Moody’s: Các hãng đám mây Trung Quốc khó bắt kịp mức chi AI của các “siêu đám mây” Mỹ

Cuộc đua AI ngày càng không chỉ là cuộc đua về mô hình, mà còn là cuộc đua về tiền và hạ tầng tính toán. Moody’s đánh giá rằng các nhà cung cấp đám mây quy mô lớn của Trung Quốc đang đẩy nhanh đầu tư, song vẫn sẽ cách rất xa những đối thủ Mỹ lớn nhất. Lý do chính là các tập đoàn Mỹ có năng lực tài trợ mạnh hơn, hệ sinh thái kinh doanh toàn cầu rộng hơn và một đợt xây dựng hạ tầng khổng lồ đã bắt đầu từ trước. 28

Nút thắt là vốn, không chỉ là chất lượng mô hình

Việc khoảng cách thu hẹp ở một số bài kiểm tra năng lực mô hình không làm giảm nhu cầu đầu tư hạ tầng. Huấn luyện và vận hành AI ở quy mô lớn cần chip, máy chủ, mạng kết nối, trung tâm dữ liệu, mặt bằng, nguồn điện và các cam kết dài hạn — tất cả đều phải chi trước khi doanh thu được chứng minh.

Theo Moody’s, các doanh nghiệp công nghệ Trung Quốc đang tăng đầu tư AI, nhưng có nền tảng doanh thu nhỏ hơn và ít linh hoạt tài chính hơn các đối thủ Mỹ. Điều này khiến họ khó duy trì một chu kỳ tăng vốn đầu tư thật nhanh, đồng thời vẫn phải chi cho hoạt động thường xuyên và giữ cân đối tài chính ổn định. 2

Trong khi đó, các nền tảng Mỹ lớn nhất có thể dùng dòng tiền từ nhiều mảng kinh doanh để hỗ trợ hạ tầng AI, như dịch vụ đám mây, quảng cáo, phần mềm và nền tảng tiêu dùng. Nhưng điều này không đồng nghĩa đầu tư AI không có rủi ro: Moody’s cũng cảnh báo việc chuyển sang mô hình nặng tài sản hơn có thể làm suy giảm dòng tiền tự do và gây sức ép lên chất lượng tín dụng của các hyperscaler. 8

Dịch vụ AI tính phí theo token làm bài toán khó hơn

Nhiều dịch vụ AI thu tiền theo token hoặc theo mức sử dụng. Với mô hình này, năng lực tính toán trở thành chi phí biến đổi trực tiếp của từng lần khách hàng tương tác: nhà cung cấp phải bảo đảm năng lực suy luận AI, dù bán qua API, phần mềm doanh nghiệp hay sản phẩm tiêu dùng.

Đối với doanh nghiệp đã có hạ tầng dồi dào và tỷ lệ khai thác cao, việc sở hữu hoặc bảo đảm công suất lớn giúp kiểm soát chi phí và tính sẵn sàng của dịch vụ. Nhưng với doanh nghiệp tạo ra ít tiền mặt nội bộ hơn, cùng một quyết định mở rộng có thể dẫn đến đánh đổi gay gắt hơn giữa giá bán thấp, tăng công suất và lợi suất đầu tư.

Triển vọng của Alibaba cho thấy thời gian hoàn vốn có thể dài. Tổng giám đốc điều hành Eddie Wu cho biết công ty kỳ vọng vốn đầu tư liên quan AI sẽ hòa vốn trong khoảng ba năm, dựa trên biên lợi nhuận gộp bình quân hiện tại. 1 Nhu cầu AI tăng không đồng nghĩa hạ tầng AI lập tức có lãi.

Chênh lệch chi tiêu vẫn rất lớn

Moody’s cho biết các nhà cung cấp hyperscale của Trung Quốc sẽ tiếp tục chi mạnh cho AI trong hai năm tới, nhưng vốn đầu tư của họ vẫn thấp hơn rất nhiều so với các đối thủ Mỹ. 2

Quy mô làn sóng xây dựng tại Mỹ lý giải phần nào khoảng cách này. Phân tích của Moody’s, được Forbes dẫn lại, ước tính tổng vốn đầu tư năm 2026 của sáu hyperscaler Mỹ — Alphabet, Amazon, CoreWeave, Meta, Microsoft và Oracle — vào khoảng 785 tỷ USD, trước khi tăng lên gần 1.000 tỷ USD vào năm 2027. 8

Các dự báo khác cũng đi theo chiều hướng tương tự. MUFG cho biết nhóm năm hyperscaler lớn được dự báo chi hơn 600 tỷ USD vốn đầu tư trong năm 2026, trong đó khoảng 450 tỷ USD dành trực tiếp cho hạ tầng AI như máy chủ, GPU, trung tâm dữ liệu và thiết bị liên quan. 3

Cách so sánh cụ thể sẽ thay đổi tùy danh sách công ty và hạng mục chi phí được tính. Tuy vậy, xu hướng rất rõ: các doanh nghiệp Trung Quốc đầu tư quyết liệt, còn các hãng dẫn đầu Mỹ đang triển khai vốn ở quy mô rất khó đuổi kịp theo từng đô la.

Nợ có thể tăng công suất, nhưng cũng tăng rủi ro

Nguồn vốn bên ngoài có thể giúp doanh nghiệp xây dựng hạ tầng sớm hơn khả năng mà dòng tiền hoạt động tự thân cho phép. Tuy nhiên, nợ vay, phát hành cổ phiếu, hợp đồng thuê và các cam kết công suất dài hạn cũng đưa thêm rủi ro lên bảng cân đối kế toán.

Đây là vấn đề của toàn ngành, không riêng Trung Quốc. Moody’s mô tả làn sóng AI là sự dịch chuyển từ các công ty công nghệ tương đối nhẹ tài sản sang các đơn vị vận hành cần nhiều vốn, qua đó làm tăng nhu cầu tài trợ trên toàn ngành. 8

Với các nền tảng đám mây Trung Quốc, nền tảng vốn nội bộ nhỏ hơn khiến thay đổi này có ý nghĩa lớn hơn. Phụ thuộc nhiều hơn vào vốn vay hoặc vốn huy động bên ngoài có thể làm tăng chi phí lãi vay, rủi ro tái cấp vốn và sức ép lên dòng tiền tự do, trong lúc hạ tầng AI đòi hỏi chi tiền từ đầu. Moody’s đặc biệt lưu ý áp lực lên dòng tiền và đòn bẩy tài chính khi các công ty Trung Quốc tăng chi AI. 2

Điều này có thể định hình cạnh tranh AI ra sao?

Khoảng cách hạ tầng kéo dài có thể mang lại lợi thế cho hyperscaler Mỹ trong huấn luyện mô hình ở quy mô tiên phong, triển khai suy luận AI diện rộng và phân phối dịch vụ đám mây toàn cầu. Cục Dự trữ Liên bang Mỹ cũng nhận định Mỹ có lợi thế đáng kể về năng lực tính toán, hạ tầng và điều kiện đầu tư. 17

Điều đó không có nghĩa doanh nghiệp Trung Quốc không thể cạnh tranh. Lợi thế của họ có thể nằm ở nâng hiệu quả, tập trung nhu cầu trong nước, triển khai qua các hệ sinh thái mở và ưu tiên những ứng dụng mà chi phí cùng tốc độ quan trọng hơn việc sở hữu đội máy tính lớn nhất.

Kết quả có thể là một thị trường AI phân hóa hơn: doanh nghiệp Mỹ có năng lực đặc biệt mạnh để tài trợ hạ tầng tiên phong; doanh nghiệp Trung Quốc cạnh tranh bằng mô hình hiệu quả, triển khai có chọn lọc và hệ sinh thái đám mây mở rộng theo thị trường nội địa. Khả năng tiếp cận bán dẫn là một phần quan trọng của cuộc cạnh tranh này, nhưng các bằng chứng Moody’s được cung cấp không đưa ra ước tính định lượng về tác động của kiểm soát xuất khẩu Mỹ đối với vốn đầu tư của Trung Quốc đến năm 2028.

Lưu ý quan trọng về mốc 2028

Các thông tin hiện có mô tả triển vọng của Moody’s cho hai năm tới, đồng thời nêu dự báo chi tiêu của Mỹ cho năm 2026 và 2027. Những dữ liệu này ủng hộ nhận định khoảng cách có thể tiếp diễn, nhưng không xác lập một dự báo bằng tiền cụ thể của Moody’s cho chi tiêu hạ tầng AI của Trung Quốc hoặc Mỹ trong năm 2028. 28