BCA: Bong bóng AI vẫn chưa vỡ, làm thế nào để giải quyết khoản 10 nghìn tỷ USD mỗi năm?

Nhiều nhà đầu tư tin rằng, trí tuệ nhân tạo cuối cùng có thể xuất hiện bong bóng.

Nhưng họ cũng tin rằng bản thân có thể rút lui kịp thời trước khi bong bóng vỡ.

Trong báo cáo nghiên cứu vĩ mô toàn cầu được BCA Research phát hành ngày 19/8, đã dùng câu: “Xin hãy ban cho tôi sự tiết chế, nhưng không phải là bây giờ”, để miêu tả tâm trạng của các nhà đầu tư hiện nay trước xu hướng AI: ai cũng biết rủi ro đang tích lũy, nhưng không ai muốn rời khỏi bàn quá sớm.

Vấn đề là, thị trường không thể để tất cả mọi người cùng rút lui cùng lúc. Mỗi giao dịch bán ra đều cần ai đó mua vào. Khi xu hướng thực sự đảo ngược, chắc chắn sẽ có người không kịp thoát.

Phố Wall đang đặt cược vào một tương lai gần như hoàn hảo

Hiện tại, biên lợi nhuận của các doanh nghiệp Mỹ đã ở mức cao lịch sử, nhưng các nhà phân tích trên Phố Wall vẫn dự báo lợi nhuận sẽ tiếp tục phá kỷ lục trong 3 đến 5 năm tới.

Điều này có nghĩa là, các công ty công nghệ không những phải duy trì tỷ suất lợi nhuận cao hiện tại mà còn phải tạo ra doanh thu mới chưa từng có tiền lệ, mới có thể đáp ứng được kỳ vọng tăng trưởng đã được phản ánh vào giá cổ phiếu trên thị trường.

Chú thích: Biên lợi nhuận của doanh nghiệp Mỹ đã đạt mức cao lịch sử, các nhà phân tích vẫn dự báo lợi nhuận dài hạn sẽ tăng trưởng mạnh.

Trong đó, đáng chú ý nhất chính là chi tiêu vốn cho trung tâm dữ liệu AI.

BCA dự tính đến năm 2027, chi tiêu vốn hàng năm của các công ty điện toán đám mây lớn trên thế giới có thể đạt 1 nghìn tỷ USD, trong đó đa phần liên quan đến AI.

Vấn đề đặt ra: Sau khi đầu tư nhiều tiền như vậy, cần tạo ra bao nhiêu doanh thu để khoản đầu tư đó sinh ra lợi nhuận hợp lý?

Một nghìn tỷ USD chi tiêu vốn cần bao nhiêu doanh thu hỗ trợ?

BCA đã làm một bài kiểm tra áp lực.

Giả sử các công ty điện toán đám mây lớn duy trì chi tiêu vốn 1 nghìn tỷ USD mỗi năm, tỷ lệ hao mòn, khấu hao tổng hợp của thiết bị là 13%, thì ở trạng thái ổn định lâu dài:

• Nguyên giá tài sản sẽ đạt khoảng 7,7 nghìn tỷ USD;
• Tài sản ròng sau khấu hao sẽ khoảng 3,85 nghìn tỷ USD;
• Nếu yêu cầu lợi nhuận trước thuế trên vốn đầu tư là 30%, mỗi năm cần tạo ra khoảng 1,15 nghìn tỷ USD EBIT;
• Sau khi cộng lại khấu hao, mỗi năm cần khoảng 2,15 nghìn tỷ USD EBITDA.

Tiếp theo, yếu tố then chốt phụ thuộc vào tỷ suất lợi nhuận của các công ty này.

Nếu tương lai tỷ suất EBITDA đạt 50% như kỳ vọng của Phố Wall, thì mỗi năm cần khoảng 4,3 nghìn tỷ USD doanh thu.

Nếu tỷ suất lợi nhuận giảm về mức phổ biến hơn trong những năm gần đây là 30%, thì doanh thu cần thiết sẽ tăng lên khoảng 7,2 nghìn tỷ USD.

Chú thích: Theo các giả định về tỷ suất lợi nhuận khác nhau, các công ty điện toán đám mây lớn cần tạo ra quy mô doanh thu như thế nào.

Ngoài ra, phép tính này còn chưa tính đến các công ty điện toán đám mây thế hệ mới, doanh nghiệp AI Trung Quốc, SpaceX và các hãng xây dựng hạ tầng xoay quanh AI khác.

Nếu tính toàn bộ chi tiêu vốn của hệ sinh thái AI, BCA cho rằng AI cuối cùng có thể cần tạo ra khoảng 10 nghìn tỷ USD doanh thu mỗi năm, mới có thể chứng minh vòng đầu tư này là hợp lý.

Đó là một con số như thế nào?

Hàng năm, tổng chi tiêu toàn cầu cho thực phẩm và dịch vụ ăn uống khoảng 10 nghìn tỷ USD, chi tiêu cho y tế toàn cầu cũng tương đương. Trong khi quy mô thị trường phần mềm toàn cầu hiện nay chỉ khoảng 1,4 nghìn tỷ USD.

Cần nhấn mạnh, 10 nghìn tỷ USD không phải là dự báo cho doanh thu của AI năm sau, mà là một bài kiểm tra áp lực: Nếu chi tiêu vốn hiện nay kéo dài lâu dài và các nhà đầu tư yêu cầu tài sản này sinh lợi đủ lớn, thì AI thương mại hóa cuối cùng phải đạt quy mô khổng lồ như vậy.

Đã khó tính như vậy, tại sao bong bóng vẫn chưa vỡ?

Bởi vì số liệu hiện tại vẫn chưa phát ra tín hiệu sụp đổ rõ ràng.

Một số chỉ số thậm chí còn tiếp tục hỗ trợ xu hướng AI:

• Giá cho thuê GPU hiệu năng cao vẫn tăng;
• Giá chip lưu trữ spot và hợp đồng tiếp tục tăng;
• Tỷ lệ doanh nghiệp áp dụng AI vẫn tăng;
• Chi tiêu liên quan đến AI vẫn chưa có dấu hiệu sụt giảm rõ rệt.

Những hiện tượng này cho thấy nguồn cung năng lực tính toán vẫn còn thiếu hụt, công suất trung tâm dữ liệu vẫn chưa vượt quá nhu cầu một cách rõ rệt.

Tuy vậy, các tín hiệu nguy hiểm cũng bắt đầu xuất hiện:

• Giá AI model và Token không ngừng giảm;
• Dòng tiền tự do của các công ty điện toán đám mây lớn đã chuyển sang âm;
• Chênh lệch tín dụng trái phiếu doanh nghiệp có xếp hạng đầu tư của các công ty công nghệ bắt đầu cao hơn so với ngành khác;
• Cơ sở hạ tầng AI ngày càng phụ thuộc vào huy động vốn bên ngoài, không chỉ dựa vào dòng tiền doanh nghiệp tự tạo ra.

Chú thích: Thiếu hụt năng lực tính toán vẫn đang hỗ trợ đầu tư AI, nhưng các chỉ số về giá cả, dòng tiền và huy động vốn đã gặp áp lực.

Điều này có nghĩa là AI có thể đã đi vào nửa sau của chu kỳ bùng nổ, nhưng chưa đến cuối đường.

Do đó, BCA hiện tại đánh giá về cổ phiếu là không chuyển sang bi quan ngay lập tức, mà là:

Trong 3 tháng ngắn hạn giữ thái độ trung lập, và giảm tỷ trọng nhẹ trong 12 tháng tới.

Mô hình hiện tại dự kiến lợi suất của chứng khoán Mỹ trong vài tháng tới có thể sẽ thấp hơn mức trung bình lịch sử, nhưng vẫn dương, nghiêng về xu hướng dao động hơn là bước ngay vào thị trường giá xuống.

Chú thích: Mô hình của BCA dự báo lợi suất S&P500 vài tháng tới thấp hơn mức trung bình nhưng chưa chuyển sang âm.

AI cuối cùng phải chứng minh giá trị qua hiệu suất sản xuất

Chi tiêu vốn có được lợi nhuận hay không cuối cùng phụ thuộc vào việc AI thực sự tạo ra giá trị thật tới đâu.

Nếu AI có thể tăng mạnh hiệu quả sản xuất, giảm chi phí doanh nghiệp và tạo ra sản phẩm, dịch vụ mới, thì tăng trưởng doanh thu tương lai có thể bù đắp cho khoản đầu tư khổng lồ hiện tại.

Nhưng đến thời điểm hiện tại, bằng chứng về điều này vẫn còn hạn chế.

Sản lượng của Mỹ quý II tăng 2,2% so với cùng kỳ, trong khi mức trung bình 10 năm qua khoảng 2,0%. Nói cách khác, hiệu suất sản xuất chưa thực sự bứt phá nhờ ứng dụng AI quy mô lớn.

Chú thích: Tăng trưởng hiệu suất sản xuất của Mỹ vẫn tiệm cận mức trung bình 10 năm qua, chưa ghi nhận tăng tốc nhờ AI.

Đây có lẽ là chỉ số quan trọng nhất để xác định xu thế AI trong tương lai.

Nhà đầu tư không nên chỉ chú ý doanh số chip và số lượng trung tâm dữ liệu, mà còn phải quan sát liên tục:

1. Giá thuê GPU có bắt đầu giảm không;
2. Dòng tiền tự do của các công ty công nghệ lớn có hồi phục không;
3. Sau khi giá dịch vụ AI giảm, lượng sử dụng có tăng đủ nhanh không;
4. Hiệu suất sản xuất vĩ mô có thực sự bứt phá khỏi mức trung bình dài hạn không.

Lời kết

Bong bóng AI vẫn chưa vỡ, vì năng lực tính toán còn thiếu, tỷ lệ doanh nghiệp áp dụng vẫn tăng, chi tiêu vốn cũng chưa dừng lại. Ngắn hạn, cổ phiếu liên quan đến AI thậm chí có thể tiếp tục tăng giá.

Nhưng “xu hướng còn đang tăng” và “bài toán thương mại đã tính thông” là hai việc hoàn toàn khác nhau.

Điều cần trả lời lúc này không còn là AI có ích không, mà là liệu nó có thể trong thời gian ngắn đủ nhanh, tạo ra doanh thu và dòng tiền đủ lớn để chống đỡ quy mô chi tiêu vốn gần như chưa từng có như hôm nay hay không.

Bong bóng chưa vỡ, không có nghĩa là phép tính này đã thông.