Kế hoạch của những “gã khổng lồ” công nghệ Mỹ rót 400 tỉ USD vào phát triển trí tuệ nhân tạo (AI) trong năm nay đang nhận tín hiệu trái chiều từ giới đầu tư, trong đó phần lớn cho rằng con số đó còn xa mới đủ để các hệ thống đạt đến trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) - trạng thái mà máy học thông minh hơn con người, số khác cảnh báo nguy cơ "bong bóng" do bị thổi phồng quá mức.

Một trung tâm dữ liệu của Amazon ở bang Virginia. Ảnh: Bloomberg

Kết quả kinh doanh ấn tượng

Làn sóng đầu tư vào AI đang định hình lại vị trí các tập đoàn công nghệ lớn nhất thế giới dựa trên vốn hóa thị trường, với một số công ty đạt mức định giá chưa từng có. Chẳng hạn như Nvidia, hãng chip Mỹ trong tuần này đã trở thành công ty đầu tiên trên thế giới vượt qua mức vốn hóa thị trường 5.000 tỉ USD, đánh dấu bước ngoặt lịch sử trong bối cảnh bùng nổ AI trước làn sóng tăng cường chi tiêu cho các trung tâm dữ liệu và cơ sở hạ tầng máy tính.

Năm ngoái, tổng chi tiêu vốn của 4 công ty công nghệ hàng đầu tại Thung lũng Silicon gồm Microsoft, Alphabet, Amazon và Meta tăng vọt 63% lên con số kỷ lục 246 tỉ USD. Năm nay, các công ty dự báo tổng chi tiêu có thể cán mốc 400 tỉ USD và tiếp tục tăng đáng kể vào năm 2026 khi họ cạnh tranh xây dựng, trang bị các trung tâm dữ liệu để duy trì vị trí hàng đầu trong nghiên cứu mô hình ngôn ngữ lớn.

Công ty con lớn nhất thuộc tập đoàn Alphabet là Google cho biết chi phí vốn cho cả năm sẽ tăng từ 85 tỉ USD lên khoảng 91-93 tỉ USD dựa trên hiệu quả từ các khoản đầu tư mang lại. Theo Nhật báo Phố Wall, báo cáo doanh thu nền tảng Google Cloud vượt kỳ vọng các nhà phân tích với mức tăng 34% lên 15,2 tỉ USD; trong khi công cụ trợ lý AI Gemini hiện có 650 triệu người dùng hoạt động hằng tháng, tăng 44% so với 3 tháng trước.

Không thua kém, Microsoft cho biết trong năm qua dành hơn 88 tỉ USD để xây dựng các trung tâm dữ liệu AI và điện toán đám mây. Sau mức chi tiêu 34,9 tỉ USD trong quý III, Microsoft sẽ tiếp tục tăng các khoản đầu tư mở rộng cơ sở hạ tầng quy mô toàn cầu. Động lực này được thúc đẩy dựa trên mức tăng trưởng doanh thu ổn định của mảng đám mây Azure và nhu cầu ngày càng lớn của khách hàng đối với các dịch vụ AI.

Theo sát là Amazon và Apple khi cả 2 công bố kết quả kinh doanh quý III ấn tượng trong bối cảnh phân khúc đám mây tăng trưởng nhanh nhất nhờ AI. Chẳng hạn, mảng dịch vụ điện toán đám mây Amazon Web Services (AWS) ghi nhận doanh thu bật tăng 20% lên 33 tỉ USD trong quý III. Nhờ hiệu ứng này, Amazon cho biết họ đang chạy đua để đưa năng lực mới vào hoạt động trong khi Apple cũng xác nhận tăng cường đầu tư vào AI dù tổng chi tiêu còn khiêm tốn so với những ông lớn công nghệ khác.

Về phần mình, Meta cho biết sẽ tăng đáng kể nguồn vốn đầu tư vào năm 2026 nhằm nâng cao năng lực AI trong các nền tảng truyền thông xã hội cốt lõi và phát triển những sản phẩm mới như kính thông minh. So với năm ngoái, chi phí vốn của Meta đã tăng gần gấp đôi lên 72 tỉ USD và khả năng vượt 100 tỉ USD vào năm sau.

Nỗi lo “bong bóng AI”

Ngay lúc tiềm năng chuyển đổi của AI đang được quan tâm, một số người tham gia thị trường tỏ ra thận trọng trước câu hỏi những khoản chi tiêu khổng lồ này cuối cùng sẽ dẫn đến đâu.

Các công ty và nhiều đơn vị thúc đẩy AI cho rằng đầu tư là cần thiết để giành lợi thế cạnh tranh. Vấn đề là một số công ty không cung cấp thông tin chi tiết về lộ trình phát hành hay mốc thời gian ra mắt sản phẩm; hoặc thời điểm nhà đầu tư có thể thu về lợi nhuận. Bên cạnh đó là quan ngại về việc các công ty không đảm bảo được lợi nhuận từ các khoản đầu tư AI khi nhiều chương trình thí điểm trong doanh nghiệp hầu như đều thất bại. Điều này làm dấy lên lo lắng tăng gấp đôi chi tiêu nhưng không có sự gia tăng tương xứng về doanh thu, dẫn tới nguy cơ hao hụt vốn và làm cạn kiệt các ngành kinh doanh không liên quan AI.

Các nhà phân tích cũng đặt ra những câu hỏi hóc búa về khả năng thế giới có đang rơi vào thời kỳ “bong bóng AI” trước cảnh báo của Quỹ Tiền tệ Quốc tế (IMF) về nguy cơ thị trường công nghệ bị thổi phồng quá mức. Cũng có ý kiến chỉ ra số lượng người dùng trả phí cho công nghệ hiện có còn khá ít và việc phải mất nhiều năm đào tạo trước khi lực lượng lao động trên thế giới có thể sử dụng nó một cách hiệu quả.

MAI QUYÊN (Theo WSJ, investmentnew)