Nhà đầu tư nổi tiếng Kevin O'Leary: Cơ hội vòng tiếp theo của AI nằm ở năng lượng, Crypto đang tìm kiếm giá trị mới

Tiêu đề video: Kevin O'Leary tiết lộ cược lớn tiếp theo của mình

Tác giả video: Stock Sharks

Biên tập viên: Khi đầu tư AI chuyển từ cạnh tranh mô hình sang giai đoạn mở rộng cơ sở hạ tầng, trọng tâm thảo luận của thị trường đang chuyển từ "ai có thể phát triển mô hình mạnh nhất" sang "ai có thể cung cấp cơ sở hạ tầng vận hành liên tục cho toàn bộ ngành AI". Chip, sức mạnh tính toán và khả năng mô hình vẫn rất quan trọng, nhưng khi quy mô trung tâm dữ liệu mở rộng, nguồn cung điện, chi phí năng lượng và hợp đồng cơ sở hạ tầng dài hạn bắt đầu trở thành những biến số quan trọng ảnh hưởng đến lợi nhuận đầu tư AI. Khi tiến bộ công nghệ dần trở thành sự đồng thuận của thị trường, một câu hỏi cơ bản hơn bắt đầu nổi lên: Nếu không thể xác định trước người chiến thắng cuối cùng trong cuộc cạnh tranh công nghệ, các nhà đầu tư nên chia sẻ lợi ích từ sự mở rộng toàn ngành như thế nào?

Trong cuộc phỏng vấn trên podcast The Deep End thuộc Stock Sharks, nhà đầu tư nổi tiếng Canada, Kevin O'Leary (biệt danh "Mr. Wonderful"), đã chia sẻ những đánh giá mới nhất của ông về AI, năng lượng, Crypto, tính toán lượng tử và phân bổ tài sản. O'Leary đã tích lũy tài sản thông qua việc thành lập công ty phần mềm SoftKey và hiện nay, lĩnh vực đầu tư của ông bao gồm công nghệ, năng lượng và tài sản mã hóa. So với việc theo đuổi một tài sản nóng duy nhất, ông quan tâm hơn đến những ràng buộc tài nguyên, mô hình kinh doanh đứng sau sự mở rộng công nghệ, và liệu sự tăng trưởng cuối cùng có thể chuyển hóa thành lợi nhuận vốn bền vững hay không.

Trong cuộc trò chuyện này, O'Leary thực sự đã phân tích "giai đoạn tiếp theo nên đầu tư vào cái gì" thành một nhóm các vấn đề cấu trúc cơ bản hơn: Sự mở rộng công nghệ phụ thuộc vào những nguồn lực nào? Giá trị ngành cuối cùng thuộc về ai? Công nghệ mới sẽ chuyển hóa thành dòng tiền như thế nào? Khi thị trường không thể xác định người chiến thắng cuối cùng, làm thế nào để kiểm soát rủi ro đầu tư?

Thứ nhất, logic đầu tư AI đã chuyển từ việc dẫn đầu công nghệ sang ràng buộc tài nguyên. Trong vài năm qua, đầu tư AI chủ yếu xoay quanh các công ty công nghệ lớn, chip tiên tiến và khả năng mô hình, các nhà đầu tư cố gắng xác định các doanh nghiệp có lợi thế công nghệ. Nhưng khi nhu cầu sức mạnh tính toán tăng lên, điện trở thành điều kiện quan trọng ảnh hưởng đến sự mở rộng của trung tâm dữ liệu. Do đó, O'Leary đã đặt trọng tâm đầu tư trong ba năm tới vào năng lượng, đặc biệt chú ý đến khí tự nhiên, cơ sở hạ tầng điện, uranium, và các khu vực Canada và Bắc Âu có nguồn điện chi phí thấp. Ông áp dụng chiến lược "người bán xẻng": không cần dự đoán công ty AI nào sẽ chiến thắng cuối cùng, mà là tìm kiếm các doanh nghiệp có thể cung cấp nguồn lực quan trọng cho toàn ngành. Điều này có nghĩa là, cơ hội đầu tư trong ngành AI có thể lan rộng từ các công ty công nghệ sang các lĩnh vực năng lượng và cơ sở hạ tầng, nhưng liệu lợi thế tài nguyên có thể chuyển hóa thành lợi nhuận vượt trội hay không vẫn phụ thuộc vào chi phí dự án, định giá hợp đồng và khả năng thực hiện.

Thứ hai, logic định giá Crypto đã chuyển từ giao dịch thị trường sang áp dụng thực tế. Trước đây, vốn từ các tổ chức chủ yếu tập trung vào Bitcoin và Ethereum, trong khi các tài sản mã hóa khác phải đối mặt với vấn đề tập trung thanh khoản, sự không chắc chắn về quy định và thiếu nhu cầu thương mại rõ ràng. Nhưng O'Leary bắt đầu nghiên cứu lại các chuỗi công khai như Avalanche, lý do không phải là hiệu suất giá ngắn hạn, mà là các doanh nghiệp trong lĩnh vực tài chính, logistics, tài sản thể thao và quản lý hợp đồng có thể cần các loại cơ sở hạ tầng blockchain khác nhau. Vấn đề phát sinh là, liệu ứng dụng blockchain trong tương lai sẽ tập trung vào một số mạng lưới chung hay hình thành nhiều mạng lưới chuyên biệt phục vụ cho các ngành khác nhau? Sự thay đổi này có thể tạo cơ hội cho các chuỗi công khai khác, nhưng việc các doanh nghiệp áp dụng công nghệ blockchain không nhất thiết có nghĩa là các token liên quan có thể đạt được giá trị kinh tế tương ứng. Điều thực sự cần xác minh là khối lượng sử dụng mạng, doanh thu thương mại và cơ chế truyền tải giá trị đến các chủ sở hữu token.

Thứ ba, tính toán lượng tử đang giới thiệu các biến số an toàn dài hạn mới cho tài sản mã hóa. Trước đây, rủi ro thị trường chính của Bitcoin tập trung vào biến động giá, quy định và dòng tiền. Khi tính toán lượng tử phát triển, liệu hệ thống mật mã hiện tại có thể chống lại các cuộc tấn công tiềm tàng trong tương lai đang trở thành một vấn đề đáng thảo luận khác. O'Leary cho rằng, ngay cả khi máy tính lượng tử thực sự có khả năng phá vỡ chưa xuất hiện, kỳ vọng của thị trường về rủi ro này cũng có thể ảnh hưởng đến định giá tài sản sớm. Tuy nhiên, cái gọi là Ngày Q vẫn chưa có thời gian biểu xác định, và tiến bộ công nghệ lượng tử cũng không thể đồng nghĩa trực tiếp với việc cơ chế an toàn blockchain bị vô hiệu. So với việc dự đoán khi nào Bitcoin sẽ đối mặt với mối đe dọa, ông cũng chú ý đến sự bố trí của các công ty như IBM, Google trong lĩnh vực tính toán lượng tử và công nghệ an toàn. Điều này không chỉ liên quan đến rủi ro Crypto, mà còn là nâng cấp cơ sở hạ tầng mật mã mà hệ thống tài chính có thể phải đối mặt trong tương lai.

Thứ tư, phương pháp đầu tư đã chuyển từ cược vào người chiến thắng sang quản lý sự không chắc chắn. O'Leary không phủ nhận sức hấp dẫn của tài sản tăng trưởng cao, nhưng kinh nghiệm của ông khi bán khống Yahoo trong quá khứ đã khiến ông chú trọng hơn đến giới hạn vị thế. Ông kiên định rằng một cổ phiếu không vượt quá 5% của danh mục đầu tư, một ngành không vượt quá 20%, và thông qua việc giảm dần vị thế để kiểm soát rủi ro tập trung. Phương pháp này nhất quán với logic đầu tư của ông vào năng lượng, Crypto và tính toán lượng tử: khi con đường công nghệ chưa rõ ràng, tham gia vào sự tăng trưởng tiềm năng thông qua phân bổ đa dạng, thay vì để một dự đoán quyết định hiệu suất của toàn bộ danh mục đầu tư. Đồng thời, phân tích của ông về các doanh nghiệp tư nhân luôn xoay quanh chi phí thu hút khách hàng, tỷ lệ giữ chân và dòng tiền, nhấn mạnh rằng công nghệ cuối cùng phải thể hiện cải thiện kinh doanh thực tế.

Nếu tóm gọn cuộc trò chuyện này thành một đánh giá, đó là: cuộc cạnh tranh đầu tư giai đoạn tiếp theo có thể không chỉ là tìm kiếm các doanh nghiệp có khả năng công nghệ mạnh nhất, mà là xác định những nguồn lực, cơ sở hạ tầng và mô hình kinh doanh nào có thể ổn định thu được giá trị trong quá trình mở rộng công nghệ liên tục.

Trong ý nghĩa này, những gì O'Leary thảo luận không chỉ là các tài sản cụ thể như AI, Crypto hay năng lượng, mà là cách thị trường phân bổ lại vốn, đo lường rủi ro và xác định giá trị tài sản sau khi ngành công nghệ chuyển từ việc điều khiển bằng câu chuyện sang việc hiện thực hóa thương mại. Điều thực sự quyết định lợi nhuận dài hạn không nhất thiết là ai là người đầu tiên dự đoán xu hướng công nghệ, mà là ai có thể liên tục thu được dòng tiền trong quá trình phát triển ngành và tránh phải trả giá quá cao cho sự tăng trưởng chưa được hiện thực hóa.

Dưới đây là nội dung gốc (để thuận tiện cho việc đọc hiểu, nội dung gốc đã được chỉnh sửa):

Nếu trong ba năm tới chỉ có thể chọn một chủ đề đầu tư, câu trả lời của Kevin O'Leary là năng lượng.

Điều này có thể khác với kỳ vọng của thị trường về một nhà đầu tư công nghệ. Trong vài năm qua, trọng tâm của đầu tư AI là NVIDIA, các công ty mô hình và các doanh nghiệp công nghệ lớn. Các nhà đầu tư cố gắng xác định ai sở hữu chip tiên tiến nhất, mô hình mạnh mẽ nhất và có khả năng thống trị nền tảng công nghệ trong tương lai.

Nhưng O'Leary cho rằng, khi ngành AI tiếp tục mở rộng, các nhà đầu tư cần suy nghĩ lại giá trị thực sự đến từ đâu.

Cách suy nghĩ của ông không phải là rút lui khỏi đầu tư công nghệ, mà là giảm sự phụ thuộc vào một người chiến thắng công nghệ duy nhất. Dù công ty nào cuối cùng thắng trong cuộc cạnh tranh mô hình, họ vẫn cần điện, đất đai, trung tâm dữ liệu và các cơ sở hạ tầng khác.

Đó cũng là lý do ông chuyển trọng tâm đầu tư sang năng lượng.

Còn trong thị trường Crypto, O'Leary đang thực hiện một đánh giá lại tương tự: các tài sản blockchain trước đây chủ yếu dựa vào giao dịch thị trường và dòng vốn để định giá, liệu trong tương lai có thể chứng minh giá trị kinh tế bền vững thông qua ứng dụng thương mại thực tế hay không?

Cơ hội AI vòng tiếp theo không nằm ở mô hình, mà ở việc cung cấp năng lượng cho mô hình

O'Leary không bi quan về triển vọng dài hạn của AI.

Ông thừa nhận rằng các công ty công nghệ lớn đã tạo ra lợi nhuận đáng kể trong vòng đầu tư AI trước đó, những nhà đầu tư nắm giữ cổ phiếu hoặc chỉ số liên quan đã hưởng lợi từ điều đó. Nhưng đối với giai đoạn đầu tư tiếp theo, ông quan tâm đến một câu hỏi: Nếu không chắc chắn công ty mô hình nào sẽ thắng, liệu có thể tham gia vào sự tăng trưởng của ngành AI không?

Câu trả lời của ông là đầu tư vào năng lượng.

O'Leary gọi đó là Picks and Shovels (chiến lược người bán xẻng). Trong cơn sốt vàng, thay vì dự đoán ai có thể đào được vàng, hãy đầu tư vào các doanh nghiệp cung cấp công cụ cho những người đào vàng.

Ngành AI cũng có cấu trúc thương mại tương tự. Các công ty mô hình cần chip, chip cần trung tâm dữ liệu để vận hành, và trung tâm dữ liệu cần một lượng điện lớn và ổn định. Do đó, dù OpenAI, Anthropic hay các công ty công nghệ khác chiếm lĩnh thị trường nhiều hơn, nhu cầu điện có thể tăng lên cùng với sự mở rộng cơ sở hạ tầng tính toán.

O'Leary cho biết, trong 36 tháng tới, ông sẽ tập trung vào các công ty năng lượng, cũng như các lĩnh vực phát điện khí tự nhiên, tuabin, cơ sở hạ tầng điện và uranium. Ông không chú trọng vào việc những tài sản này có khái niệm AI hay không, mà là chúng có thể trở thành khoản đầu tư cần thiết cho sự phát triển toàn ngành. Điều này cũng giải thích tại sao ông lạc quan về Canada và Bắc Âu.

Trong cuộc phỏng vấn, O'Leary nhiều lần đề cập đến lợi thế năng lượng của Phần Lan, Na Uy và tỉnh Alberta của Canada. Ông cho rằng, những khu vực này có nguồn điện chi phí tương đối thấp, một số hợp đồng cung cấp điện dài hạn có thể có giá dưới 6 cent mỗi kilowatt giờ.

Đối với các trung tâm dữ liệu lớn cần hoạt động lâu dài, chi phí điện có thể ảnh hưởng trực tiếp đến tỷ suất lợi nhuận của dự án. Ngay cả khi cấu trúc cạnh tranh giữa các công ty mô hình thay đổi, các doanh nghiệp sở hữu đất đai, điều kiện kết nối lưới điện và hợp đồng điện dài hạn vẫn có thể cung cấp dịch vụ cho các khách hàng khác nhau.

Bitzero mà ông đầu tư là một ví dụ cụ thể cho cách suy nghĩ này. Theo O'Leary, Bitzero đã sử dụng khai thác Bitcoin để tạo ra dòng tiền, nhưng ông chú trọng hơn vào các hợp đồng điện dài hạn và tài nguyên cơ sở hạ tầng mà công ty này đã đạt được ở Na Uy và Phần Lan.

Đối với ông, khai thác chỉ là một trong những hoạt động hiện tại, khả năng thu hút năng lượng của công ty mới thực sự có giá trị lâu dài. Nếu trong tương lai, các doanh nghiệp điện toán đám mây hoặc AI cần xây dựng trung tâm dữ liệu tại địa phương, Bitzero có cơ hội tham gia vào các dự án liên quan bằng cách sử dụng tài nguyên hiện có. Sức hấp dẫn của mô hình kinh doanh này là nhà cung cấp cơ sở hạ tầng không nhất thiết phải xác định khách hàng cuối cùng sẽ sử dụng mô hình AI nào.

Tất nhiên, việc nắm giữ nguồn điện không đồng nghĩa với việc đã có lợi nhuận ổn định. Dự án vẫn cần giải quyết các vấn đề như kết nối lưới điện, mua sắm thiết bị, hợp đồng khách hàng và chi phí vốn, và lợi thế giá của hợp đồng cung cấp điện dài hạn cũng phải có khả năng bao phủ chi phí xây dựng và vận hành tổng hợp. Nhưng O'Leary cho rằng, so với việc tìm kiếm người chiến thắng duy nhất trong cuộc cạnh tranh mô hình, cơ sở hạ tầng năng lượng cung cấp một cách tham gia khác vào sự tăng trưởng của AI.

Sự tăng trưởng nhu cầu AI có thể không chỉ thể hiện trong doanh thu của các công ty công nghệ, mà còn có thể thể hiện trong giá trị kinh tế của năng lượng, thiết bị và cơ sở hạ tầng thượng nguồn.

Từ điện mở rộng sang uranium

O'Leary không chỉ dừng lại ở nguồn cung điện hiện tại trong đầu tư năng lượng. Ông còn nghiên cứu cấu trúc năng lượng trong bảy đến tám năm tới, đặc biệt lạc quan về tiềm năng phát triển của các lò phản ứng mô-đun nhỏ (Small Modular Reactor, SMR).

SMR là một hướng công nghệ hạt nhân sử dụng các mô-đun lò phản ứng nhỏ hơn, một số thiết kế hy vọng thông qua sản xuất và triển khai mô-đun hóa, nâng cao tính linh hoạt của các dự án điện hạt nhân. Theo O'Leary, nếu nhu cầu điện của các trung tâm dữ liệu AI tăng trưởng lâu dài, năng lượng hạt nhân có cơ hội trở thành lựa chọn cung cấp điện ổn định, trong khi uranium là nguồn tài nguyên thượng nguồn trong chuỗi ngành liên quan.

Do đó, ông bắt đầu tăng cường chú ý đến đầu tư vào uranium. Đánh giá này vẫn phụ thuộc vào tiến độ thương mại hóa công nghệ điện hạt nhân. SMR có thể đạt được chi phí phát điện cạnh tranh trong thời gian dự kiến hay không vẫn phụ thuộc vào xây dựng kỹ thuật, phê duyệt quy định, tài chính và cung cấp nhiên liệu.

Nhưng logic đầu tư của O'Leary là nhất quán: không vội vàng cược vào công nghệ nào sẽ trở thành người chiến thắng trên thị trường, mà là nghiên cứu trước các nguồn lực cơ bản mà sự mở rộng công nghệ phụ thuộc vào.

Canada chính là một phần quan trọng trong tư duy này. Ông cho rằng, Canada sở hữu khí tự nhiên, uranium, phân kali, nhôm và các tài nguyên chiến lược khác, đồng thời gần gũi với thị trường tiêu thụ năng lượng lớn của Mỹ. Nếu Bắc Mỹ tiếp tục tăng cường đầu tư vào cơ sở hạ tầng điện lực và tính toán trong tương lai, Canada có thể hưởng lợi từ điều này.

O'Leary tiết lộ, đội ngũ của ông đã thiết lập khoảng 10% tỷ lệ phân bổ thị trường Canada thông qua quỹ ETF lớn của Canada là XIU. Giao dịch này ban đầu không nhận được sự đồng thuận từ toàn đội, vì khi đó căng thẳng thương mại Mỹ-Canada đã làm gia tăng lo ngại về nền kinh tế Canada.

Tuy nhiên, O'Leary coi tâm lý bi quan này là cơ hội đầu tư ngược. Ông cho rằng, khi môi trường chính sách của Canada thay đổi và các dự án phát triển tài nguyên được thúc đẩy, thị trường có thể đánh giá lại giá trị tài sản địa phương.

Ông trong cuộc phỏng vấn cho biết, khoản đầu tư này đã từng vượt chỉ số S&P 500 tới 158 điểm cơ bản, tức 1.58%. Tuy nhiên, cuộc phỏng vấn không tiết lộ khoảng thời gian so sánh đầy đủ và tiêu chí định giá, vì vậy con số này chỉ có thể coi là mô tả về hiệu suất đầu tư cá nhân của ông.

Canada có thể duy trì vị thế vượt trội trong thời gian dài hay không, vẫn phụ thuộc vào việc triển khai các dự án năng lượng, giá hàng hóa, quan hệ thương mại và hiệu quả thực thi chính sách. Đối với O'Leary, việc đặt cược vào Canada không chỉ đơn thuần là dự đoán sự phục hồi kinh tế, mà là đặt cược vào khả năng mở rộng công nghệ toàn cầu có thể làm tăng giá trị chiến lược của năng lượng và tài nguyên thiên nhiên.

Crypto không thể chỉ dựa vào vốn, vấn đề thực sự là liệu chuỗi công khai có thể tạo ra doanh thu hay không

Nếu nói rằng đầu tư AI đang chuyển từ mô hình sang năng lượng, thì việc O'Leary đánh giá lại Crypto là chuyển từ giao dịch thị trường tài chính sang nhu cầu thương mại thực tế.

Trong khuôn khổ đầu tư Crypto trước đây, một giả định quan trọng là: vốn từ các tổ chức sẽ vào thị trường, thúc đẩy toàn ngành có nhu cầu phân bổ tài sản rộng rãi hơn. Nhưng O'Leary nhận thấy, vốn từ các tổ chức không nhất thiết sẽ chảy đều vào tất cả các tài sản tiền điện tử.

Ông nhớ lại, trong một hội nghị ngành có sự tham gia của nhiều nhà đầu tư tổ chức, một số nhà phân tích cho rằng, thông qua Bitcoin và Ethereum, họ có thể đạt được khoảng 97% sự biến động giá của thị trường tiền điện tử mà họ nghiên cứu.

Con số này là một phán đoán nghiên cứu mà ông truyền đạt, không phải tỷ lệ vốn hóa thị trường của BTC và ETH, nhưng logic phân bổ đứng sau nó đáng để chú ý. Đối với các tổ chức lớn, nếu một số tài sản hàng đầu đã có thể đáp ứng nhu cầu phân bổ Crypto chính, thì sự cần thiết phải mua một lượng lớn token nhỏ và vừa có thể giảm đi. Điều này sẽ khiến thị trường Crypto xuất hiện sự phân hóa vốn rõ rệt hơn.

O'Leary cho biết, danh mục đầu tư của ông trước đây từng nắm giữ 27 vị thế liên quan đến Crypto, sau đó đã bán một phần tài sản, và một số khoản đầu tư còn lại cũng đã trải qua tổn thất lớn, cuối cùng tài sản chính mà ông giữ lại bao gồm Bitcoin và Ethereum.

Nhưng ông không vì vậy mà cho rằng các chuỗi công khai khác hoàn toàn mất giá trị đầu tư. Ngược lại, ông bắt đầu tìm kiếm một tiêu chuẩn đánh giá mới: nếu không còn dựa vào sự tăng giá của toàn bộ thị trường Crypto, thì các chuỗi công khai khác sẽ chứng minh giá trị kinh tế của mình như thế nào?

Ông cho rằng, câu trả lời có thể đến từ việc các doanh nghiệp thực sự áp dụng công nghệ blockchain.

Trong câu chuyện thị trường trước đây, Ethereum thường được coi là một trong những mạng có cơ hội trở thành cơ sở hạ tầng blockchain phổ biến. Nhưng O'Leary bắt đầu nghi ngờ liệu tất cả các ngành trong tương lai có thực sự áp dụng cùng một chuỗi công khai hay không. Các ngành tài chính, logistics, bất động sản, quản lý hợp đồng và tài sản thể thao có nhu cầu về blockchain không hoàn toàn giống nhau.

Các tổ chức tài chính có thể quan tâm đến thanh toán stablecoin và chuyển giao tài sản; các doanh nghiệp logistics chú trọng hơn đến quản lý chuỗi cung ứng và thực thi hợp đồng; các câu lạc bộ thể thao có thể muốn sử dụng blockchain để quản lý bộ sưu tập và tài sản kỹ thuật số.

Nhu cầu kinh doanh khác nhau có thể tạo ra các kiến trúc công nghệ khác nhau. Đây cũng là lý do O'Leary nghiên cứu lại Avalanche. Ông đặc biệt đề cập đến khả năng của Avalanche trong việc hỗ trợ doanh nghiệp triển khai blockchain tùy chỉnh, cho rằng mô hình này có thể áp dụng cho tài sản thể thao, bộ sưu tập và các tình huống cần mạng lưới kinh doanh độc lập khác.

Theo ông, các doanh nghiệp có thể không cần phải đặt tất cả các hoạt động kinh doanh trên cùng một mạng công cộng, mà thay vào đó chọn cơ sở hạ tầng blockchain khác nhau dựa trên nhu cầu ngành. Điều này có nghĩa là, cạnh tranh blockchain trong tương lai có thể hình thành hai con đường: một là một số mạng phổ biến chiếm ưu thế, và một là nhiều mạng phục vụ các ngành khác nhau và kết nối thông qua giao diện công nghệ.

Hiện tại vẫn chưa thể xác định mô hình nào sẽ chiến thắng cuối cùng. Quan trọng hơn, tỷ lệ áp dụng thương mại và lợi nhuận từ token không nhất thiết có mối liên hệ trực tiếp. Một doanh nghiệp dù có áp dụng công nghệ Avalanche cũng không có nghĩa là nhu cầu đối với token AVAX sẽ tăng lên đồng bộ. Các nhà đầu tư cũng cần nghiên cứu cách doanh nghiệp thanh toán phí mạng, doanh thu thương mại được tạo ra như thế nào, và liệu giá trị kinh tế này có thể truyền dẫn đến token hay không.

Do đó, O'Leary không tuyên bố sẽ mua lại một lượng lớn altcoin, mà đang xem xét việc xây dựng các vị thế chuỗi công khai quy mô nhỏ sau khi nghiên cứu các ứng dụng cụ thể. Khác với đầu tư Crypto trước đây dựa vào tính thanh khoản của thị trường, ông bắt đầu chú ý đến việc liệu các doanh nghiệp có thực sự cần những blockchain này hay không, và liệu nhu cầu có thể tạo ra doanh thu thương mại bền vững hay không.

Từ góc độ này, giai đoạn cạnh tranh tiếp theo của Crypto có thể không chỉ là tranh giành vốn giao dịch của nhà đầu tư, mà là tranh giành nhu cầu kinh doanh thực tế của các doanh nghiệp.

Tính toán lượng tử đang thay đổi cách đánh giá rủi ro dài hạn của Crypto

Khi O'Leary bắt đầu nghiên cứu lại giá trị thương mại của chuỗi công khai, ông cũng đưa ra một rủi ro khác có thể ảnh hưởng đến toàn bộ ngành Crypto: tính toán lượng tử.

Trước đây, các nhà đầu tư đánh giá rủi ro của Bitcoin chủ yếu tập trung vào giá thị trường, tính thanh khoản, quy định chính sách và môi trường kinh tế vĩ mô. Nhưng với sự phát triển của công nghệ tính toán lượng tử, việc liệu các cơ chế mật mã hiện tại có cần nâng cấp trong tương lai hay không cũng bắt đầu trở thành một vấn đề đáng nghiên cứu.

O'Leary gọi thời điểm mà tính toán lượng tử có thể phá vỡ một số thuật toán mật mã hiện tại là Ngày Q (Q-Day).

Phán đoán của ông không phải là Bitcoin hiện đang bị tấn công lượng tử, mà là kỳ vọng của thị trường về mối đe dọa tiềm tàng có thể ảnh hưởng đến giá trước khi có sự đột phá công nghệ. Nếu các nhà đầu tư tổ chức bắt đầu lo lắng rằng máy tính lượng tử trong tương lai có thể tấn công hệ thống chữ ký số hiện tại, thì ngay cả khi cuộc tấn công thực sự chưa xảy ra, điều này cũng có thể làm giảm ý chí phân bổ tài sản.

Ông cá nhân suy đoán rằng, một số nhà đầu tư tổ chức có thể vì rủi ro lượng tử mà không phân bổ Bitcoin trong thời gian dài. Nhưng tỷ lệ này chưa được thống kê công khai xác thực, vẫn thuộc về phán đoán cá nhân của ông.

Về mặt kỹ thuật cũng cần phân biệt: tính toán lượng tử có thể gây ra mối đe dọa tiềm tàng đối với một số thuật toán mật mã khóa công khai, nhưng không có nghĩa là tất cả các cơ chế bảo mật của Bitcoin sẽ đồng thời mất hiệu lực tại một thời điểm nào đó. Các mạng liên quan cũng có thể nâng cấp giao thức để áp dụng công nghệ mật mã hậu lượng tử.

Đối với O'Leary, loại rủi ro này mở ra một cơ hội đầu tư khác. Nếu trong tương lai các tổ chức tài chính cần nâng cấp hệ thống bảo mật, thì các doanh nghiệp có thể cung cấp công nghệ tính toán lượng tử và giải pháp chống tấn công lượng tử có thể nhận được nhu cầu thương mại mới. Vì vậy, ông bắt đầu chú ý đến các doanh nghiệp như IBM, Google trong lĩnh vực tính toán lượng tử.

Nhưng khả năng nghiên cứu phát triển tính toán lượng tử, doanh thu thương mại và sản phẩm an toàn hậu lượng tử vẫn còn khác biệt, các nhà đầu tư không thể đơn giản coi sự tiến bộ công nghệ là tương đương với tăng trưởng lợi nhuận của doanh nghiệp.

Từ năng lượng đến tính toán lượng tử, O'Leary thực sự đang nghiên cứu cùng một loại vấn đề. Một công nghệ được phổ biến rộng rãi thường không chỉ tạo ra sản phẩm mới, mà còn đặt ra yêu cầu cao hơn đối với cơ sở hạ tầng hiện có. AI cần nhiều năng lượng hơn, blockchain doanh nghiệp cần mạng lưới có thể đáp ứng nhu cầu thương mại thực tế, sự phát triển của tính toán lượng tử có thể thúc đẩy nâng cấp hệ thống mật mã và an ninh thông tin.

Cơ hội đầu tư do sự thay đổi ngành mang lại không nhất thiết chỉ tồn tại trong công nghệ mới, mà cũng có thể tồn tại trong cơ sở hạ tầng phải nâng cấp để thích ứng với công nghệ mới.

Từ việc đặt cược vào người chiến thắng công nghệ đến quản lý rủi ro đầu tư, cuối cùng vẫn phải quay về dòng tiền

Mặc dù O'Leary đã đưa ra nhiều phán đoán tích cực về năng lượng, blockchain và tính toán lượng tử, ông không cho rằng các nhà đầu tư nên dồn nhiều vốn vào một xu hướng công nghệ nào đó. Ngược lại, ông coi việc phân tán đầu tư là một trong những kỷ luật đầu tư quan trọng nhất.

Quy tắc của ông là: tỷ lệ cổ phiếu đơn lẻ trong danh mục đầu tư không vượt quá 5%, một ngành không vượt quá 20%.

Quy tắc này liên quan đến kinh nghiệm đầu tư của ông trong những năm đầu. Trong thời kỳ bong bóng Internet, O'Leary đã từng bán khống Yahoo. Khi giá cổ phiếu liên tục tăng, ông liên tục phải đối mặt với áp lực tăng thêm ký quỹ. Theo hồi ức của ông, giao dịch này đã khiến tài sản ròng của ông giảm khoảng 40% đến 50%. Mặc dù Yahoo sau đó đã trải qua sự sụt giảm giá cổ phiếu, nhưng kinh nghiệm phải chịu lỗ và tăng thêm ký quỹ trong thời gian dài đã khiến ông quyết định không thực hiện giao dịch bán khống cổ phiếu nữa. Điều này cũng đã thay đổi cách ông quản lý danh mục đầu tư.

Hiện nay, ông có xu hướng xây dựng vị thế cơ bản thông qua quỹ chỉ số, sau đó tăng cường phân bổ cho các doanh nghiệp mà ông tin tưởng, nhưng luôn kiểm soát tỷ trọng của cổ phiếu đơn lẻ.

Tesla là một ví dụ. O'Leary nhớ lại, ban đầu ông không công nhận định giá cao của Tesla, nhưng quan điểm mà con trai ông đưa ra đã thay đổi phán đoán của ông: Tesla không chỉ là một nhà sản xuất ô tô, mà còn là một công ty công nghệ tích lũy một lượng lớn dữ liệu thông qua các phương tiện. Cuối cùng, ông đã xây dựng vị thế và nhiều lần giảm tỷ lệ khi giá cổ phiếu tăng, tránh việc tỷ trọng của Tesla trong danh mục đầu tư quá cao.

Cách này có thể khiến ông bỏ lỡ một phần tăng giá sau đó, nhưng cũng giảm thiểu ảnh hưởng của cổ phiếu đơn lẻ đối với hiệu suất tổng thể của tài sản. Ông đã đề cập trong cuộc phỏng vấn rằng, đối với một số giao dịch cổ phiếu, ông thường đặt mục tiêu lợi nhuận tối thiểu khoảng 17% và xem xét bán ra hơn một nửa vị thế khi đạt được mục tiêu.

Đây là quy tắc giao dịch cá nhân của ông, không có nghĩa là việc chốt lời cố định có thể đảm bảo lợi nhuận dài hạn cao hơn. Điều thực sự quan trọng là, ông không muốn hiệu suất của danh mục đầu tư hoàn toàn phụ thuộc vào phán đoán về một công ty nào đó.

Trong đầu tư doanh nghiệp tư nhân, O'Leary cũng nhấn mạnh việc xác minh logic đầu tư bằng dữ liệu kinh doanh. Ông cho biết, khi đánh giá doanh nghiệp, ông đặc biệt chú trọng đến chi phí thu hút khách hàng (Customer Acquisition Cost, CAC) và tỷ lệ rời bỏ khách hàng (Churn Rate). Thứ nhất phản ánh doanh nghiệp cần đầu tư bao nhiêu tiền để có được khách hàng, thứ hai được sử dụng để đánh giá liệu khách hàng hiện tại có thể duy trì hay không.

Nếu một doanh nghiệp phải liên tục tăng chi tiêu marketing để duy trì tăng trưởng doanh thu, trong khi khách hàng lại đang rời bỏ liên tục, thì sự tăng trưởng nhanh chóng bề ngoài có thể không có tính kinh tế tốt.

O'Leary cũng sẽ nghiên cứu dòng tiền của doanh nghiệp, mức nợ và dữ liệu kinh doanh qua nhiều quý trước đó. Đây cũng là một trong những lý do ông lạc quan về ứng dụng AI trong doanh nghiệp. Trong các doanh nghiệp tư nhân mà ông đầu tư, công cụ AI đã được sử dụng cho phân tích tài chính, thu hút khách hàng và hoạt động hàng ngày. Ông cho rằng, một trong những giá trị thương mại thực sự của AI là giúp doanh nghiệp giảm chi phí hoạt động và tăng tỷ suất lợi nhuận.

Ông cũng đề cập rằng, đội ngũ doanh nghiệp của ông đã chọn sản phẩm của Anthropic làm công cụ nội bộ. Điều này khiến ông nhận ra rằng, các mô hình khác nhau trong việc sử dụng thực tế của doanh nghiệp không hoàn toàn giống nhau, việc doanh nghiệp mua sắm không chỉ phụ thuộc vào xếp hạng mô hình công khai.

Nhưng bất kể chọn nhà cung cấp nào, tiêu chuẩn cuối cùng để đánh giá giá trị của công cụ AI vẫn là cải thiện hoạt động. Công nghệ có đủ tiên tiến hay không, và doanh nghiệp có thể thu được lợi nhuận từ đó hay không, là hai vấn đề khác nhau. Điều này cũng giải thích tại sao O'Leary một mặt lạc quan về sự phát triển dài hạn của AI, mặt khác lại dành nhiều sự chú ý vào năng lượng, cơ sở hạ tầng và dòng tiền doanh nghiệp.

Ông không chỉ quan tâm đến việc công nghệ có thể tạo ra bao nhiêu nhu cầu thị trường mới, mà còn là những nhu cầu này cuối cùng sẽ được chuyển đổi thành lợi nhuận thông qua cơ chế thương mại nào.

Đối với các doanh nghiệp năng lượng, cần quan sát xem liệu nguồn điện giá thấp có thể hình thành hợp đồng dài hạn có lợi nhuận hay không; đối với chuỗi công khai, cần xác minh xem liệu doanh nghiệp có thể chuyển đổi thành doanh thu mạng thực sự hay không; đối với tính toán lượng tử, cần phân biệt giữa tiến triển nghiên cứu và sản phẩm thương mại thực tế; đối với ứng dụng AI, cần chú ý xem liệu doanh nghiệp có thể liên tục giảm chi phí và cải thiện tỷ suất lợi nhuận hay không.

Nếu những điều kiện này không được thực hiện, ngay cả khi ngành công nghiệp tăng trưởng lâu dài, tài sản liên quan cũng chưa chắc có thể đạt được mức hoàn vốn phù hợp với kỳ vọng của thị trường.

Do đó, toàn bộ tư duy đầu tư của O'Leary có thể được tóm gọn thành một phán đoán: thay vì cố gắng dự đoán người chiến thắng cuối cùng trong mỗi vòng cạnh tranh công nghệ, tốt hơn là nghiên cứu trong quá trình mở rộng toàn ngành, những doanh nghiệp nào có thể liên tục cung cấp nguồn lực cần thiết, thu được doanh thu thương mại và chuyển đổi tăng trưởng thành dòng tiền.

Từ cơ sở hạ tầng điện AI, đến chuỗi khối doanh nghiệp và an ninh lượng tử, những chủ đề đầu tư này bề ngoài thuộc về các ngành khác nhau, nhưng đằng sau đó đều là vấn đề phân phối giá trị kinh tế sau khi công nghệ được phổ biến.

Đối với các nhà đầu tư, bước tiếp theo thực sự cần xác minh không chỉ là công nghệ có tiếp tục tiến bộ hay không, mà là định giá của thị trường đối với tăng trưởng trong tương lai, có thể nhận được sự hỗ trợ từ kết quả kinh doanh thực tế hay không.