Phát hành nợ AI gần 600 tỷ USD, Claude chấm khả năng dự đoán của các hãng mô hình hàng đầu 2/10

Claude, mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) của Anthropic, chấm khả năng dự đoán hoạt động của các nhà phát triển mô hình hàng đầu như OpenAI và Anthropic ở mức 2/10.

Trong bản ghi nhớ công bố ngày 11, Howard Marks, đồng sáng lập Oaktree Capital Management, yêu cầu Claude chấm khả năng dự đoán trong từng lĩnh vực AI theo thang điểm từ 1 (không thể biết) đến 10 (hoàn toàn có thể dự đoán). Ông viết rằng mức 2 dành cho các nhà phát triển mô hình hàng đầu có nghĩa là “về cơ bản là không thể dự đoán”. Điểm số này đánh giá mức độ có thể hình dung hoạt động kinh doanh trong tương lai, không phải xếp hạng đầu tư hay xác suất thua lỗ.

Claude đánh giá khả năng dự đoán của toàn ngành AI ở mức khoảng 3 điểm. Mô hình cho 6–7 điểm đối với hướng phát triển của công nghệ và mức độ phổ biến của AI trong nền kinh tế, nhưng chỉ khoảng 2 điểm cho tốc độ ứng dụng, quy mô lợi nhuận và việc ai sẽ là bên hưởng lợi cuối cùng.

Xét theo từng lĩnh vực, các công ty điện lực chịu quản lý cung cấp điện cho nhu cầu AI được chấm 6 điểm. Trung tâm dữ liệu cho thuê dài hạn cho các công ty công nghệ lớn được chấm 5–6 điểm; các nhà cung cấp dịch vụ đám mây quy mô lớn được chấm 5 điểm, bán dẫn 4 điểm và trung tâm dữ liệu mang tính đầu cơ 2–3 điểm.

Marks dẫn lại nhận định của Claude rằng các nhà phát triển mô hình hàng đầu cần lượng vốn rất lớn, trong khi giá tính trên mỗi đơn vị hiệu năng giảm nhanh và chưa rõ liệu họ có thể duy trì lợi thế cạnh tranh hay không. Mức điểm này phản ánh thực tế rằng chỉ duy trì hiệu năng cao chưa đủ để bảo đảm lợi nhuận dài hạn hay vị thế thị trường.

Marks cũng lưu ý tốc độ thay đổi nhanh của lĩnh vực AI. Các nhà phát triển mô hình đang dẫn đầu hiện nay hầu như chưa được biết đến rộng rãi chỉ vài năm trước, vì vậy khó dự đoán liệu những doanh nghiệp đứng đầu hiện tại có giữ được vị trí sau 5 hoặc 10 năm nữa hay không.

Để dự đoán lợi nhuận, cần xem xét sản lượng bán và giá sản phẩm, chi phí sản xuất, khoản tái đầu tư cần thiết để phát triển sản phẩm tiếp theo và tỷ suất lợi nhuận trên vốn đầu tư. Góc nhìn của Marks về việc tách tiềm năng kinh doanh của AI khỏi khả năng sinh lời của khoản đầu tư hạ tầng quy mô lớn cũng được nhắc lại trong bài viết trước của TokenPost.

Marks mô tả trung tâm dữ liệu là hạ tầng dùng để huấn luyện mô hình AI và cung cấp năng lực tính toán cho người dùng. Chi phí có thể tập trung nhiều hơn ở thiết bị như bán dẫn thay vì bản thân tòa nhà; tình trạng xuống cấp của thiết bị cũng ảnh hưởng đến quyết định đầu tư.

Việc 확보 mặt bằng, xin giấy phép, kết nối cáp quang, lắp đặt hệ thống điện và làm mát, tìm nhân lực xây dựng và thu xếp vốn đều là những yếu tố có thể hạn chế việc mở rộng trung tâm dữ liệu. Marks viết rằng cần xem xét địa điểm, hợp đồng và giá trị thiết bị của từng dự án để tránh nguồn cung tăng quá mức.

Marks dẫn số liệu của Goldman Sachs cho biết tính đến thời điểm viết bản ghi nhớ, phát hành nợ liên quan đến AI trên toàn cầu trong năm nay đã gần 600 tỷ USD (khoảng 800 nghìn tỷ won). Con số này gồm khoản vay của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây quy mô lớn, tài trợ dự án và trung tâm dữ liệu, cùng các khoản vay khác liên quan đến AI.

Trong số đó, khoảng 400 tỷ USD (khoảng 534 nghìn tỷ won) được phát hành trên thị trường trái phiếu cấp đầu tư của Mỹ. Mức này chiếm hơn một phần năm tổng nguồn cung trái phiếu cấp đầu tư tại Mỹ. Trái phiếu liên quan đến AI chiếm khoảng 12% trong Bloomberg USD IG Corporate Index và khoảng 6% thị trường trái phiếu lợi suất cao của Mỹ.

Trong bản ghi nhớ “A Layman Thinks About AI”, Howard Marks dự báo rằng tính đến ngày 11/11/2026, AI sẽ cần thêm trung bình 1 nghìn tỷ USD vốn mới mỗi năm trong tương lai, trong đó hàng trăm tỷ USD mỗi năm có thể được huy động qua phát hành nợ.

Marks giải thích rằng các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn từng có lượng tiền mặt dồi dào và xếp hạng tín nhiệm cao nhờ dòng tiền từ những mảng kinh doanh không liên quan đến AI. Hiện nay, họ vừa sử dụng tiền mặt sẵn có và dòng tiền hoạt động, vừa tăng vay nợ. Theo đó, bên cho vay cần tính đến uy tín tín dụng của bên vay và khả năng xếp hạng tín nhiệm thay đổi.

Một số hợp đồng cho thuê trung tâm dữ liệu có thể cho phép bên thuê hoặc bên bảo lãnh chấm dứt nghĩa vụ hợp đồng trong một số điều kiện nhất định. Marks nêu ví dụ về trường hợp độ sẵn sàng vận hành của trung tâm dữ liệu thấp hơn 99,9%; ông cũng lưu ý rằng thời gian sử dụng còn lại của bán dẫn dùng làm tài sản thế chấp có thể ngắn hơn thời hạn khoản vay.

Marks đề cập đến các giao dịch tuần hoàn, trong đó khoản vay và hoạt động mua bán liên kết với nhau giữa nhà sản xuất chip, nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn, nhà phát triển mô hình hàng đầu và doanh nghiệp vận hành trung tâm dữ liệu. Ông viết rằng cần xem xét dòng tiền quay trở lại người bán sản phẩm có phản ánh nhu cầu độc lập hay không, và liệu nhà cung cấp có hỗ trợ hoạt động mua hàng để duy trì thị phần hay không.

Ông cũng nêu việc bên cho vay cần đánh giá mối liên hệ giữa các khoản nợ huy động ngoài bảng cân đối kế toán thông qua công ty mục đích đặc biệt (SPV) và mức độ tín nhiệm của công ty mẹ. Marks kết luận rằng nhà đầu tư cổ phiếu cần xem xét tiến bộ công nghệ, năng lực cạnh tranh, quyền định giá, khả năng sinh lời và giá trị doanh nghiệp; còn bên cho vay cần đánh giá uy tín tín dụng của bên thuê, điều khoản hợp đồng, khả năng tiếp cận điện và giá trị tài sản còn lại.