Steve Eisman cảnh báo về sự sụp đổ tiềm năng của chi tiêu cho trí tuệ nhân tạo

Cùng nhà đầu tư đã dự đoán chính xác sự sụp đổ của bong bóng thế chấp subprime năm 2008 và thu về lợi nhuận đáng kể, Steve Eisman, giờ đây tập trung vào một lĩnh vực rủi ro mới: chi tiêu không kiểm soát vào trí tuệ nhân tạo của các tập đoàn công nghệ lớn. Phân tích của ông, mới đây đăng tải trên kênh YouTube, vẽ ra một sự so sánh đáng lo ngại giữa đầu tư hiện tại vào AI và bong bóng đầu cơ đã tàn phá ngành công nghệ hơn hai thập kỷ trước.

Nhà đầu tư từng dự đoán chính xác trên Phố Wall giờ đây thấy những điểm tương đồng đáng lo ngại

Uy tín của Eisman đến từ khả năng chứng minh trong việc nhận diện bong bóng đầu cơ. Trước khi thế giới chứng kiến cuộc khủng hoảng tài chính toàn cầu năm 2008, ông đã phát hiện ra những rạn nứt trong hệ thống thế chấp Mỹ. Giờ đây, với cùng một góc nhìn phân tích, ông quan sát Meta, Google, Amazon và các công ty công nghệ khác đang đổ nguồn lực chưa từng có vào trí tuệ nhân tạo.

Hơn 300 tỷ USD hàng năm dành cho CapEx AI

Các tập đoàn công nghệ lớn đang phối hợp nỗ lực và ngân sách trong đầu tư vốn liên quan đến AI, vượt quá 300 tỷ USD. Khoản chi này thể hiện một tốc độ phát triển không ngừng của các mô hình ngôn ngữ, hạ tầng tính toán và hệ thống trí tuệ nhân tạo. Tất cả đều chạy đua quyết liệt để không bị tụt lại phía sau trong lĩnh vực công nghệ mới này.

Bài học năm 1999: khi cơn sốt internet biến thành suy thoái

Steve Eisman nhắc đến một tiền lệ lịch sử đáng chú ý. Năm 1999, các nhà phân tích internet tuyên bố rằng mạng sẽ chinh phục thế giới. Dự đoán này đúng, nhưng con đường đi đến đó lại tràn ngập đầu tư lớn và hỗn loạn. Vốn chảy quá nhanh, quá nhiều, và sự đầu tư quá mức này là một trong những nguyên nhân chính dẫn đến suy thoái năm 2001. Ngay cả khi cuộc suy thoái đó kết thúc, cổ phiếu công nghệ vẫn đứng im trong nhiều năm.

Sự so sánh mà Eisman đưa ra là tiềm năng nhưng không thể xem nhẹ: nếu mô hình này lặp lại, thì khoản chi tiêu quá mức hiện tại cho AI có thể dẫn đến một giai đoạn điều chỉnh đáng kể.

Những tín hiệu sớm cho thấy đổi mới AI đang chậm lại

Dù Eisman thừa nhận AI không phải lĩnh vực chính của ông, ông cũng chỉ ra các ý kiến của các nhà phê bình trong ngành cho thấy mô hình phát triển AI hiện tại—tăng cường các mô hình ngôn ngữ lớn—đang bắt đầu mất hiệu quả. Ví dụ, ChatGPT 5.0 mới ra gần đây chưa cho thấy cải tiến rõ rệt so với ChatGPT 4.0.

Những tín hiệu sớm này cho thấy kết quả thực tế của đổi mới có thể không xứng đáng với mức đầu tư hiện tại. Nếu đúng như vậy, có thể sẽ xuất hiện một giai đoạn chậm lại.

Rủi ro về lợi nhuận thất vọng

Câu hỏi trung tâm mà Steve Eisman đặt ra là: lợi nhuận từ khoản đầu tư vào AI này sẽ thực sự ra sao? Nếu lợi nhuận ban đầu thấp hơn kỳ vọng, tốc độ đầu tư sẽ giảm mạnh so với hiện tại. Tiếp theo đó sẽ là một giai đoạn “tiêu hóa đau đớn” tương tự như ngành công nghệ sau năm 2001.

Kịch bản này không phải là dự đoán chắc chắn, mà là một cảnh báo thận trọng từ một người có khả năng phân tích xuất sắc trong các thời điểm quan trọng của thị trường.