Khi cuộc đua AI chuyển sang giai đoạn tốn kém về hạ tầng, Morgan Stanley nổi lên với mô hình tài trợ dựa trên dòng tiền dài hạn. Đây có thể là giải pháp quan trọng cho nhu cầu vốn bùng nổ của các trung tâm dữ liệu tại Việt Nam.

Cuộc đua trí tuệ nhân tạo đã bước vào giai đoạn đắt đỏ nhất kể từ khi ChatGPT châm ngòi cho cơn sốt tạo sinh cuối năm 2022. Sau hai năm chi mạnh tay hàng trăm tỉ USD để phát triển mô hình, các ông lớn công nghệ Mỹ và Trung Quốc đang chuyển hướng đầu tư quy mô lớn vào hạ tầng vật lý: Xây dựng những trung tâm dữ liệu khổng lồ, mua gom hàng triệu card GPU và đảm bảo nguồn điện ổn định cho nhu cầu tính toán ngày càng bùng nổ.

Lúc này, lợi thế cạnh tranh không còn nằm ở thuật toán mà thuộc về khả năng sở hữu và vận hành hạ tầng. Một mô hình ngôn ngữ lớn chỉ thực sự mở rộng quy mô khi có đủ không gian đặt máy chủ, nguồn điện dồi dào, hệ thống làm mát hiện đại và kết nối mạng tốc độ cao. Quy mô đầu tư vì vậy tăng theo cấp số nhân, đòi hỏi nguồn vốn dài hạn mà tín dụng ngân hàng truyền thống khó lòng đáp ứng hết.

Theo ước tính của Morgan Stanley, thế giới sẽ cần khoảng 1.000 tỉ USD để xây dựng hạ tầng AI trong những năm tới. Khác với các chu kỳ công nghệ trước tập trung vào phần mềm, lần này dòng tiền chủ yếu chảy vào tài sản hữu hình: trung tâm dữ liệu, máy chủ, GPU và hệ thống điện. Sự chuyển dịch này đã mở ra một mặt trận cạnh tranh mới trên Phố Wall, nơi các ngân hàng đầu tư tranh nhau trở thành nhà cung cấp vốn cho làn sóng AI.

Morgan Stanley hiện là cái tên dẫn đầu cuộc chơi. Chỉ trong hơn một năm qua, ngân hàng này đã tham gia hàng loạt thương vụ tài trợ quy mô lớn, từ TeraWulf đến Hyperion của Meta và Broadcom. Nhờ đó, doanh thu từ hoạt động thị trường vốn tăng mạnh trong nửa đầu năm, đưa Morgan Stanley lên vị trí dẫn đầu toàn cầu về mảng này.

Sức hút của Morgan Stanley nằm ở cách tiếp cận khác biệt. Thay vì dựa chủ yếu vào cho vay doanh nghiệp truyền thống, ngân hàng sử dụng các hợp đồng thuê trung tâm dữ liệu dài hạn từ Google, Microsoft, Amazon hay Meta làm tài sản cơ sở để phát hành trái phiếu. Dòng tiền ổn định từ những khách hàng có xếp hạng tín nhiệm cao giúp giảm đáng kể rủi ro tín dụng, đồng thời mở cửa thu hút vốn từ quỹ hưu trí, công ty bảo hiểm và các nhà quản lý tài sản tổ chức.

Cách làm này đang định hình một lớp tài sản mới trên thị trường tài chính. Trung tâm dữ liệu không còn được xem đơn thuần là cơ sở hạ tầng công nghệ mà dần được so sánh với các dự án hạ tầng truyền thống như nhà máy điện hay đường cao tốc – những tài sản tạo ra dòng tiền dài hạn và hấp dẫn nhà đầu tư tổ chức. AI vì thế không chỉ thay đổi ngành công nghệ mà còn buộc thị trường vốn phải thích nghi với chu kỳ đầu tư có quy mô và độ phức tạp lớn hơn rất nhiều.

Tại Việt Nam, làn sóng này đã bắt đầu xuất hiện. Viettel đang đẩy mạnh xây dựng trung tâm dữ liệu công suất 140 MW tại TP.HCM. CMC triển khai dự án Hyperscale Data Center tại Khu công nghệ cao TP.HCM, trong khi FPT và VNPT cũng tăng tốc mở rộng hạ tầng để phục vụ điện toán đám mây và AI. Khi quy mô dự án tiếp tục gia tăng, bài toán không chỉ nằm ở công nghệ hay năng lực vận hành mà còn phụ thuộc rất lớn vào khả năng huy động vốn với chi phí hợp lý.

Thành công của Morgan Stanley tại thị trường quốc tế cũng mở đường cho một phân khúc tài sản mới: GPU – linh kiện quyết định sức mạnh xử lý của các hệ thống AI. Nếu trung tâm dữ liệu được ví như nhà máy thì GPU chính là dây chuyền sản xuất. Giá trị của những cụm chip Nvidia hiện đã lên tới hàng tỉ USD, đủ lớn để trở thành tài sản bảo đảm cho các khoản vay quy mô lớn.

Tháng 5 vừa qua, Morgan Stanley phối hợp cùng MUFG thu xếp thành công khoản vay hợp vốn 3,1 tỉ USD cho CoreWeave nhằm mua và triển khai GPU Nvidia phục vụ AI tạo sinh. Thương vụ thu hút lượng đăng ký lên tới 20 tỉ USD, cao gấp nhiều lần quy mô phát hành. Điều này cho thấy nhà đầu tư ngày càng coi hạ tầng AI là kênh phân bổ vốn dài hạn thay vì chỉ là cuộc chơi của riêng các doanh nghiệp công nghệ.

Một điểm tiến bộ đáng chú ý là Morgan Stanley tách biệt rõ ràng dòng tiền từ vận hành trung tâm dữ liệu và dịch vụ tính toán dựa trên GPU. Cách tiếp cận này giúp nhà đầu tư đánh giá rủi ro của từng loại tài sản một cách chính xác hơn, từ đó định giá phù hợp với chất lượng tín dụng thực tế.

Yếu tố quyết định chi phí vốn không nằm ở giá trị phần cứng Nvidia mà ở đối tượng sử dụng cuối cùng. Hợp đồng dài hạn với Google, Microsoft hay Meta mang lại mức độ an toàn cao hơn hẳn so với các startup AI vẫn đang trong giai đoạn mở rộng và chưa tạo ra dòng tiền ổn định.

Sự chênh lệch này thể hiện rõ trên thị trường tín dụng. Các khoản vay được bảo đảm bởi hợp đồng với hyperscaler thường chỉ chịu mức lãi suất chênh khoảng 2,25% so với lãi suất cơ sở. Ngược lại, các giao dịch với công ty AI thuần túy phải chấp nhận mức chênh lệch gần gấp đôi.

Điều này phản ánh cách thị trường vốn đang định giá AI một cách thực tế. Các tập đoàn công nghệ lớn vẫn được xem là “mỏ neo” nhờ năng lực tài chính vững mạnh và dòng tiền dồi dào. Trong khi đó, nhiều công ty AI dù tăng trưởng ấn tượng vẫn chưa chứng minh được khả năng sinh lời bền vững, khiến nhà đầu tư đòi hỏi mức lợi suất cao hơn để bù đắp rủi ro.

Dù vậy, sự thận trọng vẫn hiện diện. JPMorgan Chase từng cho biết đã xem xét một số thương vụ tài trợ trung tâm dữ liệu nhưng quyết định đứng ngoài vì đánh giá tỉ suất lợi nhuận chưa đủ hấp dẫn so với rủi ro. Moody’s Ratings cũng cảnh báo rằng sức khỏe tài chính mong manh của OpenAI hay Anthropic có thể ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng trả nợ của nhiều dự án hạ tầng – một rủi ro hiếm thấy ở các lĩnh vực truyền thống như điện lực hay giao thông.

Tuy nhiên, phần lớn tổ chức tài chính đều tin rằng chu kỳ đầu tư này còn kéo dài. Các mô hình AI ngày càng lớn sẽ kéo theo nhu cầu tính toán tăng theo cấp số nhân. Mỗi thế hệ mô hình mới đòi hỏi thêm trung tâm dữ liệu, thêm GPU và thêm nguồn điện, nghĩa là nhu cầu huy động vốn sẽ tiếp tục mở rộng trong nhiều năm tới.

Việt Nam đang đứng trước xu hướng tương tự, dù quy mô thị trường còn khiêm tốn. Nhiều doanh nghiệp viễn thông và công nghệ trong nước đã công bố kế hoạch mở rộng trung tâm dữ liệu để đáp ứng nhu cầu điện toán đám mây, AI và lưu trữ dữ liệu nội địa. Khi công suất tăng từ vài MW lên hàng chục MW, thậm chí hàng trăm MW, tổng vốn đầu tư sẽ tăng vọt.

Một dự án trung tâm dữ liệu hyperscale hiện có thể tiêu tốn từ vài trăm triệu đến hơn một tỉ USD, chưa kể chi phí GPU, làm mát, điện dự phòng và hạ tầng truyền tải. Quy mô này vượt xa khả năng tự cân đối của hầu hết doanh nghiệp Việt Nam. Nếu chỉ dựa vào vốn chủ sở hữu và tín dụng ngân hàng truyền thống, tốc độ triển khai sẽ khó theo kịp nhu cầu AI đang tăng nhanh.

Do đó, thị trường vốn sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng. Trái phiếu dự án, quỹ đầu tư hạ tầng, vốn từ nhà đầu tư tổ chức cùng các cấu trúc tài chính dựa trên dòng tiền dài hạn từ hợp đồng thuê sẽ trở thành những kênh huy động đáng cân nhắc khi thị trường đủ lớn. Đây cũng là hướng đi mà nhiều nền kinh tế phát triển đang áp dụng để giảm áp lực lên hệ thống ngân hàng.

Hiện tại, Việt Nam chưa có hệ sinh thái AI quy mô và thị trường vốn cũng chưa đủ sâu để triển khai ngay các cấu trúc tài chính phức tạp kiểu Morgan Stanley. Tuy nhiên, quá trình chuyển đổi số mạnh mẽ, sự phát triển của điện toán đám mây cùng chiến lược quốc gia về AI đang tạo nền tảng vững chắc cho một chu kỳ đầu tư hạ tầng kéo dài.

Thành công của Morgan Stanley mang ý nghĩa vượt xa một câu chuyện ngân hàng đầu tư. Nó cho thấy cuộc cạnh tranh AI đã lan từ phòng nghiên cứu ra thị trường vốn. Trong giai đoạn tới, lợi thế sẽ thuộc về những quốc gia và doanh nghiệp biết cách huy động nguồn lực tài chính mạnh mẽ để xây dựng hạ tầng trước khi nhu cầu thực sự bùng nổ.