10.300 tỷ USD cho hạ tầng AI, cần doanh thu 3.700 tỷ USD vào năm 2032

Mỹ có thể cần doanh thu hằng năm 3.700 tỷ USD (khoảng 5.021 nghìn tỷ won) vào năm 2032 để hoàn vốn cho khoảng 10.300 tỷ USD (khoảng 13.977 nghìn tỷ won) đầu tư vào hạ tầng AI trong giai đoạn 2025-2032. Đây không phải dự báo doanh thu chắc chắn của ngành AI, mà là mức doanh thu cần thiết được tính toán dựa trên giả định về tỷ suất sinh lời và biên dòng tiền hoạt động.

Stijn Van Nieuwerburgh, giáo sư bất động sản tại Đại học Columbia, đã ước tính quy mô đầu tư hạ tầng AI của Mỹ trong báo cáo trên Brookings Papers on Economic Activity (BPEA). Con số này bao gồm các tòa nhà trung tâm dữ liệu, lưới điện, thiết bị mạng và chất bán dẫn chuyên dụng. Báo cáo Brookings cho biết đầu tư bình quân hằng năm có thể tương đương 3,63% GDP Mỹ.

Kịch bản trọng tâm của báo cáo giả định Mỹ sẽ đưa thêm 182,7GW công suất trung tâm dữ liệu AI vào vận hành trước năm 2032. Theo phân tích, quy mô đầu tư này, xét tương quan với quy mô nền kinh tế, có thể lớn hơn các đợt bùng nổ đầu tư trước đây vào đường sắt, đường cao tốc, điện khí hóa và mạng viễn thông.

Tiêu chí lợi nhuận được đặt ở mức tỷ suất sinh lời đầu tư không sử dụng đòn bẩy 10% và biên dòng tiền hoạt động 50%. Với các điều kiện này, doanh thu hằng năm cần đạt 3.700 tỷ USD vào năm 2032.

Tỷ lệ sử dụng GPU cũng là biến số then chốt. Nếu GPU được vận hành 100% công suất, mỗi giờ vận hành một GPU GB300 đã lắp đặt cần tạo ra khoảng 5,5 USD doanh thu. Khi tỷ lệ sử dụng giảm xuống 80%, doanh thu cần thiết cho mỗi giờ GPU có thể tính phí sẽ tăng lên khoảng 6,9 USD.

Điều này cho thấy nhu cầu thực tế và tỷ lệ sử dụng cũng quan trọng không kém việc bảo đảm nguồn điện trong đầu tư trung tâm dữ liệu. Báo cáo đánh giá mức doanh thu cần thiết trên mỗi giờ GPU không cách quá xa phạm vi giá thuê GPU hiệu năng cao hiện nay.

Báo cáo giả định doanh thu hằng năm cộng lại của OpenAI và Anthropic hiện ở mức khoảng 100 tỷ USD (khoảng 135,7 nghìn tỷ won). Để nâng con số này lên 3.725 tỷ USD (khoảng 5.055 nghìn tỷ won) vào năm 2032, hai công ty sẽ cần tăng trưởng bình quân khoảng 80% mỗi năm. Đây cũng không phải dự báo chắc chắn cho toàn ngành AI, mà là mức doanh thu cần thiết dựa trên các giả định đầu tư và lợi nhuận.

Chi tiêu vốn của các công ty điện toán đám mây lớn cũng tăng nhanh. Tổng chi tiêu vốn của Microsoft($MSFT), Amazon($AMZN), Meta($META), Alphabet($GOOGL) và Oracle($ORCL) đã tăng từ khoảng 97 tỷ USD (khoảng 13,165 nghìn tỷ won) năm 2020 lên 415,8 tỷ USD (khoảng 56,42 nghìn tỷ won) năm 2025. Con số này được ước tính sẽ vượt 800,5 tỷ USD (khoảng 108,63 nghìn tỷ won) vào năm 2026.

Báo cáo phân tích rằng chi tiêu vốn của các công ty này có thể lần đầu tiên vượt tổng dòng tiền hoạt động trong năm 2026. Do đó, cấu trúc đầu tư trung tâm dữ liệu đang chuyển từ mô hình doanh nghiệp trực tiếp sở hữu và chủ yếu sử dụng trái phiếu doanh nghiệp sang cho thuê, liên doanh, tài chính dự án, tín dụng tư nhân, chứng khoán hóa và các công ty mục đích đặc biệt.

Các phương thức huy động vốn này có thể mở rộng nguồn lực đầu tư, nhưng cũng làm tăng đòn bẩy ở cấp tài sản và khiến việc xác định rủi ro nằm ở nhà đầu tư hay tổ chức tài chính nào trở nên khó khăn hơn. Phân tích trước đây của TokenPost về đầu tư trung tâm dữ liệu AI và điểm nghẽn lưới điện cũng cho rằng phạm vi đầu tư có thể mở rộng vượt khỏi trung tâm dữ liệu, sang sản xuất điện, lưới truyền tải và thiết bị làm mát.

Hoạt động tài trợ cho trung tâm dữ liệu Hyperion của Meta được đưa ra làm ví dụ. Dự án có quy mô khoảng 2GW, với khoảng 30 tỷ USD (khoảng 40,71 nghìn tỷ won) vốn đầu tư. Beignet, một liên doanh, đã huy động 27 tỷ USD (khoảng 36,64 nghìn tỷ won) nợ bên ngoài. Tỷ lệ nợ tính theo dự án vào khoảng 90%.

Báo cáo cho biết trường hợp này cho thấy đòn bẩy trên bảng cân đối kế toán của các công ty công nghệ lớn có thể khác với đòn bẩy thực tế của các tài sản hạ tầng cơ sở. Khi sử dụng công ty mục đích đặc biệt và tài chính dự án, quy mô khoản vay ở cấp doanh nghiệp không đủ để đánh giá toàn bộ rủi ro của hoạt động kinh doanh.

Báo cáo cho rằng vẫn còn quá sớm để kết luận hạ tầng AI đã tạo ra rủi ro hệ thống tương tự các đợt bùng nổ tín dụng trong quá khứ. Tuy nhiên, nếu nhu cầu chậm lại, công nghệ GPU nhanh chóng lỗi thời, việc cung cấp điện, xây dựng đường truyền tải và cấp phép bị trì hoãn, đồng thời các trung tâm dữ liệu phụ thuộc vào một số ít khách thuê, rủi ro có thể lan truyền giữa các nhà vận hành trung tâm dữ liệu, bên cho vay và nhà đầu tư hạ tầng.

Nếu vòng đời kinh tế của thiết bị CNTT rút ngắn từ 6 năm xuống 3 năm, doanh thu hằng năm cần thiết có thể tăng lên khoảng 6.000 tỷ USD (khoảng 8.142 nghìn tỷ won). Vì vậy, hiệu quả kinh tế của đầu tư trung tâm dữ liệu AI sẽ phụ thuộc không chỉ vào tốc độ tăng trưởng doanh thu, mà còn vào tỷ lệ sử dụng, chi phí huy động vốn, giá trị còn lại của GPU và khả năng bảo đảm hạ tầng điện.