Trí tuệ nhân tạo có đang bị định giá quá cao?

Katharine Wooller là một nhà bình luận uy tín trong lĩnh vực công nghệ ngân hàng và dịch vụ tài chính tiên tiến nhất.

Khám phá tin tức và sự kiện fintech hàng đầu!

Đăng ký nhận bản tin của FinTech Weekly

Được các giám đốc điều hành tại JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna và nhiều nơi đọc

Trong những tháng gần đây, đã có rất nhiều tranh luận và phân tích về việc liệu đầu tư vào AI có vượt quá thực tế hay không, và gợi ý rằng AI có thể là một bong bóng sắp vỡ.

Các phép so sánh về các chu kỳ đầu tư khác đã được đưa ra, vốn từng mang nhiều hơn là hype: như vụ tulip năm 1636 và thời kỳ dot.com của thiên niên kỷ mới. Chắc chắn, đã có lợi nhuận lớn cho những ai may mắn đầu tư vào các ông lớn AI từ sớm: 1.000 USD đầu tư vào Nvidia trước IPO của họ có thể trị giá tới 8,3 triệu USD vào đỉnh điểm, điều mà các nhà đầu cơ AI - khá dễ hiểu - cảm thấy là tỷ suất sinh lợi khó có thể lặp lại trong ngành!
 
Trước mắt, số tiền đổ vào AI cho thấy rõ ràng có quá nhiều đà để nó chỉ là một hiện tượng nhất thời. Các tập đoàn công nghệ khổng lồ như Amazon, Meta, Microsoft, Alphabet đang đầu tư mạnh mẽ; chi tiêu cho hạ tầng AI cho năm 2025 của các công ty này sẽ vào khoảng 400 tỷ USD, là một trong những chu kỳ chi tiêu lớn nhất trong lịch sử. 
 
Nhiều người đã nói về cách tiền đang được đầu tư trong chu kỳ hiện tại. Nhiều công ty AI tư nhân đã huy động hàng tỷ đô la dựa trên các ý tưởng chưa có MVP hay sản phẩm thực sự – chỉ là ý tưởng và nhiều chiến dịch quảng bá.

Cũng có một số hình thức tài chính vòng tròn thú vị khi các công ty AI đầu tư vào các khoản đầu tư chung và hợp tác; sơ đồ dòng chảy đầu tư trông giống như một đĩa spaghetti, và theo dõi nơi tiền đã chảy sẽ nhanh chóng gây đau đầu. Điều này tạo ra rủi ro lớn từ sự phụ thuộc lẫn nhau, và thậm chí một cái nhìn nhanh về cách lượng lớn đầu tư tạo ra các vòng doanh thu có thể làm tăng giá trị định giá một cách giả tạo.

Cũng có câu hỏi về ai đang nâng đỡ các định giá AI, khi một số tập đoàn công nghệ lớn tạo ra các cấu trúc mập mờ để tránh ghi nhận chi tiêu trên bảng cân đối kế toán, đặt ra câu hỏi ai sẽ chịu rủi ro nếu mọi chuyện không suôn sẻ.
 
Ngoài ra, còn có câu hỏi về tốc độ chấp nhận AI. Chắc chắn, cảnh quan nhà cung cấp rất phức tạp và cần hợp nhất đáng kể, hơn nữa nhiều dự án vẫn còn ở giai đoạn thử nghiệm POC, và ROI thường khó xác định. Tuy nhiên, theo tôi, đây là đặc điểm chung của bất kỳ công nghệ mới nào, và cần có cái nhìn cân bằng hơn về tiềm năng của AI, điều này cuối cùng phụ thuộc vào chu kỳ đầu tư – một cược có tính toán về vị trí của công nghệ trong trung hạn và ngắn hạn.
 
Tất nhiên, điều này dựa trên việc khách hàng nhận giá trị từ việc triển khai công nghệ. Ít công ty trong danh sách FTSE hoặc NASDAQ có chiến lược bỏ qua AI, và dường như AI mang lại triển vọng lớn trong việc giảm chi phí và rủi ro cho hầu hết các ngành công nghiệp. Thật vậy, dịch vụ tài chính được dự đoán là một trong những ngành dễ bị AI làm gián đoạn nhất; một khảo sát của Softcat năm 2025 về các nhà lãnh đạo công nghệ cho thấy 48% chọn AI là ưu tiên hàng đầu, và Gartner ghi nhận mức tăng chi tiêu liên quan đến AI lên tới 88%.  
 
Chúng ta đừng xem nhẹ sự phá vỡ lớn mà AI mang lại, khó có thể phủ nhận đây là một bước đột phá công nghệ thực sự. ChatGPT (dù không tạo ra lợi nhuận!) được chấp nhận rộng rãi như một công cụ năng suất từ học sinh đến CEO, trên hầu hết các ngành và chức năng doanh nghiệp. Thật sự, chỉ cần một phần nhỏ trong năng suất tăng, tác động đến lợi nhuận của hầu hết doanh nghiệp cũng đủ để nâng đỡ các định giá AI hiện tại.   Hơn nữa, tiến bộ vượt bậc trong GPU, chip tùy chỉnh và hiệu quả mô hình đảm bảo tính khả thi trong tương lai – sẽ là thảm họa nếu việc sử dụng AI lý thuyết bị cản trở bởi hạ tầng yếu kém, việc đầu tư trước nhu cầu thị trường trong thực tế ngày nay là điều tốt.
 
Tuy nhiên, vẫn còn những trở ngại đáng kể trong việc chấp nhận AI. Trong ngành của chúng ta, đặc biệt, có vấn đề lớn về quy định – hoặc thiếu quy định! Trên toàn cầu, chúng ta vẫn mới bắt đầu tìm hiểu cách áp dụng các quy tắc cho việc sử dụng AI.

Có câu hỏi rộng hơn về đạo đức, và cách đảm bảo AI được sử dụng một cách có trách nhiệm, với các giải pháp công nghệ chuyên biệt sớm cho quản trị và đảm bảo. Có những vấn đề lớn về ESG, đặc biệt là chi phí môi trường khổng lồ của AI, từ năng lượng tiêu thụ lớn đến sự hao mòn của hạ tầng vật lý. Trong khi các vấn đề này tồn tại, nhiều doanh nghiệp còn do dự trong việc mở rộng việc sử dụng AI – thay vào đó, họ chọn cách thận trọng “chờ xem” và theo chân các nhà tiên phong. Trong công việc hỗ trợ đổi mới của tôi trong các công ty dịch vụ tài chính từ năm 2000, tôi thấy nhiều lo lắng về việc các công ty muốn không phải là người đi đầu hay người đi cuối trong cuộc đua AI!
 
Công nghệ theo bản chất chu kỳ và các luận đề đầu tư luôn dựa trên “ước lượng tốt nhất”. Chúng ta đã vượt qua khủng hoảng Tulip năm 1637 – may mắn thay, chúng ta có một thị trường AI gần như vô hạn, điều mà các nhà đầu tư nghiệp dư mua kỳ vọng trong tương lai về các hợp đồng tương lai về bóng mà ít hoặc không có nhu cầu thực sự đã không thể có.  
 
Ví dụ gần đây hơn, các nhà đầu tư cũ trong lĩnh vực crypto cười khẩy khi nghe về việc AI bị quá nhiệt – Bitcoin mất 80% giá trị vào năm 2018, từ 19.783 USD xuống còn 3.200 USD trước khi đạt đỉnh cao kỷ lục 126.000 USD vào năm 2025. Công nghệ không mất đi sức mạnh, ngay cả khi các định giá đã vượt quá thực tế.

Thật vậy, nếu tôi có một bảng Anh cho mỗi lần nghe ai đó nói crypto đã chết, tôi đã nghỉ hưu từ lâu rồi; tôi không thể không nghĩ rằng điều tương tự cũng đúng với những người phản đối AI hiện nay. Dù một số điều chỉnh trong cổ phiếu công nghệ AI là không tồi, điều đó không có nghĩa là công nghệ đã thất bại, hay rằng nhu cầu trong tương lai không còn mạnh mẽ. Sự ra đời của máy tính lượng tử có khả năng sẽ thúc đẩy AI như tên lửa, và tất nhiên, giá cổ phiếu của các công ty công nghệ hưởng lợi từ nó cũng sẽ tăng vọt.