Chỉ vài tháng trước, Phố Wall xem AI là canh bạc gần như không thể thua. Càng công bố kế hoạch đầu tư lớn, định giá của các tập đoàn công nghệ càng tăng lên mức kỷ lục. Nhưng gần đây, tâm lý này đảo chiều. Cổ phiếu Alphabet giảm mạnh sau khi nâng kế hoạch đầu tư cho AI, trong khi Samsung Electronics và SK Hynix bị bán tháo, kéo thị trường chứng khoán Hàn Quốc lao dốc. SK Hynix mất tới 14,65% chỉ trong phiên giao dịch ngày 28-7.
Thị trường chuyển hướng từ công nghệ sang lợi nhuận
Điều khiến nhà đầu tư lo lắng không phải AI kém hấp dẫn, mà là câu hỏi thực tế: bao giờ những khoản đầu tư khổng lồ tạo ra lợi nhuận tương xứng? Đây là dấu hiệu cuộc đua AI bước sang giai đoạn mới. Nếu những năm đầu là tạo ra mô hình thông minh hơn, rồi chạy đua sản xuất chip và xây dựng trung tâm dữ liệu, thì giờ đây trọng tâm là mô hình kinh doanh. Thị trường không còn chỉ quan tâm ai dẫn đầu về năng lực AI, mà muốn biết ai sẽ kiếm được tiền.
Đầu tư khổng lồ nhưng doanh thu chưa theo kịp
Theo thông tin từ Hanoimoi, Amazon, Microsoft, Alphabet và Meta dự kiến chi khoảng 900 tỷ USD cho AI trong năm nay, gần gấp đôi năm trước. Nếu tiếp tục mở rộng, con số này có thể vượt 1.400 tỷ USD vào năm 2027. Để duy trì tốc độ, nhiều doanh nghiệp phải vay thêm hàng trăm tỷ USD, trong khi lượng tiền mặt còn lại sau đầu tư ngày càng thu hẹp. Điều đáng chú ý là các doanh nghiệp này không hề kinh doanh sa sút: Google tăng trưởng mạnh ở mảng điện toán đám mây, Microsoft và Amazon mở rộng doanh thu, Meta chưa chững lại trong quảng cáo. Nhưng chi phí duy trì vị thế trong cuộc đua AI đang tăng nhanh hơn khả năng tạo ra lợi nhuận.
Đây là sự thay đổi lớn với các "gã khổng lồ" công nghệ. Trong nhiều năm, họ được xem là "cỗ máy in tiền", sở hữu lượng tiền mặt dồi dào và gần như không cần vay nợ. AI buộc họ chấp nhận mô hình đầu tư trước, thu hồi vốn sau, liên tục mở rộng hạ tầng tính toán để không bị bỏ lại. AI không chỉ thay đổi sản phẩm mà còn thay đổi mô hình tài chính từng làm nên sức mạnh của họ.
Tốc độ tạo doanh thu chậm hơn kỳ vọng
Quy mô đầu tư chỉ là một nửa câu chuyện. Nửa còn lại là tốc độ tạo doanh thu. AI lan rộng nhanh hơn hầu hết công nghệ mới trong lịch sử. Hàng triệu doanh nghiệp dùng AI để viết báo cáo, lập trình, chăm sóc khách hàng hay hỗ trợ tìm kiếm. Nhưng trong phần lớn trường hợp, AI chỉ giúp công việc nhanh hơn, chưa làm thay đổi cách vận hành. Vì thế, nhiều doanh nghiệp sẵn sàng dùng AI nhưng chưa chi ngân sách đủ lớn để biến nó thành hạ tầng cốt lõi. Khoảng cách giữa mức độ phổ biến và khả năng tạo doanh thu vẫn còn xa.
Thách thức lớn hơn: AI càng phát triển, việc kiếm tiền càng khó. Các mô hình mã nguồn mở từ Trung Quốc như DeepSeek, Kimi, Qwen hay GLM liên tục kéo mặt bằng giá xuống. Để giữ người dùng, OpenAI, Google hay Anthropic phải tung phiên bản miễn phí hoặc giảm giá. Người dùng hưởng lợi vì AI mạnh và rẻ hơn, nhưng doanh nghiệp chấp nhận biên lợi nhuận thấp hơn để bảo vệ thị phần. Tại Trung Quốc, DeepSeek, Moonshot AI, Z.ai và nhiều công ty khác đốt hàng tỷ USD để mở rộng năng lực tính toán, trong khi loay hoay tìm mô hình kinh doanh bền vững. Cuộc cạnh tranh giống như cuộc đua giảm giá để giành khách hàng hơn là mở rộng thị trường.
Điều này khiến nhiều chuyên gia đặt câu hỏi: liệu toàn bộ làn sóng đầu tư hiện nay có thực sự tạo ra nhu cầu mới, hay một phần đáng kể chỉ phục vụ cạnh tranh giành khách hàng giữa các nhà cung cấp AI? Nếu tất cả cùng giảm giá để giữ thị phần, doanh thu toàn ngành có thể tăng chậm hơn nhiều so với tốc độ đầu tư.
Chưa thể kết luận 'bong bóng' AI
Tuy vậy, còn quá sớm để kết luận AI đang bước vào bong bóng. Những cuộc cách mạng công nghệ trước, từ điện, Internet đến điện toán đám mây, đều trải qua giai đoạn đầu tư đi trước doanh thu. AI có lẽ không ngoại lệ. Khác biệt nằm ở chỗ: để AI thực sự tạo ra bước nhảy về năng suất, doanh nghiệp không chỉ mua một mô hình ngôn ngữ. Họ phải tổ chức lại dữ liệu, thiết kế lại quy trình, đào tạo lại nhân sự và thay đổi cách ra quyết định. Chính những thay đổi đó mới quyết định AI có tạo ra giá trị kinh tế hay không. Đến nay, quá trình tái cấu trúc này diễn ra chậm hơn nhiều so với tốc độ xây dựng trung tâm dữ liệu.
Ba năm trước, câu hỏi lớn nhất của AI là liệu máy móc có đủ thông minh để thay đổi thế giới. Hôm nay, câu hỏi ấy gần như không còn tranh cãi. Thị trường muốn biết thực tế hơn: liệu cuộc cách mạng này có tạo ra đủ lợi nhuận để nuôi chính nó? Người đầu tiên trả lời được câu hỏi đó mới là người chiến thắng thực sự.
