Logic đầu tư rủi ro AI đang biến đổi: Từ việc bổ sung chi tiêu vốn đến xem xét lại lợi nhuận

Thứ tín hiệu rõ ràng gần đây của thị trường là thái độ của nhà đầu tư đối với các khoản đầu tư mạo hiểm vào AI đã có sự chuyển biến đột ngột. Khi một tập đoàn công nghệ lớn tuyên bố giảm chi tiêu vốn, trước đây thị trường sẽ phấn khích, nay lại phản ứng bằng việc cổ phiếu giảm mạnh. Sự trái ngược này phản ánh thực chất là chiến lược đầu tư mạo hiểm đang thay đổi sâu sắc — từ việc đơn thuần theo đuổi mở rộng vốn một cách lạc quan, chuyển sang thận trọng xem xét tính thực của lợi nhuận đầu tư. Thị trường thực sự lo lắng điều gì? Chúng ta phân tích qua ba khía cạnh: lợi nhuận vốn, áp lực huy động vốn và rủi ro liên quan doanh nghiệp, để xác định ba điểm rủi ro chính trong lĩnh vực AI.

Liệu khoản đầu tư khổng lồ có thể chuyển thành lợi nhuận thực sự?

Điểm đặc trưng nổi bật của làn sóng AI lần này là quy mô đầu tư chưa từng có của các doanh nghiệp công nghệ vào năng lực tính toán và trung tâm dữ liệu. Theo dữ liệu của FactSet và Bloomberg, năm nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn nhất toàn cầu đã chi tổng cộng 357,2 tỷ USD cho lĩnh vực AI trong bốn quý qua, và dự kiến đến năm 2026 con số này sẽ còn tăng lên khoảng 500 tỷ USD.

Điều này có ý nghĩa gì? Xét về dòng tiền tự do, các công ty này đã dành trung bình tới 60% dòng tiền tự do của mình cho đầu tư AI. Nói cách khác, gần hai phần ba dòng tiền sinh ra từ hoạt động kinh doanh của họ đang đổ vào AI. Một số công ty còn cực đoan hơn — tỷ lệ chi tiêu vốn so với dòng tiền từ hoạt động kinh doanh đã vượt quá 500%, nghĩa là dòng tiền nội bộ không đủ để trang trải đầu tư.

Vấn đề then chốt đặt ra: Liệu khoản đầu tư lớn như vậy có thể mang lại lợi nhuận kỳ vọng không?

Về mặt thương mại hóa, AI dù được xem là công nghệ tiềm năng nhất, nhưng con đường thương mại hóa vẫn còn mờ mịt, mô hình sinh lời chưa rõ ràng. Điều này tạo ra hai sự không chắc chắn: thứ nhất, khả năng chuyển đổi thành lợi nhuận lớn trong tương lai còn bỏ ngỏ; thứ hai, khi quy mô đầu tư mở rộng, hiệu quả biên của các khoản đầu tư vào AI có khả năng sẽ giảm dần.

Điều này phù hợp với quy luật lịch sử. Kinh tế học cho biết, đầu tư vốn thường theo quy luật giảm dần lợi nhuận biên — càng bỏ nhiều vốn vào, tốc độ tăng trưởng sẽ chậm lại. Tuy nhiên, chi phí đầu tư vào AI lại không giảm theo xu hướng này. Từ năm 2023 trở đi, giá các thiết bị tính toán và xử lý thông tin còn tiếp tục tăng, trái ngược hoàn toàn với thời kỳ bùng nổ internet những năm 1990, khi giá các hàng hóa vốn đầu tư giảm liên tục. Nói cách khác, hiện tại, đầu tư AI vẫn đang trong giai đoạn “kích thước không kinh tế”, đầu tư lớn chưa mang lại giảm chi phí tương ứng.

Hiện tượng này đang thúc đẩy thị trường định giá lại cổ phiếu. Nếu kỳ vọng lạc quan quá mức vào câu chuyện chi tiêu vốn, sẽ có sự điều chỉnh. Việc cổ phiếu của Oracle giảm mạnh đã gửi đi tín hiệu này: thời kỳ chỉ nói về câu chuyện chi tiêu vốn đã qua, thị trường giờ đây cần thấy lợi nhuận thực, chứ không phải dòng tiền đổ vào không ngừng.

Sự điều chỉnh kỳ vọng này không phải mới mẻ trong lịch sử. Trong mỗi làn sóng cách mạng công nghệ, đều xuất hiện các biến động giá tương tự. Dù AI có tiềm năng dài hạn nâng cao năng suất lao động, nhưng tiến bộ công nghệ thường diễn ra theo từng giai đoạn, không theo chiều tuyến tính. Trong chu kỳ lớn của ngành, thường trải qua nhiều đợt mở rộng và điều chỉnh đầu tư cách nhau 3-5 năm. Giá cổ phiếu, như một chỉ số dẫn đầu của hoạt động đầu tư, thường biến động mạnh hơn. Như nhà kinh tế Keynes đã nói, người mua cổ phiếu phần lớn không hiểu rõ về những gì mình mua, khi những ảo tưởng quá lạc quan vỡ tan, giá thị trường sẽ giảm.

Áp lực huy động vốn gia tăng và những lo ngại về tín dụng

Các doanh nghiệp đầu tư lớn thường mất nhiều năm để hoàn thành dự án, nhưng chi phí nhân công và nguyên vật liệu phải trả ngay lập tức. Điều này có nghĩa là, doanh nghiệp phải chi ra một khoản lớn trước khi dự án sinh lợi. Khoản tiền này đến từ dòng tiền nội bộ tích lũy hoặc vay mượn từ bên ngoài.

Khả năng tiếp cận vốn và chi phí vay phụ thuộc vào niềm tin của các bên cho vay vào khả năng trả nợ và triển vọng kinh doanh của doanh nghiệp. Khi niềm tin này lung lay, điều kiện tín dụng sẽ thắt chặt, doanh nghiệp không chỉ đối mặt với chi phí vay tăng mà còn bị đe dọa về tính liên tục của kế hoạch đầu tư.

Lấy ví dụ, Oracle với kế hoạch chi tiêu vốn đầy tham vọng trong lĩnh vực AI phần lớn dựa vào vay mượn bên ngoài. Theo báo cáo tài chính mới nhất, dòng tiền tự do của Oracle đã chuyển sang âm, đạt -10 tỷ USD. Từ bảng cân đối kế toán, lợi nhuận của họ chỉ đạt 28,9 tỷ USD, trong khi nợ ròng lên tới 97,7 tỷ USD — một sự chênh lệch lớn đang gây lo ngại trên thị trường.

Thị trường đã bắt đầu định giá lại rủi ro tín dụng của Oracle. Một chỉ số rõ ràng nhất là spread của hợp đồng bảo hiểm rủi ro vỡ nợ (CDS) — thể hiện phí bảo hiểm yêu cầu từ các bên cho vay để phòng ngừa rủi ro vỡ nợ của doanh nghiệp. Spread CDS của Oracle trong vài tháng gần đây liên tục tăng, đã vượt quá 140 điểm cơ bản, chạm mức cao nhất kể từ cuộc khủng hoảng tài chính 2008. Điều này cho thấy các bên cho vay lo ngại về khả năng tín dụng của Oracle và yêu cầu bồi thường rủi ro cao hơn. Tương ứng, khả năng huy động vốn và chi phí vay của Oracle trong tương lai sẽ tăng rõ rệt.

Điều này không chỉ riêng Oracle. Các doanh nghiệp liên quan đến AI khác cũng bắt đầu đối mặt với tình trạng tương tự — doanh thu không đạt kỳ vọng, nhưng nhu cầu vay vốn vẫn mạnh. Một số nhà cung cấp dịch vụ đám mây tính toán hiệu năng cao do trì hoãn thực hiện hợp đồng đã hạ dự báo doanh thu, rồi phát hành trái phiếu chuyển đổi lớn để bổ sung vốn, làm tăng lo ngại về áp lực tài chính. Giá cổ phiếu của họ giảm trung bình 37% trong thời gian gần đây, trong khi spread CDS của trái phiếu tăng từ dưới 400 điểm lên 773 điểm cơ bản, cho thấy tình hình tín dụng rõ ràng yếu đi.

Các tập đoàn công nghệ liên kết chặt chẽ, ai sẽ gánh chịu rủi ro liên đới?

Điểm đặc biệt của làn sóng AI này là các tập đoàn công nghệ đang tiếp quản vai trò của các nhà đầu tư mạo hiểm. Họ không chỉ đầu tư vào các startup mà còn định hướng toàn bộ ngành công nghiệp. Nhìn bề ngoài, mô hình này giúp tăng cường phối hợp nội bộ ngành, giảm thiểu bất cân xứng thông tin, nâng cao hiệu quả chung.

Tuy nhiên, vấn đề nằm ở chỗ, điều này cũng tạo ra những điểm yếu mới: các doanh nghiệp hình thành mối liên kết phức tạp về đầu tư và huy động vốn, rủi ro của một doanh nghiệp dễ dàng lan truyền qua chuỗi cung ứng và chuỗi tài chính, tạo thành phản ứng dây chuyền.

Hiện tại, Nvidia, OpenAI, Oracle đã xây dựng các mối quan hệ hợp tác đa tầng, bao gồm đầu tư trực tiếp, mua dịch vụ đám mây, triển khai chip và nghiên cứu chung. Các doanh nghiệp này đã “liên kết” chặt chẽ, hình thành một mạng lưới liên kết chặt chẽ.

Cụ thể: Nvidia cam kết đầu tư tối đa 1000 tỷ USD vào OpenAI, đồng thời mua dịch vụ đám mây trị giá 6,3 tỷ USD từ nhà cung cấp hạ tầng đám mây, còn đầu tư 5 tỷ USD vào Intel và dự định hợp tác phát triển chip. OpenAI ký hợp đồng hợp tác đám mây trị giá 300 tỷ USD với Oracle, đồng thời cam kết trả tối đa 22,4 tỷ USD cho các nhà cung cấp hạ tầng khác, và triển khai chip AMD trị giá hàng chục tỷ USD.

Cấu trúc liên kết chặt chẽ này có nghĩa là: nếu một trong số các doanh nghiệp này thất bại hoặc mất thanh khoản, tác động tiêu cực sẽ lan rộng đến các đối tác, có thể gây ra phản ứng dây chuyền trong ngành. Sau khi Oracle giảm mạnh tuần trước, giá cổ phiếu các doanh nghiệp liên quan cũng giảm theo. Ngay cả các công ty chip có kết quả kinh doanh vượt dự kiến cũng chịu ảnh hưởng rõ rệt. Phản ứng của thị trường cho thấy, nhà đầu tư đang đánh giá lại rủi ro tiềm ẩn trong mô hình “đồng lòng” của các doanh nghiệp AI hiện nay, và các rủi ro lây lan đang ngày càng được chú ý.

Suy giảm tốc độ AI và ý nghĩa đối với kinh tế Mỹ

Năm 2025, kinh tế Mỹ thể hiện sự bền bỉ rõ rệt, nhưng phần lớn nhờ vào mở rộng đầu tư tài sản cố định liên quan đến AI. Tính toán cho thấy, AI đóng góp khoảng 0,7 điểm phần trăm vào tăng trưởng GDP thực tế của Mỹ, chiếm khoảng một phần ba tổng tăng trưởng. Điều này có nghĩa là, nếu loại trừ yếu tố AI, các ngành truyền thống thiếu động lực tăng trưởng nội sinh, toàn bộ nền kinh tế không mạnh như các số liệu bề mặt thể hiện.

Dự kiến năm 2026, nếu các lo ngại về khả năng sinh lợi của vốn đầu tư AI vẫn tồn tại và điều kiện huy động vốn ngày càng hạn chế, thì một kịch bản hợp lý là: tốc độ tăng trưởng đầu tư tài sản cố định liên quan AI sẽ chậm lại rõ rệt.

Rủi ro này không thể chỉ đối phó bằng chính sách nới lỏng tiền tệ đơn thuần, vì vấn đề cốt lõi của AI không phải là chi phí vay vốn, mà là tính không chắc chắn về khả năng sinh lợi. Thêm vào đó, chính sách thuế quan hiện tại cũng đẩy giá các hàng hóa vốn đầu tư AI lên cao, là những hạn chế về cung, không thể giải quyết bằng chính sách của ngân hàng trung ương.

Hiệu ứng giàu có từ AI cũng cần được chú ý. Các nghiên cứu cho thấy, hiện tại gần một nửa chi tiêu tiêu dùng của Mỹ đến từ 10% nhóm người giàu nhất, nhóm này nắm giữ khoảng 87% cổ phiếu Mỹ. Trong vài năm qua, nhóm này đã hưởng lợi rất nhiều từ lợi nhuận mạnh mẽ của thị trường vốn. Khi thị trường điều chỉnh, hiệu ứng giàu có này sẽ giảm, gây áp lực lên chi tiêu tiêu dùng.

Song song đó, thị trường lao động Mỹ đã có dấu hiệu yếu đi liên tục, triển vọng việc làm không chắc chắn đang làm giảm niềm tin của người tiêu dùng. Kinh nghiệm lịch sử cho thấy, khi nền kinh tế bước vào giai đoạn hậu chu kỳ, nhu cầu tiêu dùng yếu kém là đặc trưng nổi bật. Hiện tượng “phân hóa tiêu dùng theo mô hình chữ K” — tức nhóm thu nhập cao tiêu dùng ổn định, còn nhóm thu nhập trung bình và thấp bị áp lực — có thể đang phản ánh điều này, và cần theo dõi sát sao.