Ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo đang cho thấy những dấu hiệu cảnh báo kinh điển của bong bóng khi chi tiêu đầu tư khổng lồ vượt xa khả năng tạo ra doanh thu thực tế. Các công ty công nghệ dự kiến sẽ chi khoảng 400 tỷ đô la Mỹ trong năm nay cho cơ sở hạ tầng AI, trong khi người tiêu dùng Mỹ chỉ chi 12 tỷ đô la Mỹ hàng năm cho các dịch vụ AI - tạo ra cái mà các nhà kinh tế học mô tả là khoảng cách nguy hiểm giữa tầm nhìn và thực tế.
Khoảng cách giữa Đầu tư AI và Doanh thu (2024)
- Chi tiêu cho cơ sở hạ tầng AI: ~400 tỷ USD
- Chi tiêu của người tiêu dùng Mỹ cho dịch vụ AI: ~12 tỷ USD
- Tỷ lệ: Khoảng cách 33:1 giữa chi tiêu và doanh thu
Chi Tiêu Vốn Khổng Lồ Với Lợi Nhuận Không Chắc Chắn
Quy mô đầu tư AI đã đạt đến mức chưa từng có. Các công ty đang cùng nhau tài trợ cho thứ tương đương với một chương trình Apollo mới cứ mỗi 10 tháng, với tổng chi tiêu vốn AI dự kiến sẽ vượt quá 500 tỷ đô la Mỹ vào năm 2026 và 2027. Con số này tương đương với GDP hàng năm của Singapore được đổ vào cơ sở hạ tầng AI mỗi năm.
Chi tiêu cho trung tâm dữ liệu liên quan đến AI đã trở nên quan trọng đến mức có thể đã chiếm một nửa tăng trưởng GDP trong nửa đầu năm 2024. Sự tập trung vốn này vào một lĩnh vực hẹp đang tạo ra những tác động lan tỏa khắp nền kinh tế, có khả năng làm cạn kiệt nguồn vốn đầu tư của các ngành khác khi các quỹ đầu tư tư nhân đuổi theo lợi nhuận cao hơn trong các dự án AI.
Dự kiến Chi tiêu Vốn cho AI
- 2026: >500 tỷ USD
- 2027: >500 tỷ USD
- So sánh: Tương đương với GDP hàng năm của Singapore
Các Dấu Hiệu Cảnh Báo Phản Ánh Những Bong Bóng Lịch Sử
Một số cờ đỏ đang xuất hiện phản ánh những bong bóng tài chính trước đây. Thinking Machines, một startup AI do cựu giám đốc điều hành OpenAI Mira Murati dẫn dắt, gần đây đã huy động được 2 tỷ đô la Mỹ với mức định giá 10 tỷ đô la Mỹ mặc dù không có sản phẩm nào được phát hành và từ chối giải thích kế hoạch kinh doanh của họ cho các nhà đầu tư. Những cuộc họp thuyết trình vô lý như vậy, nơi các công ty đảm bảo nguồn vốn khổng lồ mà không có đề xuất giá trị rõ ràng, là đặc trưng của các bong bóng đầu cơ.
Các chiến thuật kỹ thuật tài chính cũng phản ánh những bong bóng trong quá khứ. Các công ty AI đang sử dụng những thủ thuật kế toán để che giấu chi tiêu cơ sở hạ tầng và chuyển chi phí vào các phương tiện mục đích đặc biệt (SPV) để làm cho vị thế tài chính của họ trông mạnh hơn thực tế.
Định giá đáng chú ý của các startup AI
- Thinking Machines : định giá 10 tỷ USD
- Vốn huy động được: 2 tỷ USD (vòng seed lớn nhất trong lịch sử)
- Tình trạng sản phẩm: Chưa phát hành sản phẩm nào, kế hoạch kinh doanh chưa được tiết lộ
Việc Áp Dụng Kinh Doanh Thực Tế Vẫn Còn Hạn Chế
Bất chấp sự cường điệu, việc áp dụng AI thực tế trong kinh doanh cho thấy kết quả hỗn hợp. Một báo cáo gần đây của MIT phát hiện rằng 95% các tổ chức đầu tư vào AI đang nhận được lợi nhuận bằng không từ khoản đầu tư của họ. Trong khi người dùng cá nhân báo cáo về việc tăng năng suất từ các công cụ như ChatGPT, việc triển khai cấp doanh nghiệp đã gặp khó khăn trong việc mang lại giá trị có thể đo lường được.
Sự ngắt kết nối trở nên rõ ràng hơn khi xem xét các mô hình sử dụng. Nhiều nhân viên sử dụng đăng ký AI cá nhân cho các công việc thay vì các giải pháp doanh nghiệp chính thức, cho thấy rằng các sản phẩm AI tập trung vào doanh nghiệp hiện tại có thể không đáp ứng hiệu quả các nhu cầu thực tế.
Kết quả Áp dụng AI trong Doanh nghiệp
- Các tổ chức có ROI bằng không: 95%
- Các tổ chức có đăng ký LLM chính thức: 40%
- Nhân viên sử dụng công cụ AI cá nhân cho công việc: >90%
Các Tác Động Lan Tỏa Kinh Tế Đã Có Thể Nhìn Thấy
Sự bùng nổ đầu tư AI đang tạo ra hiệu ứng ngôi sao chết về vốn, tương tự như những gì đã xảy ra trong bong bóng viễn thông những năm 1990. Lượng tiền khổng lồ chảy vào cơ sở hạ tầng AI đang làm tăng chi phí vốn cho các ngành khác, đặc biệt là sản xuất. Điều này khiến các công ty đang cố gắng hưởng lợi từ các sáng kiến tái định cư khó có thể đảm bảo nguồn vốn với giá cả phải chăng hơn.
Sự tập trung địa lý của chi tiêu AI cũng đang tạo ra các vấn đề địa phương. Bắc Virginia, một trung tâm dữ liệu lớn, đang chứng kiến các cộng đồng nông thôn bị bao quanh bởi các cơ sở khổng lồ, ồn ào mà họ chưa bao giờ đồng ý tiếp nhận. Hiện tượng NIMBY (Không Trong Sân Sau Nhà Tôi) này có khả năng sẽ đẩy việc phát triển trung tâm dữ liệu trong tương lai ra nước ngoài đến các quốc gia có năng lượng rẻ hơn và ít ràng buộc quy định hơn.
Con Đường Phía Trước
Lịch sử cho thấy rằng các công nghệ chuyển đổi thường theo một mô hình cường điệu ban đầu, sụp đổ, và cuối cùng là áp dụng rộng rãi. Sự bùng nổ đường sắt của thế kỷ 19 và việc xây dựng internet của những năm 1990 đều trải qua những chu kỳ tương tự. Câu hỏi quan trọng là liệu AI sẽ theo mô hình này hay đại diện cho một sự tính toán sai lầm cơ bản hơn về tiềm năng ngắn hạn của công nghệ.
Nếu bạn có thể hiểu được sự khác biệt kinh tế giữa Singapore và Somalia, bạn sẽ có cảm giác về vực thẳm kinh tế giữa tầm nhìn và thực tế trong AI-Land.
Trong khi các công cụ AI đã cung cấp giá trị trong các trường hợp sử dụng cụ thể như hỗ trợ lập trình và tạo nội dung, mức độ đầu tư hiện tại dường như đang đặt cược vào khả năng chuyển đổi nhiều hơn có thể mất nhiều năm hoặc thập kỷ để hiện thực hóa. Những tháng tới có khả năng sẽ quyết định liệu điều này có đại diện cho một bong bóng tạm thời hay một giai đoạn dài hơn của sự phấn khích phi lý trong lĩnh vực AI.
Tham khảo: This Is How the AI Bubble Will Pop