500 tỷ USD hạ tầng AI: cuộc đua mô hình chuyển thành cuộc đua vốn

Trọng tâm cuộc đua trí tuệ nhân tạo (AI) đang dịch chuyển từ hiệu năng mô hình sang trung tâm dữ liệu, điện năng, chip xử lý đồ họa (GPU) và khả năng huy động vốn. Giới phân tích cho rằng khi khoảng cách hiệu năng giữa các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) ngày càng thu hẹp, lợi thế cạnh tranh sẽ thuộc về những công ty xây dựng hạ tầng với chi phí thấp hơn và vận hành được lâu dài hơn.

Amit Joshi, giáo sư tại trường kinh doanh IMD, nhận định trong chuyên mục đăng trên Fortune lúc 20h ngày 20 (giờ Hàn Quốc) rằng các mô hình AI đang ngày càng có thể thay thế lẫn nhau, và lợi thế cạnh tranh thực sự có thể nằm ở bảng cân đối kế toán cùng khả năng tiếp cận vốn giá rẻ. Đây là một bài bình luận chứ không phải tin tức, nhưng những công bố gần đây từ các tập đoàn công nghệ và tài chính lớn cho thấy cuộc đua AI đang mở rộng thành vấn đề của thị trường vốn.

Nvidia (NVDA) ngày 10 cho biết đã bắt tay với Apollo, BlackRock, Blackstone, Brookfield, Goldman Sachs và KKR để xây dựng một nền tảng tài chính cho hạ tầng điện toán AI. Theo Nvidia, nền tảng này đặt mục tiêu huy động hơn 500 tỷ USD vốn từ bên thứ ba để phục vụ việc xây dựng hạ tầng AI.

Cấu trúc này xem thiết bị AI không đơn thuần là hàng hóa mua sắm mà là tài sản dài hạn có thể đầu tư. Jensen Huang, tổng giám đốc điều hành Nvidia, phát biểu trong thông cáo rằng “trong AI, năng lực điện toán chính là doanh thu”. Các hãng bán chip giờ đây đã bước sang giai đoạn cùng các định chế tài chính thu xếp cả năng lực mua sắm thiết bị của khách hàng.

Anthropic cũng nằm trong xu hướng tương tự. Reuters đưa tin Apollo và Blackstone sẽ tài trợ 35 tỷ USD để hỗ trợ Anthropic mở rộng năng lực điện toán AI, sử dụng chip tùy biến và giải pháp mạng của Broadcom (AVGO). Cam kết ban đầu là mở rộng quy mô điện toán 1 GW, với thiết bị được lắp đặt tại các cơ sở do Fluidstack vận hành từ giữa năm 2026.

Nền tảng tài chính hạ tầng điện toán AI hoạt động theo cách gộp GPU, trung tâm dữ liệu, thiết bị điện và hạ tầng mạng thành những tài sản có dòng tiền dài hạn, từ đó thu hút vốn bên ngoài. Đầu tư trung tâm dữ liệu thường đòi hỏi chi phí ban đầu lớn và thời gian thu hồi vốn dài, nên đánh giá rủi ro không chỉ quan trọng với doanh nghiệp trực tiếp mua sắm thiết bị mà còn với các bên cho thuê và định chế tài chính tham gia.

Kết quả kinh doanh của các tập đoàn điện toán đám mây lớn cũng cho thấy xu hướng tương tự. Microsoft (MSFT) ghi nhận doanh thu 90 tỷ USD trong quý 4 tài khóa 2026, trong đó doanh thu mảng Intelligent Cloud đạt 39,3 tỷ USD, tăng 32%. Doanh thu Azure và các dịch vụ đám mây khác tăng 43%.

Amazon (AMZN) cho biết doanh thu AWS quý 2/2026 đạt 42,2 tỷ USD, tăng 37%. Tuy nhiên, dòng tiền tự do lũy kế 12 tháng chuyển sang âm 7,6 tỷ USD. Công ty giải thích nguyên nhân chính là chi mua bất động sản và thiết bị tăng mạnh, phần lớn liên quan tới đầu tư cho AI.

Alphabet (GOOGL) công bố doanh thu quý 2/2026 đạt 119,8 tỷ USD, trong đó doanh thu Google Cloud đạt 24,8 tỷ USD, tăng 82%. Dựa trên cùng kết quả này, Alphabet đã nâng dự báo chi đầu tư (capex) năm 2026 lên mức 195-205 tỷ USD, và giới phân tích cho rằng áp lực lên dòng tiền tự do của công ty đang lớn dần.

Meta (META) đạt doanh thu 60,8 tỷ USD trong cùng quý. Tuy nhiên, chi đầu tư bao gồm cả khoản trả gốc thuê tài chính lên tới 31,08 tỷ USD, trong khi dòng tiền tự do chỉ còn 784 triệu USD. Kỳ vọng doanh thu từ đám mây và AI càng lớn thì dòng tiền chi ra cũng càng tăng theo.

Thị trường không còn xem chi tiêu cho AI đơn thuần là chi phí tăng trưởng. Reuters đưa tin Microsoft, Meta, Oracle, Amazon và Alphabet đang gánh khoảng 1,09 nghìn tỷ USD cam kết thanh toán trong tương lai cho các hợp đồng thuê chưa bắt đầu. Có ý kiến cho rằng hợp đồng thuê trung tâm dữ liệu đôi khi chưa được ghi nhận là nợ phải trả trên báo cáo tài chính cho đến khi thiết bị sẵn sàng sử dụng, nên gánh nặng thực tế cần được nhìn nhận riêng.

Cũng có luồng quan điểm ngược lại. Andy Jassy, tổng giám đốc điều hành Amazon, phát biểu trong cuộc họp báo cáo kết quả kinh doanh rằng trong vài năm tới sẽ có nhiều mô hình AI với hiệu năng tương đương nhau cùng tồn tại. Theo ông, lựa chọn mô hình và hiệu quả chi phí trên hiệu năng sẽ trở nên quan trọng hơn, quan điểm này gắn với cách nhìn rằng chi phí vận hành và cấu trúc thu xếp vốn, chứ không phải bản thân mô hình, mới là yếu tố quyết định năng lực cạnh tranh.

Tốc độ đầu tư AI cũng đang trở thành vấn đề được Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (Fed) theo dõi sát. John Williams, Chủ tịch Fed chi nhánh New York, nói trong phỏng vấn với Reuters rằng mức đòn bẩy hiện tại chưa phải là rủi ro đáng lo ngại nhất đối với ổn định tài chính. Ngược lại, Jeff Schmid, Chủ tịch Fed chi nhánh Kansas City, cho rằng cần thảo luận liệu ngành AI có đang trở thành ngành “quá lớn để sụp đổ” hay không.

Với độc giả quan tâm tới công nghệ và thị trường vốn, sự dịch chuyển này không chỉ dừng ở cuộc đua chất lượng dịch vụ AI mà còn kéo theo các vấn đề của thị trường vốn, ngành điện và ngành trung tâm dữ liệu. TokenPost trước đó cũng đưa tin tranh luận về hạ tầng AI đã lan sang vấn đề định giá thị trường chứng khoán Mỹ và các cổ phiếu công nghệ lớn. AI tạo ra bao nhiêu doanh thu đang dần được xác nhận qua kết quả kinh doanh của từng công ty, nhưng khối lượng hợp đồng thuê, nợ và chi đầu tư gắn với việc tạo ra doanh thu đó cũng đang lớn dần theo.

Bước tiếp theo được xác nhận ngay lúc này là việc các tập đoàn công nghệ lớn triển khai chi đầu tư nửa cuối năm và ghi nhận thực tế các cam kết thuê trung tâm dữ liệu. Cuộc đua AI đang dịch chuyển từ cuộc đua thứ hạng trên bảng hiệu năng mô hình sang câu hỏi ai xây trung tâm dữ liệu, ai cho thuê, và ai có thể gánh được chi phí đó.