Tại sao nhà quản lý quỹ này cho rằng AI đe dọa phá hủy các rào cản cạnh tranh của công ty

Những điểm chính rút ra

• Rủi ro AI đang làm suy yếu các nguồn lợi thế cạnh tranh vốn đã vững chắc của các công ty, theo nghiên cứu của Adrian Helfert từ công ty đầu tư Westwood.
• Các công ty dễ bị ảnh hưởng nhất bởi AI đã hoạt động kém hơn đáng kể so với các công ty có khả năng chống chịu tốt nhất với AI, theo Helfert.
• Helfert cho rằng các cổ phiếu như ExxonMobil và AbbVie trông hấp dẫn trong môi trường này.

Các nhà đầu tư cổ phiếu từ lâu đã sử dụng các rào cản kinh tế như một chỉ số dự đoán lợi nhuận vượt trội. Nhưng sự phổ biến của trí tuệ nhân tạo làm giảm các rào cản gia nhập và đe dọa nền tảng của những rào cản đó.

Morningstar tích hợp các rào cản, đại diện cho lợi thế cạnh tranh bền vững của các công ty, vào nghiên cứu cổ phiếu của mình. Tuy nhiên, sự xuất hiện của AI đã đặt ra câu hỏi về độ bền của mô hình kinh doanh của các công ty.

Chúng tôi đã trao đổi với Adrian Helfert, giám đốc đầu tư chiến lược đa tài sản tại công ty đầu tư Westwood. Ông cũng đồng quản lý quỹ Westwood Income Opportunity WHGIX, đã nằm trong top ba của danh mục Morningstar trong 10 năm qua. Gần đây, Helfert hoàn thành một nghiên cứu định lượng, sẽ được công bố trên SSRN, về rủi ro gián đoạn do AI gây ra và cách đánh giá ý nghĩa của nó đối với các công ty. Chúng tôi đã thảo luận với ông về nghiên cứu này, những gì nên sở hữu và những gì nên tránh, cũng như thị trường có thể tăng trong năm 2026 hay không.

Leslie Norton: Ông đã tạo ra một phương pháp để đánh giá rủi ro gián đoạn do AI—một vấn đề đang gây xáo trộn thị trường.

Adrian Helfert: Tôi đã tạo ra một cách thực tế để đo lường cách AI đang thay đổi giá trị của các công ty. Truyền thống, các nhà đầu tư ước lượng thời gian một công ty có thể kiếm lợi nhuận vượt trội so với trung bình, gọi là “thời kỳ lợi thế cạnh tranh” hoặc rào cản. Tôi giữ nguyên khung đó nhưng thêm một lớp mới: mức độ dễ bị tổn thương của từng công ty trước gián đoạn AI.

Tôi đã chấm điểm 460 trong số các công ty thuộc S&P 500 dựa trên cả sức mạnh rào cản truyền thống và rủi ro AI, sau đó sử dụng các kỹ thuật tối ưu hóa để xem thị trường thực sự thưởng hay phạt gì. Kết quả bất ngờ là: Bốn trong năm trụ cột của rào cản cổ điển—chi phí chuyển đổi, hiệu ứng mạng, tài sản vô hình, quy mô hiệu quả—gần như không có khả năng dự đoán trong môi trường AI ngày nay. Rào cản duy nhất vẫn còn rõ ràng là lợi thế về chi phí vật chất—tài sản thực như chuỗi cung ứng, nhà máy, trữ lượng khoáng sản, hạ tầng được quy định.

Về mặt rủi ro, thị trường không chủ yếu lo lắng về “AI thay thế lao động.” Thay vào đó, nó định giá hai điều: các đối thủ cạnh tranh gốc AI tấn công các công ty hiện có, và AI làm giảm lợi thế dữ liệu độc quyền. Cả hai yếu tố này chi phối phần lớn sự khác biệt về lợi nhuận. Theo dữ liệu thực nghiệm, các công ty dễ bị tổn thương nhất trước AI đã hoạt động kém hơn các công ty có khả năng chống chịu tốt nhất gần 26 điểm phần trăm trong 7 tuần đầu năm 2026.

Chúng tôi hiện sử dụng khung phân tích định lượng này trực tiếp để hỗ trợ định giá. Đối với các công ty dễ bị tổn thương trước AI, chúng tôi rút ngắn tuổi thọ dự kiến của lợi thế cạnh tranh, tăng chi phí vốn, và áp dụng giảm P/E hợp lý. Câu hỏi không còn chỉ là “rào cản mạnh đến đâu?” mà là “liệu AI có thể xây dựng cầu qua rào cản đó không?”

Điểm nổi bật của AI về tốc độ lợi nhuận co lại

Norton: Hãy tóm tắt nhanh những gì đã diễn ra trên thị trường trong vài tuần qua.

Helfert: Điều thay đổi là thị trường ngày càng lo ngại rằng rủi ro chính của AI không phải là phá hủy lợi nhuận ngắn hạn, mà là tốc độ giảm lợi nhuận thặng dư—tốc độ mà lợi nhuận vượt trội của một công ty co lại theo thời gian khi các đối thủ cạnh tranh xói mòn lợi thế trong mô hình rào cản.

Khi tôi phân tích, rõ ràng là thị trường đang định giá rủi ro gián đoạn đó trong các đợt định giá lại cụ thể. Một đợt định giá lại là khi ra mắt DeepSeek, hoặc các tuyên bố của Claude về giảm nhu cầu luật sư vì AI có thể làm phân tích pháp lý, và ngay lập tức các chứng khoán của các công ty bị ảnh hưởng di chuyển. Ví dụ là Salesforce CRM. Đột nhiên, nhiều chức năng tôi có thể tự làm hoặc hai người trong một cửa hàng đã xây dựng lại theo cách tương đương về chức năng.

Trong suy giảm liên quan AI, các lĩnh vực có khả năng chống chịu tốt là tiện ích, năng lượng, vật liệu, quốc phòng

Norton: Khung phân tích của ông hiện đang cho thấy điều gì?

Helfert: Dữ liệu đang thay đổi trọng số của các yếu tố giải thích các đợt giảm giá thị trường. Trước đây, chúng tôi dựa nhiều vào các yếu tố như chi phí chuyển đổi, hiệu ứng mạng, tài sản vô hình, và quy mô hiệu quả. Nhưng trong các đợt bán tháo theo tin tức gần đây, các yếu tố đó có trọng số thống kê thấp hơn nhiều so với trước đây. Thay vào đó, mất lợi thế về chi phí trở thành yếu tố giải thích chính trong các biến động tiêu cực khi có tin như “Claude phát hành mô hình có thể làm phân tích pháp lý.”

Điều này không phải là thị trường đang định giá một thảm họa. Nó đang định giá sự nén chặt cạnh tranh ổn định. Tốc độ giảm lợi nhuận ngày càng trở nên quan trọng hơn vì AI rẻ hơn, có khả năng hơn làm giảm rào cản gia nhập. Thị trường không định giá lại các công ty chỉ vì AI thay thế lao động. Nó định giá lại vì AI tạo ra đối thủ mới và làm hàng hóa hóa những thứ từng là độc quyền, bao gồm dữ liệu và quy trình làm việc.

Khi xem xét các ngành, các ngành có rủi ro cao hơn là tài chính, tiêu dùng không thiết yếu, dịch vụ CNTT. Chúng tôi đang thấy tác động ở đó hiện nay. Đồng thời, chúng tôi thấy khả năng chống chịu trong tiện ích, năng lượng, vật liệu, quốc phòng. Điều này không gây ngạc nhiên vì nó liên quan đến yếu tố đầu vào chính.

AI không chỉ là phần mềm. Nó còn là nhu cầu năng lượng, hệ thống làm mát, căng thẳng lưới điện, độ mặn của nước, và rủi ro chính sách khu vực. Chúng tôi xem xét AI qua tất cả các mô hình đầu tư này. Khi nhìn theo cách đó, AI bắt đầu trông giống như lớp công nghiệp mới. Rồi câu hỏi đặt ra: những con đường thu phí để đến lớp đó là gì? Trong nhiều trường hợp, đó là tiện ích, năng lượng và ngày càng nhiều là nước.

Norton: Làm thế nào để mọi người điều chỉnh cách đầu tư vào rào cản cạnh tranh của mình?

Helfert: Hiện tại, lợi thế về chi phí là phần nhỏ trong khung rào cản truyền thống, nhưng chúng tôi nghĩ nó cần được ưu tiên hơn.

Tiếp đó là phân loại rủi ro công nghệ, vốn trước đây chưa được nhấn mạnh đủ. Một số công ty hoạt động như một hệ thống hành động, nghĩa là họ kết nối dữ liệu, trí tuệ và thực thi, như tự động đặt hàng tồn kho. Những công ty khác là hệ thống ghi chép. Salesforce là ví dụ điển hình. Họ sở hữu lượng lớn dữ liệu khách hàng, và an ninh, quản trị dữ liệu đó trở thành phần của rào cản.

Chúng tôi cũng xem xét theo các rào cản về phán đoán và siêu dữ liệu. Sử dụng các phân loại này để mô hình hóa nơi rào cản có thể bị xói mòn là ngày càng quan trọng trong định giá. Ví dụ, quy trình thực thi tự động có thể dễ bị tổn thương hơn so với dữ liệu khách hàng nhạy cảm, có quy định. Hệ thống phân loại này giúp mô tả các mô hình kinh doanh có khả năng chống chịu cao hơn và dễ bị tổn thương hơn khi khả năng AI mở rộng.

Norton: Trong thời gian này, bạn đã làm gì trong danh mục đầu tư của mình?

Helfert: Chúng tôi đã giảm tiếp xúc với một số tên phần mềm có chức năng cao nhưng yêu cầu an ninh và niềm tin thấp hơn. Đó là những lĩnh vực dễ bị commoditization do AI và tốc độ giảm lợi nhuận nhanh hơn.

Phân tích rào cản là một yếu tố trong định giá, nhưng cuối cùng chúng tôi tập trung vào tiềm năng tăng trưởng và rủi ro/lợi nhuận của từng công ty. Chúng tôi đã thêm Evercore EVR như một cố vấn liên quan đến chu kỳ M&A và tái cấu trúc, và EQT EQT như một nhà sản xuất khí tự nhiên mà chúng tôi thích dựa trên định giá và khả năng thúc đẩy chuyển đổi trong xuất khẩu khí tự nhiên hóa lỏng. Chúng tôi cũng đã giảm tiếp xúc với Disney DIS phần nào vì rào cản vô hình dựa trên thương hiệu của họ ngày càng dễ bị tổn thương trước commoditization nội dung và gián đoạn phân phối do AI gây ra. Điều này có thể rút ngắn thời gian lợi thế cạnh tranh của họ.

Norton: Những cổ phiếu nào sẽ có khả năng chống chịu trong vũ trụ mới này?

Helfert: Khi tôi nói về khả năng chống chịu trong vũ trụ mới này, ExxonMobil XOM và các cổ phiếu năng lượng quy mô lớn có rào cản đáng kể nhờ vào tài sản vật chất lớn. Nhờ quy mô, họ có lợi thế về chi phí. Họ cũng sẽ sử dụng AI để có lợi cho chính mình. Các công ty hàng đầu khác là AbbVie ABBV, có bộ tài sản vật chất lớn, rào cản về quy định, và các tên tuổi trong lĩnh vực chăm sóc sức khỏe khác. Tiện ích luôn nằm trong danh sách tốt khi xét về rào cản. Ameren AEE là một ví dụ về tiện ích có hồ sơ rào cản mạnh.

Nói rộng hơn, nước và năng lượng là các yếu tố đầu vào trực tiếp cho sự phát triển của AI. Điều này làm cho một số phần của hệ sinh thái đó trở nên bền vững hơn, cả về mặt cơ bản lẫn chu kỳ chi tiêu vốn.

Chúng tôi cũng dự đoán sự trỗi dậy đáng kể của năng lượng thay thế. Sự phục hồi của năng lượng hạt nhân là điều nhà đầu tư nên chú ý vì khả năng triển khai, nghiên cứu và sử dụng của nó. Năng lượng hạt nhân là một trong những lĩnh vực trong các công ty năng lượng phi truyền thống có tốc độ lợi nhuận mở rộng.

Tránh xa dịch vụ CNTT

Norton: Nhà đầu tư nên tránh xa điều gì? Dù sao, nhiều cổ phiếu đã giảm mạnh rồi.

Helfert: Dịch vụ công nghệ thông tin. Như bạn biết, Anthropic đã công bố rằng Claude có thể bắt đầu làm lập trình COBOL (một ngôn ngữ lập trình dùng để xử lý dữ liệu thương mại) và tư vấn. Đó là phần lớn hoạt động của IBM. Vì vậy, dịch vụ CNTT là lĩnh vực có rủi ro.

Norton: Khi nào chúng ta mới trở nên lạc quan về phần mềm hoặc tài chính?

Helfert: Phần mềm và tài chính chưa chết. Họ vẫn đang xây dựng tiện ích thực sự và tạo ra giá trị. Một số sẽ tích hợp AI theo cách củng cố đề xuất của họ. Salesforce là ví dụ điển hình. Nó đã bị ảnh hưởng nặng nề vì một số chức năng liên quan đến dữ liệu khách hàng của họ giờ đây đang được xây dựng khắp nơi. Nhưng nếu bạn muốn chức năng và dữ liệu khách hàng của mình ở một nơi đáng tin cậy, có quản trị, an ninh và trách nhiệm giải trình, vẫn còn chỗ cho một nền tảng quy mô lớn. Niềm tin trở thành yếu tố then chốt. Tôi vẫn tin rằng thương hiệu và giá trị nền tảng có thể duy trì.

Các công ty phần mềm có thể tin cậy nói rằng, “Bạn có thể làm tất cả mọi thứ với chúng tôi” thay vì kết hợp nhiều công cụ AI nhỏ, có khả năng tồn tại và phát triển tốt hơn. Hầu hết các doanh nghiệp muốn một đối tác chính cho quy trình công việc cốt lõi, chứ không phải mười hai. Vì vậy, các công ty như Salesforce có thể tìm đáy, đặc biệt khi họ điều chỉnh kiến trúc để cung cấp khả năng AI dựa trên sản phẩm. Tuy nhiên, tôi nghĩ AI có thể làm giảm sức mạnh định giá trong ngắn hạn, và đó là điều thị trường đang đấu tranh.

Norton: Chúng ta cũng đã thấy sự lan tỏa của lo ngại về AI vào thị trường tín dụng tư nhân. Có phải đang có một mối lo ngại về subprime AI rộng hơn không?

Helfert: Tôi luôn tìm kiếm nơi có đòn bẩy ẩn, nghĩa là hệ thống bóng tối. Tín dụng tư nhân đã tăng đáng kể. Nhưng có một vài điểm bù trừ quan trọng. Thường là các khoản vay có thế chấp, danh mục đa dạng, và có các bộ đệm cấu trúc như giữ lại/rút vốn trong các khoản vay được thế chấp (CLO) giúp thúc đẩy kỷ luật trong cho vay. Và bạn không có cùng mức độ tập trung rủi ro như trên bảng cân đối của các ngân hàng lớn như mọi người thường nghĩ. Liệu tôi có lo ngại về tính hệ thống như trong cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu không? Tôi không nghĩ vậy.

Một nhà quản lý như Blue Owl [cổ phiếu gần đây giảm do lo ngại ngày càng tăng về sức khỏe của thị trường tín dụng tư nhân] có thể bị ảnh hưởng bởi các lo ngại về định giá theo thị trường và các rủi ro trong các khoản vay cụ thể, nhưng danh mục của họ vẫn đa dạng. Một điểm quan trọng nữa là khi lợi suất cao bắt đầu giảm, khả năng linh hoạt thường ít hơn. Trong tín dụng tư nhân, bạn có thể thương lượng thay đổi điều khoản. Trong suy thoái, các nhà cho vay có thể điều chỉnh điều khoản để giúp người vay vượt qua giai đoạn khó khăn, điều này có thể giảm thiểu các vụ vỡ nợ bắt buộc và định giá lại không trật tự.

Triển vọng tích cực của Helfert về thị trường

Norton: Triển vọng của ông cho phần còn lại của năm là gì?

Helfert: Có những thời điểm bạn có thể chỉ ra một yếu tố thúc đẩy, và hôm nay đó là năng suất thúc đẩy bởi một đổi mới công nghệ mới có thể mở rộng thị trường.

Lãi suất có khả năng giảm xuống. Việc điều chỉnh tại cuộc họp tới ít quan trọng hơn mọi người nghĩ. Điều quan trọng là hướng đi về phía lãi suất liên bang thấp hơn. Nếu nghĩ về “trung tính,” chúng ta có thể còn khoảng hai đến ba lần cắt nữa, tùy thuộc vào cách thị trường lao động và lạm phát diễn biến theo nhiệm vụ kép.

Rồi còn có chính sách kích thích trong Đạo luật Một Chương trình Lớn Đẹp, dự kiến sẽ mang lại khoảng 3.000 đến 4.000 USD hoàn thuế trung bình cho người tiêu dùng. Trong quá khứ, một phần đáng kể trong số đó thường được tiêu dùng. Tiêu dùng vẫn chiếm khoảng 70% nền kinh tế. Và còn đầu tư vốn. Khi xây dựng trung tâm dữ liệu, bạn tuyển dụng rất nhiều người, ít nhất là hiện tại. Và 700 tỷ USD chỉ từ bốn công ty đứng đầu về vốn hóa thị trường là một con số phi thường cho chi tiêu vốn.

Chúng tôi có khả năng tiếp tục tăng trưởng miễn là lợi nhuận vẫn ổn định. Hiện tại, chúng tôi thấy lợi nhuận tăng khoảng 14% trong quý 4 nói chung, và khoảng 9% đối với nhóm không thuộc “Mag 7”. Nếu các hệ số nhân không thay đổi, đó vẫn là một thị trường cao hơn 10%. Tôi muốn tham gia.