AI đang xây dựng hạ tầng với tốc độ chưa từng thấy — nhưng ai sẽ thu được lợi nhuận?

Đầu tư vào hạ tầng AI đang tăng đến mức có thể sánh với những đợt xây dựng hạ tầng lớn trong lịch sử. Nhưng quy mô chi tiêu tự nó không chứng minh rằng khoản đầu tư sẽ sinh lời. Để biện minh cho tốc độ xây dựng hiện nay, AI cần tạo ra doanh thu bền vững và giúp các doanh nghiệp sử dụng công nghệ này nâng cao năng suất đáng kể. Cho đến nay, bằng chứng vẫn chưa ngã ngũ — và những con số lớn nhất chủ yếu là dự báo về tương lai, không phải tiền đã chi.

Quy mô đầu tư lớn đến đâu?

Theo J.P. Morgan Asset Management, các tập đoàn điện toán đám mây lớn đã chi hơn 400 tỷ USD cho đầu tư vốn trong năm 2025 và có thể tiến gần mức 800 tỷ USD trong năm 2026. Đây là mức tăng rất nhanh trong chi tiêu hằng năm, nhưng không thể so sánh trực tiếp với một dự báo chi tiêu cộng dồn kéo dài nhiều thập kỷ. 9

Trong kịch bản cơ sở, PwC dự báo chi tiêu vốn cho trung tâm dữ liệu trên toàn cầu sẽ đạt 31,6 nghìn tỷ USD đến năm 2050. Đây là dự phóng về đầu tư trong tương lai, không phải tổng số tiền đã được rót vào. Reuters cho biết PwC đánh giá quy mô xây dựng được dự báo này lớn hơn chi tiêu trong các đợt bùng nổ đường sắt và dotcom, kể cả sau khi điều chỉnh theo lạm phát. 111

Quy mô đầu tư dự kiến tại Mỹ cũng rất đáng chú ý. Nhà kinh tế Stijn Van Nieuwerburgh ước tính đầu tư vào hạ tầng AI có thể đạt tổng cộng 10,3 nghìn tỷ USD trong giai đoạn 2025–2032, tương đương bình quân khoảng 3,6% GDP Mỹ mỗi năm trong giai đoạn đó. Đây là ước tính về lượng vốn có thể được huy động cho các dự án, không phải tổng chi tiêu đã được chốt.

Doanh thu nào có thể biện minh cho khoản đầu tư?

Phân tích năm 2025 của Bain ước tính rằng để đáp ứng nhu cầu tính toán AI dự kiến đến năm 2030, cần khoảng 2 nghìn tỷ USD doanh thu mỗi năm nhằm chi trả cho năng lực tính toán. Ngay cả khi tính đến khoản tiết kiệm liên quan đến AI, Bain vẫn ước tính còn thiếu khoảng 800 tỷ USD mỗi năm. Đây là các con số trong một kịch bản dự báo, không phải khoản thiếu hụt đã xảy ra.

Phân tích của Bain cũng nêu một thách thức đối với luận điểm đầu tư: chỉ cải thiện năng suất trong những thị trường hiện có có thể vẫn chưa đủ. Doanh thu bổ sung có thể phải đến từ các ứng dụng và thị trường mới, chẳng hạn robot được AI hướng dẫn hoặc phát hiện vật liệu cho pin và chất bán dẫn. Đây là những nguồn giá trị tiềm năng trong tương lai, chứ không phải kết quả đã được bảo đảm. 1

Cũng cần phân biệt doanh thu phát sinh trong lúc xây dựng hạ tầng với lợi ích mà những đơn vị sử dụng hạ tầng cuối cùng thu được. Việc mua chip, dùng dịch vụ đám mây và xây trung tâm dữ liệu tạo doanh thu cho nhà cung cấp. Nhưng điều đó chưa chứng minh rằng các doanh nghiệp ứng dụng AI sẽ thu được đủ lợi ích để tiếp tục chi trả cho hạ tầng với tốc độ hiện nay.

Dấu hiệu tăng năng suất đã rõ chưa?

Đã có những dấu hiệu cho thấy AI đang được thương mại hóa, nhưng vẫn có lý do để thận trọng. J.P. Morgan ghi nhận doanh thu dịch vụ đám mây tăng nhanh. Tuy vậy, năng suất lao động tại Mỹ chỉ tăng bình quân khoảng 1,3% trong ba quý gần đây — mức mà tổ chức này cho rằng phù hợp với bối cảnh năng suất tương đối thấp của thập niên 2010, chứ chưa thể hiện rõ một cú tăng tốc do AI tạo ra. 915

Reuters cũng đưa tin nhiều doanh nghiệp vẫn chật vật để thu được lợi ích đáng kể từ các khoản đầu tư AI. Trong các khảo sát được bài báo dẫn lại, 15% người tham gia một khảo sát lãnh đạo doanh nghiệp cho biết AI đã giúp biên lợi nhuận cải thiện trong năm trước; ở một khảo sát khác, 5% nói họ đã thấy giá trị rộng khắp. Đây là kết quả khảo sát ở những nhóm và thời điểm cụ thể, không phải thống kê toàn bộ doanh nghiệp, nhưng cho thấy khoảng cách giữa kỳ vọng chung và lợi ích đã được chứng minh.

Lợi ích có thể mất nhiều thập kỷ mới xuất hiện?

Khả năng lợi ích đến muộn là có thật, nhưng điều đó không bảo đảm các khoản đầu tư hiện nay cuối cùng sẽ sinh lời. Diane Coyle từng lưu ý rằng tác động của những công nghệ mang tính chuyển đổi trong quá khứ có thể mất khoảng 10–50 năm mới thể hiện rõ trong năng suất. So sánh lịch sử này nhắc rằng không nên chỉ đánh giá một công nghệ qua những kết quả ban đầu; nó không phải lịch trình dự báo tác động của AI. 8

Dù vậy, bài toán tài chính trước mắt vẫn quan trọng. Ước tính của Van Nieuwerburgh cho thấy nhu cầu đầu tư rất lớn, trong khi lợi ích trên toàn nền kinh tế về sau vẫn chưa chắc chắn. Còn khoảng thiếu hụt doanh thu của Bain phụ thuộc vào các giả định về nhu cầu tính toán, chi phí và khoản tiết kiệm trong tương lai. Cả hai con số đều giúp hình dung quy mô của canh bạc, chứ không phải dự báo chắc chắn rằng nó sẽ thành công hay thất bại.

Điểm mấu chốt

Theo so sánh của PwC, đầu tư vào hạ tầng AI được dự báo sẽ vượt quy mô các đợt bùng nổ đường sắt và dotcom trước đây, còn chi tiêu ngắn hạn của các tập đoàn điện toán đám mây lớn đang tăng rất nhanh. Để biện minh cho cam kết vốn này, AI cần tạo ra doanh thu bền vững và lợi ích vượt ra ngoài nhóm doanh nghiệp bán hạ tầng — chẳng hạn thông qua tăng năng suất hoặc mở ra thị trường mới.

Hiện vẫn chưa thể kết luận các khoản sinh lời đó có đủ lớn hay sẽ xuất hiện nhanh đến mức nào. Doanh thu dịch vụ đám mây tăng là tín hiệu đáng chú ý, nhưng dữ liệu năng suất gần đây và khảo sát doanh nghiệp chưa chứng minh được lợi ích trên toàn nền kinh tế tương xứng với quy mô đầu tư được dự báo. 915