Trí tuệ nhân tạo (AI) đang kéo tăng trưởng Mỹ, nhưng dòng vốn, nợ và hạ tầng dồn vào công nghệ này cũng làm tăng nguy cơ đối với kinh tế nước này, theo nhóm nghiên cứu của S&P Global Ratings.
AI đã vượt khỏi phạm vi một xu hướng công nghệ. Công nghệ này đang thúc đẩy đầu tư, sản xuất công nghiệp, nhu cầu điện và xây dựng trung tâm dữ liệu.
Nhưng sự phụ thuộc ngày càng lớn vào một nhóm doanh nghiệp và một chu kỳ đầu tư cũng tạo ra điểm yếu mới. Nếu doanh thu từ AI không theo kịp chi tiêu, cú điều chỉnh có thể lan từ cổ phiếu công nghệ sang thị trường tín dụng và nền kinh tế thực.
Theo S&P Global Ratings, các khoản đóng góp liên quan đến AI, nếu hiểu theo nghĩa rộng, chiếm 55% mức tăng nhu cầu cuối cùng của khu vực tư nhân nội địa Mỹ trong 4 quý tính đến quý II/2026.
Trong nửa đầu năm nay, lượng trái phiếu do doanh nghiệp công nghệ cao phát hành tăng gần 160%, chiếm 37,8% tổng lượng phát hành của khu vực doanh nghiệp phi tài chính.
Đầu tư trung tâm dữ liệu hiện là một trong số ít động lực tăng tốc rõ rệt của kinh tế Mỹ. Nó kéo theo nhu cầu đối với chip, máy chủ, thiết bị mạng, hệ thống làm mát, điện năng và bất động sản công nghiệp. Nhờ vậy, bán dẫn và phần cứng công nghệ tiếp tục tăng trưởng trong khi phần còn lại của khu vực sản xuất hàng hóa gần như đi ngang.
S&P dự báo các nhà cung cấp dịch vụ đám mây quy mô lớn, hay hyperscaler, sẽ chi khoảng 800 tỷ USD cho đầu tư vốn trong năm nay. Đến ngày 24/7, các công ty liên quan đến AI đã phát hành khoảng 240 tỷ USD trái phiếu, so với 688 tỷ USD của toàn bộ phần còn lại trong khu vực doanh nghiệp phi tài chính.
Trong ngắn hạn, quy mô đầu tư này tiếp tục hỗ trợ tăng trưởng. Tuy nhiên, nó dựa trên những giả định lớn: nhu cầu tính toán sẽ duy trì ở mức cao, các mô hình AI sẽ tạo đủ doanh thu và doanh nghiệp sẽ trả tiền cho những sản phẩm chưa chứng minh được hiệu quả kinh tế trên diện rộng.
Mức độ tập trung đó đặc biệt đáng chú ý khi phần còn lại của kinh tế Mỹ thiếu động lực rõ rệt. Tiêu dùng vẫn tương đối bền và thị trường lao động chưa suy yếu mạnh, nhưng nhà ở chịu sức ép từ lãi suất cao. Sản xuất công nghiệp cũng chưa mở rộng trên diện rộng, ngoài những ngành trực tiếp phục vụ AI và trung tâm dữ liệu.
Điều này làm thay đổi bản chất của rủi ro. Một đợt giảm tốc trong đầu tư AI sẽ không còn là vấn đề riêng của ngành công nghệ. Nó có thể tác động đến xây dựng, điện lực, bất động sản công nghiệp, sản xuất thiết bị và các thị trường vốn đang tài trợ cho quá trình mở rộng hạ tầng.
Rủi ro lớn nằm ở cách cơn sốt đầu tư được tài trợ. Các hyperscaler có bảng cân đối kế toán mạnh, nhưng ngày càng dựa vào phát hành nợ, hợp đồng thuê dài hạn, cam kết mua điện và bảo đảm giá trị còn lại để triển khai dự án.
S&P coi nhiều nghĩa vụ trong số này có bản chất kinh tế tương tự nợ. Khi được tính vào các chỉ số tín dụng, nhu cầu tiền mặt tiềm tàng của một số doanh nghiệp có thể lên tới hàng trăm tỷ USD, dù không xuất hiện đầy đủ như nợ vay truyền thống trên báo cáo tài chính.
Các cấu trúc tài chính này giúp doanh nghiệp mở rộng nhanh mà không phải ghi nhận toàn bộ chi phí ngay từ đầu. Nhưng chúng cũng làm giảm khả năng nhìn rõ tổng nghĩa vụ tài chính, thời hạn thanh toán và mức độ rủi ro mà từng bên đang gánh chịu.
Việc tín dụng tư nhân tham gia sâu hơn càng làm cấu trúc tài trợ phức tạp. Nguồn vốn này thường tập trung vào ít bên cho vay và ít minh bạch hơn khoản vay hợp vốn truyền thống. Nếu dự án chậm tiến độ, doanh thu thấp hơn dự kiến hoặc chi phí điện tăng mạnh, việc tái cơ cấu sẽ khó khăn hơn.
Hiện S&P chưa thấy làn sóng phát hành của các tập đoàn công nghệ đẩy chi phí vay của toàn thị trường lên cao. Chênh lệch lợi suất của nhiều nhóm xếp hạng vẫn ổn định hoặc thu hẹp. Nhưng thị trường đã nhạy cảm hơn với tình hình tài chính của các hyperscaler. Các đợt phát hành mới có thể nhanh chóng trở nên đắt đỏ nếu kỳ vọng lợi nhuận từ AI bị hạ xuống.
Nguy cơ lớn hơn nằm ở tái cấp vốn. Những dự án trung tâm dữ liệu thường có chi phí ban đầu rất lớn và thời gian hoàn vốn dài. Nếu tâm lý thị trường thay đổi trước khi doanh thu đạt mức dự kiến, một số doanh nghiệp có thể gặp khó khăn khi gia hạn hoặc thay thế các khoản nợ đến hạn.
Câu hỏi thường trực hiện nay là AI có thể tạo doanh thu nhanh đến đâu? Hạ tầng đang được xây dựng với tốc độ kỷ lục, trong khi khả năng thương mại hóa chưa theo kịp. Nếu năng suất không lan ra ngoài ngành công nghệ và không cải thiện lợi nhuận của doanh nghiệp sử dụng AI, thị trường sẽ phải đánh giá lại các giả định hiện nay.
Trong khi đó, rủi ro không phân bổ đều. Nhà sản xuất chip, thiết bị, điện và trung tâm dữ liệu có thể tiếp tục hưởng lợi từ nhu cầu cao. Ngược lại, phần mềm, dịch vụ công nghệ, quảng cáo và truyền thông có thể chịu sức ép khi AI làm thay đổi cấu trúc cạnh tranh và giảm giá trị của một số dịch vụ trung gian.
Trong bán lẻ và hàng tiêu dùng, doanh nghiệp lớn có thể sử dụng AI để rút ngắn chu kỳ phát triển sản phẩm, phân tích dữ liệu khách hàng và tối ưu hoạt động tiếp thị. Điều đó có thể nới rộng khoảng cách với các công ty nhỏ, vốn thiếu dữ liệu, nhân lực và khả năng tài chính để đầu tư ở cùng quy mô.
Thị trường lao động Mỹ chưa phản ánh một cú sốc lớn. Nền kinh tế đang ở trạng thái “ít tuyển mới, ít sa thải”, với việc làm vẫn tăng và tỷ lệ thất nghiệp tương đối ổn định. Bằng chứng cho thấy AI trực tiếp làm giảm tuyển dụng còn yếu, dù sinh viên mới tốt nghiệp và lao động ở các vị trí đầu vào có thể chịu tác động sớm hơn.
Ba lực cản có thể làm chậm cơn sốt AI là chuỗi cung ứng, năng lượng và tâm lý thị trường. Nhu cầu chip và thiết bị tăng nhanh hơn nguồn cung đã đẩy giá phần cứng lên cao. Trung tâm dữ liệu lại cần nguồn điện lớn, ổn định và liên tục, trong khi công suất lưới điện và thời gian cấp phép đều có giới hạn.
Phản ứng của công chúng cũng có thể trở thành rủi ro tín dụng. Nếu người dân cho rằng trung tâm dữ liệu làm tăng hóa đơn điện, chính quyền địa phương có thể hạn chế dự án mới hoặc siết khả năng điều chỉnh giá của các công ty điện lực. Khi đó, tốc độ phát triển hạ tầng AI sẽ phụ thuộc vào sự chấp nhận của cộng đồng, thay vì chỉ dựa trên nhu cầu thị trường.
Đối với Việt Nam, phân tích của S&P cho thấy cơ hội phải được đặt cạnh giới hạn hạ tầng và tài chính. Nhu cầu chip, điện tử, trung tâm dữ liệu và dịch vụ số có thể mở rộng đầu tư, xuất khẩu và việc làm kỹ thuật.
Tuy nhiên, phát triển quá nhanh sẽ gây sức ép lên nguồn điện, lưới truyền tải, vốn dài hạn và nhân lực chất lượng cao. Việt Nam cần đánh giá hiệu quả thương mại của từng dự án, kiểm soát nghĩa vụ nợ và hợp đồng điện dài hạn, đồng thời tránh phụ thuộc quá mức vào một số ít khách hàng công nghệ lớn.
AI vẫn là động lực quan trọng của kinh tế Mỹ. Nhưng quy mô đầu tư, lượng nợ mới và độ phức tạp tài chính đang tăng nhanh hơn mức độ chắc chắn của doanh thu. Cơn sốt này chưa gây ra khủng hoảng tín dụng, nhưng đã khiến nền kinh tế dễ tổn thương hơn trước một cú điều chỉnh kỳ vọng.
