BCA Research cảnh báo rằng sự bùng nổ AI đang đối mặt với rào cản doanh thu 10 nghìn tỷ đô la.

Theo một báo cáo mới từ BCA Research, ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo toàn cầu có thể cần tạo ra doanh thu hàng năm lên tới 10 nghìn tỷ đô la để biện minh cho khoản chi tiêu vốn khổng lồ hiện đang đổ vào các trung tâm dữ liệu. Phân tích của công ty cho thấy sự nhiệt tình của thị trường đối với AI đang bỏ qua những thách thức đáng kể về khả năng kiếm tiền trong dài hạn và biên lợi nhuận của các doanh nghiệp đang ở mức cao không bền vững.

Biên lợi nhuận thổi phồng làm sai lệch định giá

Nhà kinh tế trưởng của BCA, Peter Berezin, lưu ý rằng trong khi tỷ lệ giá trên thu nhập (P/E) dự phóng của S&P 500 là 19x, phù hợp với mức trung bình lịch sử, thì định giá này được nâng đỡ bởi biên lợi nhuận dự phóng cao kỷ lục là 16,7%. Nếu biên lợi nhuận này quay trở lại mức năm 2019, tỷ lệ P/E dự phóng của chỉ số sẽ tăng lên mức đắt đỏ hơn nhiều là 26,7x.

Theo báo cáo, biên lợi nhuận cao này được thổi phồng bởi cách các công ty công nghệ lớn hạch toán chi phí mua phần cứng. Việc chi tiêu khổng lồ cho máy chủ và các thiết bị khác của các "siêu công nghệ quy mô lớn" - bao gồm Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta và Oracle - được hạch toán là chi phí đầu tư (capex) được khấu hao trong nhiều năm, thay vì là chi phí hoạt động ngay lập tức. Cách hạch toán này làm tăng lợi nhuận ngắn hạn một cách giả tạo.

Chi phí cơ sở hạ tầng AI tăng vọt

Quy mô chi tiêu này dự kiến sẽ tạo ra lực cản đáng kể đối với lợi nhuận trong tương lai khi chi phí khấu hao ngày càng tăng. BCA dự báo rằng khấu hao hàng năm của các siêu công nghệ quy mô lớn sẽ tăng hơn gấp đôi, từ 255 tỷ đô la vào năm 2026 lên 581 tỷ đô la vào năm 2029.

Điều này được thúc đẩy bởi dự báo rằng tổng chi phí đầu tư (capex) được ghi nhận trên bảng cân đối kế toán của các công ty này sẽ đạt 1,16 nghìn tỷ đô la vào năm 2029. Khi bao gồm cả chi tiêu ngoài bảng cân đối kế toán, BCA ước tính tổng chi phí đầu tư hàng năm của các siêu công nghệ quy mô lớn có thể đạt gần 1,4 nghìn tỷ đô la vào cuối thập kỷ này.

Ad

Thách thức kiếm tiền 10 nghìn tỷ đô la

Để tạo ra lợi nhuận từ mức đầu tư bền vững này, ngành công nghiệp AI phải đối mặt với một rào cản thương mại khổng lồ. Mô hình của BCA giả định tỷ suất lợi nhuận trước thuế trên vốn đầu tư là 15% và tỷ suất lợi nhuận EBITDA là 30%, mà họ cho là thực tế hơn so với các dự báo lạc quan hơn của Phố Wall.

Dựa trên những giả định này, báo cáo tính toán rằng:

• Chỉ riêng các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây quy mô lớn (hyperscalers) cần tạo ra doanh thu hàng năm là 7,4 nghìn tỷ đô la để biện minh cho chi phí đầu tư ổn định là 1,4 nghìn tỷ đô la.
• Tính cả chi tiêu cho AI từ Trung Quốc, các nhà cung cấp dịch vụ đám mây nhỏ hơn và các doanh nghiệp tư nhân, toàn bộ ngành công nghiệp AI toàn cầu cần thu về khoảng 10 nghìn tỷ đô la doanh thu hàng năm.

Để dễ hình dung hơn, Berezin lưu ý rằng 10 nghìn tỷ đô la tương đương với tổng chi tiêu toàn cầu hàng năm cho chăm sóc sức khỏe hoặc thực phẩm, cho thấy quy mô khổng lồ của thách thức kiếm tiền mà ngành AI đang phải đối mặt.