Báo cáo AI của Stanford: 95% doanh nghiệp không có lợi nhuận trên 581 tỷ USD đầu tư toàn cầu

Báo cáo mang tính bước ngoặt của Stanford tiết lộ sự mất kết nối rõ rệt giữa làn sóng đầu tư AI và lợi nhuận thực tế, cho thấy 95% các dự án AI của doanh nghiệp cho đến nay vẫn chưa mang lại giá trị.

Đầu tư tư nhân toàn cầu vào trí tuệ nhân tạo đã tăng hơn gấp đôi lên mức kỷ lục 581 tỷ USD vào năm 2025, nhưng 95% các doanh nghiệp đang thấy mức lợi nhuận bằng không từ chi tiêu AI của họ, theo Báo cáo Chỉ số AI năm 2026 của Đại học Stanford. Báo cáo dài 423 trang làm nổi bật khoảng cách ngày càng lớn giữa chi tiêu vốn khổng lồ và năng suất hữu hình, đặt câu hỏi về khả năng tồn tại kinh tế ngắn hạn của cơn sốt AI.

"Các con số về năng suất kể nhiều câu chuyện khác nhau, tùy thuộc vào nơi bạn nhìn," các tác giả báo cáo lưu ý, trích dẫn một nghiên cứu riêng biệt của MIT cho thấy lợi nhuận tối thiểu trên khoảng 35 đến 40 tỷ USD đầu tư AI của doanh nghiệp. "Đối với các tác vụ đòi hỏi suy luận sâu hơn, các công cụ AI đôi khi làm cho nhân viên chậm hơn chứ không phải nhanh hơn."

Trong khi báo cáo ghi nhận sự gia tăng hiệu quả cho các tác vụ cụ thể — các đại lý hỗ trợ khách hàng giải quyết thêm 15% vấn đề và các nhà phát triển sử dụng GitHub Copilot hoàn thành thêm 26% yêu cầu kéo (pull request) — báo cáo cho thấy đóng góp của AI vào năng suất tổng thể của Hoa Kỳ chỉ là 0,01 điểm phần trăm, theo Mô hình Ngân sách Penn Wharton. Những phát hiện này trùng khớp với mức giảm mạnh 20% trong việc làm cho các nhà phát triển phần mềm Hoa Kỳ từ 22 đến 25 tuổi kể từ năm 2022, ngay cả khi một phần ba các công ty được khảo sát dự kiến sẽ cắt giảm lực lượng lao động trong năm tới do AI.

Dữ liệu của báo cáo cho thấy một sự đánh giá lại tiềm năng của thị trường đối với các công ty lấy AI làm trung tâm đã thu hút hàng trăm tỷ đô la vốn mà không có con đường rõ ràng dẫn đến lợi nhuận. Với khoảng cách hiệu suất giữa các mô hình của Hoa Kỳ và Trung Quốc thu hẹp xuống còn 2,7 điểm phần trăm và tính minh bạch của doanh nghiệp về khả năng của mô hình đang giảm sút, các nhà đầu tư hiện đang đối mặt với thách thức tách biệt các mô hình kinh doanh AI bền vững khỏi một chu kỳ cường điệu thâm dụng vốn.

Câu hỏi 581 tỷ USD

Theo dữ liệu từ công ty phân tích Quid được trích dẫn trong báo cáo, 581 tỷ USD đầu tư vào AI trong năm 2025 đã tăng hơn gấp đôi so với 253 tỷ USD của năm trước và vượt qua mức đỉnh năm 2021 là 360 tỷ USD. Hoa Kỳ tiếp tục thu hút phần lớn vốn, với hơn 344 tỷ USD đầu tư tư nhân trong năm ngoái.

Tuy nhiên, lợi nhuận từ việc triển khai vốn lịch sử này có vẻ không đáng kể. Một nghiên cứu của MIT, được nêu bật trong báo cáo của Stanford, cho thấy 95% các công ty đã không đạt được bất kỳ lợi nhuận tài chính nào từ các khoản đầu tư AI của họ, tổng cộng từ 35 tỷ USD đến 40 tỷ USD cho nhóm được nghiên cứu. Nghịch lý năng suất này tồn tại mặc dù việc áp dụng rộng rãi, với báo cáo lưu ý rằng 88% các tổ chức đã sử dụng AI trong ít nhất một chức năng kinh doanh vào năm 2025, tăng 10 điểm so với năm 2024.

Chi phí môi trường cũng đang tăng lên. Báo cáo ước tính rằng việc huấn luyện một mô hình lớn duy nhất, Grok 4 của xAI, đã tạo ra hơn 72.000 tấn khí thải tương đương carbon, nhiều hơn lượng phát thải của 1.000 chiếc ô tô trung bình trong suốt vòng đời của chúng. Việc xây dựng trung tâm dữ liệu khổng lồ cần thiết để hỗ trợ sự tăng trưởng này cũng đang đối mặt với sự phản đối đáng kể của địa phương, với báo cáo từ Data Center Watch lưu ý rằng các dự án trung tâm dữ liệu trị giá 64 tỷ USD của Hoa Kỳ đã bị chặn hoặc trì hoãn trong hai năm qua.

Nghịch lý năng suất và sự phân hóa thế hệ

Báo cáo vẽ nên một bức tranh mâu thuẫn về tác động của AI đối với lao động. Trong khi các vai trò cụ thể thấy hiệu quả tăng rõ rệt, chẳng hạn như tăng 50% sản lượng cho các nhóm tiếp thị sử dụng các công cụ tạo quảng cáo bằng AI, thì hiệu ứng đối với nền kinh tế rộng lớn hơn là không đáng kể. Mô hình Ngân sách Penn Wharton tính toán đóng góp của AI vào tăng trưởng năng suất các nhân tố tổng hợp của Hoa Kỳ chỉ ở mức 0,01 điểm phần trăm vào năm 2025, một năm mà năng suất tổng thể tăng 2,7%.

Đối với một số tác vụ, AI đã chứng minh là một trở ngại. Báo cáo cho thấy các nhà phát triển mã nguồn mở sử dụng sự hỗ trợ của AI trở nên chậm hơn 19%, và các kỹ sư dựa vào AI để học tập đã phải chịu "hình phạt học tập" có thể cản trở sự phát triển lâu dài của họ.

Tín hiệu thị trường lao động rõ rệt nhất là ở thế hệ. Việc làm cho các nhà phát triển phần mềm Hoa Kỳ từ 22 đến 25 tuổi đã giảm gần 20% so với mức đỉnh năm 2022 tính đến tháng 9 năm 2025. Xu hướng này cho thấy trong khi các nhà phát triển cấp cao an toàn, các vị trí cấp thấp đang bị tự động hóa hoặc loại bỏ, tạo ra một nút thắt tiềm năng cho sự phát triển tài năng trong tương lai.

Trung Quốc thu hẹp khoảng cách khi tính minh bạch giảm sút

Sự thống trị lâu đời của Hoa Kỳ trong lĩnh vực AI tiên tiến đang bị xói mòn. Tính đến tháng 3 năm 2026, khoảng cách hiệu suất giữa mô hình hàng đầu của Anthropic và đối thủ cạnh tranh hàng đầu của Trung Quốc, từ các công ty như DeepSeek, đã thu hẹp xuống còn 2,7 điểm phần trăm. Trong khi Hoa Kỳ vẫn sản xuất nhiều mô hình hàng đầu hơn — 50 mô hình vào năm 2025 so với 30 của Trung Quốc — báo cáo lưu ý rằng Trung Quốc hiện dẫn đầu thế giới về các ấn phẩm AI, cấp bằng sáng chế và, quan trọng là, lắp đặt robot công nghiệp.

Khoảng cách thu hẹp này đang xảy ra giữa một "cuộc khủng hoảng minh bạch." Báo cáo giới thiệu Chỉ số Minh bạch Mô hình Nền tảng, cho thấy điểm số trung bình của các công ty AI lớn đã giảm từ 58 vào năm 2024 xuống còn 40 vào năm 2026. Các mô hình có khả năng nhất, chẳng hạn như các mô hình từ OpenAI, Anthropic và Google, thường là những mô hình ít minh bạch nhất về dữ liệu huấn luyện và phương pháp luận của họ. Sự thiếu minh bạch này, kết hợp với các cáo buộc về "chưng cất đối kháng" của các phòng thí nghiệm Trung Quốc, làm phức tạp bối cảnh cạnh tranh và khiến các nhà đầu tư cũng như các nhà hoạch định chính sách khó đánh giá khả năng thực sự và rủi ro của các mô hình mới.

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