Tác giả: Fei Binjie
Nguồn gốc bản gốc: Alpha Engineer
Từ cuối tháng 6, phân khúc AI toàn cầu đã trải qua một đợt điều chỉnh đáng kể.
Đây thực sự là một điều chỉnh kỹ thuật ngắn hạn, hay là tín hiệu đỉnh chu kỳ, đây là một câu hỏi có giá trị ngàn vàng.
Morgan Stanley đã công bố một báo cáo sâu rộng 120 trang vào ngày 27 tháng 7 khám phá vấn đề này, có tiêu đề là《Playing the AI Infrastructure Dip》.
Báo cáo đưa ra phán斷 rõ ràng: động lực chính của điều chỉnh là các yếu tố kỹ thuật, bao gồm việc giải phóng vị thế quá tải, thanh lý đòn bẩy tài chính, và sự đảo chiều của các yếu tố động lượng, chứ không phải do sự phá vỡ logic cơ bản.
Tôi đã đọc kỹ báo cáo này và thu được nhiều thông tin hữu ích, hãy cùng tôi phân tích những nội dung chính.
(1) Lo ngại thị trường vốn thứ nhất: Câu chuyện Tokenmaxxing đảo ngược?
Tín hiệu tiêu cực đầu tiên được thị trường quan tâm gần đây là sự đảo ngược của câu chuyện "Tokenmaxxing".
Nhiều doanh nghiệp đã bắt đầu đặt giới hạn ngân sách cho lượng AI Token mà nhân viên sử dụng, dẫn đến những nghi ngờ về tính bền vững trong tăng trưởng doanh thu của các công ty mô hình lớn.
Nỗi lo này là không có cơ sở.
Đầu tiên, cơ sở chi tiêu Token cho nhân viên doanh nghiệp hiện tại cực kỳ thấp và ROI cực cao.
Nghiên cứu của Morgan Stanley về nhiều ứng dụng AI doanh nghiệp cho thấy, trung bình mỗi lần gọi AI có thể tiết kiệm khoảng 55 USD chi phí lao động, trong khi chi phí trung bình để hoàn thành một nhiệm vụ doanh nghiệp thông qua sự hợp tác của Agent chỉ là 2-5 USD, với ROI vượt quá 10 lần.
Các công cụ có bội số ROI trên 10x, việc áp dụng hay không không phải là vấn đề ngân sách, mà là vấn đề năng lực cốt lõi; những doanh nghiệp không tích cực triển khai năng lực AI sẽ đối mặt với lợi thế cạnh tranh ngày càng rõ rệt.
Thứ hai, sự tiến hóa của thế hệ GPU sẽ tăng biên lợi nhuận của trung tâm dữ liệu, điều này có nghĩa là trong tương lai, Token có thể giảm giá mạnh mà không ảnh hưởng đến khả năng sinh lời, từ đó giải phóng thêm nhu cầu.
Mô hình của Đại Mô Intelligence Factory ước tính tỷ suất lợi nhuận ròng từ việc bán token của trung tâm dữ liệu dựa trên Blackwell khoảng 58%.
Khi các thế hệ GPU Rubin và Feynman được triển khai, biên lợi nhuận lần lượt tăng lên khoảng 80% và 90%.
Điều này có nghĩa là Hyperscaler có thể giảm giá Token khoảng 75% mà không làm giảm biên lợi nhuận, nhờ vào không gian giảm chi phí đủ lớn để vừa giảm giá vừa duy trì lợi nhuận.
(2) Lo ngại thị trường vốn thứ hai: Thời điểm Kimi có thể phủ nhận tính hợp lý của chi tiêu vốn?
Việc ra mắt Kimi K3 khiến thị trường vốn xem xét lại một giả định cốt lõi: nếu Trung Quốc có thể huấn luyện các mô hình tiên tiến có hiệu năng tương đương với chi phí thấp hơn, thì liệu chi tiêu vốn AI hơn một nghìn tỷ USD mỗi năm của các Hyperscaler Mỹ có đang đối mặt với nguy cơ giảm tỷ suất lợi nhuận?
Morgan Stanley cho rằng, sự theo đuổi cực hạn về hiệu quả của các công ty mô hình lớn Trung-Mỹ sẽ không làm suy yếu nhu cầu về năng lực tính toán. Ngược lại, nó củng cố nhận định cấu trúc rằng "nhu cầu vượt xa nguồn cung".
Nhà kinh tế học thế kỷ 19 William Stanley Jevons quan sát thấy rằng việc Watt cải tiến động cơ hơi nước đã tăng đáng kể hiệu suất đốt than, nhưng tổng lượng than tiêu thụ của Anh lại tăng vọt, bởi vì sau khi động cơ hơi nước trở nên khả thi về mặt kinh tế, chúng được triển khai ở nhiều nhà máy và mỏ hơn rất nhiều so với trước đây.
Do đó, ông đã đưa ra nghịch lý Jevons nổi tiếng: khi hiệu quả sử dụng một nguồn tài nguyên tăng lên, tổng lượng tiêu thụ của nguồn tài nguyên đó không giảm mà còn tăng lên.
Định luật Jevons cũng áp dụng cho làn sóng cách mạng AI hiện nay: Việc nâng cao hiệu suất tính toán đã làm giảm chi phí trên mỗi Token, và chi phí thấp hơn có nghĩa là nhiều kịch bản hơn, nhiều người dùng hơn, tần suất gọi sử dụng cao hơn, cuối cùng làm tăng tổng mức tiêu thụ tính toán.
Morgan Stanley đã trích dẫn một bộ dữ liệu để định lượng mức độ nghiêm trọng của sự mất cân bằng cung cầu này:
Các giám đốc điều hành của Google gần đây cho biết công ty có thể cần nhân đôi năng lực tính toán mỗi 6 tháng, tức là tăng 1000 lần trong vòng 5 năm.
Tuy nhiên, xét từ phía cung cấp, tỷ lệ tăng trưởng hàng năm kép (CAGR) doanh số chip AI của NVIDIA từ năm 2025 đến 2028 khoảng 140%, ngay cả khi extrapolate với tốc độ này trong 5 năm, tổng năng lực tính toán giao hàng vẫn chưa đạt 10% so với dự báo nhu cầu của riêng Google.
Nói cách khác, ngay cả khi nhà cung cấp năng lực tính toán lớn nhất thế giới vận hành với tốc độ tăng trưởng cao nhất trong lịch sử, họ cũng chỉ có thể đáp ứng một phần rất nhỏ nhu cầu của một khách hàng duy nhất.
(3) Lo ngại thứ ba của thị trường vốn: Các ràng buộc về cung cấp có tạo thành giới hạn cứng không?
Nỗi lo ngại thứ ba của thị trường vốn là: ngay cả khi độ chắc chắn về phía cầu đã đầy đủ, thì các ràng buộc trong thế giới vật lý có khiến cơ sở hạ tầng tính toán không thể được cung cấp theo nhu cầu không?
Morgan Stanley gọi chung các ràng buộc của thế giới vật lý là 3P: People, Power, Politics.
People: Các nghề kỹ thuật cần thiết cho việc xây dựng trung tâm dữ liệu (điện công, thợ hàn, thợ ống nước) đang trong tình trạng thiếu hụt cơ cấu.
Power: Chu kỳ xếp hàng kết nối vào lưới điện đã kéo dài đến 5-7 năm ở một số khu vực, trở thành rào cản thời gian lớn nhất duy nhất đối với việc đưa trung tâm dữ liệu vào hoạt động.
Chính trị: Việc xây dựng trung tâm dữ liệu đang đối mặt với sự phản đối chính trị đa cấp từ địa phương đến liên bang, và xu hướng đang trải qua sự đảo ngược có tính cấu trúc.
Trong vài năm qua, các tiểu bang đã cạnh tranh để cung cấp các chính sách thu hút đầu tư hào phóng nhằm thu hút các trung tâm dữ liệu, nhưng hiện nay xu hướng đã đảo ngược, các tiểu bang bắt đầu tạm dừng, thêm điều kiện hoặc trực tiếp hủy bỏ các ưu đãi thuế cho trung tâm dữ liệu.
Các vấn đề như làm chậm tốc độ phát triển trung tâm dữ liệu và bảo vệ hóa đơn điện của cư dân khỏi ảnh hưởng bởi chi phí cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu đang ngày càng trở thành một phần trong các chương trình tranh cử thống đốc, dự kiến sẽ trở thành chủ đề quan trọng đối với cử tri trong cuộc bầu cử tháng 11.
Meanwhile, the federal level is attempting to establish a nationwide "data center tariff".
Hiệp hội Đại biểu đang xem xét Đạo luật Bảo vệ Người trả tiền, đây là nỗ lực đầu tiên ở cấp liên bang nhằm lập pháp phân bổ chi phí cơ sở hạ tầng, yêu cầu các công ty tiện ích của các tiểu bang xem xét thiết lập "tiêu chuẩn tải lớn" để các trung tâm dữ liệu chi trả cho việc nâng cấp lưới điện.
Trước đó (tháng 3), Amazon, Google, Meta, Microsoft, Oracle, xAI và các công ty khác đã ký cam kết Ratepayer Protection của Nhà Trắng, tự nguyện cam kết bảo vệ người tiêu dùng hiện tại khỏi tác động của chi phí cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu.
Đạo luật này sẽ pháp lý hóa cam kết tự nguyện này, thực chất tạo thành một hệ thống phụ phí điện cho trung tâm dữ liệu trên toàn quốc.
Morgan Stanley thừa nhận sự lo ngại này là hợp lý, nhưng xếp nó vào loại "chướng ngại vật tạm thời" thay vì rào cản về cấu trúc.
Khi chu kỳ xếp hàng nối lưới điện ở một số khu vực vượt quá 5 năm và các trung tâm dữ liệu đang đối mặt với áp lực ngày càng tăng để tự cung cấp điện, việc phát điện tại chỗ đang trở thành giải pháp cốt lõi.
(4) Thời gian để tạo sức mạnh: Cơ hội chênh lệch thời gian điện năng bị đánh giá thấp
Morgan Stanley đã định lượng hóa khoảng trống điện năng cho các trung tâm dữ liệu tại Hoa Kỳ.
Kết luận là nhu cầu điện của các trung tâm dữ liệu tại Hoa Kỳ vào năm 2026-2028 khoảng 68 GW, sau khi trừ đi các cơ sở đang xây dựng (15 GW) và dung lượng lưới điện đã ký hợp đồng (15 GW), khoảng trống tiềm ẩn lên tới 38 GW, và thời gian chờ kết nối vào lưới điện tại một số khu vực đã đạt 5-7 năm.
Trong bối cảnh này, Morgan Stanley cho rằng giá trị thời gian để tiếp cận điện năng (Time to Power) là hướng có sự chênh lệch định giá lớn nhất trên thị trường hiện nay.
Mối logic đằng sau rất rõ ràng: việc đưa trung tâm dữ liệu vào hoạt động bị hạn chế bởi nguồn cung điện → xếp hàng nối lưới điện 5-7 năm → các giải pháp thay thế có thể cung cấp điện trong vòng 1-3 năm có giá trị arbitrage thời gian rõ rệt.
Hai con đường "giải tỏa nút thắt" cốt lõi mà Morgan Stanley xác định:
- Các trang trại khai thác bitcoin: Những công ty này đã sở hữu dung lượng kết nối lưới điện đáng kể và diện tích đất vật lý, có thể chuyển đổi trực tiếp thành mục đích trung tâm dữ liệu 10-19GW.
- Giải pháp phát điện hỗ trợ triển khai nhanh: so với kết nối với lưới điện, có thể mang lại lợi thế thời gian từ 1-3 năm, trong đó tuabin khí đóng góp 15-20GW và pin nhiên liệu đóng góp 5-8GW.
Ngay cả khi đưa các giải pháp "Time-to-Power" như tuabin khí, pin nhiên liệu, cung cấp trực tiếp từ nhà máy điện hạt nhân và chuyển đổi trang trại khai thác Bitcoin vào tính toán có trọng số xác suất, trong kịch bản trung bình vẫn còn khoảng 1GW khoảng trống ròng, và trong kịch bản bi quan, khoảng trống này mở rộng lên 11GW.
Nói cách khác, điều đang thiếu nhất hiện nay đối với các Hyperscaler không phải là Capex, mà là không gian vật lý có sẵn điện, tức là “Powered Shell”.
The research from Morgan Stanley believes that the current market has not fully priced these Powered Shell Provider assets.
Để định lượng mức định giá thấp này, Morgan Stanley đã so sánh với các hợp đồng mua điện trực tiếp (PPA) truyền thống từ năng lượng tái tạo, xem bảng dưới đây:
Hiện tại, EV/Watt của các nhà cung cấp Powered Shell này chỉ ở mức $2-4, bao gồm các công ty như TeraWulf, Cipher Mining, HUT 8, Riot Platforms, Applied Digital, Galaxy Digital.
Dựa trên tham chiếu 20-25x EV/Watt từ các nhà vận hành trung tâm dữ liệu trưởng thành như Equinix và Digital Realty, Morgan Stanley đưa ra định giá mục tiêu chiết khấu 15x EV/Watt cho các công ty chuyển đổi này.
