Khi tất cả đều đang bán tháo cổ phiếu phần mềm, HSBC nói rằng các bạn đã sai.
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Khi tất cả đều đang bán tháo cổ phiếu phần mềm, HSBC nói rằng các bạn đã sai.
Sự hoảng loạn trên thị trường là một sự đánh giá sai lầm.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Vũ Trụ Ba Minh Nhân, TechFlow
Tháng 2 năm 2026, thị trường cổ phiếu công nghệ đang trải qua một đợt sụp đổ hệ thống mà một số phương tiện truyền thông gọi là “SaaSpocalypse” (Ngày tận thế của SaaS).
Cổ phiếu Salesforce đã giảm gần 40% so với mức cao nhất năm 2025; ServiceNow sụt hơn 11% chỉ trong một phiên sau khi công bố báo cáo tài chính quý, nguyên nhân đơn giản chỉ vì ban lãnh đạo đề cập trong cuộc họp điện thoại rằng “các tác tử AI đang làm phức tạp hóa khả năng dự báo tăng trưởng số lượng người dùng”; Workday giảm hơn 22%; toàn bộ chỉ số S&P 500 về phần mềm và dịch vụ đã mất gần 1.000 tỷ USD giá trị thị trường chỉ trong sáu tuần đầu năm 2026.
Lập luận của thị trường rất trực tiếp: các tác tử AI (Agent) giờ đây đã có thể thay thế khối lượng lớn thao tác thủ công; doanh nghiệp sử dụng AI để hoàn thành công việc từng đòi hỏi 100 người, do đó tự nhiên sẽ không còn cần tới 100 chỗ ngồi phần mềm nữa. Mô hình kinh doanh SaaS dựa trên việc tính phí theo số chỗ ngồi được cho là đã bước đến hồi kết trong lịch sử.
Đúng vào thời điểm giao dịch hoảng loạn này lan rộng khắp ngành, ông Stephen Bersey – Trưởng bộ phận Nghiên cứu Công nghệ Mỹ tại HSBC – đã công bố một báo cáo nghiên cứu mang tiêu đề đầy tính khiêu khích:“Phần mềm sẽ nuốt chửng AI” (Software Will Eat AI)。
Quan điểm cốt lõi của ông, được tóm gọn trong một câu:Sự hoảng loạn của thị trường là một sự đánh giá sai lầm.
Báo cáo trái chiều
“Lo ngại của thị trường rằng AI sẽ thay thế phần mềm doanh nghiệp là sai lầm.”
Ông viết ngay ở phần mở đầu báo cáo. Theo quan điểm của ông, AI sẽ không tiêu diệt phần mềm, mà ngược lại sẽ bị phần mềm hấp thụ, trở thành một lớp năng lực được tích hợp sâu bên trong các nền tảng phần mềm doanh nghiệp.Phần mềm không phải đối thủ của AI, mà chính là phương tiện đưa AI hiện thực hóa trong thế giới thực.
Lập luận này đảo ngược hoàn toàn khuôn khổ kể chuyện hiện hành của thị trường. Nỗi sợ hãi của thị trường là “AI thay thế phần mềm”, còn phán đoán của Bersey lại là “phần mềm sẽ thuần hóa AI”.
Ông viện dẫn một phép so sánh lịch sử từ thời đại Internet: khi Internet bùng nổ, giá trị ban đầu tập trung vào cơ sở hạ tầng vật lý – máy chủ, cáp quang, trung tâm dữ liệu. Một lượng lớn vốn đổ vào cơ sở hạ tầng phần cứng, trong khi những công ty Internet non trẻ lúc ấy đang vật lộn để tồn tại lại chính là những bên cuối cùng giành được giá trị dài hạn.Chính phần mềm mới là đích đến cuối cùng của giá trị Internet.
Bersey cho rằng quá trình tiến hóa của AI đang lặp lại đúng kịch bản tương tự. Năm 2024 và 2025 là giai đoạn xây dựng cơ sở hạ tầng – sức mạnh tính toán, mô hình, tích hợp mã nguồn – tất cả đều nhằm chuẩn bị nền tảng cho sự bùng nổ của lớp phần mềm. Còn năm 2026, chính là năm động cơ thực sự khởi động.
“Phần mềm sẽ là cơ chế phổ biến chính của AI trong các doanh nghiệp lớn nhất toàn cầu. Chúng tôi cho rằng năm 2026 là năm khởi động thương mại hóa phần mềm.”
Tại sao mô hình nền tảng (foundation model) không thể thay thế phần mềm doanh nghiệp?
Lập luận nặng ký nhất trong báo cáo là việc phân tích từng lớp để bác bỏ lập luận “AI sẽ trực tiếp phá hủy phần mềm”.
Quan điểm của những người chỉ trích nghe có vẻ thuyết phục: các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) giờ đây đã có thể viết mã; “lập trình cảm hứng” (vibe coding – tạo phần mềm có thể chạy được trực tiếp từ mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên) đang nổi lên; các công ty phát triển mô hình AI cũng đang thử nghiệm ngày càng nhiều ở lớp ứng dụng. Vậy thì doanh nghiệp còn cần gì đến những hệ thống phần mềm truyền thống tốn kém như Oracle, SAP hay Salesforce?
Câu trả lời của Bersey được triển khai trên ba cấp độ.
Thứ nhất, mô hình nền tảng có “khiếm khuyết bẩm sinh”.
Báo cáo nêu rõ, mô hình nền tảng “có những khiếm khuyết nội tại”, không đủ năng lực đảm nhận nhiệm vụ “thay thế toàn diện” các nền tảng cốt lõi của doanh nghiệp quy mô lớn. Chúng hoạt động tốt trong các tình huống hẹp – như tạo ảnh, phát triển ứng dụng nhỏ, xử lý văn bản – nhưng đối với các nền tảng cốt lõi doanh nghiệp yêu cầu độ chính xác cao, điều này “không thực tế”.
Nguyên nhân cốt lõi nằm ở giới hạn của dữ liệu huấn luyện. Các LLM được huấn luyện trên dữ liệu internet công khai, trong khi kiến thức kiến trúc riêng tư, logic nghiệp vụ, quy chuẩn vận hành mà các hệ thống phần mềm doanh nghiệp tích lũy suốt vài thập kỷ – những tài sản trí tuệ cốt lõi này hoàn toàn không tồn tại trên mạng công cộng, nên AI không thể học, cũng không thể sao chép. Hào thành bảo vệ của Oracle và SAP không thể đuổi kịp chỉ bằng cách viết mã; nó được xây dựng qua thời gian và tích lũy kinh nghiệm trong các bối cảnh nghiệp vụ cụ thể.
Thứ hai, ranh giới năng lực của “lập trình cảm hứng” (Vibe Coding) bị đánh giá quá cao.
Báo cáo thẳng thắn chỉ ra điểm yếu chết người của Vibe Coding: nó dồn toàn bộ trách nhiệm và gánh nặng thiết kế lên vai nhà phát triển. Bạn bảo AI “Tôi muốn một hệ thống xử lý chuỗi cung ứng toàn cầu”, AI có thể sinh mã, nhưng “làm thế nào để định nghĩa kiến trúc hệ thống, làm thế nào để xử lý các tình huống ngoại lệ, làm thế nào để đảm bảo hệ thống không sập dưới áp lực cực cao” – những quyết định này vẫn phải do con người thực hiện.
Quan trọng hơn, Bersey chỉ ra rằng các công ty phát triển mô hình AI chủ chốt “gần như không có kinh nghiệm xây dựng phần mềm doanh nghiệp”. Họ đang bước vào một môi trường cực kỳ phức tạp từ vạch xuất phát bằng không. Trong khi đó, phần mềm doanh nghiệp sau hàng chục năm cải tiến đã đạt tới mức “gần như không lỗi, thông lượng cao, độ tin cậy cao”, đây là ngưỡng chuẩn mà các “tân binh AI” khó lòng đạt được trong ngắn hạn.
Thứ ba, chi phí chuyển đổi của doanh nghiệp là một bức tường cao thực sự tồn tại.
Ngay cả khi giả định AI thực sự có thể viết ra mã có chất lượng tương đương, chi phí thay thế hệ thống cốt lõi của doanh nghiệp vẫn cực kỳ tốn kém: rủi ro gián đoạn doanh thu, tổn thất năng suất, vấn đề tương thích hệ thống giữa các môi trường CNTT khác nhau, sự tích lũy niềm tin vào thương hiệu và năng lực phục vụ của nhà cung cấp… Tất cả đều là những chi phí chuyển đổi thực tế, sẽ không biến mất chỉ vì AI có thể viết mã.
Phần mềm doanh nghiệp đòi hỏi thời gian hoạt động bình thường đã được kiểm chứng qua nhiều năm – 99,999%, và vận hành không lỗi trong mọi môi trường CNTT phức tạp. Niềm tin này được mua bằng thời gian, chứ không phải bằng đống mã chồng chất.
Ai sẽ là người hưởng lợi thực sự từ thương mại hóa AI?
Nếu nửa đầu báo cáo là lập luận phòng thủ, thì nửa sau là chiến lược tấn công.
Phán đoán cốt lõi của Bersey là: phần lớn giá trị trong chuỗi giá trị AI cuối cùng sẽ chảy về lớp phần mềm, chứ không phải về lớp phần cứng và chip.
“Chúng tôi cho rằng AI là nguồn tạo giá trị chủ yếu nhất trong ngăn xếp phần mềm, và phần lớn giá trị dài hạn sẽ thuộc về phần mềm, chứ không phải phần cứng.”
Ông đồng thời chỉ ra rằng tình trạng khan hiếm phần cứng – thiếu GPU, giới hạn điện năng, nghẽn cổ chai trung tâm dữ liệu – sẽ tiếp tục tồn tại trong vài năm tới. Chính sự khan hiếm này lại càng củng cố vị thế chiến lược của các nền tảng phần mềm:Chỉ có nền tảng phần mềm mới có thể chuyển hóa năng lực AI thành giá trị thương mại có thể mở rộng và tái lặp.
Còn phương tiện cụ thể để thương mại hóa, báo cáo hướng tới các tác tử AI (agentic AI).
Bersey dự báo năm 2026 sẽ chứng kiến việc triển khai quy mô lớn các tác tử AI chuyên biệt theo nhiệm vụ, được tích hợp sâu vào quy trình làm việc, tại cả các tập đoàn Fortune 2000 lẫn doanh nghiệp vừa và nhỏ. Tuy nhiên, cách ông định tính về các tác tử này lại hoàn toàn khác biệt với dòng kể chuyện chủ lưu trên thị trường: ông không xem các tác tử là những kẻ phá hủy thay thế phần mềm, mà cho rằng chúng buộc phải hoạt động trong phạm vi các tham số và quyền hạn do phần mềm định nghĩa – chính loại “tác tử có giới hạn” này mới đáp ứng được nhu cầu kiểm soát rủi ro AI của doanh nghiệp.
Nói cách khác, doanh nghiệp không cần một AI toàn năng, tự do tung hoành; họ cần một AI có thể quản trị, kiểm toán được và vận hành trong khuôn khổ tuân thủ pháp lý. Mà điều này, chỉ có thể đạt được nhờ các tác tử được tích hợp sâu vào hệ thống phần mềm doanh nghiệp.
“Phần mềm là con đường then chốt giúp doanh nghiệp sử dụng AI một cách kiểm soát được.” Đây là câu phán đoán cốt lõi nhất của toàn bộ báo cáo.
Đồng thời, báo cáo cũng dự báo nhu cầu suy luận (inference) sẽ dần vượt qua nhu cầu huấn luyện (training), trở thành động lực chính thúc đẩy tiêu thụ sức mạnh tính toán. Điều này hàm ý rằng khi các tác tử AI được phổ cập, mức tiêu thụ tính toán sẽ không giảm đi mà sẽ tiếp tục tăng, từ đó hỗ trợ bền vững cho toàn bộ hệ sinh thái phần mềm và cơ sở hạ tầng.
Cơ hội hay bẫy?
Khi báo cáo được công bố, định giá toàn bộ lĩnh vực phần mềm đã rơi xuống mức thấp kỷ lục. Phán đoán của Bersey là:Định giá thấp cộng với năm thương mại hóa sắp tới – đây là cơ hội vào thị trường, chứ không phải tín hiệu rời đi.
“Định giá phần mềm đang ở mức thấp kỷ lục, dù ngành này đang đứng trước ngưỡng cửa của một đợt mở rộng quy mô lớn.”
Về danh mục khuyến nghị cụ thể, lập luận của HSBC rất rõ ràng: những công ty phần mềm đã xây dựng được hào thành dữ liệu sâu sắc, có khả năng tích hợp tác tử AI, và không phụ thuộc vào mô hình tính phí thuần túy theo số đầu người – sẽ là những người hưởng lợi lớn nhất từ làn sóng thương mại hóa AI lần này.Danh sách khuyến nghị mua bao gồm Oracle, Microsoft, Salesforce, ServiceNow, Palantir, CrowdStrike và Alphabet – gần như bao quát toàn bộ các “đại gia” phần mềm doanh nghiệp.
Đáng chú ý, HSBC đồng thời hạ xếp hạng IBM và Asana, đưa Palo Alto Networks vào danh sách “giảm nắm giữ”. Không phải tất cả các công ty phần mềm đều có thể an toàn vượt qua giai đoạn này; chìa khóa nằm ở việc liệu họ có thể trở thành cơ sở hạ tầng để triển khai các tác tử AI, hay sẽ bị các tác tử này bỏ qua như một giao diện thủ công.
Lập luận trong báo cáo của Bersey chặt chẽ, thời điểm công bố chính xác, và tư thế đi ngược thị trường ngay từ đầu đã tạo ra hiệu ứng lan truyền mạnh mẽ.
Tuy nhiên, có một câu hỏi mà báo cáo không trả lời trực diện: Nếu các tác tử AI thực sự có thể vận hành hiệu quả trong khuôn khổ phần mềm doanh nghiệp, thì nhu cầu của doanh nghiệp đối với “số chỗ ngồi phần mềm” có còn âm thầm suy giảm? Giá trị của phần mềm như một phương tiện mang AI có thể vẫn đúng, nhưng mô hình kinh doanh “tính phí theo đầu người” có còn đủ sức nâng đỡ định giá hiện tại hay không, vẫn là một câu hỏi chưa có lời giải.
Phần mềm nuốt chửng AI, hay AI nuốt chửng phần mềm – cuộc tranh luận này, mỗi báo cáo tài chính năm 2026 sẽ là một bằng chứng mới.
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
深潮TechFlow
