Khối lượng giao dịch hàng ngày của Bitcoin ETF vượt quá 7,5 tỷ đô la

Dữ liệu CPI tháng 10 của Mỹ cao hơn kỳ vọng được công bố vào thứ Ba đã thúc đẩy Goldman Sachs điều chỉnh dự báo trước đó rằng chu kỳ tăng lãi suất hiện tại của Fed sẽ kết thúc vào tháng 12. Gã khổng lồ tài chính phố Wall này hiện dự đoán Fed sẽ tăng lãi suất thêm 25 điểm cơ bản vào tháng 3 năm sau.

Morgan Stanley cho rằng ngành bán dẫn gần đây bị bán tháo quá mức, rủi ro lớn nhất đến từ sự hoảng loạn của thị trường chứ không phải các yếu tố cơ bản. Nhờ nhu cầu về cơ sở hạ tầng AI thúc đẩy, các đơn hàng ở hạ nguồn tiếp tục tăng tốc, nguồn cung bán dẫn vẫn là nút thắt chính, và sự hạn chế do LPS lại giúp tăng trưởng ổn định hơn. Ngành này có thể dao động hoặc biến động trong ngắn hạn, hiện đã tiệm cận đáy và được đánh giá tích cực cho các lĩnh vực tính toán và lưu trữ.

Nhóm nghiên cứu kinh tế toàn cầu của JPMorgan, dẫn đầu bởi Joseph Lupton, đã chỉ ra trong nghiên cứu ngày 10 tháng 11 rằng gần đây sự cải thiện năng suất lao động chủ yếu đến từ việc gia tăng vốn và nâng cao cường độ sử dụng các yếu tố sản xuất. Lợi ích hiệu quả rộng rãi do AI mang lại thông qua tái cấu trúc quy trình, tích hợp dữ liệu và điều chỉnh tổ chức vẫn cần thời gian để hiện thực hóa. Điều này có nghĩa là đơn đặt hàng chip, máy chủ và thiết bị điện có thể tăng trưởng trước, trong khi lợi tức đầu tư liên tục của các nhà vận hành tính toán và người dùng cuối cùng chưa chắc xuất hiện đồng thời.

Goldman Sachs cho rằng, chu kỳ đầu tư AI hiện đang ở "vực thẳm của sự vỡ mộng", nhưng đây không phải là lần đầu tiên. Mâu thuẫn cốt lõi nằm ở chỗ: mô hình kinh doanh của các nhà cung cấp điện toán đám mây mới phụ thuộc rất nhiều vào lợi suất chi tiêu AI của khách hàng cuối, trong khi hiện tại "hầu như không có công ty nào có thể quy lợi nhuận trực tiếp cho AI". Nhà sáng lập Social Capital, Palihapitiya, đã xác định rõ cửa sổ then chốt 18 tháng, khi đó thị trường sẽ hoàn tất việc thanh lọc các mô hình kinh doanh AI bền vững và không bền vững.