“Công nghệ này sẽ thay đổi tất cả,” một nhà truyền bá công nghệ từng tuyên bố. “Nó đang định hình lại văn hóa, kinh tế và chính trị sâu sắc hơn cả kỷ nguyên máy tính,” ông viết. “Một nền kinh tế mới đang hình thành, dựa trên hào quang rực rỡ không giới hạn. Hiện thực được cởi bỏ lớp mặt nạ, chỉ còn lại ánh sáng Prometheus.”
George Gilder, cây bút kiêm chuyên gia công nghệ nổi tiếng, đã viết những dòng này vào cuối năm 2000. Thứ công nghệ được ông tôn vinh khi đó không phải trí tuệ nhân tạo, mà là cáp quang. Ông có lý do để lạc quan: Vài năm trước đó, “xa lộ thông tin” đã len lỏi khắp nước Mỹ, giúp hàng triệu người lần đầu tiếp cận Internet. Cơn sốt này kéo theo sự ra đời của hàng trăm công ty viễn thông, nhiều trong số đó được Gilder khuyến nghị đầu tư qua bản tin tài chính cá nhân.
Nhưng chỉ vài tháng sau, ngành viễn thông sụp đổ. Tổng thiệt hại lên tới 500 tỉ USD, hơn 200 công ty phá sản và nhiều giám đốc điều hành phải ngồi tù. Ánh sáng Prometheus khi ấy quá chói, đến mức làm mù mắt cả thị trường.
Nếu bạn đang theo dõi cách các CEO công nghệ nói về trí tuệ nhân tạo, hẳn sẽ thấy có điều gì đó rất quen thuộc kiểu Gilder. Tháng 6, Elon Musk dự đoán AI sẽ vượt qua trí tuệ con người vào cuối năm 2026. Tháng 7, CEO Sam Altman của OpenAI tuyên bố sản phẩm của công ty “sẽ định hình lại tiến trình lịch sử nhân loại.” Mark Zuckerberg thì mô tả về một “siêu trí tuệ cá nhân” có thể giúp bạn đạt mục tiêu, sáng tạo điều bạn mong muốn, trở thành một người bạn tốt hơn và dần tiến gần hình mẫu lý tưởng của chính mình.
Khác với thời cáp quang, các CEO hiện đang hiện thực hóa những tuyên bố đó bằng tiền thật. Năm tập đoàn công nghệ lớn nhất thế giới dự kiến sẽ chi tổng cộng khoảng 371 tỉ USD trong năm nay để xây dựng các trung tâm dữ liệu khổng lồ phục vụ việc huấn luyện và vận hành mô hình AI. Con số này sẽ còn tăng mạnh trong những năm tới. McKinsey ước tính đến năm 2030, tổng vốn đầu tư cần thiết cho trung tâm dữ liệu có thể chạm mốc 5.200 tỉ USD để đáp ứng nhu cầu AI. Mức chi này gấp 7 lần chi phí xây dựng toàn bộ hệ thống đường cao tốc liên bang Mỹ, gấp 15 lần chương trình Apollo đưa người lên Mặt trăng, và hơn 150 lần Dự án Manhattan, tất cả đã điều chỉnh theo lạm phát.
Với những khoản chi khổng lồ như vậy, câu hỏi đặt ra là: Liệu AI có thể tạo ra đủ doanh thu để bù lại chi phí? Đây là một bài toán tài chính khó. Theo ước tính của Azeez Azhar và Nathan Warren, hai tác giả bản tin Exponential View, công nghệ AI dự kiến chỉ tạo ra khoảng 60 tỉ USD doanh thu vào năm 2025. Nếu muốn hoàn vốn, con số này phải tăng mạnh. Tháng 9, Bain & Co. tính toán rằng các hãng Big Tech sẽ cần thêm 2.000 tỉ USD doanh thu mỗi năm để trang trải chi phí trung tâm dữ liệu từ nay đến 2030. Ngay cả trong kịch bản lý tưởng nhất, vẫn còn thiếu khoảng 800 tỉ USD mỗi năm. Nếu các tập đoàn công nghệ và nhà đầu tư không thể thu hồi vốn, đây sẽ là một trong những đợt đầu tư dư thừa lớn nhất lịch sử, và hoàn toàn có thể bị gọi tên là bong bóng.
“Tôi tin rằng đây là bong bóng,” Harris Kupperman, nhà sáng lập quỹ phòng hộ Praetorian Capital Management với tài sản khoảng 300 triệu USD, nhận định. “Liệu những thứ này có thể hoàn vốn không? Tôi nghĩ câu trả lời gần như chắc chắn là không.” Theo tính toán của ông, chỉ riêng chi phí xây dựng năm nay đã cần tạo ra thêm 480 tỉ USD doanh thu để bù đắp. Và chưa ai biết khoản tiền đó sẽ đến từ đâu, đặc biệt trong bối cảnh phần lớn người dùng hiện vẫn đang sử dụng ChatGPT miễn phí. “Nếu họ thu vài đô mỗi lần bạn hỏi ChatGPT, tôi không chắc họ còn giữ được thị trường,” ông nói.
Một trở ngại khác là chip xử lý đồ họa (GPU), linh kiện thiết yếu cho AI và cũng là một trong những chi phí lớn nhất trong trung tâm dữ liệu, lại mất giá rất nhanh. Ở những bong bóng trước như đường sắt thế kỷ 19 hay hạ tầng viễn thông đầu 2000, dù chi tiêu quá đà, các công trình đó vẫn để lại cơ sở hạ tầng tồn tại hàng thập kỷ. Đường ray có thể chưa dùng ngay, nhưng vẫn hữu dụng về sau; cáp quang cũng vậy. Ngược lại, GPU chỉ có tuổi thọ vài năm trước khi bị chuyển sang làm tác vụ AI cơ bản. Về mặt tài chính, đầu tư cho AI lúc này giống một vòng luẩn quẩn hơn là một bệ phóng như kỳ vọng.
Chưa hết, còn hàng loạt nút thắt khác có thể khiến nhiều “nhà máy AI” không bao giờ đi vào hoạt động. Trung tâm dữ liệu thường mất 2–3 năm để xây, nhưng việc kết nối chúng với nguồn năng lượng phù hợp có thể mất tới 8 năm, theo Boston Consulting Group. Tức là phải chờ rất lâu trước khi hạ tầng AI bắt đầu tạo ra doanh thu, và đó là trong trường hợp có đủ điện. Một báo cáo đánh giá năm 2024 của bang Virginia, thủ phủ trung tâm dữ liệu toàn cầu, cảnh báo rằng việc đáp ứng đầy đủ nhu cầu năng lượng cho hạ tầng AI là “rất khó,” và kể cả chỉ đáp ứng một nửa vẫn “khó.”
Những người hoài nghi cũng chỉ ra một thực tế đáng thất vọng: Một nghiên cứu nổi bật từ Phòng Thí nghiệm Truyền thông của MIT cho thấy 95% dự án AI thí điểm tại doanh nghiệp không mang lại bất kỳ lợi nhuận đo đếm được nào. McKinsey báo cáo rằng gần 8/10 công ty ứng dụng AI tạo sinh “không ghi nhận tác động đáng kể lên lợi nhuận.” Việc OpenAI phát hành GPT-5 hồi tháng 8 nhưng chỉ nhận được phản hồi hờ hững càng làm dấy lên nghi ngờ về giả định cốt lõi của ngành: Càng nhiều dữ liệu thì AI càng tốt.
Cuối cùng, những lo ngại về một bong bóng AI đang tập trung vào tính luẩn quẩn trong các thương vụ gần đây. Ví dụ, Nvidia vừa bán chip cho OpenAI, vừa đầu tư vào chính công ty đó, một mô hình từng xuất hiện trong bong bóng viễn thông. Ngoài ra, cơ chế tài trợ cũng đang trở nên mập mờ. Tháng 8, Meta đã huy động 29 tỉ USD từ các quỹ tín dụng tư nhân để xây trung tâm dữ liệu. Các startup lớn như OpenAI và CoreWeave cũng dựa vào tín dụng tư nhân để tài trợ hạ tầng. Những khoản vay này thường được cấu trúc qua các pháp nhân đặc biệt (SPV), cho phép giữ nợ ngoài bảng cân đối tài chính, khiến việc đánh giá rủi ro đầu tư trở nên khó khăn hơn.
Theo nhà đầu tư kiêm tác giả Paul Kedrosky, rủi ro đang lan sang cả nhà đầu tư phổ thông. Các công ty tín dụng tư nhân hiện huy động vốn từ các hãng bảo hiểm và cả quỹ ETF bất động sản để rót tiền vào trung tâm dữ liệu. Và dĩ nhiên, bất kỳ ai sở hữu cổ phần trong một quỹ tương hỗ đều đang gián tiếp đặt cược vào xu hướng này thông qua cổ phiếu Big Tech.
Tuy vậy, phe lạc quan, có lẽ đang chiếm đa số trên thị trường, dường như không quá lo lắng. Họ cho rằng doanh thu từ AI tạo sinh đang tăng và sẽ còn tiếp tục tăng. Về chi phí hạ tầng, dù nhìn có vẻ lớn, nhưng vẫn chưa là gì so với những bong bóng trong quá khứ, theo phân tích của Azhar và Warren từ Exponential View. Tính theo tỉ lệ GDP, chi tiêu cho đường sắt thời kỳ đó cao gấp bốn lần so với chi tiêu cho AI hiện nay. Quan trọng hơn, các công ty công nghệ lớn có rất nhiều tiền và đủ sức "đốt" vài trăm tỉ USD mà không chớp mắt. Cả Altman và Zuckerberg đều nhấn mạnh rằng họ theo đuổi tầm nhìn dài hạn, chứ không tìm kiếm lợi nhuận ngắn hạn.
Vấn đề là: Liệu nhà đầu tư có đủ kiên nhẫn để đồng hành với cái gọi là “tầm nhìn dài hạn” không? Bản chất của bong bóng không nằm ở việc nó có vỡ hay không, mà là khi nào nó sẽ vỡ. Erik Gordon, giảng viên tại Trường Kinh doanh thuộc Đại học Michigan, cho rằng tín hiệu bi quan đầu tiên sẽ xuất hiện từ thị trường gọi vốn mạo hiểm. “Bạn sẽ thấy các vòng gọi vốn bắt đầu thu hẹp quy mô,” ông nhận định. Giá cổ phiếu niêm yết trên sàn cũng có thể giảm theo. (Tạm thời thì thị trường vẫn đang bay cao.)
Cho đến khi điều đó xảy ra, cơn sốt AI giống như một bài kiểm tra Rorschach, bạn thấy gì còn tùy vào cách bạn đánh giá triển vọng của công nghệ này. Những người bi quan từ lâu đã cảnh báo rằng cơn sốt hiện tại không bền vững về mặt tài chính. Trong khi đó, những người tin vào tương lai AI vẫn đặt cược rằng công nghệ này sẽ phát triển đủ nhanh, đủ mạnh để hoàn vốn, dù logic thị trường truyền thống không đứng về phía họ.
George Gilder, người từng vỡ mộng sau bong bóng viễn thông, giờ cười nhạt trước cơn sốt trung tâm dữ liệu hiện tại. “Rõ ràng là đang xây dựng quá đà,” ông nói qua điện thoại từ nhà riêng ở vùng đồi Berkshire, bang Massachusetts, nơi ông đang điều hành tới bốn bản tin đầu tư cùng lúc. Gilder vẫn lạc quan về AI, nhưng cho rằng trung tâm dữ liệu là công nghệ của quá khứ. Theo ông, tương lai của AI sẽ nằm ở các bộ vi xử lý wafer-scale lớn hơn GPU nhưng phù hợp hơn với các tác vụ suy luận vốn là cốt lõi trong phản hồi của AI. Ông dự đoán các công ty công nghệ lớn sẽ còn “loay hoay” với mô hình trung tâm dữ liệu thêm 4–5 năm nữa, trước khi toàn bộ hệ thống lại tiếp tục thay đổi. Nói cách khác, ánh sáng Prometheus vẫn chưa tắt.
