Nghiên cứu từ Columbia cảnh báo chi tiêu hạ tầng AI tại Mỹ tiềm ẩn rủi ro tài chính

Một nghiên cứu từ Trường Kinh doanh Columbia được trình bày tại Viện Brookings cảnh báo rằng chi tiêu cho hạ tầng AI của Mỹ có thể đạt 3,6% GDP hàng năm vào năm 2032, vượt qua các đợt bùng nổ đầu tư lịch sử như đường sắt vào thế kỷ 19. Nghiên cứu nhấn mạnh rủi ro tài chính mang tính hệ thống đang gia tăng, được thúc đẩy bởi các cấu trúc tài chính ngày càng phức tạp và thiếu minh bạch giữa các công ty công nghệ, hyperscaler và các tổ chức tín dụng tư nhân. Yêu cầu vốn chưa từng có này buộc các công ty AI phải vượt ra ngoài nguồn tiền mặt tự có để chuyển sang đòn bẩy bên ngoài và các Thực thể Mục đích Đặc biệt (SPV), lan truyền rủi ro ra toàn bộ nền kinh tế. Nếu cầu thị trường không thể tạo ra doanh thu ước tính 3,7 nghìn tỷ USD mỗi năm vào năm 2032, đòn bẩy cao có thể gây ra khủng hoảng tài chính nghiêm trọng trên nhiều ngành liên quan. Nghiên cứu dự báo sẽ có thêm 183 gigawatt công suất trung tâm dữ liệu trong 7 năm tới trên tổng số 57 gigawatt hiện có, đòi hỏi doanh thu ngành AI phải tăng trưởng khoảng 80% mỗi năm để đảm bảo hiệu quả đầu tư. Mặc dù việc ứng dụng công nghệ mạnh mẽ và cải tiến mô hình có thể hỗ trợ các khoản chi này, những áp lực lên hạ tầng địa phương và lo ngại lạm phát đang thúc đẩy sự phản đối từ chính quyền địa phương và các nhà quản lý.