Phố Wall lo “bong bóng AI” mới: Bên bán chip giàu lên, bên làm lỗ nặng

Lộ Khắc
•
Thứ Ba, 11/08/2026

Tạp chí Fortune đưa tin ngày 10/8 rằng cuộc tranh luận về việc trí tuệ nhân tạo (AI) đã hình thành bong bóng hay chưa đã kéo dài nhiều năm. Tuy nhiên, vấn đề mà thị trường hiện phải đối mặt có lẽ còn tinh vi hơn: bản thân công nghệ AI thực sự có thể tạo ra giá trị khổng lồ, nhưng rủi ro nằm ở chỗ thị trường vốn có thể đã đánh giá sai vị trí nào trong chuỗi giá trị sẽ thực sự thu được những giá trị đó.

Torsten Slok, Kinh tế trưởng của Apollo Global Management, gần đây chỉ ra một hiện tượng đáng lưu ý: trong chuỗi ngành AI, những doanh nghiệp có biên lợi nhuận cao nhất lại không phải các công ty mô hình AI và ứng dụng AI gần với người dùng cuối nhất, mà là những doanh nghiệp ở thượng nguồn, cung cấp chip và thiết bị cho toàn bộ cơn sốt AI.

Nói cách khác, sự bùng nổ AI không phải không tạo ra lợi nhuận, mà lợi nhuận đang tập trung cao độ ở phía “bán xẻng”. Vấn đề là những khoản lợi nhuận này ở mức đáng kể đang phụ thuộc vào việc các doanh nghiệp ở hạ nguồn tiếp tục huy động vốn và đốt tiền.

41% so với âm 59%: Chuỗi ngành AI xuất hiện khoảng cách lợi nhuận đáng kinh ngạc

Slok chia chuỗi ngành AI thành bốn mắt xích: mô hình và ứng dụng; điện toán đám mây và năng lực tính toán; năng lượng và lưới điện; chip và thiết bị.

Dựa trên dữ liệu của PitchBook và Bloomberg, ông phân tích các doanh nghiệp như OpenAI, Anthropic, Microsoft, Amazon, Constellation Energy, Nvidia, AMD và Micron Technology. Kết quả cho thấy lĩnh vực chip và thiết bị có biên lợi nhuận cao nhất, lên tới 41%; trong khi tầng mô hình và ứng dụng, vốn gần người tiêu dùng và khách hàng doanh nghiệp nhất, lại có biên lợi nhuận hoạt động thấp tới âm 59%.

Điều này tạo ra một cấu trúc khá khác biệt so với logic kinh doanh truyền thống.

Thông thường, khi một công nghệ mới dần được thương mại hóa, các doanh nghiệp cung cấp sản phẩm và dịch vụ gần khách hàng cuối thường có khả năng thu được ngày càng nhiều lợi nhuận từ nhu cầu thị trường, sau đó một phần doanh thu được truyền xuống các nhà cung cấp. Nhưng chuỗi ngành AI hiện nay lại gần như đi theo hướng ngược lại: các nhà cung cấp chip, máy chủ và cơ sở hạ tầng đã thu được lợi nhuận khổng lồ, trong khi các công ty phát triển mô hình AI lớn và ứng dụng AI vẫn phải tiếp tục đầu tư lượng vốn rất lớn.

Theo Slok, điều này có nghĩa là một phần đáng kể lợi nhuận được tạo ra từ cơn sốt AI hiện nay không đến từ dòng tiền do khách hàng cuối cùng tạo ra, mà đến từ nguồn vốn mà các nhà đầu tư liên tục rót vào chuỗi ngành.

Theo nhận định của ông, lợi nhuận mà các doanh nghiệp AI ở thượng nguồn thu được hiện nay là có thật, nhưng nguồn tiền chi trả cho những khoản lợi nhuận đó phần lớn đến từ nguồn vốn mà các doanh nghiệp thua lỗ ở hạ nguồn huy động được, thay vì dòng tiền tự nhiên phát sinh từ nhu cầu của thị trường.

Đây cũng là một trong những rủi ro dễ bị bỏ qua nhất của cơn sốt AI hiện nay: chừng nào hoạt động huy động vốn vẫn tiếp diễn, chuỗi ngành vẫn có thể vận hành bình thường; nhưng một khi nguồn cung vốn sụt giảm đáng kể, sự mất cân đối nghiêm trọng về lợi nhuận giữa thượng nguồn và hạ nguồn có thể nhanh chóng bộc lộ.

Hàng nghìn tỷ USD tiếp tục đổ vào đầu tư, nhưng tốc độ sinh lời trở thành dấu hỏi lớn

Ở chiều ngược lại, đầu tư vào AI hiện chưa có dấu hiệu hạ nhiệt rõ rệt.

Nghiên cứu gần đây của Goldman Sachs cho thấy tỷ trọng đầu tư công nghệ của Mỹ trong GDP đã vượt đỉnh của thời kỳ bong bóng Internet những năm 1990. Trong khi đó, kế hoạch chi tiêu năm 2026 của các doanh nghiệp điện toán đám mây và năng lực tính toán quy mô lớn đã tăng gần 50% so với kỳ vọng của thị trường chỉ 6 tháng trước.

Goldman Sachs trước đó dự báo chi tiêu vốn của các doanh nghiệp liên quan đến AI trong năm 2026 có thể vượt 500 tỷ USD. Trong khi đó, Jim Covello thuộc bộ phận Nghiên cứu Toàn cầu của Goldman Sachs tiếp tục đặt câu hỏi hồi tháng 6 rằng khách hàng doanh nghiệp, các công ty phát triển mô hình AI và các nhà cung cấp dịch vụ đám mây quy mô lớn vẫn chưa chứng minh đầy đủ rằng những khoản đầu tư khổng lồ này có thể tạo ra lợi ích kinh tế tương xứng.

Điều này không có nghĩa AI không có giá trị thương mại.

Sau chuyến khảo sát tại Thung lũng Silicon hồi tháng 7, Goldman Sachs Asset Management nhận thấy tốc độ doanh nghiệp ứng dụng AI đang tăng lên, trong khi nhu cầu suy luận AI có thể tiếp tục thúc đẩy nhu cầu về năng lực tính toán. Nói cách khác, nhu cầu AI không hoàn toàn dựa trên sự tưởng tượng của thị trường; việc triển khai AI thực tế tại các doanh nghiệp đang mở rộng.

Vấn đề thực sự là: Nhu cầu có tăng đủ nhanh hay không?

Nếu doanh thu và mức tăng năng suất mà khách hàng cuối cùng tạo ra nhờ AI có thể nhanh chóng bắt kịp khoản đầu tư vào cơ sở hạ tầng, thì mức chi tiêu vốn đáng kinh ngạc hiện nay có thể được chứng minh là hợp lý trong tương lai.

Nhưng nếu tốc độ thương mại hóa AI chậm hơn nhiều so với tốc độ xây dựng trung tâm dữ liệu, sản xuất chip và phát triển cơ sở hạ tầng điện lực, thì mức giá mà thị trường vốn đang trả trước ngày hôm nay có thể trở thành khoản chi phí mà nền kinh tế phải hấp thụ trong tương lai.

Vì vậy, Slok cảnh báo toàn bộ chuỗi ngành hiện đang tồn tại một mối quan hệ phụ thuộc nguy hiểm: các doanh nghiệp thượng nguồn có lợi nhuận cao nhất cần các doanh nghiệp hạ nguồn kém lợi nhuận nhất liên tục mở rộng doanh thu hoặc tiếp tục huy động vốn từ thị trường tài chính.

Nguồn vốn có thể lấp đầy khoảng trống này trong một thời gian, nhưng không thể kéo dài mãi mãi.

Cơn sốt AI bắt đầu chuyển từ dòng tiền sang nợ, rủi ro tài chính gia tăng

Mối lo ngại này không chỉ tồn tại ở Phố Wall.

Nghiên cứu của Ngân hàng Thanh toán Quốc tế (BIS) trong năm nay cho thấy đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI đã trở thành một động lực quan trọng thúc đẩy tăng trưởng đầu tư tại các nền kinh tế phát triển. Tuy nhiên, khi chi tiêu vốn nhanh chóng vượt xa mức thông thường của doanh nghiệp, ngày càng nhiều khoản đầu tư vào AI bắt đầu phụ thuộc vào nguồn vốn vay.

Năm 2025, các tập đoàn công nghệ lớn đã huy động hơn 100 tỷ USD trên thị trường trái phiếu doanh nghiệp. Nhiều trái phiếu có kỳ hạn trên 5 năm, nhằm tài trợ cho các dự án trung tâm dữ liệu và cơ sở hạ tầng kéo dài nhiều năm.

Trong khi đó, chênh lệch lợi suất hoán đổi rủi ro tín dụng (CDS) của một số doanh nghiệp đã tăng lên, cho thấy thị trường trái phiếu đang đánh giá lại khả năng các dự án AI cuối cùng có thể tạo ra mức lợi nhuận đủ lớn để tương xứng với khoản đầu tư hay không.

Đáng chú ý hơn, rủi ro hiện không còn chỉ nằm trong bảng cân đối kế toán của các công ty công nghệ.

Ngân hàng Thanh toán Quốc tế (BIS) chỉ ra rằng một số tập đoàn công nghệ lớn đang sử dụng các mô hình như liên doanh, pháp nhân có mục đích đặc biệt (SPV) và tín dụng tư nhân để xây dựng trung tâm dữ liệu. Các doanh nghiệp có thể khóa quyền sử dụng thông qua hợp đồng thuê dài hạn hoặc thỏa thuận mua năng lực tính toán, trong khi khoản nợ liên quan lại được giữ tại các pháp nhân dự án.

Mô hình này giúp các công ty công nghệ giảm khoản chi tiêu vốn trực tiếp phải gánh chịu trước mắt, nhưng đồng thời tạo ra những nghĩa vụ kinh tế tương tự “vay ngầm”, đồng thời khiến ngành AI gắn kết chặt chẽ hơn với các quỹ tín dụng tư nhân, công ty bảo hiểm và ngân hàng.

Trong Báo cáo Kinh tế thường niên 2026 công bố cuối tháng 6, BIS tiếp tục chỉ ra rằng tổng chi tiêu vốn liên quan đến AI của 5 tập đoàn điện toán đám mây siêu quy mô trong giai đoạn 2025-2026 dự kiến vượt 1.000 tỷ USD. Khoản đầu tư này đang tăng nhanh hơn tốc độ tăng lợi nhuận và dòng tiền tự do của các doanh nghiệp liên quan, khiến một số công ty ngày càng phụ thuộc vào nguồn vốn vay.

Một nghiên cứu khác do BIS công bố vào tháng 7 thậm chí ước tính rằng, trong kịch bản tương đối thận trọng, cuộc đua đầu tư giữa các doanh nghiệp AI nhằm giành quyền thống trị thị trường trong tương lai có thể khiến lượng vốn đầu tư cao hơn khoảng 50% so với mức được xem là hợp lý xét về hiệu quả kinh tế – xã hội. Nếu mức tăng năng suất cuối cùng do AI mang lại không đủ lớn, gánh nợ cùng những mối quan hệ vốn phức tạp trong ngành có thể tiếp tục khuếch đại quá trình điều chỉnh.

Đây cũng là điểm khác biệt giữa bong bóng AI và tình trạng “cổ phiếu công nghệ bị định giá quá cao” đơn thuần. Một khi chi tiêu vốn bắt đầu lan sang hệ thống tài chính thông qua trái phiếu doanh nghiệp, tín dụng tư nhân và các cam kết thuê dài hạn, rủi ro sẽ không còn chỉ giới hạn ở các nhà đầu tư cổ phiếu.

Điều thực sự nguy hiểm không phải AI thất bại, mà là tất cả cùng ngừng đốt tiền

Nhà bình luận công nghệ Ed Zitron đã đẩy lập luận này đến một mức cực đoan hơn.

Lấy Oracle làm ví dụ, ông chỉ ra rằng công ty này đang gánh những cam kết đầu tư vốn khổng lồ cho cơ sở hạ tầng AI, trong đó một phần lớn nhu cầu trong tương lai có liên quan đến OpenAI. Theo Zitron, nếu OpenAI không thể thực hiện các cam kết mua năng lực tính toán trong dài hạn, nền tảng kinh tế của những khoản đầu tư cơ sở hạ tầng liên quan có thể bị lung lay.

Tuy nhiên, theo ông, mối nguy lớn hơn thậm chí không phải là một doanh nghiệp riêng lẻ gặp vấn đề, mà là việc các tập đoàn công nghệ lớn như Microsoft, Google, Amazon và Meta đồng thời quyết định cắt giảm chi tiêu vốn cho AI.

Trong những năm qua, sự tăng trưởng của Nvidia cùng các ngành sản xuất bộ nhớ, máy chủ, thiết bị điện và xây dựng trung tâm dữ liệu phần lớn dựa trên việc các tập đoàn công nghệ siêu quy mô liên tục mua GPU, bộ nhớ, thiết bị lưu trữ và xây dựng trung tâm dữ liệu.

Chừng nào các doanh nghiệp này vẫn tiếp tục đầu tư, các ngành ở thượng nguồn có thể duy trì tốc độ tăng trưởng và lợi nhuận cao. Nhưng một khi những khách hàng lớn cho rằng mức lợi nhuận thu về không đủ và đồng loạt cắt giảm chi tiêu vốn, “siêu chu kỳ AI” mà thị trường trước đây coi là xu hướng dài hạn có thể đột ngột đảo chiều.

BIS cũng đưa ra cảnh báo tương tự: nếu các tập đoàn công nghệ siêu quy mô giảm tốc hoặc thậm chí dừng chương trình chi tiêu vốn mạnh tay hiện nay, nhiều doanh nghiệp trong chuỗi cung ứng có thể khó tìm được nguồn doanh thu thay thế và phải đối mặt với áp lực trả nợ. Giữa các công ty AI, nhà sản xuất chip và doanh nghiệp điện toán đám mây còn tồn tại những mối quan hệ phức tạp về đầu tư cổ phần, mua năng lực tính toán dài hạn và mua chip, khiến đường truyền dẫn rủi ro càng khó dự đoán.

Tuy nhiên, việc đơn giản đánh đồng chu kỳ AI hiện nay với bong bóng Internet năm 2000 cũng có thể là quá vội vàng.

Goldman Sachs chỉ ra rằng, khác với giai đoạn cuối của bong bóng Internet, lợi nhuận doanh nghiệp Mỹ hiện vẫn ở mức cao trong lịch sử và bảng cân đối kế toán của doanh nghiệp nói chung chưa xấu đi đến mức tương tự. Các công ty liên quan đến AI đã gia tăng khoảng 27.000 tỷ USD vốn hóa thị trường kể từ cuối năm 2022. Mức định giá này không hoàn toàn không thể được giải thích bằng tăng trưởng lợi nhuận trong tương lai, nhưng đòi hỏi những giả định khá lạc quan về giá trị kinh tế mà AI có thể tạo ra và thu về.

Do đó, cốt lõi thực sự của bong bóng AI có lẽ không nằm ở câu hỏi “trí tuệ nhân tạo có hữu ích hay không”.

Từ việc các doanh nghiệp ngày càng triển khai AI, nhu cầu năng lực tính toán mở rộng cho đến khả năng của các mô hình liên tục được cải thiện, có thể thấy công nghệ này đã tạo ra nhu cầu thực tế. Vấn đề quan trọng hơn là AI cuối cùng có thể tạo ra bao nhiêu lợi nhuận, mất bao lâu để những khoản lợi nhuận đó xuất hiện, và cuối cùng ai sẽ là bên hưởng lợi: Các công ty phát triển mô hình, nền tảng điện toán đám mây, nhà sản xuất chip hay chính các doanh nghiệp sử dụng AI.

Điểm bất thường nhất hiện nay nằm ở đây: bên kiếm nhiều tiền nhất trong chuỗi ngành AI đang dựa vào bên thua lỗ nhiều nhất để tiếp tục mua sản phẩm; trong khi bên thua lỗ nhiều nhất lại phụ thuộc vào việc thị trường vốn liên tục cung cấp nguồn tài chính.

Chừng nào các nhà đầu tư vẫn sẵn sàng trả tiền cho tương lai, vòng tuần hoàn này vẫn có thể tiếp tục thúc đẩy sự bùng nổ đầu tư vào chip, trung tâm dữ liệu và năng lượng.

Nhưng nếu tốc độ tạo ra dòng tiền của khách hàng cuối cùng vẫn không thể bắt kịp tốc độ rót vốn, câu hỏi sớm muộn sẽ không còn là “AI có phải bong bóng hay không”, mà sẽ chuyển thành một vấn đề thực tế hơn: ai sẽ phải gánh chịu những khoản tổn thất từ hàng nghìn tỷ USD đầu tư trước đó nếu chúng không mang lại mức lợi nhuận như kỳ vọng?