Các “hyperscaler” AI có thể phải nâng năng suất hoạt động thêm 2,7 lần trước năm 2030 để biện minh cho gần 1,1 nghìn tỷ USD chi cho hạ tầng đến năm 2027, theo một nghiên cứu mới.
Những điểm chính:
- Các hyperscaler AI đối mặt yêu cầu tăng năng suất 2,7 lần đến năm 2030 để hợp lý hóa các cam kết đầu tư hạ tầng hiện tại.
- Morgan Stanley ước tính tổng chi xây dựng trung tâm dữ liệu toàn cầu đến 2028 vào khoảng 2,9 nghìn tỷ USD, trong đó xấp xỉ 1,5 nghìn tỷ USD cần vốn từ bên ngoài.
- Sự phụ thuộc ngày càng lớn vào nợ và tín dụng tư nhân có thể khiến rủi ro hạ tầng AI lan rộng ra ngoài nhóm Big Tech.
Bài toán AI của Wachter
MIT Technology Review phân tích nghiên cứu của Jessica Wachter, giáo sư tài chính tại Wharton, và đồng tác giả Jonathan Wachter, dựa trên số liệu chi tiêu vốn của Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta và Oracle.
Phân tích của họ cho thấy toàn ngành cần mức tăng năng suất 2,7 lần đến năm 2030 sau khi tính đủ chi phí vốn, khấu hao và mức lợi suất kỳ vọng 15%. Báo cáo cảnh báo rằng nếu cú “bùng nổ” năng suất không đến như kỳ vọng, làn sóng xây dựng hiện tại có nguy cơ trở thành “sự phân bổ sai vốn lớn nhất trong lịch sử”.
Áp lực này đã bắt đầu in dấu lên dòng tiền doanh nghiệp. Alphabet ghi nhận dòng tiền tự do âm 5,9 tỷ USD trong quý II/2026, quý âm đầu tiên kể từ khi Google IPO năm 2004, trong bối cảnh chi đầu tư tài sản cố định tăng vọt.
Đọc thêm: Ví Bitcoin im lặng từ 2012 bất ngờ hoạt động và chuyển toàn bộ tài sản
Rủi ro tín dụng theo góc nhìn Gensler
Morgan Stanley ước tính khoảng 2,9 nghìn tỷ USD sẽ được rót vào xây dựng trung tâm dữ liệu toàn cầu giai đoạn 2025–2028, với xấp xỉ 1,5 nghìn tỷ USD đến từ nguồn vốn bên ngoài. Dịch chuyển này đẩy nhiều hơn rủi ro hạ tầng AI sang thị trường nợ doanh nghiệp, tín dụng chứng khoán hóa và tín dụng tư nhân.
Dự án Hyperion của Meta tại Louisiana cho thấy một mô hình tài trợ điển hình. Các quỹ do Blue Owl Capital quản lý nắm 80% một liên doanh phát triển khuôn viên trung tâm dữ liệu trị giá khoảng 27 tỷ USD, Meta nắm 20% còn lại.
Giáo sư Stijn Van Nieuwerburgh của Columbia Business School đã nghiên cứu cách làn sóng xây dựng này phân tán đòn bẩy tài chính qua các nhà phát triển, tổ chức cho vay và các cấu trúc tài chính phái sinh.
Cựu Chủ tịch SEC, đồng thời là giáo sư MIT Sloan, Gary Gensler mô tả chu kỳ đầu tư AI rộng lớn hiện nay như “một cú cược tổng hợp (parlay) của thị trường vốn và toàn bộ nền kinh tế”.
Chiến lược gia crypto Arthur Hayes lập luận rằng một chu kỳ suy thoái tín dụng liên quan đến AI rốt cuộc có thể buộc Cục Dự trữ Liên bang nới lỏng chính sách, từ đó đẩy Bitcoin (BTC) tiến sát mốc 1 triệu USD – kịch bản vẫn mang tính đầu cơ, chứ không phải dự báo được củng cố bởi nghiên cứu của Wharton.
Làn sóng chi tiêu hiện tại đã được tích lũy qua nhiều năm, khi các hyperscaler chạy đua gom chip, nguồn điện và công suất trung tâm dữ liệu. Câu hỏi chưa có lời giải là liệu năng suất và doanh thu có thể tăng đủ nhanh để theo kịp các cam kết hạ tầng ngày càng dựa nhiều vào nguồn vốn bên ngoài hay không.
Bài viết tiếp theo: XRP vượt mốc 1,544 USD khi đòn bẩy và hoạt động cá voi gia tăng
