Bong bóng AI có dấu hiệu 'xì hơi'?

Những dấu hiệu ban đầu

Open AI (công ty mẹ của ChatGPT) đã cùng với Softbank và Oracle đã cam kết đầu tư 500 tỷ đô la vào siêu máy tính AI (trung tâm dữ liệu AI quy mô lớn tại Mỹ). Open AI cũng đã cùng gã khổng lồ chip Nvidia công bố quỹ 100 tỷ đô la để duy trì sự thống trị của Hoa Kỳ trong lĩnh vực chip tiên tiến.

Trong khi đó, những gã khổng lồ công nghệ Trung Quốc là Alibaba và Tencent đã tăng cường đầu tư để giúp đẩy nhanh tham vọng dẫn đầu AI của Trung Quốc vào năm 2030.

Hàng trăm tỷ đô la đầu tư vào AI có thể bốc hơi nếu "bong bóng" vỡ. (Ảnh: DW)

Theo trang Bloomberg Intelligence, kể từ khi ChatGPT ra mắt vào tháng 11/2022, các cổ phiếu liên quan đến AI đã tăng thêm khoảng 17,5 nghìn tỷ đô la giá trị thị trường, thúc đẩy khoảng 75% mức tăng của S&P 500 và đưa các công ty như Nvidia và Microsoft lên mức định giá phá kỷ lục.

Nhưng những dấu hiệu của sự trì trệ ngày càng khó bỏ qua. Việc sử dụng AI của các tập đoàn đang giảm sút, chi tiêu bị thắt chặt và cơn sốt học máy đã vượt xa lợi nhuận.

Nhiều nhà kinh tế cho rằng, chỉ sau 3 năm trí tuệ nhân tạo trở nên phổ biến, quan điểm rằng AI sẽ cách mạng hóa cách thức hoạt động của doanh nghiệp bằng cách thay thế các nhiệm vụ lặp đi lặp lại của con người bằng AI và cải thiện khả năng dự báo.

"Việc đặt cược lớn vào cơ sở hạ tầng AI giả định mức sử dụng tăng vọt, nhưng nhiều cuộc khảo sát tại Hoa Kỳ cho thấy việc áp dụng thực tế đã giảm kể từ mùa hè vừa qua", Carl-Benedikt Frey, Giáo sư AI tại Đại học Oxford, Anh, chia sẻ. "Trừ khi các trường hợp sử dụng mới và bền vững sớm xuất hiện trong thời gian tới, nếu không sẽ có điều gì đó xảy ra - và 'bong bóng' có thể vỡ".

Cục Thống kê Dân số Hoa Kỳ, đơn vị khảo sát 1,2 triệu công ty Hoa Kỳ hai tuần một lần, phát hiện ra rằng việc sử dụng công cụ AI tại các công ty có hơn 250 nhân viên đã giảm từ gần 14% vào tháng 6/2025 xuống dưới 12% vào tháng 8/2025.

Thách thức lớn nhất của AI vẫn là xu hướng gây “ảo giác” - tạo ra thông tin hợp lý nhưng sai lệch. Những điểm yếu khác là độ tin cậy không ổn định và hiệu suất kém của các tác nhân tự động, vốn chỉ hoàn thành nhiệm vụ thành công khoảng một phần ba thời gian.

"Không giống như thực tập sinh học hỏi trong quá trình làm việc, các hệ thống [AI] được đào tạo trước không cải thiện thông qua kinh nghiệm. Chúng ta cần học hỏi liên tục và các mô hình thích ứng với hoàn cảnh thay đổi", ông Frey nói.

Khi khoảng cách giữa kỳ vọng cao ngất ngưởng và thực tế thương mại ngày càng lớn, sự nhiệt tình của các nhà đầu tư đối với AI đang bắt đầu phai nhạt.

Trong quý 3 của năm 2025, các thỏa thuận đầu tư mạo hiểm với các công ty AI tư nhân đã giảm 22% so với quý trước xuống còn 1.295, mặc dù mức tài trợ vẫn trên 45 tỷ đô la trong quý thứ tư liên tiếp, công ty nghiên cứu thị trường CB Insights mới đây cho biết.

Nhà kinh tế Stuart Mills, thành viên cấp cao tại Trường Kinh tế London, chia sẻ: "Điều khiến tôi lo lắng là quy mô số tiền được đầu tư so với lượng doanh thu thu được từ AI".

“Đốt” vốn khiến các nhà đầu tư ngày càng cảnh giác

Công ty dẫn đầu thị trường OpenAI, được Microsoft hậu thuẫn, đã tạo ra doanh thu 3,7 tỷ đô la vào năm ngoái, so với tổng chi phí hoạt động là 8-9 tỷ đô la. Công ty cho biết, họ đang trên đà đạt được 13 tỷ đô la trong năm nay nhưng vẫn dự kiến sẽ “đốt” 129 tỷ đô la trước năm 2029, theo tính toán của trang tin tức The Information vào tháng 9.

Ông Mills cho rằng, các công ty AI tạo ra dịch vụ như Grok và ChatGPT của Elon Musk đang "tính phí thấp hơn nhiều so với mức cần thiết để tạo ra lợi nhuận" và nên tăng giá đăng ký.

Ít ai định lượng được "bong bóng" AI rõ ràng hơn ông Julien Garran, đối tác tại công ty nghiên cứu MacroStrategy Partnership có trụ sở tại Anh. Ông lập luận rằng, khối lượng vốn khổng lồ đổ vào AI - bất chấp ít bằng chứng về lợi nhuận bền vững - đã vượt xa những cơn sốt đầu cơ trước đây.

Ông Garran nói: "Chúng tôi ước tính sự phân bổ sai vốn tương đương với 65% GDP của Hoa Kỳ - lớn hơn gấp 4 lần so với sự tích tụ nhà ở trước cuộc khủng hoảng tài chính 2008/2009 và lớn hơn 17 lần so với sự sụp đổ của bong bóng dot-com".

Thu nhập gần đây của các công ty công nghệ lớn đã khơi dậy sự lạc quan thận trọng, nhưng cũng dấy lên những nghi ngờ mới về sức bền của AI. Doanh thu quý 3 của nền tảng phân tích dữ liệu và trí tuệ nhân tạo Palantir tăng 63% so với cùng kỳ năm trước, nhưng giá cổ phiếu của công ty đã giảm tới 7% sau tin tức này. AMD và Meta cũng chứng kiến thu nhập mạnh mẽ liên quan đến AI của họ bị lu mờ bởi những lo ngại của thị trường về tính bền vững.

Sự khác biệt giữa định giá tăng cao và nền tảng bất ổn chính là điều khiến ông Mills lo lắng, người nhận thấy khoảng cách ngày càng lớn giữa những gì AI hứa hẹn và những gì nó thực sự mang lại cho doanh nghiệp.

"Dữ liệu cho thấy AI chưa thâm nhập đủ sâu vào chuỗi giá trị. Rất nhiều người đang sử dụng AI, nhưng nó không được sử dụng cho các nhiệm vụ trực tiếp góp phần tạo ra giá trị", ông nói.

"Ngoại trừ Nvidia - công ty đang ‘bán xẻng trong cơn sốt vàng’, hầu hết các công ty AI tạo sinh đều bị định giá quá cao và thổi phồng quá mức", ông Gary Marcus, Giáo sư danh dự ngành Tâm lý học và Khoa học Thần kinh tại Đại học New York, nói. "Tôi đoán rằng tất cả sẽ sụp đổ, có thể sớm thôi. Những yếu tố cơ bản, cả về kỹ thuật lẫn kinh tế, đều vô nghĩa".

Trong khi đó, ông Garran tin rằng kỷ nguyên tiến bộ nhanh chóng trong các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đang đi đến hồi kết, không phải vì những hạn chế về mặt kỹ thuật, mà vì tính kinh tế không còn phù hợp nữa.

Trâm Anh