Canh bạc AI: Cuộc đua vốn trước thách thức sinh lời

Tuy nhiên, đằng sau những khoản chi khổng lồ và mức định giá ngày càng cao của các công ty AI là một câu hỏi lớn: Liệu những lợi ích kinh tế mà công nghệ này hứa hẹn có đủ lớn và đến đủ sớm để bù đắp chi phí đầu tư?

Năng suất chưa theo kịp quy mô đầu tư

Theo dự báo của PwC, tổng vốn đầu tư toàn cầu vào riêng các trung tâm dữ liệu có thể vượt 30.000 tỷ USD vào năm 2050, gần bằng tổng giá trị trái phiếu Chính phủ Mỹ đang lưu hành. Quy mô này thậm chí còn lớn hơn nhiều so với vốn đầu tư trong các giai đoạn bùng nổ đường sắt và công nghệ Internet trước đây, ngay cả khi đã tính đến lạm phát.

Trong cuộc đua AI, các doanh nghiệp cũng đang đặt cược những khoản tiền khổng lồ vào tương lai. Theo bản cáo bạch phát hành cổ phiếu lần đầu ra công chúng (IPO) của Anthropic, công ty này dự kiến chi 518 tỷ USD trong những năm tới, gấp hơn 100 lần doanh thu năm 2025. Những người hậu thuẫn AI tin rằng công nghệ này có thể tạo ra những thay đổi sâu rộng hơn cả động cơ hơi nước và cuộc cách mạng công nghiệp từng được thúc đẩy bởi công nghệ đó.

Tuy nhiên, quy mô đầu tư ngày càng lớn cũng làm gia tăng áp lực chứng minh hiệu quả kinh tế. Những dự báo lạc quan về năng suất và lợi nhuận trong tương lai vẫn chưa được kiểm chứng đầy đủ, trong khi các khoản đầu tư hiện tại đòi hỏi nguồn thu rất lớn để có thể thu hồi vốn. Điều này đặt ra thách thức không chỉ đối với các doanh nghiệp công nghệ mà còn đối với triển vọng tăng trưởng và sự ổn định của nền kinh tế toàn cầu.

Một trong những vấn đề lớn nhất của làn sóng đầu tư AI hiện nay là khoảng cách giữa kỳ vọng và những kết quả thực tế. Trong báo cáo tháng 8/2026, ngân hàng JPMorgan nhận định những cải thiện năng suất trên diện rộng tại Mỹ, quốc gia dẫn đầu cuộc đua AI, vẫn chưa xuất hiện rõ rệt. Điều này làm dấy lên nghi ngại về khả năng duy trì mức định giá cao của các doanh nghiệp AI.

Theo nghiên cứu của Bain & Company công bố tháng trước, những cải thiện năng suất trong các thị trường hiện có sẽ không đủ để bù đắp quy mô đầu tư hiện nay. Để thu hẹp khoảng cách tài chính, các doanh nghiệp cần tạo ra những thị trường hoàn toàn mới, chẳng hạn như robot được điều khiển bằng AI hay các vật liệu mới phục vụ sản xuất pin và chất bán dẫn.

Bain & Company ước tính các tập đoàn công nghệ lớn đang đầu tư xây dựng hạ tầng AI trên toàn cầu, như Google, Amazon và Microsoft, cùng những doanh nghiệp khác trong lĩnh vực này, cần tạo thêm hơn 4.200 tỷ USD doanh thu trong 5 năm tới để trang trải chi phí phát triển hạ tầng. Vấn đề đặt ra là liệu các ứng dụng AI có thể xuất hiện và tạo ra nguồn thu đủ nhanh để đáp ứng nhu cầu vốn khổng lồ đó hay không.

Ngay cả khi tiềm năng của AI trong việc thay đổi hoạt động văn phòng, nghiên cứu khoa học và nhiều lĩnh vực khác được thừa nhận rộng rãi, khả năng thu hồi vốn vẫn phải tuân theo những quy luật tài chính cơ bản. Các khoản vay đều có thời hạn hoàn trả, trong khi doanh nghiệp cần tạo ra dòng tiền thực tế để bảo đảm hiệu quả đầu tư.

JPMorgan cảnh báo lịch sử cho thấy các đợt bùng nổ công nghệ thường kết thúc khi việc mở rộng hạ tầng không còn mang lại lợi nhuận tương xứng. Ngân hàng này lấy Nvidia, doanh nghiệp sản xuất chip giữ vai trò then chốt trong cuộc cách mạng AI, làm ví dụ để minh họa khoảng cách giữa kỳ vọng và hiệu quả kinh tế cần đạt được. Theo ước tính của JPMorgan, để biện minh cho mức định giá hiện tại của Nvidia, năng suất lao động tại Mỹ phải tăng từ 3-5% mỗi năm trong 10 năm tới. Mức này cao hơn đáng kể so với dự báo cơ sở 1,75% mỗi năm của Văn phòng Ngân sách Quốc hội Mỹ.

Quy mô đầu tư dự kiến cũng cho thấy áp lực rất lớn đối với các doanh nghiệp. Nhà kinh tế Stijn Van Nieuwerburgh thuộc Trường Kinh doanh Columbia ước tính tổng vốn đầu tư AI tại Mỹ trong giai đoạn 2025-2032 có thể lên tới khoảng 9.000 tỷ USD, tương đương 3,2% Tổng sản phẩm quốc nội (GDP) mỗi năm. Theo ông, để đạt tỷ suất lợi nhuận đầu tư 10% vào năm 2032, lĩnh vực AI của Mỹ cần tạo ra doanh thu khoảng 3.550 tỷ USD mỗi năm, cao hơn rất nhiều so với mức hiện tại.

Khoảng cách giữa kỳ vọng và thực tế

Bất chấp những thách thức về tài chính, các nhà lãnh đạo doanh nghiệp AI vẫn đặt nhiều kỳ vọng vào khả năng thay đổi sâu sắc nền kinh tế của công nghệ này. Giám đốc điều hành Anthropic Dario Amodei từng mô tả tương lai do AI tạo ra là một viễn cảnh có vẻ đẹp vượt trội. Trong khi đó, Giám đốc điều hành OpenAI Sam Altman cho rằng tốc độ xuất hiện những đột phá mới sẽ rất lớn khi các mô hình AI có khả năng tự cải thiện và thúc đẩy những tiến bộ tiếp theo.

Ông Jasjeet Sekhon, Giám đốc chiến lược của Google DeepMind, cho rằng khả năng AI tự học và liên tục cải thiện chính mình là một phần quan trọng trong luận cứ đầu tư vào công nghệ này. Nếu đạt được, khả năng đó có thể tạo ra những bước tiến chưa từng có về năng suất. Tuy nhiên, việc AI có thể tự cải thiện với tốc độ ngày càng nhanh cũng làm dấy lên những lo ngại về các rủi ro lâu dài đối với nhân loại.

Vấn đề là tốc độ cải thiện năng suất trên thực tế có thể chậm hơn nhiều so với kỳ vọng của các doanh nghiệp. Bà Diane Coyle, nhà kinh tế học tại Đại học Cambridge (Anh), cho biết tác động về năng suất của những công nghệ mang tính cách mạng trong quá khứ thường cần từ 10-50 năm mới thể hiện đầy đủ trong nền kinh tế. Điều này cho thấy những lợi ích mà AI hứa hẹn có thể cần một khoảng thời gian dài mới phát huy, trong khi các doanh nghiệp phải đối mặt với những nghĩa vụ tài chính trước mắt.

Nhóm nghiên cứu kinh tế của Anthropic đã xây dựng một số kịch bản về tác động của AI đối với tăng trưởng kinh tế vào năm 2030. Với giả định tăng trưởng cơ sở là 2% nếu không có AI, tốc độ tăng trưởng có thể đạt 2,4% trong kịch bản AI mang lại tác động khiêm tốn, 5,4% trong kịch bản tác động đáng kể và 15,4% trong kịch bản tác động cực lớn. Tuy nhiên, Anthropic không đưa ra xác suất xảy ra đối với từng kịch bản.

Đáng chú ý, theo mô hình của Anthropic, tăng trưởng kinh tế càng cao nhờ AI thì số lượng việc làm bị mất đi cũng càng lớn. Đây là một khía cạnh cho thấy lợi ích kinh tế từ công nghệ này có thể đi kèm những thay đổi đáng kể trên thị trường lao động.

Trên thực tế, tác động của AI đến việc làm đã bắt đầu được ghi nhận, dù chưa ở quy mô như những dự báo bi quan nhất. Trước đó, ông Amodei dự báo AI có thể xóa sổ một nửa số việc làm văn phòng ở cấp độ đầu vào trong vòng 5 năm. Tuy nhiên, cho đến nay, một số nghiên cứu cho thấy ảnh hưởng rõ nét hơn chủ yếu là việc người tìm việc ở các vị trí văn phòng gặp khó khăn hơn trong quá trình tìm kiếm việc làm.

Lợi ích dài hạn và bài toán thu hồi vốn

Khoảng cách giữa kỳ vọng và thực tế đặt ra câu hỏi về tính bền vững của làn sóng đầu tư AI. Nếu các ứng dụng thương mại không phát triển đủ nhanh để tạo ra doanh thu tương xứng, nhiều doanh nghiệp có thể gặp khó khăn trong việc thu hồi vốn, đặc biệt khi phải gánh những khoản nợ lớn. Nguy cơ này càng đáng chú ý khi quy mô đầu tư đã vượt xa những gì từng diễn ra trong các đợt bùng nổ công nghệ trước đây.

Tuy nhiên, việc các khoản đầu tư không mang lại lợi nhuận như kỳ vọng trong ngắn hạn không đồng nghĩa với việc toàn bộ giá trị kinh tế của AI sẽ bị mất đi. Lịch sử cho thấy những cuộc bùng nổ đầu tư công nghệ có thể kết thúc bằng những tổn thất tài chính lớn, nhưng cơ sở hạ tầng được xây dựng trong giai đoạn đó vẫn có thể tiếp tục phục vụ nền kinh tế trong nhiều thập kỷ.

Sau cuộc khủng hoảng đường sắt năm 1873 khiến nhiều doanh nhân trong lĩnh vực này phá sản, hệ thống đường sắt vẫn tiếp tục hoạt động. Tương tự, sau khi bong bóng dotcom vỡ vào những năm 1990, Internet vẫn tồn tại và trở thành nền tảng cho nhiều hoạt động kinh tế.

Bà Diane Coyle cho rằng những bài học lịch sử có thể giúp đánh giá triển vọng của AI. Theo bà, điều quan trọng là sau các đợt đầu tư lớn, nền kinh tế vẫn giữ được cơ sở hạ tầng cần thiết để khai thác những lợi ích về năng suất trong tương lai.

Nhìn về dài hạn, AI vẫn có tiềm năng tạo ra những thay đổi sâu rộng đối với hoạt động sản xuất, kinh doanh và nghiên cứu. Tuy nhiên, khả năng hiện thực hóa tiềm năng đó không đồng nghĩa với việc mọi khoản đầu tư hiện nay đều có thể mang lại lợi nhuận tương xứng. Thách thức lớn nhất đối với các doanh nghiệp AI là bảo đảm tốc độ phát triển của các ứng dụng và nguồn thu theo kịp quy mô vốn đã bỏ ra. Trong khi đó, khoảng thời gian cần thiết để công nghệ phát huy đầy đủ tác động đến năng suất có thể kéo dài hơn nhiều so với thời hạn thu hồi vốn mà các nhà đầu tư kỳ vọng.