Ngân hàng Mỹ: Cổ phiếu ngành AI và bán dẫn tồn tại bảy rủi ro dai dẳng

BlockBeats tin tức, ngày 30 tháng 7, Bank of America công bố báo cáo cho rằng cổ phiếu ngành AI và bán dẫn tồn tại bảy rủi ro tiềm ẩn liên tục, cụ thể như sau:

1. Phần cứng đã trở thành "giao dịch du lịch", thậm chí các đoàn xe buýt y tế cũng thảo luận về SNDK. Những người đến muộn mua MU vẫn có thể bị thanh lý, và biến động mạnh hàng ngày cũng buộc những người đầu cơ giá lên kiên định phải bán ra.

2. Tin tốt không còn hiệu quả. TSM, ASML và INTC dù có kết quả kinh doanh tốt vẫn giảm điểm, các đợt phục hồi trong phiên liên tục bị bán tháo. Việc giảm chi tiêu vốn của các nhà khai thác quy mô lớn sẽ gây hại cho nhà cung cấp AI, trong khi tăng chi tiêu lại gây áp lực lên dòng tiền tự do, và huy động vốn cũng làm dấy lên lo ngại về tài chính. Những kết quả vượt kỳ vọng thông thường có thể không còn đủ.

3. Nhà đầu tư có quan điểm giảm giá đối với các phòng thí nghiệm AI, nhưng vẫn mua vào cơ sở hạ tầng của họ. Chi tiêu của OpenAI và Anthropic đã được tích hợp vào đơn đặt hàng tồn đọng và dữ liệu tài chính của nhà cung cấp. Các mô hình trọng số nguồn mở cuối cùng có thể làm tăng nhu cầu tính toán, nhưng quá trình chuyển đổi khó có thể diễn ra suôn sẻ.

4. Giảm phát Token là con dao hai lưỡi. Token rẻ hơn có thể thúc đẩy việc áp dụng, nhưng cũng sẽ làm giảm lợi nhuận của phòng thí nghiệm và gia tăng tối ưu hóa phần cứng và điện năng. Nhiều sức mạnh tính toán hơn không tự động đồng nghĩa với việc mọi nhà cung cấp đều có thể thu được nhiều lợi nhuận hơn.

5. Bộ nhớ có thể cần điều chỉnh dự báo giảm. Chỉ giảm bội số định giá có thể là không đủ. Cổ phiếu trông có vẻ rẻ dựa trên dự báo chưa điều chỉnh, thực tế có thể không rẻ.

6. Tín dụng đã bước vào cuộc tranh luận về cổ phiếu. Việc tài trợ cho toàn bộ hệ sinh thái đã trở thành "trò chơi hèn nhát nghìn tỷ đô la".

7. Sự điều chỉnh liên tục của cổ phiếu trong ngành này có thể xuất phát từ việc điều chỉnh vị thế và yếu tố, chứ không phải do một yếu tố cơ bản nào đó bị phá vỡ. Nhà đầu tư sau đó sẽ áp dụng các câu chuyện về mô hình nguồn mở, ROI, tài trợ và tối ưu hóa vào biến động giá.