Việt Nam: Lợi nhuận S&P 500 tăng 32% năm 2026 nhờ động lực AI
Tiêu đề gốc
AI - Động lực bứt phá lợi nhuận S&P 500
Bloomberg Intelligence đã nâng dự báo tăng trưởng lợi nhuận năm 2026 của S&P 500 lên 32% từ mức 24% trước mùa báo cáo quý II, nhờ làn sóng đầu tư vào AI và kết quả kinh doanh tốt hơn kỳ vọng.
Khoảng 86% doanh nghiệp trong S&P 500 công bố lợi nhuận vượt dự báo của giới phân tích, tỷ lệ cao nhất kể từ năm 2021. Amazon và Alphabet là hai trường hợp tiêu biểu. Nhóm dịch vụ truyền thông có mức điều chỉnh tăng dự báo lợi nhuận mạnh nhất, với mức tăng 51% trong năm 2026, gần gấp đôi mức 26% dự báo vào đầu quý II.
Nhóm hàng tiêu dùng không thiết yếu được nâng dự báo lợi nhuận lên 32% từ 12%, với Amazon đóng góp quan trọng trong khi nhiều doanh nghiệp khác cũng công bố lợi nhuận trên mỗi cổ phiếu vượt kỳ vọng và nâng triển vọng kinh doanh.
Đà cải thiện lợi nhuận không chỉ giới hạn ở công ty công nghệ. Nhóm năng lượng được điều chỉnh tăng triển vọng nhờ giá dầu cao hơn và mức độ gián đoạn nguồn cung tại Trung Đông thấp hơn lo ngại ban đầu. Chevron ghi nhận lợi nhuận vượt kỳ vọng, Exxon hưởng lợi từ giá dầu tăng, và Baker Hughes nâng dự báo lợi nhuận cả năm. Khu vực tài chính cũng có quý tích cực với tăng trưởng tín dụng cải thiện, thị trường vốn sôi động và chất lượng tín dụng chưa xuất hiện rủi ro đáng kể.
Theo AllianceBernstein, các tập đoàn công nghệ lớn và doanh nghiệp vận hành trung tâm dữ liệu đã phát hành hơn 330 tỷ USD trái phiếu xếp hạng đầu tư từ đầu năm, cao hơn ba lần tổng mức phát hành cả năm 2025. Tổ chức này dự báo các hyperscaler (Microsoft, Alphabet, Amazon và Meta) có thể tiếp tục nâng chi tiêu vốn, với tổng mức đầu tư vượt 1.000 tỷ USD trong năm tới, mặc dù tốc độ chi tiêu cho AI có thể chậm lại trong những năm tới.
Chủ đề chính
- AI-driven S&P 500 earnings revision Q2 2026
- US tech sector capital spending surge
- AllianceBernstein bond issuance forecast
Nguồn và phạm vi
Antofin tóm tắt thông tin từ Tin Nhanh Chứng Khoán để hỗ trợ theo dõi thị trường. Nhãn cảm xúc và chủ đề là tín hiệu phân loại theo dữ liệu có sẵn, không phải dự báo hay khuyến nghị đầu tư; hãy đối chiếu bài gốc trước khi ra quyết định.