Kinh tế thực sự đằng sau việc xây dựng hạ tầng AI: Tại sao lời nói rẻ về một bong bóng lại bỏ qua vấn đề chính

Những người hoài nghi đang hoạt động tích cực. Các bài báo từ các tạp chí tài chính lớn—như Financial Times cảnh báo về các “trung tâm dữ liệu ma” làm tăng dự báo về năng lượng của Mỹ, và bài viết của Wall Street Journal về “Cường điệu AI vs. Thực tế”—liên tục đặt câu hỏi liệu việc chi tiêu khổng lồ cho hạ tầng AI có hợp lý về mặt tài chính hay không. Những bài viết này dựa trên một giả thuyết hấp dẫn: số vốn cần thiết cho các hệ thống AI không thể tạo ra đủ lợi nhuận để biện minh cho khoản đầu tư đó. Nhưng sự chỉ trích này về cơ bản hiểu sai những gì đang diễn ra trong cuộc cách mạng AI, và phần lớn chỉ là lời nói rẻ tiền che khuất sự biến đổi kinh tế thực sự.

Vấn đề Doanh Thu Hàng Năm 1 Tỷ USD $650 Mà Thực Ra Không Phải Là Vấn Đề(

Đây là luận điểm cốt lõi của người hoài nghi: JPMorgan xây dựng một mô hình tài chính giả định rằng đến năm 2030, sẽ có ) nghìn tỷ USD đầu tư vào hạ tầng AI toàn cầu. Họ sau đó đặt câu hỏi đơn giản: tất cả phần cứng đó cần tạo ra bao nhiêu doanh thu hàng năm bổ sung để mang lại lợi nhuận hợp lý 10% cho các nhà đầu tư? Câu trả lời của họ: khoảng $5 tỷ USD mỗi năm—hơn 150% doanh số hàng năm hiện tại của Apple và khoảng 30 lần doanh thu hiện tại của OpenAI.

Điều này nghe có vẻ không thể. Chính xác là lý do tại sao nhiều nhà đầu tư và nhà phân tích coi đó như bằng chứng của một bong bóng. Lời nói rẻ tiền về rủi ro bong bóng thu hút lượt xem và độ tin cậy trong một thị trường lo lắng về sự quá mức.

Nhưng có một điểm sai sót nghiêm trọng trong cách đặt vấn đề này. Nó xem chi tiêu cho hạ tầng AI như một khoản đầu tư một lần, cố định—tương tự như cách thị trường tiếp cận công nghệ di động, điện toán đám mây hoặc kết nối băng thông rộng. Mỗi cái trong số đó đều quan trọng, nhưng đều hoạt động dựa trên các chu kỳ tính toán tương đối dự đoán được, đã định sẵn.

AI Hoàn Toàn Khác Biệt: Trí Tuệ Cần Nhà Máy Thời Gian Thực

Sự khác biệt cơ bản nằm ở cách các hệ thống AI thực sự hoạt động. Phần mềm truyền thống đã được biên dịch sẵn. Bạn viết mã một lần, và yêu cầu tính toán là vừa phải và dự đoán được. Các hệ thống AI—đặc biệt là AI sinh tạo và AI có tính chất đại diện—hoạt động trong thời gian thực. Chúng tạo ra thông tin mới, token mới, giá trị mới ở mọi khoảnh khắc. Chúng không thể tạo sẵn trí tuệ rồi truy xuất sau đó. Trí tuệ phải được tạo ra liên tục.

CEO của NVIDIA Jensen Huang đã diễn đạt sự chuyển đổi này tại Hội nghị Tương lai AI của Financial Times: “Phần mềm trong quá khứ đã được biên dịch sẵn. Để AI hiệu quả, nó phải nhận thức ngữ cảnh và tạo ra trí tuệ trong thời gian thực. Nhu cầu tính toán để tạo ra AI có nhu cầu cao là khá lớn. Chúng tôi đã tạo ra một ngành công nghiệp đòi hỏi các nhà máy—hàng trăm tỷ đô la trong các nhà máy—để sản xuất token và trí tuệ cần thiết phục vụ hàng nghìn tỷ đô la trong các ngành công nghiệp.”

Điều này thay đổi toàn bộ cách nhìn nhận. Chúng ta không xây dựng kho chứa dữ liệu thụ động. Chúng ta xây dựng các hệ thống sản xuất trí tuệ thời gian thực. Công suất tính toán không nằm chờ giữa các lần sử dụng; nó hoạt động liên tục, tạo ra giá trị ở mọi chu kỳ. Điều này hoàn toàn thay đổi mô hình kinh tế đơn vị.

Hãy xem xét các hệ quả: gần như mọi ngành công nghiệp sẽ bổ sung lao động và khả năng con người bằng AI. Hầu hết mọi người ngày nay chưa sử dụng AI, nhưng trong vài năm tới, gần như mọi tương tác và giao dịch sẽ liên quan đến hệ thống AI dưới một hình thức nào đó. Giữa việc sử dụng AI thấp ngày nay và việc triển khai liên tục trong tương lai, nhu cầu về tính toán sẽ tăng theo cấp số nhân.

Các Nhà Sản Xuất Phần Cứng Như NVIDIA và TSMC Vẫn Chưa Được Đánh Giá Đúng

Các nhà phân tích Phố Wall liên tục đánh giá thấp khả năng mở rộng của các hệ thống tính toán dựa trên GPU. Các dự báo hiện tại từ các ngân hàng lớn mô hình hóa doanh số của NVIDIA khoảng $650 tỷ USD trong năm tài chính 2027 $275 bắt đầu từ tháng 2 năm 2025(. Tuy nhiên, thị trường mục tiêu tổng thể của công ty, đang tăng trưởng với tốc độ gia tăng, có thể hỗ trợ doanh thu cao hơn nhiều khi chi tiêu cho hạ tầng AI toàn cầu vượt qua ) nghìn tỷ USD vào năm 2028 $1 theo nghiên cứu của Goldman Sachs và Bank of America(.

Taiwan Semiconductor—nhà sản xuất chip cung cấp năng lượng cho cuộc cách mạng AI—đối mặt với cơ hội tương tự. Khi nhu cầu suy luận và huấn luyện AI mở rộng trên tất cả các công ty công nghệ lớn và doanh nghiệp, năng lực sản xuất của TSM trở thành một giới hạn, chứ không phải là điều hiển nhiên. Chính động thái này cho thấy giá trị cổ phiếu hiện tại có thể chưa phản ánh đúng khả năng mở rộng của thị trường trong nhiều thập kỷ tới.

Nhân Tố Nhân Đạo AI Vật Lý: Tại Sao Đây Chỉ Mới Là Bắt Đầu

Sau khi AI sinh tạo và AI đại diện cộng thêm hàng trăm điểm cơ bản vào GDP trong năm năm tới, sự xuất hiện của Physical-AI sẽ làm tăng nhu cầu hạ tầng hơn nữa. Các phương tiện tự hành, robot hình người, nhà máy tự động, và hệ thống thành phố thông minh sẽ đòi hỏi tính toán không chỉ trong trung tâm dữ liệu mà còn phân tán ở các điểm biên—dư thừa, bền bỉ, và có khả năng hoạt động ngoại tuyến để đảm bảo an toàn.

Hạ tầng cần thiết để huấn luyện và suy luận Physical-AI có thể vượt quá khả năng dự đoán của hầu hết các nhà phân tích ở giai đoạn này. Nếu AI sinh tạo cần “nhà máy,” thì Physical-AI cần một hệ sinh thái tính toán hoàn toàn mới phân tán khắp thế giới vật lý.

Phân Chia Đầu Tư Thông Minh Và Lời Nói Rẻ Tiền

Các tiêu đề tài chính thường thích tranh luận về câu chuyện. Cảnh báo bong bóng thu hút sự chú ý. Nhưng sự giàu có lâu dài trong thị trường đến từ các nhà đầu tư tổ chức hoạt động theo tầm nhìn nhiều thập kỷ—như Baillie Gifford, những người ủng hộ “đầu tư thực sự” bằng cách hậu thuẫn các công ty góp phần lớn nhất vào tiến bộ trong nhiều thập kỷ thay vì theo quý. Họ là những nhà đầu tư sớm của Tesla; NVIDIA hiện là vị trí lớn nhất của họ.

Đây không phải là sự nhiệt tình mù quáng hay đầu cơ liều lĩnh. Đó là nhận thức rằng một số chuyển đổi công nghệ nhất định tích tụ theo thời gian theo những cách khiến những người tập trung vào chu kỳ hàng quý và tâm lý ngắn hạn bất ngờ.

Kết Luận: Theo Dõi Chu Kỳ “Bùng Nổ và Tăng Giá”

Dự kiến NVIDIA sẽ báo cáo một quý nữa với kết quả vượt mong đợi và nâng dự báo tăng trưởng khi các hệ thống rack-scale của Blackwell ra mắt với nhu cầu mạnh mẽ. Phố Wall sẽ lại nâng dự báo tăng trưởng và mục tiêu giá. Khi điều đó xảy ra, hãy nhớ rằng các nhà phân tích vẫn đang bắt kịp khả năng mở rộng thực sự của đầu tư hạ tầng AI—một khả năng sẽ tăng tốc, chứ không giảm tốc, khi ngành công nghiệp mở rộng quy mô.

Lời nói rẻ về bong bóng AI sẽ còn tiếp tục. Nhưng kinh tế thực sự—nhu cầu sản xuất trí tuệ liên tục, thời gian thực trên quy mô toàn ngành—chỉ ra một kết luận khác: chúng ta vẫn đang trong giai đoạn đầu của quá trình triển khai, và xây dựng hạ tầng chỉ mới bắt đầu. Các nhà đầu tư vượt qua những lời bàn tán hoài nghi và tập trung vào nhu cầu dài hạn về hạ tầng có thể sẽ tìm thấy những cơ hội tốt nhất vẫn còn phía trước.