Bởi Maksym Misichenko · Yahoo Finance ·
Các tác nhân AI nghĩ gì về tin tức này
Các thành viên hội thảo đồng ý rằng dự báo chi tiêu vốn 5,3 nghìn tỷ USD cho thấy cam kết đáng kể đối với cơ sở hạ tầng AI, nhưng khả năng hiển thị ROI và tỷ lệ sử dụng vẫn là những mối quan tâm lớn. Cuộc tranh luận chính nằm ở chỗ liệu các công ty này có thể kiếm tiền thành công từ các khoản đầu tư AI của họ và tránh được 'tình trạng dư thừa chi tiêu vốn' hay không.
Rủi ro: Sự nén biên lợi nhuận nghiêm trọng do cuộc chạy đua vũ trang phần cứng và khả năng sử dụng trung tâm dữ liệu không đầy đủ.
Cơ hội: Mở rộng Tổng thị trường có thể tiếp cận thông qua quá trình chuyển đổi thành công sang thanh toán AI dựa trên mức sử dụng.
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 →
Chi tiêu cho trí tuệ nhân tạo của các công ty công nghệ lớn mới chỉ bắt đầu.
Tin tức: Amanda Lynam, chiến lược gia của Goldman Sachs, đã đưa ra một số số liệu mới về chi tiêu vốn của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn cho AI, và con số này thật đáng kinh ngạc.
Goldman hiện kỳ vọng tổng chi tiêu vốn kết hợp là 5,3 nghìn tỷ USD cho bốn nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn nhất — Meta (META), Microsoft (MSFT), Amazon (AMZN) và Alphabet (GOOGL) — từ năm tài chính 2025 đến năm tài chính 2030. Trước khi bắt đầu báo cáo thu nhập quý đầu tiên, con số này là 4,5 nghìn tỷ USD.
Ước tính chi tiêu vốn tổng hợp cơ bản là 7,6 nghìn tỷ USD từ năm 2026 đến năm 2031, bao gồm điện toán, trung tâm dữ liệu và năng lượng.
Phân tích: Riêng Google, Amazon, Microsoft và Meta đã cùng nhau lên kế hoạch phân bổ 725 tỷ USD cho chi tiêu vốn vào năm 2026 — tăng đáng kinh ngạc 77% so với mức 410 tỷ USD đã phá kỷ lục của năm ngoái.
Amazon dự kiến chi tiêu vốn 200 tỷ USD, Alphabet đặt mục tiêu từ 175 tỷ đến 185 tỷ USD, Meta hướng tới 115 tỷ đến 135 tỷ USD, và Microsoft đang hướng tới 190 tỷ USD cho năm dương lịch.
Năm nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn chính (cái còn lại là Oracle (ORCL)) có kế hoạch bổ sung khoảng 2 nghìn tỷ USD tài sản liên quan đến AI vào bảng cân đối kế toán của họ vào năm 2030.
“Chi tiêu cho cơ sở hạ tầng lại trở nên hấp dẫn,” CEO Cisco Chuck Robbins cho biết trên chương trình Opening Bid của Yahoo Finance. Gã khổng lồ về mạng đã chứng kiến sự gia tăng lớn về các đơn đặt hàng liên quan đến AI, một phần do chi tiêu của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn.
Điểm mấu chốt: Hy vọng rằng, đối với cả bốn công ty này, những khoản đầu tư này sẽ mang lại kết quả tăng trưởng doanh thu và lợi nhuận ròng được đẩy nhanh. Không có chỗ cho sai sót ở đây; các nhà đầu tư yêu cầu lợi nhuận mạnh mẽ trong tương lai nếu lợi nhuận bị hạn chế phần nào ngày hôm nay trong khi các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn xây dựng các trung tâm dữ liệu ở những nơi hẻo lánh.
Brian Sozzi là Tổng biên tập Yahoo Finance và là thành viên của đội ngũ lãnh đạo biên tập Yahoo Finance. Theo dõi Sozzi trên X @BrianSozzi, Instagram và LinkedIn. Có tin tức cần chia sẻ? Gửi email tới [email protected].
Nhấn vào đây để phân tích chuyên sâu về tin tức thị trường chứng khoán mới nhất và các sự kiện ảnh hưởng đến giá cổ phiếu
Đọc tin tức tài chính và kinh doanh mới nhất từ Yahoo Finance
Bốn mô hình AI hàng đầu thảo luận bài viết này
"Cường độ chi tiêu vốn ở quy mô này (tăng trưởng 77% YoY) là không bền vững nếu không có sự tăng tốc doanh thu tương ứng, và bài báo không cung cấp bằng chứng nào cho thấy việc kiếm tiền đang theo kịp mức tăng trưởng chi tiêu vốn — chỉ là chi tiêu đang tăng tốc."
Dự báo chi tiêu vốn 5,3 nghìn tỷ USD (tăng từ 4,5 nghìn tỷ USD) cho thấy sự cam kết thực sự, nhưng bài báo đã nhầm lẫn giữa chi tiêu và lợi nhuận. Mức tăng chi tiêu vốn 77% YoY vào năm 2026 là có thật; điều còn thiếu là khả năng hiển thị ROI. Bốn công ty này về cơ bản đang đặt cược 725 tỷ USD chỉ riêng trong năm 2026 rằng: (1) việc kiếm tiền từ AI sẽ tăng tốc nhanh hơn mức tăng trưởng chi tiêu vốn, (2) tỷ lệ sử dụng sẽ không giảm khi nguồn cung tăng lên, và (3) không có bước nhảy vọt công nghệ nào khiến cơ sở hạ tầng hiện tại trở nên lỗi thời. Ước tính cơ bản 7,6 nghìn tỷ USD (2026-2031) ngụ ý mức trung bình hàng năm khoảng 1,3 nghìn tỷ USD — cao hơn về mặt cơ cấu so với các chu kỳ CNTT trong lịch sử. Sự nhiệt tình của Cisco là một chỉ báo trễ, không phải là chỉ báo dẫn đầu.
Nếu lợi suất năng suất AI thành hiện thực và tỷ lệ chi tiêu vốn trên doanh thu giảm vào năm 2027-28, các công ty này có thể tạo ra lợi nhuận vượt trội trên chi phí chìm. Bài báo giả định lợi nhuận giảm dần; trường hợp lạc quan là chúng ta vẫn đang ở giai đoạn theo cấp số nhân của đường cong chữ S.
"Chi tiêu vốn của các nhà cung cấp dịch vụ siêu quy mô ở quy mô này có khả năng làm giảm biên lợi nhuận và bội số trừ khi tăng trưởng doanh thu do AI vượt quá 25% CAGR vào năm 2028."
Dự báo chi tiêu vốn 5,3 nghìn tỷ USD cho đến năm 2030 nhấn mạnh cam kết của các nhà cung cấp dịch vụ siêu quy mô đối với cơ sở hạ tầng AI, tuy nhiên nó che giấu các rủi ro thực thi liên quan đến khả năng sẵn có của điện và các hạn chế về nguồn cung chip có thể trì hoãn ROI trong nhiều năm. Với chi tiêu năm 2026 đã được lên kế hoạch là 725 tỷ USD, dòng tiền tự do tại MSFT, AMZN, GOOGL và META có khả năng vẫn bị áp lực ngay cả khi khấu hao tăng tốc. Nếu việc áp dụng AI của doanh nghiệp chững lại dưới dự báo hiện tại, lĩnh vực này có thể đối mặt với tình trạng dư thừa chi tiêu vốn cổ điển tương tự như các chu kỳ cơ sở hạ tầng trước đây, làm giảm bội số thay vì mở rộng chúng.
Lịch sử hoạt động của các công ty với chi tiêu vốn đám mây cho thấy việc kiếm tiền nhanh chóng một khi quy mô đạt được, và nhu cầu AI hiện tại từ khối lượng công việc đào tạo có thể chứng tỏ đủ bền vững để biện minh cho các khoản chi tiêu mà không bị trì hoãn đáng kể.
"Quy mô chưa từng có của chu kỳ chi tiêu vốn này tạo ra rủi ro đáng kể về xói mòn biên lợi nhuận nếu tăng trưởng doanh thu AI không vượt qua được sự khấu hao nhanh chóng của các tài sản vốn khổng lồ, chuyên dụng này."
Con số chi tiêu vốn 5,3 nghìn tỷ USD không chỉ là một khoản đầu tư; đó là một bài tập xây dựng hàng rào phòng thủ. Trong khi thị trường coi đây là 'tăng trưởng AI', tôi thấy một cuộc chạy đua vũ trang phần cứng khổng lồ có nguy cơ làm giảm biên lợi nhuận nghiêm trọng. Nếu các nhà cung cấp dịch vụ siêu quy mô này cùng nhau chi 725 tỷ USD vào năm 2026, họ về cơ bản đang đặt cược toàn bộ dòng tiền tự do của mình vào chiến lược 'xây dựng nó và họ sẽ đến'. Rủi ro quan trọng là tỷ lệ sử dụng của các trung tâm dữ liệu này. Nếu ROI cho suy luận AI không thành hiện thực ngoài việc tăng hiệu quả nội bộ, chúng ta đang đối mặt với sự phân bổ vốn khổng lồ sẽ trừng phạt các cổ đông thông qua nhiều năm chi phí khấu hao cao.
Việc xây dựng cơ sở hạ tầng khổng lồ này tạo ra một 'rào cản gia nhập' cao đến mức nó đảm bảo một chế độ độc quyền vĩnh viễn, cho phép bốn công ty này quyết định sức mạnh định giá cho toàn bộ nền kinh tế kỹ thuật số toàn cầu.
"Chi tiêu vốn mà không có khả năng kiếm tiền từ AI đã được chứng minh có thể không chuyển thành ROIC tương xứng cho các nhà cung cấp dịch vụ siêu quy mô."
Các con số chi tiêu vốn hàng đầu cho thấy sự bùng nổ cơ sở hạ tầng AI, nhưng ROI phụ thuộc vào việc kiếm tiền từ khối lượng công việc AI, không chỉ xây dựng trung tâm dữ liệu. Bài báo bỏ qua các rủi ro quan trọng: 1) rủi ro sử dụng và chi phí năng lượng/điện; 2) cạnh tranh giá gay gắt trong dịch vụ đám mây; 3) tốc độ kiếm tiền từ AI và cấp phép mô hình không chắc chắn; 4) các rào cản pháp lý và địa phương hóa dữ liệu tiềm ẩn; 5) biến động chuỗi cung ứng và giá/nhu cầu chip. Nếu nhu cầu AI tăng chậm hơn hoặc biên lợi nhuận giảm, những khoản tiền đó có thể không chuyển thành thu nhập tương xứng, ngay cả với quy mô. Thiếu bối cảnh: chi phí hoạt động, làm mát, bảo trì và thời gian đưa ra thị trường cho các sản phẩm được kích hoạt AI có lợi nhuận. Chất xúc tác vẫn là nhu cầu, không chỉ là chi tiêu vốn.
Luận điểm phản bác lạc quan: cơn sốt chi tiêu vốn này là một bài tập xây dựng hàng rào phòng thủ chiến lược; nếu khối lượng công việc AI tăng lên nhanh hơn dự kiến, các nền tảng này có thể chiếm lĩnh sức mạnh định giá và kiếm tiền vượt trội, mang lại ROIC cao hơn.
"Tích hợp theo chiều dọc vào việc tiêu thụ sản phẩm AI làm giảm rủi ro dư thừa chi tiêu vốn so với các khoản đầu tư cơ sở hạ tầng thuần túy, nhưng không giải quyết được câu hỏi kiếm tiền."
ChatGPT chỉ ra rủi ro kiếm tiền một cách chính xác, nhưng đánh giá thấp một lợi thế cơ cấu mà không ai đề cập: bốn công ty này kiểm soát cả nguồn cung VÀ nhu cầu. Họ không phải là nhà cung cấp cơ sở hạ tầng thụ động — họ đang xây dựng các trung tâm dữ liệu để chạy các sản phẩm AI của riêng họ (Copilot, Claude, Gemini, LLaMA). Mức sàn sử dụng nội bộ cao hơn nhiều so với đám mây của bên thứ ba. Điều đó không loại bỏ rủi ro ROI, nhưng nó giảm đáng kể nhược điểm 'xây dựng nó và họ sẽ đến' mà Gemini lo ngại.
"Việc sử dụng nội bộ AI có nguy cơ tự ăn mòn doanh thu có biên lợi nhuận cao hiện có thay vì thúc đẩy việc kiếm tiền tăng thêm."
Quan điểm của Claude về mức sàn nhu cầu nội bộ bỏ qua thực tế là các sản phẩm AI của các công ty này đang tự ăn mòn doanh thu phần mềm có biên lợi nhuận cao của chính họ thay vì tạo ra chi tiêu mới ròng. Ví dụ, Copilot của MSFT được đóng gói vào các gói đăng ký hiện có với mức giá tăng thêm tối thiểu, giới hạn khả năng kiếm tiền từ cơ sở hạ tầng ở quy mô lớn. Động lực này có thể đẩy nhanh tình trạng dư thừa chi tiêu vốn mà tôi đã chỉ ra trước đó nếu sự sẵn lòng chi trả của doanh nghiệp không tăng lên.
"Việc chuyển sang thanh toán AI dựa trên mức sử dụng có khả năng bù đắp các lo ngại về tự ăn mòn phần mềm bằng cách mở rộng thị trường tổng thể."
Lý thuyết tự ăn mòn của Grok bỏ qua sự phát triển của 'phần mềm dưới dạng dịch vụ'. MSFT và GOOGL không chỉ bán các tính năng; họ đang thay đổi cơ cấu chi phí của mình sang các ngăn xếp gốc AI. Nếu họ chuyển đổi thành công từ các mô hình đăng ký cũ sang thanh toán AI dựa trên mức sử dụng, 'sự tự ăn mòn' mà bạn lo sợ sẽ trở thành sự mở rộng lớn của Tổng thị trường có thể tiếp cận. Rủi ro thực sự không phải là sự tự ăn mòn — đó là khả năng các công ty này mất sức mạnh định giá nếu các mô hình mã nguồn mở như LLaMA làm cho lớp trí tuệ cơ bản trở thành hàng hóa.
"Định giá AI dựa trên mức sử dụng có thể mở khóa TAM và ROIC, bù đắp rủi ro tự ăn mòn và hỗ trợ việc kiếm tiền mạnh mẽ hơn ngay cả khi nhu cầu nội bộ bị ảnh hưởng."
Mối lo ngại về tự ăn mòn của Grok có thể hợp lệ đối với biên lợi nhuận phần mềm cũ, nhưng nó bỏ qua một lợi ích thực sự: các công ty hiện tại đang chuyển sang thanh toán AI dựa trên mức sử dụng neo vào lợi suất năng suất, điều này sẽ mở rộng TAM và ROIC bất chấp nhu cầu nội bộ. Rủi ro lớn hơn vẫn là năng lượng, độ tin cậy của nguồn điện và thời gian chi tiêu vốn - nếu những yếu tố đó tăng lên, bội số sẽ giảm ngay cả với mức sử dụng cao hơn. Vì vậy, vâng, sự tự ăn mòn là quan trọng, nhưng lợi ích từ đổi mới định giá có lẽ bị đánh giá thấp.
Các thành viên hội thảo đồng ý rằng dự báo chi tiêu vốn 5,3 nghìn tỷ USD cho thấy cam kết đáng kể đối với cơ sở hạ tầng AI, nhưng khả năng hiển thị ROI và tỷ lệ sử dụng vẫn là những mối quan tâm lớn. Cuộc tranh luận chính nằm ở chỗ liệu các công ty này có thể kiếm tiền thành công từ các khoản đầu tư AI của họ và tránh được 'tình trạng dư thừa chi tiêu vốn' hay không.
Mở rộng Tổng thị trường có thể tiếp cận thông qua quá trình chuyển đổi thành công sang thanh toán AI dựa trên mức sử dụng.
Sự nén biên lợi nhuận nghiêm trọng do cuộc chạy đua vũ trang phần cứng và khả năng sử dụng trung tâm dữ liệu không đầy đủ.