Từ trái phiếu thế chấp bất động sản đến trái phiếu thế chấp GPU, Nvidia đang noi gương AIG?

Nvidia một lần nữa xuất hiện kế hoạch chứng khoán hóa tài sản trung tâm dữ liệu, giao dịch lần này có thể đẩy cơn sốt AI compute lên một giai đoạn mới đầy rủi ro.

Theo phân tích của chuyên gia chiến lược vĩ mô Simon White từ Bloomberg, giao dịch Nvidia dự định biến các trung tâm dữ liệu thành tài sản đầu tư có thể khiến lĩnh vực AI compute rơi vào tình trạng dư thừa công suất nghiêm trọng, đặc biệt là trong bối cảnh mô hình định giá dựa trên kết quả dần trở thành tiêu chuẩn ngành. Lý luận cốt lõi của nhận định này là: Sự tài chính hóa đang thổi phồng tín hiệu nhu cầu một cách nhân tạo, che lấp thực trạng thị trường đã cung vượt cầu – điều này rất giống với bong bóng nhà ở trước khủng hoảng tài chính 2008.

White chỉ ra rằng, thỏa thuận khung hợp tác lần này giữa Nvidia với Apollo, Brookfield, KKR, Blackstone, BlackRock và Goldman Sachs nhằm thúc đẩy hơn 500 tỷ đô la vốn chảy vào các "nhà máy AI". Nvidia sẽ cung cấp bảo hiểm cho tối đa 25% giá trị GPU được thế chấp trong một số giao dịch, nghĩa là bảo lãnh giá trị thu hồi. Điểm tương đồng với thời kỳ bong bóng nhà ở là rất rõ rệt. Khi đó, AIG đã bán bảo hiểm cho các trái phiếu cấp cao của CDO, giúp các ngân hàng giảm yêu cầu vốn, sau đó phân phối nhiều khoản nợ xấu hơn - cuối cùng, khi mối liên hệ tín dụng tăng vọt, phải giải cứu bằng tiền nhà nước.

Tài chính hóa tăng tốc: Giờ phút AIG của thị trường trái phiếu GPU

Simon White cho rằng, cơn sốt hạ tầng AI này về quy mô đã vượt qua các chu kỳ mở rộng hạ tầng lớn trong lịch sử Mỹ như xây dựng hệ thống đường cao tốc liên bang (thập niên 1960), hay triển khai băng thông rộng (những năm 2000). Để duy trì hoạt động của bữa tiệc lớn này, đã có nhiều giao dịch tài trợ chéo và hỗ trợ từ nhà cung cấp được thực hiện – chỉ riêng các giao dịch liên quan tới Nvidia đã đạt quy mô tới 750 tỷ đô la.

CEO Nvidia Jensen Huang nhấn mạnh mục tiêu biến “AI factory compute” trở thành một loại tài sản có thể đầu tư. Thị trường nợ được hỗ trợ bởi GPU năm nay đã tăng trưởng bùng nổ, và thỏa thuận mới này sẽ đẩy quá trình lên tầm sâu hơn – chứng khoán hóa và phân phối tài sản. Các đối tác cung cấp vốn, chuyên môn về hạ tầng và thúc đẩy quá trình chứng khoán hóa và phân phối.

Bằng cách nâng cao sức hấp dẫn giao dịch, Nvidia sẽ giúp các trái phiếu cấp cao hơn trong cấu trúc nợ được đánh giá tín nhiệm cao hơn. Đồng thời, Ủy ban Chứng khoán Mỹ (SEC) vừa nới lỏng quy định về chứng khoán hóa trái phiếu trung tâm dữ liệu. White ví đây như thời điểm các quỹ hưu trí cũng tham gia vào khủng hoảng tài chính – điều thường là dấu hiệu rủi ro lan rộng sang phía bên vay và là khởi đầu kết thúc của cuộc khủng hoảng.

Bề ngoài, rủi ro với Nvidia có thể không lớn. Tuy nhiên, White nhắc nhở, đây chính là đánh giá của AIG năm xưa – theo thời gian, AIG đã tiếp nhận ngày càng nhiều nghĩa vụ tưởng không rủi ro và đem lại lợi nhuận, nhưng cuối cùng phát hiện ra sự liên kết tín dụng của người đi vay tăng cao đủ gây thảm họa.

Tín hiệu dư thừa công suất: Mâu thuẫn cung cầu bị tài chính hóa che đậy

Nỗi lo lớn nhất của White là sự tài chính hóa đang hệ thống hóa việc che khuất tín hiệu dư thừa công suất. Tương tự khủng hoảng nhà ở, làn sóng đầu tư vượt trội hiện tại có khả năng cao sẽ hấp thụ ngày càng nhiều vốn nhờ “phép màu tài chính”, dẫn tới xây dựng thừa. Trong khi, tín hiệu năng lực compute đã dư có thể không được chú ý đúng mức.

Phía nhu cầu, White chỉ ra tiêu chuẩn đo lường đang thay đổi tận gốc. Đơn vị chuẩn thuê GPU là chi phí mỗi giờ, còn xử lý inference đo bằng chi phí trên mỗi token. Nhưng với người dùng cuối, điều họ quan tâm thực sự là kết quả đầu ra – mỗi đồng chi trả mang lại bao nhiêu giá trị trí tuệ, hay nói cách khác, chi phí hoàn thành một tác vụ là bao nhiêu?

Chi phí trí tuệ đang giảm, nhưng thay đổi này chưa được phản ánh ngay vào định giá GPU. Nếu một mô hình có thể dùng ít hơn 10 lần token để hoàn thành cùng một nhiệm vụ, còn giá mỗi token cho GPU không đổi, thì hiệu quả thực tế của mỗi GPU coi như tăng lên 10 lần.

Khi “tối đa hóa token” đã là quá khứ và ngày càng có nhiều bằng chứng cho thấy lượng token dùng để xử lý cùng một tác vụ bởi mô hình có thể dao động mạnh, cộng thêm large language model (LLM) dễ dàng điều chỉnh để tiêu thụ nhiều token hơn, thì mô hình định giá dựa trên kết quả đang ngày càng được doanh nghiệp ưa chuộng. Một khi xu hướng này thành dòng chính, sẽ gây áp lực lên nhà cung cấp mô hình, thúc đẩy họ giảm tiêu thụ token, qua đó kéo giảm giá thuê GPU.

Điều đáng chú ý nữa là mức độ sử dụng thực tế của GPU bị cho là cực kỳ thấp. Theo báo cáo của Cast AI, GPU chỉ đạt bình quân 5% công suất sử dụng; ClearML phát hiện gần một nửa doanh nghiệp lãng phí “hàng triệu đô la” cho chip nhàn rỗi.

Giới hạn của nghịch lý Jevons: Phụ thuộc vào đường phát triển mới là rủi ro thật sự của thị trường

Đối diện lý lẽ cải thiện hiệu quả kể trên, phe ủng hộ mở rộng đầu tư AI thường viện dẫn nghịch lý Jevons: Chi phí trí tuệ giảm nhờ compute tăng sẽ tất yếu kích cầu tăng bù giá bán.

Nhưng White không đồng tình. Theo ông, nghịch lý Jevons không thể duy trì hiệu lực trên mọi thang thời gian, và điều then chốt với thị trường là sự phụ thuộc vào quỹ đạo phát triển. Ông dự đoán, trong giai đoạn AI do large language model chi phối hiện nay, tốc độ tăng trưởng nhu cầu trí tuệ (khác với nhu cầu token) ở mặt bằng giá hiện nay sẽ sớm chững lại, đủ để tạo áp lực giảm giá compute kéo dài.

Là bên cho vay, khi tính liên kết của tài sản thế chấp chuyển xấu, cộng với rủi ro then chốt khác – tình hình tín dụng của người đi vay – cũng đi xuống, thì rủi ro sẽ tích lũy rất nhanh. Khi đó, Nvidia sẽ phải thực hiện nghĩa vụ bảo hiểm của mình, đồng thời các giao dịch tài chính khác mà họ tự huy động vốn cũng có thể chạm trục trặc, chưa kể giá trị sản phẩm cốt lõi sẽ suy giảm. Những doanh nghiệp như Google cũng lấy bảng cân đối kế toán đảm bảo cho đợt chi đầu tư này cũng phải đối diện rủi ro tương tự.

Đúng như bài học khủng hoảng nhà đất, một khi sự liên kết rủi ro khởi động, nó sẽ không dừng lại chờ ai. White kết luận rằng, giao dịch Nvidia đề xuất lần này chỉ khiến thị trường đến gần hơn một bước trước khi chứng kiến lại quy luật tự nhiên tài chính này.