Steve Eisman: đầu tư lớn vào AI có thể tạo ra một bong bóng công nghệ như năm 2001

Steve Eisman, nhà đầu tư đã dự đoán chính xác cuộc khủng hoảng nhà ở năm 2008 và thu về lợi nhuận đáng kể từ sự sụp đổ của thị trường subprime, đã lên tiếng về những rủi ro đang đe dọa ngành tài chính. Lần này, cảnh báo của ông không liên quan đến các khoản vay thế chấp, mà là về sự bùng nổ mất kiểm soát của trí tuệ nhân tạo và chi tiêu doanh nghiệp đi kèm. Eisman cho rằng các tập đoàn công nghệ đang đổ nguồn lực chưa từng có vào AI, nhưng cảnh báo rằng nếu những khoản chi này không tạo ra lợi nhuận rõ ràng, ngành có thể trải qua một đợt điều chỉnh nghiêm trọng như cách công nghệ đã từng trải qua hơn hai thập kỷ trước.

Nhà đầu tư dự đoán thảm họa 2008 nay cảnh báo về quá mức trong lĩnh vực công nghệ

Cuộc đua hiện tại để làm chủ trí tuệ nhân tạo, theo Eisman, giống như thời kỳ trước suy thoái công nghệ năm 2001. Trong giai đoạn đó, các tập đoàn lớn đổ vào đầu tư quá mức, tài trợ các dự án internet với kỳ vọng quá cao. Dù internet cuối cùng đã chinh phục thế giới như một số người dự đoán, con đường dẫn đến thành công đó đầy những cú sụp đổ đột ngột và thất vọng.

“Liên tưởng mà chúng ta có thể rút ra, dù chỉ là tiềm năng, là rất thú vị,” Eisman nói. “Năm 1999, các nhà phân tích công nghệ không sai khi dự đoán internet sẽ biến đổi xã hội. Thực tế cuối cùng đã chứng minh họ đúng. Tuy nhiên, cơn sốt đầu tư vào internet đã quá mức: quá nhiều vốn, quá nhanh, quá nhiều dự án thất bại. Sự đầu tư quá mức đó phần lớn là nguyên nhân dẫn đến suy thoái ngành vào năm 2001. Các cổ phiếu công nghệ mất nhiều năm để lấy lại giá trị sau cú sụp đổ đó.”

300 tỷ USD mỗi năm: Đặt cược thắng hay đầu tư ngu ngốc?

Meta, Google, Amazon và các tập đoàn lớn khác đang chi hơn 300 tỷ USD mỗi năm cho CapEx — chi phí vốn — dành riêng cho các dự án AI. Các công ty này cạnh tranh quyết liệt để dẫn đầu cuộc cách mạng AI, nhưng không ai chắc chắn về lợi nhuận thực sự từ khoản đầu tư khổng lồ này.

Steve Eisman thừa nhận rằng AI không phải lĩnh vực chuyên môn của ông, nhưng ông chỉ ra rằng một số chuyên gia bắt đầu đặt câu hỏi về mô hình phát triển AI hiện tại. Theo các nhà phê bình, chiến lược chủ yếu là mở rộng các mô hình ngôn ngữ ngày càng lớn có thể đang mất hiệu quả. Các bằng chứng ban đầu bao gồm việc ra mắt ChatGPT 5.0, theo các nhà phân tích, không mang lại tiến bộ đáng kể so với phiên bản trước, ChatGPT 4.0.

Liệu đà đổi mới trong AI có đang chạm đỉnh?

Các dấu hiệu ban đầu của khả năng chậm lại trong kết quả thực tế của đổi mới AI đang xuất hiện. Nếu những triệu chứng này được xác nhận và lợi nhuận từ các khoản chi khổng lồ này trở nên thất vọng — ít nhất trong ngắn hạn — các tập đoàn công nghệ sẽ giảm tốc độ đầu tư mạnh mẽ. Điều này sẽ dẫn đến một giai đoạn kéo dài của suy thoái kinh tế trong ngành, tương tự như thời kỳ ngành công nghệ sụp đổ sau bong bóng dot-com hơn 20 năm trước.

Steve Eisman nhấn mạnh rằng những dự đoán này không phải là chắc chắn, mà là những phép so sánh tiềm năng dựa trên các mô hình lịch sử. Tuy nhiên, cảnh báo rõ ràng: các chu kỳ đầu tư quá mức rồi sau đó là các đợt điều chỉnh mạnh mẽ là điều thường xuyên xảy ra trên các thị trường đầu cơ, và lịch sử ngành công nghệ đã chứng minh điều đó lặp đi lặp lại. Rủi ro thực sự không chỉ nằm ở việc AI thất bại như một công nghệ — Internet đã thành công, dù sao đi nữa — mà còn ở chỗ lợi nhuận tài chính từ các khoản chi tiêu hiện tại có thể sẽ rất thất vọng trong nhiều năm, dẫn đến một giai đoạn “tiêu hóa đau đớn” kéo dài như thời kỳ đầu thế kỷ 21.