[Howard Marks' Memo mới nhất] "Một người không chuyên suy nghĩ về AI" và nhận định riêng chúng tôi>

[Howard Marks' Memo mới nhất] "Một người không chuyên cẩn trọng suy nghĩ về AI" và nhận định riêng từ chúng tôi>

Ngày 11/11/2026 vừa qua, ngài Howard Marks tiếp tục cho ra đời một memo rất thú vị và nóng sốt với sự quan tâm của thị trường chứng khoán (TTCK) toàn cầu hiện tại, dù tiêu đề tuy khiêm tốn, song thực sự đang muốn trả lời hai câu hỏi quan trọng: thứ nhất, liệu có đang tồn tại một bong bóng AI hay không; thứ hai, nhà đầu tư (NĐT) cần hành xử ra sao đối với ngành này?



Memo của ông khá dài - chúng tôi khuyến nghị NĐT giá trị Việt Nam chúng ta nếu giỏi Anh ngữ có thể cố gắng đọc hết, song chúng tôi ghi nhớ được 4 ý rất hay sau đây:

1. Đối với những NĐT top-down investors, nếu đi theo phương pháp này và muốn thành công, anh ta phải đúng bốn lần liên tiếp - kinh tế, ngành, doanh nghiệp, và thị trường. Với xác suất hào phóng đúng 60% số lần đặt cược, thì xác suất thành công sau cùng là 0.6 ^ 4 = 13% vỏn vẹn, cực kỳ khó khăn

2. Chọn đúng ngành tăng trưởng và thay đổi cuộc sống xã hội, chưa chắc đã thành công. Như ngài Buffett đã kết luận về cơn sốt dot-com năm 1999, rất nhiều DN đi đầu trong lĩnh vực này như Yahoo, Netscape, Napster giờ đây gần như đã biến mất vĩnh viễn. Quan trọng hơn hết vẫn là lợi thế cạnh tranh "moat" bền vững.

3. Thị trường đang phụ thuộc bất thường vào một ngành duy nhất: theo J.P. Morgan, nhóm 42 công ty liên quan AI tạo ra khoảng 2/3 mức tăng giá của S&P 500 kể từ T1/2024. Theo Goldman Sachs, nợ liên quan AI phát hành từ đầu năm đã gần $600 tỷ USD toàn cầu. Và nguy hiểm hơn hết, tồn tại giữa chúng một thứ gọi là tài trợ vốn xoay vòng, hay "circular financing" dưới hình thức cam kết ngoại bảng và phải thu dài hạn đầy rủi ro (!)

4. Dù vậy, bất định (uncertainty) luôn là cái giá phải trả của trò chơi đầu tư. Nhà đầu tư giỏi và vượt trội sẽ biết cách phân tích tỷ lệ risk/reward và trả giá hợp lý nhờ triết lý biên an toàn (margin-of-safety) cho mức độ bất định để tạo ra kết quả đầu tư vượt trội.

*****************************

Về riêng suy nghĩ của ban biên tập TGN chúng tôi, chúng tôi cho rằng hiện tại mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) của AI đang gặp 3 trở ngại lớn: (1) AI không thể học "on-the-spot" như người nhanh chóng mà phải pre-training + RL đắt đỏ, đóng gói, tốn kém (2) Chất lượng data miễn phí trên Internet dần cạn kiệt, hiện nay nguồn dữ liệu synthetic data mà các frontier labs dùng dễ gặp tình trạng "garbage-in garbage-out", dẫn đến chất lượng output chỉ tăng hạn chế so với chi phí input tăng thêm (3) Sự khan hiếm của điện (quan trọng nhất), nước, phần cứng khó giải quyết trong tương lai gần, trừ khi phải có công nghệ fusion hay gì đó đột phá.



Nhiều "ông tổ" của ngành AI như Yann LeCun, Ilya Sutskever đang nghi ngờ và cho rằng LLM đã gặp bức tường cứng, họ đang tìm hiểu các giải pháp như "test-time inference training" hoặc "generalized world models" có thể học nhanh như người và ít tốn kém hơn các frontier labs hiện nay.

Phe pro-AI thì lại cho rằng chúng ta sẽ sớm đạt recursive self-improvement (RSI) nơi model thông minh sẽ dạy các models đời sau ngày càng thông minh hơn trong thời gian cực kỳ ngắn.

-> Do đó tương lai cho đến 2030-2031 là rất bất định. Và Việt Nam đang gần như đứng ngoài chuỗi cung ứng này và quan sát...

Riêng cá nhân chúng tôi, chúng tôi rất thích Anthropic, PBC (Claude) và ban quản trị của doanh nghiệp này đứng đầu bởi CEO Dario Amodei. Triết lý tập trung tối thượng bảo mật (privacy) và an toàn (safety) của họ làm chúng tôi nhớ đến triết lý bảo mật, đáng tin cậy của Apple Inc. - nơi chúng tôi luôn tin tưởng & sử dụng hằng ngày. Vì vậy chúng tôi tin rằng họ sẽ sớm thành công và là địa chỉ đáng tin cậy cho hàng trăm triệu người dùng & doanh nghiệp toàn cầu, dù rằng giá cổ phiếu hậu IPO vẫn còn là dấu hỏi rất lớn.



Ngoài ra, tương lai bất định của vòng tròn circular financing hậu CEO Jensen Huang từ chức và lượng trái phiếu tài trợ cho AI data centres khổng lồ non ~1,000 tỷ USD hậu FED nâng lãi suất là rủi ro domino rất lớn đến Việt Nam nếu chúng ta không cẩn thận...

Nguồn: Howard Marks, “A Layman Thinks About AI”, Oaktree Capital, 11/11/2026 và các podcasts liên quan đến AI từ Dario Amodei, Sam Altman, Ilya Sutskever, Yann LeCun, Noam Brown.

Ban biên tập TGN đưa ra nhận định nhanh