30 nghìn tỷ công việc tri thức, 30 nghìn tỷ thị trường tiêu dùng -- Làm chủ kỷ nguyên suy luận AI

Morgan Stanley nhận định ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo (AI) đang chuyển mình mạnh mẽ từ giai đoạn xây dựng hạ tầng sang “kỷ nguyên suy luận”, sự tiến hóa công nghệ này sẽ số hóa và tái định hình thị trường việc làm tri thức toàn cầu trị giá 20-30 nghìn tỷ USD cùng thị trường tiêu dùng gần 30 nghìn tỷ USD, qua đó thúc đẩy luân chuyển ngành quy mô chưa từng có trên thị trường vốn.

Theo tin từ Chasing the Wind Trading Desk, ngày 7/9, báo cáo nghiên cứu do Brian Nowak của Morgan Stanley chủ trì có tựa đề “The Morgan Stanley AI Guidebook: Navigating the Age of Inference” chỉ ra rằng, khi tốc độ tăng chi tiêu vốn cho trung tâm dữ liệu của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây siêu lớn dự kiến đạt đỉnh vào năm 2027 và giảm mạnh trong năm 2028, dòng tiền trên chu kỳ công nghệ đang bước vào điểm ngoặt then chốt.

（Dự kiến đến năm 2027/2028, chi tiêu vốn của các nhà cung ứng điện toán đám mây siêu lớn sẽ đạt khoảng 1,5 nghìn tỷ/1,6 nghìn tỷ USD）

Dòng tiền đầu tư dự kiến sẽ chuyển dịch biên từ tầng bán dẫn và phần cứng sang quy mô lớn sang tầng phần mềm và các đơn vị kích hoạt AI, các “ông lớn” công nghệ sở hữu hệ sinh thái toàn diện và dòng tiền tự do mạnh như Amazon, Google, Microsoft và META sẽ bước vào chu kỳ mở rộng định giá mới.

（Chu kỳ kinh doanh AI dự kiến sẽ mở rộng sang lĩnh vực phần mềm và dịch vụ cũng như các doanh nghiệp ứng dụng AI）

Báo cáo nhấn mạnh, các ứng dụng AI ở phía doanh nghiệp và người tiêu dùng đều đang bùng nổ nhanh chóng. Đến quý II/2026, khoảng 25% doanh nghiệp trong chỉ số S&P 500 đã bắt đầu lượng hóa lợi ích tài chính mang lại từ AI tạo sinh.

Song song đó, thị trường tài trợ tín dụng cho hạ tầng AI thể hiện sức chịu tải cực mạnh. Tính từ đầu năm đến nay, lượng phát hành nợ liên quan tới AI toàn cầu đã đạt khoảng 450 tỷ USD, dòng tiền hoạt động mạnh mẽ của các nhà cung ứng đám mây siêu lớn hoàn toàn đủ khả năng đáp ứng nhu cầu tài trợ nợ tương lai, xóa bỏ lo ngại về nút thắt tài chính.

Trong giai đoạn chuyển tiếp này, trọng tâm thị trường sẽ chuyển hoàn toàn sang tỷ suất sinh lời đầu tư AI, cục diện cạnh tranh của các mô hình mã nguồn mở, cũng như các nút thắt ngày càng rõ rệt về điện năng và quản lý pháp lý. Bài toán cân bằng giữa gia tăng năng lực tính toán và giới hạn vật lý sẽ quyết định dòng chảy cuối cùng của hàng nghìn tỷ USD chi tiêu cho AI suy luận giai đoạn tiếp theo.

Dòng tiền đầu tư đến điểm ngoặt: Hạ nhiệt phần cứng, phần mềm và các nhà kích hoạt trỗi dậy

Morgan Stanley nhận định quỹ đạo chi tiêu vốn của các nhà cung ứng đám mây siêu lớn là chỉ báo cốt lõi quyết định luân chuyển tiền tệ trên thị trường.

Dự báo đến năm 2027, chi tiêu vốn cho trung tâm dữ liệu sẽ tăng 60% so với cùng kỳ năm trước, tổng quy mô lên đến 1,5 nghìn tỷ USD. Tuy nhiên, do giới hạn về lao động, vật liệu và điện năng, cùng với việc nhiều năng lực giai đoạn 2027-2029 được triển khai sớm, tốc độ tăng trưởng chi tiêu vốn năm 2028 dự kiến sẽ chậm lại mạnh còn khoảng 12%.

Việc tăng trưởng chậm lại này, kết hợp với tăng tốc doanh thu tầng phần mềm, đánh dấu quá trình luân chuyển dòng tiền trên một chu kỳ công nghệ nhiều năm điển hình. Điều này rất tương đồng với quy luật thời kỳ internet di động: sau giai đoạn bùng nổ phần cứng và bán dẫn, giá trị sẽ chuyển sang tầng ứng dụng và dịch vụ phần mềm.

（Hiệu suất tương đối các cổ phiếu trong kỷ nguyên internet di động）

Dù cổ phiếu tầng phần cứng sẽ không có cú sụt giảm mạnh do định giá thấp, nhưng khi kỳ vọng lợi nhuận vượt dự báo chuyển dần lên các tầng trên, phần mềm và các nhà kích hoạt sẽ có cơ hội mở rộng đa chiều lớn hơn nữa.

Cùng với việc giải ngân vốn, tổng năng lực tính toán (compute) toàn cầu sẽ tăng trưởng theo cấp số nhân. Dự báo đến năm 2028, tổng công suất tính toán sẽ từ 35 GW năm 2025 vọt lên khoảng 145 GW.

（Morgan Stanley dự đoán lộ trình tổng compute đạt khoảng 145GW vào năm 2028）

Trong đó, tỷ trọng chip chuyên dụng ASIC trong tổng năng lực bổ sung sẽ tăng vọt từ 34% năm 2025 lên 66% năm 2028, với Google TPU và Amazon Trainium dẫn đầu sự chuyển dịch cơ cấu này.

（Vài năm tới, thị phần công suất tăng thêm của ASICs sẽ tiếp tục tăng mạnh）

Thâm nhập thị trường trị giá 60 nghìn tỷ: Ngành công nghệ và tài chính dẫn đầu

Bước vào kỷ nguyên suy luận, thách thức thực sự với AI tạo sinh là thương mại hóa quy mô lớn.

Thị trường đối mặt cơ hội số hóa ngành việc làm tri thức toàn cầu trị giá 20-30 nghìn tỷ USD, trong khi thị trường tiêu dùng gồm bán lẻ, du lịch, xe tự lái, giao đồ ăn, quảng cáo… còn tiềm năng khai thác tới 30 nghìn tỷ USD.

（Báo cáo ước tính khoảng 30 nghìn tỷ USD chi tiêu tiêu dùng cần tiếp tục số hóa）

Tốc độ ứng dụng trên tầng ứng dụng đang tăng nhanh. Xét lan tỏa ở bình diện vĩ mô, ngành công nghệ dẫn đầu về áp dụng và lượng hóa hiệu quả của AI tạo sinh, tiếp theo là tài chính, y tế và công nghiệp.

（Các trường hợp ứng dụng phủ rộng mọi lĩnh vực kinh tế）

Tỷ lệ các cuộc gọi công bố tài chính ngành công nghệ đề cập AI đã tăng mạnh từ mức 28% một năm trước lên 51% hiện nay.

So sánh lịch sử cho thấy, tỷ lệ thâm nhập của AI hiện tại có thể bị đánh giá thấp nghiêm trọng. Năm thứ hai của điện toán đám mây (2014), chi tiêu đám mây công cộng chiếm 4% tổng ngân sách CNTT.Nếu lấy tốc độ phổ cập tương tự, chi tiêu doanh nghiệp cho AI đến 2027 sẽ đạt khoảng 800 tỷ USD.

（Xét từ góc độ doanh nghiệp, chi tiêu đám mây công cộng năm thứ hai 2014 đã chiếm 4% ngân sách CNTT）

Do AI không cần di chuyển hạ tầng theo kiểu “bán buôn” và có thời gian tạo giá trị nhanh hơn, tốc độ thực sự lan tỏa dự đoán thậm chí vượt cả điện toán đám mây. Bên phía tiêu dùng, nền tảng sở hữu dữ liệu người dùng gốc và kênh phân phối lớn sẽ chiếm ưu thế tuyệt đối.

（Tốc độ phát triển của AI tạo sinh xứng đáng nhanh hơn, ngay cả khi năm thứ hai (2027) tỷ lệ thâm nhập chỉ 4% thì quy mô chi tiêu AI ở doanh nghiệp cũng sẽ đạt khoảng 800 tỷ USD）

Tỷ suất hoàn vốn compute và mô hình mã nguồn mở: Tái định hình mô hình kinh doanh

Đối với vấn đề tỷ suất hoàn vốn mà thị trường rất quan tâm, phân tích cho thấy đầu tư vào AI tạo sinh có sức hấp dẫn cực cao, 3 con đường tạo doanh thu đều mang ROIC kỳ vọng trong khoảng 25%-50%.

Cao nhất là doanh nghiệp vận hành API mô hình trên hạ tầng riêng (như META, Google, SpaceX), tỷ suất lợi nhuận đầu tư có thể đạt khoảng 46%. Ngay cả hoạt động cho thuê GPU siêu lớn thuần túy (IaaS), ROIC cũng giữ quanh 30%.

（Ba mô hình AI tạo sinh có tỷ suất hoàn vốn từ 25%-50%）

Trên tầng mô hình, các mô hình mã nguồn mở với chi phí dịch vụ thấp hơn không làm giảm nhu cầu compute, mà ngược lại là động lực then chốt phổ cập AI trên toàn bộ nền kinh tế.

Mô hình mã nguồn mở sẽ kéo giá trung bình mỗi token xuống thấp hơn, qua đó tạo ra nghịch lý Jevons, tức là giảm giá càng kích hoạt nhu cầu suy luận tăng bùng nổ.

Động lực cạnh tranh này buộc các phòng thí nghiệm AI tiên tiến phải liên tục đổi mới để giành thị phần chi tiêu suy luận, đồng thời tiếp tục củng cố giá trị cốt lõi của tầng “điều phối mô hình” ở các nhà cung ứng đám mây siêu lớn (như AWS Bedrock, MSFT Foundry, GOOGL Vertex).

Các nền tảng đám mây này giúp đối chiếu tác vụ cụ thể với mô hình kinh tế nhất, từ đó tối ưu hiệu quả tính toán và khả năng khai thác giá trị.

Vượt qua nút thắt hạ tầng: mở rộng tín dụng và bứt phá điện năng

Nền tảng cho thị trường suy luận khổng lồ này là việc liên tục mở rộng tài trợ và hạ tầng.

Dù lượng phát hành nợ liên quan AI từ đầu năm tăng vọt lên gần 450 tỷ USD, nhưng các nhà cung ứng đám mây siêu lớn có chất lượng cao vẫn còn rất nhiều không gian phát hành nợ. Cơ chế điều tiết thị trường chủ yếu sẽ thể hiện qua độ giãn của chênh lệch tín dụng.

Quan trọng hơn, dòng tiền hoạt động của Amazon, Google, META và Microsoft đang tăng trưởng nhanh chóng. Dự báo đến năm 2027 và 2028, dòng tiền hoạt động của bốn tập đoàn này lần lượt đạt 980 tỷ USD và 1,2 nghìn tỷ USD, mức này cao gấp 7-8 lần lượng nợ cần huy động trong cùng kỳ là 290 tỷ USD, thể hiện sức khỏe bảng cân đối cực kỳ bền vững.

Tuy nhiên, giới hạn vật lý vẫn rất nghiêm trọng. Nhiều chính quyền bang và địa phương ngày càng siết kiểm duyệt chính trị đối với chi phí điện, tiêu thụ nước... tại trung tâm dữ liệu.

Để ứng phó việc trì hoãn hòa lưới, các trung tâm dữ liệu siêu lớn sẽ ngày càng triển khai mô hình phát điện tại chỗ (Behind-the-Meter), có thể khiến chi phí vốn mỗi GW tăng thêm khoảng 3 tỷ USD.

Chính nhu cầu cứng phải có điện kịp tiến độ khiến công ty điện phát điện tại chỗ, các nhà cung cấp có tài sản vỏ ngoài cung ứng điện trở thành điểm nhấn đầu tư dài hạn đầy hấp dẫn.

（Vỏ ngoài nguồn điện và rack vẫn là động lực lớn nhất cho đầu tư compute）