Cơn sốt đầu tư AI tiến gần 1.000 tỷ USD: Doanh thu có bắt kịp?

Cơn sốt AI đang chuyển thành một cuộc đua hạ tầng. Amazon, Google, Microsoft và các đối thủ đang đồng thời xây trung tâm dữ liệu, mua bộ tăng tốc AI, gom chip nhớ và 확보 công suất điện trước khi đối thủ kịp làm điều đó.

Giả định đứng sau khoản chi khổng lồ này khá đơn giản: nhu cầu đối với mô hình AI, điện toán đám mây và các ứng dụng doanh nghiệp cuối cùng sẽ đủ lớn, đủ ổn định và đủ sinh lời để bù đắp chi phí mở rộng hạ tầng.

Nhưng rủi ro cũng rất rõ ràng. Đầu tư hạ tầng đang tăng nhanh hơn phần doanh thu AI có thể nhìn thấy một cách rõ ràng trong báo cáo tài chính. Khoảng cách giữa chi tiêu và khả năng kiếm tiền vì thế trở thành câu hỏi cốt lõi đối với nhà đầu tư.

Quy mô cuộc xây dựng hạ tầng AI

The Economist ước tính các công ty công nghệ lớn nhất nước Mỹ đã chi khoảng 450 tỷ USD cho hạ tầng trong năm 2025, trong đó phần đáng kể phục vụ AI. Con số này có thể lên khoảng 900 tỷ USD trong năm 2026 và 1.400 tỷ USD vào năm 2027, bao gồm chip, trung tâm dữ liệu, năng lượng và các loại công suất liên quan. Đây là ước tính hạ tầng trên diện rộng, không phải thước đo thuần túy cho chi tiêu vốn dành riêng cho AI.

Một ước tính khác của Goldman Sachs đặt tổng đầu tư liên quan đến AI trên toàn cầu ở mức khoảng 1.000 tỷ USD trong năm 2026, trong đó Mỹ chiếm khoảng 581 tỷ USD. Phạm vi tính toán này rộng hơn tổng chi tiêu vốn của riêng các nhà cung cấp đám mây quy mô lớn, vì bao gồm cả doanh nghiệp tư nhân, các công ty ngoài nhóm hyperscaler và đầu tư bên ngoài nước Mỹ.

Hai con số trên không mâu thuẫn; chúng chỉ đo những phạm vi khác nhau:

• Ước tính của The Economist tập trung vào chi tiêu của các công ty công nghệ lớn nhất nước Mỹ cho lớp hạ tầng vật chất hỗ trợ AI.
• Ước tính của Goldman Sachs bao quát đầu tư liên quan đến AI trên toàn cầu và tính thêm những khoản chi mà cách đo chỉ dựa trên hyperscaler bỏ sót.

Nếu so sánh trực tiếp mà không tính đến khác biệt về phạm vi, chu kỳ đầu tư có thể bị nhìn nhận là quá lớn hoặc quá nhỏ.

Big Tech đang chi bao nhiêu?

Việc so sánh từng công ty không đơn giản, do lịch tài chính, phương pháp kế toán và tỷ trọng chi tiêu vốn dành cho AI khác nhau. Tuy vậy, xu hướng chung không thể bỏ qua: dự báo chi tiêu liên tục được nâng lên trong bối cảnh nhu cầu về năng lực tính toán và chip nhớ vẫn mạnh.

Amazon đã nâng dự báo chi tiêu vốn bằng tiền mặt năm 2026 từ khoảng 200 tỷ USD lên khoảng 220 tỷ USD, đồng thời cho biết phần lớn khoản chi sẽ hỗ trợ AI và AWS. Amazon, Google và Microsoft được cho là sẽ tiến gần mức 595 tỷ USD chi tiêu vốn trong năm 2026, dù các con số giữa ba công ty không hoàn toàn tương đồng về cách tính.

Nếu tính nhóm hyperscaler rộng hơn, gồm Meta cùng Amazon, Alphabet và Microsoft, tổng chi tiêu vốn năm 2026 được ước tính vào khoảng 700-900 tỷ USD, tùy danh sách công ty và định nghĩa kế toán được sử dụng.

Kết luận thận trọng nhất không phải là xếp hạng chính xác từng doanh nghiệp, mà là các nền tảng công nghệ và đám mây hàng đầu đang cam kết hàng trăm tỷ USD mỗi năm cho năng lực tính toán được xây dựng chủ yếu để phục vụ khối lượng công việc AI.

Vay nợ góp phần tài trợ cuộc đua

Các công ty không còn chỉ dựa vào dòng tiền từ hoạt động kinh doanh để tài trợ cho quá trình mở rộng. Theo các báo cáo dẫn ước tính của Goldman Sachs, nhóm hyperscaler đã chi khoảng 405 tỷ USD cho đầu tư vốn trong năm 2025; con số này có thể lên khoảng 750 tỷ USD trong năm 2026 và gần 1.200 tỷ USD vào năm 2027. Lượng trái phiếu cấp độ đầu tư do nhóm này phát hành đạt 108 tỷ USD trong năm 2025. Chỉ trong nửa đầu năm 2026, con số được báo cáo đã lên 194 tỷ USD, và cả năm có thể đạt khoảng 250 tỷ USD.

Nợ không tự động biến khoản đầu tư thành quyết định sai lầm. Các công ty điện toán đám mây lớn thường có khả năng tạo tiền đáng kể và dễ tiếp cận thị trường tín dụng. Tuy nhiên, vay nợ làm tăng cái giá phải trả nếu dự báo sai.

Nếu nhu cầu, mức giá hoặc tỷ lệ sử dụng dịch vụ AI thấp hơn kỳ vọng, doanh nghiệp có thể phải trả nợ cho những trung tâm dữ liệu và phần cứng nhanh chóng mất giá. Đây là rủi ro đáng chú ý bởi chip và thiết bị tính toán thường cần được thay thế với tốc độ nhanh hơn nhiều loại tài sản hạ tầng truyền thống.

Vì sao doanh thu AI chưa thu hẹp khoảng cách?

Doanh thu liên quan đến AI đang tăng nhanh, nhưng lập luận trung tâm của The Economist là tốc độ đó vẫn chưa đủ để theo kịp làn sóng chi tiêu hạ tầng. Việc đo lường còn khó hơn vì doanh thu AI thường nằm lẫn trong các mảng kinh doanh lớn hơn, thay vì được báo cáo thành một dòng riêng biệt.

Doanh số liên quan đến AI có thể xuất hiện dưới dạng mức sử dụng dịch vụ đám mây, thuê bao phần mềm doanh nghiệp, sản phẩm năng suất, cải thiện hiệu quả quảng cáo hoặc các dự án ứng dụng ban đầu. Vì vậy, nhà đầu tư khó xác định chính xác bao nhiêu doanh thu đến trực tiếp từ AI, biên lợi nhuận là bao nhiêu và nguồn thu đó có đủ định kỳ để hỗ trợ vòng đầu tư tiếp theo hay không.

Câu hỏi quan trọng không chỉ là doanh nghiệp có bán sản phẩm AI hay không. Vấn đề là doanh thu tạo ra trên mỗi USD đầu tư hạ tầng có tăng đủ nhanh để trang trải:

• chi phí xây trung tâm dữ liệu và bổ sung công suất điện;
• chi phí mua bộ tăng tốc, thiết bị mạng và chip nhớ;
• tốc độ khấu hao nhanh cũng như chi phí thay thế phần cứng; và
• chi phí lãi vay phát sinh từ việc tăng nợ.

Ngành bán dẫn hưởng lợi trực tiếp

Làn sóng xây dựng hạ tầng đang chảy thẳng vào ngành bán dẫn. Các hệ thống AI cần bộ tăng tốc, thiết bị mạng tiên tiến, bộ lưu trữ cùng khối lượng lớn chip nhớ băng thông cao và chip nhớ thông thường. Tình trạng thiếu hụt ở bộ nhớ, đóng gói tiên tiến và năng lực sản xuất ở các tiến trình hàng đầu đã biến ngành chip thành một trong những bên hưởng lợi rõ nhất từ chu kỳ chi tiêu này.

Dự báo mùa xuân trước đó của WSTS, tổ chức theo dõi thống kê thương mại bán dẫn toàn cầu, ước tính doanh thu chip toàn cầu đạt 1.510 tỷ USD trong năm 2026, tăng 90% so với năm trước. Doanh thu chip nhớ được dự báo tăng khoảng 250%, vượt 800 tỷ USD, nhờ hạ tầng AI, bộ nhớ băng thông cao và điện toán tăng tốc.

Sau khi bổ sung dữ liệu quý II/2026, WSTS đã nâng dự báo. Tổ chức này hiện ước tính thị trường bán dẫn toàn cầu đạt khoảng 1.655 tỷ USD trong năm 2026, tương đương tăng khoảng 108% so với năm trước, và khoảng 2.100 tỷ USD trong năm 2027, tăng khoảng 29%.

Omdia đưa ra một dự báo riêng, dự đoán doanh thu bán dẫn tăng 94,1% trong năm 2026. Theo Omdia, nhu cầu AI đang vượt quá khả năng sản xuất và đóng gói chip của ngành; chip nhớ có thể chiếm hơn một nửa tổng doanh thu bán dẫn.

Không nên gộp các ước tính này thành một con số duy nhất. Chúng được công bố ở những thời điểm khác nhau và sử dụng phương pháp khác nhau. Tuy nhiên, khi đặt cạnh nhau, chúng cho thấy nhu cầu hạ tầng AI đang tác động mạnh đến kỳ vọng về chip, bộ nhớ và năng lực sản xuất liên quan.

Phép thử nghìn tỷ USD đối với AI

Luận điểm đầu tư vào AI gồm hai phần. Phần thứ nhất đã hiện hữu: các công ty đang chi mạnh vì năng lực tính toán, điện và chip tiên tiến đã trở thành những điểm nghẽn mang tính chiến lược. Chờ đợi có thể đồng nghĩa với việc phải trả giá cao hơn sau này hoặc để mất khách hàng vào tay đối thủ có sẵn công suất.

Phần thứ hai vẫn chưa được chứng minh ở quy mô cần thiết: các ứng dụng AI phải tạo ra doanh thu bền vững, biên lợi nhuận hấp dẫn và mức tăng năng suất có thể đo lường đủ nhanh để biện minh cho việc liên tục mở rộng hạ tầng.

Nếu khả năng kiếm tiền bắt kịp, chu kỳ chi tiêu hiện tại có thể vẫn là một quyết định hợp lý, ngay cả khi một số khoản đầu tư riêng lẻ sau này bị giảm giá trị hoặc chuyển hướng. Nếu không, hệ quả có thể là lợi nhuận từ dịch vụ đám mây suy yếu, công suất dư thừa, áp lực trả nợ gia tăng và định giá lại mạnh các tài sản liên quan đến AI.

Đó là lý do con số quan trọng nhất không chỉ là 1.000 tỷ USD đầu tư. Điều quyết định là khoản đầu tư ấy cuối cùng tạo ra mức sinh lời bao nhiêu.