Các tập đoàn công nghệ đang tăng tốc xây dựng trung tâm dữ liệu để đáp ứng nhu cầu trí tuệ nhân tạo (AI), trong bối cảnh năng lực tính toán vẫn khan hiếm và chi phí thuê chip xử lý tăng mạnh. Tuy nhiên, phía sau làn sóng đầu tư quy mô lớn là nguy cơ dư thừa công suất, khi doanh thu từ các dịch vụ AI có thể không đủ bù đắp chi phí xây dựng và vận hành hạ tầng.

Mâu thuẫn này đặt thị trường trước hai kịch bản đáng chú ý. Trong ngắn hạn, thiếu hụt năng lực tính toán tiếp tục thúc đẩy doanh nghiệp tăng chi tiêu vốn. Về dài hạn, nếu các trung tâm dữ liệu được xây dựng nhanh hơn tốc độ tăng trưởng nhu cầu, lợi nhuận của những công ty đầu tư vào hạ tầng AI có thể chịu sức ép, kéo theo biến động trên thị trường chứng khoán.

Năm tập đoàn cung cấp dịch vụ đám mây quy mô lớn gồm Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft và Oracle dự kiến chi tổng cộng 800 tỉ USD cho đầu tư vốn trong năm nay, gần gấp đôi năm trước. Theo các ước tính được dẫn trong phân tích của Richard Waters, mức chi này thậm chí vượt tổng dòng tiền dự kiến khoảng 700 tỉ USD của nhóm doanh nghiệp.

Nhu cầu tính toán AI tăng mạnh đang đẩy giá thuê chip xử lý lên cao. Theo dữ liệu từ công ty nghiên cứu SemiAnalysis, giá thuê một chip B200 của Nvidia trên thị trường giao ngay đã vượt 6 USD mỗi giờ, tăng khoảng 50% trong sáu tháng.

Khả năng thu hồi vốn nhanh cũng góp phần thúc đẩy làn sóng đầu tư. Trong lần đầu công bố kết quả tài chính với tư cách công ty đại chúng, SpaceX cho biết lợi nhuận từ các hợp đồng mới nhất đủ trang trải toàn bộ chi phí xây dựng năng lực tính toán cần thiết trong chưa đầy một năm. Với thiết bị trung tâm dữ liệu thường được khấu hao trong 5-6 năm, mức hoàn vốn này cho thấy biên lợi nhuận tiềm năng rất cao trong điều kiện nguồn cung còn hạn chế.

Tuy nhiên, lợi nhuận hiện tại phụ thuộc đáng kể vào sự chênh lệch giữa cung và cầu. Khi nhiều trung tâm dữ liệu mới đi vào hoạt động, nguồn cung năng lực tính toán tăng lên có thể khiến giá thuê chip và dịch vụ giảm. Những khoản đầu tư được tính toán dựa trên mức giá cao hiện nay sẽ đối mặt rủi ro nếu thị trường chuyển sang trạng thái dư thừa công suất.

Theo một ước tính gần đây của Viện Brookings được Waters dẫn lại, để các trung tâm dữ liệu mới mang lại mức lợi nhuận kinh tế hợp lý, chi tiêu cho dịch vụ AI do hệ thống này tạo ra sẽ phải đạt khoảng 3.700 tỉ USD mỗi năm vào năm 2032, tương đương 9,2% GDP Mỹ.

Một phép tính khác của công ty nghiên cứu công nghệ Gartner cũng đặt ra thách thức lớn đối với các nhà đầu tư. Theo ước tính được nêu trong bài phân tích, ngành AI cần tạo ra 8.500 tỉ USD doanh thu từ nay đến năm 2030 để mang lại mức sinh lời hợp lý cho toàn bộ trung tâm dữ liệu mới. Trong khi đó, doanh thu AI thực tế mà Gartner dự báo cho giai đoạn này chỉ đạt khoảng 3.600 tỉ USD.

Khoảng cách giữa doanh thu dự kiến và mức cần thiết để bảo đảm hiệu quả đầu tư cho thấy quy mô vốn đang đổ vào hạ tầng AI có thể vượt xa khả năng tạo tiền của thị trường. Dù các con số phụ thuộc vào giả định về nhu cầu, chi phí và tốc độ phát triển công nghệ, chúng phản ánh áp lực lớn mà ngành phải giải quyết trong những năm tới.

Một kịch bản lạc quan cho rằng AI có thể tạo ra bước nhảy vọt về năng suất lao động, giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí và mở rộng sản lượng. Công nghệ này cũng có khả năng tự động hóa nhiều công việc, qua đó thúc đẩy nhu cầu sử dụng các hệ thống tính toán và tạo thêm nguồn thu cho nhà cung cấp hạ tầng.

Tuy nhiên, gần bốn năm sau khi ChatGPT ra mắt, lợi ích năng suất trên quy mô toàn nền kinh tế vẫn chưa đạt mức đủ lớn để dễ dàng biện minh cho quy mô đầu tư đang diễn ra. Doanh nghiệp có thể ghi nhận hiệu quả ở một số quy trình, nhưng việc chuyển những cải thiện đó thành doanh thu AI đủ lớn để bù đắp chi phí hạ tầng vẫn là bài toán chưa có lời giải chắc chắn.

Làn sóng xây dựng trung tâm dữ liệu cũng có thể chậm lại trước những giới hạn thực tế. Nhu cầu điện năng lớn, tình trạng thiếu chip và phản ứng của cộng đồng đối với các dự án tiêu thụ nhiều tài nguyên có thể khiến một số kế hoạch bị trì hoãn hoặc hủy bỏ. Nếu thị trường vốn thắt chặt điều kiện cho vay, nhất là khi lãi suất tăng, những dự án phụ thuộc nhiều vào nợ vay sẽ càng khó triển khai.

Việc các dự án không được thực hiện có thể giúp giảm nguy cơ dư thừa công suất. Tuy nhiên, đây không hẳn là tín hiệu tích cực đối với toàn ngành. Các doanh nghiệp đã đầu tư trước có thể phải đối mặt với nhu cầu thấp hơn kỳ vọng, trong khi những đơn vị phụ thuộc vào nguồn vốn vay hoặc thuê hạ tầng để cung cấp dịch vụ AI dễ bị tổn thương hơn khi giá dịch vụ giảm.

Thị trường chứng khoán cũng có thể chịu tác động ngay cả khi tình trạng dư thừa công suất không trở nên nghiêm trọng như dự báo. Giá cổ phiếu của nhiều doanh nghiệp công nghệ đã phản ánh kỳ vọng tăng trưởng mạnh từ AI. Nếu doanh thu và lợi nhuận thực tế không theo kịp những kỳ vọng này, nhà đầu tư có thể điều chỉnh định giá, gây sức ép lên cổ phiếu công nghệ và các doanh nghiệp liên quan.

Những đợt bùng nổ đầu tư gắn với công nghệ mới thường khuyến khích doanh nghiệp mở rộng nhanh để giành thị phần. Khi các đối thủ cùng đổ vốn vào hạ tầng, từng công ty có động lực tiếp tục đầu tư để tránh bị bỏ lại phía sau, ngay cả khi hiệu quả kinh tế dài hạn chưa được xác định rõ.

Vì thế, các báo cáo tài chính sắp tới của những tập đoàn công nghệ lớn sẽ được theo dõi sát sao. Nhu cầu AI hiện tại vẫn có thể đủ mạnh để thúc đẩy các kế hoạch chi tiêu mới, nhưng giới đầu tư sẽ cần đánh giá thêm liệu doanh thu có tăng đủ nhanh để duy trì mức lợi nhuận kỳ vọng hay không.

Thách thức của ngành AI đang chuyển dần từ việc xây dựng đủ năng lực tính toán để đáp ứng nhu cầu sang bảo đảm hàng ngàn tỉ USD đầu tư có thể tạo ra lợi nhuận tương xứng. Nếu khoảng cách giữa công suất được xây dựng và doanh thu thực tế ngày càng lớn, làn sóng đầu tư trung tâm dữ liệu có thể trở thành nguồn gây sức ép lớn cho thị trường chứng khoán, ngay cả khi nhu cầu AI vẫn tiếp tục tăng.