Forrester: Bong bóng AI chưa vỡ, nhưng doanh nghiệp cần tính đường lui

Forrester cho rằng bong bóng AI chưa sắp vỡ, nhưng doanh nghiệp vẫn nên chuẩn bị cho một đợt điều chỉnh có thể đảo lộn các nhà cung cấp, hợp đồng và mức giá hiện tại.

Chi tiêu hạ tầng vượt xa lợi nhuận

Theo hãng phân tích Forrester, tiền đổ vào hạ tầng AI đang tăng nhanh hơn nhiều so với lợi nhuận có thể đo đếm được. Tuy vậy, chính sức mạnh tài chính của những công ty đang tài trợ cho công cuộc xây dựng này là lý do khiến Forrester chưa dự báo một cuộc sụp đổ sắp xảy ra.

"Lo ngại rằng bong bóng AI sắp vỡ là quá sớm", Brian Hopkins, phó chủ tịch mảng công nghệ mới nổi của Forrester, nhận định.

Ông Hopkins cho biết khoảng chín phần mười số tiền xây dựng hạ tầng máy tính AI hiện nay đến từ các công ty công nghệ lớn, khỏe mạnh, chi từ dòng tiền của chính họ. Rủi ro chỉ tập trung ở một vài điểm: số ít nhà xây dựng đang chịu áp lực tài chính thực sự, và những thỏa thuận tài trợ vòng tròn với các phòng thí nghiệm AI.

Hòa vốn chỉ khi AI nâng GDP Mỹ thêm 5%

Các nhà vận hành siêu quy mô (hyperscaler) đang dành tỷ trọng doanh thu kỷ lục cho chi tiêu vốn (capex) để đưa thêm hạ tầng vào vận hành, phục vụ phát triển và sử dụng AI. Tuy nhiên, mức tăng năng suất hiện tại chưa đủ để biện minh cho việc các nhà cung cấp mở rộng công suất đến vậy.

Forrester tính toán rằng khoản đầu tư hạ tầng này chỉ hòa vốn nếu AI giúp GDP của Mỹ tăng 5% vào năm 2035. Các ước tính đã công bố cho thấy cải thiện năng suất có thể đóng góp khoảng hai điểm phần trăm, nghĩa là còn khoảng 1.300 tỷ USD phải đến từ những nguồn giá trị khác.

Báo cáo gần đây của hãng tư vấn Bain & Company cũng đi đến kết luận tương tự: ngành AI cần tạo ra 6.000 tỷ USD doanh thu mỗi năm vào năm 2031 mới đủ nuôi toàn bộ hạ tầng cần thiết, và điều này đòi hỏi những cách ứng dụng mới ngoài việc đơn thuần nâng cao năng suất nhân viên.

Giá token lao dốc là lời cảnh báo

Forrester cũng cho rằng chính những yếu tố khiến AI trở nên phổ biến cũng khiến một phần thị trường mất ổn định. Doanh nghiệp nên để ý cách giá cả sụp đổ khi các nhà cung cấp lớn như Anthropic cắt giảm chi phí token để cạnh tranh với các mô hình mã nguồn mở.

Nếu nhu cầu không như kỳ vọng trong lúc công suất mới đi vào vận hành, nhà cung cấp có thể cắt đầu tư, sáp nhập, thay đổi giá hoặc ngừng sản phẩm. Khi đó, khách hàng có thể phải xây dựng lại kế hoạch AI quanh những nhà cung cấp và dịch vụ không còn tồn tại.

Forrester khuyến nghị doanh nghiệp theo dõi xem các dự án AI có mang lại giá trị đo đếm được hay không, đồng thời hạn chế phụ thuộc vào những nhà cung cấp dễ tổn thương. Một cách đánh giá tình hình là xem khoảng cách giữa doanh thu đã ký hợp đồng và doanh thu thực tế được ghi nhận, cùng cách nhà cung cấp tài trợ cho việc mở rộng hạ tầng.

Theo Forrester, nếu một nhà cung cấp phụ thuộc nhiều vào vốn đầu tư bên ngoài và tiền khách hàng trả trước — như trường hợp của Oracle và CoreWeave — thì đó là dấu hiệu cảnh báo để giảm mức phụ thuộc vào họ.

Chuẩn bị kịch bản xấu nhất

Doanh nghiệp nên kiểm thử kế hoạch AI của mình với các kịch bản rủi ro. Ví dụ: một nhà cung cấp chủ chốt thông báo ngừng hỗ trợ trong vòng 12 tháng, hoặc một nhà cung cấp mô hình AI vỡ nợ với nhà cung cấp hạ tầng tính toán và cắt giảm thỏa thuận mức độ dịch vụ (SLA) cho các khối lượng công việc doanh nghiệp.

Công ty cần biết trước những trường hợp sử dụng AI nào sẽ bị loại bỏ, dữ liệu và khối lượng công việc nào cần di chuyển, và chi phí ra sao.

"Dư cung tự nó không quyết định liệu có một đợt điều chỉnh hay không. Nhu cầu mới là yếu tố quyết định, và đó là ẩn số lớn nhất, vì nó phụ thuộc vào việc doanh nghiệp có tìm được giá trị lâu dài từ AI hay không, vượt ra ngoài những lợi ích năng suất đơn thuần", ông Hopkins lưu ý.

Ông khẳng định doanh nghiệp không nên rút lui. Thay vào đó, họ nên tiếp tục đầu tư vào những nơi AI mang lại giá trị có thể chứng minh, theo dõi sát sức khỏe tài chính của các công ty đang xây dựng hạ tầng AI, và sẵn sàng cho các đợt điều chỉnh.

Trước đó, Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) đã lên tiếng cảnh báo rằng thị trường tài chính ngày càng phơi nhiễm với một đợt điều chỉnh do AI gây ra, có thể dẫn đến xáo trộn kinh tế lan rộng. Đầu năm nay, Ngân hàng Thanh toán Quốc tế (BIS) cũng bày tỏ lo ngại rằng tình hình hiện tại của ngành AI mang dấu hiệu của những bong bóng kinh tế trong lịch sử và tạo rủi ro cho ổn định kinh tế toàn cầu.

Góc nhìn

Với các đội kỹ thuật và doanh nghiệp Việt Nam đang xây dựng sản phẩm trên nền tảng AI, bài học thực tế không nằm ở việc dự đoán bong bóng vỡ khi nào, mà ở chỗ thiết kế hệ thống sao cho không bị khóa chặt vào một nhà cung cấp. Việc trừu tượng hóa lớp gọi mô hình (model abstraction layer) để có thể chuyển đổi giữa các API sẽ giúp giảm rủi ro khi giá token biến động hoặc một dịch vụ bị ngừng cung cấp.

Những dự án AI đang chạy trong doanh nghiệp nên được đo lường bằng chỉ số giá trị cụ thể, chứ không chỉ bằng mức độ hào hứng với công nghệ mới. Khi chi phí hạ tầng và giá token có thể thay đổi nhanh chóng, khả năng thay thế nhà cung cấp và kịch bản dự phòng chính là phần cần được tính đến ngay từ giai đoạn thiết kế, chứ không phải khi sự cố đã xảy ra.