AI vay hàng trăm tỷ USD: Thị trường tín dụng đang bị định hình lại ra sao?

Hạ tầng AI không còn chỉ là câu chuyện công nghệ. Nó đang trở thành một câu chuyện lớn của thị trường tín dụng.

Morgan Stanley ước tính lượng nợ liên quan đến AI trên toàn cầu đạt khoảng 236 tỷ USD vào ngày 31/5/2026, gấp khoảng bốn lần mức của cùng kỳ năm trước, đồng thời dự báo con số này có thể lên gần 570 tỷ USD trong cả năm. Goldman Sachs sau đó ước tính lượng phát hành đã đạt khoảng 489 tỷ USD tính đến ngày 22/7, vượt mức ước tính cho cả năm 2025.

Hai con số này không mâu thuẫn vì được tính tại các thời điểm khác nhau và dựa trên phương pháp ước tính khác nhau. Điểm chung là chúng cho thấy tốc độ huy động vốn cho trung tâm dữ liệu, năng lực tính toán, hệ thống điện và các hạ tầng liên quan đến AI đang tăng mạnh đến mức nào.

Các tập đoàn “hyperscaler” đang dẫn đầu làn sóng phát hành

“Hyperscaler” là cách thị trường gọi những công ty vận hành nền tảng điện toán đám mây và trung tâm dữ liệu ở quy mô rất lớn. Nhóm vay chủ chốt hiện gồm Amazon, Alphabet, Meta, Microsoft và Oracle.

Theo phân tích của Reuters dựa trên dữ liệu LSEG, Amazon, Alphabet, Meta và Oracle đã phát hành khoảng 194 tỷ USD trái phiếu trong năm 2026 tính đến ngày 7/7, so với khoảng 108 tỷ USD trong cả năm 2025.

Một lát cắt khác theo từng doanh nghiệp ước tính:

• Amazon: khoảng 53 tỷ USD nợ, gồm đợt phát hành trái phiếu 37 tỷ USD tại Mỹ và hơn 16 tỷ USD trái phiếu bằng euro.
• Alphabet: khoảng 20 tỷ USD trái phiếu.
• Oracle: khoảng 25 tỷ USD huy động cho kế hoạch mở rộng AI.

Các con số theo từng công ty phụ thuộc vào ngày chốt dữ liệu và cách xác định khoản vay nào thực sự liên quan đến AI. Trái phiếu, hợp đồng thuê, thỏa thuận tín dụng tư nhân, liên doanh và các cấu trúc tài trợ dự án không phải lúc nào cũng được tính thống nhất. Vì vậy, đây nên được xem là những ảnh chụp tại từng thời điểm, không phải bảng xếp hạng tuyệt đối.

Vì sao các công ty nhiều tiền vẫn phải đi vay?

Điểm đáng chú ý là những doanh nghiệp này trước đây chủ yếu dùng dòng tiền nội bộ để đầu tư. Nhưng hạ tầng AI đòi hỏi nhiều khoản chi lớn cùng lúc: bộ xử lý tiên tiến, thiết bị mạng, đất đai, tòa nhà trung tâm dữ liệu, hệ thống làm mát và nguồn điện.

Các khoản chi xuất hiện ngay từ hôm nay, trong khi doanh thu đầy đủ từ dịch vụ AI vẫn chưa chắc chắn. Reuters cho biết tổng chi tiêu của các công ty công nghệ có thể vượt 730 tỷ USD trong năm 2026, tăng từ ước tính trước đó khoảng 700 tỷ USD.

Vay nợ giúp doanh nghiệp bắt đầu xây dựng và giành trước công suất tính toán trước khi dòng doanh thu AI tương lai hình thành đầy đủ. Ngoài trái phiếu, các công ty còn sử dụng hợp đồng thuê, vốn cổ phần, tín dụng tư nhân, quỹ hạ tầng và liên doanh.

Đổi lại, rủi ro thực hiện dự án được chuyển một phần từ bảng cân đối tiền mặt của doanh nghiệp sang người nắm giữ trái phiếu, bên cho vay và nhà đầu tư dự án.

Thị trường tín dụng đang thay đổi như thế nào?

Tác động trực tiếp là nguồn cung trái phiếu doanh nghiệp chất lượng đầu tư với kỳ hạn dài tăng mạnh. Khi ngày càng nhiều công ty công nghệ phát hành nợ, nhà đầu tư phải chọn lọc kỹ hơn về lượng trái phiếu họ muốn mua và mức lợi suất họ yêu cầu.

Reuters cho biết các doanh nghiệp lớn đang phải vay với lợi suất ngày càng cao khi nhu cầu của nhà đầu tư nguội bớt. Điều này có thể dẫn đến:

• lợi suất yêu cầu cao hơn;
• chênh lệch tín dụng (credit spread) rộng hơn;
• mức chiết khấu hoặc ưu đãi phát hành lớn hơn để thu hút người mua;
• chi phí tái cấp vốn cao hơn; và
• việc sử dụng nhiều hơn các kênh vốn bằng euro, ngoại tệ, tín dụng tư nhân hoặc cấu trúc ngoài bảng cân đối.

Ảnh hưởng đến thị trường trái phiếu Kho bạc Mỹ mang tính gián tiếp. Lượng phát hành trái phiếu doanh nghiệp lớn có thể làm tăng cạnh tranh để thu hút nguồn vốn dài hạn và góp phần gây áp lực lên lợi suất kỳ hạn dài. Tuy nhiên, lợi suất Kho bạc vẫn chủ yếu phụ thuộc vào kinh tế vĩ mô, kỳ vọng lạm phát, chính sách tiền tệ và nguồn cung tài khóa. Nợ AI vì vậy chỉ là một nguồn bổ sung làm tăng nhu cầu vốn dài hạn, không phải lời giải thích duy nhất cho mọi biến động của thị trường Kho bạc.

Ngân hàng Thanh toán Quốc tế (BIS), tổ chức nghiên cứu và hợp tác của các ngân hàng trung ương, cũng ghi nhận lượng trái phiếu do các hyperscaler phát hành đã tăng mạnh. Phần lớn khoản vay có kỳ hạn dài, trong khi chênh lệch hợp đồng hoán đổi rủi ro tín dụng (CDS) tăng rõ hơn ở những doanh nghiệp có xếp hạng thấp hơn, khi nhà đầu tư hoài nghi về khả năng sinh lời cuối cùng của các dự án.

NVIDIA muốn mở thêm một kênh tài trợ riêng

Trong tháng 8, NVIDIA công bố hợp tác với Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs và KKR để xây dựng các nền tảng tài trợ năng lực tính toán. Các nền tảng này được thiết kế nhằm huy động hơn 500 tỷ USD vốn bên thứ ba cho hạ tầng AI theo thời gian.

Mô hình này khác với việc NVIDIA hoặc một hyperscaler tiếp tục phát hành thêm trái phiếu doanh nghiệp. Mục tiêu là để các nhà đầu tư bên ngoài tài trợ cho trung tâm dữ liệu, hạ tầng điện, “nhà máy AI” và phần cứng NVIDIA thông qua các nguồn vốn chuyên biệt.

NVIDIA mô tả cách tiếp cận này là biến năng lực tính toán và hạ tầng AI tích hợp thành một loại tài sản có thể đầu tư. Nếu thành công, mô hình có thể giúp giảm lượng tài sản phải nằm trực tiếp trên bảng cân đối của các hyperscaler, đồng thời kết nối các dự án AI với vốn cổ phần tư nhân, tín dụng tư nhân, quỹ hạ tầng và nhà đầu tư tài trợ dự án.

Tuy nhiên, đưa tài sản ra khỏi công ty mẹ không đồng nghĩa với việc rủi ro biến mất. Nó chỉ thay đổi bên sở hữu tài sản, bên cho vay và bên phải chịu tổn thất nếu mức sử dụng hoặc doanh thu thấp hơn dự kiến.

Sáu rủi ro nhà đầu tư đang theo dõi

1. Lợi suất dài hạn cao có thể làm đắt đỏ cả cuộc đua

Lợi suất Kho bạc Mỹ kỳ hạn dài tăng sẽ đẩy chi phí tổng thể của trái phiếu doanh nghiệp, hợp đồng thuê và khoản vay dự án lên cao. Đồng thời, giá trị hiện tại của những dòng tiền AI ở tương lai xa cũng giảm.

Một mô hình kinh doanh hấp dẫn khi vốn rẻ có thể kém thuyết phục hơn khi dự án phải gánh chi phí lãi vay cao hơn.

2. Doanh thu AI có thể đến sau khi khoản nợ đã được cam kết

Tài trợ hạ tầng thường được sắp xếp nhiều năm trước khi một cơ sở đạt công suất sử dụng tối đa. Điều này tạo ra rủi ro lệch thời điểm: nghĩa vụ trả nợ bắt đầu theo lịch cố định, còn nhu cầu thuê năng lực tính toán và doanh thu từ sản phẩm AI có thể tăng chậm hơn.

Câu hỏi cốt lõi không phải là các hyperscaler còn vay được hay không. Nhiều công ty vẫn có năng lực tài chính đáng kể. Vấn đề là tổng nợ có tăng nhanh hơn nhu cầu AI bền vững và khả năng tạo tiền mặt hay không.

3. Oracle cho thấy rủi ro tín dụng có thể trở nên rất riêng biệt

Oracle là trường hợp được theo dõi sát vì công ty đang tài trợ cho kế hoạch mở rộng AI mạnh mẽ, đồng thời nhạy cảm hơn với đòn bẩy và điều kiện tái cấp vốn so với các đối thủ có lượng tiền mặt lớn nhất.

Một số báo cáo ghi nhận chênh lệch CDS của Oracle đã mở rộng đáng kể, dù mức cụ thể thay đổi tùy nguồn và ngày đo lường. CDS là công cụ bảo hiểm rủi ro vỡ nợ. Chênh lệch CDS tăng không có nghĩa doanh nghiệp sắp vỡ nợ; nó cho thấy chi phí bảo hiểm cho khoản nợ đã tăng và nhà đầu tư đang đòi hỏi mức bù rủi ro cao hơn.

4. GPU tạo ra sự lệch pha giữa tài sản và nghĩa vụ nợ

Phần cứng AI có thể mất giá trị kinh tế nhanh hơn thời hạn đáo hạn của trái phiếu hoặc khoản vay dùng để tài trợ cho nó. Nếu thế hệ bộ xử lý mới khiến các GPU cũ kém cạnh tranh, hoặc nếu mức sử dụng giảm, giá trị tài sản thế chấp có thể đi xuống trong khi khoản nợ vẫn còn nguyên.

Đây là rủi ro khác với tài trợ bất động sản thông thường. Một tòa nhà trung tâm dữ liệu có thể vẫn hữu ích trong nhiều năm, nhưng thiết bị tính toán bên trong có thể nhanh chóng lỗi thời về công nghệ.

5. Nhiều dự án có thể phụ thuộc vào một số ít khách thuê

Các cấu trúc tài trợ trung tâm dữ liệu và dự án có thể tập trung vào một nhóm nhỏ khách thuê hyperscale. Việc một khách hàng lớn cắt giảm chi tiêu, đàm phán lại hợp đồng hoặc chứng kiến nhu cầu điện toán đám mây suy yếu có thể ảnh hưởng đến nhiều dự án cùng lúc, đặc biệt khi các cơ sở được xây dựng cho những tải AI chuyên biệt.

6. Sức hấp thụ của thị trường tín dụng có thể trở thành nút thắt

Các công ty công nghệ lớn có thể vẫn còn dư địa tăng nợ mà chưa lập tức mất xếp hạng chất lượng đầu tư. Nhưng khả năng thị trường trái phiếu hấp thụ lượng nợ đó với mức giá thuận lợi là có giới hạn.

Nghiên cứu được Goldman Sachs dẫn lại cho rằng có thể tồn tại khoảng cách lớn giữa số tiền các hyperscaler có khả năng vay và lượng trái phiếu chất lượng đầu tư bằng USD mà thị trường có thể hấp thụ một cách thoải mái.

Điều này lý giải vì sao các kênh thay thế ngày càng được sử dụng: trái phiếu bằng euro và các ngoại tệ khác, tín dụng tư nhân chất lượng đầu tư, quỹ hạ tầng, hợp đồng thuê và trái phiếu dự án liên doanh. Những kênh này giúp đa dạng hóa nguồn vốn, nhưng cũng có thể khiến việc đánh giá tổng mức đòn bẩy trong toàn bộ hệ sinh thái AI trở nên khó khăn hơn.

Kết luận: Đây là chu kỳ đầu tư hạ tầng hay chu kỳ đòn bẩy?

Làn sóng vay nợ đã thay đổi mô hình tài trợ cho cuộc đua AI. Điều từng bắt đầu như một chương trình đầu tư công nghệ chủ yếu dựa vào tiền mặt doanh nghiệp nay đang trở thành một chu kỳ thị trường vốn rộng hơn, bao gồm trái phiếu công khai, tín dụng tư nhân, quỹ hạ tầng, hợp đồng thuê và tài trợ dự án.

Tác động ngắn hạn rõ nhất là nguồn cung trái phiếu chất lượng đầu tư tăng mạnh và nhà đầu tư trở nên chọn lọc hơn. Rủi ro dài hạn nằm ở sự lệch pha giữa tài sản và nghĩa vụ nợ: hạ tầng và phần cứng được tài trợ hôm nay dựa trên kỳ vọng nhu cầu và doanh thu AI sẽ xuất hiện sau này — hoặc có thể không đạt quy mô như dự kiến.

Ranh giới quyết định nằm ở việc cuộc xây dựng này trở thành một chu kỳ hạ tầng tạo năng suất hay một chu kỳ đòn bẩy. Vay nợ có thể bền vững nếu mức sử dụng, giá dịch vụ và doanh thu AI tăng trước khi khấu hao phần cứng và chi phí trả nợ trở thành gánh nặng. Ngược lại, hệ thống sẽ dễ tổn thương nếu công suất được xây dựng nhanh hơn nhu cầu thực chất và lâu dài.