Paolo Ardoino, CEO Tether, cho rằng làn sóng xây trung tâm dữ liệu AI của Big Tech đang bị lệch giữa chi phí, vòng đời tài sản và thời điểm tạo lợi nhuận.
Nhận định này xuất hiện trong lúc các hãng công nghệ lớn tiếp tục tăng chi mạnh cho hạ tầng AI, nhưng vẫn chưa có dấu hiệu rõ ràng về hiệu quả đầu tư tương ứng.
- Paolo Ardoino cảnh báo 4 điểm lệch pha có thể khiến mô hình đầu tư AI rủi ro hơn.
- Các ước tính chi tiêu cho AI và hạ tầng liên quan đang tăng rất mạnh đến năm 2030.
- Rủi ro lớn nhất hiện nay là chi phí tăng nhanh hơn tốc độ tạo doanh thu và lợi nhuận.
Bốn điểm lệch pha mà Paolo Ardoino nêu ra
Paolo Ardoino cho rằng mô hình kinh tế của AI đang gặp vấn đề khi giá token không khớp với chi phí, lợi nhuận đến chậm hơn đầu tư, vốn huy động không ăn khớp với vòng đời tài sản và AI nguồn mở có thể làm giảm doanh thu.
Ông nói các công ty AI đang phải trợ giá cho năng lực tính toán để hút người dùng, trong khi hạ tầng lại có tuổi thọ ngắn hơn nhiều so với chu kỳ thu hồi vốn. Đây là điểm khiến ông xem lĩnh vực này có rủi ro cấu trúc.
Quy mô chi tiêu cho AI vẫn tăng rất nhanh
Chi tiêu cho hạ tầng AI đang tiếp tục phình to, với các ước tính dài hạn được nâng lên đáng kể. JPMorgan hiện ước tính chi tiêu vốn liên quan đến AI trên toàn cầu đến năm 2030 đạt 5,5 nghìn tỷ USD, tăng từ mức 5,1 nghìn tỷ USD, và nợ tài trợ cho AI có thể lên tới 4,1 nghìn tỷ USD.
JPMorgan cũng dự báo chi tiêu vốn của nhóm hyperscaler sẽ đạt 650 tỷ USD trong năm nay và vượt 1,1 nghìn tỷ USD vào năm 2027. Riêng Microsoft dự kiến chi khoảng 190 tỷ USD trong năm 2026, tăng 61% so với năm trước.
Goldman Sachs ước tính Meta, Microsoft, Amazon và Alphabet sẽ chi tổng cộng 5,3 nghìn tỷ USD cho capex trong giai đoạn 2025-2030. Trong năm nay, bốn công ty này dự kiến chi 725 tỷ USD, cao hơn 77% so với mức 410 tỷ USD của năm trước.
Alphabet cũng đã huy động 84,75 tỷ USD cho hạ tầng AI, được mô tả là đợt tăng vốn cổ phần lớn nhất từng có tại Mỹ.
Lợi nhuận từ AI vẫn chưa theo kịp vốn đổ vào
Vấn đề cốt lõi là nhiều doanh nghiệp vẫn chưa chứng minh được lợi tức đầu tư rõ ràng từ AI, dù mức chi bình quân của một công ty được ước tính là 11,5 triệu USD trong năm nay. Dữ liệu của Bureau of Economic Analysis cũng cho thấy tăng trưởng của khu vực Thông tin chậm lại còn 1,5% trong quý I/2026, so với 3,2% trong quý III/2025.
Áp lực chi phí đã khiến nhiều doanh nghiệp điều chỉnh cách sử dụng AI nội bộ. Amazon bỏ bảng xếp hạng theo dõi mức dùng AI của nhân viên, Uber đã tiêu hết ngân sách AI coding cho năm 2026 chỉ trong bốn tháng và đặt trần 1.500 USD mỗi tháng cho mỗi nhân viên, còn Meta cảnh báo khoảng 6.000 nhân sự về chi phí tăng nhanh.
IDC dự báo đến năm 2028, 70% người dùng AI hàng đầu sẽ dùng nhiều mô hình thay vì phụ thuộc vào một nhà cung cấp duy nhất. Nếu xu hướng này diễn ra, cạnh tranh giá có thể mạnh lên và làm giảm biên lợi nhuận của các nhà cung cấp mô hình.
Rủi ro hệ thống và cách nhìn khác về đợt bùng nổ AI
Không chỉ doanh nghiệp, giới giám sát tài chính cũng lo ngại rằng một cú giảm mạnh trong đầu tư AI có thể lan sang thị trường chứng khoán toàn cầu. BIS cảnh báo trong báo cáo thường niên rằng AI là một trong ba rủi ro lớn của nền kinh tế và cho rằng tốc độ điều chỉnh có thể nhanh hơn các giai đoạn khủng hoảng ngân hàng trước đây.
Tuy vậy, vẫn có quan điểm lạc quan hơn. Dan Ives của Wedbush cho rằng đây là một cuộc đua mà các công ty lớn không thể đứng ngoài, còn JPMorgan dự báo dòng tiền hoạt động vẫn sẽ duy trì mạnh và có thể vượt 900 tỷ USD vào năm 2027.
Thomas Hayes của Great Hill Capital cho rằng một hoặc nhiều công ty lớn có thể giảm chi tiêu vốn trong báo cáo lợi nhuận sắp tới. Vì vậy, mùa công bố kết quả kinh doanh tới đây sẽ là phép thử quan trọng cho các lo ngại mà Paolo Ardoino nêu ra.
Tổng kết
Paolo Ardoino đang đặt câu hỏi về tính bền vững của làn sóng đầu tư AI khi chi phí, vòng đời tài sản và thời điểm tạo lợi nhuận chưa khớp nhau. Diễn biến chi tiêu và báo cáo lợi nhuận sắp tới sẽ cho thấy thị trường đang tiến gần một chu kỳ điều chỉnh hay chưa.
