Chuyên gia đầu cơ lớn của Société Générale: Làn sóng AI đang tái hiện cuộc khủng hoảng tài chính châu Á, điều nguy hiểm là “quả bom hẹn giờ” nợ.

Nhà chiến lược trưởng của Société Générale, Albert Edwards, đã phát đi cảnh báo: Làn sóng đầu tư vào AI hiện tại có những điểm giống kinh ngạc với cuộc khủng hoảng tài chính châu Á năm 1997 — Không phải vì công nghệ này vô dụng, mà là do dòng vốn đổ vào nhanh hơn rất nhiều so với tốc độ cải thiện năng suất, và khoảng cách này trong lịch sử luôn được lấp đầy bởi các chủ nợ, chứ không phải các kỹ sư.

Edwards trong bản báo cáo chiến lược toàn cầu mới nhất chỉ ra, dữ liệu về năng suất thực tế của công nghệ (TFP - Năng suất tổng hợp các yếu tố) đến nay vẫn không có chuyển biến, nhưng chi tiêu toàn cầu cho AI đã bùng nổ. Goldman Sachs dự đoán chỉ riêng năm 2026, quy mô đầu tư toàn cầu vào AI sẽ vượt mốc 1 nghìn tỷ USD. Trong khi đó, doanh thu hàng năm của OpenAI được tiết lộ là thấp hơn khoảng 20 tỷ USD so với dự đoán trước đó; sau khi thông tin này được công bố, Nasdaq giảm mạnh hơn 1% trong ngày, khiến câu chuyện "nhu cầu mạnh mẽ" bị tác động trực tiếp.

Theo Edwards, ngòi nổ thực sự của cuộc khủng hoảng này là việc liệu dòng tiền rẻ đang thúc đẩy sự mở rộng của AI có tiếp tục được cung cấp hay không, dữ liệu năng suất gây thất vọng chưa phải nguyên nhân chính. "Cảnh sát nghĩa vụ" của thị trường trái phiếu đang thử sức mạnh các thị trường quốc gia — từ Nhật Bản đến Pháp, làn sóng bán tháo trái phiếu đang lan rộng. Các ông lớn công nghệ AI đang huy động vốn bằng khoản nợ lớn, cần chính những người mua dài hạn để hấp thụ hàng trăm tỷ USD trái phiếu mới phát hành, giống hệt logic mà châu Á từng dựa vào vay đô la ngắn hạn để duy trì thịnh vượng trong thập niên 90.

Khởi điểm của cảnh báo này là một bảng biểu khá khô khan. Nhà kinh tế trưởng của Apollo, Torsten Slok, công bố báo cáo mang tên "Không thấy dấu hiệu của AI trong dữ liệu năng suất". Dữ liệu cho thấy, sau khi điều chỉnh theo mức sử dụng công suất, TFP hiện tại đang nhỉnh dưới mức 0, kể từ khi chu kỳ chi tiêu vốn cho AI bắt đầu chưa thấy dấu hiệu tăng tốc, trong khi tốc độ tăng sản lượng mỗi giờ vẫn duy trì ổn định ở mức khoảng 2,5%.

Slok chỉ ra, tăng trưởng mạnh sản lượng mỗi giờ đi cùng với TFP trì trệ, đây là đặc điểm điển hình của "đào sâu vốn", chứ không phải tác động của công nghệ — mỗi nhân viên được trang bị một màn hình mới (hoặc GPU trị giá 40.000 USD), sản lượng trên mỗi giờ tăng lên nhưng không giúp doanh nghiệp thực sự hiệu quả hơn. Cơn sốt AI hiện rõ trong dữ liệu đầu tư và định giá cổ phiếu, nhưng chưa xuất hiện trong thống kê năng suất, có nghĩa là lợi nhuận vẫn chỉ là dự đoán chứ chưa trở thành thực tế.

Nhà chiến lược của Bank of America, Michael Hartnett, cũng chú ý đến quy luật này và bổ sung một chi tiết đáng chú ý: TFP và chỉ số niềm tin người tiêu dùng đồng bộ sát sao suốt nửa thế kỷ qua, và cả hai đều đang đi xuống. Chủ tịch Fed Chicago, Austan Goolsbee, trước đó cũng cảnh báo, năng suất trì trệ lâu dài sẽ thách thức câu chuyện hiện tại.

Edwards không phải lần đầu nghi ngờ về các câu chuyện "kỳ tích". Ông hồi tưởng, "phán đoán lớn đầu tiên, rủi ro cao và không theo số đông" trong sự nghiệp của mình chính là chỉ ra rằng "kỳ tích kinh tế Đông Á" thực ra là một bong bóng kinh tế-tài chính khổng lồ. Nền tảng lý thuyết xuất phát từ bài viết "Thần thoại về kỳ tích châu Á" của Paul Krugman trên Foreign Affairs năm 1994 — Krugman cho rằng, tăng trưởng cao của các nền kinh tế châu Á dựa vào việc tăng vốn và lao động ào ạt, chứ không phải cải thiện hiệu quả, sự tăng trưởng TFP yếu làm suy yếu căn bản luận điệu lạc quan.

Lúc đó, quan điểm chính thống coi thường ý kiến này. Ngân hàng Thế giới phát hành cuốn "Kỳ tích Đông Á" năm 1993, và đỉnh điểm của "tâm lý lạc quan ngạo mạn" là tháng 8/1996 — một báo cáo ca ngợi "kỳ tích vĩ mô Thái Lan" của World Bank, chỉ cách ngày đồng baht sụp đổ chưa đầy một năm.

Edwards gọi khung nhìn bi quan của mình ngày ấy là "Noddynomics", bị thị trường "chê cười rộng rãi". Ông khi lưu diễn tại Mỹ từng so sánh bong bóng công nghệ cuối thập niên 90 tại Mỹ với bong bóng kinh tế Thái Lan, thậm chí cấp trên phải bảo vệ ông trước khách hàng giận dữ. Cuối cùng, cả hai bong bóng đều vỡ.

Cáo buộc thứ hai của Edwards xuất phát từ nghiên cứu của cựu đồng nghiệp Rob Parenteau. Parenteau chỉ ra, tổng đầu tư của doanh nghiệp thúc đẩy bởi AI tăng trưởng ấn tượng, nhưng sau khi trừ khấu hao, đầu tư ròng gần như đi ngang: theo giá trị danh nghĩa, tổng đầu tư chiếm khoảng 14% GDP, đầu tư ròng đã dừng lại ở mức xung quanh 3% gần 10 năm; theo giá trị thực, tổng đầu tư đạt tỷ lệ kỷ lục khoảng 15,5% GDP, nhưng giá trị ròng thực tế chỉ khoảng 3,5%, tương tự các năm 2015 và 2019.

Edwards đồng thời chỉ ra, doanh nghiệp đang kéo dài thời gian khấu hao tài sản như GPU, khiến các số liệu đầu tư ròng về mặt kế toán trông đẹp hơn nhưng che khuất sự yếu kém về hiệu quả thực tế. Điều này cũng trùng khớp với lời chỉ trích của Michael Burry trước đó về việc giả định tuổi thọ GPU bị kéo dài.

Goldman Sachs định lượng thêm rủi ro này. Theo nghiên cứu mới nhất, nếu 6 nhà cung cấp dịch vụ đám mây siêu lớn của Mỹ đầu tư vào AI có tỷ suất lợi nhuận (ROIC) bằng 0, chỉ riêng khấu hao và chi phí vận hành đã cần khoảng 920 tỷ USD doanh thu hằng năm để bù đắp.

Goldman Sachs chia đầu tư vốn AI thành ba giai đoạn: 2023-2025 khoảng 633 tỷ USD, 2026-2027 khoảng 1,73 nghìn tỷ USD, và 2028-2030 lên tới khoảng 4,14 nghìn tỷ USD. Để đạt ROIC 15% cho riêng giai đoạn thứ hai, các nhà cung cấp siêu lớn phải tạo ra tổng cộng khoảng 1,42 nghìn tỷ USD doanh thu trong 2028-2030.

Dữ liệu về GDP cũng không đem lại nhiều hỗ trợ cho phe đầu tư.

Edwards chỉ ra, đóng góp của đầu tư cố định doanh nghiệp Mỹ vào tăng trưởng GDP theo năm chưa tới 1 điểm phần trăm, chỉ bằng một phần nhỏ đỉnh cuối thập niên 90 (trên 2 điểm phần trăm).

Về cấu trúc, đầu tư thiết bị tăng tốc độ danh nghĩa gần 14%, nhưng tốc độ thực tế "gần như chỉ vừa chạm hai chữ số"; chi tiêu xây dựng phi dân cư thì sụt giảm, giảm danh nghĩa khoảng 3%, giảm thực khoảng gần 6% — kể cả việc xây dựng trung tâm dữ liệu cũng vậy.

Edwards cho rằng, phần lớn "sự thịnh vượng AI" được phản ánh trong tài khoản GDP là do tăng giá chứ không phải mở rộng sản lượng, nguyên do là tất cả các bên cùng tranh mua một lô chip, RAM và máy biến áp, đẩy giá lên cao. Điều này cũng giải thích phần nào vì sao Fed lo ngại nguy cơ lạm phát do AI hơn là hiệu ứng giảm phát.

Edwards trong báo cáo chỉ ra, gốc rễ thật sự của khủng hoảng châu Á không phải là dữ liệu năng suất gây thất vọng, mà là dòng vốn ngoại giá rẻ hỗ trợ sự phân bổ nguồn lực sai lệch bị dừng lại bất ngờ. Ông cảnh báo, "cảnh sát nghĩa vụ" của thị trường trái phiếu đang vận hành với nhịp điệu tương tự: gần đây Nhật Bản hồi hương vốn khiến trái phiếu Mỹ bị bán ra liên tục, sau đó lan sang Pháp, trái phiếu chính phủ Pháp hiện có hiệu suất tệ nhất suốt thập kỷ kể từ 1803.

Trong bối cảnh này, các doanh nghiệp công nghệ AI vẫn mạnh tay phát hành trái phiếu — Broadcom, Oracle, SpaceX v.v. lần lượt gia nhập làn sóng huy động vốn AI chip, làm tăng áp lực cung trái phiếu, và cạnh tranh trực diện với nhu cầu vốn dài hạn của các nhà cung cấp siêu lớn.

Kết luận của Edwards đánh thẳng vào vấn đề: Kỳ tích Thái Lan không chết vì năng suất gây thất vọng, mà tắt ngấm khi các chủ nợ phát giác. Nguy cơ lớn nhất hiện tại của cơn sốt AI là lặp lại kịch bản này — chỉ khác về công cụ tài trợ, từ vay đô la ngắn hạn chuyển sang trái phiếu đầu tư, tín dụng tư nhân và các phương tiện đặc biệt.

Edwards thận trọng nói, ông không tuyên bố cơn sốt AI đã chết, mà đặt câu hỏi: Khi dữ liệu thống kê duy nhất có thể chứng minh đây không phải là bong bóng lại không ủng hộ, tại sao đồng thuận thị trường lại chắc chắn như vậy? Có lẽ chỉ khi dòng vốn rút đi, câu trả lời mới thực sự rõ ràng.