Bong bóng AI đang xì hơi: Khi thực tế tài chính đập tan giấc mơ công nghệ

Bong bóng AI đang xì hơi: Khi thực tế tài chính đập tan giấc mơ công nghệ

Trong bối cảnh các công ty công nghệ và nhà đầu tư vẫn đang cuồng nhiệt với Trí tuệ Nhân tạo (AI), một phân tích sâu sắc mới đây đã thổi bùng lên những lo ngại về sự bền vững của "cơn sốt" này. Bài viết chỉ ra rằng ngành công nghiệp AI đang chậm lại đúng vào lúc nó cần tăng tốc nhất, và những cam kết tài chính khổng lồ có thể dẫn đến một sự sụp đổ của bong bóng đầu tư.

Trung tâm dữ liệu

Áp lực tài chính khổng lồ lên hạ tầng AI

Theo dữ liệu từ Sightline Climate, có khoảng 190GW công suất trung tâm dữ liệu đang được lên kế hoạch xây dựng. Nếu lấy tuyên bố của CEO NVIDIA Jensen Huang về việc mỗi gigawatt trung tâm dữ liệu tốn từ 80 đến 100 tỷ USD, tổng chi phí cho hạ tầng này có thể lên tới từ 9.500 tỷ USD đến 15.000 tỷ USD.

Đây là một con số khổng lồ mà hệ thống tài chính hiện tại khó có thể đáp ứng. Các ngân hàng đã bắt đầu lo ngại về việc bị "ngộp" trong các khoản nợ liên quan đến trung tâm dữ liệu. Để hiện thực hóa các dự án này, lượng nợ phát hành hàng năm cần tăng từ mức hiện tại khoảng 250 tỷ USD lên tới 500 tỷ đến 1.000 tỷ USD.

NVIDIA, hiện đang dẫn đầu thị trường chứng khoán, có 54% doanh thu đến từ ba khách hàng chính. Điều này có nghĩa là tương lai của gã khổng lồ chip này phụ thuộc vào khả năng huy động nợ của một số ít các công ty ODM và các đối tác lớn như Microsoft, Google hay Meta. Tuy nhiên, số lượng công ty có đủ khả năng mua các hệ thống GPU giá hàng triệu USD đang ngày càng ít đi.

Khoảng cách giữa kỳ vọng và thực tế doanh thu

Vấn đề cốt lõi nằm ở chỗ: AI không thể chậm lại. Để tồn tại và bù đắp cho các khoản chi phí vốn (capex) khổng lồ, ngành công nghiệp AI cần tạo ra doanh thu hơn 2.000 tỷ USD mỗi năm vào năm 2030.

OpenAI dự kiến sẽ đốt ít nhất 852 tỷ USD đến cuối năm 2030 và đã cam kết chi hơn 770 tỷ USD cho hạ tầng tính toán. Anthropic cũng đã cam kết 330 tỷ USD chi phí tính toán và chip với Google, Amazon và Microsoft. Để chi trả cho những khoản này, Anthropic cần đạt doanh thu 174 tỷ USD mỗi năm vào năm 2029, còn OpenAI và Anthropic cộng lại cần đạt khoảng 358 tỷ USD doanh thu annually vào thời điểm đó.

Tuy nhiên, thực tế hiện tại rất phũ phàng. Ngoài NVIDIA, các nhà cung cấp đám mây (hyperscalers), OpenAI và Anthropic, gần như không có người mua nào chi tiêu hàng trăm triệu USD cho hạ tầng AI. Chúng ta cần thêm ít nhất hai công ty khác có quy mô tương tự OpenAI để justify cho lượng hạ tầng đang được xây dựng, nhưng điều đó dường như không xảy ra.

Doanh nghiệp bắt đầu "ngán" chi phí AI

Một dấu hiệu cho thấy sự chậm lại của AI là việc các công ty bắt đầu khó khăn trong việc đo lường tỷ suất hoàn vốn (ROI) cho các dự án AI. Nhiều tổ chức đã đốt hàng triệu USD vào AI mà không thấy được lợi ích thực tế, dẫn đến việc cắt giảm ngân sách.

Uber đã tiêu hết ngân sách token hàng năm chỉ trong một quý và buộc phải giới hạn chi tiêu của nhân viên. T-Mobile và Brex cũng áp đặt các giới hạn chi tiêu tương tự. Việc chuyển sang mô hình tính phí dựa trên token (token-based billing) đang gây ra nhiều khó khăn cho các đội ngũ tài chính, khiến họ không thể dự đoán trước chi phí.

"Chỉ có 26% các công ty nói rằng họ có cái nhìn toàn diện về chi phí AI, trong khi 22% báo cáo không có khả năng nhìn thấy chi phí cho đến khi nhận được hóa đơn," theo một khảo sát chưa được công bố của KPMG.

Sự thiếu minh bạch trong chi phí và kết quả không rõ ràng khiến các giám đốc tài chính (CFO) ngày càng hoài nghi về việc "đốt tiền" cho AI.

Ẩn dụ con nhện kim loại khổng lồ

Để dễ hình dung về tình trạng hiện tại của AI, tác giả đã sử dụng một ẩn dụ thú vị: Hãy tưởng tượng một con nhện kim loại khổng lồ từ phim "Wild Wild West". Nó có giá 1 triệu USD và tốn 40.000 USD nhiên liệu mỗi lần sử dụng.

Đôi khi nó có thể lấy cho bạn một cốc Diet Coke từ tủ lạnh một cách hoàn hảo, nhưng đôi khi nó lại đập bẹp cả tủ lạnh và bạn vẫn phải trả 40.000 USD cho việc đó. Các công ty công nghệ đang subsidize (trợ giá) con nhện này cho người dùng cá nhân với mức phí 200 USD/tháng, nhưng các doanh nghiệp thì phải chịu chi phí thực.

Mỗi bản cập nhật cho con nhện làm cho nó tốn kém hơn, nhưng không nhất thiết phải thông minh hơn. Nó có thể làm cà phê, nhưng đôi khi nó lại đổ đầy dầu vào cốc. Chúng ta được nghe hàng ngày trên báo đài rằng "con nhện này sẽ thay đổi mọi thứ", nhưng thực tế nó chỉ để lại những vết xước trên sàn nhà và những thiệt hại ngẫu nhiên.

Kết luận: Một nền kinh tế tuần hoàn của sự hứa hẹn

Cốt lõi của vấn đề là AI tạo sinh (Generative AI) vốn dĩ có giới hạn, chi phí không tưởng và không khả thi về mặt kinh tế. Các phòng thí nghiệm AI muốn chi phí cao để duy trì tốc độ tăng trưởng, từ đó tiếp tục đổ tiền vào các đối tác cung cấp điện toán, những người lại đầu tư ngược lại vào họ, tạo ra một vòng tròn kinh tế dựa trên sự hứa hẹn chứ không phải giá trị thực.

Nếu OpenAI hoặc Anthropic tìm kiếm lợi nhuận hoặc tính bền vững, nhu cầu về điện toán AI sẽ giảm, kéo theo nhu cầu về GPU của NVIDIA giảm theo. Nhưng để duy trì đà tăng, họ cần doanh thu tăng trưởng với tốc độ chưa từng có trong lịch sử.

Có vẻ như bong bóng AI đang xì hơi khi thực tế tài chính bắt đầu đập tan những hứa hẹn quá mức. Các công ty cần phải minh bạch hơn về chi phí và chứng minh được giá trị thực sự của AI, nếu không họ sẽ đối mặt với sự sụp đổ của mô hình kinh doanh hiện tại.