng nếu nhìn lại chặng đường AI đã đi trong 12 tháng qua, thật khó để không hình dung rằng nhiều lý lẽ phản đối kiểu “vẫn chưa sẵn sàng” của ngày hôm nay có thể sẽ biến mất sau 12 tháng nữa.

Về cơ bản, đó là những gì thị trường đang giao dịch. Họ không giao dịch dựa trên thu nhập của ngày hôm nay (trớ trêu thay, biên lợi nhuận của ngành vẫn đang ở mức cao kỷ lục trong gần 20 năm). Họ đang giao dịch dựa trên thế giới của ba năm tới.

Salesforce: Các tác nhân AI “ăn thịt” đế chế CRM như thế nào

Nếu bạn cần một ví dụ điển hình về những cái tên đang nằm trong “tầm ngắm”, thì Salesforce là một mẫu vật tiêu biểu nhất.

Là một trong những công ty SaaS lớn nhất hành tinh, cổ phiếu của Salesforce đã bắt đầu kém hiệu quả từ năm ngoái, sau đó đà giảm giá càng tăng tốc trong cơn hoảng loạn về AI hồi tháng 2. Tính đến thời điểm hiện tại, cổ phiếu này đã giảm gần 30%, và công ty vừa âm thầm cắt giảm gần 1.000 vị trí trong một đợt sa thải mới. Trớ trêu thay, Salesforce đồng thời cũng đang quyết liệt thúc đẩy nền tảng tác nhân AI của riêng mình là Agentforce.Câu chuyện của Salesforce nắm bắt một cách hoàn hảo sự căng thẳng cốt lõi của đợt bán tháo này: các gã khổng lồ phần mềm truyền thống vừa là nạn nhân, vừa là những người có khả năng hưởng lợi từ AI. Thị trường chỉ đơn giản là không tin rằng họ có thể tự làm mới mình nhanh hơn tốc độ mà AI có thể xói mòn các mô hình kinh doanh cũ của họ.

Hãy xem những gì các tác nhân AI đã có thể thực hiện bên trong hệ sinh thái CRM:

• Dịch vụ khách hàng: Trong khi một nhân viên là con người có thể xử lý 50-60 phiếu hỗ trợ mỗi ngày, thì một tác nhân AI có thể giải quyết khối lượng đó trong chưa đầy một giờ, giúp cắt giảm chi phí bộ phận hỗ trợ từ 30% trở lên trong các đợt triển khai ban đầu.
• Chuẩn bị bán hàng: Các công ty như RBC Wealth Management đã triển khai các tác nhân cho hàng nghìn cố vấn; việc chuẩn bị cho cuộc họp từng mất một giờ thì nay chỉ mất vài phút, với bản tóm tắt khách hàng và chương trình họp tự động thay thế cho các nhân viên cấp dưới.
• Đánh giá khách hàng tiềm năng: Các đại diện phát triển bán hàng (SDR) ảo có thể hoạt động 24/7, tự động chấm điểm khách hàng tiềm năng, gửi thông tin tiếp cận, theo dõi phản hồi và đặt lịch họp.

Điểm mấu chốt nằm ở đây: Salesforce và các đối thủ cùng ngành từ trước đến nay thường tính phí theo số lượng người dùng — mỗi giấy phép cho một người. Nhưng đối tượng thực hiện công việc hiện nay không nhất thiết phải là con người nữa. Đó là một tác nhân AI có khả năng thay thế nhiều nhân viên cấp dưới. Về lý thuyết, Salesforce có thể tính phí riêng cho tác nhân này. Tuy nhiên, trên thực tế, một khi Giám đốc Tài chính (CFO) nhận ra rằng “một tác nhân AI + một nhóm nhân sự nhỏ” có thể đạt được hiệu suất tương đương với cả một đội ngũ truyền thống, bước đi tự nhiên tiếp theo sẽ là cắt giảm số lượng giấy phép nhân sự và chỉ chi trả cho số lượng người tối thiểu cộng với một vài vị trí tác nhân AI.

Đó chính là nghịch lý tự hủy diệt mà các doanh nghiệp SaaS đang phải đối mặt: AI của bạn càng thành công, mô hình định giá theo số lượng người dùng càng trở nên ít giá trị.

Nếu mô hình SaaS dựa trên số lượng người dùng đang bị ảnh hưởng, ai mới thực sự có cơ hội sống sót?

Đây là lăng kính quan trọng nhất để hiểu về đợt bán tháo hiện nay: mô hình kinh doanh quyết định vận mệnh.

Những gì chúng ta đang chứng kiến là một cuộc xáo trộn khốc liệt về quyền định giá. Một cách đơn giản để nhận biết AI đang ưu ái ai và trừng phạt ai là phân loại các tên tuổi phần mềm dựa trên cách họ tính phí:

Đây là lý do tại sao nhóm dựa trên mức độ sử dụng có khả năng thoát khỏi khó khăn sớm nhất. Khi các tác nhân AI phát triển mạnh mẽ, chúng không chỉ thay thế con người mà còn tạo ra nhiều hoạt động hơn đáng kể: các lượt gọi API, truy vấn cơ sở dữ liệu, nhật ký, lưu trữ và chu kỳ tính toán. Các nhà cung cấp dựa trên mức độ sử dụng thực chất đang thu một khoản thuế từ sự thịnh vượng của AI.

MongoDB là một ví dụ điển hình cho người thu thuế AI này. Các ứng dụng AI vẫn cần đọc/ghi dữ liệu thời gian thực, quản lý trạng thái và hỗ trợ các khối lượng công việc tương tác. Những nhu cầu đó không hề biến mất; chúng còn mạnh mẽ hơn khi việc sử dụng AI bùng nổ. Bản thân Anthropic (công ty mẹ của Claude) cũng là một khách hàng của MongoDB. Thị trường đã bắt đầu tách biệt MongoDB ra khỏi nhóm SaaS thông thường: tính từ đầu năm đến nay, cổ phiếu này giảm ít hơn 20%, tốt hơn đáng kể so với nhóm phần mềm nói chung, cho thấy các nhà đầu tư đã coi trọng doanh nghiệp này theo cách khác.

Logic tương tự cũng lan tỏa sang các nền tảng bảo mật và chuyên biệt không dựa trên số lượng người dùng:

• Bảo mật và phục hồi dữ liệu (Rubrik): Rubrik tính phí dựa trên lượng dữ liệu được quản lý và cung cấp “bảo mật dữ liệu + sao lưu + phục hồi” như một năng lực nền tảng. AI càng lan rộng, doanh nghiệp càng tích lũy nhiều dữ liệu và phạm vi ảnh hưởng khi xảy ra sự cố càng lớn. Chi tiêu cho sao lưu, phục hồi và khả năng phục hồi an ninh mạng có xu hướng tăng lên cùng với việc áp dụng AI chứ không giảm đi. Sự sụt giảm hiện tại của cổ phiếu này phần lớn là thiệt hại liên đới do tâm lý tiêu cực chung của ngành.
• Hạ tầng chuyên biệt (Procore): Procore phục vụ ngành xây dựng, một trong những ngành có mức độ số hóa thấp nhất. Công ty tính phí dựa trên khối lượng xây dựng chứ không phải số lượng người dùng. Nền tảng của Procore đang trở thành lớp nền kỹ thuật số cho toàn bộ lĩnh vực này. AI có khả năng thúc đẩy quá trình chuyển dịch sang sử dụng Procore nhanh hơn là thay thế nó.

Ngược lại, nếu một sản phẩm SaaS về cơ bản chỉ là “một giao diện người dùng với vài nút bấm” và nhiệm vụ chính của nó là cho phép con người luân chuyển dữ liệu (viết email, định dạng lại văn bản, tổng hợp báo cáo), thì nó nằm ngay trong vùng chịu ảnh hưởng nặng nề. Các quy trình tạo giọng nói, hình ảnh và các luồng công việc tạo nội dung khác cho phép AI xử lý những chuyển đổi này ở quy mô và tốc độ mà phần mềm truyền thống đơn giản là không thể theo kịp.

Một lưu ý quan trọng: ngay cả những doanh nghiệp tốt có khả năng chống chịu tương đối cũng sẽ bị giao dịch chung trong cùng một quỹ ETF ngành trong một thời gian. Khi cả danh mục bị coi là chịu ảnh hưởng bởi sự gián đoạn của AI và bị bán tháo, thị trường thường không phân biệt dựa trên các yếu tố cơ bản trong ngắn hạn.

Bản chất thực sự của giá cổ phiếu và tại sao “rẻ” không có nghĩa là “nên mua”

Việc chứng kiến nhóm phần mềm giảm 30% khiến nhiều người rơi vào cùng một lối mòn tư duy: Thiết lập lại định giá → quay trở lại mức trung bình → đã đến lúc phục hồi. Mối nguy hiểm nằm ở việc coi đây là một đợt điều chỉnh thông thường trong khi thực tế thị trường đang viết lại phương trình.

Ở mức độ đơn giản nhất:

Giá cổ phiếu = giá trị chiết khấu của các dòng tiền trong tương lai.

Hiện tại, thị trường đang thực hiện hai việc cùng lúc:

1. Tăng tỷ lệ chiết khấu: Rủi ro cấu trúc được nhận thấy là cao hơn, vì vậy tỷ suất lợi nhuận yêu cầu (và do đó là tỷ lệ chiết khấu ngụ ý) tăng lên.
2. Cắt giảm kỳ vọng về dòng tiền: Các nhà đầu tư đang hạ mức đánh giá biên lợi nhuận và tăng trưởng trong tương lai của toàn ngành.

Đó là cách bạn rơi vào tình huống một cổ phiếu giảm giá sâu nhưng vẫn chưa hẳn là rẻ. Trước kỷ nguyên AI, thị trường có thể đã tính toán mức tăng trưởng doanh thu dự phóng 15–20% cho một tên tuổi SaaS chất lượng. Ngày nay, mức tăng trưởng ngụ ý cho nhiều doanh nghiệp trong số này chỉ ở mức một con số trung bình hoặc hai con số thấp.

Nói cách khác, thị trường không còn tin rằng một công ty phần mềm trung bình có thể duy trì mức tăng trưởng và biên lợi nhuận hiện tại trong 3 đến 5 năm tới. Nếu tâm lý tiếp tục diễn biến tiêu cực, các dự báo và do đó là giá cổ phiếu vẫn còn dư địa để giảm thêm nữa.

Lịch sử đã từng ghi nhận những điểm tương đồng đáng ngại. Khi các tờ báo đối mặt với sự gián đoạn từ internet vào đầu những năm 2000, nhóm này đã mất khoảng 95% giá trị từ năm 2002 đến năm 2009, và chỉ ổn định khi kỳ vọng lợi nhuận dự phóng được thiết lập lại hoàn toàn theo thực tế mới.

Để các cổ phiếu phần mềm tìm được điểm tựa vững chắc, kỳ vọng lợi nhuận phải ổn định trước tiên. Vấn đề hiện nay là khả năng của AI đang tiến bộ vượt bậc sau mỗi vài tháng, và mỗi lần ra mắt mô hình hoặc sản phẩm tác nhân mới lại kích hoạt một vòng kịch bản “nếu - thì” mới gây ảnh hưởng đến các dự báo tương lai.

Điểm xoay chiều thực sự sẽ xuất hiện khi bạn thấy: các dự báo đồng thuận ngừng bị cắt giảm qua từng quý, hoặc thậm chí bắt đầu được điều chỉnh tăng lên. Đó là lúc “rẻ” không còn là một cái bẫy giá trị mà bắt đầu trở thành một biên an toàn thực sự.

Vậy bây giờ phải làm gì? Đừng nhắm mắt mua theo những câu chuyện cũ

Nếu mục tiêu của bạn là tham gia vào đà tăng trưởng dài hạn của chu kỳ AI này, chứ không chỉ đơn thuần là "lướt sóng" hồi kỹ thuật ở các mã cổ phiếu truyền thống đã bị bán tháo mạnh, thì chiến lược thực hiện cần phải khác đi.

Bạn không cần phải bắt trúng đáy tuyệt đối. Bạn cần xác định xem những "câu chuyện" nào vẫn xứng đáng tồn tại trong một thế giới bị thống trị bởi các đại lý AI (agents).

Một phương pháp tiếp cận hai bước hợp lý hơn sẽ như sau:

1. Bắt đầu với những nền tảng mà AI không thể bỏ qua hoặc thay thế.Không phải mọi công ty phần mềm truyền thống đều bị loại khỏi hệ sinh thái. Các nền tảng kiểm soát dữ liệu cốt lõi, quản trị quy trình phê duyệt và tuân thủ, bảo mật và phục hồi hệ thống, hoặc gắn kết sâu sắc vào các quy trình chuyên biệt sẽ vẫn giữ vai trò quan trọng. Đây là những nền tảng mà AI phải dựa vào chứ không thể vượt qua. Trong ngắn hạn, chúng sẽ chìm trong tâm lý bi quan chung của toàn ngành như mọi cổ phiếu khác và đòi hỏi sự kiên nhẫn. Nhưng theo thời gian, chúng kết hợp dòng tiền thực tế với nhu cầu tăng thêm do AI thúc đẩy—một sự kết hợp hiếm hoi trong thị trường này.
2. Chờ đợi thế hệ phần mềm thuần AI (AI-native) tiếp theo niêm yết cổ phiếu lần đầu ra công chúng (IPO).Trong một hoặc hai năm tới, chúng ta có khả năng sẽ chứng kiến một làn sóng các công ty thuần AI lên sàn: một bên là những đơn vị điều phối mô hình và đại lý AI như OpenAI và Anthropic; bên còn lại là các nền tảng dữ liệu và ứng dụng được xây dựng ngay từ đầu xoay quanh quy trình làm việc của AI. Những doanh nghiệp này là sự hợp nhất của “AI + dữ liệu + đám mây”—xây dựng mô hình, vận hành nền tảng và sau đó tạo ra các ứng dụng chuyên biệt cho từng ngành công nghiệp. Đó là nhóm các công ty tiếp cận gần nhất với ranh giới năng suất mới.

Nhìn lại các chu kỳ trước đây của chứng khoán Mỹ, bạn sẽ luôn thấy một mô hình tương tự: sự hoán đổi vị trí giữa các cơ chế năng suất cũ và mới. Trong bong bóng dot-com, Yahoo từng là "cổng vào" của Internet, trị giá hơn 120 tỷ USD ở thời điểm đỉnh cao và đóng vai trò là trung tâm lưu lượng truy cập của thời đại đó. Google khi đó chỉ là công cụ tìm kiếm nhỏ hỗ trợ khung tìm kiếm của Yahoo. Hai thập kỷ sau, bảng điểm đã rất khác. Các tài sản cốt lõi của Yahoo đã được bán cho Verizon vào năm 2017 với giá dưới 5 tỷ USD, trong khi Google—dựa trên nền tảng tìm kiếm, sau đó là quảng cáo, đám mây và giờ là AI—đã phát triển thành một nền tảng trị giá hàng nghìn tỷ USD. Đó là sự khác biệt giữa một "cổng thông tin" kiểu cũ và một "nền tảng viết lại toàn bộ hệ thống" kiểu mới: một bên bám víu vào điểm thâm nhập truyền thống; bên còn lại sử dụng công nghệ mới để tái cấu trúc toàn bộ quy trình làm việc.

Xét theo khía cạnh đó, việc chấp nhận rủi ro để đầu tư vào một câu chuyện phần mềm mà thị trường ngày càng coi là bị gạt ra ngoài lề về mặt cấu trúc là điều ít có ý nghĩa. Bạn hầu như luôn tốt hơn khi đứng về phía những cái tên đang thực sự mở rộng vai trò của mình trong hệ thống, chứ không phải những kẻ đang nỗ lực phòng thủ.

Kết luận

Từ góc nhìn này, câu hỏi thực sự về đợt bán tháo này không phải là “Chúng ta đã giảm bao nhiêu?” mà là: “Chính xác thì thị trường đang định giá lại những câu chuyện phần mềm nào—và tại sao?”

Nếu bạn cho rằng sự sụp đổ của nhóm phần mềm chỉ đơn thuần là sự tan vỡ của bong bóng định giá, bạn đã bỏ lỡ vấn đề cốt lõi. Những gì chúng ta đang chứng kiến là một sự tái lập giá trị trên toàn ngành do AI thúc đẩy về mức định giá mà phần mềm được phép đạt tới.

Mỗi lần nâng cấp mô hình lớn, mỗi sản phẩm đại lý mới như Claude Cowork, đều buộc các nhà đầu tư phải tự hỏi hết lần này đến lần khác: “Trong một thế giới nơi các đại lý AI vận hành quy trình công việc, phần mềm nào vẫn xứng đáng để trả phí đăng ký hàng năm?”

Cho đến khi thị trường tìm thấy câu trả lời đồng thuận mới cho câu hỏi đó, thì lý do “giảm sâu” là một luận điểm đơn độc rất yếu ớt để coi là “thời điểm mua vào”.

Nếu bạn tin vào tiềm năng dài hạn của AI, một lộ trình hợp lý hơn là săn tìm những công ty bị kéo xuống bởi sự hoảng loạn chung của toàn ngành nhưng vẫn giữ vị trí trọng yếu về mặt cấu trúc trong thế giới AI—và hãy kiên nhẫn. Đồng thời, hãy để mắt đến những cái tên AI “nóng” nhất sắp niêm yết và theo dõi sát sao xem ai thực sự thành công trong việc kết hợp các mô hình, dữ liệu và ứng dụng thành các hệ thống kinh doanh thực thụ và có khả năng phòng thủ.

Điều không mấy ý nghĩa là việc bắt đáy chỉ vì một cổ phiếu trông có vẻ rẻ, kiếm một chút lợi nhuận từ sự hồi phục mang tính phản xạ từ những câu chuyện của ngày hôm qua, và rồi đứng nhìn những người chiến thắng thực sự trong dài hạn của kỷ nguyên AI bứt phá mà không có bạn.

Miễn trừ trách nhiệm: Bài viết này thể hiện quan điểm cá nhân chỉ nhằm mục đích thảo luận và không cấu thành lời khuyên đầu tư hay khuyến nghị mua hoặc bán bất kỳ loại chứng khoán nào. Đầu tư luôn tiềm ẩn rủi ro, bao gồm cả khả năng mất vốn gốc. Bất kỳ công ty hay cổ phiếu nào được đề cập chỉ được sử dụng làm ví dụ minh họa.