Phiên bản AI của "Khủng hoảng cho vay thế chấp"？ Dưới cơn sốt, 1,8 nghìn tỷ nợ ẩn đang tích tụ trong bóng tối

Tiêu đề gốc: 《Hương vị của cuộc khủng hoảng nợ lần thứ AI? 1,8 nghìn tỷ USD rủi ro ngoài bảng cân đối, đang trở thành quả bom hẹn giờ của đợt bùng nổ này》Tác giả gốc: Bạch Thư Tình, Wall Street Journal

Tác giả gốc: Luật Động BlockBeats

Nguồn gốc gốc:

Đăng lại: Mars Finance

Trong bối cảnh xây dựng hạ tầng AI bùng nổ, một cuộc mở rộng nợ quy mô chưa từng có đang âm thầm hình thành—và phần nguy hiểm nhất trong đó, chưa từng xuất hiện trên bất kỳ bảng cân đối kế toán nào.

Báo cáo mới nhất của Goldman Sachs dự đoán, chi tiêu vốn của các doanh nghiệp đám mây quy mô siêu lớn sẽ đạt 1,1 nghìn tỷ đến 1,4 nghìn tỷ USD vào năm 2027, vượt xa dự đoán chung của thị trường. Tuy nhiên, theo nghiên cứu sâu của Morgan Stanley, con số đã làm chấn động thị trường này vẫn chỉ là phần nổi của tảng băng chìm.

Gần 1 nghìn tỷ USD cam kết mua hàng, hơn 800 tỷ USD hợp đồng thuê chưa có hiệu lực, và hàng trăm tỷ USD các khoản tài trợ cho nhà cung cấp, cùng nhau tạo thành khoảng 1,8 nghìn tỷ USD rủi ro ngoài bảng cân đối—những khoản nợ này không nằm trong bảng cân đối kế toán nhưng thực tế đã khóa chặt dòng tiền ra trong tương lai.

Thị trường hiện vẫn chưa định giá đầy đủ các rủi ro này.

Morgan Stanley cảnh báo, tỷ lệ đòn bẩy của các doanh nghiệp đám mây quy mô siêu lớn đã tăng từ 0,9 lần lên 1,8 lần trong hai quý ngắn ngủi, tốc độ tăng chi tiêu vốn liên tục vượt xa tốc độ doanh thu và dòng tiền tự do, trong khi tác động thực sự của áp lực khấu hao vẫn chưa đến.

Trong khi đó, các tổ chức tín dụng tư nhân như Apollo, Blackstone đang chuyển rủi ro đòn bẩy sang cấp chuỗi cung ứng thông qua các SPV (quỹ mục đích đặc biệt), tạo ra cấu trúc tài chính có tính tuần hoàn cao, khó xuyên thủng. Nếu quá trình thương mại hóa AI không đạt kỳ vọng hoặc khách hàng doanh nghiệp chuyển sang các giải pháp thay thế giá rẻ, tính dễ tổn thương của toàn bộ chuỗi tài chính này sẽ lộ rõ.

Cơn sốt phát hành nợ: AI đã trở thành biến số lớn nhất trên thị trường công khai

Theo báo cáo mới nhất của Morgan Stanley về theo dõi nợ AI, tính đến cuối tháng 5 năm 2026, quy mô phát hành trái phiếu liên quan đến AI toàn cầu đã đạt 236 tỷ USD, tăng 357% so với cùng kỳ năm 2025.

Morgan Stanley dự đoán, tổng lượng phát hành nợ AI trong năm sẽ vượt 570 tỷ USD, trong nửa cuối năm, khi nhu cầu tài trợ chi tiêu vốn tập trung giải phóng, tốc độ phát hành sẽ càng tăng nhanh.

Trong tháng 4, số trái phiếu liên quan đến AI phát hành vượt quá 74 tỷ USD, lập kỷ lục mới trong năm, trong đó cấu trúc tài trợ dự án (dùng để xây dựng trung tâm dữ liệu) chiếm 85% cung cấp trái phiếu lợi suất cao, 40% trái phiếu đầu tư cấp. Đồng thời, năm doanh nghiệp đám mây quy mô siêu lớn như Amazon, Meta, Google, Microsoft, Oracle hiện đã chiếm 4% toàn bộ chỉ số trái phiếu đầu tư cấp.

Về mặt đòn bẩy, tỷ lệ tổng đòn bẩy của các doanh nghiệp đám mây quy mô siêu lớn đã tăng từ 0,9 lần vào quý 3 năm 2025 lên 1,8 lần hiện tại, mỗi quý tăng khoảng 0,3 lần, vượt xa mức đòn bẩy của toàn ngành năng lượng.

Morgan Stanley chỉ ra, do áp lực cung cấp, spread tín dụng liên quan đã dịch chuyển từ vùng AA sang vùng A, có thể còn mở rộng hơn nữa. Spread tín dụng của Meta hiện đã rộng hơn so với chuẩn CDX IG.

Về dòng tiền tự do, Morgan Stanley dự đoán, dòng tiền tự do của Amazon và Meta vào năm 2026 sẽ gần bằng 0 hoặc âm, khi đó các khoản vay bổ sung gần như hoàn toàn dựa vào nợ mới.

1,8 nghìn tỷ USD rủi ro ngoài bảng cân đối: Nợ không nhìn thấy, dòng tiền khóa chặt

Todd Castagno, trưởng nhóm định giá toàn cầu, kế toán và thuế của Morgan Stanley, trong báo cáo chỉ ra rằng, chỉ tập trung vào số liệu chi tiêu vốn sẽ đánh giá thấp nghiêm trọng cam kết tài chính thực sự của chu kỳ xây dựng AI. Ngoài các khoản chi tiêu đã công bố, còn có ba loại rủi ro ngoài bảng chính sau:

Cam kết mua hàng khoảng 982 tỷ USD. Các hợp đồng mua dài hạn của các doanh nghiệp đám mây quy mô siêu lớn và Nvidia gần 1 nghìn tỷ USD. Theo chuẩn mực kế toán, trừ khi doanh nghiệp dự kiến hợp đồng lỗ, các nghĩa vụ này không được ghi nhận là nợ trước khi hàng hóa được giao, do đó gần 1 nghìn tỷ USD dòng tiền ra trong tương lai hiện chưa phản ánh trên bảng cân đối.

Điều đáng chú ý là, lượng tồn kho và nghĩa vụ mua hàng của Nvidia đã tăng lên khoảng 32% dự báo doanh thu hợp nhất của năm tài chính 2027, cao hơn nhiều so với khoảng 15-20% trong lịch sử, rủi ro cam kết chuỗi cung ứng đã mở rộng đến các nhà cung cấp chip.

Cam kết thuê chưa có hiệu lực khoảng 822 tỷ USD. Hợp đồng thuê hơn 800 tỷ USD đã ký nhưng chưa bắt đầu thực hiện, không tính vào nợ thuê hiện tại. Ngoài ra, các khoản thanh toán thuê biến đổi, quyền gia hạn thuê, bảo đảm giá trị còn lại cũng nằm ngoài bảng cân đối.

Morgan Stanley ước tính, nếu tính cả thuê tài chính, tỷ lệ chi tiêu vốn của Microsoft trên doanh thu sẽ tăng từ 33%/50% (năm tài chính 2026/2027) lên 44%/64%, Oracle có thể từ 76%/115% lên 101%/189%.

Khoảng 110 tỷ USD chi phí vốn chưa thanh toán trong khoản phải trả. Các khoản phải trả của các doanh nghiệp đám mây quy mô siêu lớn đã kéo dài đáng kể (DPO)—Oracle tăng 370% so với cùng kỳ, Meta tăng 73%, Microsoft tăng 69%—nghĩa là toàn bộ chuỗi cung ứng thực tế đang tài trợ cho xây dựng AI, các nhà cung cấp đang gánh chịu áp lực thanh khoản vốn dĩ thuộc về bên mua.

SPV và tài chính tuần hoàn: Đòn bẩy chuyển sang bóng tối

Một khía cạnh cốt lõi khác của rủi ro ngoài bảng là cấu trúc tài chính tuần hoàn được xây dựng qua SPV.

Tuần này, Apollo và Blackstone phối hợp hoàn tất một giao dịch tín dụng tư nhân 350 tỷ USD cho Anthropic, thể hiện rõ logic hoạt động của mô hình này:

Broadcom cung cấp bảo lãnh cho SPV, Anthropic dùng số tiền huy động để mua chip của Google do Broadcom sản xuất, trong khi Google nắm giữ 14% cổ phần của Anthropic; Morgan Stanley, đơn vị tổ chức giao dịch, cũng cung cấp khoản vay cho các nhà đầu tư tham gia.

Hệ sinh thái tài chính liên quan đến AI của Morgan Stanley cho thấy, OpenAI, Oracle, Nvidia, Microsoft, CoreWeave, AMD, Amazon có mối quan hệ vòng lặp nhiều chiều về khách hàng, nhà đầu tư, nhà cung cấp và mua lại, cùng một dòng vốn luân chuyển liên tục giữa các chủ thể này, SPV là công cụ trung tâm để thực hiện vòng lặp này.

Theo đó, công ty bảo hiểm con của Apollo, Athene, rất tích cực trong cấu trúc này—bằng cách bán quỹ hưu trí để huy động vốn, rồi đổ vào SPV tham gia tài trợ hạ tầng AI.

Mô hình này chuyển đòn bẩy từ bảng cân đối của các doanh nghiệp đám mây quy mô siêu lớn, sang hệ sinh thái nhà cung cấp và tín dụng tư nhân, khiến rủi ro hệ thống thực sự khó bị các bên ngoài nhận diện và tổng hợp.

Vách đá khấu hao và khoảng trống tài chính: Tác động bị trì hoãn

Dữ liệu tài chính hiện tại mang xu hướng lạc quan hệ thống. Nhiều khoản chi tiêu vốn hiện đang ghi nhận dưới dạng “dự án xây dựng dở dang” (CIP), chưa bắt đầu khấu hao, dẫn đến lợi nhuận đã báo cáo bị đẩy lên cao giả tạo, chi phí trong tương lai bị đánh giá thấp.

Khoản dự án xây dựng dở dang của Oracle, Meta, Google tăng lần lượt khoảng 200%, 90% và 55% so với cùng kỳ.

Khi các tài sản này lần lượt chuyển sang khấu hao, tác động sẽ bộc lộ rõ ràng.

Morgan Stanley dự đoán, trong ba năm tới, tổng khấu hao của Microsoft, Oracle, Meta, Google sẽ vượt quá 520 tỷ USD. Lấy Oracle làm ví dụ, tỷ lệ khấu hao trên doanh thu có thể từ 7% hiện tại lên 28% vào năm tài chính 2028; Meta có thể từ 9% lên 19%.

Trong bối cảnh này, duy trì lợi nhuận là con đường duy nhất là doanh thu tăng trưởng mạnh mẽ đồng bộ—và dự báo doanh thu hiện tại đã điều chỉnh tăng, nhưng mức điều chỉnh này vẫn thấp hơn nhiều so với dự báo chi tiêu vốn.

Dữ liệu cho thấy, dự báo chi tiêu vốn của Google vào năm 2026 đã tăng 139% so với một năm trước, Meta và Amazon tăng lần lượt 85% và 81%, Oracle tăng mạnh nhất, đạt 175%.

Trong khi đó, mức điều chỉnh dự báo doanh thu rõ ràng chậm hơn, sự lệch pha giữa chi tiêu vốn và thương mại hóa đã rõ ràng.

Ngoài ra, các nghĩa vụ thực hiện còn lại (RPO) trị giá hơn 2 nghìn tỷ USD tập trung cao vào một số hợp đồng dài hạn lớn, rủi ro đối tác tập trung không thể bỏ qua—một khi bất kỳ thành viên chính nào trong chuỗi luân chuyển này gặp vấn đề, có thể gây ra phản ứng dây chuyền.

Thời điểm không phù hợp chứ không phải khủng hoảng thanh toán tức thì

Kết luận của Morgan Stanley là, các rủi ro nêu trên hiện chưa tạo thành khủng hoảng khả năng thanh toán cấp bách, mà là sự chồng chất của các vấn đề về thời điểm và thiếu hụt thông tin: áp lực khấu hao bị trì hoãn, chi tiêu vốn vượt quá tiến độ thương mại hóa, chuyển đòn bẩy sang nhà cung cấp và tín dụng tư nhân, cùng với sự khác biệt về khả năng tài chính giữa các công ty do phân loại kế toán khác nhau.

Các doanh nghiệp đám mây quy mô siêu lớn rõ ràng nhận thức rõ giới hạn của tâm lý thị trường hiện tại, đang tận dụng thời cơ để tối đa hóa quy mô huy động vốn.

Chuyên gia của Goldman Sachs, Ryan Hammond, chỉ ra rằng, nếu đầu tư hạ tầng AI đạt 2-3% GDP, dựa trên chu kỳ xây dựng lịch sử của ngành đường sắt và ô tô, chi tiêu vốn năm 2027 có thể đạt 1,1 nghìn tỷ USD; trong kịch bản cực đoan, kết hợp dòng tiền của các doanh nghiệp đám mây quy mô siêu lớn và khả năng của thị trường tín dụng đầu tư, giới hạn trên có thể lên tới 1,4 nghìn tỷ USD.

Tuy nhiên, tất cả đều dựa trên giả định rằng các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể liên tục nâng cao giá token và duy trì sự trung thành đủ lớn của khách hàng doanh nghiệp. Ngày càng nhiều doanh nghiệp đang chuyển hướng sang các sản phẩm AI có hiệu suất gần như tương đương nhưng giá rẻ hơn nhiều.

Một khi nhu cầu có sự chuyển dịch cấu trúc, hệ thống tài chính đã được xây dựng cẩn thận này sẽ đối mặt với thử nghiệm áp lực căn bản.