Bong bóng AI chưa vỡ, nhưng doanh nghiệp cần chuẩn bị đường lui

Hạ tầng trí tuệ nhân tạo (AI) đang được xây dựng nhanh hơn khả năng chứng minh hiệu quả kinh tế. Tuy nhiên, theo hãng nghiên cứu Forrester, khoảng cách này chưa đồng nghĩa một cú sụp đổ đã cận kề. Điều doanh nghiệp cần làm ngay không phải là ngừng đầu tư, mà là chuẩn bị cho một đợt điều chỉnh có thể làm thay đổi nhà cung cấp, hợp đồng và giá dịch vụ.

Brian Hopkins, Phó chủ tịch phụ trách công nghệ mới nổi tại Forrester, cho biết khoảng 90% nguồn tiền xây dựng hạ tầng điện toán AI hiện nay đến từ những tập đoàn công nghệ lớn, có tài chính lành mạnh và sử dụng dòng tiền tự tạo ra. Đây là lý do quan trọng khiến hãng chưa dự báo bong bóng sắp vỡ. Rủi ro tập trung ở một số đơn vị xây dựng hạ tầng chịu áp lực tài chính và các thỏa thuận tài trợ vòng tròn với những công ty phát triển AI — nơi dòng vốn và cam kết mua dịch vụ đan xen, khiến sức khỏe tài chính của các bên phụ thuộc lẫn nhau.

Trong báo cáo mới, Forrester chỉ ra rằng các nhà vận hành hạ tầng điện toán quy mô cực lớn đang dành tỷ lệ doanh thu kỷ lục cho chi tiêu vốn, tức khoản đầu tư dài hạn vào máy chủ, trung tâm dữ liệu và các tài sản phục vụ AI. Nhưng lợi ích năng suất hiện thấy chưa đủ để biện minh cho tốc độ mở rộng công suất ấy.

Theo tính toán của hãng, các khoản đầu tư hạ tầng chỉ hòa vốn nếu AI giúp tổng sản phẩm quốc nội của Mỹ tăng thêm 5% vào năm 2035. Những ước tính đã công bố cho thấy cải thiện năng suất có thể đóng góp khoảng 2 điểm phần trăm, để lại khoảng trống giá trị gần 1.300 tỷ USD phải đến từ những nguồn khác.

Bain & Company cũng đưa ra một phép tính cho thấy áp lực tương tự: ngành AI cần tạo ra doanh thu 6.000 tỷ USD mỗi năm vào năm 2031 để tiếp tục tài trợ toàn bộ hạ tầng cần thiết. Điều đó đòi hỏi những ứng dụng mới, vượt ra ngoài việc giúp nhân viên làm cùng một công việc nhanh hơn.

Công suất dồi dào và cạnh tranh có thể giúp khách hàng trả ít tiền hơn, nhưng cũng khiến một số phân khúc trở nên thiếu ổn định. Forrester dẫn diễn biến các nhà cung cấp như Anthropic giảm mạnh giá xử lý token trước sức ép từ mô hình nguồn mở. Token là đơn vị văn bản mà mô hình AI xử lý, có thể là một từ hoặc một phần của từ; chi phí dịch vụ thường được tính theo số đơn vị đầu vào và đầu ra này.

Nếu nhu cầu không theo kịp lúc hạ tầng mới đi vào hoạt động, các nhà cung cấp có thể cắt đầu tư, sáp nhập, đổi giá hoặc ngừng sản phẩm. Với doanh nghiệp sử dụng AI, rủi ro vì vậy không chỉ là hóa đơn tăng giảm. Một kế hoạch đã triển khai có thể phải xây dựng lại khi dịch vụ chủ chốt biến mất hoặc nhà cung cấp không còn đủ khả năng duy trì cam kết.

Forrester khuyến nghị lãnh đạo công nghệ theo dõi khoảng cách giữa giá trị kinh doanh đã ký hợp đồng và doanh thu thực tế được ghi nhận. Hai con số này không giống nhau: một hợp đồng có thể hứa hẹn nguồn thu trong nhiều năm, trong khi doanh thu chỉ được ghi nhận theo tiến độ cung cấp dịch vụ và các điều kiện liên quan.

Cách nhà cung cấp huy động tiền để mở rộng hạ tầng cũng là chỉ dấu cần chú ý. Theo Forrester, việc phụ thuộc nhiều hơn vào vốn bên ngoài và khoản trả trước của khách hàng, như hãng đề cập ở Oracle và CoreWeave, là tín hiệu để doanh nghiệp cân nhắc giảm mức độ lệ thuộc. Đây là cảnh báo về rủi ro tài chính và tính liên tục của dịch vụ, không phải kết luận rằng những nhà cung cấp này chắc chắn sẽ gặp sự cố.

Song song với việc theo dõi đối tác, doanh nghiệp cần kiểm chứng từng dự án AI bằng giá trị đo lường được, thay vì coi số lượng thử nghiệm hay mức sử dụng tăng là bằng chứng đủ về hiệu quả.

Một phép thử Forrester đề xuất là đặt kế hoạch AI vào tình huống nhà cung cấp quan trọng thông báo chấm dứt hỗ trợ sau 12 tháng. Kịch bản khác là đơn vị phát triển mô hình không thanh toán được cho bên cung cấp năng lực tính toán, rồi thu hẹp cam kết chất lượng dịch vụ dành cho khách hàng doanh nghiệp.

Các cam kết này thường nằm trong thỏa thuận mức dịch vụ, quy định những tiêu chí như độ sẵn sàng hoặc thời gian phản hồi. Khi chúng bị cắt giảm, ứng dụng AI có thể không còn đáp ứng yêu cầu vận hành, dù bản thân mô hình vẫn hoạt động.

Vì vậy, phương án dự phòng cần trả lời trước ba câu hỏi: ứng dụng nào có thể dừng, dữ liệu và tác vụ tính toán nào phải chuyển đi, và chi phí di chuyển là bao nhiêu. Chuẩn bị đường lui không đồng nghĩa từ bỏ AI; đó là cách tránh để một biến động của đối tác trở thành khủng hoảng nội bộ.

Hopkins nhấn mạnh rằng dư cung tự nó không quyết định thị trường có điều chỉnh hay không. Yếu tố then chốt là nhu cầu — và đây vẫn là ẩn số lớn, bởi nó phụ thuộc vào việc doanh nghiệp tìm được giá trị bền vững từ AI ngoài những cải thiện năng suất đơn thuần.

Những lo ngại này cũng đã xuất hiện ở cấp độ tài chính toàn cầu. Quỹ Tiền tệ Quốc tế cảnh báo thị trường tài chính ngày càng dễ tổn thương trước một đợt điều chỉnh liên quan đến AI, có thể kéo theo xáo trộn kinh tế diện rộng. Ngân hàng Thanh toán Quốc tế cũng nhận thấy những dấu hiệu tương đồng với các bong bóng kinh tế trong quá khứ.

Dù vậy, thông điệp của Forrester không phải là rút lui hàng loạt: hãy tiếp tục đầu tư nơi AI chứng minh được giá trị, theo sát sức khỏe tài chính của nhà cung cấp và sẵn sàng đổi hướng. Chưa thể biết khi nào thị trường sẽ điều chỉnh, nhưng doanh nghiệp có thể quyết định ngay hôm nay mình sẽ bị động đến mức nào nếu điều đó xảy ra.