Gartner cảnh báo 3.500 tỷ USD đầu tư hạ tầng AI có nguy cơ mất giá

Nguyên nhân là doanh thu từ các dịch vụ AI dành cho doanh nghiệp và người tiêu dùng có thể không đủ để mang lại lợi nhuận tương xứng với quy mô vốn đã bỏ ra.

Theo nghiên cứu mới của Gartner, các nhà cung cấp AI dự kiến chi gần 1.000 tỷ USD cho hạ tầng trong năm 2026 và tiếp tục đầu tư thêm khoảng 6.000 tỷ USD trong giai đoạn 2027–2030. Tuy nhiên, doanh thu từ các dịch vụ AI phục vụ doanh nghiệp và người tiêu dùng được dự báo không đủ để bảo đảm khả năng sinh lời cho toàn bộ khoản đầu tư hạ tầng theo kế hoạch.

RỦI RO VỚI CÁC KHOẢN ĐẦU TƯ VÀO HẠ TẦNG AI

Will Sommer, Giám đốc phân tích cấp cao tại Gartner, cho biết các đơn vị sở hữu trung tâm dữ liệu AI cần tạo ra tổng cộng 8.500 tỷ USD doanh thu lũy kế đến năm 2030 để trang trải chi phí đầu tư vốn, chi phí tài chính và đạt tỷ suất sinh lời trên vốn đầu tư 12%.

Trong khi đó, Gartner ước tính doanh thu từ các dịch vụ AI dành cho doanh nghiệp và người tiêu dùng có thể được quy thuộc cho hạ tầng trung tâm dữ liệu sẽ không vượt quá 3.600 tỷ USD trong cùng giai đoạn. Như vậy, khoảng cách giữa doanh thu dự kiến và mức doanh thu cần thiết để bù đắp chi phí, đồng thời đạt tỷ suất sinh lời giả định, lên tới 4.900 tỷ USD.

Các đơn vị sở hữu trung tâm dữ liệu AI cần tạo ra tổng cộng 8.500 tỷ USD doanh thu lũy kế đến năm 2030 để trang trải chi phí đầu tư vốn, chi phí tài chính và đạt tỷ suất sinh lời trên vốn đầu tư 12%.

Khoảng chênh lệch này đặt ra rủi ro đáng kể đối với các khoản đầu tư vào máy chủ, thiết bị mạng, chip bán dẫn và những thành phần hạ tầng khác phục vụ AI. Gartner nhận định hơn 4.000 tỷ USD tài sản hạ tầng AI có thể đối mặt với nguy cơ bị ghi giảm giá trị đến năm 2032 nếu tốc độ đầu tư tiếp tục được duy trì như hiện nay.

Dự báo này có tính đến quá trình khấu hao của hạ tầng tính toán AI, bao gồm phần cứng được sử dụng để xử lý các tác vụ AI. Theo kịch bản của Gartner, ngành này sẽ chưa đạt được mức tỷ suất sinh lời trên vốn đầu tư 12% trước cuối năm 2032.

Quy mô đầu tư ngày càng lớn cũng thể hiện trong dự báo chi tiêu AI toàn cầu. Gartner dự kiến tổng chi tiêu cho AI trên thế giới đạt 2.700 tỷ USD trong năm 2026, tăng 49,5% so với năm 2025. Trong đó, hạ tầng chiếm khoảng 1.480 tỷ USD, tương đương 56% tổng chi tiêu; dịch vụ AI đạt 576,5 tỷ USD và phần mềm AI đạt 461,6 tỷ USD.

Sang năm 2027, chi tiêu cho hạ tầng AI được dự báo tăng lên 1.980 tỷ USD. Danh mục này bao gồm máy chủ tối ưu hóa cho AI, thiết bị mạng, chip bán dẫn và các dịch vụ liên quan.

Một vấn đề khác là các đơn vị sở hữu hạ tầng có thể không thu được phần lớn doanh thu phát sinh từ các dịch vụ AI. Theo Gartner, doanh thu mà nhóm này nhận được sẽ thấp hơn một nửa tổng doanh thu dịch vụ AI, bởi nhiều nhà cung cấp AI được xây dựng trên nền tảng công nghệ mới (AI-native) cung cấp dịch vụ mà không trực tiếp sở hữu hạ tầng tính toán bên dưới.

Trường hợp của CoreWeave cho thấy chi phí vận hành và khấu hao có thể gia tăng nhanh chóng khi doanh nghiệp mở rộng năng lực tính toán AI. Theo hồ sơ thường niên nộp lên Ủy ban Chứng khoán và Giao dịch Mỹ (SEC), công ty ghi nhận 2,93 tỷ USD chi phí công nghệ và hạ tầng trong năm 2025, tăng mạnh so với mức 961 triệu USD của năm 2024.

Trong tổng chi phí này, khấu hao và phân bổ chiếm khoảng 2,3 tỷ USD trong năm 2025, so với 843 triệu USD một năm trước đó. CoreWeave hiện ước tính thời gian sử dụng hữu ích của phần cứng tính toán tại các trung tâm dữ liệu là sáu năm, sau khi kéo dài thời gian ước tính từ năm năm kể từ tháng 1/2023.

ÁP LỰC TÀI CHÍNH LÊN CÁC NHÀ CUNG CẤP ĐIỆN TOÁN ĐÁM MÂY CHUYÊN BIỆT

Theo Gartner, các nhà cung cấp dịch vụ đám mây chuyên biệt cho AI, thường được gọi là neocloud, có nguy cơ chịu áp lực tài chính lớn hơn so với những nhà cung cấp đám mây quy mô lớn đã có hệ sinh thái kinh doanh đa dạng.

Các doanh nghiệp hyperscaler có thể dựa vào nhiều nguồn doanh thu khác nhau để hỗ trợ các khoản đầu tư hạ tầng quy mô lớn. Ngược lại, neocloud phụ thuộc nhiều hơn vào doanh thu từ dịch vụ tính toán AI và các nền tảng liên quan. Sự phụ thuộc này khiến khả năng thu hồi vốn của họ dễ bị ảnh hưởng nếu nhu cầu không tăng đủ nhanh hoặc doanh thu không theo kịp chi phí đầu tư.

Gartner dự báo chi tiêu cho dịch vụ hạ tầng dưới dạng dịch vụ (IaaS) được tối ưu hóa cho AI sẽ tăng từ 66 tỷ USD năm 2027 lên 174 tỷ USD vào năm 2030. Tuy nhiên, theo hãng nghiên cứu này, phần lớn nhà cung cấp năng lực tính toán AI sẽ gặp khó khăn trong việc thu hồi vốn trước khi thế hệ chip bán dẫn AI hiện tại được thay thế.

“Chi tiêu cho IaaS được tối ưu hóa cho AI sẽ tăng không đủ nhanh để phần lớn nhà cung cấp dịch vụ tính toán AI thu hồi được các khoản đầu tư của mình”, chuyên gia Will Sommer nhận định.

Rủi ro càng lớn khi vòng đời công nghệ phần cứng có thể ngắn hơn thời gian cần thiết để thu hồi vốn. Các nhà cung cấp phải đầu tư liên tục để duy trì năng lực tính toán, trong khi chip và hệ thống máy chủ có thể nhanh chóng mất lợi thế khi thế hệ phần cứng mới xuất hiện. Điều này làm gia tăng sức ép lên doanh thu, chi phí khấu hao và hiệu quả sử dụng vốn.

Gartner dự báo áp lực chi phí kết hợp với khó khăn trong việc tạo ra mô hình kinh doanh khác biệt sẽ khiến hơn 80% nhà cung cấp neocloud ngừng hoạt động độc lập trước năm 2030.

Dự báo này cho thấy sự tăng trưởng nhanh của thị trường AI không đồng nghĩa mọi khoản đầu tư vào hạ tầng đều có thể mang lại lợi nhuận. Khi chi phí xây dựng năng lực tính toán tiếp tục tăng, khả năng tạo doanh thu, kiểm soát chi phí và thu hồi vốn sẽ trở thành những yếu tố quyết định đối với tính bền vững của các nhà cung cấp hạ tầng AI trong những năm tới.

Thanh Minh