15/09/2026 · VietTechies · Biên tập
Theo các dự báo được MIT Technology Review dẫn lại, các hyperscaler AI, tức những tập đoàn vận hành hạ tầng điện toán đám mây ở quy mô cực lớn, đang trên đà chi hơn 1 nghìn tỷ USD cho trung tâm dữ liệu vào năm 2027. Khoảng cách giữa chi phí hạ tầng và doanh thu AI ngày càng rộng, trong khi việc vay nợ nhiều hơn khiến rủi ro tài chính lan sang cả các bên ngoài nhóm doanh nghiệp trực tiếp xây dựng cơ sở này.
Mục tiêu hòa vốn đầy thách thức
Nghiên cứu của Jessica Wachter, giáo sư tài chính tại Trường Wharton, cùng một cộng sự ước tính chi tiêu của các hyperscaler sẽ đạt gần 1,1 nghìn tỷ USD tính đến năm 2027. Mô hình kế toán của họ cho thấy các công ty phải nâng năng suất nội bộ lên 2,7 lần mới có thể hòa vốn vào năm 2030, sau khi tính chi phí vốn, khấu hao tài sản và mức lợi nhuận 15%.
Bài báo ước tính các hyperscaler sẽ chi khoảng 750 tỷ USD trong năm 2026, trong khi tổng doanh thu AI chỉ vào khoảng 150–200 tỷ USD. Những dự báo khác được trích dẫn cho rằng tổng vốn đầu tư của Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta và Oracle có thể vượt 5 nghìn tỷ USD trong bốn năm.
Doanh thu phụ thuộc vào hiệu quả của khách hàng
Để duy trì làn sóng xây dựng, các công ty không thể chỉ bán thuê bao mô hình và token điện toán. Khách hàng cuối cùng phải tạo ra mức tiết kiệm, sản lượng hoặc doanh số có thể đo lường được từ AI. Các nhà kinh tế được MIT Technology Review dẫn lời cho biết số liệu trên toàn nền kinh tế hiện cho thấy AI mang lại rất ít hoặc chưa tạo ra tăng trưởng năng suất.
Một khảo sát với khoảng 6.000 lãnh đạo cấp cao tại bốn quốc gia cho thấy khoảng 90% không ghi nhận năng suất tăng trong ba năm trước đó. Dù vậy, họ kỳ vọng năng suất sẽ tăng tổng cộng khoảng 1,45% trong ba năm tiếp theo; riêng các lãnh đạo tại Mỹ dự báo mức tăng 2,25%.
Phần cứng làm tăng chi phí thay thế
Theo bài báo, thiết bị điện toán dùng GPU chiếm khoảng 60% chi phí trung tâm dữ liệu, trong khi hiệu năng chip gần như tăng gấp đôi sau mỗi hai năm. Tốc độ này có thể buộc các đơn vị vận hành thay phần cứng đắt tiền trước khi cơ sở thu hồi đủ chi phí xây dựng và tài chính, làm tăng nguy cơ tài sản bị bỏ phí nếu nhu cầu suy yếu.
Nợ vay mở rộng phạm vi rủi ro
Morgan Stanley ước tính vốn bên ngoài sẽ tài trợ hơn một nửa trong tổng số 2,9 nghìn tỷ USD mà các hyperscaler dự kiến chi cho trung tâm dữ liệu AI từ năm 2025 đến 2028. Vì vậy, ngân hàng, quỹ tín dụng tư nhân, bên bảo lãnh và các danh mục đầu tư tổ chức có thể cùng gánh tổn thất nếu đơn vị vận hành không tạo đủ dòng tiền hoặc không thể trả nợ.
Các yếu tố bất định vẫn rất lớn: nhu cầu năng lực tính toán trong tương lai chưa rõ ràng, mô hình có thể trở nên hiệu quả hơn và khách hàng có thể chọn phương án rẻ hơn. Do đó, hoạt động xây dựng có thể suy giảm trong khi AI vẫn tiếp tục được ứng dụng về mặt kỹ thuật, nhưng sự suy giảm này vẫn có thể ảnh hưởng đến chủ nợ, người lao động, công ty điện lực và những cộng đồng đã cam kết hỗ trợ hạ tầng.
Ảnh minh họa do AI tạo.
Nguồn: What must happen for AI’s trillion-dollar gamble to pay off