AI khiến các đại gia công nghệ Mỹ vay nợ ồ ạt, thị trường tài chính đối mặt rủi ro mới

Cuộc đua trí tuệ nhân tạo (AI) đang bước sang một giai đoạn mới khi những tập đoàn công nghệ giàu nhất thế giới không còn chỉ dựa vào lượng tiền mặt khổng lồ để tài trợ cho tham vọng xây dựng hạ tầng AI.

Google, Meta, Amazon, Microsoft và nhiều doanh nghiệp liên quan đang ngày càng sử dụng thị trường nợ để huy động hàng trăm tỷ USD cho chip, máy chủ, trung tâm dữ liệu và các hệ thống điện toán phục vụ AI.

Sự thay đổi này không chỉ ảnh hưởng đến ngành công nghệ. Khi nhu cầu vay vốn tăng mạnh, nó có thể tác động tới thị trường trái phiếu doanh nghiệp, trái phiếu Kho bạc Mỹ và cuối cùng là chi phí vay của chính nền kinh tế lớn nhất thế giới.

Các công ty công nghệ Mỹ vay hàng trăm tỷ USD cho AI

Theo số liệu được đưa ra trong nội dung phân tích, hoạt động vay nợ của ngành công nghệ gần như không đáng kể vào năm 2024 nhưng đã tăng lên khoảng 500 tỷ USD trong chín tháng kể từ tháng 1/2026.

Khoản tiền khổng lồ này được sử dụng để tài trợ cho cuộc đua xây dựng cơ sở hạ tầng AI, từ chip xử lý, máy chủ, hệ thống lưu trữ dữ liệu cho tới những trung tâm dữ liệu tiêu thụ lượng điện năng rất lớn.

Goldman Sachs dự báo quy mô vay nợ liên quan đến AI có thể tiếp tục tăng mạnh và đạt khoảng 1,2 nghìn tỷ USD vào năm 2027.

Nếu dự báo này trở thành hiện thực, đây sẽ là một trong những đợt mở rộng tín dụng lớn nhất từng xuất hiện trong ngành công nghệ.

Chris Della Fave, phó chủ tịch cấp cao tại công ty tư vấn huy động vốn Post Oak Group, nhận định đây là hiện tượng chưa từng thấy trước đây.

Theo ước tính của ông, AI hiện chiếm khoảng 25% tổng lượng phát hành trái phiếu doanh nghiệp, tăng mạnh so với chỉ khoảng 4% hai năm trước.

Điều đáng chú ý là quy mô vay nợ của ngành AI đang được đặt cạnh những giai đoạn đầu tư hạ tầng lớn trong lịch sử Mỹ.

Nếu điều chỉnh theo lạm phát, số tiền mà ngành AI dự kiến huy động trong năm nay có thể vượt lượng vốn mà các công ty truyền hình cáp Mỹ từng vay để xây dựng mạng lưới internet, đồng thời vượt quy mô vay của các doanh nghiệp đường sắt trong thời kỳ bùng nổ đường sắt thế kỷ 19.

Vì sao các tập đoàn giàu tiền mặt lại phải vay nợ?

Điểm đáng chú ý nhất của làn sóng này nằm ở việc những doanh nghiệp tham gia cuộc đua AI không phải các công ty thiếu tiền mặt.

Google, Meta, Amazon và Microsoft đều sở hữu nguồn tiền mặt lớn, dòng tiền hoạt động mạnh và khả năng tiếp cận thị trường vốn rất tốt.

Tuy nhiên, quy mô đầu tư AI đang tăng nhanh đến mức tiền mặt hiện có không còn đủ để đáp ứng tất cả nhu cầu.

Xây dựng một trung tâm dữ liệu AI hiện đại có thể cần hàng tỷ USD. Ngoài chi phí xây dựng, doanh nghiệp còn phải mua GPU, máy chủ, thiết bị mạng, hệ thống làm mát và nguồn điện.

Đặc biệt, cuộc cạnh tranh AI diễn ra với tốc độ rất nhanh. Các công ty không muốn chờ nhiều năm để tích lũy tiền mặt rồi mới mở rộng công suất tính toán.

Vay nợ giúp họ triển khai vốn ngay lập tức và kỳ vọng thu hồi khoản đầu tư thông qua doanh thu AI trong tương lai.

Vấn đề là mô hình này khiến bảng cân đối kế toán của các công ty công nghệ thay đổi đáng kể.

Một ngành từng được xem là có bảng cân đối tài chính cực kỳ lành mạnh giờ đây đang sử dụng ngày càng nhiều đòn bẩy tài chính.

Nhà đầu tư vẫn mua trái phiếu, nhưng đòi hỏi lợi suất cao hơn

Cho đến nay, thị trường vốn vẫn tương đối sẵn sàng cung cấp tiền cho các doanh nghiệp công nghệ.

Các nhà đầu tư nhìn thấy cơ hội từ sự phát triển của AI và muốn tham gia vào câu chuyện tăng trưởng dài hạn.

Tuy nhiên, tiền vốn không còn rẻ như trước.

Ngay cả Meta cũng phải chấp nhận mức lợi suất trên 7%/năm trong một số đợt huy động, trong khi các doanh nghiệp vận hành trung tâm dữ liệu hoặc những công ty có mức độ rủi ro cao hơn phải đưa ra mức lợi suất trên 9% để thu hút nhà đầu tư.

Điều này tạo ra một nghịch lý.

AI được kỳ vọng là động lực tăng trưởng kinh tế mới, nhưng để xây dựng hạ tầng AI, các doanh nghiệp phải vay tiền với chi phí ngày càng cao.

Nếu doanh thu AI trong tương lai tăng đủ nhanh, khoản nợ này có thể được phục vụ tương đối dễ dàng.

Nhưng nếu tốc độ tăng trưởng chậm lại, chi phí lãi vay có thể trở thành một gánh nặng đáng kể.

AI bắt đầu cạnh tranh với trái phiếu Kho bạc Mỹ

Tác động của làn sóng vay nợ không dừng lại ở các công ty công nghệ.

Một vấn đề lớn hơn đang xuất hiện trên thị trường trái phiếu Mỹ: các doanh nghiệp công nghệ phải cạnh tranh trực tiếp với trái phiếu Kho bạc Mỹ để thu hút dòng tiền của nhà đầu tư.

Trái phiếu chính phủ Mỹ vốn được xem là một trong những tài sản an toàn quan trọng nhất thế giới.

Nhưng nếu trái phiếu Microsoft hoặc một tập đoàn công nghệ lớn mang lại lợi suất hấp dẫn hơn, một phần dòng tiền có thể được chuyển từ trái phiếu Kho bạc sang trái phiếu doanh nghiệp.

Mark Malek, giám đốc đầu tư tại Siebert Financial, cho rằng một nhà đầu tư trước đây có thể mua trái phiếu Kho bạc Mỹ thì nay có thể cân nhắc trái phiếu của Microsoft thay thế.

Sự dịch chuyển này có thể khiến Chính phủ Mỹ phải trả lãi suất cao hơn khi phát hành nợ.

Đây là điểm quan trọng bởi Mỹ đang có nhu cầu vay vốn rất lớn. Khi lợi suất trái phiếu tăng, chi phí phục vụ nợ công cũng tăng theo.

Lợi suất trái phiếu 10 năm Mỹ trở thành tâm điểm

Trái phiếu Kho bạc Mỹ kỳ hạn 10 năm được xem là một trong những mức lãi suất quan trọng nhất của hệ thống tài chính toàn cầu.

Lợi suất này ảnh hưởng đến hàng loạt khoản vay trong nền kinh tế, từ thế chấp mua nhà, vay mua ô tô cho tới chi phí vốn của doanh nghiệp.

Theo nội dung được đưa ra, lợi suất trái phiếu 10 năm Mỹ đã vượt 5,30%, mức cao nhất kể từ năm 2002.

Nếu lợi suất duy trì ở mức cao, chi phí vốn của cả khu vực công lẫn tư nhân sẽ chịu áp lực.

Đối với ngành AI, điều này đặc biệt quan trọng bởi đây là lĩnh vực đang cần lượng vốn khổng lồ để xây dựng cơ sở hạ tầng.

Lạm phát và giá năng lượng làm bài toán khó hơn

Làn sóng vay nợ AI diễn ra trong thời điểm chi phí vốn của Mỹ vốn đã chịu nhiều áp lực.

Một yếu tố khác là lạm phát, trong đó giá năng lượng tăng có thể khiến áp lực giá kéo dài.

Trong bối cảnh chiến sự và căng thẳng địa chính trị ảnh hưởng đến thị trường năng lượng, giá dầu cao có thể làm tăng chi phí vận hành của nền kinh tế.

Đối với các trung tâm dữ liệu AI, năng lượng là một yếu tố đặc biệt quan trọng.

Các hệ thống AI quy mô lớn tiêu thụ lượng điện rất lớn. Vì vậy, nếu giá điện và năng lượng tăng trong khi lãi suất vay vốn vẫn cao, chi phí xây dựng và vận hành hạ tầng AI có thể tăng đáng kể.

Điều này tạo thêm sức ép lên khả năng sinh lời của các dự án AI.

Quỹ đầu cơ cũng đang làm thị trường trái phiếu biến động hơn

Một yếu tố khác khiến thị trường tài chính Mỹ dễ biến động là sự tham gia ngày càng lớn của các quỹ đầu cơ.

Theo nội dung phân tích, các quỹ đầu cơ đã nắm giữ khoảng 7% tổng lượng trái phiếu Kho bạc Mỹ đang lưu hành vào cuối năm 2025, dù tỷ lệ này đã giảm sau đó.

Đặc điểm của quỹ đầu cơ là khả năng dịch chuyển vốn nhanh hơn nhiều so với các nhà đầu tư dài hạn như công ty bảo hiểm hoặc quỹ hưu trí.

Điều đó có nghĩa là khi kỳ vọng về lãi suất, lạm phát hoặc tăng trưởng thay đổi, dòng vốn có thể di chuyển nhanh và tạo ra những biến động mạnh hơn trên thị trường trái phiếu.

Chris Della Fave cho rằng ngay cả khi tình hình chiến tranh và thị trường dầu mỏ ổn định trở lại, lợi suất trái phiếu vẫn có thể chịu áp lực từ vấn đề nợ công.

Nói cách khác, thị trường trái phiếu Mỹ không chỉ phải đối mặt với yếu tố địa chính trị hoặc lạm phát mà còn phải hấp thụ lượng vốn vay ngày càng lớn của khu vực doanh nghiệp.

Rủi ro bong bóng AI ngày càng được chú ý

Đằng sau làn sóng đầu tư khổng lồ là một câu hỏi lớn: liệu doanh thu từ AI có tăng đủ nhanh để biện minh cho mức đầu tư và vay nợ hiện nay?

Các nhà đầu tư đang đặt cược rất lớn vào AI.

Các công ty công nghệ xây dựng trung tâm dữ liệu dựa trên giả định rằng nhu cầu sử dụng AI sẽ tiếp tục tăng mạnh trong nhiều năm.

Nhưng nếu tốc độ ứng dụng AI thấp hơn kỳ vọng, doanh thu có thể không tăng đủ nhanh để bù đắp chi phí vốn.

Đây là lý do một số nhà phân tích bắt đầu so sánh những dấu hiệu hiện tại với bong bóng dot-com năm 2000.

Tất nhiên, AI và internet là hai cuộc cách mạng công nghệ khác nhau. Các doanh nghiệp AI hiện nay cũng có doanh thu và dòng tiền thực tế lớn hơn nhiều so với nhiều công ty internet thời kỳ cuối những năm 1990.

Tuy nhiên, điểm tương đồng nằm ở việc kỳ vọng tăng trưởng có thể dẫn tới đầu tư quá mức nếu doanh nghiệp và nhà đầu tư cùng tin rằng nhu cầu trong tương lai chắc chắn sẽ tăng mạnh.

Nasdaq từng giảm gần 7% khi lo ngại AI gia tăng

Những lo ngại này không chỉ tồn tại trên lý thuyết.

Trong tháng 7, giữa những nghi ngờ về mức độ bền vững của cơn sốt AI, chỉ số Nasdaq, vốn tập trung nhiều cổ phiếu công nghệ, đã có thời điểm giảm gần 7%.

Một đợt điều chỉnh như vậy cho thấy tâm lý thị trường có thể thay đổi rất nhanh khi kỳ vọng về AI bị đặt câu hỏi.

Nếu các công ty đã vay hàng tỷ USD để xây dựng trung tâm dữ liệu đồng thời chứng kiến giá cổ phiếu giảm mạnh, áp lực tài chính có thể gia tăng.

Điều này đặc biệt đáng chú ý với những doanh nghiệp có nợ lớn nhưng dòng tiền chưa tương xứng với quy mô đầu tư.

Oracle trở thành cái tên được theo dõi

Oracle là một trong những doanh nghiệp được giới đầu tư theo dõi sát trong bối cảnh này.

Công ty điện toán đám mây này có khoản nợ được đề cập ở mức khoảng 125 tỷ USD, trong khi lượng tiền mặt giảm dần theo từng quý.

Oracle cũng đối mặt với khả năng trì hoãn một dự án trung tâm dữ liệu quy mô lớn tại New Mexico.

Đây là những yếu tố khiến thị trường quan tâm đến khả năng cân đối giữa tốc độ mở rộng hạ tầng AI và sức khỏe tài chính của doanh nghiệp.

Mark Malek cảnh báo rằng nếu Oracle gặp vấn đề nghiêm trọng trong việc thanh toán một khoản nợ hoặc nghĩa vụ tài chính, tác động có thể không chỉ giới hạn trong phạm vi doanh nghiệp.

Một cú sốc đối với một công ty lớn trong chuỗi AI có thể lan sang nhà cung cấp, nhà đầu tư, ngân hàng và thị trường trái phiếu.

Hiệu ứng domino có thể xảy ra như thế nào?

Kịch bản rủi ro có thể bắt đầu từ một sự kiện tương đối nhỏ.

Ví dụ, một dự án trung tâm dữ liệu bị trì hoãn khiến doanh thu dự kiến giảm. Nhà đầu tư sau đó yêu cầu lợi suất cao hơn đối với trái phiếu của doanh nghiệp. Chi phí vay tăng khiến doanh nghiệp phải cắt giảm đầu tư.

Việc cắt giảm đầu tư lại ảnh hưởng đến các nhà sản xuất chip, nhà cung cấp điện, xây dựng trung tâm dữ liệu và các công ty điện toán đám mây.

Nếu nhiều doanh nghiệp cùng lúc gặp vấn đề, thị trường có thể chuyển từ trạng thái “tăng trưởng bằng mọi giá” sang trạng thái phòng thủ.

Khi đó, giá trái phiếu doanh nghiệp giảm, lợi suất tăng và chi phí vốn tiếp tục cao hơn.

Đó chính là hiệu ứng domino mà một số chuyên gia lo ngại.

AI có thực sự tạo ra một cuộc khủng hoảng nợ?

Hiện chưa có cơ sở để khẳng định làn sóng vay nợ AI chắc chắn sẽ dẫn đến khủng hoảng tài chính.

Các tập đoàn công nghệ lớn vẫn sở hữu những tài sản có giá trị, dòng tiền đáng kể và khả năng tiếp cận thị trường vốn.

Điểm khác biệt quan trọng so với nhiều bong bóng tài sản trong quá khứ là một số công ty AI hàng đầu đã tạo ra doanh thu thực tế.

Tuy nhiên, rủi ro nằm ở khoảng cách giữa kỳ vọng và kết quả.

Nếu doanh thu AI tăng nhanh hơn chi phí vốn, đòn bẩy tài chính có thể giúp các doanh nghiệp mở rộng nhanh và tạo ra lợi nhuận lớn.

Ngược lại, nếu tốc độ tăng trưởng AI giảm trong khi lãi suất duy trì cao, các khoản nợ mới có thể trở thành sức ép đối với bảng cân đối kế toán.

Cuộc đua AI đang thay đổi không chỉ ngành công nghệ mà còn cả thị trường tín dụng Mỹ.

Từ chỗ có thể sử dụng lượng tiền mặt khổng lồ để tài trợ cho tăng trưởng, những tập đoàn công nghệ lớn đang ngày càng phụ thuộc vào thị trường nợ. Khoảng 500 tỷ USD vốn vay được huy động trong chín tháng đầu năm 2026 cho thấy quy mô của xu hướng này đã vượt xa một chu kỳ đầu tư công nghệ thông thường.

Nếu dự báo 1,2 nghìn tỷ USD vào năm 2027 trở thành hiện thực, AI sẽ trở thành một trong những động lực lớn nhất của thị trường trái phiếu doanh nghiệp.

Nhưng chính điều đó cũng tạo ra rủi ro mới.

Lãi suất cao, chi phí năng lượng, nợ công Mỹ và nhu cầu vốn khổng lồ của AI đang cùng lúc tác động đến thị trường. Nếu kỳ vọng về doanh thu AI tiếp tục được chứng minh bằng tăng trưởng thực tế, làn sóng vay nợ có thể trở thành động lực thúc đẩy một chu kỳ đầu tư công nghệ mới.

Ngược lại, nếu tốc độ xây dựng trung tâm dữ liệu chậm lại, dự án bị trì hoãn hoặc doanh thu AI không đạt kỳ vọng, những khoản nợ khổng lồ có thể biến từ công cụ tăng trưởng thành gánh nặng tài chính.

Vì vậy, điều thị trường cần theo dõi trong thời gian tới không chỉ là AI có phát triển nhanh đến đâu, mà còn là các doanh nghiệp phải vay bao nhiêu để duy trì tốc độ phát triển đó và liệu dòng tiền tạo ra có đủ để trả cho khoản nợ hay không.

Nguồn tham khảo: Goldman Sachs; Post Oak Group; Siebert Financial; Bank of England Financial Policy Committee và các dữ liệu, nhận định được nêu trong nội dung gốc.

Câu hỏi thường gặp về làn sóng vay nợ AI

Vì sao các công ty công nghệ Mỹ đang vay nhiều tiền cho AI?

Chi phí xây dựng trung tâm dữ liệu, mua chip, máy chủ và hệ thống điện toán AI tăng rất nhanh. Vay nợ giúp các doanh nghiệp huy động vốn ngay lập tức thay vì chỉ sử dụng tiền mặt tích lũy.

Ngành AI có thể vay bao nhiêu tiền?

Theo dự báo được đề cập, hoạt động vay nợ liên quan đến AI có thể tăng lên khoảng 1,2 nghìn tỷ USD vào năm 2027.

Vì sao việc vay nợ của các công ty AI lại ảnh hưởng đến trái phiếu Mỹ?

Các doanh nghiệp công nghệ phải cạnh tranh với Kho bạc Mỹ để thu hút vốn nhà đầu tư. Nếu trái phiếu doanh nghiệp mang lại lợi suất hấp dẫn hơn, một phần dòng tiền có thể rời khỏi trái phiếu chính phủ, gây áp lực lên lợi suất Kho bạc.

Lợi suất trái phiếu Mỹ cao ảnh hưởng thế nào đến người dân?

Lợi suất Kho bạc là một trong những cơ sở quan trọng để định giá nhiều khoản vay. Khi lợi suất tăng, lãi suất thế chấp, vay mua ô tô và chi phí vốn doanh nghiệp có thể chịu áp lực tăng.

Oracle có phải là dấu hiệu cho thấy bong bóng AI đang vỡ?

Chưa thể kết luận như vậy. Oracle đang được theo dõi vì có khoản nợ lớn và nhu cầu đầu tư trung tâm dữ liệu cao. Tuy nhiên, một doanh nghiệp gặp khó khăn không đồng nghĩa toàn bộ ngành AI sẽ rơi vào khủng hoảng.

Rủi ro lớn nhất của làn sóng đầu tư AI là gì?

Rủi ro lớn nhất là doanh thu và lợi nhuận AI tăng chậm hơn dự kiến trong khi doanh nghiệp đã vay một lượng vốn rất lớn với lãi suất cao. Khi đó, chi phí tài chính có thể tạo áp lực lên lợi nhuận và dòng tiền.