Các nhà kinh tế cảnh báo chi tiêu hạ tầng AI có thể vượt quá năng suất và lợi nhuận doanh thu
Một báo cáo chỉ ra rằng chi tiêu toàn cầu cho hạ tầng AI đã vượt qua các đợt bùng nổ vốn trong lịch sử như thời kỳ dot-com hay mở rộng đường sắt, nhưng tăng trưởng năng suất kinh tế diện rộng vẫn chưa xuất hiện. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây quy mô lớn (hyperscaler) và công ty AI ước tính cần thêm hơn 4,2 nghìn tỷ USD doanh thu trong 5 năm tới để duy trì việc mở rộng hạ tầng này. Khoảng cách ngày càng lớn giữa định giá tài chính cao chót vót và doanh thu thực tế của doanh nghiệp trong ngắn hạn làm gia tăng nguy cơ điều chỉnh thị trường nếu các nguồn thu mới như robot AI hay tự động hóa nghiên cứu vật liệu không xuất hiện kịp thời. Dù vậy, ngay cả khi bong bóng tài chính thu hẹp, hạ tầng tính toán vật lý vẫn sẽ tồn tại làm nền tảng cho sự biến đổi kinh tế dài hạn. Các nhà kinh tế tính toán rằng để duy trì mức định giá của Nvidia, tăng trưởng năng suất hàng năm của Mỹ cần tăng đột biến từ 3% đến 5%, cao hơn nhiều so với mức dự báo chuẩn 1,75% của Văn phòng Ngân sách Quốc hội Mỹ. Ngoài ra, nghiên cứu từ Đại học Stanford chỉ ra xáo trộn sớm trên thị trường lao động, khi tuyển dụng lao động từ 22-25 tuổi trong các ngành dễ bị thay thế bởi AI như kế toán đã giảm 19% so với các công việc ít bị ảnh hưởng.
## KIẾN THỨC NỀN
Trong lịch sử, các công nghệ mang tính nền tảng thường gặp phải 'nghịch lý năng suất', khi các số liệu kinh tế vĩ mô mất hàng thập kỷ mới phản ánh được tác động từ các phát minh đột phá như điện hay máy tính cá nhân. Việc triển khai AI hiện đại phụ thuộc rất lớn vào các hyperscaler — những nhà vận hành dịch vụ đám mây khổng lồ như AWS, Microsoft Azure và Google Cloud — với chi phí đầu tư vốn ban đầu chưa từng có để xây dựng các cụm máy chủ AI.