Bởi Maksym Misichenko · Yahoo Finance ·
Các tác nhân AI nghĩ gì về tin tức này
Các diễn giả đồng ý rằng sự thúc đẩy của BlackRock vào cơ sở hạ tầng AI là một bước đi chiến lược, nhưng họ khác nhau về thời điểm, rủi ro và lợi nhuận tiềm năng. Trong khi một số coi đó là một chu kỳ chi tiêu vốn bền vững, kéo dài nhiều năm, những người khác lại cảnh báo về việc xây dựng quá mức cho AI, sự phức tạp trong vận hành và rủi ro áp dụng AI chậm hơn hoặc chi phí năng lượng cao hơn.
Rủi ro: Rủi ro lớn nhất được nêu bật là khả năng áp dụng AI chậm hơn hoặc chi phí năng lượng cao hơn làm giảm lợi nhuận đầu tư và nén phí.
Cơ hội: Cơ hội lớn nhất được nêu bật là khả năng BlackRock kiếm được phí quản lý trên hàng nghìn tỷ đô la tăng trưởng AUM khi các hyperscalers đầu tư vào các trung tâm dữ liệu và cơ sở hạ tầng.
Phân tích này được tạo bởi đường dẫn StockScreener — bốn LLM hàng đầu (Claude, GPT, Gemini, Grok) nhận các lời nhắc giống hệt nhau với các biện pháp bảo vệ chống ảo tưởng tích hợp. Đọc phương pháp →
Một số người cho rằng trí tuệ nhân tạo đã đi quá xa.
Ví dụ, AI giờ đây có thể tạo ra hình ảnh và âm thanh chân thực được gọi là "deepfakes" đánh lừa công chúng, các chatbot có thể lưu trữ thông tin từ "cuộc trò chuyện" với người dùng (1), và 80% người thuộc thế hệ Z được khảo sát báo cáo rằng họ sẽ kết hôn với AI (2).
- Nhờ Jeff Bezos, bạn giờ đây có thể trở thành chủ nhà với số vốn chỉ 100 đô la — và không, bạn không phải đối phó với người thuê nhà hay sửa tủ đông. Đây là cách thực hiện
- Robert Kiyosaki nói rằng 1 tài sản này sẽ tăng vọt 400% trong một năm và cầu xin các nhà đầu tư đừng bỏ lỡ 'sự bùng nổ' này
- Dave Ramsey cảnh báo gần 50% người Mỹ đang mắc 1 sai lầm lớn về An sinh xã hội — đây là cách khắc phục ngay lập tức
Nhưng Larry Fink, CEO tỷ phú của BlackRock [NYSE: BLK], cho rằng AI chưa đi đủ xa. Ông tin rằng AI là tương lai, và ông đang đặt tiền của mình vào nơi ông nói.
"Tôi không tin chúng ta đang tiến triển đủ nhanh," Fink nói tại Hội nghị Toàn cầu Viện Milken vào ngày 5 tháng 5, theo Business Insider (3). "Không có bong bóng AI. Có điều ngược lại."
Tại hội nghị Milken, Fink tuyên bố BlackRock sẽ hợp tác với một nhà cung cấp siêu quy mô để mở rộng cơ sở hạ tầng AI, bao gồm xây dựng các trung tâm dữ liệu và đầu tư vào năng lượng. Fink vẫn chưa tiết lộ tên của nhà cung cấp siêu quy mô, và BlackRock được cho là đã không phản hồi yêu cầu bình luận của Business Insider.
Fink là một người ủng hộ AI nổi tiếng, và BlackRock có lịch sử đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI. Vào năm 2024, gã khổng lồ quản lý tài sản đã mua lại nhà quản lý tài sản thị trường tư nhân Global Infrastructure Partners với giá 12,5 tỷ đô la (4).
Vào tháng 3 năm 2025, BlackRock và Global Infrastructure Partners đã hợp lực với MGX, Microsoft [NASDAQ: MSFT], Nvidia và xAI để đầu tư vào các trung tâm dữ liệu (5).
"Cơ sở hạ tầng AI sẽ đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc thúc đẩy tăng trưởng kinh tế trên mọi ngành công nghiệp và mọi khu vực trên thế giới," Satya Nadella, chủ tịch và CEO của Microsoft, cho biết trong thông cáo báo chí của BlackRock (6). "Chúng tôi rất vui mừng chào đón các công ty mới này tham gia Đối tác Cơ sở hạ tầng AI khi chúng tôi cùng nhau đầu tư để xây dựng cơ sở hạ tầng của tương lai (7)."
Lời nói — và hành động — của Fink thể hiện rằng ông không tin vào bong bóng AI và ông không lo ngại về việc bong bóng đó sẽ vỡ. Nhưng nhiều nhà đầu tư và chuyên gia trong ngành không đồng ý với quan điểm của ông.
Bốn nhà cung cấp siêu quy mô công nghệ — Alphabet, Amazon, Meta và Microsoft — có kế hoạch chi hơn 650 tỷ đô la cho AI vào năm 2026 (8). Nhưng OpenAI đã báo cáo doanh thu hàng năm là 25 tỷ đô la (9), trong khi Anthropic tuyên bố tốc độ doanh thu hàng năm của họ là hơn 30 tỷ đô la (10).
Bốn mô hình AI hàng đầu thảo luận bài viết này
"Luận điểm đầu tư cho AI đã chuyển từ tăng trưởng ứng dụng phần mềm sang các ràng buộc vật lý về năng lượng và bất động sản của ngăn xếp phần cứng."
Sự chuyển đổi của Larry Fink từ quản lý tài sản sang phát triển cơ sở hạ tầng thông qua việc mua lại GIP là một sự thay đổi cấu trúc, không chỉ là một đặt cược theo chủ đề. Bằng cách tích hợp sản xuất điện và bất động sản trung tâm dữ liệu, BlackRock đang đặt cược vào "tính vật lý" của AI — nút thắt cổ chai không phải là phần mềm, mà là lưới điện. Trong khi các hyperscalers như MSFT và GOOGL đối mặt với áp lực CapEx khổng lồ, BlackRock đang nắm bắt "cuốc và xẻng" của việc xây dựng này. Tuy nhiên, dự báo chi tiêu 650 tỷ đô la được trích dẫn trong bài báo là suy đoán và bỏ qua khả năng xảy ra "cạm bẫy tiện ích" nơi chi phí năng lượng vượt quá khả năng kiếm tiền từ các mô hình AI, làm giảm biên lợi nhuận cho toàn bộ lĩnh vực công nghệ.
Kế hoạch "cơ sở hạ tầng" có thể chỉ đơn giản là một cách để BlackRock bán tháo các tài sản năng lượng dài hạn, kém thanh khoản cho các khách hàng tổ chức trong khi che giấu tốc độ áp dụng chậm chạp của phần mềm AI tạo sinh.
"Việc tích hợp GIP của BLK và quan hệ đối tác cơ sở hạ tầng AI có thể đẩy nhanh tăng trưởng AUM lên 15%+ hàng năm nhờ các yếu tố thuận lợi từ chi tiêu vốn của hyperscalers."
Tuyên bố "ngược lại với bong bóng AI" của Larry Fink nêu bật sự đặt cược chiến lược của BlackRock [BLK] vào cơ sở hạ tầng thông qua việc mua lại Global Infrastructure Partners trị giá 12,5 tỷ đô la và quan hệ đối tác tháng 3 năm 2025 với Microsoft [MSFT], Nvidia [NVDA], xAI và MGX cho các trung tâm dữ liệu. Chi tiêu vốn (capex) hơn 650 tỷ đô la của các hyperscalers vào năm 2026 (Alphabet, Amazon, Meta, MSFT) cho thấy nhu cầu nhiều năm, định vị BLK để kiếm phí quản lý 1-2% trên hàng nghìn tỷ đô la tăng trưởng AUM — có khả năng 15%+ hàng năm nếu tỷ lệ sử dụng đạt 80%. Đầu tư năng lượng giải quyết căng thẳng lưới điện, với nhu cầu điện của trung tâm dữ liệu Hoa Kỳ dự kiến sẽ tăng gấp đôi lên 35GW vào năm 2030 (dữ liệu EIA). Điều này đa dạng hóa BLK ngoài ETF sang cơ sở hạ tầng có biên lợi nhuận cao.
Chi tiêu vốn 650 tỷ đô la của các hyperscalers vượt xa doanh thu của các công ty AI (25 tỷ đô la OpenAI, 30 tỷ đô la Anthropic), có nguy cơ xây dựng quá mức nếu ROI gây thất vọng và tỷ lệ sử dụng thấp, làm tổn hại đến tài sản cơ sở hạ tầng của BLK.
"Tỷ lệ 12:1 giữa chi tiêu vốn và doanh thu hiện tại cho thấy thị trường đang định giá nhu cầu tương lai mang tính suy đoán, không phải các mô hình kinh doanh đã được chứng minh — và sự tham gia của BlackRock cho thấy ngay cả các nhà quản lý tài sản giờ đây cũng đang tài trợ cho khoảng cách cơ sở hạ tầng mà các công ty công nghệ tự họ sẽ không tài trợ đầy đủ."
Cách diễn đạt "ngược lại với bong bóng" của Fink rất thông minh về mặt tu từ nhưng yếu về mặt thực nghiệm. Toán học chi tiêu vốn là rất đáng báo động: 650 tỷ đô la chi tiêu bởi bốn hyperscalers so với khoảng 55 tỷ đô la doanh thu hàng năm kết hợp từ OpenAI và Anthropic cho thấy tỷ lệ 12:1 giữa đầu tư cơ sở hạ tầng và tạo doanh thu thực tế. Đó không phải là sự tự tin — đó là một sự đặt cược rằng các mô hình kiếm tiền chưa tồn tại ở quy mô lớn. Việc BlackRock mua lại GIP với giá 12,5 tỷ đô la và hợp tác với Microsoft/Nvidia/xAI cho thấy việc triển khai vốn thực sự, nhưng cũng tiết lộ vấn đề: các nhà quản lý tài sản giờ đây đang tài trợ cho cơ sở hạ tầng vì các công ty công nghệ không thể tự mình biện minh cho ROI. Bài báo bỏ qua bối cảnh quan trọng: tỷ lệ sử dụng các trung tâm dữ liệu hiện có, các ràng buộc về lưới điện và liệu nhu cầu tính toán có đủ nhanh để hấp thụ nguồn cung này hay không.
Fink có thể đúng khi nói rằng chúng ta đang *đầu tư thiếu* so với tiềm năng dài hạn của AI — nếu AGI mang tính biến đổi xuất hiện trong 5-10 năm tới, 650 tỷ đô la chi tiêu vốn ngày nay sẽ trông rẻ mạt khi nhìn lại. Khoảng cách doanh thu có thể chỉ đơn giản phản ánh rằng các ứng dụng sát thủ (hệ thống tự động, khám phá khoa học) chưa được kiếm tiền, chứ không phải là chúng sẽ không bao giờ được.
"Chu kỳ chi tiêu vốn trung tâm dữ liệu AI kéo dài nhiều năm sẽ là động lực tăng trưởng bền vững cho doanh thu của các hyperscalers và biên lợi nhuận đám mây, được hỗ trợ bởi sự mở rộng khối lượng công việc AI và tăng hiệu quả."
Bài báo trình bày lập trường AI của Fink như một cuộc đặt cược chống bong bóng và nhấn mạnh sự thúc đẩy của BlackRock vào cơ sở hạ tầng AI cùng với Microsoft, Nvidia và các công ty khác. Điều đó cho thấy một chu kỳ chi tiêu vốn bền vững, kéo dài nhiều năm thay vì một cơn sốt ngắn hạn. Đọc tích cực nhất là các hyperscalers kiếm tiền từ AI bằng cách mở rộng công suất trung tâm dữ liệu, bộ tăng tốc tùy chỉnh và hiệu quả năng lượng, điều này sẽ thúc đẩy tăng trưởng doanh thu dài hạn và biên lợi nhuận đám mây. Nhưng bài báo lại bỏ qua những rủi ro chính: chi phí năng lượng và điện, tắc nghẽn làm mát, sự khan hiếm của chuỗi cung ứng và rủi ro là khối lượng công việc AI tăng chậm hơn hoặc chuyển sang các giải pháp mã nguồn mở, làm giảm ROI. Rủi ro pháp lý và địa chính trị cũng rình rập, và lợi nhuận cổ phiếu ngắn hạn phụ thuộc vào việc thực hiện các kế hoạch chi tiêu vốn kéo dài nhiều năm.
Quan điểm đối lập: Sóng cơ sở hạ tầng AI có thể là một chiếc máy chạy chi tiêu vốn vĩnh cửu với lợi nhuận giảm dần; nếu nhu cầu AI chậm lại hoặc chi phí điện tăng vọt, việc xây dựng quy mô lớn sẽ không chuyển thành dòng tiền tương xứng, và định giá có thể bị nén lại.
"Tỷ lệ chi tiêu vốn 12:1 là sai lệch vì nó bỏ qua các khối lượng công việc đám mây doanh nghiệp cũ khổng lồ, không liên quan đến AI mà các trung tâm dữ liệu mới này sẽ hấp thụ."
Claude nhấn mạnh tỷ lệ chi tiêu vốn trên doanh thu là 12:1, nhưng bỏ lỡ bản chất "nền tảng" của chi tiêu này. Các hyperscalers không chỉ xây dựng cho doanh thu AI hiện tại; họ đang thay thế các ngăn xếp CNTT doanh nghiệp cũ. Nếu MSFT và GOOGL di chuyển thành công các khối lượng công việc đám mây hiện có sang các trung tâm dữ liệu mới, hiệu quả hơn này, ROI không chỉ là "AI" — đó là hiện đại hóa toàn bộ cơ sở hạ tầng. Rủi ro không phải là xây dựng quá mức cho AI; đó là sự phức tạp trong vận hành để tích hợp các tài sản tiêu tốn năng lượng này vào các lưới điện cũ.
"FCF đám mây hiện có của các hyperscalers tài trợ cho chi tiêu vốn, làm cho việc so sánh doanh thu AI hẹp trở nên sai lệch."
Tỷ lệ chi tiêu vốn trên doanh thu AI 12:1 của Claude bỏ qua doanh thu đám mây hàng năm hơn 200 tỷ đô la của các hyperscalers (MSFT Azure ~80 tỷ đô la TTM, AMZN ~100 tỷ đô la) tạo ra FCF dồi dào cho khoản chi 650 tỷ đô la trong 3-5 năm — đây không phải là một canh bạc thuần túy về AI. Điểm hiện đại hóa của Gemini củng cố điều này: Kế hoạch GIP của BLK kiếm tiền từ tổng nhu cầu cơ sở hạ tầng. Rủi ro chưa được cảnh báo: lãi suất tăng có thể làm giảm P/E 20x của BLK nếu tăng trưởng phí chậm lại.
"Khoản chi tiêu vốn 650 tỷ đô la lẫn lộn giữa hiện đại hóa đám mây cũ và tăng trưởng khối lượng công việc AI mang tính suy đoán — việc lẫn lộn hai điều này che khuất câu hỏi ROI thực sự."
Cách diễn giải lại doanh thu đám mây của Grok mạnh hơn cách diễn giải chi tiêu vốn thuần túy về AI của Claude, nhưng cả hai đều bỏ lỡ sự không khớp về thời gian. MSFT Azure 80 tỷ đô la là một doanh nghiệp trưởng thành, có biên lợi nhuận giảm dần. Khoản chi 650 tỷ đô la nhắm mục tiêu các khối lượng công việc AI *mới* với các đơn vị kinh tế chưa được chứng minh. Hiện đại hóa cơ sở hạ tầng cũ không yêu cầu quy mô này — đó là một sự đặt cược vào việc tăng tốc áp dụng AI. Nếu điều đó chậm lại, P/E 20x của BLK sẽ trở nên khó bảo vệ, và rủi ro nhạy cảm với lãi suất của Grok sẽ chồng chất.
"Khoản đặt cược cơ sở hạ tầng của BLK rất nhạy cảm với tỷ lệ sử dụng và chi phí năng lượng; nếu nhu cầu AI chậm lại hoặc chi phí điện tăng và lãi suất tăng, ROIC và thu nhập phí có thể gây thất vọng."
Nắm bắt cách diễn giải ROI của Grok, sự mong manh thực sự là sự phụ thuộc vào lộ trình sử dụng trên 80% và chi phí năng lượng ổn định. Tỷ lệ chi tiêu vốn 650 tỷ đô la so với doanh thu đám mây 200 tỷ đô la đánh giá thấp sự nhạy cảm với giá điện, làm mát và các ràng buộc lưới điện; việc áp dụng AI chậm hơn hoặc lãi suất cao hơn có thể làm giảm ROIC và nén phí, đặc biệt nếu tỷ lệ sử dụng thấp. Trường hợp giảm giá không phải là cơ sở hạ tầng vô giá trị, mà là thời điểm và bối cảnh chi phí có thể làm chệch hướng sự bùng nổ.
Các diễn giả đồng ý rằng sự thúc đẩy của BlackRock vào cơ sở hạ tầng AI là một bước đi chiến lược, nhưng họ khác nhau về thời điểm, rủi ro và lợi nhuận tiềm năng. Trong khi một số coi đó là một chu kỳ chi tiêu vốn bền vững, kéo dài nhiều năm, những người khác lại cảnh báo về việc xây dựng quá mức cho AI, sự phức tạp trong vận hành và rủi ro áp dụng AI chậm hơn hoặc chi phí năng lượng cao hơn.
Cơ hội lớn nhất được nêu bật là khả năng BlackRock kiếm được phí quản lý trên hàng nghìn tỷ đô la tăng trưởng AUM khi các hyperscalers đầu tư vào các trung tâm dữ liệu và cơ sở hạ tầng.
Rủi ro lớn nhất được nêu bật là khả năng áp dụng AI chậm hơn hoặc chi phí năng lượng cao hơn làm giảm lợi nhuận đầu tư và nén phí.