Nỗi lo bong bóng AI gia tăng khi các ông lớn công nghệ bị cáo buộc tự trả tiền cho mình qua dịch vụ đám mây

Cuộc đua AI trị giá 2,000 tỷ USD của các “ông lớn” công nghệ đang che giấu một điểm yếu cực kỳ lớn. Nhiều ý kiến cho rằng các tập đoàn này đang “tự trả tiền cho mình” thông qua hóa đơn dịch vụ đám mây của chính mình, làm dấy lên lo ngại về khả năng bong bóng AI tương tự thời “bong bóng dot-com”.

Các hồ sơ tài chính mới nhất cho thấy chỉ riêng hai startup chưa có lợi nhuận là OpenAI và Anthropic đã chiếm hơn phân nửa trong tổng số cam kết sử dụng dịch vụ đám mây trị giá khoảng 2,000 tỷ USD của Microsoft, Amazon, Google và Oracle. Điều này đồng nghĩa bốn tập đoàn nghìn tỷ USD đang phụ thuộc vào hai startup còn chưa có lãi.

Chu trình tiền đám mây tự trả cho chính mình

Các nhà phê bình gọi đây là vòng tuần hoàn tài trợ khép kín. Một tập đoàn công nghệ rót hàng tỷ USD vào một startup AI, rồi chính hợp đồng đó bắt startup phải dùng khoản tiền này để trả phí thuê dịch vụ đám mây về lại tập đoàn. Số tiền thực chất chỉ xoay vòng quanh chính doanh nghiệp, không hề ra ngoài.

Khoản đầu tư 13 tỷ USD của Microsoft vào OpenAI là minh chứng điển hình. Phần lớn số tiền này là tín dụng sử dụng dịch vụ đám mây Azure. OpenAI sử dụng các tín dụng đó để huấn luyện mô hình AI, trong khi Microsoft lại ghi nhận đây là doanh thu thương mại mới.

Hóa đơn dịch vụ đám mây hằng năm của OpenAI đã được cho là đã vượt mốc 60 tỷ USD, nhưng doanh thu thực tế của công ty này chỉ khoảng 25 tỷ USD.

Đăng ký kênh YouTube của chúng tôi để theo dõi các chuyên gia và nhà báo chia sẻ góc nhìn chuyên sâu

Anthropic cũng áp dụng chiêu thức tương tự với Amazon. Startup phát triển Claude này chi 2.66 tỷ USD cho dịch vụ đám mây của Amazon Web Services chỉ trong 9 tháng, gần như tất cả những gì họ kiếm được cũng trả về lại Amazon.

“Toàn bộ sự bùng nổ AI này có thể chỉ dựa trên doanh thu ảo,” theo nhận xét của nhà phân tích Bull Theory trên X.

Mô hình này gợi nhớ năm 2001, khi Global Crossing và Qwest Communications hoán đổi dung lượng cáp quang để thổi phồng doanh số bán hàng.

Sau đó, Qwest buộc phải xóa 1.4 tỷ USD doanh thu “ảo”, còn Global Crossing thì phá sản. Còn mô hình năm 2026 vẫn hợp pháp hoàn toàn theo các quy định kế toán hiện tại.

Lợi nhuận trên giấy chiếm phần lớn con số

Bước thứ hai của chu trình này nằm ở báo cáo tài chính. Sau mỗi vòng gọi vốn mới cho các startup AI, các “ông lớn” công nghệ sẽ nâng giá trị khoản đầu tư này lên, biến lợi nhuận trên giấy thành thu nhập hiện hữu trên sổ sách.

Alphabet đã ghi nhận mức lợi nhuận kỷ lục 62.6 tỷ USD trong quý 1/2026. Theo hồ sơ của hãng, khoảng 28.7 tỷ USD trong số này đến từ việc tăng giá trị khoản đầu tư vào Anthropic.

Amazon cũng dùng cách tương tự. Khoảng 16.8 tỷ USD trong tổng số 30.3 tỷ USD lợi nhuận ròng của họ cũng bắt nguồn từ câu chuyện doanh thu của Anthropic, theo phân tích của Fortune.

Nhưng đằng sau con số lợi nhuận đó, dòng tiền tự do của Amazon lại giảm tới 95%, chỉ còn 1.2 tỷ USD. Công ty này đã rót 44.2 tỷ USD vào xây dựng các trung tâm dữ liệu chỉ trong một quý.

Microsoft hiện có đến 49% khoản cam kết dịch vụ trị giá 627 tỷ USD trong tương lai được trông chờ vào mỗi OpenAI. Oracle còn phụ thuộc hơn nữa, với 54% trong tổng số 553 tỷ USD hợp đồng dự kiến cũng chỉ phụ thuộc vào khách hàng này.

Các công ty “thực” đã bắt đầu gặp khó

Vấn đề thực sự sẽ xuất hiện khi AI được triển khai ngoài chu trình khép kín này và đưa vào các cuộc họp ngân sách thực tế. Những doanh nghiệp bình thường không thể biến chi phí hạ tầng thành doanh thu của mình, trong khi hóa đơn AI ngày càng xuất hiện nhiều hơn.

Uber đã tiêu xài hết toàn bộ ngân sách lập trình AI cho năm 2026 chỉ trong vài tháng đầu năm, sau khi trao quyền sử dụng Claude Code và Cursor của Anthropic cho hàng ngàn kỹ sư nội bộ. Có nhân viên “đốt” đến 500-2,000 USD phí API mỗi tháng.

Ngay cả Microsoft, dù đã đầu tư lớn cho mối quan hệ đối tác với Anthropic, cũng phải yêu cầu nhân viên nội bộ dừng sử dụng Claude Code do chi phí token đã vượt quá khả năng duy trì, theo báo cáo của Fortune.

Phó chủ tịch phụ trách deep learning ứng dụng của Nvidia, ông Bryan Catanzaro, cũng thừa nhận chi phí tính toán cho nhóm của mình hiện đã vượt xa tổng lương của các kỹ sư.

“Với nhóm của tôi, tiền chi cho tính toán đã vượt xa chi phí trả lương nhân viên,” ông Catanzaro vừa chia sẻ với Axios trong một cuộc phỏng vấn gần đây.

Việc giá chip giảm có thể cũng không giải quyết được bài toán này. Nếu giá token hạ, các doanh nghiệp lại càng có xu hướng tăng khối lượng xử lý AI, và chi tiêu cho AI của doanh nghiệp vẫn sẽ tiếp tục tăng, dù giá phần cứng có giảm mạnh đi chăng nữa.

Bong bóng AI bước vào giai đoạn “phải chứng minh giá trị”

Thị trường hiện nay không còn đặt câu hỏi liệu AI có thể phát triển hay không, mà đang đặt vấn đề liệu AI có thể tự chi trả cho chính nó không.

“Những công ty đầu tiên sử dụng AI trên quy mô lớn thực chất lại không đủ sức chịu chi phí vận hành,” một nhà phân tích đã bình luận.

Các quỹ chỉ số và tài khoản hưu trí càng ngày càng bị cuốn chặt vào nhóm một vài công ty trị giá hàng nghìn tỷ USD, mà lợi nhuận liên quan tới AI lại phụ thuộc vào một số ít startup chưa có lãi.

Nhà đầu tư nhỏ lẻ trên thị trường crypto cũng bị ảnh hưởng trực tiếp. Bitcoin (BTC) từng đạt hệ số tương quan với Nasdaq lên tới 0.75 vào tháng 01/2026,

Điều này đồng nghĩa, nếu giao dịch dựa trên Nvidia và OpenAI có vấn đề, hệ lụy sẽ lan nhanh sang tài sản số. Các AI token – vốn đã biến động mạnh – sẽ chịu ảnh hưởng đầu tiên.

Bây giờ, việc giá chip giảm, AI được ứng dụng rộng rãi, hay các yếu tố tài chính như tính toán chi phí lạnh lùng sẽ quyết định giai đoạn tiếp theo của cuộc bùng nổ AI. Đây là lúc thị trường thực sự chờ AI chứng minh giá trị của mình.

Đáng chú ý, các tổ chức tài chính lớn cũng đã lên tiếng. Fidelity đã xây dựng một mô hình đánh giá nguy cơ “bong bóng AI” với 5 dấu hiệu cảnh báo cần lưu ý.

“Chúng tôi nghĩ rằng 5 chỉ báo này sẽ cung cấp những góc nhìn định hướng về xu hướng thị trường và kinh tế do AI dẫn dắt trong tương lai,” Fidelity nhấn mạnh.

• Tốc độ tăng trưởng thu nhập tổng hợp
• Chất lượng thu nhập tổng hợp
• Định giá hiện tại so với quá khứ
• Tính khả thi và bền vững của chi tiêu đầu tư (capex) của doanh nghiệp
• Chu kỳ lãi suất

Các báo cáo quý 1 của Big Tech đã cho thấy hai dấu hiệu rõ rệt: chất lượng thu nhập và khả năng chi tiêu đầu tư capex.

Sức nóng này của thị trường AI có thể chấm dứt trước khi AI kịp chứng minh điều gì, nếu càng ngày càng có nhiều dấu hiệu cảnh báo xuất hiện thêm.