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

Katharine Wooller là một bình luận viên có uy tín trong các công nghệ ngân hàng và dịch vụ tài chính ở “tuyến đầu”.

Khám phá tin tức và sự kiện fintech hàng đầu!

Đăng ký nhận bản tin của FinTech Weekly

Được đọc bởi các lãnh đạo tại JP Morgan, Coinbase, Blackrock, Klarna và nhiều nơi khác

Trong vài tháng gần đây, đã có rất nhiều lời xót xa và hàng loạt bài viết tốn giấy mực xoay quanh việc cân nhắc liệu cuộc đầu tư ồ ạt vào AI có vượt qua thực tế hay không, đồng thời cho rằng AI có lẽ là một “bong bóng” sắp sụp đổ.

Những phép so sánh kiểu “đổ lỗi” được rút ra với các chu kỳ đầu tư khác từng nhiều “hào nhoáng” hơn là “nội dung”: hoa tulip năm 1636 và kỷ nguyên dot.com của thiên niên kỷ mới. Rõ ràng, đã có những mức lợi nhuận rất lớn dành cho ai đủ may mắn đầu tư sớm vào các “ông lớn” AI: $1.000 USD đầu tư vào Nvidia trước IPO của họ, ở thời điểm đỉnh, sẽ có giá trị $8,3m USD; các “phe bò AI” - hoàn toàn dễ hiểu - cảm thấy đây là mức tỷ suất sinh lời khó có khả năng được lặp lại trong lĩnh vực này!
 
Nhìn bề ngoài, lượng tiền khổng lồ đang được đổ vào AI cho thấy đơn giản là có quá nhiều động lực để nó chỉ là “nhất thời, nhất chớp”. Các công ty công nghệ kiểu “Leviathan” như Amazon, Meta, Microsoft, Alphabet đang đầu tư mạnh tay; riêng chi cho hạ tầng AI năm 2025 trong số các công ty này sẽ vào khoảng $400bn USD, là một trong những chu kỳ chi tiêu lớn nhất trong lịch sử. 
 
Đã có rất nhiều ý kiến về chính xác số tiền đang được đầu tư theo cách nào trong chu kỳ hiện tại. Nhiều công ty tư nhân về AI đã có thể huy động được hàng tỷ USD nhờ “hào quang hơi sương” - nghĩa là không có MVP, hoặc thậm chí chẳng có sản phẩm nào cả – mà chỉ là một ý tưởng và rất nhiều hoạt động quảng bá.

Cũng có một số hình thức tài chính “vòng tròn” thú vị với AI, khi các công ty AI đầu tư lẫn nhau vào các khoản đầu tư và hợp tác; một sơ đồ thể hiện dòng tiền chảy vào trông rất giống một đĩa mì spaghetti, và việc theo dõi tiền đã đi đâu sẽ nhanh chóng khiến bạn đau đầu. Điều này tạo ra rủi ro rất lớn từ sự phụ thuộc lẫn nhau, và ngay cả một đánh giá nhanh về cách “khối” đầu tư hoành tráng đó tạo ra các vòng doanh thu có thể làm “phồng” các định giá một cách nhân tạo.

Cũng có một câu hỏi về việc ai đang “đỡ” các định giá AI: một số công ty công nghệ lớn tạo ra các cấu trúc mờ đục để chuyển phần chi tiêu ra khỏi bảng cân đối kế toán, điều này lại đặt ra câu hỏi ai sẽ gánh rủi ro nếu mọi thứ đi sai.
 
Còn một câu hỏi nữa là mức độ phổ biến (tỷ lệ áp dụng) AI. Chắc chắn, bức tranh nhà cung cấp rất phức tạp và cần được hợp nhất đáng kể; hơn nữa nhiều dự án bị “đuối” ở giai đoạn POC, và ROI thường khó xác định. Tuy nhiên, theo quan điểm của tôi, điều này là biểu hiện của bất kỳ công nghệ mới nào, và cần có cái nhìn cân bằng hơn về tiềm năng của AI—đó cuối cùng cũng là thứ mà chu kỳ đầu tư dựa vào: một “cược” có cân nhắc về việc công nghệ sẽ ở đâu trong trung hạn và ngắn hạn.
 
Tất nhiên, điều đó phụ thuộc vào việc khách hàng có thu được giá trị từ việc triển khai công nghệ hay không. Rất ít công ty trong FTSE của NASDAQ có chiến lược bỏ qua AI, và dường như AI mang lại lời hứa đáng kể trong việc giảm chi phí và rủi ro trên hầu hết các ngành. Thậm chí, dịch vụ tài chính được dự đoán là một trong những ngành có khả năng bị AI làm gián đoạn nhiều nhất; một cuộc khảo sát của Softcat năm 2025 đối với các nhà lãnh đạo công nghệ cho thấy 48% chọn AI là ưu tiên, và Gartner ghi nhận mức tăng chi tiêu 88% liên quan đến AI.  
 
Đừng coi nhẹ mức độ gián đoạn to lớn mà AI mang lại—khó có thể lập luận rằng đó không phải là một bước đột phá công nghệ thật sự. ChatGPT (dù rằng nó không tạo ra lợi nhuận!) được thừa nhận rộng rãi như một công cụ năng suất từ học sinh đến các CEO, trên hầu như mọi ngành và mọi chức năng kinh doanh. Thẳng thắn mà nói, chỉ cần có thể biện minh cho việc cải thiện năng suất dù chỉ vài phần trăm, thì tác động đến “đáy” lợi nhuận của đa số doanh nghiệp cũng có thể nâng đỡ các định giá AI hiện tại. Hơn nữa, tiến bộ lớn nhờ các đột phá về GPU, chip tùy chỉnh và hiệu suất mô hình đảm bảo tính khả thi trong tương lai—sẽ là thảm họa nếu việc sử dụng lý thuyết của AI bị cản trở bởi hạ tầng thiếu năng lực; việc đầu tư sớm hơn nhu cầu của thị trường, trong thực tế thô ráp của đời thường, là điều tích cực.
 
Đúng là vẫn có một số trở ngại đáng kể cho việc áp dụng, cản trở tiến độ. Đặc biệt quan trọng trong chính lĩnh vực của chúng ta là “con voi trong phòng” của quy định—hoặc đúng hơn, sự thiếu vắng quy định! Trên toàn thế giới, chúng ta vẫn chỉ ở giai đoạn đầu trong việc tìm hiểu liệu và áp dụng các quy tắc như thế nào đối với việc sử dụng AI.

Còn có câu hỏi lớn hơn về đạo đức: làm thế nào để đảm bảo AI được sử dụng một cách có trách nhiệm, với các giải pháp công nghệ chuyên biệt ban đầu đầy hứa hẹn cho quản trị và đảm bảo. Có những vấn đề đáng kể trong ESG, và đặc biệt là chi phí môi trường khổng lồ của AI, cả do lượng điện năng đáng kể cần thiết, và do sự hao mòn/khấu hao của cơ sở hạ tầng vật lý. Mặc dù các vấn đề này tồn tại, nhiều doanh nghiệp vẫn do dự chưa sẵn sàng “vặn hết ga” cho AI—thay vào đó họ áp dụng cách tiếp cận thực dụng kiểu “đợi xem” và đi theo trong làn sóng của những người áp dụng sớm. Trong công việc hằng ngày của tôi, hỗ trợ đổi mới cho các công ty dịch vụ tài chính năm 2000, tôi thấy rất nhiều lo lắng rằng các công ty khao khát không phải là người đi đầu cũng không phải là người đi sau trong cuộc đua AI!
 
Bản chất của công nghệ là theo chu kỳ, và luận điểm đầu tư luôn là một cơ sở “đoán tốt nhất”. Chúng ta đã vượt qua cuộc khủng hoảng Hoa tulip năm 1637—và may mắn là chúng ta có một thị trường gần như không giới hạn cho AI, điều mà thật đáng tiếc đã không tồn tại đối với những nhà đầu tư nghiệp dư đã mua hợp đồng tương lai trong các củ hoa, với nhu cầu gần như không có hoặc không có.  
 
Làm ví dụ gần đây hơn, “lão làng” crypto thì bật cười đôi chút khi chúng ta đọc rằng AI bị “quá nhiệt” — Bitcoin đã mất 80% giá trị vào năm 2018, giảm từ $19,783 xuống $3,200 trước đó đạt đỉnh mọi thời đại là $126,000 vào năm 2025. Công nghệ đã không mất đi “sức mạnh” dù cho các định giá có đi trước thực tế.

Thật vậy, nếu tôi có một bảng Anh cho mỗi lần nghe rằng crypto đã chết, tôi đã nghỉ hưu từ lâu rồi; tôi không thể không nghĩ rằng điều tương tự cũng đúng với những người bi quan về AI hiện tại. Mặc dù một đợt điều chỉnh trong cổ phiếu công nghệ AI không phải là điều gì xấu, điều đó không có nghĩa là công nghệ đã thất bại, cũng không có nghĩa rằng nhu cầu trong tương lai không gì khác ngoài mạnh mẽ. Sự ra đời của điện toán lượng tử có khả năng tiếp thêm “lực đẩy tên lửa” cho AI, và thực tế là giá cổ phiếu của những công ty công nghệ có thể được hưởng lợi từ nó.