Ngành AI cần tạo ra 6.000 tỷ USD mỗi năm vào năm 2031 để nuôi hệ thống hạ tầng khổng lồ

Ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo đang đứng trước một bài toán tài chính khổng lồ: phải tạo ra 6.000 tỷ USD doanh thu mỗi năm vào năm 2031 để có thể tiếp tục nuôi dưỡng hệ thống hạ tầng cần thiết nhằm đáp ứng nhu cầu được dự báo trước.

Con số này đến từ báo cáo Global Technology Report 2026 của công ty tư vấn quản lý Bain & Company. Theo đó, để biện minh cho mọi khoản đầu tư hạ tầng, ngành AI sẽ phải tạo ra giá trị kinh tế tương ứng — một thách thức chưa từng có tiền lệ.

Nhu cầu hạ tầng đang bùng nổ

Bain chỉ ra rằng nhu cầu khổng lồ về hạ tầng tính toán AI đã làm hồi sinh ngành công nghiệp phần cứng. Một số phân khúc tăng trưởng nhanh nhất bao gồm:

• Bộ nhớ băng thông cao (HBM) dùng trong GPU
• Đóng gói tiên tiến và silicon tùy chỉnh
• Mạch tích hợp chuyên dụng (ASIC) đang mở rộng với tốc độ chóng mặt

Cuộc đua vũ trang giữa các hyperscaler — Microsoft, Google, Amazon, Meta và Oracle — được dự báo có thể đẩy chi tiêu vốn lên 780 tỷ USD trong năm 2026, gấp gần năm lần mức của chỉ ba năm trước đó.

Đến năm 2031, chi tiêu hằng năm cho hạ tầng AI có thể chạm ngưỡng 1.500 tỷ USD, con số không xa với dự báo 1.600 tỷ USD từ hãng phân tích Omdia.

Con số 6.000 tỷ USD được Bain đưa ra dựa trên giả định rằng chi tiêu vốn sẽ chiếm khoảng 25% doanh thu toàn ngành — một tỷ lệ tham vọng nhưng hợp lý dựa trên xu hướng của các nhà cung cấp dịch vụ cloud.

Khoảng trống 4.200 tỷ USD

Bain dự báo các ứng dụng AI hiện có sẽ tiếp tục tăng trưởng, nhưng chỉ đóng góp khoảng 1.200 đến 1.800 tỷ USD doanh thu. Bao gồm AI tiêu dùng qua thuê bao và quảng cáo, cùng AI doanh nghiệp trong phát triển phần mềm, bán hàng, marketing, chăm sóc khách hàng và vận hành IT.

Điều đó để lại khoảng trống 4.200 tỷ USD mà ngành phải lấp đầy từ đâu đó. Báo cáo đưa ra bốn nhóm khả năng:

• Mô hình AI thay thế công cụ tìm kiếm và tích hợp quảng cáo: 100 đến 200 tỷ USD
• Xe tự hành, xe tải và drone cùng tự động hóa công nghiệp: khoảng 400 tỷ USD
• AI vật lý gồm mô phỏng, bản sao số và robot: lên tới 900 tỷ USD
• Sản phẩm và ứng dụng chưa từng tồn tại: phần còn lại, khoảng 2.700 tỷ USD

Niềm tin vào sự đổi mới chưa có tiền lệ

Ở nhóm cuối cùng, Bain đặt vào đó những lĩnh vực như phát hiện thuốc nhờ AI, hỗ trợ sức khỏe tinh thần, đột phá khoa học vật liệu trong pin và chất bán dẫn, cùng việc tăng tốc nghiên cứu khoa học từ khoa học thần kinh đến năng lượng hợp hạch.

David Crawford, chủ tịch mảng Công nghệ toàn cầu của Bain, nhận định:

Cuộc tranh luận hôm nay đang bị ám ảnh bởi năng suất lao động. Nhưng kinh tế học của hạ tầng AI đòi hỏi hàng nghìn tỷ USD doanh thu mới vượt xa năng suất. Ngành này cần một làn sóng đổi mới sẽ lấn át cả những gì di động và cloud từng mở ra.

Những nghi ngờ ngày càng lớn

Chỉ một năm trước, Bain dự báo ngành cần đạt 2.000 tỷ USD vào năm 2030 để nuôi dưỡng hạ tầng. Con số đó nay đã tăng gấp ba lần, phần nào cho thấy mức đầu tư vào AI đã phình to đến mức nào trong 12 tháng qua.

Tuy nhiên, có nhiều lý do để nghi ngờ liệu ngành AI có đạt được 6.000 tỷ USD doanh thu năm 2031 hay không. Nhiều báo cáo cho thấy việc triển khai AI chưa mang lại lợi nhuận tương xứng.

Đồng thời, người ta cũng đặt dấu hỏi về việc liệu tất cả dự án hạ tầng AI có thành hiện thực. Một báo cáo từ ngân hàng đầu tư Jefferies phát hiện chỉ một nửa công suất trung tâm dữ liệu tại Mỹ dự kiến cho năm 2026 thực sự đang được xây dựng, và tới 80% kế hoạch cho năm 2028 vẫn chưa khởi công. Một báo cáo khác của cùng công ty cho rằng những hạn chế trong sản xuất chip sẽ giới hạn số trang trại máy chủ AI có thể đi vào vận hành trong vài năm tới.

Ý nghĩa với Việt Nam

Với các doanh nghiệp và nhà hoạch định chính sách Việt Nam, câu chuyện này mang lại bài học rõ ràng: làn sóng đầu tư hạ tầng AI toàn cầu đang tạo ra cả cơ hội và rủi ro. Việt Nam có thể hưởng lợi từ chuỗi cung ứng phần cứng và dịch vụ trung tâm dữ liệu, nhưng cũng cần thận trọng trước nguy cơ bong bóng đầu tư nếu doanh thu thực tế không theo kịp kỳ vọng.