CEO Digital Realty: AI chậm lại chưa phải “ngày tận thế” với bất động sản trung tâm dữ liệu

Những cảnh báo về khả năng các công ty trí tuệ nhân tạo (AI) giảm tốc độ phát triển mô hình mới đã gây sức ép lên nhóm cổ phiếu liên quan đến AI và trung tâm dữ liệu. Tuy nhiên, theo Andrew Power, CEO của Digital Realty, việc tốc độ phát triển AI chậm lại không đồng nghĩa với việc nhu cầu đối với hạ tầng vật lý phục vụ công nghệ này sẽ biến mất.

Quan điểm này đặc biệt đáng chú ý trong bối cảnh Digital Realty và Equinix, hai trong số những quỹ tín thác đầu tư bất động sản (REIT) trung tâm dữ liệu lớn nhất thế giới, chịu áp lực trên thị trường chứng khoán sau những thông tin liên quan đến triển vọng phát triển AI.

Theo Power, thị trường trung tâm dữ liệu không chỉ phụ thuộc vào việc các phòng thí nghiệm AI có tung ra mô hình mới với tốc độ bao nhiêu. Phía sau đó còn là quá trình chuyển đổi số rộng lớn, điện toán đám mây, lưu trữ dữ liệu, hệ thống CNTT doanh nghiệp và nhu cầu xử lý AI ngày càng phổ biến.

Digital Realty: AI giảm tốc không đồng nghĩa nhu cầu trung tâm dữ liệu dừng lại

Trong cuộc trao đổi với Property Play, Andrew Power cho rằng thị trường đang có xu hướng tập trung quá nhiều vào AI mà bỏ qua những động lực khác đang tạo ra nhu cầu lớn đối với trung tâm dữ liệu.

Theo ông, quá trình chuyển đổi số vẫn đang diễn ra mạnh mẽ ngay cả khi không tính đến AI. Điện toán đám mây tiếp tục mở rộng, trong khi doanh nghiệp ngày càng phụ thuộc vào hạ tầng kỹ thuật số để vận hành, lưu trữ và xử lý dữ liệu.

Điều này có ý nghĩa quan trọng đối với các công ty sở hữu và vận hành trung tâm dữ liệu.

Digital Realty cung cấp không gian, năng lượng và hạ tầng kết nối cho nhiều nhóm khách hàng khác nhau, từ các nhà cung cấp dịch vụ đám mây quy mô lớn đến doanh nghiệp, tổ chức tài chính và các công ty công nghệ.

Power cho rằng trong thời kỳ bùng nổ AI, một phần nhu cầu điện toán đám mây truyền thống có thể đã bị che khuất bởi tốc độ tăng trưởng của AI. Các nhà cung cấp cloud quy mô lớn phải cân nhắc giữa việc mở rộng dịch vụ điện toán đám mây thương mại và phân bổ năng lực cho các phòng thí nghiệm AI.

Nếu tốc độ phát triển các mô hình AI mới giảm xuống, điều đó không nhất thiết đồng nghĩa toàn bộ nhu cầu điện toán sẽ giảm theo.

McKinsey: AI có thể chiếm phần lớn nhu cầu trung tâm dữ liệu

AI đã trở thành một trong những động lực quan trọng nhất của ngành trung tâm dữ liệu.

Theo báo cáo được dẫn lại từ McKinsey, AI có thể chiếm khoảng 70% nhu cầu công suất trung tâm dữ liệu toàn cầu vào năm 2030. Để đáp ứng tổng nhu cầu, ngành trung tâm dữ liệu có thể cần gần 7.000 tỷ USD vốn đầu tư.

Trong bức tranh đó, bất động sản là một thành phần rất lớn.

JLL ước tính phần đầu tư liên quan đến bất động sản trung tâm dữ liệu có thể lên tới khoảng 3.000 tỷ USD trong 5 năm tới. Con số này cho thấy sự phát triển của AI không chỉ tạo ra nhu cầu đối với chip, máy chủ và điện năng mà còn kéo theo nhu cầu về đất, nhà xưởng, hệ thống làm mát, kết nối mạng và nguồn điện ổn định.

Đây chính là lý do các nhà đầu tư bất động sản đặc biệt quan tâm tới diễn biến của ngành AI.

Tuy nhiên, câu hỏi quan trọng hiện nay không đơn giản là “AI có tiếp tục tăng trưởng hay không”, mà là AI sẽ tăng trưởng theo hình thức nào và nhu cầu hạ tầng sẽ chuyển dịch ra sao.

Đào tạo AI có thể chậm lại, nhưng AI inference mới là câu chuyện dài hạn

Một trong những điểm đáng chú ý trong nhận định của Andrew Batson, người đứng đầu bộ phận nghiên cứu và chiến lược trung tâm dữ liệu toàn cầu tại JLL, là sự khác biệt giữa AI training và AI inference.

AI training là quá trình sử dụng lượng lớn dữ liệu và năng lực tính toán để huấn luyện các mô hình mới. Đây là hoạt động đòi hỏi khối lượng tính toán rất lớn và thường tập trung tại những cơ sở hạ tầng có mật độ GPU cao.

Nếu các công ty AI giảm tốc độ phát triển mô hình mới, nhu cầu dành cho hoạt động training có thể chịu ảnh hưởng.

Nhưng AI inference lại diễn ra khi mô hình đã được xây dựng và người dùng, doanh nghiệp sử dụng nó để tạo câu trả lời, phân tích dữ liệu, tự động hóa công việc hoặc tích hợp vào sản phẩm.

Theo Batson, tăng trưởng thực sự của trung tâm dữ liệu trong những năm tới có thể đến nhiều hơn từ khả năng ứng dụng AI vào các quy trình hàng ngày.

Nói cách khác, nếu AI chuyển từ giai đoạn “xây dựng mô hình” sang giai đoạn “được sử dụng rộng rãi”, nhu cầu tính toán vẫn có thể tiếp tục tăng.

Chỉ một phần người Mỹ sử dụng AI hàng ngày

Batson đưa ra một luận điểm đáng chú ý: mức độ sử dụng AI trong đời sống và hoạt động kinh doanh vẫn còn dư địa rất lớn.

Theo số liệu được ông dẫn lại, chỉ khoảng 1/4 người Mỹ sử dụng AI hàng ngày. Nếu tỷ lệ này tiếp tục tăng, nhu cầu xử lý inference cũng có thể tăng theo.

Điều này tạo ra một động lực khác biệt so với câu chuyện phát triển mô hình.

Một mô hình AI mới có thể được phát hành chậm hơn, nhưng nếu hàng triệu doanh nghiệp bắt đầu sử dụng AI để xử lý tài liệu, chăm sóc khách hàng, lập trình, phân tích dữ liệu, tìm kiếm thông tin hoặc tự động hóa quy trình, lượng yêu cầu tính toán vẫn có thể tăng đáng kể.

Đối với ngành trung tâm dữ liệu, đây là một điểm rất quan trọng.

Nhu cầu không chỉ đến từ việc “AI được phát minh thêm bao nhiêu”, mà còn từ câu hỏi “AI hiện có được sử dụng nhiều đến mức nào”.

Không phải thị trường trung tâm dữ liệu nào cũng chịu tác động giống nhau

Andrew Power cũng nhấn mạnh rằng tác động của việc AI giảm tốc sẽ không đồng đều giữa các khu vực.

Digital Realty hiện có hoạt động tại nhiều thị trường trung tâm dữ liệu quan trọng như Bắc Virginia, Dallas, Chicago, Singapore, Tokyo, Frankfurt và Amsterdam.

Theo Power, tại những thị trường này, nhu cầu đã vượt nguồn cung trong nhiều năm. Khách hàng phải cạnh tranh để có được cùng một không gian trung tâm dữ liệu.

Đây là yếu tố tạo ra một lớp đệm nhất định cho thị trường.

Ngay cả khi tốc độ tăng trưởng AI giảm xuống, một số thị trường vẫn có thể tiếp tục thiếu công suất do nhu cầu từ cloud, doanh nghiệp, dịch vụ internet và các workload khác.

Hơn nữa, trung tâm dữ liệu không phải loại bất động sản có thể xây dựng ở bất kỳ địa điểm nào.

Nguồn điện, mạng lưới viễn thông, đất đai, khả năng kết nối, quy định địa phương và yêu cầu về chủ quyền dữ liệu đều có thể giới hạn vị trí phù hợp.

Power cho rằng một số workload không thể đơn giản chuyển sang bất kỳ bang nào trong số 50 bang của Mỹ.

Đây là lý do vị trí địa lý vẫn đóng vai trò quan trọng đối với giá trị của bất động sản trung tâm dữ liệu.

Chủ quyền dữ liệu ngày càng quan trọng

Một yếu tố khác đang thúc đẩy nhu cầu trung tâm dữ liệu là yêu cầu về chủ quyền dữ liệu.

Các doanh nghiệp và chính phủ ở nhiều quốc gia muốn dữ liệu nhạy cảm được lưu trữ và xử lý trong phạm vi pháp lý nhất định.

Điều này tạo ra nhu cầu về hạ tầng tại nhiều quốc gia và khu vực thay vì tập trung toàn bộ năng lực điện toán tại một vài trung tâm lớn.

Với danh mục đầu tư toàn cầu, Digital Realty có lợi thế khi cung cấp hạ tầng tại nhiều thị trường khác nhau.

Điều này cũng giúp giải thích tại sao câu chuyện trung tâm dữ liệu không chỉ là câu chuyện về AI của Mỹ. Nhu cầu còn liên quan đến quá trình số hóa của nền kinh tế toàn cầu.

Cổ phiếu giảm không đồng nghĩa chiến lược kinh doanh thay đổi

Cổ phiếu Digital Realty và Equinix chịu áp lực sau những cảnh báo về tốc độ phát triển AI. Tuy nhiên, Power cho rằng biến động giá cổ phiếu trong ngắn hạn không nên chi phối chiến lược vận hành dài hạn.

Đối với một doanh nghiệp trung tâm dữ liệu, đây là vấn đề đặc biệt quan trọng vì xây dựng hạ tầng cần lượng vốn rất lớn và thời gian triển khai dài.

Một dự án trung tâm dữ liệu không thể được quyết định và hoàn thành trong vài tuần dựa trên biến động giá cổ phiếu.

Digital Realty đã chuẩn bị cho nhu cầu vốn lớn của ngành thông qua thay đổi mô hình huy động vốn, phát triển các liên doanh riêng lẻ và duy trì thanh khoản trên bảng cân đối kế toán.

Theo Power, tổng giá trị các dự án đang xây dựng của Digital Realty đã lên tới khoảng 20 tỷ USD, tăng từ khoảng 10 tỷ USD vào cuối năm 2023.

Con số này phản ánh quy mô vốn khổng lồ đang được đổ vào hạ tầng trung tâm dữ liệu.

Trung tâm dữ liệu đang trở thành một loại bất động sản đặc biệt

Khác với văn phòng, trung tâm thương mại hoặc nhà ở, trung tâm dữ liệu phụ thuộc rất lớn vào hạ tầng kỹ thuật.

Một khu đất có vị trí đẹp nhưng không có đủ điện hoặc kết nối mạng phù hợp chưa chắc có giá trị cao đối với nhà vận hành trung tâm dữ liệu.

Ngược lại, một địa điểm có nguồn điện dồi dào, mạng lưới truyền dẫn tốt, khả năng mở rộng và môi trường pháp lý thuận lợi có thể trở thành tài sản chiến lược.

Đây là lý do thị trường bất động sản trung tâm dữ liệu ngày càng thu hút vốn từ các tổ chức đầu tư lớn.

Andrew Batson cũng đề cập đến nguồn vốn từ những tổ chức tài chính lớn như Blackstone, BlackRock và KKR, cho thấy mức độ quan tâm đáng kể của dòng vốn tổ chức đối với lĩnh vực này.

Dù thị trường chứng khoán có thể phản ứng mạnh trước các tin tức liên quan đến AI, dòng vốn xây dựng cơ sở hạ tầng lại thường được nhìn theo chu kỳ dài hơn.

Rủi ro thực sự nằm ở đâu?

Nhận định của Digital Realty không có nghĩa thị trường trung tâm dữ liệu hoàn toàn không có rủi ro.

Ngược lại, lĩnh vực này đang đối mặt với nhiều bài toán lớn.

Thứ nhất là nguồn điện. AI cần lượng điện rất lớn, đặc biệt đối với các trung tâm dữ liệu mật độ cao.

Thứ hai là thời gian xây dựng. Việc phát triển một trung tâm dữ liệu lớn có thể mất nhiều năm và phụ thuộc vào giấy phép, hạ tầng điện và khả năng kết nối.

Thứ ba là chi phí vốn. Lãi suất, chi phí xây dựng và chi phí thiết bị có thể ảnh hưởng tới hiệu quả của dự án.

Thứ tư là tốc độ tăng trưởng nhu cầu. Nếu doanh nghiệp xây dựng công suất quá nhanh trong khi nhu cầu thực tế tăng chậm hơn dự kiến, nguy cơ dư thừa công suất có thể xuất hiện ở một số thị trường.

Do đó, câu chuyện AI và trung tâm dữ liệu cần được nhìn dưới góc độ cân bằng giữa nhu cầu dài hạn và tốc độ đầu tư ngắn hạn.

Vì sao Digital Realty vẫn lạc quan?

Thông điệp chính của Andrew Power không phải rằng AI chắc chắn sẽ tăng trưởng với tốc độ hiện tại mãi mãi.

Điểm ông muốn nhấn mạnh là ngay cả khi tốc độ phát triển mô hình AI mới chậm lại, nền kinh tế kỹ thuật số vẫn còn nhiều động lực khác.

Cloud vẫn cần trung tâm dữ liệu.

Doanh nghiệp vẫn cần lưu trữ dữ liệu.

Các dịch vụ internet vẫn cần máy chủ.

AI inference vẫn có khả năng mở rộng khi người dùng áp dụng AI vào công việc hàng ngày.

Và chủ quyền dữ liệu tiếp tục thúc đẩy nhu cầu xây dựng hạ tầng tại nhiều quốc gia.

Vì vậy, việc một số công ty AI điều chỉnh tốc độ phát triển mô hình không đồng nghĩa nhu cầu trung tâm dữ liệu lập tức đảo chiều.

Những cảnh báo về việc các công ty AI có thể giảm tốc phát triển mô hình đã khiến thị trường đặt câu hỏi về mức độ bền vững của cơn sốt trung tâm dữ liệu. Tuy nhiên, lập luận của Digital Realty và JLL cho thấy cần phân biệt giữa tốc độ phát triển mô hình AI và tốc độ phổ cập AI trong nền kinh tế.

Nếu AI training chậm lại, một phần nhu cầu điện toán có thể điều chỉnh. Nhưng AI inference, điện toán đám mây, lưu trữ dữ liệu, chuyển đổi số doanh nghiệp và yêu cầu chủ quyền dữ liệu vẫn có thể tiếp tục thúc đẩy nhu cầu trung tâm dữ liệu.

Đặc biệt, khi tỷ lệ người dùng AI hàng ngày vẫn còn tương đối thấp so với quy mô dân số và doanh nghiệp, dư địa mở rộng ứng dụng vẫn rất lớn.

Đối với Digital Realty, thông điệp của CEO Andrew Power vì thế khá rõ ràng: biến động ngắn hạn của AI và thị trường chứng khoán không nhất thiết làm thay đổi chiến lược đầu tư hạ tầng dài hạn.

Với hàng chục tỷ USD dự án đang được triển khai, trung tâm dữ liệu đang trở thành một phần quan trọng của hạ tầng kinh tế số. Câu hỏi lớn trong những năm tới có thể không phải là “AI có tiếp tục tăng trưởng hay không”, mà là AI sẽ được sử dụng rộng rãi đến đâu, workload sẽ thay đổi như thế nào và nguồn vốn có thể đáp ứng tốc độ mở rộng hạ tầng tới mức nào.

Câu hỏi về bất động sản trung tâm dữ liệu

1. Nếu AI giảm tốc độ phát triển mô hình, trung tâm dữ liệu có bị ảnh hưởng không?

Có thể bị ảnh hưởng ở một số phân khúc, đặc biệt là nhu cầu liên quan đến AI training. Tuy nhiên, trung tâm dữ liệu còn phục vụ cloud, doanh nghiệp, lưu trữ, internet và AI inference.

2. AI training và AI inference khác nhau như thế nào?

Training là quá trình huấn luyện mô hình AI bằng lượng dữ liệu và năng lực tính toán lớn. Inference là quá trình sử dụng mô hình đã được huấn luyện để tạo kết quả khi người dùng hoặc doanh nghiệp đưa yêu cầu vào.

3. Vì sao AI inference có thể quan trọng đối với trung tâm dữ liệu?

Khi AI được sử dụng thường xuyên trong công việc và đời sống, số lượng yêu cầu xử lý có thể tăng mạnh. Điều này tạo ra nhu cầu tính toán ngay cả khi các công ty AI không liên tục phát hành những mô hình hoàn toàn mới.

4. Vì sao vị trí trung tâm dữ liệu lại quan trọng?

Trung tâm dữ liệu cần điện, mạng lưới kết nối, đất đai, hạ tầng và môi trường pháp lý phù hợp. Một số dữ liệu cũng phải tuân thủ yêu cầu về chủ quyền và vị trí lưu trữ.

5. Digital Realty đang có bao nhiêu dự án xây dựng?

Theo thông tin được Andrew Power đưa ra, tổng giá trị các dự án đang xây dựng của Digital Realty đạt khoảng 20 tỷ USD, tăng từ khoảng 10 tỷ USD vào cuối năm 2023.

6. Giá cổ phiếu Digital Realty giảm có đồng nghĩa nhu cầu trung tâm dữ liệu suy yếu?

Không nhất thiết. Giá cổ phiếu phản ánh kỳ vọng của thị trường tài chính tại từng thời điểm, trong khi các dự án trung tâm dữ liệu thường có chu kỳ đầu tư dài nhiều năm.

Đừng bỏ lỡ những tin tức mới nhất về AI, công nghệ, tài chính và thị trường quốc tế.
Cập nhật những diễn biến đáng chú ý và các phân tích chuyên sâu mỗi ngày trên Điểm Tin Nhanh.