Nhà đầu tư lớn của Societe Generale: Làn sóng AI đang tái hiện cuộc khủng hoảng tài chính châu Á, điều nguy hiểm là “bom hẹn giờ” nợ.

Chuyên gia chiến lược trưởng của Societe Generale, Albert Edwards, đã lên tiếng cảnh báo: Làn sóng đầu tư vào AI hiện nay có những điểm tương đồng đáng kinh ngạc với cuộc khủng hoảng tài chính châu Á năm 1997 — không phải vì công nghệ vô dụng, mà vì tốc độ dòng vốn chảy vào vượt xa tốc độ cải thiện năng suất, và người lịch sử bù đắp cho khoảng cách này luôn là chủ nợ, chứ không phải kỹ sư.

Edwards trong bản báo cáo chiến lược toàn cầu mới nhất chỉ ra rằng dữ liệu năng suất nhân tố tổng hợp (TFP) – thước đo hiệu quả thực tế của công nghệ – đến nay chưa có dấu hiệu cải thiện, trong khi chi tiêu vốn toàn cầu cho AI đã bùng nổ. Goldman Sachs dự đoán quy mô đầu tư AI toàn cầu sẽ vượt 1 nghìn tỷ USD chỉ riêng năm 2026. Đồng thời, doanh thu hàng năm của OpenAI được tiết lộ thấp hơn khoảng 20 tỷ USD so với kỳ vọng trước đó, khiến Nasdaq giảm mạnh hơn 1% trong cùng ngày, trực tiếp tác động đến câu chuyện "nhu cầu cao" của thị trường.

Theo Edwards, ngòi nổ thực sự của cuộc khủng hoảng nằm ở việc liệu dòng tiền rẻ hậu thuẫn cho sự mở rộng của AI có tiếp tục được cung cấp hay không, chứ không phải ở dữ liệu năng suất khiến mọi người thất vọng. Thị trường trái phiếu đang kiểm tra mức độ dễ tổn thương của từng quốc gia — từ Nhật Bản đến Pháp, làn sóng bán tháo trái phiếu đang lan rộng. Các ông lớn công nghệ AI đang vay nợ quy mô lớn, đúng lúc cần nhóm nhà đầu tư trái phiếu kỳ hạn dài để hấp thụ hàng nghìn tỷ USD trái phiếu phát hành mới. Điều này rất giống với logic các nền kinh tế châu Á thập niên 90 dựa vào vốn vay ngắn hạn bằng đồng USD để duy trì tăng trưởng.

Điểm khởi đầu của cảnh báo lần này là một biểu đồ khá khô khan. Kinh tế trưởng của Apollo, Torsten Slok, công bố báo cáo với chủ đề "Không thấy dấu hiệu AI trong dữ liệu năng suất". Dữ liệu cho thấy TFP đã được điều chỉnh theo mức sử dụng năng lực sản xuất hiện tại đang thấp hơn mức 0, kể từ khi chu kỳ chi tiêu vốn cho AI bắt đầu vẫn chưa thấy dấu hiệu tăng tốc, còn tăng trưởng sản lượng mỗi giờ thì ổn định quanh mức 2.5%.

Slok chỉ ra, tăng trưởng sản lượng mỗi giờ mạnh mẽ cộng với TFP đứng yên là dấu hiệu điển hình của "sự làm sâu sắc vốn", chứ không phải cú sốc công nghệ — trang bị một màn hình mới (hoặc GPU trị giá 40,000 USD) cho từng nhân viên, làm tăng sản lượng mỗi giờ nhưng không thực sự khiến doanh nghiệp hiệu quả hơn. Làn sóng AI "rõ rệt trong dữ liệu đầu tư và định giá cổ phiếu, nhưng chưa xuất hiện trong số liệu năng suất" — điều này đồng nghĩa lợi nhuận vẫn chỉ là dự đoán chứ chưa thành thực tế.

Chiến lược gia Michael Hartnett của BofA cũng lưu ý quy luật này và bổ sung một chi tiết đáng chú ý: TFP và chỉ số lòng tin người tiêu dùng đã vận động đồng bộ suốt nửa thế kỷ qua, và hiện cả hai đều đang giảm. Chủ tịch Fed Chicago, Austan Goolsbee, cũng từng cảnh báo, sự trì trệ năng suất kéo dài sẽ thách thức câu chuyện tăng trưởng hiện nay.

Edwards không phải lần đầu hoài nghi về "câu chuyện kỳ tích". Ông hồi tưởng, "dự đoán phi đồng thuận lớn đầu tiên, rủi ro cực cao" trong sự nghiệp chính là nhận định "kỳ tích kinh tế Đông Á" thực chất là bong bóng kinh tế – tài chính khổng lồ. Cơ sở lý thuyết được trích từ bài viết của nhà kinh tế học Paul Krugman đăng trên "Ngoại giao", năm 1994 mang tên "Thần thoại kỳ tích châu Á" — Krugman cho rằng, tăng trưởng cao ở các nền kinh tế châu Á đến từ việc dồn vốn và lao động quy mô lớn, chứ không phải sự cải thiện hiệu suất thật sự, TFP tăng yếu làm suy yếu quan điểm lạc quan một cách cơ bản.

Lúc đó, quan điểm của phần đông giới chuyên gia là bài xích. WB năm 1993 xuất bản sách "Kỳ tích Đông Á", còn cao trào của thái độ lạc quan và tự tin lên tới đỉnh điểm vào tháng 8/1996 — WB lại tung ra báo cáo ca ngợi "kỳ tích kinh tế vĩ mô Thái Lan", chỉ còn chưa tới một năm trước khi đồng Bath sụp đổ.

Edwards tự gọi khung nhìn tiêu cực của mình hồi ấy là "Noddynomics", và từng bị thị trường "cười chê toàn tập". Khi đi roadshow ở Mỹ, ông so sánh bong bóng công nghệ cuối thập niên 90 của Mỹ với bong bóng Thái Lan, thậm chí phải nhờ sếp bảo vệ trước phản ứng dữ dội từ khách hàng. Cuối cùng, cả hai bong bóng đều nổ tung.

Cáo buộc thứ hai của Edwards dựa trên nghiên cứu từ đồng nghiệp cũ Rob Parenteau. Parenteau chỉ ra rằng, tổng đầu tư doanh nghiệp dưới tác động của AI có tốc độ tăng trưởng ấn tượng, nhưng sau khi trừ khấu hao, đầu tư ròng gần như đi ngang: tính theo danh nghĩa, tổng đầu tư chiếm khoảng 14% GDP, còn đầu tư ròng đã dừng ở khoảng 3% suốt gần 10 năm; tính theo giá trị thực, tổng đầu tư đạt mức kỷ lục khoảng 15.5% GDP, nhưng giá trị ròng chỉ khoảng 3.5%, không khác nhiều so với năm 2015 và 2019.

Edwards cũng chỉ ra rằng, các doanh nghiệp đang kéo dài thời gian khấu hao tài sản như GPU, khiến dữ liệu đầu tư ròng nhìn đẹp hơn trên sổ sách kế toán nhưng che giấu hiệu suất thực tế yếu kém. Điều này đồng bộ với chỉ trích trước đó của Michael Burry về giả định tuổi thọ GPU bị kéo dài thiếu thực tế.

Goldman Sachs đã lượng hóa rủi ro này rõ ràng hơn. Theo nghiên cứu mới nhất, nếu tỷ suất sinh lợi đầu tư (ROIC) cho vốn AI của sáu nhà cung cấp cloud hàng đầu của Mỹ bằng 0, chỉ tính khấu hao và chi phí vận hành, mỗi năm cần tới 920 tỷ USD doanh thu để trang trải.

Goldman Sachs chia chi tiêu vốn AI thành ba giai đoạn tính toán: 2023–2025 khoảng 633 tỷ USD, 2026–2027 khoảng 1.73 nghìn tỷ USD, 2028–2030 lên tận 4.14 nghìn tỷ USD. Chỉ để đạt ROIC 15% cho giai đoạn hai, sáu ông lớn cloud phải tạo ra tổng doanh thu khoảng 1.42 nghìn tỷ USD trong giai đoạn 2028–2030.

Dữ liệu ở mức độ GDP cũng không giúp phe đầu cơ lắm.

Edwards chỉ ra, đóng góp của đầu tư cố định doanh nghiệp vào tăng trưởng GDP của Mỹ chỉ đạt chưa tới 1 điểm phần trăm, chỉ là phần nhỏ so với mức đỉnh cuối thập niên 1990 (đóng góp trên 2 điểm phần trăm).

Xét về cấu trúc, đầu tư thiết bị tăng trưởng danh nghĩa gần 14% nhưng tăng trưởng thực "chỉ vừa đạt hai chữ số"; chi tiêu xây dựng phi nhà ở thì sụt giảm, danh nghĩa giảm khoảng 3%, thực tế giảm gần 6% — kể cả khi tính cả xây dựng trung tâm dữ liệu.

Edwards từ đó xác định, lượng lớn "phồn vinh AI" trong sổ sách GDP thực chất là phản ánh giá tăng chứ không phải sản lượng tăng, nguyên nhân gốc là tất cả các bên cùng tranh mua một nhóm chip, RAM, biến áp giống nhau, đẩy giá lên. Điều này phần nào giải thích vì sao Fed lo ngại rủi ro lạm phát do AI, chứ không phải hiệu ứng giảm phát.

Trong báo cáo, Edwards chỉ ra, gốc rễ thực sự của khủng hoảng châu Á không phải là dữ liệu năng suất thất vọng, mà là dòng vốn nước ngoài giá rẻ hỗ trợ phân bổ nguồn lực bị ngừng đột ngột. Ông cảnh báo, thị trường trái phiếu đang vận hành theo quy trình tương tự: gần đây vốn Nhật Bản chảy về nước dẫn tới bán tháo trái phiếu Mỹ liên tục, rồi lan sang Pháp, trái phiếu chính phủ Pháp đang hướng tới thành tích 10 năm tệ nhất kể từ năm 1803.

Trong bối cảnh này, các doanh nghiệp công nghệ AI vẫn tiếp tục phát hành trái phiếu quy mô lớn — Broadcom, Oracle, SpaceX… lần lượt tham gia vào làn sóng gọi vốn cho chip AI, càng làm áp lực cung trái phiếu tăng, trực tiếp cạnh tranh với nhu cầu vốn kỳ hạn dài của các tập đoàn lớn.

Edwards kết luận thẳng thắn: Kỳ tích Thái Lan không chết vì năng suất khiến người ta thất vọng, mà vì kết thúc ngay khi chủ nợ phát hiện ra vấn đề. Rủi ro lớn nhất của làn sóng AI hiện nay là lặp lại kịch bản đó — chỉ thay đổi công cụ tài trợ từ khoản vay USD ngắn hạn sang trái phiếu hạng đầu tư, tín dụng tư nhân và phương tiện dự án đặc biệt.

Edwards thận trọng cho rằng, ông không tuyên bố làn sóng AI đã kết thúc, mà đang đặt câu hỏi: Khi dữ liệu thống kê duy nhất có thể chứng minh điều này không phải là bong bóng lại không ủng hộ, thì tại sao đồng thuận của thị trường lại vững chắc như vậy? Có lẽ chỉ khi dòng vốn rút đi, câu trả lời mới thực sự rõ ràng.