Bong bóng khả năng tính toán AI? Hay là thí nghiệm "đòn bẩy năng suất" lớn nhất trong lịch sử nhân loại? - Phân tích cuộc trường chinh tài chính 30.000 tỷ USD

Tiêu đề gốc: Cơ sở hạ tầng AI là bong bóng, hay “hợp lực mua thời gian”? Phân tích cấu trúc tài chính đằng sau 30 nghìn tỷ USD

Tác giả gốc: Distill AI

Nguồn gốc văn bản:

Tái bản: Daisy, Tài chính Hỏa tinh

Khi các ông lớn công nghệ chi hơn 3000 tỷ USD cho việc xây dựng sức mạnh AI trong năm nay, và dự kiến tổng đầu tư sẽ vượt quá 30.000 tỷ USD trong ba năm tới, một câu hỏi nổi lên: Đây có phải là sự tái hiện của bong bóng Internet năm 2000, hay là cược sản xuất lớn nhất trong lịch sử nhân loại?

Đây không phải là một cuộc tranh luận nhị phân đơn giản giữa “bong bóng vs không bong bóng”, câu trả lời có thể phức tạp và tinh vi hơn bạn nghĩ. Tôi không có quả cầu pha lê để tiên đoán tương lai. Nhưng tôi đã cố gắng phân tích cấu trúc tài chính cơ bản của bữa tiệc này để xây dựng một khung phân tích.

Bài viết khá dài và có nhiều chi tiết, trước tiên nói về kết luận:

Về phương diện này, tôi không nghĩ đây là một bong bóng lớn. Nhưng một số khâu có rủi ro cao.

Nói một cách chính xác hơn, cơ sở hạ tầng AI hiện tại giống như một cuộc trường chinh “hợp tác + mua thời gian”. Các công ty lớn (( Microsoft, Google, Meta, Nvidia…) sử dụng kỹ thuật tài chính để khuấy động đòn bẩy khổng lồ, nhưng đã chuyển giao rủi ro tín dụng chính cho các công ty dự án (SPV) và thị trường vốn, liên kết chặt chẽ lợi ích của tất cả các bên tham gia.

Khái niệm “mua thời gian” đề cập đến việc họ cược vào dòng tiền của mình và sự kiên nhẫn của các nguồn lực bên ngoài, liệu có thể kéo dài đến ngày “AI thực sự nâng cao năng suất”.

Nếu thắng cược, AI sẽ thực hiện lời hứa, các công ty lớn sẽ là người chiến thắng lớn nhất. Nếu thua cược (AI không tiến triển như mong đợi hoặc chi phí quá cao), nguồn lực bên ngoài cung cấp tài chính sẽ là những người bị ảnh hưởng đầu tiên.

Đây không phải là loại “bong bóng do ngân hàng đòn bẩy quá mức, điểm kích nổ đơn lẻ” như năm 2008. Đây là một thí nghiệm khổng lồ về tài trợ trực tiếp, được dẫn dắt bởi những doanh nhân thông minh nhất, có nhiều tiền mặt nhất trên trái đất, sử dụng các chiến lược “tài trợ ngoài bảng” phức tạp, phân tách rủi ro thành nhiều phần có thể giao dịch, phân tán cho các nhà đầu tư khác nhau để tiêu thụ.

Dù không phải là bong bóng, nhưng điều đó không có nghĩa là tất cả các khoản đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI đều có thể đạt được ROI tốt.

01 Hiểu cốt lõi: Cơ chế ràng buộc lợi ích của “hợp tác”

Khái niệm “ôm nhau” ám chỉ rằng cơ sở hạ tầng AI này sẽ gắn chặt lợi ích của năm bên lại với nhau:

Các gã khổng lồ công nghệ (Meta, Microsoft, Google) và các đối tác mô hình lớn của họ (OpenAI, xAI): cần sức mạnh tính toán, nhưng không muốn chi tiền một lần.

Nhà cung cấp chip (Nvidia): Cần các đơn đặt hàng lớn liên tục để duy trì định giá của mình.

Quỹ đầu tư tư nhân (Blackstone, Blue Owl, Apollo): cần một loại tài sản mới để mở rộng quy mô quản lý tài sản và thu phí quản lý nhiều hơn.

Neocloud (CoreWeave, Nebius) và các nhà cung cấp dịch vụ đám mây hybrid (Oracle Cloud Infrastructure): cung cấp cơ sở hạ tầng và sức mạnh tính toán, nhưng đồng thời cần các công ty lớn ký hợp đồng dài hạn để huy động vốn.

Nhà đầu tư tổ chức (quỹ hưu trí, quỹ chủ quyền, quỹ truyền thống như BlackRock): cần lợi suất ổn định cao hơn trái phiếu chính phủ.

Và năm phương này tạo thành một “cộng đồng lợi ích”, ví dụ:

Nvidia cung cấp hàng ưu tiên cho CoreWeave, đồng thời đầu tư vào cổ phần của họ.

Microsoft đã cấp hợp đồng dài hạn cho CoreWeave, đồng thời hỗ trợ tài chính cho họ.

Blackstone cung cấp tài trợ nợ, đồng thời huy động vốn từ quỹ hưu trí.

Meta và Blue Owl cùng thành lập SPV, cùng chia sẻ rủi ro

OpenAI và các nhà sản xuất mô hình lớn khác liên tục nâng cao tiêu chuẩn về tham số mô hình, khả năng suy luận và quy mô đào tạo, tương đương với việc không ngừng tăng cao ngưỡng yêu cầu về sức mạnh tính toán của toàn ngành. Đặc biệt dưới sự gắn kết sâu sắc với Microsoft, cấu trúc hợp tác “thuê ngoài công nghệ, nội hóa áp lực” này khiến OpenAI mặc dù không chi tiền nhưng trở thành ngọn lửa kích thích cuộc đua chi tiêu vốn toàn cầu. Nó không phải là bên tài trợ, nhưng là người tổ chức thực tế thúc đẩy việc gia tăng đòn bẩy toàn sân.

Không ai có thể tự cứu mình, đó chính là bản chất của “hợp tác”.

02 Cấu trúc vốn — Ai đang bỏ tiền ra? Tiền chảy về đâu?

Để hiểu cấu trúc tổng thể, chúng ta có thể bắt đầu từ biểu đồ dòng tiền dưới đây.

Các ông lớn công nghệ cần một con số khổng lồ về sức mạnh tính toán, có hai con đường:

Xây dựng trung tâm dữ liệu tự quản: Đây là mô hình truyền thống. Ưu điểm là hoàn toàn kiểm soát, nhược điểm là xây dựng chậm và tất cả chi phí vốn và rủi ro đều đè nặng lên bảng cân đối kế toán của chính mình.

Tìm kiếm nhà cung cấp bên ngoài: Các ông lớn không chỉ đơn giản là thuê máy chủ, mà còn thúc đẩy hai mô hình “nhà cung cấp bên ngoài” cốt lõi. Đây là xu hướng mới hiện nay, và cũng là trọng tâm phân tích của chúng tôi.

Loại đầu tiên là SPV (Special Purpose Vehicle) / Thực thể mục đích đặc biệt, đây là một công cụ tài chính thuần túy. Bạn có thể tưởng tượng nó như một thực thể đặc biệt được thành lập cho “dự án đơn lẻ, khách hàng đơn lẻ”.

Mô hình kinh doanh: Ví dụ, Meta muốn xây dựng trung tâm dữ liệu nhưng không muốn chi một khoản tiền lớn ngay một lần, nên đã hợp tác với công ty quản lý tài sản để thành lập SPV. Nhiệm vụ duy nhất của SPV là xây dựng và vận hành trung tâm chỉ thuộc về Meta. Các nhà đầu tư nhận được trái phiếu chất lượng cao dựa trên dòng tiền thuê (hỗn hợp giữa trái phiếu công ty và tài chính dự án).

Loại khách hàng: Cực kỳ đơn giản, thường chỉ có một (ví dụ: Meta).

Mức độ rủi ro: Sự sống và cái chết hoàn toàn phụ thuộc vào tín dụng của một khách hàng duy nhất.

Loại thứ hai là Neocloud ( như CoreWeave, Lambda, Nebius ), đây là các công ty hoạt động độc lập (Operating Company, OpCo), có chiến lược hoạt động riêng và quyền quyết định hoàn toàn.

Mô hình kinh doanh: Ví dụ, CoreWeave tự huy động vốn (cổ phiếu và trái phiếu) để mua một lượng lớn GPU, sau đó cho nhiều khách hàng thuê lại, ký hợp đồng “bảo đảm/dự trữ”. Linh hoạt nhưng giá trị cổ phần biến động lớn.

Loại khách hàng: lý thuyết đa dạng, thực tế phụ thuộc cao vào các công ty lớn (chẳng hạn như sự hỗ trợ sớm của Microsoft đối với CoreWeave). Do quy mô nhỏ, không giống như SPV dựa vào một “bố già” duy nhất, Neocloud phụ thuộc nhiều hơn vào các nhà cung cấp thượng nguồn (Nvidia).

Mức độ rủi ro: Rủi ro được phân tán đến nhiều khách hàng, nhưng khả năng vận hành, công nghệ và giá trị cổ phần đều ảnh hưởng đến sự tồn tại.

Mặc dù về mặt pháp lý và cấu trúc hoạt động hoàn toàn khác nhau, nhưng bản chất kinh doanh của cả hai đều đi đến một điểm chung: đều là “nhà cung cấp sức mạnh tính toán bên ngoài” của các ông lớn, chuyển giao việc mua sắm GPU khổng lồ và xây dựng trung tâm dữ liệu ra khỏi bảng cân đối kế toán của các ông lớn.

Vậy thì tiền của những SPV và Neoclouds đến từ đâu?

Câu trả lời không phải là ngân hàng truyền thống, mà là quỹ tín dụng tư nhân (Private Credit Funds). Tại sao?

Điều này là do sau năm 2008, “Quy định Basel III” đã đưa ra yêu cầu khắt khe về tỷ lệ vốn tối thiểu của ngân hàng. Các ngân hàng phải chịu đựng những khoản cho vay lớn với rủi ro cao, độ tập trung cao và kỳ hạn dài, do đó, lượng dự trữ cần phải trích lập cao đến mức không phù hợp với chi phí.

Các doanh nghiệp mà ngân hàng “không thể làm” hoặc “không dám làm” đã tạo ra một khoảng trống lớn. Các ông lớn cổ phần tư nhân như Apollo, Blue Owl, Blackstone đã lấp đầy khoảng trống đó - họ không bị ràng buộc bởi các quy định ngân hàng, có thể cung cấp tài chính linh hoạt và nhanh chóng hơn, nhưng lãi suất cũng cao hơn. Đảm bảo bằng tiền thuê dự án hoặc GPU/thiet bị với hợp đồng dài hạn.

Đối với họ, đây là một chiếc bánh rất hấp dẫn - nhiều người có kinh nghiệm tài trợ cơ sở hạ tầng truyền thống, và chủ đề này đủ để khiến quy mô quản lý tài sản tăng gấp nhiều lần, phí quản lý và lợi ích kèm theo (Carried Interest) tăng mạnh.

Vậy thì tiền của các quỹ tín dụng tư nhân này, cuối cùng đến từ đâu?

Câu trả lời là các nhà đầu tư tổ chức (LPs), chẳng hạn như quỹ hưu trí (Pension Funds), quỹ tài sản nhà nước, công ty bảo hiểm, thậm chí là các nhà đầu tư thông thường (chẳng hạn như thông qua ETF tín dụng tư nhân do BlackRock phát hành - trong đó có trái phiếu tư nhân 144A Beignet Investor LLC 144A 6.581% 05/30/2049 dưới dự án Meta)

Đường truyền dẫn rủi ro của chuỗi đã được thiết lập:

( người chịu rủi ro cuối cùng ) quỹ hưu trí/nhà đầu tư ETF/quỹ chủ quyền → ( tổ chức trung gian ) quỹ tín dụng tư nhân → ( thực thể tài chính ) SPV hoặc Neocloud ( như CoreWeave ) → (người sử dụng cuối) gã khổng lồ công nghệ ( như Meta )

03 Phân tích trường hợp SPV — Hyperion của Meta

Để hiểu mô hình SPV, kế hoạch “Hyperion” của Meta là một ví dụ tuyệt vời (có đủ thông tin công khai):

Cấu trúc/Cổ phần: Meta và Quỹ quản lý Blue Owl hợp tác thành lập JV (Beignet Investor LLC). Meta sở hữu 20% cổ phần, Blue Owl 80%. Phát hành trái phiếu theo cấu trúc SPV 144A. JV xây dựng tài sản, Meta thuê dài hạn. Chi phí vốn trong giai đoạn thi công thuộc về JV, tài sản dần dần được chuyển sang bảng cân đối kế toán của Meta sau khi bắt đầu thuê tài chính.

Quy mô: khoảng 27,3 tỷ USD trái phiếu (trái phiếu tư nhân 144A) + khoảng 2,5 tỷ USD vốn cổ phần, là một trong những khoản vay trái phiếu công ty lớn nhất trong lịch sử Mỹ / tài trợ dự án theo kiểu tín dụng tư nhân. Ngày đến hạn là năm 2049, cấu trúc hoàn trả dài hạn này về bản chất là “trước tiên khóa chặt rủi ro thời gian khó khăn nhất.”

Lãi suất/xếp hạng: Nợ được xếp hạng A+ bởi S&P (xếp hạng cao cho phép các nhà bảo hiểm phân bổ), lãi suất danh nghĩa khoảng 6,58%.

Cấu trúc nhà đầu tư: PIMCO đăng ký 18 tỷ; ETF thuộc BlackRock tổng cộng hơn 3 tỷ. Đối với nhóm nhà đầu tư này, đây là lợi suất ổn định chất lượng cao rất hấp dẫn.

Dòng tiền và hợp đồng thuê: Blue Owl không quan tâm đến GPU có thể bị suy giảm giá trị (tôi nghĩ rằng một số người trên thị trường hiện nay lo lắng về giả định tuổi thọ khấu hao của GPU quá dài là sai lầm, vì GPU chỉ là phần cứng, trong khi giá trị tổng thể của AI phụ thuộc vào phần cứng + mô hình; giá của phần cứng cũ giảm do sự thay đổi nhưng không có nghĩa là giá trị ứng dụng của mô hình AI cuối cùng cũng giảm theo), mà là dòng tiền SPV được hỗ trợ bởi hợp đồng thuê dài hạn của Meta (bắt đầu từ năm 2029). Vốn trong giai đoạn xây dựng cũng đã được phân bổ vào trái phiếu chính phủ Mỹ để giảm rủi ro. Cấu trúc này kết hợp tính thanh khoản của trái phiếu doanh nghiệp với các điều khoản bảo vệ tài chính dự án, đồng thời là 144A-for-life (vòng đầu tư bị hạn chế).

Vậy tại sao rủi ro ngắn hạn của kiến trúc này lại rất thấp?

Điều này là vì trong cấu trúc này, nhiệm vụ của Hyperion rất đơn giản: tay trái nhận tiền thuê Meta, tay phải trả lãi cho Blue Owl. Chỉ cần Meta không sụp đổ (khả năng xảy ra trong tương lai là rất thấp), dòng tiền sẽ vững như đá. Không cần lo lắng về sự biến động của nhu cầu AI, hay giá GPU giảm.

Cấu trúc nợ dài hạn 25 năm này, được trả theo hình thức tiền thuê, chỉ cần tiền thuê ổn định và lãi suất được thanh toán bình thường, thì tất cả các rủi ro tái tài chính gần đây sẽ được khóa lại. Đây chính là tinh hoa của việc “mua thời gian” (để giá trị do ứng dụng AI tạo ra từ từ theo kịp cấu trúc tài chính).

Đồng thời, Meta sử dụng tín dụng của mình và dòng tiền mạnh mẽ để đổi lấy khoản tài trợ dài hạn khổng lồ, vượt qua chi phí vốn truyền thống. Mặc dù theo các chuẩn mực kế toán hiện đại (IFRS 16), các hợp đồng thuê dài hạn cuối cùng vẫn được ghi nhận là “nợ thuê”, nhưng lợi ích nằm ở chỗ: áp lực chi phí vốn hàng tỷ đô la trong giai đoạn xây dựng ban đầu, cũng như rủi ro xây dựng liên quan và các hoạt động tài chính, đều được chuyển giao cho SPV.

Chuyển đổi chi phí vốn lớn một lần thành chi phí thuê trả góp trong 25 năm tới, tối ưu hóa dòng tiền một cách đáng kể. Sau đó, cược rằng những khoản đầu tư vào AI này có thể mang lại lợi ích kinh tế đủ để trả lãi và gốc trong 10-20 năm (dựa trên lãi suất danh nghĩa của trái phiếu 6,58%, với chi phí hoạt động được xem xét, ROI tính theo EBITDA ít nhất phải đạt 9-10% để các cổ đông có được tỷ suất sinh lợi khá).

04 Neocloud của đệm - Rủi ro vốn cổ phần của OpCo

Nếu mô hình SPV là “chuyển nhượng tín dụng”, thì các mô hình Neocloud như CoreWeave, Nebius chính là “phân lớp rủi ro sâu hơn”.

Lấy CoreWeave làm ví dụ, cấu trúc vốn phức tạp hơn nhiều so với SPV. Nhiều vòng gọi vốn cổ phần và trái phiếu, các nhà đầu tư bao gồm Nvidia, VC, quỹ tăng trưởng và quỹ trái phiếu tư nhân, tạo thành một chuỗi đệm rủi ro rõ ràng.

Giả sử nhu cầu AI không như mong đợi, hoặc có đối thủ mới xuất hiện, doanh thu của CoreWeave giảm mạnh, không thể trả lãi suất cao thì sẽ xảy ra điều gì:

Bước đầu tiên là sự bốc hơi giá trị cổ phần: giá cổ phiếu của CoreWeave giảm mạnh. Đây là “đệm cổ phần” - hấp thụ cú sốc đầu tiên. Công ty có thể buộc phải huy động vốn với giá thấp, quyền lợi của cổ đông cũ bị pha loãng đáng kể, thậm chí mất trắng. So với đó, đệm cổ phần của SPV mỏng hơn, vì không thể huy động vốn trực tiếp trên thị trường công khai.

Bước thứ hai là các chủ nợ bị thiệt hại: chỉ sau khi cổ phần hoàn toàn “bị thiêu rụi”, CoreWeave vẫn không thể trả nợ, thì đến lượt các chủ nợ tư nhân như Blackstone gánh chịu thiệt hại. Nhưng các quỹ này khi cho vay thường yêu cầu tài sản đảm bảo rất tốt (GPU mới nhất) và quyền ưu tiên hoàn trả nghiêm ngặt.

CoreWeave và Nebius đều áp dụng “xác định hợp đồng dài hạn trước, sau đó huy động vốn từ hợp đồng dài hạn”, để tái tài trợ nhanh chóng mở rộng trên thị trường vốn. Sự tinh tế của cấu trúc này nằm ở chỗ, khách hàng lớn có thể đạt được hiệu quả sử dụng vốn tốt hơn, không phải đầu tư mà sử dụng hợp đồng mua hàng trong tương lai để thu hút nhiều chi phí vốn hơn, khả năng rủi ro lây lan ra toàn bộ hệ thống tài chính là hạn chế.

Ngược lại, các cổ đông của Neocloud cần lưu ý rằng họ đang ngồi ở vị trí bấp bênh nhất trong ván cược này, nhưng cũng thú vị nhất. Họ đang đặt cược vào sự tăng trưởng nhanh chóng và còn phải cầu nguyện rằng các hoạt động tài chính của ban quản lý (gia hạn nợ, phát hành cổ phiếu mới) gần như hoàn hảo, bên cạnh đó cũng cần chú ý đến cấu trúc đáo hạn nợ, phạm vi thế chấp, thời điểm gia hạn hợp đồng và độ tập trung của khách hàng, để có thể đánh giá tốt hơn tỷ lệ rủi ro và phần thưởng của cổ phần.

Chúng ta cũng có thể tưởng tượng rằng nếu nhu cầu AI thực sự tăng trưởng chậm, ai sẽ là năng lực dễ bị bỏ rơi nhất ở rìa? SPV hay Neocloud? Tại sao?

05 Oracle Cloud: Cuộc phản công của những người chơi đám mây không điển hình

Khi mọi người đều chú ý đến CoreWeave và ba gã khổng lồ đám mây, một “ngựa đen” bất ngờ trong lĩnh vực đám mây cũng đang âm thầm trỗi dậy: Oracle Cloud

Nó không thuộc về Neocloud, cũng không phải là một trong ba gã khổng lồ công nghệ hàng đầu, nhưng nhờ vào thiết kế kiến trúc linh hoạt cao và hợp tác sâu với Nvidia, nó đã giành được hợp đồng cho một phần tải tính toán của Cohere, xAI, thậm chí là OpenAI.

Đặc biệt là khi đòn bẩy của Neocloud dần trở nên chặt chẽ, không gian đám mây truyền thống không đủ, Oracle với định vị “trung lập” và “có thể thay thế”, trở thành lớp đệm quan trọng trong chuỗi cung ứng sức mạnh tính toán AI đợt thứ hai.

Sự tồn tại của nó cũng cho chúng ta thấy rằng, cuộc chiến giành sức mạnh tính toán không chỉ có ba ông lớn đối đầu, mà còn có những nhà cung cấp phi điển hình nhưng vô cùng có ý nghĩa chiến lược như Oracle đang lặng lẽ chiếm chỗ.

Nhưng đừng quên, bàn chơi của trò chơi này không chỉ có ở Silicon Valley, mà còn mở rộng ra toàn bộ thị trường tài chính toàn cầu.

Chính phủ “bảo đảm ngầm” mà mọi người đều thèm muốn

Cuối cùng, trong ván bài này do các ông lớn công nghệ và tài chính tư nhân dẫn dắt, còn có một “lá bài” tiềm năng - chính phủ. Mặc dù OpenAI gần đây đã công khai nói rằng “không có và không mong muốn” chính phủ bảo lãnh cho các trung tâm dữ liệu, nhưng thảo luận với chính phủ là về việc bảo lãnh tiềm năng cho các nhà máy chip chứ không phải trung tâm dữ liệu. Nhưng tôi nghĩ rằng họ (hoặc các bên tham gia tương tự) chắc chắn đã bao gồm lựa chọn “kéo chính phủ vào để hợp tác” trong kế hoạch ban đầu của mình.

Nói sao? Nếu quy mô cơ sở hạ tầng AI lớn đến mức ngay cả quyền nợ tư nhân cũng không thể chịu đựng được, lối thoát duy nhất là nâng cấp thành cuộc chiến sức mạnh quốc gia. Một khi vị thế lãnh đạo AI được định nghĩa là “an ninh quốc gia” hoặc “cuộc đua lên mặt trăng thế kỷ 21”, việc chính phủ can thiệp sẽ trở nên hợp lý.

Cách can thiệp hiệu quả nhất không phải là trực tiếp bỏ tiền ra, mà là cung cấp “bảo lãnh”. Cách làm này mang lại một lợi ích quyết định: giảm đáng kể chi phí tài chính.

Những nhà đầu tư có độ tuổi tương đương với tôi chắc hẳn vẫn nhớ đến Freddie Mac ( và Fannie Mae ). Hai công ty này được gọi là “doanh nghiệp được chính phủ tài trợ” (Government Sponsored Enterprises; GSEs) không phải là các bộ phận chính thức của chính phủ Mỹ, nhưng thị trường thường tin rằng chúng có “bảo lãnh chính phủ ngầm”.

Chúng mua các khoản vay thế chấp từ ngân hàng, đóng gói thành MBS và đảm bảo, sau đó bán ra trên thị trường mở để tái định hướng vốn vào thị trường vay thế chấp, tăng thêm nguồn vốn cho vay. Chính sự tồn tại của chúng đã khiến cho tác động của cơn sóng thần tài chính năm 2008 trở nên rộng lớn hơn.

Hãy tưởng tượng, nếu trong tương lai xuất hiện “Công ty Tính toán AI Quốc gia”, được chính phủ cung cấp bảo lãnh ngầm. Trái phiếu do công ty này phát hành sẽ được coi là trái phiếu gần như chủ quyền, lãi suất gần như bằng với trái phiếu chính phủ Hoa Kỳ.

Điều này sẽ hoàn toàn thay đổi “mua thời gian để tăng năng suất” đã được đề cập ở trên:

Chi phí vay vốn cực thấp: Chi phí vay càng thấp, yêu cầu về “tốc độ cải thiện năng suất AI” càng thấp.

Thời gian được gia hạn vô hạn: Quan trọng hơn là có thể gia hạn với chi phí cực thấp (Roll over), tương đương với việc mua được gần như thời gian vô hạn.

Nói cách khác, phương pháp này làm giảm đáng kể xác suất để cược bị “bể”. Nhưng một khi đã bể, phạm vi ảnh hưởng có thể mở rộng gấp hàng chục lần.

06 nghìn tỷ đô la cược — «năng suất» thực sự quan trọng

Tất cả các cấu trúc tài chính đã đề cập - SPV, Neocloud, trái phiếu tư nhân - dù tinh vi đến đâu, cũng chỉ đang trả lời câu hỏi “làm thế nào để thanh toán”.

Và câu hỏi cơ bản nhất liệu cơ sở hạ tầng AI có trở thành bong bóng hay không là: “Liệu AI có thực sự có thể tăng năng suất không?” và “Tốc độ nhanh đến mức nào?”

Tất cả các thỏa thuận tài chính kéo dài 10 năm, 15 năm, bản chất đều là “mua thời gian”. Kỹ thuật tài chính mang lại cho các ông lớn một khoảng thời gian để thở, không cần phải có hiệu quả ngay lập tức. Nhưng mua thời gian có cái giá của nó: các nhà đầu tư của Blue Owl và Blackstone (quỹ hưu trí, quỹ chủ quyền, những người nắm giữ ETF) cần là lợi suất lãi suất ổn định, các nhà đầu tư cổ phần của Neocloud cần là sự tăng trưởng định giá gấp nhiều lần.

“Mức lợi nhuận kỳ vọng” của các nhà đầu tư này chính là ngưỡng mà năng suất do AI tạo ra phải vượt qua. Nếu sự nâng cao năng suất do AI mang lại không đủ nhanh để bù đắp chi phí tài chính cao, thì cấu trúc tinh vi này sẽ bắt đầu sụp đổ từ những điểm yếu nhất (“đệm cổ phiếu”).

Do đó, trong những năm tới, cần đặc biệt chú ý đến hai khía cạnh sau:

Tốc độ ra mắt “giải pháp ứng dụng” trong các lĩnh vực: chỉ có mô hình mạnh (LLM) là không đủ. Cần thấy được những “phần mềm” và “dịch vụ” thực sự có thể khiến doanh nghiệp chi tiền. Cần có sự phổ biến rộng rãi của các ứng dụng này, với dòng tiền tạo ra đủ lớn để trả lãi và gốc cho chi phí cơ sở hạ tầng khổng lồ.

Hạn chế từ bên ngoài: Trung tâm dữ liệu AI là quái vật tiêu thụ điện. Chúng ta có đủ điện để hỗ trợ nhu cầu tính toán tăng trưởng theo cấp số nhân không? Tốc độ nâng cấp lưới điện có theo kịp không? Liệu nguồn cung GPU của Nvidia và các phần cứng khác có gặp phải nút thắt khiến chúng “chậm hơn” so với thời gian biểu yêu cầu của hợp đồng tài chính không? Rủi ro từ phía cung có thể khiến mọi “thời gian đã mua” bị hao mòn.

Nói ngắn gọn, đây là một cuộc đua giữa tài chính (chi phí tài trợ) và vật lý (điện, phần cứng) cũng như thương mại (ứng dụng thực tiễn).

Chúng ta cũng có thể sử dụng cách tiếp cận định lượng để ước lượng sơ bộ rằng AI cần mang lại mức tăng năng suất bao nhiêu để tránh bong bóng:

Theo ước tính của Morgan Stanley, vòng đầu tư AI này sẽ tích lũy đến năm 2028 có thể đạt 30 nghìn tỷ đô la.

Chi phí phát hành trái phiếu SPV của Meta như đã đề cập ở trên khoảng 6-7%, trong khi theo báo cáo của Fortune, lãi suất nợ trung bình hiện tại của CoreWeave khoảng 9%. Giả sử hầu hết các trái phiếu tư nhân trong ngành yêu cầu tỷ suất sinh lợi từ 7–8%, tỷ lệ cổ phiếu trên nợ là 3:7, thì việc chuyển đổi lại ROI của những cơ sở hạ tầng AI này (tính toán bằng EBITDA và tổng chi phí vốn) cần đạt 12-13% để tỷ suất sinh lợi cổ phần đạt trên 20%.

Vậy EBITDA cần thiết = 3 triệu tỷ × 12% = 360 tỷ USD; nếu tính theo tỷ suất lợi nhuận EBITDA là 65%, doanh thu tương ứng khoảng 550 tỷ USD;

Với GDP của Mỹ ước tính khoảng 29 nghìn tỷ, cần có thêm sản lượng tương đương khoảng 1.9% GDP được hỗ trợ lâu dài bởi AI.

Ngưỡng này không thấp, nhưng không phải là chuyện hoang đường. Doanh thu toàn cầu của ngành công nghiệp đám mây năm 2025 ước tính khoảng 4000 tỷ đô la, nói cách khác, chúng ta cần ít nhất thấy AI tạo ra một hoặc hai ngành công nghiệp đám mây. Điều quan trọng là tốc độ hiện thực hóa ứng dụng và khả năng vượt qua các rào cản vật lý có thể đồng bộ với nhau.

Kiểm tra áp lực tình huống rủi ro: Khi “thời gian” không đủ?

Các cấu trúc tài chính nêu trên đều dựa vào việc đặt cược rằng năng suất sẽ vượt qua chi phí tài chính. Hãy để tôi sử dụng hai bài kiểm tra áp lực để mô phỏng phản ứng dây chuyền khi tốc độ đạt được năng suất AI không như mong đợi:

Trong trường hợp đầu tiên, chúng ta giả định rằng năng suất AI “chậm” được thực hiện (ví dụ như mất 15 năm để đạt quy mô, nhưng nhiều khoản đầu tư có thể là kỳ hạn 10 năm):

Neocloud là người đầu tiên sụp đổ: Các nhà điều hành độc lập như CoreWeave, do doanh thu không đủ để trang trải lãi suất cao, “đệm vốn cổ phần” của họ đã bị thiêu rụi, dẫn đến vi phạm nợ hoặc tái cấu trúc giảm giá.

SPV đối mặt với rủi ro gia hạn: Khi các khoản nợ SPV như Hyperion đến hạn, Meta phải quyết định xem có tái tài trợ với lãi suất cao hơn (thị trường đã chứng kiến sự thất bại của Neocloud) hay không, làm xói mòn lợi nhuận từ các hoạt động kinh doanh cốt lõi.

Các LP của quỹ tín dụng tư nhân chịu tổn thất lớn, định giá cổ phiếu công nghệ bị điều chỉnh mạnh. Đây là một “thất bại đắt giá”, nhưng sẽ không gây ra sự sụp đổ hệ thống.

Trường hợp thứ hai, chúng ta giả định rằng năng suất AI đã bị “bác bỏ” (tiến bộ công nghệ bị đình trệ hoặc chi phí không thể giảm và quy mô hóa):

Các tập đoàn công nghệ lớn có thể chọn “vỡ nợ chiến lược”: Đây là tình huống tồi tệ nhất. Các tập đoàn như Meta có thể đánh giá rằng “tiếp tục trả tiền thuê” là một hố đen không đáy, và do đó chọn cách chấm dứt hợp đồng thuê một cách cưỡng chế, buộc việc tái cấu trúc nợ SPV.

Sụp đổ trái phiếu SPV: Các trái phiếu như Hyperion được xem là loại A+ sẽ ngay lập tức không còn liên kết với Meta, giá sẽ sụp đổ.

Nó có thể hoàn toàn phá hủy thị trường “tài trợ cơ sở hạ tầng” của tín dụng tư nhân, và rất có khả năng thông qua sự liên kết đã nêu, gây ra một cuộc khủng hoảng niềm tin trên thị trường tài chính.

Mục đích của những thử nghiệm này là chuyển đổi vấn đề « liệu có phải là bong bóng » mơ hồ thành phân tích tình huống cụ thể.

07 Nhiệt kế rủi ro: Danh sách quan sát thực tiễn cho nhà đầu tư

Và đối với sự thay đổi trong niềm tin của thị trường, tôi sẽ tiếp tục theo dõi năm điều, như một nhiệt kế rủi ro:

Tốc độ hiện thực hóa năng suất của dự án AI: bao gồm sự gia tăng hoặc giảm tốc doanh thu dự kiến của các nhà cung cấp mô hình lớn ( tăng trưởng tuyến tính hay tăng trưởng theo cấp số nhân), tình hình ứng dụng của các sản phẩm và dự án AI khác nhau.

Giá cổ phiếu của công ty Neocloud, lợi suất trái phiếu, thông báo: bao gồm đơn hàng lớn, vỡ nợ/sửa đổi, tái cấp vốn (một số trái phiếu tư nhân sẽ đáo hạn vào khoảng năm 2030, cần đặc biệt chú ý), nhịp độ tăng vốn.

Giá thứ cấp/biên độ lãi suất của trái phiếu SPV: Liệu các trái phiếu tư nhân 144A như Hyperion có duy trì trên mệnh giá, giao dịch có sôi động không, và số lượng nắm giữ ETF có tăng lên không.

Thay đổi chất lượng của điều khoản dài hạn: tỷ lệ take-or-pay, thời gian giữ tối thiểu, độ tập trung khách hàng, cơ chế điều chỉnh giá (điện/ lãi suất/ điều chỉnh giá theo lạm phát).

Tiến độ điện năng và khả năng đổi mới công nghệ: Là yếu tố bên ngoài có khả năng trở thành nút thắt cổ chai nhất, cần chú ý đến các tín hiệu chính sách liên quan đến trạm biến áp, truyền tải phân phối và cơ chế giá điện. Còn có công nghệ mới nào có thể giảm đáng kể mức tiêu thụ điện hay không.

Tại sao đây không phải là bản sao của năm 2008?

Một số người có thể so sánh với bong bóng tương tự như năm 2008. Tôi cho rằng cách làm này có thể dẫn đến sự hiểu lầm:

Điểm đầu tiên là bản chất khác nhau của tài sản cốt lõi: AI so với nhà ở

Tài sản cốt lõi của cuộc khủng hoảng thế chấp năm 2008 là “nhà ở”. Bản thân nhà ở không có đóng góp năng suất (tăng trưởng lợi nhuận cho thuê rất chậm). Khi giá nhà tách rời khỏi cơ sở thu nhập của cư dân và bị đóng gói thành các sản phẩm phái sinh tài chính phức tạp, sự vỡ bong bóng chỉ là vấn đề thời gian.

Và tài sản cốt lõi của AI là “sức mạnh tính toán”. Sức mạnh tính toán là “công cụ sản xuất” trong kỷ nguyên số. Chỉ cần bạn tin rằng AI có khả năng cao trong một thời điểm nào đó trong tương lai, có thể tăng cường năng suất toàn xã hội (phát triển phần mềm, nghiên cứu thuốc, dịch vụ khách hàng, sáng tạo nội dung), thì bạn không cần quá lo lắng. Đây là “tiền ứng” cho năng suất tương lai. Nó có nền tảng thực tế làm điểm neo, chỉ là chưa hoàn toàn được hiện thực hóa.

Điều thứ hai là sự khác biệt về các điểm then chốt trong cấu trúc tài chính: Tài trợ trực tiếp vs. Ngân hàng

Năm 2008, bong bóng đã lan rộng đáng kể thông qua các nút thắt quan trọng (ngân hàng). Rủi ro được truyền bá thông qua “tài chính gián tiếp ngân hàng”. Sự sụp đổ của một ngân hàng (như Lehman) đã gây ra khủng hoảng niềm tin đối với tất cả các ngân hàng, dẫn đến việc thị trường giữa các ngân hàng bị đóng băng, cuối cùng kích hoạt cuộc khủng hoảng tài chính hệ thống ảnh hưởng đến tất cả mọi người (bao gồm cả khủng hoảng thanh khoản).

Và bây giờ, cấu trúc tài chính cơ sở hạ tầng AI chủ yếu dựa vào “tài chính trực tiếp”. Nếu năng suất AI bị bác bỏ, CoreWeave phá sản, và Blackstone vỡ nợ 7,5 tỷ USD, đây sẽ là một tổn thất lớn cho các nhà đầu tư Blackstone (quỹ hưu trí).

Hệ thống ngân hàng sau năm 2008 thực sự mạnh mẽ hơn, nhưng chúng ta không thể đơn giản hóa quá mức và cho rằng rủi ro có thể hoàn toàn “bó hẹp” trong thị trường tư nhân. Ví dụ, các quỹ tín dụng tư nhân cũng có thể sử dụng đòn bẩy ngân hàng để khuếch đại lợi nhuận. Nếu đầu tư AI thất bại phổ biến, những quỹ này vẫn có thể gánh chịu tổn thất lớn thông qua hai con đường:

Vi phạm đòn bẩy: Vi phạm tài trợ đòn bẩy của quỹ đối với ngân hàng sẽ chuyển rủi ro trở lại cho hệ thống ngân hàng.

LPs va chạm: Quỹ hưu trí và công ty bảo hiểm do thua lỗ đầu tư lớn dẫn đến sự suy giảm bảng cân đối kế toán, khiến họ bán tháo tài sản khác trên thị trường công khai, gây ra hiệu ứng domino.

Do đó, cách nói chính xác hơn là: “Đây không phải là cuộc khủng hoảng thanh khoản liên ngân hàng kiểu một điểm bùng phát, toàn bộ đóng băng như năm 2008.” Tình huống tồi tệ nhất sẽ là “thất bại đắt giá”, lây lan ít hơn và chậm hơn. Nhưng do tính không minh bạch của thị trường tư nhân, chúng ta vẫn phải cảnh giác cao độ với loại rủi ro lây lan chậm mới này.

Gợi ý cho nhà đầu tư: Bạn đang ở tầng nào của hệ thống này?

Hãy trở lại câu hỏi ban đầu: Cơ sở hạ tầng AI có phải là một bong bóng không?

Sự hình thành và bùng nổ của bong bóng đến từ sự chênh lệch lớn giữa lợi ích kỳ vọng và kết quả thực tế. Tôi cho rằng, về tổng thể không phải là bong bóng, mà giống như một cấu trúc tài chính với đòn bẩy cao tinh vi. Nhưng từ góc độ rủi ro, ngoài một số khâu cần đặc biệt chú ý, cũng không thể xem nhẹ “hiệu ứng tài sản tiêu cực” có thể xảy ra từ bong bóng quy mô nhỏ.

Đối với các nhà đầu tư, trong cuộc đua cơ sở hạ tầng AI trị giá hàng nghìn tỷ đô la này, bạn phải biết mình đang đặt cược vào điều gì khi nắm giữ các tài sản khác nhau:

Cổ phiếu của các ông lớn công nghệ: Bạn đang đặt cược vào việc năng suất AI có thể vượt qua chi phí tài chính.

Cho vay tư nhân: Bạn kiếm được lãi suất ổn định, nhưng phải chịu rủi ro “thời gian có thể không đủ”.

Cổ phần Neocloud: Bạn là đệm đệm đầu tiên với rủi ro cao nhất và phần thưởng cao nhất.

Trong trò chơi này, vị trí quyết định tất cả. Hiểu được chuỗi cấu trúc tài chính này là bước đầu tiên để tìm ra vị trí của bạn. Còn việc hiểu ai đang “trưng bày” buổi biểu diễn này là chìa khóa để xác định khi nào trò chơi này kết thúc.