Tình thế khó xử của đầu tư mạo hiểm: Ba thử thách ba lần liên quan đến vốn, tài trợ dưới làn sóng AI

Giá cổ phiếu của Oracle gần đây giảm mạnh đã gây ra những suy nghĩ sâu sắc trong thị trường. Đây không chỉ là vấn đề của riêng một doanh nghiệp mà còn là tín hiệu cho thấy toàn bộ logic đầu tư rủi ro vào AI đang diễn ra một sự chuyển đổi âm thầm. Các nhà đầu tư bắt đầu nhận thức rằng câu chuyện tăng trưởng chi tiêu vốn đơn thuần đã không còn đủ để duy trì những ước mơ định giá trên đám mây; họ cần thấy được lợi nhuận kinh doanh thực sự. Vậy thị trường đang lo lắng điều gì? Nhìn từ ba khía cạnh lợi nhuận vốn đầu tư, khó khăn trong huy động vốn và mối liên hệ giữa các doanh nghiệp, lĩnh vực đầu tư mạo hiểm vào AI đang đối mặt với những thử thách chưa từng có tiền lệ.

Liệu khoản vốn khổng lồ có thể mang lại lợi nhuận thực sự?

Điểm nổi bật nhất của làn sóng AI lần này chính là các công ty công nghệ đã tăng cường mạnh mẽ chi tiêu vốn chưa từng có. Sự thay đổi này đang thúc đẩy các công ty công nghệ Mỹ chuyển từ mô hình vận hành “tài sản nhẹ” truyền thống sang cấu trúc “tài sản nặng” đòi hỏi nhiều vốn hơn. Theo dữ liệu của FactSet, trong bốn quý gần nhất, năm nhà cung cấp dịch vụ đám mây siêu lớn (Hyperscalers) đã chi tổng cộng 357,2 tỷ USD cho các lĩnh vực liên quan đến AI, và thị trường dự đoán quy mô này sẽ vượt mốc 5000 tỷ USD vào năm 2026.

Những con số này có vẻ hoành tráng, nhưng vấn đề cốt lõi nằm ở tính không chắc chắn của lợi nhuận. Xét về dòng tiền, trung bình các công ty này đã dành khoảng 60% dòng tiền tự do cho chi tiêu AI. Trong đó, Oracle chi tới 582% dòng tiền hoạt động để đầu tư vào AI, điều này có nghĩa là dòng tiền tự do của họ đã không còn đủ để đáp ứng nhu cầu đầu tư — công ty phải dựa vào huy động vốn từ bên ngoài để duy trì tốc độ này.

Mức độ lo ngại về tỷ suất lợi nhuận đầu tư (ROI) của AI ngày càng tăng. Dù AI được xem là lĩnh vực công nghệ tiềm năng nhất của tương lai, nhưng con đường thương mại hóa vẫn còn mờ mịt, mô hình lợi nhuận vẫn đang trong giai đoạn thử nghiệm. Điều này đặt ra một câu hỏi nền tảng: những khoản đầu tư khổng lồ này cuối cùng có thể chuyển hóa thành lợi nhuận thực tế ở quy mô nào?

Về mặt kinh tế học, đầu tư vốn thường tuân theo quy luật giảm dần lợi nhuận cận biên. Khi quy mô đầu tư ngày càng lớn, hiệu quả cận biên của đầu tư vào AI có khả năng sẽ giảm đi. Tuy nhiên, điều đáng lo ngại là chi phí đầu tư vào AI lại không giảm mà còn tăng. Từ năm 2023 trở đi, giá các thiết bị máy tính và xử lý thông tin liên tục tăng, trái ngược hoàn toàn với xu hướng giảm giá của các hàng hóa vốn trong cơn sóng Internet những năm 1990. Hiện tượng này cho thấy một thực tế không thể bỏ qua: đầu tư vào AI hiện tại chưa bước vào giai đoạn quy mô kinh tế, mà còn rơi vào tình trạng “kích thước không kinh tế”.

Sự chuyển đổi nhận thức này đã tác động trực tiếp đến định giá cổ phiếu. Nếu các nhà đầu tư trước đó quá lạc quan về lợi nhuận, thì kỳ vọng này chắc chắn sẽ điều chỉnh. Việc giá cổ phiếu Oracle giảm chính là biểu hiện rõ ràng của quá trình điều chỉnh đó. Điều này đánh dấu sự kết thúc của một thời đại — thời kỳ chỉ cần công bố tăng chi tiêu vốn là có thể kích thích thị trường đã qua. Hiện tại, nhà đầu tư không còn mong đợi cam kết vô hạn về dòng tiền nữa, mà cần thấy rõ lợi nhuận kinh doanh thực sự, có thể nhìn thấy và chạm vào được.

Môi trường huy động vốn ngày càng khó khăn, rủi ro nợ doanh nghiệp được định giá lại

Các doanh nghiệp muốn thực hiện các khoản đầu tư quy mô lớn thì nguồn vốn từ đâu ra? Nếu dòng tiền nội bộ không đủ, họ buộc phải dựa vào huy động vốn từ bên ngoài. Việc huy động vốn dễ hay khó, chi phí ra sao phụ thuộc vào niềm tin của thị trường tài chính vào khả năng trả nợ và triển vọng hoạt động của doanh nghiệp — chính là các điều kiện tín dụng. Khi niềm tin thị trường dao động, các điều kiện tín dụng sẽ thắt chặt hơn, doanh nghiệp không chỉ phải đối mặt với chi phí vay cao hơn mà còn bị đe dọa về tính bền vững của kế hoạch đầu tư.

Oracle đang đối mặt với tình cảnh như vậy. Kế hoạch chi tiêu vốn lớn của họ phần lớn dựa vào huy động vốn từ bên ngoài. Theo báo cáo tài chính mới nhất, lượng tiền mặt tiêu hao trong quý này của Oracle đã tăng thêm, dòng tiền tự do đã rơi xuống mức âm 10 tỷ USD. Từ góc độ bảng cân đối kế toán, tính đến tháng 5 năm 2025 (nghĩa là trong năm tài chính 2025), lợi nhuận (chưa trừ lãi vay, thuế, khấu hao) của Oracle đạt 28,9 tỷ USD, trong khi tổng nợ ròng lên tới 97,7 tỷ USD. Khoảng cách lớn giữa lợi nhuận và nợ nần này thật sự gây sốc.

Sự không phù hợp này đang thúc đẩy thị trường định giá lại rủi ro nợ của Oracle. Một chỉ số phản ánh rõ nét là spread của hợp đồng hoán đổi rủi ro tín dụng (CDS) — trong vài tháng gần đây, spread này liên tục tăng, đã vượt trên 140 điểm cơ bản, đạt mức cao nhất kể từ cuộc khủng hoảng tài chính 2008. Điều này cho thấy các bên cho vay lo ngại rõ rệt về rủi ro tín dụng của Oracle, họ yêu cầu mức bảo hiểm vỡ nợ cao hơn. Điều này đồng nghĩa với việc khả năng huy động vốn và chi phí vay trong tương lai của Oracle sẽ tăng đáng kể.

Oracle không phải là trường hợp duy nhất. Các doanh nghiệp khác liên quan đến AI cũng gặp phải tình cảnh tương tự. Ví dụ, công ty hạ tầng đám mây CoreWeave, tháng 11 năm 2024, do tiến độ thực hiện hợp đồng của một số khách hàng chậm lại, buộc phải hạ dự báo doanh thu cả năm. Sau khi cổ phiếu giảm mạnh, công ty đã công bố kế hoạch phát hành trái phiếu chuyển đổi trị giá 2 tỷ USD để bổ sung vốn. Các hành động này càng làm dấy lên lo ngại về áp lực huy động vốn của họ, khiến cổ phiếu tiếp tục giảm mạnh. Từ tháng 11 đến nay, cổ phiếu CoreWeave đã giảm tổng cộng 37%. Đồng thời, spread CDS của trái phiếu công ty này từ dưới 400 điểm cơ bản đã tăng nhanh lên khoảng 773 điểm, cho thấy tình hình tín dụng và khả năng tái cấp vốn đang xấu đi rõ rệt.

Các tập đoàn công nghệ liên kết chặt chẽ, rủi ro hệ thống ngày càng rõ nét

Điểm đặc biệt của làn sóng AI lần này chính là các tập đoàn công nghệ truyền thống dần dần đảm nhận vai trò của các công ty đầu tư mạo hiểm, trở thành những nhà hỗ trợ chính cho các startup. Mô hình này có ưu điểm là tăng cường hợp tác ngành, tạo ra sức mạnh tổng thể, giảm thiểu bất đối xứng thông tin. Nhưng đổi lại, nó mang đến những điểm yếu mới: các doanh nghiệp hình thành các mối liên hệ phức tạp về đầu tư và huy động vốn, rủi ro của một doanh nghiệp dễ dàng lan truyền qua chuỗi ngành hoặc chuỗi vốn, tạo ra nguy cơ lây nhiễm hệ thống.

Hiện nay, các tập đoàn như Nvidia, OpenAI, Oracle đã xây dựng mạng lưới hợp tác sâu rộng trong các lĩnh vực đầu tư, dịch vụ đám mây, triển khai chip và nghiên cứu chung. Các doanh nghiệp này đã “liên kết” chặt chẽ, hình thành một mạng lưới liên kết chặt chẽ. Cụ thể: Nvidia đồng ý đầu tư tối đa 100 tỷ USD vào OpenAI, đồng thời mua dịch vụ đám mây trị giá 6,3 tỷ USD của CoreWeave, còn đầu tư 5 tỷ USD vào Intel và dự định hợp tác phát triển chip. OpenAI ký hợp đồng hợp tác đám mây trị giá 300 tỷ USD với Oracle, dự kiến trả tối đa 22,4 tỷ USD cho CoreWeave, đồng thời triển khai chip AMD trị giá hàng chục tỷ USD.

Thị trường bắt đầu lo ngại rằng, nếu một trong số các doanh nghiệp này gặp thất bại trong đầu tư hoặc gặp vấn đề về dòng tiền, thì tác động tiêu cực sẽ nhanh chóng lan rộng sang các doanh nghiệp hợp tác khác. Cổ phiếu của Oracle gần đây đã giảm mạnh, đã cho thấy rõ điều này — các doanh nghiệp liên quan khác cũng đồng loạt giảm giá. Ngay cả những công ty có kết quả kinh doanh vượt mong đợi như Broadcom cũng chịu ảnh hưởng rõ rệt. Hiện tượng này cho thấy thị trường đang xem xét lại rủi ro hệ thống tiềm ẩn trong mô hình “liên minh” của các doanh nghiệp AI hiện nay.

Ảnh hưởng sâu sắc của sự thay đổi logic AI đối với kinh tế Mỹ

Năm 2025, tăng trưởng kinh tế Mỹ thể hiện sự bền bỉ rõ rệt, phần lớn nhờ vào mở rộng đầu tư tài sản cố định liên quan đến AI và hiệu ứng giàu có mà nó mang lại. Theo tính toán, trong nửa đầu năm 2025, AI đã đóng góp khoảng 0,7 điểm phần trăm vào tốc độ tăng trưởng GDP thực tế của Mỹ theo năm, chiếm khoảng một phần ba tổng mức tăng trưởng. Nói cách khác, nếu loại trừ yếu tố AI, động lực tăng trưởng nội sinh của các ngành truyền thống không đủ mạnh, và hiệu suất tổng thể của nền kinh tế cũng không mạnh như các số liệu bề mặt thể hiện.

Đến năm 2026, khi thị trường bắt đầu nghi ngờ khả năng đầu tư vốn của AI có thể đạt lợi nhuận đủ, cùng với việc môi trường huy động vốn siết chặt hơn đối với các doanh nghiệp liên quan, khả năng cao là tốc độ tăng trưởng đầu tư tài sản cố định liên quan đến AI sẽ đối mặt với áp lực giảm rõ rệt. Rủi ro này khó có thể được đối phó bằng chính sách tiền tệ nới lỏng, vì vấn đề cốt lõi của AI không phải là chi phí vay cao mà là tính không chắc chắn trong việc thực hiện lợi nhuận đầu tư. Thêm vào đó, chính sách thuế của chính quyền Trump đã làm tăng chi phí cung ứng, đẩy giá các hàng hóa vốn của AI lên cao, điều này cũng không thể được giải quyết bằng chính sách nới lỏng của Fed.

Hiệu ứng giàu có từ AI cũng cần được đặc biệt chú ý. Nghiên cứu của Moody cho thấy, hiện tại gần một nửa chi tiêu tiêu dùng của Mỹ do 10% nhóm thu nhập cao nhất chi trả, và nhóm này nắm giữ khoảng 87% cổ phiếu Mỹ. Trong những năm gần đây, tầng lớp giàu có này liên tục hưởng lợi từ lợi nhuận đáng kể của thị trường vốn. Khi thị trường điều chỉnh làm giảm hiệu ứng giàu có, tiêu dùng cũng sẽ chịu ảnh hưởng.

Song song đó, thị trường lao động Mỹ đã có dấu hiệu yếu đi liên tục, triển vọng việc làm không chắc chắn đang làm giảm niềm tin của người tiêu dùng. Khi nền kinh tế bước vào giai đoạn hậu chu kỳ, nhu cầu tiêu dùng thường thiếu hụt rõ rệt. Mô hình tiêu dùng “K-shape” hiện nay — tức là sự phân hóa rõ rệt giữa nhóm thu nhập cao và nhóm tiêu dùng phổ thông — có thể đang phản ánh những tín hiệu tương tự. Cần theo dõi sát sao và đặc biệt chú ý đến xu hướng này.

Tổng thể, lĩnh vực đầu tư mạo hiểm vào AI đang trải qua một quá trình chuyển đổi từ lạc quan sang lý trí. Tốc độ tăng chi tiêu vốn chậm lại, điều kiện huy động vốn thắt chặt, rủi ro liên kết giữa các doanh nghiệp nổi lên — ba thách thức này đang đan xen, từng bước định hình lại toàn bộ logic đầu tư của ngành. Đây không phải là một biến động ngắn hạn của thị trường, mà là một sự suy nghĩ sâu sắc về tính bền vững của các khoản đầu tư vào AI.