Sự tiêu xài khổng lồ của Big Tech cho AI $630 bln sẽ không đạt được kỳ vọng

• Các công ty

• Alphabet Inc

  Theo dõi

• Amazon.com Inc

  Theo dõi

• Bp Plc

  Theo dõi

Xem thêm các công ty

LONDON, ngày 26 tháng 3 (Reuters Breakingviews) - Bất chấp mọi sự lo lắng trong các thị trường tài chính về một bong bóng trí tuệ nhân tạo, các nhà đầu tư có thể đang tập trung vào rủi ro sai. Nỗi sợ phổ biến là các gã khổng lồ công nghệ sẽ chi hàng trăm tỷ đô la để xây dựng hạ tầng AI chỉ để rồi nhu cầu lại không đạt như kỳ vọng. Tuy nhiên, vấn đề cấp bách hơn là các công ty công nghệ sẽ gặp khó khăn trong việc chi tiêu các ngân sách 2026 khổng lồ của mình theo những cách có thể tạo ra các trung tâm dữ liệu vận hành được.

Quy mô tham vọng của Thung lũng Silicon đã va chạm với thực tế vật lý. Theo ước tính của Morgan Stanley, chỉ bốn công ty — Amazon.com (AMZN.O), mở tab mới, Microsoft (MSFT.O), mở tab mới, Alphabet (GOOGL.O), mở tab mới, và Meta Platforms (META.O), mở tab mới — được dự báo sẽ chi khoảng 630 tỷ USD cho trung tâm dữ liệu và chip AI chỉ riêng trong năm 2026. Con số này lớn hơn hơn bốn lần so với số liệu năm 2023 và tương đương khoảng 2,2% GDP của Mỹ. Mở rộng góc nhìn để bao gồm top 11 nhà cung cấp điện toán đám mây và hạ tầng, như Oracle (ORCL.N), mở tab mới và CoreWeave (CRWV.O), mở tab mới, tổng chi tiêu vốn được dự báo sẽ đạt 811 tỷ USD.

Bản tin Reuters Iran Briefing giữ cho bạn cập nhật những diễn biến và phân tích mới nhất về cuộc chiến ở Iran. Đăng ký tại đây.

Ngay cả với các công ty lớn nhất thế giới, sự mở rộng này cũng thật choáng váng. Theo dữ liệu của S&P Global Energy Horizons, bốn “ông lớn” công nghệ hiện đang vận hành khoảng 600 cơ sở trung tâm dữ liệu trên toàn cầu, và còn 544 cơ sở khác đang được lên kế hoạch hoặc trong quá trình xây dựng. Việc biến đường ống phát triển đó thành năng lực tính toán “sống” có thể là một thách thức lớn hơn việc huy động lượng vốn cần thiết.

Trên giấy tờ, bài toán kinh tế có vẻ đơn giản. Một trung tâm dữ liệu AI hiện đại công suất 100 megawatt có thể tốn hơn 4 tỷ USD, bao gồm cả chip. Khoảng 70% chi tiêu dành cho máy chủ và bộ xử lý đồ họa, phần lớn gắn với các chip được săn đón nhất do Nvidia (NVDA.O), mở tab mới thiết kế. Việc giải phóng mặt bằng thường tiêu tốn tới 6% ngân sách đó, tùy thuộc vào vị trí. Phần còn lại được chia cho các hạng mục như tòa nhà, thiết bị điện, mạng lưới, hệ thống an ninh và làm mát cần thiết để vận hành các tác vụ AI “dày đặc”. “Điểm nghẽn” nằm ở chỗ, những nút thắt kém hiệu quả nhất của ngành không nhất thiết nằm ở bán dẫn, mà là ở hạ tầng vật lý và các giấy phép địa phương cần để lắp đặt nó.

Điện năng là một trong những ràng buộc chính. Việc xin được đấu nối với lưới điện công cộng ở các trung tâm lớn như London hiện có thể mất tới một thập kỷ. Để thoát khỏi “cảnh ngục tù” này, các nhà vận hành đang đẩy vào các khu vực nông thôn như một số vùng của Texas. Nhưng trong khi giấy phép dễ lấy hơn ở nơi xa xôi, việc tìm lao động lành nghề lại khó hơn. Trong một số trường hợp, các công ty phải xây dựng các cộng đồng hỗ trợ để bố trí nhân sự cho các cơ sở của mình. Thậm chí vậy, cách “xoay xở” này cũng có giới hạn khi nhu cầu trung tâm dữ liệu chuyển từ huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn sang suy luận — quá trình chạy một mô hình AI đã được huấn luyện để tạo ra đầu ra cho các ứng dụng trong thế giới thực. Việc cung cấp phản hồi nhanh cho khách hàng đòi hỏi các trung tâm dữ liệu suy luận nằm gần các khu dân cư hơn.

Các nhà vận hành đang cố gắng lách hoàn toàn lưới điện bằng cách xây dựng các trung tâm dữ liệu “đảo” được cấp điện từ các tua-bin khí đặt tại chỗ. Theo Diego Hernandez Diaz của McKinsey, khoảng một phần ba số cơ sở của Mỹ hiện đang được xây dựng dựa vào phát điện tại chỗ. Nhưng cách “xoay xở” này lại tạo ra một nút thắt khác: các tua-bin khí mới phù hợp về cơ bản đã “hết hàng” cho đến năm 2029, khiến các nhà phát triển phải tìm phương án thay thế, Thomas Bumberger của Boston Consulting Group nói. Địa chính trị lại làm tăng thêm mức độ mong manh. Hầu hết trung tâm dữ liệu dựa vào máy phát điện dự phòng chạy dầu diesel sẽ tự động bật lên nếu nguồn điện chính bị sự cố, theo McKinsey. Những thiết bị này được thử nghiệm hằng ngày, khiến “cơn sốt” AI dễ bị tổn thương trước nguy cơ thiếu nhiên liệu tinh chế do xung đột ở Trung Đông.

Chuỗi cung ứng công nghiệp rộng hơn cũng đang gặp khó khăn trong việc bắt kịp nhu cầu áp đảo. Quy trình sản xuất các thiết bị như trạm biến áp, máy biến áp và hệ thống làm mát đang không đồng bộ với chu kỳ của ngành công nghệ. Thời gian giao hàng đối với máy biến áp do các nhóm như Schneider Electric (SCHN.PA), mở tab mới, Eaton (ETN.N), mở tab mới và Hitachi Energy hiện đã lên đến tối đa 100 tuần ở châu Âu, trong khi các máy phát ở Mỹ có thể mất khoảng 50 tuần để đến nơi, theo BCG. Gần 60% các dự án trung tâm dữ liệu đã bị trễ hơn ba tháng vào năm ngoái. Khoảng 88% dự án gặp vướng mắc chỉ vì việc đổ nền móng bê tông, trong khi 78% bị chậm trong giai đoạn lắp đặt hệ thống làm mát và báo cháy, theo công ty dự báo dự án trung tâm dữ liệu nPlan.

Đổi mới nhanh cũng làm gia tăng “tồn đọng”. Các chip Blackwell mới nhất của Nvidia — và kiến trúc Rubin sắp tới — tạo ra nhiệt lượng nhiều hơn đáng kể so với các phiên bản trước. Điều này đã buộc các trung tâm dữ liệu phải chuyển từ làm mát bằng không khí sang các hệ thống lỏng phức tạp hơn, đòi hỏi hệ thống đường ống và cơ sở hạ tầng tinh lọc nước mới. Trong khi đó, các kệ máy chủ (server racks) thế hệ tiếp theo sẽ tiêu thụ lượng điện lớn đến mức các cách cung cấp điện truyền thống không còn hoạt động hiệu quả. Để ứng phó, các nhà vận hành trung tâm dữ liệu đang chuyển sang các máy biến áp thể rắn tiên tiến hơn (SSTs), vốn cũng cho phép sạc nhanh xe điện. Kết quả là, các công ty công nghệ đang cạnh tranh với các hãng sản xuất ô tô về các linh kiện.

Một số nhà vận hành như Amazon Web ⁠Services đang sử dụng các phương án thay thế, chẳng hạn như thiết kế thiết bị độc quyền. Những nhà như Microsoft thì thuê năng lực từ các nhà vận hành “neocloud” linh hoạt như CoreWeave và Nebius (NBIS.O), mở tab mới. Nhiều trong số các công ty này, vốn sở hữu các cơ sở từng dùng để khai thác bitcoin đã được chuyển đổi mục đích, thường đã giành được đất đai, điện và giấy phép có giá trị.

Lịch sử đưa ra một cảnh báo rõ ràng về những nguy cơ của việc “đốt tiền” cho đầu tư. Hãy lấy “cơn sốt hàng hóa” cuối những năm 2000 làm ví dụ, khi các tập đoàn dầu lớn, bao gồm Exxon Mobil (XOM.N), mở tab mới, Shell (SHEL.L), mở tab mới, BP (BP.L), mở tab mới và ⁠Chevron (CVX.N), mở tab mới, đã tăng mạnh chi tiêu vốn để tận dụng giá dầu thô lập đỉnh. Đầu tư toàn cầu cho việc tìm kiếm, khoan và bơm dầu khí đã gần như gấp ba, mở tab mới từ khoảng 250 tỷ USD năm 2000 lên gần 700 tỷ USD vào năm 2013. Nhưng tình trạng thiếu lao động, thiết bị chuyên dụng và các ràng buộc về giấy phép đã khiến mọi thứ “đổ vỡ”. Tổng sản lượng hầu như không cải thiện trong khi chi phí lại tăng vọt. Lợi nhuận sụp đổ, trầm trọng hơn do giá dầu giảm mạnh từ mức 147 USD/thùng vào giữa năm 2008 xuống dưới 60 USD chỉ vài tháng sau đó.

Chi phí xây dựng tăng cao và tình trạng trì hoãn cũng là một mối đe dọa đối với lợi nhuận của các “đại gia” công nghệ. Một trung tâm dữ liệu ban đầu được lập ngân sách 1 tỷ USD có thể dễ dàng phình lên 1,3 tỷ USD hoặc hơn, nPlan ước tính. Trong khi đó, các nhà cung cấp đám mây chỉ kiếm tiền từ một trung tâm dữ liệu một khi nó đã được kết nối và cho khách hàng thuê. Nếu một công ty chi 10 tỷ USD cho các chip AI tiên tiến nhưng không thể bảo đảm máy biến áp để cấp điện cho chúng, thì các chip bán dẫn đó trở thành “vốn bị mắc kẹt”, bị khấu hao nhanh chóng mà không tạo ra lấy một xu doanh thu.

Tất cả điều này sẽ làm co hẹp biên lợi nhuận và kéo giảm lợi nhuận mà các “đại gia” công nghệ thu được từ khoản đầu tư của họ. Theo các dự báo do Visible Alpha tổng hợp, lợi nhuận trên vốn đầu tư sau thuế của Alphabet dự kiến sẽ giảm từ 51% của năm ngoái xuống khoảng 36% vào năm 2030. Lợi nhuận của Microsoft được dự báo sẽ giảm mạnh hơn nữa, từ 95% năm 2020 xuống 36% vào năm 2030.

Trí tuệ nhân tạo có thể là một công nghệ mang tính chuyển đổi mạnh hơn dầu mỏ, nhưng nếu Thung lũng Silicon cho rằng tiền có thể bẻ cong các định luật vật lý, thì khoản “đốt tiền” của họ có thể sẽ không đạt được như kỳ vọng.

Theo dõi Karen Kwok trên LinkedIn, mở tab mới và X, mở tab mới.

Để biết thêm những góc nhìn như thế này, hãy nhấp vào đây, mở tab mới để dùng Breakingviews miễn phí.

Biên tập bởi Peter Thal Larsen; Sản xuất bởi Pranav Kiran

• Các chủ đề được gợi ý:
• Breakingviews
• Khai thác & Sản xuất
• Tinh luyện

Breakingviews
Reuters Breakingviews là nguồn hàng đầu thế giới về các phân tích tài chính nhằm định hình chương trình nghị sự. Là thương hiệu Reuters dành cho bình luận tài chính, chúng tôi mổ xẻ các câu chuyện kinh doanh lớn và câu chuyện kinh tế khi chúng diễn ra trên khắp thế giới mỗi ngày. Một đội ngũ toàn cầu gồm khoảng 30 phóng viên tại New York, London, Hồng Kông và các thành phố lớn khác cung cấp phân tích chuyên môn theo thời gian thực.

Đăng ký dùng thử miễn phí dịch vụ đầy đủ của chúng tôi tại và theo dõi chúng tôi trên X @Breakingviews và tại www.breakingviews.com. Mọi quan điểm được thể hiện là quan điểm của các tác giả.

• X

• Facebook

• Linkedin

• Email

• Link

Mua quyền cấp phép

Karen Kwok

Thomson Reuters

Karen là cây bút chuyên đề về lĩnh vực công nghệ toàn cầu và vốn đầu tư mạo hiểm, viết các câu chuyện về trí tuệ nhân tạo, fintech và các công ty bán dẫn. Cô cũng theo dõi các thương vụ tại khu vực Trung Đông và lĩnh vực khai thác kim loại toàn cầu. Trước Breakingviews, cô là phóng viên khí đốt và năng lượng châu Âu tại S&P Global Platts ở London và đưa tin về quỹ và cổ phiếu tại Morningstar UK. Karen cũng từng làm việc trong thời gian ngắn tại Bloomberg. Sinh ra và lớn lên ở Hồng Kông, cô thông thạo tiếng Quan Thoại và tiếng Quảng Đông.

• Email

• X

• Instagram

• Linkedin