Bản tin Beating AI của Động Sát: Theo nghiên cứu mới nhất của Viện Brookings, tổng vốn đầu tư xây dựng trung tâm dữ liệu AI tại Mỹ dự kiến đạt 10,3 nghìn tỷ USD trong giai đoạn 2025–2032, với mức đầu tư bình quân hằng năm tương đương khoảng 3,63% GDP Mỹ — cao gấp khoảng 1,6 lần thời kỳ đỉnh cao xây dựng đường sắt vào thế kỷ 19 và hơn 3 lần làn sóng xây dựng Internet và cáp quang.

Giáo sư Stijn Van Nieuwerburgh của Trường Kinh doanh thuộc Đại học Columbia nhận định rằng quy mô đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI chưa từng có tiền lệ. Chi tiêu vốn của các tập đoàn công nghệ lớn như Meta và Microsoft đã vượt dòng tiền từ hoạt động kinh doanh; ngày càng nhiều dự án chuyển sang hình thức thuê, liên doanh, pháp nhân mục đích đặc biệt và tài trợ tín dụng tư nhân. Vì vậy, một phần nợ không được ghi nhận trực tiếp trên bảng cân đối kế toán của các công ty công nghệ.

Lấy dự án trung tâm dữ liệu Hyperion của Meta làm ví dụ, tài sản dự án trị giá khoảng 30 tỷ USD tương ứng với 27 tỷ USD nợ, đưa tỷ lệ nợ trên tài sản ở cấp dự án lên 90%. Van Nieuwerburgh ước tính cấu trúc tài trợ liên quan đã phát hành khoảng 1,4 nghìn tỷ USD nợ, trong đó các ngân hàng nắm giữ khoảng 700–800 tỷ USD.

Ông cảnh báo rằng nếu nhu cầu, doanh thu hoặc tiến độ dự án AI không đạt kỳ vọng, các dự án có đòn bẩy cao có thể đối mặt với nguy cơ giá trị vốn chủ sở hữu giảm về 0, thậm chí chủ nợ bị thiệt hại; rủi ro này có thể lan truyền vào hệ thống tài chính thông qua ngân hàng, công ty bảo hiểm và các tổ chức tín dụng tư nhân.

Tuy nhiên, ông nhấn mạnh rằng hiện chưa thể kết luận AI đã hình thành bong bóng, và ở giai đoạn này cũng chưa có một khuôn khổ hoàn chỉnh để đánh giá mức độ phân bổ các rủi ro liên quan trong hệ thống tài chính.

Van Nieuwerburgh đề xuất tăng cường công bố thông tin về nợ ngoài bảng cân đối kế toán và nợ tiềm tàng, đồng thời theo dõi quyền sở hữu tài sản dự án, bên chịu trách nhiệm về nợ, hợp đồng thuê và nghĩa vụ bảo lãnh để nâng cao tính minh bạch trong hoạt động tài trợ. Ông cho rằng trọng tâm quản lý không nên là ngăn cản đầu tư vào AI, mà là nhận diện những nơi rủi ro tiềm ẩn tập trung, tránh để cơn sốt đầu tư AI biến thành rủi ro tài chính mang tính hệ thống trong chu kỳ suy thoái.