Vào ngày 20 tháng 07 năm 2026 (giờ Bắc Kinh), Zhipu (02513.HK), được mệnh danh là "cổ phiếu mô hình nền tảng AI đầu tiên" tại Hồng Kông, tiếp tục ghi nhận một phiên lao dốc mạnh trong ngày. Cổ phiếu này đóng cửa ở mức 890,50 HKD, giảm 19,56% so với phiên trước. Trong năm phiên giao dịch gần nhất, mức lỗ lũy kế đã mở rộng lên 46,23%. Sau cú sụt giảm 28,49% vào thứ Sáu, ngày 17 tháng 07, Zhipu tiếp tục xu hướng đi xuống, chạm đáy trong ngày ở mức 920 HKD và chính thức xuyên thủng mốc quan trọng 1.000 HKD.
Đây không phải là sự kiện đơn lẻ. Kể từ khi đạt đỉnh lịch sử 2.980 HKD vào ngày 22 tháng 06, giá cổ phiếu Zhipu đã điều chỉnh hơn 66% chỉ trong vòng một tháng, "thổi bay" hơn 800 tỷ HKD vốn hóa thị trường. Cùng giai đoạn này, MiniMax (00100.HK) – một doanh nghiệp mô hình nền tảng AI hàng đầu khác của Trung Quốc – cũng chứng kiến giá cổ phiếu giảm hơn 85% từ đỉnh, tiến sát giá IPO. Việc hai "ông lớn" AI trong nước đồng loạt sụp đổ cho thấy thị trường đang chuyển dịch căn bản trong cách định giá lĩnh vực AI: từ chạy theo năng lực mô hình sang xác thực hiệu quả thương mại.
Huy động vốn, mở khóa cổ phiếu và nguồn cung tăng đột biến: Động lực mới của thị trường
Một trong những nguyên nhân dẫn đến đợt điều chỉnh mạnh gần đây của Zhipu xuất phát từ sự gia tăng nguồn cung.
Ngày 08 tháng 07, Zhipu ghi nhận đợt mở khóa cổ phiếu quy mô lớn đầu tiên kể từ khi niêm yết, với 25.681.600 cổ phiếu hạn chế (tương đương 5,76% tổng số cổ phiếu) được phép giao dịch, chủ yếu do 11 nhà đầu tư nền tảng nắm giữ. Trước đó, công ty chỉ có 11.740.000 cổ phiếu tự do chuyển nhượng. Đợt mở khóa này đã hơn gấp đôi lượng cổ phiếu lưu hành, tạo áp lực cung ngắn hạn đáng kể và đè nặng lên giá cổ phiếu.
Ngay sau đó, ngày 13 tháng 07, Zhipu hoàn tất phát hành riêng lẻ 19.780.000 cổ phiếu H mới. Động thái này tiếp tục gia tăng lượng cổ phiếu lưu hành trên thị trường, trong khi giá phát hành thấp hơn giá thị trường tại thời điểm đó, khiến áp lực bán tăng mạnh do nhiều nhà đầu tư rơi vào trạng thái lỗ chưa thực hiện. Dữ liệu thị trường cho thấy phần lớn nhà đầu tư tham gia phát hành hiện đang "chìm dưới nước".
Điều khiến thị trường lo ngại hơn là áp lực dài hạn. Tháng 01 năm 2027, một đợt mở khóa cổ phiếu quy mô lớn hơn dự kiến sẽ diễn ra, khi khoảng 40% cổ phiếu gốc sẽ được tự do giao dịch. Đối với các doanh nghiệp mô hình AI chưa xây dựng được mô hình lợi nhuận ổn định, việc liên tục huy động vốn và mở rộng thị trường thường bị xem là dấu hiệu phụ thuộc vốn cao, cho thấy còn xa mới đạt được dòng tiền dương tự chủ.
Huấn luyện mô hình AI vốn dĩ là lĩnh vực ngốn vốn lớn. Việc mua sắm GPU, xây dựng trung tâm dữ liệu, thuê hạ tầng tính toán và trả lương cho nhân sự hàng đầu đều đòi hỏi chi phí khổng lồ và liên tục. Cho đến khi doanh thu đạt quy mô đủ lớn, bất kỳ hình thức pha loãng vốn nào cũng bị thị trường coi là tín hiệu định giá chịu áp lực.
Cú sốc Kimi K3: Cục diện cạnh tranh mới cho mô hình nền tảng AI Trung Quốc
Nếu như các đợt mở khóa cổ phiếu và phát hành riêng lẻ tạo ra áp lực "lượng" từ phía cung, thì sự xuất hiện của Kimi K3 đã kích hoạt làn sóng định giá lại "giá trị" từ phía cầu.
Rạng sáng ngày 17 tháng 07, Moonshot AI công bố ra mắt mô hình nền tảng thế hệ tiếp theo – Kimi K3 – với 2,8 nghìn tỷ tham số, trở thành mô hình mã nguồn mở lớn nhất thế giới tính theo số lượng tham số. Kimi K3 đã dẫn đầu bảng xếp hạng Frontend Code Arena uy tín với số điểm 1.679, vượt qua Fable 5 (1.631) và GPT-5.6 Sol (1.618), trở thành mô hình mã nguồn mở đầu tiên vượt qua toàn bộ các mô hình đóng nguồn nước ngoài trên chỉ số lập trình quan trọng.
Sự kiện này có ý nghĩa ngành rộng lớn hơn một sản phẩm đơn lẻ. Sinh mã (code generation) là một trong những ứng dụng AI có tiềm năng thương mại hóa lớn nhất. Khi vượt qua các "ông lớn" đóng nguồn về năng lực cốt lõi bằng con đường mã nguồn mở, Kimi K3 đã trực tiếp thách thức mô hình kinh doanh giá cao mà các mô hình đóng nguồn nước ngoài duy trì nhờ rào cản công nghệ. Sau thông tin này, chỉ số Philadelphia Semiconductor giảm 12,5% trong một tuần, bước vào thị trường giá xuống kỹ thuật, trong khi lĩnh vực AI Mỹ "bốc hơi" khoảng 470 tỷ USD vốn hóa chỉ trong 72 giờ.
Cú sốc này nhanh chóng lan sang các doanh nghiệp AI Trung Quốc. Ngay trong ngày K3 ra mắt, Zhipu giảm 28,49% và MiniMax giảm 15,62%. Trong báo cáo ngày 18 tháng 07, Goldman Sachs nhận định đây là phản ánh lo ngại của thị trường về cục diện cạnh tranh và ai sẽ là người chiến thắng lâu dài trong lĩnh vực mô hình AI Trung Quốc, cho rằng "ngôi vị dẫn đầu và tính bền vững của các doanh nghiệp mô hình vẫn còn biến động mạnh".
Ma trận cạnh tranh của mô hình nền tảng AI Trung Quốc đang được tái định hình. Zhipu nổi bật với dòng sản phẩm GLM và vị thế tại thị trường doanh nghiệp, nhưng thị trường ngày càng chú ý đến tốc độ thương mại hóa. Moonshot AI đang vươn lên nhanh chóng nhờ hệ sinh thái Kimi và năng lực xử lý ngữ cảnh dài, lấy tăng trưởng người dùng làm thước đo then chốt. DeepSeek xây dựng vị thế khác biệt nhờ ảnh hưởng mã nguồn mở và lợi thế chi phí, trong khi Wenxin của Baidu tận dụng hệ sinh thái doanh nghiệp để triển khai thực tế. Khi khoảng cách công nghệ giữa các bên ngày càng thu hẹp, chu kỳ lợi thế kỹ thuật bị rút ngắn, năng lực mô hình không còn là yếu tố duy nhất quyết định định giá.
CICC nhận định Kimi K3 được xây dựng trên cơ chế chú ý tuyến tính lai (hybrid linear attention) và công nghệ chú ý dư (residual attention), hỗ trợ gốc cho khả năng hiểu hình ảnh và cửa sổ ngữ cảnh lên tới hàng triệu token. Điều này cho thấy mô hình AI Trung Quốc không chỉ đột phá về quy mô tham số mà còn đẩy nhanh đổi mới ở cấp độ kiến trúc. Khi "cửa sổ dẫn đầu công nghệ" thu hẹp từ vài năm xuống chỉ còn vài tháng, thị trường tất yếu đặt dấu hỏi về mức định giá vượt trội của từng doanh nghiệp.
Định giá AI bước vào "giai đoạn xác thực doanh thu": Sự chuyển dịch hệ thống trong logic đầu tư toàn cầu
Cú sụt giảm của Zhipu không chỉ là hiện tượng riêng lẻ tại Trung Quốc – mà là hình ảnh thu nhỏ của sự chuyển dịch hệ thống trong logic đầu tư AI toàn cầu.
Đến năm 2026, "Định luật mở rộng quy mô" (Scaling Law) từng được ngành công nhận rộng rãi đang chạm ngưỡng: chỉ đơn thuần tăng cường năng lực tính toán và dữ liệu để nâng cao hiệu suất mô hình không còn mang lại hiệu quả tương xứng. Việc chi hàng tỷ USD để huấn luyện thế hệ mô hình siêu lớn tiếp theo không còn tạo ra bước đột phá tương ứng. Cả thị trường công lẫn tư đều đang chuyển trọng tâm định giá AI từ năng lực kỹ thuật sang khả năng thương mại hóa.
Sự thay đổi này rất rõ ràng: thị trường chuyển từ "giao dịch câu chuyện AI" sang "giao dịch dòng tiền AI". Nhà đầu tư từng sẵn sàng trả mức định giá cao cho các doanh nghiệp AI nay chú trọng hơn vào hiệu quả chi tiêu vốn, khả năng duy trì biên lợi nhuận và chất lượng tăng trưởng lợi nhuận. Như một chuyên gia thị trường nhận xét, giao dịch AI đang chuyển từ "mua câu chuyện tương lai" sang "chứng minh lợi suất đầu tư".
Đầu tư AI toàn cầu hiện đã phân thành các giai đoạn rõ rệt. Giai đoạn một là đầu tư hạ tầng – xây dựng GPU, điện toán đám mây, trung tâm dữ liệu, với các bên hưởng lợi chính là Nvidia và các "ông lớn" đám mây như Amazon, Microsoft, Google. Giai đoạn hai là xác thực thương mại – liệu AI SaaS, ứng dụng doanh nghiệp và AI agent có thể biến đầu tư hạ tầng đó thành doanh thu và lợi nhuận thực sự hay không.
Sự chuyển dịch này sẽ tiếp tục được kiểm nghiệm trong mùa báo cáo tài chính sắp tới. Alphabet (Google) và Microsoft dự kiến công bố kết quả kinh doanh quý II năm 2026 vào ngày 29 tháng 07, còn Amazon vào ngày 31 tháng 07. Trọng tâm thị trường đã dịch chuyển từ "quy mô đầu tư AI" sang "liệu chi tiêu vốn khổng lồ có mang lại lợi ích thực tế". Một số chuyên gia nhận định, năm 2026, năm tập đoàn công nghệ lớn nhất thế giới dự kiến chi hơn 690 tỷ USD cho đầu tư AI, trong khi doanh thu trực tiếp từ dịch vụ AI chỉ đạt khoảng 25 tỷ USD. Sự chênh lệch lớn này buộc nhà đầu tư phải đánh giá lại toàn bộ logic định giá chuỗi giá trị AI.
Trong bối cảnh đó, các doanh nghiệp mô hình phải chịu áp lực định giá lớn hơn cả. Khác với các nhà cung cấp hạ tầng, doanh nghiệp mô hình phải trả lời câu hỏi: "Liệu đầu tư công nghệ có chuyển hóa thành doanh thu?". Nền tảng API của Zhipu báo cáo doanh thu định kỳ hàng năm (ARR) đạt khoảng 1,7 tỷ nhân dân tệ tính đến tháng 03 năm 2026 – tăng gấp 60 lần so với cùng kỳ năm trước. Đến tháng 07, ARR được cho là đã chạm mốc 1 tỷ USD. Tuy nhiên, đối với một doanh nghiệp từng được định giá hơn 1.000 tỷ HKD, thị trường rõ ràng đòi hỏi tốc độ thương mại hóa nhanh hơn và kết quả xác thực hơn.
Không phải nhu cầu AI biến mất, mà là logic định giá đang được tái cấu trúc
Đợt lao dốc gần đây của Zhipu không đồng nghĩa với việc nhu cầu AI sụp đổ, cũng không phải triển vọng ngành mô hình nền tảng AI Trung Quốc đảo chiều.
Nền tảng cơ bản của ngành AI Trung Quốc vẫn đang phát triển nhanh chóng. Goldman Sachs dự báo doanh thu API và đăng ký thuê bao của mô hình AI Trung Quốc sẽ tăng từ ước tính 35 tỷ nhân dân tệ năm 2026 lên 879 tỷ nhân dân tệ năm 2030 – tăng khoảng 25 lần. Các mô hình nền tảng AI đã vượt qua "điểm bùng nổ ứng dụng thực tế", chuyển từ phòng thí nghiệm ra môi trường sản xuất thực tế. Những xu hướng dài hạn này không thay đổi bất chấp biến động giá cổ phiếu.
Điều thực sự thay đổi là cách thị trường định giá các doanh nghiệp này. Khi ngành AI chuyển từ "đốt tiền kể chuyện" sang "chạy số liệu để xác thực lợi nhuận", nhà đầu tư ngày càng chú trọng đến khả năng sinh lời, cải thiện dòng tiền và hiệu quả đầu tư. Như một chuyên gia nhận xét, bất cứ khi nào doanh nghiệp hiện thực hóa lợi nhuận chậm hơn kỳ vọng, hoặc thương mại hóa AI bị trì hoãn, các tài sản định giá cao đều có thể chịu áp lực điều chỉnh – "Đó đơn giản là quy luật vận hành của thị trường vốn, không phải dấu hiệu yếu kém dài hạn của ngành AI".
Với các doanh nghiệp mô hình, giá trị tương lai sẽ ngày càng phụ thuộc vào các chỉ số kinh doanh xác thực: tăng trưởng doanh thu API AI, số lượng và chất lượng khách hàng doanh nghiệp, xu hướng giảm chi phí suy luận, cải thiện biên lợi nhuận gộp và quy mô triển khai thương mại thực tế. Tầm quan trọng của quy mô mô hình đang dần nhường chỗ cho câu hỏi "mô hình này thực sự tạo ra bao nhiêu doanh thu".
Việc Zhipu giảm từ 2.980 HKD xuống còn 890 HKD chỉ trong một tháng là hình ảnh thu nhỏ cho sự chuyển dịch từ "giao dịch câu chuyện AI" sang "giao dịch dòng tiền AI". Với toàn ngành, đây có thể không phải là sự kết thúc của một "bong bóng", mà là khởi đầu cho một hệ thống định giá lành mạnh và bền vững hơn.
Câu hỏi thường gặp
Hỏi: Những nguyên nhân chính nào dẫn đến cổ phiếu Zhipu lao dốc?
Tổng hợp nhiều yếu tố: Đợt mở khóa cổ phiếu ngày 08 tháng 07 và phát hành cổ phiếu H mới ngày 13 tháng 07 đã làm nguồn cung trên thị trường tăng mạnh; ngày 17 tháng 07, Moonshot AI công bố mô hình mã nguồn mở Kimi K3 với 2,8 nghìn tỷ tham số, thúc đẩy thị trường định giá lại cục diện cạnh tranh trong lĩnh vực mô hình nền tảng AI Trung Quốc; đồng thời, logic đầu tư AI toàn cầu đang chuyển từ "dẫn dắt bởi câu chuyện" sang "xác thực doanh thu".
Hỏi: Cụ thể Kimi K3 đã tác động thế nào đến Zhipu?
Kimi K3, với 2,8 nghìn tỷ tham số, trở thành mô hình mã nguồn mở lớn nhất thế giới và vượt qua toàn bộ các mô hình đóng nguồn nước ngoài trên các chỉ số lập trình then chốt. Điều này đã phá vỡ kỳ vọng về lợi thế kỹ thuật bền vững của những người đi trước như Zhipu, cho thấy khoảng cách công nghệ giữa các mô hình Trung Quốc đang thu hẹp nhanh chóng và năng lực mô hình không còn là yếu tố duy nhất quyết định định giá.
Hỏi: Logic định giá ngành AI đang thay đổi ra sao?
Thị trường đang chuyển từ "quy mô mô hình → định giá cao" sang "tăng trưởng doanh thu → định giá cao". Nhà đầu tư chuyển trọng tâm từ số lượng tham số và năng lực mô hình sang các chỉ số kinh doanh xác thực như doanh thu API AI, số lượng khách hàng doanh nghiệp, chi phí suy luận, biên lợi nhuận gộp và quy mô ứng dụng thương mại.
Hỏi: Việc Zhipu lao dốc có đồng nghĩa triển vọng ngành AI Trung Quốc u ám?
Hoàn toàn không. Goldman Sachs dự báo doanh thu mô hình AI Trung Quốc sẽ tăng từ 35 tỷ nhân dân tệ năm 2026 lên 879 tỷ nhân dân tệ năm 2030. Đợt lao dốc này phản ánh quá trình "giải phóng bong bóng định giá" và điều chỉnh logic định giá, chứ không phải sự biến mất của nhu cầu ngành.
Hỏi: Đầu tư AI hiện đang ở giai đoạn nào?
Đầu tư AI toàn cầu đang chuyển từ giai đoạn một (đầu tư hạ tầng: GPU, điện toán đám mây, trung tâm dữ liệu) sang giai đoạn hai (xác thực thương mại: AI SaaS, ứng dụng doanh nghiệp, AI agent). Các doanh nghiệp mô hình chịu áp lực định giá lớn hơn, trong khi các doanh nghiệp tầng ứng dụng có thể chứng minh hiệu quả thương mại sẽ được thị trường tái định giá.
