7.600 tỷ USD đầu tư AI đến 2031: Tốc độ thu hồi vốn vẫn là ẩn số

Quy mô đầu tư vào hạ tầng trí tuệ nhân tạo (AI) trên toàn cầu có thể đạt tổng cộng 7.600 tỷ USD (khoảng 10.176 nghìn tỷ won) trong giai đoạn 2026-2031, theo một ước tính mới được công bố. Tuy nhiên, giới phân tích cho rằng cần thêm thời gian để khoản đầu tư khổng lồ này chuyển hóa thành năng suất và tăng trưởng kinh tế thực tế.

Goldman Sachs (GS) công bố báo cáo "Understanding the Macro Impact of AI" ngày 8 tháng 9, trong đó mô tả quá trình chuyển đổi AI không phải là một trào lưu ngắn hạn mà là sự thay đổi mang tính "cấu trúc" kéo dài hàng thập kỷ. Ngân hàng này cho biết mức đóng góp hiện tại của đầu tư AI vào tăng trưởng tổng sản phẩm quốc nội (GDP) của Mỹ chỉ khoảng 0,1 điểm phần trăm.

Jan Hatzius (Jan Hatzius), kinh tế trưởng kiêm trưởng bộ phận nghiên cứu đầu tư toàn cầu của Goldman Sachs, cho biết trong cùng báo cáo rằng hiệu quả kinh tế của AI phụ thuộc vào mức độ ứng dụng rộng rãi trong doanh nghiệp và cải thiện năng suất thực tế trong quy trình làm việc, thay vì chỉ dựa vào quy mô chi tiêu vốn. Bình luận này cho thấy Goldman Sachs khá thận trọng trước kỳ vọng AI sẽ tạo ra hiệu ứng kinh tế tức thời, bởi chi vốn lớn không đồng nghĩa với việc GDP mở rộng hay lợi nhuận đầu tư được thu hồi ngay.

Trong phân tích công bố hồi tháng 5, Goldman Sachs Global Institute ước tính chi vốn cho AI - bao gồm thiết bị điện toán, trung tâm dữ liệu và hạ tầng điện - có thể đạt tổng cộng khoảng 7.600 tỷ USD trong giai đoạn 2026-2031. Đây không phải là kế hoạch chi tiêu đã được xác định, mà là một kịch bản dựa trên các giả định về vòng đời chip AI, chi phí xây dựng trung tâm dữ liệu, kiến trúc chip, cũng như các nút thắt về điện và nhân lực.

Goldman Sachs lưu ý con số này không nên xem là cố định. Nếu chu kỳ thay thế chip AI rút ngắn, hoặc chi phí mật độ điện và hệ thống làm mát tại trung tâm dữ liệu tăng cao, nhu cầu vốn có thể lớn hơn dự tính. Ngược lại, nếu vòng đời sử dụng chip kéo dài hơn hoặc kiến trúc chip thay đổi, tổng quy mô đầu tư có thể thấp hơn.

Theo kịch bản cơ sở, chi vốn cho AI sẽ tăng từ 765 tỷ USD (khoảng 1.024 nghìn tỷ won) năm 2026 lên 1.600 tỷ USD (khoảng 2.142 nghìn tỷ won) vào năm 2031. Goldman Sachs giải thích đây không phải là dự báo trực tiếp về nhu cầu AI, mà là kết quả tính toán quy mô vốn cần thiết cho hạ tầng điện toán, trung tâm dữ liệu và điện năng, dựa trên triển vọng bán chip hiện tại.

Hạ tầng AI ở đây được hiểu là toàn bộ nền tảng vật lý cần thiết để vận hành dịch vụ AI, gồm chip và máy chủ AI, trung tâm dữ liệu, hệ thống cấp điện và làm mát. Khi tính toán quy mô đầu tư, Goldman Sachs cũng đưa vào yếu tố chu kỳ thay thế thiết bị, chi phí xây dựng cơ sở hạ tầng, cũng như điều kiện đảm bảo nguồn điện và nhân lực.

Chính vì vậy, con số đầu tư thực tế có thể khác biệt so với các giả định trong kịch bản. Phân tích của Goldman Sachs không đưa ra kế hoạch đầu tư cụ thể của bất kỳ doanh nghiệp nào, mà chỉ ước tính quy mô vốn cần thiết với giả định rằng nhu cầu và cấu trúc chi phí hiện tại tiếp tục được duy trì.

Về tác động đến việc làm, Goldman Sachs nghiêng về khả năng tái cơ cấu dần dần hơn là một cú sụp đổ đột ngột. Trong cuộc phỏng vấn được ghi hình ngày 9 tháng 3 với Goldman Sachs Asset Management, Hatzius cho biết AI có thể thay thế hơn 1-2 triệu việc làm mỗi năm, nhưng khẳng định "sẽ không có chuyện việc làm biến mất hoàn toàn". Ông nhấn mạnh cần nhìn nhận đồng thời cả việc tuyển dụng mới lẫn sự dịch chuyển giữa các vị trí công việc.

Báo cáo tháng 9 của Goldman Sachs cũng dẫn lại ước tính cá nhân của Hatzius rằng tỷ lệ thất nghiệp của Mỹ trong 10 năm tới sẽ không khác biệt nhiều so với hiện nay. Mức tham chiếu là 4,1%, dựa trên dữ liệu tháng 7 năm 2026 của Cục Thống kê Lao động Mỹ (BLS).

Vấn đề cốt lõi trong tác động kinh tế của đầu tư AI không nằm ở quy mô chi tiêu hạ tầng, mà ở tốc độ chuyển hóa dòng vốn thành cải thiện năng suất và lợi nhuận thực tế. Chỉ khi doanh nghiệp ứng dụng AI trên diện rộng và hiệu quả được xác nhận trong quy trình vận hành, khoản đầu tư này mới có thể thúc đẩy tăng trưởng kinh tế.

Hiện chưa có cơ sở nào cho thấy việc mở rộng đầu tư hạ tầng AI sẽ ngay lập tức kéo theo kết quả kinh doanh hay giá cổ phiếu của các doanh nghiệp liên quan.

Trước đó, TokenPost từng đưa tin về phân tích cho rằng khoản chi 740 tỷ USD cho AI có thể gây áp lực lên dòng tiền của các tập đoàn công nghệ lớn. Phân tích mới của Goldman Sachs một lần nữa đặt ra vấn đề về khoảng cách thời gian giữa đầu tư thiết bị quy mô lớn và kết quả kinh tế thực tế.

Con số 7.600 tỷ USD mà Goldman Sachs đưa ra không phải là khoản đầu tư đã được xác định, mà là kịch bản tính toán nhu cầu về thiết bị, cơ sở hạ tầng và điện năng cho giai đoạn 2026-2031 dựa trên nhiều giả định khác nhau. Quy mô cuối cùng của đầu tư AI và tốc độ thu hồi vốn sẽ phụ thuộc vào mức độ ứng dụng thực tế của doanh nghiệp và khả năng cải thiện năng suất trong thời gian tới.