Cơ sở hạ tầng AI có phải là bong bóng, hay là "đoàn kết mua thời gian"? Phân tích cấu trúc tài chính đứng sau 30.000 tỷ đô la.

Đây không phải là một cuộc tranh luận nhị phân đơn giản giữa “bong bóng vs không bong bóng”, câu trả lời có thể phức tạp và tinh vi hơn bạn nghĩ. Tôi không có quả cầu pha lê để dự đoán tương lai. Nhưng tôi đã cố gắng phân tích cấu trúc tài chính cơ bản của bữa tiệc này và xây dựng một khung phân tích.

Bài viết dài và có nhiều chi tiết, trước tiên nói về kết luận:

• Về hướng đi, tôi không nghĩ đây là một bong bóng lớn. Nhưng có những khía cạnh riêng lẻ có rủi ro cao.
• Nói một cách chính xác hơn, cơ sở hạ tầng AI hiện nay giống như một cuộc trường chinh “kết hợp + mua thời gian”. Các công ty lớn (( Microsoft, Google, Meta, Nvidia…v.v.) sử dụng kỹ thuật tài chính để khuấy động đòn bẩy khổng lồ, nhưng chuyển giao rủi ro tín dụng chính cho các công ty dự án (SPV) và thị trường vốn, ràng buộc lợi ích của tất cả các bên tham gia một cách chặt chẽ.
• Khái niệm “mua thời gian” đề cập đến việc họ đánh cược vào dòng tiền của mình và sự kiên nhẫn của các nguồn lực bên ngoài, liệu có thể chờ đến ngày “AI thực sự nâng cao năng suất”.
• Nếu cược thắng, AI sẽ thực hiện cam kết, các công ty lớn là người chiến thắng lớn nhất. Nếu cược thua (tiến trình AI không như mong đợi hoặc chi phí quá cao), những người đầu tiên bị tổn thương là các nguồn lực bên ngoài cung cấp tài trợ.
• Đây không phải là loại bong bóng “đòn bẩy ngân hàng quá mức, kích nổ tại một điểm” như năm 2008. Đây là một cuộc thử nghiệm khổng lồ về tài chính trực tiếp, được dẫn dắt bởi những doanh nhân thông minh nhất và có nhiều tiền mặt nhất trên trái đất, sử dụng các chiến lược “tài chính ngoài bảng” phức tạp để phân tách rủi ro thành nhiều phần có thể giao dịch, phân tán cho các nhà đầu tư khác nhau tiêu thụ.
• Dù không phải là bong bóng, cũng không có nghĩa là tất cả các khoản đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI đều có thể đạt được ROI tốt.

01 Hiểu cốt lõi: Cơ chế ràng buộc lợi ích của “bẫy”

Khái niệm “ôm nhóm” đề cập đến việc cơ sở hạ tầng AI này sẽ gắn chặt lợi ích của năm bên:

• Các ông lớn công nghệ (Meta, Microsoft, Google) và các đối tác mô hình lớn của họ (OpenAI, xAI): cần sức mạnh tính toán, nhưng không muốn chi tiền một lần.
• Nhà cung cấp chip (Nvidia): Cần đơn hàng lớn liên tục để hỗ trợ định giá của mình.
• Quỹ đầu tư tư nhân (Blackstone, Blue Owl, Apollo): Cần một loại tài sản mới để mở rộng quy mô quản lý tài sản và thu thêm phí quản lý.
• Neocloud (CoreWeave, Nebius) và nhà cung cấp dịch vụ đám mây lai (Oracle Cloud Infrastructure): cung cấp cơ sở hạ tầng và sức mạnh tính toán, nhưng đồng thời cần các công ty lớn ký hợp đồng dài hạn để huy động vốn.
• Nhà đầu tư tổ chức (quỹ hưu trí, quỹ chủ quyền, quỹ truyền thống như BlackRock): cần lợi tức ổn định cao hơn trái phiếu chính phủ.

Và năm bên này đã tạo thành một “cộng đồng lợi ích”, ví dụ:

• Nvidia cung cấp hàng ưu tiên cho CoreWeave, đồng thời đầu tư vào cổ phần của họ
• Microsoft đã cấp hợp đồng dài hạn cho CoreWeave, đồng thời hỗ trợ tài chính cho họ.
• Blackstone cung cấp tài trợ nợ, đồng thời huy động vốn từ quỹ hưu trí
• Meta và Blue Owl đồng thành lập SPV, cùng chia sẻ rủi ro
• OpenAI và các nhà sản xuất mô hình lớn khác liên tục nâng cao các tiêu chuẩn về tham số mô hình, khả năng suy luận và quy mô đào tạo, tương đương với việc không ngừng tăng cường ngưỡng yêu cầu tính toán của toàn ngành. Đặc biệt trong bối cảnh mối quan hệ sâu sắc với Microsoft, cấu trúc hợp tác “thuê ngoài công nghệ, nội hóa áp lực” này khiến OpenAI mặc dù không bỏ tiền nhưng trở thành người kích thích cuộc đua chi tiêu vốn toàn cầu. Nó không phải là bên đầu tư, nhưng là người thực hiện thực sự thúc đẩy việc gia tăng đòn bẩy toàn场.

Không ai có thể tự mình tốt đẹp, đó chính là bản chất của “hợp tác”.

02 Cấu trúc vốn — Ai đang bỏ tiền? Tiền chảy về đâu?

Để hiểu cấu trúc tổng thể, chúng ta có thể bắt đầu từ biểu đồ dòng tiền dưới đây.

Các gã khổng lồ công nghệ cần một con số khổng lồ về sức mạnh tính toán, có hai con đường:

1. Tự xây dựng trung tâm dữ liệu: Đây là mô hình truyền thống. Ưu điểm là hoàn toàn kiểm soát, nhược điểm là xây dựng chậm và tất cả chi phí vốn và rủi ro đều đè nặng lên bảng cân đối kế toán của chính mình.
2. Tìm kiếm nhà cung cấp bên ngoài: Các ông lớn không chỉ đơn giản là thuê máy chủ, mà còn phát sinh hai mô hình “nhà cung cấp bên ngoài” cốt lõi. Đây là xu hướng mới hiện nay và cũng là điểm chính trong phân tích của chúng tôi.

Loại đầu tiên là SPV (Special Purpose Vehicle) / Bẫy Mục Đích Đặc Biệt, đây là một công cụ tài chính thuần túy. Bạn có thể tưởng tượng nó như một thực thể đặc biệt được thành lập chỉ cho “một dự án, một khách hàng”.

• Mô hình kinh doanh: Ví dụ, Meta muốn xây dựng trung tâm dữ liệu nhưng không muốn chi một khoản tiền lớn ngay lập tức, nên đã hợp tác với công ty quản lý tài sản để thành lập SPV. Nhiệm vụ duy nhất của SPV là xây dựng và vận hành trung tâm chỉ dành riêng cho Meta. Các nhà đầu tư nhận được là trái phiếu chất lượng cao dựa trên dòng tiền thuê (trái phiếu doanh nghiệp + sự kết hợp của tài chính dự án).
• Loại khách hàng: Cực kỳ đơn giản, thường chỉ có một (ví dụ: Meta).
• Mức độ rủi ro: Sự sống và cái chết hoàn toàn phụ thuộc vào tín dụng của một khách hàng duy nhất.

Loại thứ hai là Neocloud ( như CoreWeave, Lambda, Nebius ), đây là các công ty hoạt động độc lập (Operating Company, OpCo), có chiến lược hoạt động riêng và hoàn toàn quyền quyết định.

• Mô hình kinh doanh: Ví dụ, CoreWeave tự huy động vốn (cổ phần và nợ) để mua một lượng lớn GPU, cho thuê lại cho nhiều khách hàng, ký hợp đồng “bảo đảm/đặt chỗ”. Linh hoạt nhưng giá trị cổ phần dao động lớn.
• Loại khách hàng: Về lý thuyết là đa dạng, nhưng thực tế lại sớm phụ thuộc nhiều vào các công ty lớn (ví dụ như sự hỗ trợ ban đầu của Microsoft đối với CoreWeave). Do quy mô nhỏ hơn, không giống như SPV phụ thuộc vào một ông chủ giàu có duy nhất, Neocloud có mức độ phụ thuộc cao hơn vào nhà cung cấp thượng nguồn (Nvidia).
• Mức độ rủi ro: Rủi ro được phân tán đến nhiều khách hàng, nhưng khả năng vận hành, công nghệ và giá trị cổ phần đều ảnh hưởng đến sự tồn vong.

Mặc dù khác nhau hoàn toàn về cấu trúc pháp lý và hoạt động, nhưng bản chất kinh doanh của cả hai đều giống nhau: đều là “nhà cung cấp sức mạnh tính toán bên ngoài” cho các ông lớn, chuyển khối lượng lớn việc mua GPU và xây dựng trung tâm dữ liệu ra khỏi bảng cân đối kế toán của các ông lớn.

Vậy thì tiền của những SPV và Neoclouds đến từ đâu?

Câu trả lời không phải là ngân hàng truyền thống, mà là quỹ tín dụng tư (Private Credit Funds). Tại sao?

Điều này là do sau năm 2008, “Quy định Basel III” yêu cầu các ngân hàng phải có tỷ lệ vốn tối thiểu nghiêm ngặt. Các ngân hàng phải chịu đựng những khoản vay khổng lồ có rủi ro cao, tập trung cao và kỳ hạn dài, cần phải trích lập dự phòng cao đến mức không phù hợp với chi phí.

Ngành kinh doanh mà ngân hàng “không thể làm” hoặc “không dám làm” đã tạo ra một khoảng trống lớn. Apollo, Blue Owl, Blackstone và những ông lớn quỹ đầu tư tư nhân này đã lấp đầy khoảng trống đó - họ không bị ràng buộc bởi các quy định ngân hàng, có thể cung cấp nguồn vốn linh hoạt và nhanh chóng hơn, nhưng lãi suất cũng cao hơn. Đảm bảo bằng tiền thuê dự án hoặc GPU/thiet bị với hợp đồng dài hạn.

Đối với họ, đây là một cái bẫy rất hấp dẫn - nhiều người có kinh nghiệm tài chính cơ sở hạ tầng truyền thống, và chủ đề này đủ để giúp quy mô quản lý tài sản tăng gấp nhiều lần, phí quản lý và quyền lợi đi kèm (Carried Interest) tăng mạnh.

Vậy thì tiền của các quỹ tín dụng tư nhân này, cuối cùng là từ đâu ra?

Câu trả lời là các nhà đầu tư tổ chức (LPs), chẳng hạn như quỹ hưu trí (Pension Funds), quỹ tài sản quốc gia, công ty bảo hiểm, thậm chí là các nhà đầu tư thông thường (ví dụ thông qua quỹ ETF tín dụng tư nhân do BlackRock phát hành - trong đó có trái phiếu tư nhân 144A Beignet Investor LLC 144A 6.581% 05/30/2049)

Đường dẫn truyền của chuỗi rủi ro được thiết lập:

( cuối cùng người chịu rủi ro ) quỹ hưu trí/nhà đầu tư ETF/quỹ chủ quyền → ( tổ chức trung gian ) quỹ tín dụng tư nhân → ( thực thể tài chính ) SPV hoặc Neocloud ( như CoreWeave ) → (người sử dụng cuối) gã khổng lồ công nghệ ( như Meta )

03 Phân tích trường hợp SPV — Hyperion của Meta

Để hiểu mô hình SPV, kế hoạch «Hyperion» của Meta là một ví dụ tuyệt vời (có đủ thông tin công khai):

• Cấu trúc/Cổ phần: Meta và quỹ quản lý Blue Owl thành lập JV (Beignet Investor LLC). Meta nắm 20% cổ phần, Blue Owl nắm 80%. Phát hành trái phiếu theo cấu trúc SPV 144A. JV chịu trách nhiệm tài sản, Meta ký hợp đồng thuê dài hạn. Chi tiêu vốn trong giai đoạn xây dựng thuộc về JV, tài sản dần dần chuyển sang bảng cân đối kế toán của Meta sau khi bắt đầu cho thuê tài chính.
• Quy mô: Khoảng 27,3 tỷ USD trái phiếu (trái phiếu tư nhân 144A) + khoảng 2,5 tỷ USD vốn chủ sở hữu, là một trong những khoản tài trợ dự án trái phiếu công ty / tín dụng tư nhân lớn nhất trong lịch sử Mỹ. Và ngày đáo hạn là năm 2049, cấu trúc hoàn trả dài hạn này về bản chất là “trước tiên khóa chặt rủi ro thời gian khó nhất”.
• Lãi suất/đánh giá: Nợ được xếp hạng A+ bởi S&P (xếp hạng cao cho phép các nhà bảo hiểm phân bổ), lãi suất danh nghĩa khoảng 6.58%.
• Cấu trúc nhà đầu tư: PIMCO đã đăng ký 18 tỷ; ETF thuộc BlackRock tổng cộng hơn 3 tỷ. Đối với nhóm nhà đầu tư này, đây là lợi suất ổn định chất lượng cao rất hấp dẫn.
• Dòng tiền và hợp đồng thuê: Blue Owl không quan tâm đến GPU có thể mất giá (tôi nghĩ rằng hiện tại có một số người trên thị trường lo lắng rằng giả định về thời gian khấu hao GPU quá dài là không đúng trọng tâm, vì GPU chỉ là phần cứng, trong khi giá trị tổng thể của AI phụ thuộc vào phần cứng + mô hình, giá của phần cứng cũ giảm do sự phát triển, không có nghĩa là giá trị ứng dụng của mô hình AI cuối cùng cũng giảm theo), mà là dòng tiền SPV được hỗ trợ bởi hợp đồng thuê dài hạn của Meta (từ năm 2029). Vốn cho giai đoạn xây dựng cũng được phân bổ cho trái phiếu chính phủ Mỹ để giảm rủi ro. Cấu trúc này kết hợp tính thanh khoản của trái phiếu doanh nghiệp và các điều khoản bảo vệ tài chính dự án, đồng thời là 144A-for-life (nhóm nhà đầu tư bị hạn chế).

Vậy tại sao rủi ro ngắn hạn của cấu trúc này lại rất thấp?

Điều này là do trong cấu trúc này, nhiệm vụ của Hyperion rất đơn giản: tay trái nhận tiền thuê Meta, tay phải trả lãi cho Blue Owl. Chỉ cần Meta không sụp đổ (khả năng trong tương lai có thể dự đoán là cực kỳ thấp), dòng tiền sẽ ổn định như đá tảng. Không cần lo lắng về sự biến động của nhu cầu AI, hay giá GPU giảm.

Cấu trúc quyền đòi nợ kéo dài 25 năm này, theo phương thức trả nợ bằng tiền thuê, chỉ cần tiền thuê ổn định và lãi suất được thanh toán bình thường, thì đã khóa tất cả các rủi ro tái tài trợ gần đây. Đây chính là tinh hoa của việc “mua thời gian” (để giá trị do ứng dụng AI tạo ra từ từ theo kịp cơ cấu tài chính).

Đồng thời, Meta sử dụng tín dụng của mình và dòng tiền mạnh mẽ để đổi lấy việc vượt qua chi phí vốn truyền thống bằng cách huy động tài chính dài hạn khổng lồ. Mặc dù theo chuẩn mực kế toán hiện đại (IFRS 16), hợp đồng thuê dài hạn cuối cùng vẫn được ghi nhận là “nợ thuê”, nhưng lợi ích nằm ở chỗ: áp lực chi phí vốn hàng tỷ đô la trong giai đoạn xây dựng ban đầu, cũng như rủi ro xây dựng liên quan và hoạt động tài chính, đều được chuyển giao trước cho SPV.

Chuyển đổi chi phí đầu tư vốn lớn một lần thành chi phí thuê trả góp trong 25 năm tới, tối ưu hóa dòng tiền một cách đáng kể. Sau đó, cược rằng những khoản đầu tư vào AI này có thể tạo ra đủ lợi ích kinh tế trong 10-20 năm để trả gốc lãi (theo lãi suất danh nghĩa 6,58% của trái phiếu, với chi phí vận hành được xem xét, ROI tính theo EBITDA ít nhất phải đạt 9-10% để các cổ đông nhận được tỷ lệ hoàn vốn khá).

04 Bẫy của Neocloud — Rủi ro cổ phần của OpCo

Nếu nói rằng mô hình SPV là “chuyển giao tín dụng”, thì các mô hình Neocloud như CoreWeave, Nebius chính là “phân tầng rủi ro thêm nữa”.

Lấy CoreWeave làm ví dụ, cấu trúc vốn phức tạp hơn nhiều so với SPV. Nhiều vòng tài trợ cổ phần và nợ, nhà đầu tư bao gồm Nvidia, VC, quỹ tăng trưởng và quỹ nợ tư nhân, tạo thành một chuỗi đệm rủi ro rõ ràng.

Giả sử nhu cầu AI không như mong đợi, hoặc có đối thủ mới xuất hiện, doanh thu của CoreWeave giảm mạnh, không thể trả lãi suất cao sẽ như thế nào:

• Bước đầu tiên là giá trị cổ phần bị bốc hơi: giá cổ phiếu của CoreWeave giảm mạnh. Đây là “bẫy đệm cổ phần” - nơi hấp thụ cú sốc đầu tiên. Công ty có thể bị buộc phải huy động vốn với giá thấp, quyền lợi của cổ đông cũ bị pha loãng đáng kể, thậm chí mất trắng. So với đó, bẫy đệm cổ phần của SPV mỏng hơn, vì không thể huy động vốn trực tiếp trên thị trường công khai.
• Bước thứ hai là người cho vay bị thiệt hại: chỉ khi cổ phần hoàn toàn “bị thiêu rụi” thì CoreWeave vẫn không thể trả nợ, lúc đó mới đến lượt các nhà đầu tư tư nhân như Blackstone chịu thiệt hại. Nhưng khi những quỹ này cho vay, thường yêu cầu tài sản đảm bảo tốt (GPU mới nhất) và quyền ưu tiên trả nợ nghiêm ngặt.

CoreWeave và Nebius đều áp dụng “xác định hợp đồng dài hạn trước, sau đó huy động vốn cho hợp đồng dài hạn”, nhanh chóng mở rộng thông qua tái tài trợ trên thị trường vốn. Sự tinh vi của cấu trúc này nằm ở chỗ, các khách hàng lớn có thể đạt được hiệu quả sử dụng vốn tốt hơn, không cần đầu tư mà sử dụng hợp đồng dài hạn mua sắm trong tương lai để kích thích nhiều chi phí vốn hơn, khả năng lây lan rủi ro ra toàn bộ hệ thống tài chính là hạn chế.

Ngược lại, các cổ đông Neocloud cần lưu ý rằng họ đang ngồi ở vị trí rung lắc nhất trong trò đánh bạc này, nhưng cũng là vị trí thú vị nhất. Họ đặt cược vào sự tăng trưởng nhanh chóng, đồng thời cầu nguyện rằng các hoạt động tài chính của ban quản lý (kéo dài nợ, phát hành cổ phiếu) gần như hoàn hảo không tì vết, bên cạnh đó cần chú ý đến cấu trúc đến hạn nợ, phạm vi thế chấp, thời gian gia hạn hợp đồng và độ tập trung khách hàng, để có thể đánh giá tốt hơn về tỷ lệ rủi ro và lợi nhuận cổ phần.

Chúng ta cũng có thể thử tưởng tượng rằng nếu nhu cầu AI thực sự tăng trưởng chậm chạp, ai sẽ là năng lực dễ bị bỏ rơi nhất ở biên? SPV hay Neocloud? Tại sao?

05 Oracle Cloud：cuộc lật đổ của người chơi điện toán đám mây không điển hình

Khi mọi người đều chú ý đến CoreWeave và ba ông lớn điện toán đám mây, một “ngựa ô” điện toán đám mây bất ngờ cũng đang âm thầm nổi lên: Oracle Cloud

Nó không thuộc về Neocloud, cũng không phải là một trong ba gã khổng lồ công nghệ hàng đầu, nhưng nhờ vào thiết kế kiến trúc linh hoạt cao và hợp tác sâu với Nvidia, nó đã giành được hợp đồng một phần khối lượng tính toán của Cohere, xAI, thậm chí là OpenAI.

Đặc biệt là khi đòn bẩy của Neocloud dần trở nên hạn chế và không gian đám mây truyền thống không đủ, Oracle với vị thế “trung lập” và “có thể thay thế” đã trở thành lớp đệm quan trọng trong chuỗi cung ứng sức mạnh AI đợt hai.

Sự tồn tại của nó cũng khiến chúng ta thấy rằng, cuộc chiến giành sức mạnh tính toán không chỉ có ba ông lớn đối đầu, mà còn có những nhà cung cấp không điển hình như Oracle đang âm thầm chiếm lĩnh vị trí chiến lược.

Nhưng đừng quên rằng, bàn chơi của trò chơi này không chỉ ở Silicon Valley, mà còn mở rộng ra toàn bộ thị trường tài chính toàn cầu.

Sự “bảo đảm ngầm” của chính phủ mà mọi người đều thèm muốn

Cuối cùng, trong ván bài do các ông lớn công nghệ và tài chính tư nhân dẫn dắt, còn có một “lá bài” tiềm năng - chính phủ. Mặc dù OpenAI gần đây đã công khai nói rằng “không có và không mong muốn” chính phủ cung cấp bảo lãnh cho trung tâm dữ liệu, việc thảo luận với chính phủ là về bảo lãnh tiềm năng cho nhà máy chip chứ không phải trung tâm dữ liệu. Nhưng tôi nghĩ rằng họ (hoặc những người tham gia tương tự) trong kế hoạch ban đầu của mình chắc chắn đã bao gồm tùy chọn “kéo chính phủ vào để hợp tác”.

Nói thế nào? Nếu quy mô cơ sở hạ tầng AI lớn đến mức ngay cả quyền nợ tư nhân cũng không thể gánh vác được, lối thoát duy nhất là nâng cấp thành cuộc chiến về sức mạnh quốc gia. Một khi vị thế lãnh đạo AI được định nghĩa là “an ninh quốc gia” hoặc “cuộc đua lên mặt trăng thế kỷ 21”, sự can thiệp của chính phủ sẽ là điều hiển nhiên.

Cách can thiệp hiệu quả nhất không phải là trực tiếp bỏ tiền ra, mà là cung cấp “bẫy”. Cách làm này mang lại một lợi ích quyết định: giảm đáng kể chi phí huy động vốn.

Các nhà đầu tư cùng độ tuổi với tôi chắc hẳn đều còn nhớ Freddie Mac ( và Fannie Mae ). Hai công ty này được gọi là “doanh nghiệp được chính phủ tài trợ” (Government Sponsored Enterprises; GSEs), không phải là các cơ quan chính thức của chính phủ Mỹ, nhưng thị trường thường tin rằng chúng có “bảo lãnh chính phủ ngầm”.

Chúng mua các khoản vay mua nhà từ ngân hàng, đóng gói thành MBS và đảm bảo, sau khi bán trên thị trường mở thì lại hướng vốn trở lại thị trường vay mua nhà, tăng cường quỹ cho vay có sẵn. Chính sự tồn tại của chúng đã khiến quy mô ảnh hưởng của cơn sóng tài chính năm 2008 trở nên lớn hơn.

Hãy tưởng tượng, nếu trong tương lai xuất hiện “Công ty tính toán AI quốc gia”, được chính phủ cung cấp bảo lãnh ngầm. Trái phiếu mà nó phát hành sẽ được coi là trái phiếu gần như chủ quyền, lãi suất gần như tiệm cận trái phiếu chính phủ Mỹ.

Điều này sẽ hoàn toàn thay đổi “mua thời gian để tăng năng suất” đã được đề cập ở trên:

• Chi phí tài chính cực thấp: Chi phí vay mượn càng thấp, yêu cầu về “tốc độ nâng cao năng suất AI” càng thấp.
• Thời gian được gia hạn vô hạn: Quan trọng hơn là có thể gia hạn (Roll over) với chi phí rất thấp, tương đương với việc mua được gần như thời gian vô hạn.

Nói cách khác, cách làm này làm giảm đáng kể khả năng “bùng nổ” của cược. Nhưng một khi bùng nổ, phạm vi ảnh hưởng có thể mở rộng gấp hàng chục lần.

06 Bẫy triệu đô — «Năng suất» thực sự quan trọng

Tất cả các cấu trúc tài chính đã đề cập - SPV, Neocloud, trái phiếu tư nhân - dù tinh vi đến đâu, cũng chỉ đang trả lời câu hỏi “làm thế nào để trả tiền”.

Và liệu cơ sở hạ tầng AI có trở thành bong bóng hay không, vấn đề cơ bản nhất là: “AI có thực sự có thể tăng năng suất không?” và “Tốc độ nhanh đến mức nào?”

Tất cả các sắp xếp tài chính kéo dài 10 năm, 15 năm, bản chất đều là “mua thời gian”. Kỹ thuật tài chính cho các gã khổng lồ một khoảng thời gian thở phào, không cần phải có hiệu quả ngay lập tức. Nhưng việc mua thời gian có giá của nó: Các nhà đầu tư của Blue Owl và Blackstone (quỹ hưu trí, quỹ chủ quyền, người nắm giữ ETF) cần là lợi suất lãi suất ổn định, trong khi các nhà đầu tư cổ phần của Neocloud cần là sự tăng trưởng định giá gấp nhiều lần.

Những “tỷ lệ lợi nhuận kỳ vọng” của các bên tài trợ này chính là ngưỡng mà năng suất AI phải vượt qua. Nếu sự tăng năng suất do AI mang lại không đủ nhanh để bù đắp cho chi phí tài chính cao, thì cấu trúc tinh vi này sẽ bắt đầu sụp đổ từ những điểm yếu nhất (“đệm cổ phần”).

Do đó, trong vài năm tới, cần đặc biệt chú ý đến hai khía cạnh sau:

• Tốc độ ra mắt “giải pháp ứng dụng” trong các lĩnh vực: chỉ có mô hình mạnh (LLM) thì không đủ. Cần thấy được “phần mềm” và “dịch vụ” thực sự có thể khiến doanh nghiệp chi tiền. Cần phổ biến đại trà các ứng dụng này, với dòng tiền phát sinh đủ lớn để trả nợ gốc và lãi của chi phí hạ tầng khổng lồ.
• Hạn chế từ bên ngoài: Trung tâm dữ liệu AI là quái vật tiêu thụ điện. Chúng ta có đủ điện để hỗ trợ nhu cầu tính toán tăng trưởng theo cấp số nhân không? Tốc độ nâng cấp của lưới điện có theo kịp không? Việc cung cấp GPU của Nvidia và các phần cứng khác có gặp phải bế tắc, khiến nó “chậm hơn” so với thời gian biểu yêu cầu của hợp đồng tài chính không? Rủi ro bên phía cung có thể khiến tất cả “thời gian đã mua” bị tiêu tán.

Nói một cách đơn giản, đây là một cuộc đua giữa tài chính (chi phí tài chính) và vật lý (điện, phần cứng) cũng như thương mại (ứng dụng thực tiễn).

Chúng ta cũng có thể sử dụng phương pháp định lượng để ước lượng sơ bộ xem AI cần mang lại mức tăng năng suất bao nhiêu để tránh bong bóng:

• Theo ước tính của Morgan Stanley, vòng đầu tư AI này có thể đạt 30.000 tỷ USD vào năm 2028.
• Chi phí phát hành trái phiếu SPV của Meta trước đây khoảng 6-7%, trong khi theo báo cáo của Fortune, tỷ lệ nợ trung bình hiện tại của CoreWeave là khoảng 9%. Giả sử hầu hết các khoản nợ tư nhân trong ngành yêu cầu lợi suất từ 7–8%, tỷ lệ cổ phiếu và nợ là 3:7, thì ROI của cơ sở hạ tầng AI này (tính toán bằng EBITDA và tổng chi phí vốn) cần đạt 12-13% để mang lại tỷ suất sinh lợi cổ phần trên 20%.
• Vậy EBITDA cần thiết = 3 triệu tỷ × 12% = 360 tỷ USD; nếu tính theo tỷ suất lợi nhuận EBITDA 65%, doanh thu tương ứng khoảng 550 tỷ USD;
• Với GDP ước tính khoảng 29 triệu tỷ USD theo tên Mỹ, tương đương với khoảng 1.9% sản lượng GDP mới cần được hỗ trợ lâu dài bởi AI.

Cái ngưỡng này không thấp, nhưng không phải là điều viển vông. ( Doanh thu toàn cầu của ngành công nghiệp điện toán đám mây vào năm 2025 ước tính khoảng 400 tỷ đô la Mỹ, nói cách khác, chúng ta cần ít nhất thấy AI thúc đẩy tái tạo một đến hai ngành công nghiệp điện toán đám mây. Chìa khóa là tốc độ hiện thực hóa ứng dụng và liệu các nút thắt vật lý có thể được giải quyết đồng bộ.

Kiểm tra áp lực tình huống rủi ro: Khi nào “thời gian” không đủ?

Tất cả các cấu trúc tài chính đã đề cập ở trên đều dựa vào việc đặt cược rằng năng suất sẽ vượt qua chi phí tài chính. Hãy để tôi sử dụng hai bài kiểm tra áp lực để mô phỏng phản ứng dây chuyền khi tốc độ sản xuất của AI không đạt như mong đợi:

Trường hợp đầu tiên, chúng ta giả định rằng năng suất AI “chậm” được hiện thực hóa (ví dụ, mất 15 năm để đạt được quy mô, nhưng nhiều khoản tài trợ có thể là kỳ hạn 10 năm):

• Neocloud sụp đổ đầu tiên: Các nhà điều hành độc lập như CoreWeave, do doanh thu không đủ để trang trải lãi suất cao, đã thiêu cháy “đệm vốn chủ sở hữu” của họ, dẫn đến việc vi phạm nợ hoặc tái cấu trúc với giá thấp.
• SPV đối mặt với rủi ro gia hạn: Khi các khoản nợ SPV như Hyperion đáo hạn, Meta phải quyết định có tái cấp vốn với lãi suất cao hơn (thị trường đã chứng kiến sự thất bại của Neocloud) hay không, làm xói mòn lợi nhuận từ các hoạt động cốt lõi.
• Các LP của quỹ tín dụng tư nhân chịu tổn thất lớn, định giá cổ phiếu công nghệ bị điều chỉnh mạnh. Đây là một “thất bại tốn kém”, nhưng sẽ không gây ra sự sụp đổ hệ thống.

Trường hợp thứ hai, chúng ta giả sử rằng năng suất AI bị “bác bỏ” (tiến bộ công nghệ ngừng lại hoặc chi phí không thể giảm và quy mô hóa):

• Các gã khổng lồ công nghệ có thể chọn “vỡ nợ chiến lược”: Đây là tình huống tồi tệ nhất. Các gã khổng lồ như Meta có thể đánh giá rằng “tiếp tục trả tiền thuê” là một cái hố không đáy, từ đó chọn cách đơn phương chấm dứt hợp đồng thuê, buộc SPV phải tái cấu trúc nợ.
• Sụp đổ trái phiếu SPV: Những trái phiếu như Hyperion được coi là hạng A+, tín dụng của chúng sẽ ngay lập tức tách rời khỏi Meta, giá sẽ sụp đổ.
• Nó có thể hoàn toàn phá hủy thị trường “tài chính cơ sở hạ tầng” tín dụng tư nhân, và rất có khả năng thông qua sự liên kết đã nói trên, gây ra khủng hoảng niềm tin cho thị trường tài chính.

Mục đích của những thử nghiệm này là biến câu hỏi mơ hồ “liệu có phải là bong bóng” thành phân tích tình huống cụ thể.

07 Nhiệt kế rủi ro: Danh sách quan sát thực tế cho nhà đầu tư

Và đối với sự thay đổi của niềm tin thị trường, tôi sẽ tiếp tục theo dõi năm điều, như một nhiệt kế rủi ro:

• Tốc độ hiện thực hóa năng suất của dự án AI: bao gồm việc tăng tốc hoặc giảm tốc doanh thu dự kiến của các nhà sản xuất mô hình lớn ) tăng trưởng tuyến tính hay tăng trưởng theo hàm mũ), tình hình ứng dụng của các sản phẩm và dự án AI khác nhau.
• Giá cổ phiếu của công ty Neocloud, tỷ suất lợi nhuận trái phiếu, thông báo: bao gồm đơn hàng lớn, vỡ nợ/sửa đổi, tái tài trợ nợ (một số trái phiếu tư nhân sẽ đến hạn vào khoảng năm 2030, cần lưu ý đặc biệt), nhịp độ tăng vốn.
• Giá thứ cấp/lợi suất của trái phiếu SPV: Trái phiếu riêng tư 144A như Hyperion có duy trì cao hơn mệnh giá, giao dịch có sôi động không, và số lượng nắm giữ ETF có tăng lên không.
• Thay đổi chất lượng của điều khoản dài hạn: tỷ lệ take-or-pay, thời gian bảo lưu tối thiểu, độ tập trung khách hàng, cơ chế điều chỉnh giá (giá điện/lãi suất/điều chỉnh giá theo lạm phát).
• Tiến độ điện lực và khả năng đổi mới công nghệ: Là yếu tố bên ngoài có khả năng trở thành nút thắt, cần chú ý đến tín hiệu chính sách của trạm biến áp, truyền tải và phân phối cũng như cơ chế giá điện. Còn có công nghệ mới nào có thể giảm đáng kể mức tiêu thụ điện hay không.

Tại sao đây không phải là phiên bản năm 2008?

Một số người có thể so sánh với bong bóng tương tự như năm 2008. Tôi nghĩ rằng cách làm này có thể dẫn đến sự hiểu lầm:

Điểm đầu tiên là bản chất khác nhau của tài sản cốt lõi: AI vs. nhà ở

Tài sản cốt lõi của cuộc khủng hoảng tài chính thứ hai năm 2008 là “nhà ở”. Nhà ở bản thân không có đóng góp về năng suất (tăng trưởng lợi nhuận cho thuê rất chậm). Khi giá nhà tách rời khỏi cơ sở thu nhập của cư dân, và bị đóng gói thành các sản phẩm tài chính phức tạp, sự vỡ bong bóng chỉ còn là vấn đề thời gian.

Và tài sản cốt lõi của AI là “khả năng tính toán”. Khả năng tính toán là “công cụ sản xuất” trong kỷ nguyên số. Chỉ cần bạn tin rằng AI có khả năng cao trong tương lai sẽ có thể tăng cường đáng kể năng suất toàn xã hội (phát triển phần mềm, nghiên cứu thuốc, dịch vụ khách hàng, sáng tạo nội dung), thì bạn không cần quá lo lắng. Đây là “tiền ứng” cho năng suất tương lai. Nó có nền tảng thực tế làm điểm neo, chỉ là chưa hoàn toàn được hiện thực hóa.

Điểm thứ hai là các nút chính trong cấu trúc tài chính khác nhau: tài trợ trực tiếp vs. ngân hàng

Bong bóng năm 2008 đã lan rộng mạnh mẽ thông qua các điểm nút quan trọng (ngân hàng). Rủi ro được truyền bá qua “tài trợ gián tiếp ngân hàng”. Một ngân hàng phá sản (như Lehman) đã gây ra cuộc khủng hoảng niềm tin đối với tất cả các ngân hàng, dẫn đến việc thị trường ngân hàng bị đóng băng, cuối cùng dẫn đến cuộc khủng hoảng tài chính hệ thống ảnh hưởng đến tất cả mọi người (bao gồm cả khủng hoảng thanh khoản).

Và bây giờ, cấu trúc tài chính cơ sở hạ tầng AI chủ yếu dựa vào “tài chính trực tiếp”. Nếu năng suất AI bị bác bỏ, CoreWeave phá sản, Blackstone vỡ nợ 7,5 tỷ USD, điều này sẽ là tổn thất lớn cho các nhà đầu tư của Blackstone (quỹ hưu trí).

Hệ thống ngân hàng thực sự mạnh mẽ hơn sau năm 2008, nhưng chúng ta không thể đơn giản hóa quá mức, cho rằng rủi ro có thể hoàn toàn “bao vây” trong thị trường tư nhân. Chẳng hạn, quỹ tín dụng tư nhân cũng có thể sử dụng đòn bẩy ngân hàng để khuếch đại lợi nhuận. Nếu đầu tư AI thất bại phổ biến, những quỹ này có thể chịu thiệt hại lớn thông qua hai con đường khác nhau:

1. Vi phạm đòn bẩy: Vi phạm đòn bẩy tài chính của quỹ đối với ngân hàng sẽ chuyển rủi ro trở lại hệ thống ngân hàng.
2. LPs va chạm: Quỹ hưu trí, công ty bảo hiểm do đầu tư thua lỗ nghiêm trọng dẫn đến tình hình bảng cân đối kế toán xấu đi, kích hoạt họ bán tháo các tài sản khác trên thị trường công khai, gây ra phản ứng dây chuyền.

Vì vậy, cách nói chính xác hơn là: “Đây không phải là một cuộc khủng hoảng thanh khoản liên ngân hàng kiểu điểm chớp nhoáng và đóng băng toàn diện như năm 2008.” Tình huống tồi tệ nhất sẽ là “thất bại đắt đỏ”, lây lan chậm và ít khả năng lây nhiễm hơn. Tuy nhiên, do tính không minh bạch của thị trường tư nhân, chúng ta vẫn phải hết sức cảnh giác với loại rủi ro lây lan chậm mới này.

Gợi ý cho các nhà đầu tư: Bạn đang ở tầng nào của hệ thống này?

Hãy trở lại với câu hỏi ban đầu: Cơ sở hạ tầng AI có phải là bong bóng không?

Sự hình thành và bùng nổ của bong bóng đến từ sự chênh lệch lớn giữa lợi ích kỳ vọng và kết quả thực tế. Tôi nghĩ rằng về phương diện lớn, đây không phải là bong bóng, mà giống như một cấu trúc tài chính đòn bẩy cao chính xác. Tuy nhiên, từ góc độ rủi ro, ngoài một số khía cạnh cần lưu ý đặc biệt, cũng không thể xem nhẹ “hiệu ứng tài sản tiêu cực” có thể đến từ bong bóng quy mô nhỏ.

Đối với các nhà đầu tư, trong cuộc đua cơ sở hạ tầng AI trị giá hàng nghìn tỷ đô la này, bạn phải biết mình đang đặt cược vào điều gì khi nắm giữ các tài sản khác nhau:

• Cổ phiếu của các tập đoàn công nghệ: Bạn đang cược vào khả năng sản xuất AI có thể vượt qua chi phí tài chính.
• Tín dụng tư nhân: Bạn kiếm được lãi suất ổn định, nhưng phải chịu rủi ro “thời gian có thể không đủ”.
• Cổ phần Neocloud: Bạn là đệm giảm thiểu rủi ro cao nhất, phần thưởng cao nhất.

Trong trò chơi này, vị trí quyết định mọi thứ. Hiểu một chuỗi cấu trúc tài chính này chính là bước đầu tiên để tìm ra vị trí của bạn. Còn việc hiểu ai đang “trưng bày” buổi biểu diễn này thì là chìa khóa để xác định khi nào trò chơi này kết thúc.

Nguồn: Distill AI