Các nhà vận hành đám mây lớn nhất thế giới đang trên đà chi cho hạ tầng trí tuệ nhân tạo nhiều hơn dòng tiền tự do tạo ra vào năm 2027, theo phân tích của Reuters dựa trên các ước tính đồng thuận của LSEG, đưa thị trường nợ vào vị trí trung tâm trong giai đoạn tiếp theo của quá trình phát triển AI.
Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta và Oracle đều đang mở rộng công suất trung tâm dữ liệu, mua chip tiên tiến và bảo đảm nguồn điện cho các khối lượng công việc AI với tốc độ vượt quá lượng tiền mặt do chính họ tạo ra. Reuters tính toán rằng mỗi 1 USD dòng tiền từ hoạt động kinh doanh tăng thêm tại năm công ty tương ứng với khoảng 1,57 USD chi tiêu vốn tăng thêm đến năm 2027.
Các số liệu này thách thức giả định rằng những công ty công nghệ lớn nhất có thể chủ yếu dùng lợi nhuận để tài trợ cho cuộc đua AI. Bảng cân đối kế toán của họ vẫn mạnh hơn nhiều so với các doanh nghiệp đi vay điển hình, nhưng quy mô chi tiêu dự kiến đang bắt đầu biến các quyết định tài chính thành một phần đáng kể của câu chuyện.
Kế hoạch chi tiêu tăng tốc vào năm 2026
Theo các ước tính được Reuters trích dẫn, chi tiêu vốn của Amazon, Alphabet, Microsoft, Meta và Apple đạt tổng cộng khoảng 227 tỷ USD vào năm 2024 và tăng lên 391 tỷ USD vào năm 2025. Định hướng của các công ty và ước tính thị trường cho thấy tổng chi tiêu của nhóm này có thể vượt 635 tỷ USD vào năm 2026.
Amazon đặt mục tiêu chi tiêu 200 tỷ USD vào năm 2026. Alphabet dự kiến chi từ 175 tỷ đến 185 tỷ USD, trong khi Meta cho biết chi tiêu của công ty có thể lên tới 135 tỷ USD. Chỉ riêng những cam kết này đã cho thấy cuộc đua hạ tầng AI đang vượt ra ngoài một chu kỳ ngắn hạn mua chip để chuyển sang nhiều năm đầu tư vào trung tâm dữ liệu, thiết bị mạng và nguồn cung điện.
Goldman Sachs dự báo chi tiêu vốn của các nhà cung cấp đám mây siêu quy mô sẽ vào khoảng 1,15 nghìn tỷ đến 1,4 nghìn tỷ USD trong giai đoạn 2025 đến 2027. Con số này so với 477 tỷ USD đã chi trong giai đoạn ba năm trước đó, từ năm 2022 đến 2024.
Amin Mrini ước tính các cam kết chi tiêu vốn kết hợp năm 2026 của năm công ty tương đương khoảng 3,8 lần dòng tiền tự do kết hợp của họ. Dòng tiền tự do đo lường lượng tiền còn lại sau khi một công ty thanh toán chi phí hoạt động và chi tiêu vốn, qua đó trở thành thước đo hữu ích về mức tài trợ còn khả dụng mà không cần vay nợ hoặc phát hành cổ phiếu.
Khoảng cách này không có nghĩa cả năm công ty đều chịu áp lực tài chính như nhau. Amazon, Microsoft, Alphabet và Meta vận hành các mảng kinh doanh cốt lõi có lợi nhuận, tạo ra dòng tiền từ hoạt động kinh doanh đáng kể. Tuy nhiên, các con số tổng hợp cho thấy việc xây dựng AI ngày càng cạnh tranh với hoạt động mua lại cổ phiếu, trả cổ tức, thâu tóm và các mục đích sử dụng tiền mặt khác của doanh nghiệp.
Oracle là ví dụ rõ nhất về áp lực này
Oracle nổi bật trong số các bên mua hạ tầng lớn vì chi tiêu vốn của công ty tăng nhanh hơn nhiều so với khả năng tạo dòng tiền từ hoạt động kinh doanh. Reuters đưa tin chi tiêu vốn của Oracle tăng từ mức 47% dòng tiền từ hoạt động kinh doanh trong năm tài chính 2022 lên 174% trong năm tài chính 2026, kết thúc vào tháng 5.
Trong giai đoạn đó, Oracle đã chi $55.7 tỷ cho đầu tư vốn trong khi tạo ra $32.0 tỷ dòng tiền từ hoạt động kinh doanh, theo các số liệu được trích dẫn trong phân tích. Dòng tiền tự do của công ty chuyển sang âm, còn cổ phiếu đã giảm 36% từ đầu năm trong giai đoạn được báo cáo đề cập.
Oracle đã nêu kế hoạch huy động từ $45 tỷ đến $50 tỷ thông qua vốn vay và vốn cổ phần để mở rộng đám mây. Vị thế của công ty cho thấy thách thức tài chính mà các doanh nghiệp theo đuổi những hợp đồng hạ tầng AI quy mô lớn phải đối mặt: nhu cầu đã ký kết hoặc dự kiến có thể biện minh cho việc xây dựng nhanh chóng, nhưng các trung tâm dữ liệu và thiết bị điện toán cần được tài trợ từ lâu trước khi doanh thu từ khách hàng được thu đầy đủ.
Kết quả kinh doanh quý gần nhất của Microsoft cũng cho thấy quy mô đầu tư. Công ty báo cáo $35.8 tỷ dòng tiền từ hoạt động kinh doanh, so với $37.5 tỷ chi tiêu vốn, bao gồm cả các hợp đồng thuê tài chính. Hợp đồng thuê tài chính cho phép doanh nghiệp sử dụng thiết bị trong khi dàn trải các khoản thanh toán theo thời gian, nhưng vẫn là một cam kết tài chính dài hạn gắn với việc mở rộng hạ tầng.
Reuters cho biết dòng tiền từ hoạt động kinh doanh trong 12 tháng gần nhất của Amazon tăng 30% lên $148.5 tỷ, trong khi dòng tiền tự do giảm xuống $1.2 tỷ. Sự tương phản này cho thấy lượng tiền mặt tạo ra lớn có thể nhanh chóng bị hấp thụ như thế nào khi một công ty đồng thời xây dựng năng lực đám mây và hỗ trợ một hoạt động bán lẻ, logistics khổng lồ.
Kỳ vọng doanh thu đối mặt với thách thức lớn
Các tính toán của ông Mrini làm rõ hơn bài kiểm tra thương mại đối với hạ tầng AI. Sử dụng mức chuẩn tỷ suất hoàn vốn đầu tư trước thuế 15%, doanh thu từ điện toán AI sẽ cần đạt khoảng $2.9 nghìn tỷ vào năm 2030 để trang trải chi phí vốn đã triển khai.
Con số đó sẽ cao hơn ba lần quy mô thị trường điện toán đám mây hiện tại, vốn khoảng 211 tỷ USD, và sẽ đòi hỏi mức tăng trưởng hằng năm xấp xỉ 68% trong 5 năm liên tiếp, theo các ước tính. Mức doanh thu cần thiết không có nghĩa là không thể đạt được, nhưng nó để lại rất ít dư địa cho tình trạng dư thừa công suất kéo dài, việc doanh nghiệp áp dụng AI chậm hơn hoặc giá cả sụt giảm mạnh.
Chỉ số Kinh tế của Anthropic tạo thêm một yếu tố phức tạp. Bộ dữ liệu được trích dẫn trong phân tích cho thấy chi phí của một tác vụ AI giảm 10% chỉ đi kèm mức sử dụng tăng khoảng 3%. Nếu mối quan hệ này vẫn đúng ở quy mô lớn, giá dịch vụ AI giảm có thể kích thích nhu cầu nhưng không tạo ra đủ mức tiêu thụ bổ sung để bù đắp chi phí cơ sở hạ tầng đang tăng nhanh.
Theo phân tích của Mrini, tăng trưởng doanh thu AI hiện được ước tính khoảng 25% đến 30% mỗi năm, trong khi chi tiêu vốn tăng gần 60% đến 70%. Sự chênh lệch này gây áp lực buộc các nhà vận hành đám mây phải chuyển hoạt động thử nghiệm AI thành doanh thu doanh nghiệp định kỳ với biên lợi nhuận cao.
Các chu kỳ cơ sở hạ tầng trước đây đưa ra một sự so sánh đáng lưu ý
Một nghiên cứu của Cornell Capital Group được Reuters trích dẫn đã so sánh cơn bùng nổ xây dựng cơ sở hạ tầng AI với những giai đoạn trước đây, khi cơ sở hạ tầng mang tính chuyển đổi tạo ra lợi nhuận không đồng đều cho các cổ đông.
Trong cơn bùng nổ đường sắt ở Mỹ thế kỷ 19, cổ phiếu và trái phiếu đường sắt đạt 10,6 tỷ USD, tương đương khoảng 400 tỷ USD theo giá trị đồng USD hiện nay, trong khi nợ của chính phủ Mỹ ở mức 1,2 tỷ USD. Nghiên cứu cho biết 90% các công ty đường sắt đã thất bại sau Khủng hoảng năm 1873, và 25% chiều dài đường ray đã rơi vào diện bị quản lý tài sản trong Khủng hoảng năm 1893.
Hàng không thương mại tạo ra giá trị kinh tế khổng lồ nhưng chỉ đem lại tổng lợi nhuận tương đối hạn chế cho toàn ngành. Nghiên cứu ước tính lợi nhuận ròng của các hãng hàng không toàn cầu trong 80 năm qua vào khoảng 86 tỷ USD, trước khi ngành này mất khoảng 190 tỷ USD trong giai đoạn Covid-19 kéo dài ba năm.
Chu kỳ viễn thông vào cuối những năm 1990 mang đến một sự tương đồng công nghệ gần gũi hơn. Hơn 500 tỷ USD đã được đổ vào các mạng cáp quang và không dây, nhưng hơn 23 công ty viễn thông lớn đã nộp đơn phá sản vào năm 2002, cùng với khoảng 2 nghìn tỷ USD thiệt hại về giá trị thị trường. Nghiên cứu của Cornell cho biết tại thời điểm đó, chưa đến 5% số cáp quang được triển khai đã được kích hoạt.
Cơ sở hạ tầng AI có thể chứng minh khả năng tạo ra giá trị thương mại lớn hơn các mạng lưới trước đây, đặc biệt nếu phần mềm và các tác nhân AI được tích hợp vào quy trình làm việc của doanh nghiệp. Tuy nhiên, lịch sử của đường sắt, hàng không và viễn thông cho thấy giá trị kinh tế lâu dài không tự động chuyển thành lợi nhuận kịp thời cho các công ty tài trợ cho quá trình xây dựng ban đầu.
Đối với thị trường tiền điện tử, các bằng chứng ủng hộ sự thận trọng thay vì một dự đoán chắc chắn. Việc phát hành lượng lớn nợ công nghệ có thể ảnh hưởng đến các điều kiện trên thị trường tín dụng và khẩu vị rủi ro, nhưng không có dữ liệu được cung cấp nào chứng minh rằng hoạt động vay nợ của các công ty siêu quy mô đã làm cạn kiệt thanh khoản khỏi tài sản kỹ thuật số hoặc đảm bảo một biến động thị trường cụ thể. Vấn đề cấp thiết hơn là liệu doanh thu từ AI có bắt kịp nguồn vốn đang được cam kết hay không.
Lo ngại về rủi ro chi tiêu vốn do AI thúc đẩy? Tìm hiểu cách tài sản kỹ thuật số định hình lại các chiến lược huy động vốn cho cơ sở hạ tầng quy mô lớn.
Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm: Nội dung trên trang này chỉ được cung cấp cho mục đích thông tin chung và không thể hiện quan điểm hay lời khuyên tài chính của Toobit. Chúng tôi không đảm bảo về tính chính xác hoặc đầy đủ của thông tin này và không chịu trách nhiệm đối với bất kỳ sai sót, thiếu sót hoặc kết quả nào phát sinh từ việc sử dụng thông tin. Đầu tư vào tài sản kỹ thuật số có rủi ro; người dùng nên tự đánh giá tình hình tài chính của mình và các rủi ro liên quan. Để biết thêm chi tiết, vui lòng tham khảo Điều khoản dịch vụ và Công bố rủi ro.
