Doanh thu AI đạt 25 tỷ USD, chứng minh cho làn sóng đầu tư trung tâm dữ liệu

Doanh số bán AI toàn cầu không bao gồm Trung Quốc đã đạt 25 tỷ USD trong quý đầu tiên của năm 2026, vượt qua ước tính 21 tỷ USD chi phí khấu hao của ngành liên quan đến đầu tư trung tâm dữ liệu và chip trong quý thứ hai liên tiếp, theo một báo cáo từ công ty nghiên cứu Exponential View. Cột mốc này cho thấy hàng trăm tỷ USD mà các công ty công nghệ đang đổ vào cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo có thể bền vững về mặt kinh tế — mặc dù biên lợi nhuận vẫn còn mỏng.

"Hiện tại, các chỉ số kinh tế đang đứng vững. Nhưng biên độ sai số rất hẹp," báo cáo nhận định. Chi phí khấu hao vẫn tiêu tốn hơn hai phần ba doanh thu, chỉ để lại một khoảng đệm nhỏ để trang trải các chi phí khác như điện năng, nhân công và tài chính. Azeem Azhar, người sáng lập Exponential View và là nhà đầu tư vào hàng chục công ty khởi nghiệp, cho biết dữ liệu cho thấy ngành này "chỉ vừa đủ" vượt qua rào cản khấu hao và "nói một cách tương đối, tình hình đang được cải thiện theo thời gian."

Những phát hiện này giải quyết một trong những câu hỏi trọng tâm đang đè nặng lên cơn sốt AI: liệu nhu cầu của khách hàng có đủ lớn để biện minh cho chi tiêu vốn chưa từng có hay không. Các công ty công nghệ lớn nhất của Mỹ — Meta Platforms Inc., Alphabet Inc., Microsoft Corp. và Amazon.com Inc. — có kế hoạch chi tới 725 tỷ USD trong năm nay cho chi tiêu vốn, phần lớn dành cho cơ sở hạ tầng AI, trong một trong những đợt chi tiêu doanh nghiệp lớn nhất lịch sử. Phần lớn sự bùng nổ AI được đo lường từ phía cung thông qua các công bố từ Nvidia Corp. và các hyperscaler, trong khi nhu cầu khó định lượng hơn vì nhiều phòng thí nghiệm AI quan trọng nhất, bao gồm OpenAI và Anthropic, vẫn là các công ty tư nhân.

Cỗ Máy Tài Trợ Đằng Sau Cuộc Xây Dựng

Dòng vốn đổ vào AI không chỉ giới hạn ở các hyperscaler. Hơn 63 cái gọi là neolab — các công ty khởi nghiệp huy động hàng tỷ USD ngay từ đầu để tập trung vào nghiên cứu tiên phong thay vì sản phẩm — có tổng giá trị hơn 300 tỷ USD và đã huy động được khoảng 48 tỷ USD, theo dữ liệu do Deedy Das, đối tác của Menlo Ventures, tổng hợp. Con số này chiếm 16% trong tổng số khoảng 283 tỷ USD được đầu tư vào các công ty khởi nghiệp không bao gồm OpenAI hoặc Anthropic trong năm qua.

Nhiều vòng gọi vốn này được cấu trúc theo từng đợt (tranche), cho phép các nhà đầu tư chính mua vào ở mức định giá thấp hơn trước khi đợt thứ hai với giá cao hơn được chào bán cho các công ty khác. Ineffable Intelligence, công ty khởi nghiệp về học tăng cường do cựu nhà khoa học Google DeepMind David Silver thành lập, đã huy động được 1,1 tỷ USD trong vòng gọi vốn được ca ngợi là vòng hạt giống lớn nhất châu Âu. Trên thực tế, công ty đã huy động 11 triệu USD từ Sequoia với mức định giá trước vốn khoảng 55 triệu USD, sau đó huy động thêm 1,1 tỷ USD với mức định giá trước vốn 4 tỷ USD vài tuần sau đó — mức chênh lệch hơn 70 lần cho cùng một công ty.

"Trong một thị trường mà việc gây quỹ dựa trên cảm xúc, một tiêu đề tỷ USD có giá trị hơn nhiều so với một tiêu đề chính xác," Jaya Gupta, đối tác tại Foundation Capital, cho biết. Hoạt động này đã trở nên phổ biến đến mức CEO của Mercor, Brendan Foody, đã gọi đây là "Sequoia Scam" trong một bài đăng trên mạng xã hội, mặc dù sau đó anh thừa nhận đó là "thông lệ phổ biến trong ngành ở tất cả các công ty hàng đầu."

Biên Lợi Nhuận Mỏng, Khoảng Trống Sai Số Hẹp

Báo cáo của Exponential View chỉ ra rằng rủi ro tài chính đang chuyển dịch sang thị trường vốn thông qua hợp đồng thuê, nợ và vốn chủ sở hữu, đặc biệt là ở các neocloud — các nhà cung cấp đám mây nhỏ hơn cho thuê GPU của Nvidia cho các công ty khởi nghiệp AI. Nếu nhu cầu suy yếu hoặc lãi suất tăng, các công ty này sẽ chịu áp lực lớn nhất.

Đối với các nhà đầu tư, dữ liệu này cung cấp sự xác nhận nền tảng đầu tiên rằng chi tiêu cho AI có thể tự duy trì. Nvidia, có doanh thu trung tâm dữ liệu đã tăng hơn gấp năm lần kể từ khi bắt đầu bùng nổ AI, đang giao dịch ở mức khoảng 30 lần thu nhập dự phóng. Rủi ro về một câu chuyện "bong bóng capep vỡ" — nơi chi tiêu của hyperscaler sụp đổ vì các ứng dụng AI không tạo ra đủ lợi nhuận — đã giảm bớt với hai quý liên tiếp doanh thu bù đắp được khấu hao. Nhưng biên lợi nhuận hẹp có nghĩa là bất kỳ sự chậm lại nào trong việc áp dụng AI hoặc sự thay đổi trong mô hình mua hàng của doanh nghiệp có thể nhanh chóng đảo ngược các phép tính.

"Ở giai đoạn này của một khoản đầu tư vào bất kỳ loại chi tiêu vốn nào, bạn sẽ không kỳ vọng đã vượt qua rào cản đó một cách ngoạn mục, bởi vì nếu bạn đã làm vậy, có lẽ bạn đã bỏ lỡ điều gì đó," Azhar nói.

Bài viết này chỉ nhằm mục đích cung cấp thông tin và không cấu thành lời khuyên đầu tư.