Giáo sư tài chính danh tiếng Aswath Damodaran của Trường Kinh doanh Stern thuộc Đại học New York, người được mệnh danh là "Trưởng khoa Định giá", đã đưa ra một cảnh báo nghiêm trọng về cơn sốt đầu tư khổng lồ vào trí tuệ nhân tạo (AI) đang thúc đẩy ngành công nghệ hiện đại. Ông Damodaran cảnh báo rằng đợt điều chỉnh thị trường cuối cùng có thể gây thiệt hại nặng nề hơn nhiều so với sự sụp đổ của bong bóng dot-com năm 2000, vì các cấu trúc kinh tế và tài chính cơ bản của sự bùng nổ AI hiện nay tiềm ẩn những rủi ro hệ thống chưa từng có.
Trong khi nhiều nhà bình luận thị trường thường so sánh trực tiếp với bong bóng công nghệ cuối những năm 1990, Giáo sư Damodaran chỉ ra hai khác biệt cơ bản, nguy hiểm khiến chu kỳ đầu cơ hiện nay biến động mạnh hơn rất nhiều. ⚠️
1. Chi phí vốn khổng lồ: Phần mềm 'nhẹ' đối lập với Hạ tầng vật lý đồ sộ 🏗️
Điểm khác biệt chính đầu tiên nằm ở bản chất của chi phí vốn (CapEx).
* Kỷ nguyên Dot-Com: Sự bùng nổ cuối những năm 1990 chủ yếu được thúc đẩy bởi phần mềm nhẹ, ý tưởng và các ứng dụng internet. Có tương đối ít chi phí vốn truyền thống hoặc chi phí R&D nặng nề thúc đẩy chu kỳ này. Các startup công nghệ xây dựng website, ra mắt ứng dụng và phát triển cơ sở người dùng với ít dấu chân vật lý. * Kỷ nguyên AI: Sự bùng nổ AI ngày nay đại diện cho một trong những đợt tăng chi phí hạ tầng vật lý lớn nhất trong lịch sử kinh doanh, chỉ có thể so sánh với sự bùng nổ ô tô cách đây 100 năm. Các gã khổng lồ công nghệ (nhóm 'Magnificent Seven') đang đổ hàng trăm tỷ USD vào việc xây dựng các trung tâm dữ liệu khổng lồ, lắp đặt cáp quang mạng và mua sắm phần cứng cực kỳ đắt đỏ, đáng chú ý nhất là các đơn vị xử lý đồ họa (GPU) AI cao cấp của Nvidia.
Theo ông Damodaran, khoản chi tiêu cơ sở hạ tầng khổng lồ này có nghĩa là khi một đợt điều chỉnh thị trường xảy ra, các tài sản vật lý còn lại không thể dễ dàng thanh lý hoặc thu nhỏ quy mô. Cisco là một ví dụ lịch sử: trong giai đoạn đầu của bong bóng dot-com, Cisco là người chiến thắng lớn nhờ xây dựng bộ định tuyến cho xương sống internet, từng nhanh chóng trở thành công ty có giá trị vốn hóa thị trường lớn nhất thế giới vào năm 1999. Tuy nhiên, một khi kiến trúc internet được xây dựng hoàn chỉnh, giai đoạn huy hoàng kết thúc đột ngột và thị trường sụp đổ. Một rủi ro tương tự hiện đang đe dọa Nvidia và toàn bộ chuỗi cung ứng phần cứng.
2. Mô hình tài trợ: Đầu cơ cổ phiếu đối lập với Nợ và Tín dụng tư nhân 💰
Điểm khác biệt thứ hai – và có lẽ đáng sợ nhất – là cách hai sự bùng nổ này được tài trợ.
* Bong bóng Dot-Com được tài trợ bằng vốn cổ phần: Bong bóng dot-com gần như hoàn toàn được tài trợ bằng vốn cổ phần. Khi sự sụp đổ không thể tránh khỏi xảy ra, các cổ đông mất 60%, 80% hoặc thậm chí 90% tài sản trên giấy tờ của họ. Mặc dù điều này gây ra đau đớn lớn cho danh mục đầu tư cá nhân và các nhà đầu tư nhỏ lẻ, nhưng những tổn thất này chỉ giới hạn trong thị trường chứng khoán. Vì các ngân hàng không bị ảnh hưởng nặng nề, sự sụp đổ không gây ra một cuộc khủng hoảng tài chính hệ thống hoặc lan sang một cuộc khủng hoảng ngân hàng rộng lớn hơn. * Bong bóng AI được tài trợ bằng nợ: Chi phí vốn AI khổng lồ ngày nay phần lớn được tài trợ bằng nợ, và điều quan trọng là, một phần đáng kể của khoản nợ này đến từ vốn tư nhân và thị trường tín dụng tư nhân chứ không phải các ngân hàng truyền thống, được quản lý. 🏦
Nếu một đợt điều chỉnh thị trường AI xảy ra và các công ty bắt đầu gặp khó khăn về dòng tiền, gánh nặng nợ nần chồng chất sẽ biến thành tình trạng khó khăn và vỡ nợ trên diện rộng. Do tính chất liên kết của tín dụng tư nhân và ngân hàng ngầm, những vụ vỡ nợ này khó có thể chỉ giới hạn ở Phố Wall; thay vào đó, chúng có nguy cơ lan sang nền kinh tế rộng lớn hơn và phần còn lại của xã hội, dẫn đến một sự co thắt kinh tế rộng lớn hơn nhiều.
3. Rủi ro gián đoạn từ bên ngoài: Kiến trúc AI 'nhẹ' 💡
Giáo sư Damodaran cũng cảnh báo về một rủi ro kỹ thuật độc đáo có thể phá vỡ hoàn toàn mô hình đầu tư hạ tầng AI hiện tại: sự xuất hiện của các công nghệ hiệu quả cao, 'nhẹ' hơn.
Hiện tại, các công ty đang chi hàng trăm tỷ đô la với giả định rằng phát triển AI đòi hỏi các mô hình ngày càng lớn, cần các trung tâm dữ liệu khổng lồ và chip cực kỳ đắt tiền. Tuy nhiên, một công nghệ bên ngoài có thể xuất hiện, cung cấp 90% những gì AI tạo sinh hứa hẹn với một phần nhỏ sức mạnh tính toán và đầu tư vật lý.
Nếu các mô hình mã nguồn mở hoặc mô hình 'nhẹ' được tối ưu hóa cao chứng tỏ đủ cho phần lớn các sản phẩm và dịch vụ AI doanh nghiệp, hàng nghìn tỷ đô la đầu tư vào siêu máy tính hiện đại và các trung tâm dữ liệu ngốn điện khổng lồ có thể trở nên lỗi thời về mặt kinh tế gần như chỉ sau một đêm, khiến các nhà đầu tư phải đối mặt với khoản nợ không thể trả được.
4. Mô hình kinh doanh: Thay thế việc làm đối lập với Tạo ra giá trị mới 🔄
Cuối cùng, Giáo sư Damodaran chỉ ra một thách thức xã hội sâu sắc hơn vốn có trong mô hình kinh doanh AI. Không giống như các cuộc cách mạng công nghệ trước đây đã tạo ra các thị trường hoàn toàn mới, sản phẩm nhẹ và hệ sinh thái việc làm khổng lồ, mục tiêu kinh doanh chính của AI ngày nay là giảm chi phí thông qua việc thay thế trực tiếp sức lao động của con người.
Việc thay thế toàn bộ công việc thay vì tăng cường khả năng của con người mang lại những hậu quả xã hội, chính trị và kinh tế rất khó lường mà thị trường hiện đang bỏ qua. Áp lực tạo ra lợi nhuận từ các khoản đầu tư AI khổng lồ sẽ thúc đẩy tự động hóa nhanh chóng, có khả năng tạo ra sự gián đoạn kinh tế rộng lớn trước khi xã hội có thể thích nghi.
Ông Damodaran kết luận: "Lịch sử cho thấy sẽ có một cuộc khủng hoảng." Khi các khoản đầu tư AI đạt đến mức cao chưa từng có, Trưởng khoa Định giá cảnh báo rằng đợt điều chỉnh tiếp theo sẽ khiến "không còn nơi nào để ẩn náu" đối với nền kinh tế nói chung. 🚨