Nan Đắc Hữu Tình Nhân✔
Quan Thục Di
Nhiều người đang lo ngại AI có thể là một bong bóng công nghệ mới, nhưng điều có nguy cơ "xì hơi" trước lại là mô hình kinh doanh dựa vào việc mua GPU rồi cho thuê sức mạnh tính toán. Hai năm qua, thị trường gần như tin vào một công thức rất đơn giản: mô hình AI càng lớn thì GPU càng khan hiếm, GPU càng khan hiếm thì giá thuê càng tăng. Chính niềm tin đó đã khiến hàng loạt doanh nghiệp đổ tiền mua GPU, xây dựng trung tâm dữ liệu và cho thuê năng lực tính toán, trong khi giới đầu tư thậm chí còn gọi GPU là "bất động sản kỹ thuật số" của kỷ nguyên AI. Tuy nhiên, khác với nhà đất, GPU là tài sản công nghệ có tốc độ lỗi thời rất nhanh. Khi thị trường bắt đầu chuyển từ cuộc đua sở hữu càng nhiều GPU càng tốt sang câu hỏi quan trọng hơn là ai tạo ra được dòng tiền từ GPU, những doanh nghiệp sử dụng đòn bẩy tài chính lớn để mở rộng quy mô có thể sẽ phải đối mặt với một đợt định giá lại.
Điều đó thể hiện rõ trong cách các tập đoàn công nghệ lớn đầu tư cho AI. Năm 2024, Meta chi khoảng 39,2 tỷ USD cho đầu tư vốn, tăng hơn 40% so với năm trước. Microsoft vượt 55 tỷ USD, còn Google khoảng 52,5 tỷ USD. Bước sang năm 2025, ba hãng tiếp tục mở rộng ngân sách cho hạ tầng AI và giới phân tích dự báo tổng chi tiêu của các "ông lớn" công nghệ sẽ lên tới hàng trăm tỷ USD trong vài năm tới. Nhưng cùng lúc đó, thị trường cũng bắt đầu đặt câu hỏi liệu lượng GPU và máy chủ khổng lồ này có thực sự tạo ra giá trị dài hạn hay không. Meta gần đây đã kéo dài thời gian khấu hao đối với một số máy chủ và thiết bị mạng lên khoảng 5,5 năm, qua đó giúp giảm khoảng 2,9 tỷ USD chi phí khấu hao trong tương lai. Đây chỉ là một điều chỉnh kế toán bình thường, song nhà đầu tư lại quan tâm đến một vấn đề khác: liệu vòng đời công nghệ của phần cứng AI có thực sự dài như thời gian ghi trên sổ sách.
Mối lo này không phải không có cơ sở. Chu kỳ nâng cấp GPU đang diễn ra nhanh hơn bao giờ hết. Nvidia liên tiếp tung ra các thế hệ A100, H100, H200 rồi Blackwell chỉ trong vài năm. H100 từng là "hàng nóng" trên toàn cầu vào năm ngoái, nhưng sau khi kiến trúc mới xuất hiện, giá trị của dòng GPU này đã chịu áp lực đáng kể. Điều đó đồng nghĩa với việc nhiều tài sản vẫn còn giá trị kế toán cao nhưng thực tế đã giảm sức cạnh tranh. Đây là điểm khác biệt căn bản giữa GPU và bất động sản. Một tòa nhà không mất giá chỉ vì khu bên cạnh có công trình mới, còn GPU có thể mất giá nhanh chỉ vì Nvidia ra mắt một thế hệ chip mới mạnh hơn.
Rủi ro này đặc biệt lớn đối với các doanh nghiệp chuyên cho thuê sức mạnh tính toán. Mô hình của họ khá đơn giản: vay tiền để mua GPU rồi cho các công ty AI thuê lại. Khi GPU khan hiếm, đây gần như là cỗ máy in tiền vì khách hàng phải xếp hàng chờ thuê và giá thuê liên tục tăng. Tuy nhiên, doanh thu của mô hình này phụ thuộc vào tình trạng thiếu hụt GPU, trong khi giá trị tài sản lại giảm rất nhanh khi công nghệ thay đổi. CoreWeave là ví dụ điển hình. Công ty này từng khai thác tiền mã hóa trước khi chuyển sang cung cấp hạ tầng GPU cho AI và đã huy động khoảng 8,5 tỷ USD vốn vay trong năm 2025 bằng cách dùng chính hệ thống GPU làm tài sản đảm bảo. Mô hình này hoạt động hiệu quả khi thị trường tin rằng GPU sẽ luôn khan hiếm. Nhưng nếu nguồn cung tăng lên hoặc chip thế hệ mới vượt trội hơn nhiều so với thế hệ cũ, giá thuê GPU sẽ giảm trong khi doanh nghiệp vẫn phải trả lãi vay và khấu hao tài sản.
Một áp lực khác đang xuất hiện từ chính những khách hàng lớn nhất của các công ty cho thuê GPU. Theo nhiều nguồn tin, Meta đang nghiên cứu khả năng thương mại hóa phần năng lực tính toán còn dư thừa trong hệ thống AI của mình. Lý do rất đơn giản: nếu đã đầu tư hàng chục tỷ USD xây dựng hạ tầng thì việc cho thuê phần công suất chưa sử dụng sẽ hiệu quả hơn là để tài nguyên nhàn rỗi. Điều này tạo ra sự khác biệt rất lớn. Meta mua GPU bằng tiền mặt, còn nhiều doanh nghiệp cho thuê GPU phải đi vay để đầu tư. Nếu các tập đoàn công nghệ lớn trực tiếp tham gia thị trường cho thuê sức mạnh tính toán, họ sẽ có lợi thế đáng kể về chi phí và hoàn toàn có thể tạo ra cuộc cạnh tranh về giá mà các doanh nghiệp nhỏ khó theo kịp.
Vì vậy logic đầu tư của thị trường cũng đang thay đổi. Trong hai năm qua, nhà đầu tư chủ yếu đánh giá doanh nghiệp AI qua quy mô đầu tư: ai có nhiều GPU hơn, xây nhiều trung tâm dữ liệu hơn và huy động được nhiều vốn hơn sẽ được định giá cao hơn. Nvidia là doanh nghiệp hưởng lợi lớn nhất từ xu hướng này khi giá trị vốn hóa tăng thêm hàng nghìn tỷ USD. Tuy nhiên, giai đoạn tiếp theo có thể sẽ khác. Thị trường bắt đầu quan tâm nhiều hơn đến thời điểm hoàn vốn của các khoản đầu tư, khả năng duy trì lợi nhuận từ việc cho thuê GPU cũng như dòng tiền tự do mà doanh nghiệp tạo ra. Điều đó đồng nghĩa các công ty sở hữu công nghệ lõi, hệ sinh thái phần mềm hoặc khả năng thương mại hóa sản phẩm sẽ tiếp tục có lợi thế, trong khi những doanh nghiệp chỉ đóng vai trò mua GPU rồi cho thuê sẽ phải đối mặt với áp lực lớn hơn.
AI vẫn được xem là một trong những cơ hội công nghệ lớn nhất của thập kỷ này và không có dấu hiệu cho thấy xu hướng đó sẽ chấm dứt. Tuy nhiên, cuộc cách mạng AI không đồng nghĩa mọi doanh nghiệp tham gia đều sẽ chiến thắng. Nếu trước đây thị trường quan tâm ai sở hữu nhiều GPU nhất thì trong giai đoạn tới, câu hỏi quan trọng hơn sẽ là ai tạo ra được nhiều lợi nhuận nhất từ số GPU đó. Sau cơn sốt đầu tư hạ tầng AI, những doanh nghiệp tồn tại lâu dài nhiều khả năng sẽ không phải là những đơn vị huy động được nhiều vốn nhất, mà là những doanh nghiệp có khả năng biến sức mạnh tính toán thành dòng tiền bền vững. Chính vì vậy, điều đang đứng trước nguy cơ điều chỉnh không phải AI, mà là cả ngành kinh doanh cho thuê GPU đã phát triển quá nóng trong vài năm qua.
Điều đó thể hiện rõ trong cách các tập đoàn công nghệ lớn đầu tư cho AI. Năm 2024, Meta chi khoảng 39,2 tỷ USD cho đầu tư vốn, tăng hơn 40% so với năm trước. Microsoft vượt 55 tỷ USD, còn Google khoảng 52,5 tỷ USD. Bước sang năm 2025, ba hãng tiếp tục mở rộng ngân sách cho hạ tầng AI và giới phân tích dự báo tổng chi tiêu của các "ông lớn" công nghệ sẽ lên tới hàng trăm tỷ USD trong vài năm tới. Nhưng cùng lúc đó, thị trường cũng bắt đầu đặt câu hỏi liệu lượng GPU và máy chủ khổng lồ này có thực sự tạo ra giá trị dài hạn hay không. Meta gần đây đã kéo dài thời gian khấu hao đối với một số máy chủ và thiết bị mạng lên khoảng 5,5 năm, qua đó giúp giảm khoảng 2,9 tỷ USD chi phí khấu hao trong tương lai. Đây chỉ là một điều chỉnh kế toán bình thường, song nhà đầu tư lại quan tâm đến một vấn đề khác: liệu vòng đời công nghệ của phần cứng AI có thực sự dài như thời gian ghi trên sổ sách.
Mối lo này không phải không có cơ sở. Chu kỳ nâng cấp GPU đang diễn ra nhanh hơn bao giờ hết. Nvidia liên tiếp tung ra các thế hệ A100, H100, H200 rồi Blackwell chỉ trong vài năm. H100 từng là "hàng nóng" trên toàn cầu vào năm ngoái, nhưng sau khi kiến trúc mới xuất hiện, giá trị của dòng GPU này đã chịu áp lực đáng kể. Điều đó đồng nghĩa với việc nhiều tài sản vẫn còn giá trị kế toán cao nhưng thực tế đã giảm sức cạnh tranh. Đây là điểm khác biệt căn bản giữa GPU và bất động sản. Một tòa nhà không mất giá chỉ vì khu bên cạnh có công trình mới, còn GPU có thể mất giá nhanh chỉ vì Nvidia ra mắt một thế hệ chip mới mạnh hơn.
Rủi ro này đặc biệt lớn đối với các doanh nghiệp chuyên cho thuê sức mạnh tính toán. Mô hình của họ khá đơn giản: vay tiền để mua GPU rồi cho các công ty AI thuê lại. Khi GPU khan hiếm, đây gần như là cỗ máy in tiền vì khách hàng phải xếp hàng chờ thuê và giá thuê liên tục tăng. Tuy nhiên, doanh thu của mô hình này phụ thuộc vào tình trạng thiếu hụt GPU, trong khi giá trị tài sản lại giảm rất nhanh khi công nghệ thay đổi. CoreWeave là ví dụ điển hình. Công ty này từng khai thác tiền mã hóa trước khi chuyển sang cung cấp hạ tầng GPU cho AI và đã huy động khoảng 8,5 tỷ USD vốn vay trong năm 2025 bằng cách dùng chính hệ thống GPU làm tài sản đảm bảo. Mô hình này hoạt động hiệu quả khi thị trường tin rằng GPU sẽ luôn khan hiếm. Nhưng nếu nguồn cung tăng lên hoặc chip thế hệ mới vượt trội hơn nhiều so với thế hệ cũ, giá thuê GPU sẽ giảm trong khi doanh nghiệp vẫn phải trả lãi vay và khấu hao tài sản.
Một áp lực khác đang xuất hiện từ chính những khách hàng lớn nhất của các công ty cho thuê GPU. Theo nhiều nguồn tin, Meta đang nghiên cứu khả năng thương mại hóa phần năng lực tính toán còn dư thừa trong hệ thống AI của mình. Lý do rất đơn giản: nếu đã đầu tư hàng chục tỷ USD xây dựng hạ tầng thì việc cho thuê phần công suất chưa sử dụng sẽ hiệu quả hơn là để tài nguyên nhàn rỗi. Điều này tạo ra sự khác biệt rất lớn. Meta mua GPU bằng tiền mặt, còn nhiều doanh nghiệp cho thuê GPU phải đi vay để đầu tư. Nếu các tập đoàn công nghệ lớn trực tiếp tham gia thị trường cho thuê sức mạnh tính toán, họ sẽ có lợi thế đáng kể về chi phí và hoàn toàn có thể tạo ra cuộc cạnh tranh về giá mà các doanh nghiệp nhỏ khó theo kịp.
Vì vậy logic đầu tư của thị trường cũng đang thay đổi. Trong hai năm qua, nhà đầu tư chủ yếu đánh giá doanh nghiệp AI qua quy mô đầu tư: ai có nhiều GPU hơn, xây nhiều trung tâm dữ liệu hơn và huy động được nhiều vốn hơn sẽ được định giá cao hơn. Nvidia là doanh nghiệp hưởng lợi lớn nhất từ xu hướng này khi giá trị vốn hóa tăng thêm hàng nghìn tỷ USD. Tuy nhiên, giai đoạn tiếp theo có thể sẽ khác. Thị trường bắt đầu quan tâm nhiều hơn đến thời điểm hoàn vốn của các khoản đầu tư, khả năng duy trì lợi nhuận từ việc cho thuê GPU cũng như dòng tiền tự do mà doanh nghiệp tạo ra. Điều đó đồng nghĩa các công ty sở hữu công nghệ lõi, hệ sinh thái phần mềm hoặc khả năng thương mại hóa sản phẩm sẽ tiếp tục có lợi thế, trong khi những doanh nghiệp chỉ đóng vai trò mua GPU rồi cho thuê sẽ phải đối mặt với áp lực lớn hơn.
AI vẫn được xem là một trong những cơ hội công nghệ lớn nhất của thập kỷ này và không có dấu hiệu cho thấy xu hướng đó sẽ chấm dứt. Tuy nhiên, cuộc cách mạng AI không đồng nghĩa mọi doanh nghiệp tham gia đều sẽ chiến thắng. Nếu trước đây thị trường quan tâm ai sở hữu nhiều GPU nhất thì trong giai đoạn tới, câu hỏi quan trọng hơn sẽ là ai tạo ra được nhiều lợi nhuận nhất từ số GPU đó. Sau cơn sốt đầu tư hạ tầng AI, những doanh nghiệp tồn tại lâu dài nhiều khả năng sẽ không phải là những đơn vị huy động được nhiều vốn nhất, mà là những doanh nghiệp có khả năng biến sức mạnh tính toán thành dòng tiền bền vững. Chính vì vậy, điều đang đứng trước nguy cơ điều chỉnh không phải AI, mà là cả ngành kinh doanh cho thuê GPU đã phát triển quá nóng trong vài năm qua.
