Cuộc đua vũ trang về tính toán AI bước vào giai đoạn mới khi các thị trường tín dụng gặp khó khăn trong việc theo kịp

Tác giả: Kerman Kohli (Người sáng lập Fastbreak Capital)

Biên dịch: Deep潮 TechFlow

Dẫn nhập của Shenchao: Khi cuộc chạy đua vũ trang AI toàn cầu bước vào giai đoạn hai, sự khan hiếm hạ tầng tính toán đang lan rộng từ tình trạng thiếu hụt chip đơn thuần sang thị trường tài trợ tín dụng quy mô hàng nghìn tỷ USD. Các tổ chức tín dụng truyền thống thường sử dụng mô hình bảo thủ để đánh giá sức mạnh tính toán GPU, tương tự như cách họ đánh giá văn phòng và trung tâm dữ liệu truyền thống, với ba định kiến phổ biến: cho rằng AI tồn tại bong bóng, các doanh nghiệp khởi nghiệp có xếp hạng tín nhiệm không đủ, và phần cứng GPU sẽ bị khấu hao về 0 trong vài năm, giống như máy chủ thông thường.

Người sáng lập Fastbreak Capital, Kerman Kohli, viết bài vạch trần những điểm mù nhận thức trong kiểm soát rủi ro tín dụng truyền thống. Ông chỉ ra rằng nhu cầu tiềm tàng về năng lực tính toán trong các lĩnh vực như tài chính định lượng, dược phẩm sinh học, khoa học tiên tiến và quốc phòng là vô hạn, và nghịch lý Jevons khẳng định rằng việc giảm chi phí chỉ làm tăng gấp bội mức tiêu thụ. Điều càng thêm讽刺 là các tổ chức tín dụng, nhằm theo đuổi “an toàn cấp đầu tư” được cho là, buộc các doanh nghiệp khởi nghiệp ký hợp đồng dài hạn 2 đến 3 năm với chiết khấu khổng lồ 30% đến 50%, trong khi giá thuê năng lực tính toán đang tăng 100% mỗi năm, khiến chính các nhà đầu tư rơi vào tình thế bị động thực sự “ngắn hạn năng lực tính toán”.

Bài viết này phân tích sâu sắc logic nền tảng của tài chính hóa công suất tính toán, làm rõ lý do tại sao, khi tình trạng thiếu hụt bộ nhớ推理 ngày càng nghiêm trọng, các tài sản công suất tính toán được hỗ trợ bởi tín dụng đang mở ra một cuộc tái cấu trúc mang tính lịch sử vượt trội so với bất động sản truyền thống.

Hiện nay, thị trường công suất đang đối mặt với nhiều điểm nghẽn, nhưng trong số đó, điểm nghẽn nghiêm trọng nhất chính là kênh tiếp cận vốn. Cụ thể hơn, đó là sự thiếu hụt vốn tín dụng có khả năng tài trợ cho việc xây dựng công suất. Hiện chúng ta đang đối mặt với khoảng trống đầu tư lên tới hàng nghìn tỷ USD, trong khi vốn khó có thể chảy vào lĩnh vực này một cách trơn tru.

Các tổ chức tín dụng truyền thống thường có thói quen so sánh bừa bãi sức mạnh tính toán với bất động sản. Chúng thường duy trì ba niềm tin cốt lõi, bề ngoài có vẻ hợp lý nhưng thực chất mâu thuẫn với nhau:

• Tin chắc rằng AI là một bong bóng tài sản sẽ sớm vỡ vụn;

• Cho rằng người thuê sức mạnh tính toán (Off-taker) không phải là doanh nghiệp có xếp hạng cao, xác suất vi phạm hợp đồng rất cao;

• Cho rằng tài sản thế chấp cơ sở (thiết bị GPU) không có khả năng giữ giá và sẽ mất hết giá trị trong vài năm như các máy chủ trung tâm dữ liệu thông thường.

Những quan điểm này có vẻ hợp lý đối với người ngoài, nhưng chúng không tương thích về mặt logic tài chính. Nếu chúng ta muốn giải phóng dòng tiền tỷ đô la trong toàn hệ sinh thái, chúng ta phải sửa chữa sâu sắc từng sai lầm.

Nỗi nghi ngờ cốt lõi của những người cho rằng bong bóng AI là: họ cho rằng nhu cầu về năng lực tính toán là có giới hạn, nguồn cung cuối cùng sẽ theo kịp; và sự cải thiện hiệu quả của các mô hình lớn hoặc thuật toán sẽ dẫn đến giảm nhu cầu về phần cứng.

Phán đoán này tự nhiên sụp đổ trước dữ liệu thực tế. Nhu cầu tăng trưởng hàng năm về năng lực tính toán của trí tuệ nhân tạo mang tính chất tác nhân (Agentic AI) đã đạt mức đáng kinh ngạc từ 2,5 đến 5 lần, trong khi nguồn cung wafer và đóng gói tiên tiến toàn cầu đến năm 2030 tối đa chỉ có thể tăng gấp đôi, khoảng cách cung - cầu ngày càng mở rộng mỗi năm. Công suất HBM (High Bandwidth Memory) toàn cầu vào năm 2027 đã được các gã khổng lồ đặt hàng hết sạch, các nhà cung cấp năng lực tính toán chính đều đang gánh chịu các đơn hàng chưa giao tích lũy trị giá hàng trăm tỷ đô la Mỹ.

Quan trọng hơn, trong nền kinh tế thực tế tồn tại rất nhiều ngành công nghiệp thiết yếu với nhu cầu về sức mạnh tính toán “không bao giờ được lấp đầy”:

• Tài chính tần số cao định lượng: Mô hình hóa sâu về các sản phẩm phái sinh phức tạp và rủi ro toàn cảnh (ví dụ: cam kết năng lực tính toán độc quyền hàng tỷ đô la của Jane Street – nhà tạo lập thị trường hàng đầu);

• Công ty dược sinh học hàng đầu: Đầu tư vô hạn giờ xử lý GPU để mô phỏng gắn kết phân tử, sàng lọc mục tiêu và phát triển thuốc mới;

• Các học giả nghiên cứu hàng đầu: Sử dụng sức mạnh tính toán khổng lồ để kết nối cảm hứng từ các lĩnh vực khoa học chưa được khám phá và mô phỏng các hiện tượng phức tạp trong thế giới vật lý;

• Bộ quốc phòng và quân sự: Quy mô tính toán trực tiếp xác định sức mạnh tuyệt đối của cụm máy bay không người lái và mô phỏng chiến trường;

• Tiền tuyến phòng thủ mạng: Các hacker và đội an ninh liên tục sử dụng sức mạnh tính toán để khai thác các lỗ hổng zero-day sâu bên trong hệ thống.

Các thực thể này hoàn toàn không quan tâm đến "ngân sách Token cho mỗi nhân viên" như các doanh nghiệp thông thường.只要人类社会永远需要更好的疫苗、更精准的金融风控、更强的国防防御与更深邃的科学突破，算力就是最纯粹的生产力，其需求在本质上是无限的。此外，杰文斯悖论（Jevons Paradox）在 AI 领域正加速上演：当单次推理智能的成本下降 90%，全社会的调用频次与场景将爆发十倍以上。

Hình 1: Xu hướng chi tiêu vốn và dự trữ hợp đồng của các nhà cung cấp đám mây lớn toàn cầu và các gã khổng lồ AI. Tổng cam kết mua sắm đã đạt quy mô hàng nghìn tỷ USD, và khoảng cách cung - cầu ngày càng mở rộng qua từng năm.

Việc coi công suất tính toán tương đương với bất động sản là một sai lầm tư duy cực kỳ nguy hiểm. Khách hàng tiềm năng của thuê bất động sản bị ràng buộc tuyệt đối bởi vị trí địa lý; trong khi đó, công suất tính toán là một hàng hóa số phổ quát, có tính đồng nhất cao và được giao nhận toàn cầu qua sợi quang trong vài giây.

Hiện nay, nhiều tổ chức tín dụng quá đà chú trọng vào "chất lượng đầu tư" của người thuê, thường yêu cầu hợp đồng dài 2 đến 3 năm và buộc phải trả trước từ 20% đến 30%, thậm chí lên tới 50%. Người cho vay tưởng rằng họ đã đảm bảo an toàn thông qua hợp đồng dài hạn, nhưng trên thực tế, họ tự đặt mình vào tình thế cực kỳ bất lợi.

Trong thế giới mà năng lực tính toán sẽ cực kỳ khan hiếm trong 5 đến 10 năm tới, nếu một khách hàng khởi nghiệp vô tình vi phạm hợp đồng, ít nhất có mười khách hàng dự phòng đang xếp hàng chờ tiếp nhận lô năng lực tính toán đó. Các chip hàng đầu như B300 gần như khó mua được trên thị trường spot. Hơn nữa, trong bối cảnh giá thuê năng lực tính toán spot đã tăng 100% trong năm qua, các bên cho vay vì muốn đảm bảo tính chắc chắn đã ép buộc các bên vay ký hợp đồng dài hạn 3 năm với mức chiết khấu lớn 30% đến 50%, về bản chất tài chính, điều này tương đương với việc các tổ chức cho vay trở thành các vị thế “ngắn hạn năng lực tính toán”!

Sự khao khát bóp méo tính chắc chắn này đã khiến các tổ chức cho vay hy sinh một cách vô cớ lợi nhuận biến động lớn, kéo dài chu kỳ hoàn vốn. Sự bảo thủ này đã phản tác dụng đến tỷ suất lợi nhuận vốn của chính họ.

Lập luận được những người bi quan về AI ưa chuộng nhất là: phần cứng tính toán hao mòn rất nhanh và sau vài năm sẽ trở thành rác điện tử. Tuy nhiên, sự thật khách quan đã chứng minh giả định này là vô lý: card đồ họa A100 do NVIDIA phát hành năm 2020 đến nay vẫn đang hoạt động hết công suất tại các trung tâm dữ liệu, đơn đặt hàng thuê của nó đã được xếp lịch đến năm 2029, khẳng định GPU có chu kỳ phục vụ thương mại ổn định ít nhất 9 năm. Dựa trên đó, tuổi thọ kinh tế hiệu quả của kiến trúc Blackwell và các thế hệ tiếp theo hoàn toàn có thể vượt quá mười năm.

Đáng gây chấn động hơn, các thiết bị phần cứng tính toán tiên tiến đang thể hiện đặc điểm “tăng giá” hiếm thấy ở sản phẩm công nghiệp truyền thống: Kể từ khi B200 ra mắt đến nay đã hai năm, giá trị thực tế trên thị trường thứ cấp đã tăng 50% so với thời điểm mới ra mắt; ngay cả một card A100 đã sử dụng 6 năm, giá trị còn lại trên thị trường thứ cấp hiện vẫn duy trì ổn định ở mức khoảng 25% so với giá ban đầu. Mô hình khấu hao đường thẳng 6 năm mà hầu hết các chuyên gia phân tích phố Wall từng sử dụng nay đã được chứng minh là một giả định cực kỳ bi quan và quá bảo thủ.

Hình 2: Giá trị thị trường thứ cấp thực tế và xu hướng cho thuê của các GPU phổ biến. Sau 6 năm ra mắt, giá trị còn lại của A100 vẫn ở mức 25%, B200 có mức phụ thu thị trường vượt quá 50%, hoàn toàn đảo ngược giả định khấu hao 3 năm về 0 truyền thống.

Có người sẽ đặt câu hỏi: Những con chip hiệu quả tiên tiến hơn liên tục ra đời, chẳng phải sẽ làm tăng tốc quá trình lỗi thời của các card cũ sao? Lập luận này bỏ qua ba thực tế cơ bản:

1. Rào cản cốt lõi của suy luận AI hiện đại phụ thuộc rất lớn vào bộ nhớ GPU băng thông cao (Memory-dependent);

2. Bộ nhớ đồ họa là một tài sản tiền tệ cứng đang ở tình trạng thiếu hụt nghiêm trọng;

3. Công suất sản xuất chip toàn cầu hoàn toàn không thể sản xuất hàng loạt đủ linh kiện chip và bộ nhớ đồ họa trong thời gian ngắn.

Dựa trên những quy luật vật lý và công nghiệp không thể đảo ngược này, toàn bộ thị trường tài chính vốn cần được xem xét lại giá trị suốt đời của tài sản GPU dưới một góc nhìn hoàn toàn mới.

Phán đoán cốt lõi của tôi là: Trong chu kỳ dài vài thập kỷ tới, sức mạnh tính toán chắc chắn sẽ vượt qua bất động sản, trở thành danh mục tài sản lớn nhất và có thanh khoản dồi dào nhất trong lịch sử nhân loại. Tuy nhiên, để khai thác làn sóng siêu cấp này, các nhà đầu tư cần có sự thấu hiểu sâu sắc về công nghệ nền tảng cùng các công cụ kỹ thuật tài chính hiện đại phức tạp và tinh vi. Thời đại tài sản hóa sức mạnh tính toán, được xây dựng trên nền tảng tín dụng và tài chính cấu trúc, mới chỉ vừa mở ra một chương đầy hùng tráng.