Nỗi lo bong bóng AI nghìn tỷ ngày càng tăng

[AI Crazy]

Khi các công ty công nghệ đổ hàng trăm tỷ đôla vào chip và trung tâm dữ liệu, lo ngại về một bong bóng AI có giá trị nghìn tỷ đang tăng lên. Những cách thức tài trợ mới cùng hiệu quả chưa chắc chắn của AI khiến nhà đầu tư và lãnh đạo lo lắng về rủi ro tài chính lớn.

Trong vài năm gần đây, ngành trí tuệ nhân tạo bùng nổ đi kèm với cảnh báo về một bong bóng đầu tư có thể so sánh với cơn sốt dot‑com những năm 1990. Các tập đoàn công nghệ chi hàng trăm tỷ đôla để mua chip tiên tiến và xây dựng trung tâm dữ liệu, không chỉ để phục vụ chatbot như ChatGPT, Gemini hay Claude, mà còn để chuẩn bị cho một chuyển dịch lớn hơn từ lao động con người sang máy móc.

Quy mô chi tiêu và phương thức tài trợ​

Đơn giá cho hạ tầng AI có thể lên tới hàng nghìn tỷ đôla khi cộng dồn. Những khoản đầu tư này đến từ vốn mạo hiểm, vay nợ và một số thỏa thuận tài chính mới lạ khiến phố Wall phải chú ý. Ví dụ, kế hoạch hạ tầng trị giá 500 tỷ USD do OpenAI công bố vào đầu năm đã gây sửng sốt, và sau đó nhiều bên như Nvidia, Meta cũng công bố các cam kết lớn hoặc tham gia cấp vốn cho khách hàng và đối tác.

Các công ty không chỉ dùng vốn tự có mà ngày càng dựa vào vay nợ. Meta huy động khoản tài trợ hàng chục tỷ USD cho một cụm trung tâm dữ liệu, còn các ngân hàng lớn tham gia các khoản vay khổng lồ cho dự án hạ tầng của bên thứ ba. Trong khi đó, báo cáo của một số hãng tư vấn cho rằng tới năm 2030, các công ty AI cần doanh thu hàng năm tổng cộng đến 2 nghìn tỷ USD để đáp ứng nhu cầu tính toán — nhưng nguồn thu có thể thiếu hụt đến 800 tỷ USD so với con số đó.

Những dấu hiệu gây lo ngại​

Có nhiều lý do để hoài nghi về tỷ suất hoàn vốn của các khoản đầu tư AI. Một nghiên cứu của MIT cho thấy 95% tổ chức không thấy lợi nhuận rõ rệt từ đầu tư AI. Các nghiên cứu khác từ Harvard và Stanford cảnh báo về hiện tượng "workslop" — nội dung do AI sinh ra trông có vẻ hữu ích nhưng không đủ sâu để tiến triển công việc thực sự, dẫn tới giảm năng suất và lãng phí chi phí.

Nhiều nhà phát triển AI dựa trên giả định rằng tăng quy mô tính toán, dữ liệu và mô hình sẽ đem lại bước nhảy vọt hiệu năng (scaling laws). Tuy nhiên, trong thực tế đã xuất hiện dấu hiệu lợi suất giảm dần: chi phí tăng mạnh nhưng lợi ích tiếp theo không tương xứng. Một số model được quảng bá là đột phá khi ra mắt lại nhận được phản hồi trái chiều, và ngay cả lãnh đạo một số hãng cũng thừa nhận "vẫn còn thiếu một điều rất quan trọng" để đạt được những mục tiêu lớn hơn như trí tuệ nhân tạo tổng quát.

Cạnh tranh, hạ tầng và rủi ro hệ thống​

Thách thức còn đến từ sự cạnh tranh toàn cầu: các công ty Trung Quốc tung ra các mô hình AI cạnh tranh với chi phí thấp hơn, có thể khiến việc thu hồi vốn đầu tư của doanh nghiệp Thung lũng Silicon trở nên khó khăn hơn ở một số thị trường. Bên cạnh đó, khối lượng lớn trung tâm dữ liệu đồng nghĩa với nhu cầu điện năng tăng vọt, có thể bị kìm hãm bởi hạn chế về lưới điện quốc gia và hạ tầng năng lượng.

Ai chịu thiệt khi bong bóng vỡ?​

Chuyên gia đầu tư cảnh báo rằng nếu thị trường điều chỉnh mạnh, hệ quả có thể là phá sản, mất vốn hàng loạt và sự đóng băng hoạt động đầu tư. Một số công ty nhỏ chưa chứng minh được năng lực thực tế đã nhảy vào khai thác cơn sốt trung tâm dữ liệu, trong khi các nhà cung cấp phần cứng có thể bị kéo theo rủi ro nếu khách hàng dừng tăng chi tiêu.

Những rủi ro cần theo dõi​

• Hiệu quả thực tế thấp so với kỳ vọng, dẫn tới hoàn vốn kém.
• Sự phụ thuộc vào vay nợ làm tăng rủi ro tài chính khi thị trường thay đổi.
• Cạnh tranh giá từ các đối thủ quốc tế gây áp lực lên doanh thu.
• Giới hạn về năng lượng và cơ sở hạ tầng khiến quy mô khó mở rộng.
• Rủi ro tích tụ nếu các nhà sản xuất chip cố nâng đỡ khách hàng bằng cách cấp vốn hoặc ưu đãi đặc biệt.

Tóm lại, mặc dù nhiều người vẫn tin rằng AI sẽ thay đổi nền kinh tế và mang lại tiến bộ đáng kể, tốc độ và quy mô chi tiêu hiện tại kết hợp với hiệu quả chưa chắc chắn tạo ra nguy cơ một vòng tổn thất vốn lớn. Các nhà đầu tư, lãnh đạo doanh nghiệp và nhà hoạch định chính sách cần cân nhắc chặt chẽ giữa tham vọng công nghệ và giới hạn thực tế để tránh một cú vỡ mang tính hệ thống.

Nguồn: https://techxplore.com/news/2025-11-trillion-dollar-ai.html