Chu kỳ chi tiêu vốn mang tính lịch sử
TREE NEWS đưa tin: Trí tuệ nhân tạo đang thúc đẩy làn sóng đầu tư hạ tầng lớn nhất trong lịch sử Mỹ, với tổng chi tiêu cho các trung tâm dữ liệu AI được dự báo đạt 10,3 nghìn tỷ USD từ năm 2025 đến 2032, theo nghiên cứu của Viện Brookings. Điều đó tương đương mức đầu tư trung bình hàng năm khoảng 3,63% GDP—gấp 1,6 lần đỉnh cao của thời kỳ đường sắt và hơn gấp ba lần so với bùng nổ internet và viễn thông.
Stijn Van Nieuwerburgh, giáo sư tại Trường Kinh doanh Columbia, đã trình bày chi tiết các phát hiện trong một bài báo mới, Financing the AI Infrastructure Buildout. Ông lưu ý rằng ngay cả dưới các giả định kinh tế vĩ mô lạc quan—như tăng trưởng GDP danh nghĩa 5% hoặc tăng trưởng thực 4% nhờ lợi ích năng suất từ AI—tỷ lệ đầu tư vẫn cao một cách dai dẳng, chỉ giảm xuống khoảng 3%. “Con số này không nhạy cảm với sự thay đổi 1 điểm phần trăm trong các biến số vĩ mô,” ông nói.
Hàm ý thị trường: Sự chuyển dịch cấu trúc trong tài trợ
Quy mô của chu kỳ chi tiêu vốn này đã và đang định hình lại cách các dự án AI được tài trợ. Các hyperscaler như Meta và Microsoft hiện chi tiêu cho AI nhiều hơn dòng tiền hoạt động mà họ tạo ra. Kết quả là, các dự án ngày càng được tài trợ thông qua cho thuê, liên doanh, phương tiện đặc biệt (SPV), tín dụng tư nhân và chứng khoán hóa.
Một ví dụ điển hình là trung tâm dữ liệu Hyperion của Meta. Dự án trị giá 30 tỷ USD này đã phát hành 27 tỷ USD nợ—tỷ lệ nợ trên tài sản 90%—nhưng khoản nợ đó nằm trong một liên doanh có tên Beignet, không nằm trên bảng cân đối kế toán của Meta. Meta cũng đã ký năm hợp đồng thuê liên tiếp kéo dài bốn năm, với quyền thoát ra sau mỗi bốn năm, và bảo lãnh giá trị còn lại nếu không gia hạn. Theo các quy tắc GAAP hiện hành, cả hai nghĩa vụ đều không được ghi nhận trên bảng cân đối kế toán vì xác suất xảy ra của mỗi nghĩa vụ đều dưới 70%, tạo ra cái mà Van Nieuwerburgh gọi là “khoảng trống xác suất”.
Việc tài trợ ngoài bảng cân đối kế toán này gợi nhớ đến các phương tiện đầu tư có cấu trúc (SIV) đã góp phần gây ra cuộc khủng hoảng tài chính 2008. Van Nieuwerburgh thừa nhận những điểm tương đồng nhưng chỉ ra những khác biệt chính: hầu hết nợ của trung tâm dữ liệu AI là dài hạn, phù hợp với tài sản dài hạn, và Meta vẫn là một tổ chức có xếp hạng tín dụng đầu tư. Tuy nhiên, ông ước tính rằng 1,4 nghìn tỷ USD nợ đã được phát hành thông qua các cấu trúc này, với 700–800 tỷ USD do các ngân hàng nắm giữ.
Điều này có ý nghĩa gì đối với nhà đầu tư
- Cổ phiếu: Các gã khổng lồ công nghệ có thể trông ít đòn bẩy hơn so với thực tế. Nhà đầu tư nên xem xét kỹ các chú thích và nghĩa vụ ngoài bảng cân đối kế toán, đặc biệt trong các hồ sơ 10-K và 10-Q. Sự chậm lại trong nhu cầu AI có thể phơi bày đòn bẩy ẩn.
- Trái phiếu: Sự gia tăng nợ ở cấp dự án có thể tạo ra một loại tài sản mới, nhưng nếu không có công bố thông tin chuẩn hóa, việc định giá rủi ro là khó khăn. Mức độ tiếp xúc của ngân hàng với các cấu trúc này có thể trở thành mối lo ngại mang tính hệ thống nếu nhu cầu suy yếu.
- Tiền mã hóa: Nhu cầu về tính toán và năng lượng do AI thúc đẩy có thể gián tiếp mang lại lợi ích cho các mạng tính toán phi tập trung và các dự án hạ tầng được token hóa, mặc dù mối liên hệ trực tiếp vẫn còn mang tính suy đoán.
- Hàng hóa: Việc xây dựng này đòi hỏi một lượng lớn đồng, điện và hạ tầng làm mát, hỗ trợ nhu cầu dài hạn đối với kim loại công nghiệp và năng lượng.
- Tiền tệ: Đồng USD có thể mạnh lên nếu bùng nổ AI thúc đẩy năng suất của Mỹ và thu hút vốn toàn cầu, nhưng một cuộc thoái vốn mất trật tự sẽ là yếu tố tiêu cực cho đồng USD.
Những điểm chính
- Bùng nổ hạ tầng AI là chưa từng có về quy mô, trung bình 3,6% GDP hàng năm đến năm 2032—lớn hơn cả các bùng nổ đường sắt, đường cao tốc và internet cộng lại.
- Tài trợ đã chuyển ra ngoài bảng cân đối kế toán, che khuất đòn bẩy thực sự và tạo ra “khoảng trống xác suất” trong kế toán.
- Các cơ quan quản lý thiếu khuôn khổ để đo lường rủi ro nằm ở đâu—ngân hàng, tín dụng tư nhân hay các công ty công nghệ.
- Nhà đầu tư nên yêu cầu công bố thông tin tốt hơn và theo dõi mức độ tiếp xúc của ngân hàng với nợ liên quan đến AI.
- Mục tiêu không phải là dừng đầu tư mà là đảm bảo tính minh bạch để định giá và quản lý rủi ro đúng đắn.
