Goldman Sachs dự báo rằng chi tiêu vốn cho hạ tầng AI sẽ đạt 1,2 nghìn tỷ USD vào năm 2027. Ngân hàng cảnh báo rằng làn sóng chi tiêu này có thể gây áp lực lên nguồn năng lượng, làm tăng sự phụ thuộc vào nợ và gây áp lực lên tăng trưởng doanh thu của các hyperscaler. Theo công ty, năng lượng đang nổi lên như một nút thắt quan trọng cho việc mở rộng.
Khoản đầu tư 1,2 nghìn tỷ USD
Goldman Sachs dự kiến các công ty sẽ rót 1,2 nghìn tỷ USD vào hạ tầng AI vào năm 2027. Con số này bao gồm các trung tâm dữ liệu, chip và thiết bị mạng cần thiết để huấn luyện và vận hành các mô hình AI lớn. Dự báo này nhấn mạnh tốc độ công nghệ đã chuyển từ phòng thí nghiệm nghiên cứu sang triển khai quy mô công nghiệp nhanh như thế nào.
Tuy nhiên, ngân hàng không coi việc chi tiêu này là không có rủi ro. Trong đánh giá của mình, quy mô đầu tư có thể gây căng thẳng cho nguồn năng lượng và làm tăng sự phụ thuộc vào nợ — hai hạn chế hiếm khi xuất hiện trong các dự báo lạc quan về AI.
Năng lượng: nút thắt thầm lặng
Theo Goldman Sachs, năng lượng đang trở thành một nút thắt quan trọng cho việc mở rộng hạ tầng AI. Các trung tâm dữ liệu đã tiêu thụ một lượng điện năng khổng lồ, và làn sóng cơ sở hạ tầng dành riêng cho AI tiếp theo được dự báo sẽ còn đòi hỏi nhiều hơn nữa. Ở nhiều khu vực, lưới điện không được trang bị để xử lý tải trọng này nếu không có nâng cấp đáng kể.
Cảnh báo của ngân hàng cho thấy yếu tố hạn chế tăng trưởng AI có thể không phải là nguồn cung chip hay vốn, mà là khả năng sản xuất và cung cấp đủ điện. Sự thay đổi đó sẽ đưa các công ty tiện ích, cơ quan quản lý và thị trường năng lượng vào trung tâm câu chuyện AI.
Mở rộng dựa vào nợ đặt ra câu hỏi
Goldman Sachs cũng lưu ý rằng làn sóng chi tiêu được dự báo có thể làm tăng sự phụ thuộc vào nợ. Xây dựng hạ tầng AI ở quy mô này đòi hỏi đầu tư ban đầu khổng lồ, và các công ty có thể phải vay nợ để tài trợ. Điều đó làm tăng mức độ rủi ro nếu tăng trưởng doanh thu không đạt được nhanh như kỳ vọng.
Mối lo ngại này không hề trừu tượng. Nếu các hyperscaler — những nhà cung cấp đám mây lớn thúc đẩy phần lớn việc xây dựng — bị áp lực lên tăng trưởng doanh thu, việc trả nợ có thể trở nên khó khăn hơn. Ghi chú của ngân hàng kết nối các sợi chỉ này lại: chi tiêu lớn, hạn chế về năng lượng và gánh nặng nợ tạo thành một tam giác rủi ro.
Áp lực lên các hyperscaler
Chính khoản chi tiêu thúc đẩy tiến bộ AI cũng có thể gây áp lực lên tăng trưởng doanh thu của các hyperscaler. Những công ty này được kỳ vọng sẽ dẫn đầu làn sóng hạ tầng, nhưng chi phí là vô cùng lớn. Goldman Sachs không nêu rõ công ty nào hoặc mức độ áp lực họ sẽ phải đối mặt, nhưng hàm ý rất rõ ràng: kinh tế của hạ tầng AI không được đảm bảo sẽ có lợi cho tất cả mọi người.
Các hyperscaler nằm trong số những bên chi tiêu nhiệt tình nhất cho AI, nhưng dự báo của ngân hàng cho thấy sự nhiệt tình đó đi kèm với chi phí trên bảng cân đối kế toán. Nếu tăng trưởng doanh thu chậm lại trong khi chi tiêu vốn vẫn cao, khoảng cách sẽ phải được quản lý — thông qua định giá, cắt giảm chi phí hoặc huy động thêm vốn.
Những điều cần theo dõi
Dự báo 1,2 nghìn tỷ USD cho năm 2027 của Goldman Sachs là một dự báo, không phải chắc chắn. Bài kiểm tra thực sự sẽ là liệu hạ tầng năng lượng có thể theo kịp và liệu các công ty có thể tài trợ cho việc xây dựng mà không vượt quá khả năng của mình hay không. Hiện tại, ghi chú của ngân hàng đưa ra một con số cho sự bùng nổ AI và nêu tên các hạn chế có thể làm chậm nó.
Các nhà đầu tư và nhà vận hành sẽ theo dõi báo cáo thu nhập của các hyperscaler để tìm dấu hiệu áp lực doanh thu. Các cơ quan quản lý năng lượng và công ty tiện ích sẽ đối mặt với câu hỏi về công suất lưới điện. Và thị trường nợ sẽ cho thấy liệu các bên cho vay có còn sẵn sàng tài trợ cho giai đoạn tiếp theo của hạ tầng AI hay không — hoặc liệu chi phí vốn có bắt đầu gây khó khăn.
