Eric Schmidt: Giới hạn thật sự của AI giờ là vốn đầu tư, không chỉ điện năng

Lý do rất đơn giản: để giải quyết bài toán điện năng, trước tiên phải có tiền để xây dựng toàn bộ hạ tầng cần thiết.

Chi phí khổng lồ của hạ tầng AI

Schmidt đã đưa ra một ước tính gây chú ý: khoảng 50 tỷ USD cho mỗi gigawatt công suất trung tâm dữ liệu AI.

Nếu áp dụng con số này ở quy mô lớn:

• 10 GW hạ tầng AI có thể tiêu tốn khoảng 500 tỷ USD.
• 100 GW có thể cần tới 5 nghìn tỷ USD đầu tư.

Đây không chỉ là chi phí điện. Khoản tiền này bao gồm toàn bộ “stack” hạ tầng vật lý phục vụ AI tiên tiến:

• trung tâm dữ liệu hyperscale
• chip AI hiệu năng cao và mạng kết nối
• hệ thống làm mát
• nhà máy điện và kết nối lưới điện
• đất đai, xây dựng và vận hành

Vì vậy, mở rộng AI ngày càng giống xây dựng hạ tầng quốc gia hơn là phát triển phần mềm thông thường.

Vì sao Mỹ và Trung Quốc có lợi thế

Nếu hạ tầng AI cần đầu tư hàng nghìn tỷ USD, Schmidt cho rằng chỉ một số ít quốc gia có thể thực sự tham gia cuộc đua. Hai cái tên nổi bật nhất là Hoa Kỳ và Trung Quốc.

Mỹ có nhiều lợi thế cấu trúc:

• các công ty cloud hyperscale lớn
• các phòng nghiên cứu AI tiên phong
• thị trường vốn và đầu tư mạo hiểm sâu rộng
• ngành vận hành trung tâm dữ liệu quy mô lớn

Sự kết hợp này giúp Mỹ huy động lượng vốn khổng lồ từ khu vực tư nhân, cùng với khả năng hỗ trợ từ chính phủ.

Trong khi đó, Trung Quốc có một mô hình khác: chính sách công nghiệp do nhà nước định hướng. Chính phủ có thể điều phối tài chính, xây dựng hạ tầng và triển khai AI ở quy mô quốc gia.

Hai hệ thống khác nhau — một dựa vào thị trường, một dựa vào điều phối nhà nước — nhưng đều có khả năng huy động dòng vốn khổng lồ cho AI.

Vì sao châu Âu có nguy cơ tụt lại

Schmidt nhiều lần cảnh báo rằng châu Âu có thể gặp khó khăn trong việc bắt kịp cuộc đua AI.

Theo ông, khu vực này thiếu một chiến lược AI thống nhất. Nếu không đầu tư mạnh vào các mô hình và hạ tầng riêng, châu Âu có thể phải phụ thuộc vào công nghệ AI từ bên ngoài — thậm chí từ Trung Quốc.

Những yếu tố cấu trúc khiến việc đầu tư quy mô lớn trở nên khó khăn gồm:

• thị trường vốn phân mảnh
• ít công ty cloud hyperscale
• chi phí năng lượng cao ở một số khu vực
• phát triển hạ tầng chậm hơn

Theo cách nhìn của Schmidt, vấn đề không chỉ là quy định hay nhân lực mà là khả năng huy động nguồn vốn khổng lồ cho hạ tầng AI.

Điện và tiền: hai nút thắt liên quan nhau

Lập luận mới về “nút thắt vốn” không phủ nhận cảnh báo trước đây về điện năng. Thực tế, hai yếu tố này liên kết chặt chẽ.

AI vẫn cần lượng điện khổng lồ khi mở rộng.

Nhưng để giải quyết vấn đề điện, cần xây dựng nhà máy điện mới, mở rộng lưới điện và phát triển các khu trung tâm dữ liệu khổng lồ — tất cả đều đòi hỏi nguồn vốn cực lớn.

Theo cách nhìn này, cuộc đua AI không chỉ là cuộc cạnh tranh về thuật toán hay chip. Nó còn là cuộc cạnh tranh về ai có thể huy động vốn, xây dựng hạ tầng và triển khai hệ thống công nghiệp AI nhanh nhất.

Cuộc đua hạ tầng AI toàn cầu

Nếu các dự báo này đúng, làn sóng AI sắp tới có thể giống những cuộc chạy đua hạ tầng lớn trong lịch sử — như đường sắt, mạng viễn thông hay chương trình không gian.

Thành công sẽ phụ thuộc vào khả năng phối hợp nhiều hệ thống cùng lúc:

• thị trường vốn
• năng lượng
• chuỗi cung ứng bán dẫn
• xây dựng và cấp phép hạ tầng

Theo Eric Schmidt, trong kỷ nguyên AI, quốc gia hoặc công ty chiến thắng có thể không chỉ là nơi tạo ra thuật toán tốt nhất — mà là nơi xây dựng được “xương sống” hạ tầng khổng lồ để vận hành những mô hình mạnh nhất thế giới.