Cơ sở hạ tầng AI tăng vọt điên cuồng, nhưng trung tâm dữ liệu cũng tiêu tốn tiền nhanh chóng, bong bóng nợ bắt đầu vỡ vụn

Viết bài: Long Yue

Cuộc đua vũ khí AI tiêu tiền nhanh hơn tốc độ các ông lớn công nghệ tự kiếm tiền.

Trong tuần qua, Amazon, Google, Meta, Microsoft, Oracle (tổng giá trị thị trường hơn 12 nghìn tỷ USD) lần lượt công bố báo cáo tài chính quý I, không ngoại lệ đều nâng kế hoạch chi tiêu vốn.

Chuyên gia chiến lược đa tài sản hàng đầu của Morgan Stanley, Andrew Sheets, đã cập nhật dự báo, nâng dự đoán tổng chi tiêu vốn của năm ông lớn công nghệ đến 2026 lên 800 tỷ USD, năm 2027 tiếp tục tăng lên hơn 1,1 nghìn tỷ USD.

Sheets viết:

Chúng tôi dự đoán chi tiêu vốn của các công ty công nghệ quy mô lớn vượt quá 800 tỷ USD vào năm 2026, gần gấp đôi chi tiêu của năm 2025, gấp ba lần của năm 2024. Năm tới, các đồng nghiệp của tôi ước tính chi tiêu vốn của các công ty công nghệ quy mô lớn của Mỹ có thể đạt 1,1 nghìn tỷ USD.

Số liệu đủ gây sốc, nhưng vấn đề cũng nảy sinh.

Tiền từ đâu ra? Đáp án là vay mượn

Trong nhiều năm qua, các ông lớn công nghệ này tích lũy lượng lớn dòng tiền tự do nhờ mô hình kinh doanh “tài sản nhẹ”. Nhưng giờ đây, tình hình đã âm thầm đảo chiều.

Dòng tiền tự do của Amazon và Meta cho thấy cả hai đều gần hoặc đã rơi vào vùng âm.

Điều này có nghĩa là gì? Đơn giản: tiền không đủ, chỉ còn cách vay.

Đặc biệt khi các công ty này vẫn duy trì mua lại cổ phiếu và trả cổ tức, việc tăng thêm chi tiêu vốn gần như chỉ có thể dựa vào phát hành trái phiếu.

Morgan Stanley dự báo, năm 2026, thị trường trái phiếu đầu tư cấp (IG) của Mỹ sẽ đón năm bận rộn nhất trong lịch sử:

Tổng phát hành khoảng 2,25 nghìn tỷ USD, tăng 25% so với cùng kỳ.

Cung ròng khoảng 1 nghìn tỷ USD, tăng 57%.

Trong đó, ngành công nghệ đã đóng góp 18% tổng cung trái phiếu đầu tư cấp của Mỹ năm nay — đây là năm ngành này có tỷ lệ cao nhất trong lịch sử, gấp đôi cùng kỳ 2025.

Logic cốt lõi thúc đẩy tất cả những điều này, Morgan Stanley tóm gọn bằng bốn chữ: “AI thúc đẩy cung vốn (AI Capex Driving Supply).”

Thị trường trái phiếu đã có dấu hiệu mệt mỏi

Thị trường không phải không cảm nhận được.

Sau cơn sốt trái phiếu AI trị giá 300 tỷ USD, nhà đầu tư bắt đầu xuất hiện dấu hiệu mệt mỏi.

Ví dụ rõ ràng nhất: Meta tuần trước phát hành trái phiếu đầu tư cấp trị giá tối đa 25 tỷ USD, đơn đặt hàng đỉnh điểm khoảng 96 tỷ USD. Con số này không nhỏ, nhưng so với cùng kỳ tháng 10 năm ngoái, khi phát hành 30 tỷ USD trái phiếu thu hút nhu cầu 125 tỷ USD, rõ ràng đã co lại.

Chi tiết đáng chú ý hơn:

Một nhà phát hành liên quan đến SoftBank Group, do thiếu nhu cầu, buộc phải nâng lợi suất phát hành mới hoàn tất huy động vốn.

Nhà đầu tư bắt đầu yêu cầu các điều khoản bảo vệ chặt chẽ hơn — bao gồm việc Google mẹ (Alphabet) cung cấp “bảo đảm” (backstop), nghĩa là trong trường hợp người thuê không trả tiền, vẫn đảm bảo tiền thuê dữ liệu trung tâm.

Một số nhà đầu tư đã trực tiếp từ chối một số giao dịch. Một nhà đầu tư nói với Bloomberg, họ đã bỏ qua một trái phiếu của Oracle về trung tâm dữ liệu Michigan trị giá 14 tỷ USD, lý do là trái phiếu có điều khoản mua lại sớm, bất lợi cho chủ trái phiếu.

Giám đốc cố định lợi tức toàn cầu của PGIM, Robert Tipp, nói:

Căn bản, các công ty này đang bán tháo trái phiếu hàng loạt, họ sẽ phải trả giá cao hơn để vay tiền. Thị trường đang đối mặt với một bức tường lo ngại sau khi chênh lệch lợi nhuận doanh nghiệp thu hẹp đáng kể xuống mức thấp lịch sử.

Giám đốc toàn cầu thị trường trái phiếu cấp của JPMorgan, John Servidea, nói:

Chúng tôi đang thấy, đối với các khoản vay này, các nhà đầu tư khác nhau đánh giá gì, họ đánh giá rủi ro và lợi nhuận ra sao. Chúng tôi thấy nhu cầu giao dịch khá mạnh, nhưng khi cung tăng lên, chúng tôi dự đoán các điều khoản và cấu trúc giao dịch sẽ tiếp tục thay đổi.

Ngân hàng “không chịu nổi nữa”

Dấu hiệu mệt mỏi của thị trường trái phiếu chỉ là phần nổi của tảng băng chìm. Áp lực sâu hơn đang tích tụ trong hệ thống ngân hàng.

Theo báo cáo của Financial Times ngày 3 tháng 5, các tổ chức cho vay chính như JPMorgan, Morgan Stanley, ngân hàng Sumitomo Mitsui (SMBC) đang tích cực tìm cách phân tán rủi ro liên quan đến nợ trung tâm dữ liệu cho các nhà đầu tư rộng hơn, nhằm giải phóng không gian bảng cân đối kế toán.

Giám đốc rủi ro tín dụng của Man Group, Matthew Moniot, thẳng thắn:

Quy mô chúng ta bàn tới… vượt xa mọi tưởng tượng trước đây của chúng tôi. Ngân hàng sớm muộn cũng sẽ quá tải.

Một ví dụ cụ thể cho thấy mức độ nghiêm trọng của vấn đề: JPMorgan và MUFG, sau hơn sáu tháng cố gắng phân phối một khoản nợ xây dựng trung tâm dữ liệu trị giá 38 tỷ USD liên quan đến Oracle ở Texas và Wisconsin, kết quả là — nhu cầu không đủ, một số ngân hàng buộc phải bán tháo, chuyển khoản vay này cho các tổ chức cho vay phi ngân hàng.

38 tỷ USD, một dự án duy nhất, bán không nổi trong sáu tháng.

Điều này phản ánh giới hạn rủi ro nội bộ của ngân hàng — khi giới hạn tiếp xúc với một khách hàng hoặc ngành cụ thể bị chạm mức, ngân hàng không thể tài trợ cho các dự án mới.

Moniot nói:

Nếu tôi là Giám đốc rủi ro của ngân hàng, đối mặt với các đề nghị cấp tín dụng hàng chục tỷ USD cho từng dự án, tôi sẽ hỏi họ làm thế nào để phân phối rủi ro này ra ngoài.

Để giải quyết vấn đề này, các ngân hàng bắt đầu khám phá công cụ “Chuyển giao rủi ro lớn” (SRT) — cắt nhỏ các khoản vay trung tâm dữ liệu có độ tập trung cao, chuyển phần rủi ro cao nhất ra khỏi bảng cân đối, bán cho các quỹ tín dụng tư nhân, công ty bảo hiểm và các nhà đầu tư khác.

Luật sư của công ty luật Linklaters, David Lucking, nói:

Ngân hàng thường vẫn giữ một tỷ lệ rủi ro nhất định. Các nhà đầu tư SRT muốn xác nhận ngân hàng vẫn còn một chút lợi ích liên kết.

Quản lý danh mục đầu tư của Cheyne Capital, Frank Benhamou, cho biết, SRT liên quan đến trung tâm dữ liệu có đặc điểm khác biệt so với các sản phẩm truyền thống:

Số nhà vận hành hạn chế, cực kỳ tập trung, và tồn tại rủi ro xây dựng rõ rệt. Bạn tự nhiên yêu cầu được hưởng lợi nhuận cao hơn cho điều này.

Goldman cảnh báo: Thị trường trái phiếu đầu tư cấp đang “bị biến thành cổ phiếu”

Cơn sóng nợ trái phiếu AI cũng đang thay đổi cấu trúc toàn bộ thị trường trái phiếu đầu tư cấp.

Chuyên gia chiến lược trái phiếu đầu tư cấp của Goldman Sachs, Amanda Lynam, chỉ ra rằng, kể từ năm 2026, lượng phát hành trái phiếu đầu tư cấp của Mỹ đã bắt đầu một khởi đầu mạnh nhất trong cùng kỳ lịch sử — tính đến ngày 20 tháng 4, quy mô phát hành đạt 794 tỷ USD, phù hợp với dự báo cả năm của Morgan Stanley là 2,25 nghìn tỷ USD.

Nhưng điều đáng chú ý hơn là sự thay đổi về cấu trúc.

Chuyên gia giao dịch trái phiếu đầu tư cấp của Goldman Sachs, Jeffrey Papai, trong báo cáo gần đây viết rằng, trong số 660 nhà phát hành trái phiếu đầu tư cấp đã phát hành trong năm qua, chỉ 11 nhà đã đóng góp khoảng 25% tổng lượng phát hành điều chỉnh theo thời gian đáo hạn. Trong đó, 4 ông lớn công nghệ (Meta, Amazon, Oracle, Google) cộng với 4 khoản tài trợ trung tâm dữ liệu lớn, chiếm gần 20% tổng lượng phát hành theo trọng số thời gian đáo hạn.

So sánh để thấy mức độ cực đoan: Oracle (ORCL) hiện là nhà phát hành có quy mô rủi ro điều chỉnh lớn nhất trong chỉ số trái phiếu đầu tư cấp; Meta trong chưa đầy một năm đã từ vị trí thứ 51 trong danh sách phát hành lên vị trí thứ 8.

Tuần trước, Meta phát hành trái phiếu trị giá 25 tỷ USD, hoặc giao dịch tài trợ trung tâm dữ liệu lớn nhất (RPLDCI), với quy mô theo trọng số thời gian đáo hạn gần bằng tổng trái phiếu chưa đáo hạn của Boeing (BA), thậm chí vượt cả tổng trái phiếu chưa đáo hạn của Ford (F) hoặc General Motors (GM).

Goldman Sachs cảnh báo:

“Chúng ta đang đối mặt với một thị trường xây dựng AI ngày càng tập trung cao, giống như thị trường chứng khoán, nhưng theo cách tiêu cực hơn — vì lợi tức cố định không có không gian tăng trưởng.”

Nói cách khác: Đặt cược vào AI qua cổ phiếu, nếu tăng thì có lời; qua trái phiếu, nếu đặt cược vào AI, có thể nhận lãi, nhưng một khi có vấn đề, thiệt hại thực sự là rất lớn.

Tiền không đủ, đi vay toàn cầu

Trước giới hạn dung lượng của thị trường trái phiếu đầu tư cấp của Mỹ (thường không quá 2-3% mỗi nhà phát hành), các ông lớn công nghệ đã bắt đầu tìm kiếm nguồn vốn từ thị trường toàn cầu.

Dữ liệu của Goldman Sachs cho thấy, kể từ năm 2024, các công ty công nghệ quy mô lớn đã tăng mạnh phát hành trái phiếu bằng đồng euro, bảng Anh, franc Thụy Sĩ.

Trong bài viết này, khi kết thúc, Alphabet, công ty mẹ của Google, vừa khởi động một đợt phát hành trái phiếu euro trị giá ít nhất 90 triệu euro, đồng thời bắt đầu bán trái phiếu bằng đô la Canada — đều lập kỷ lục mới của từng thị trường.

Meta theo hướng khác: thiết lập các công ty đặc biệt ngoài bảng cân đối (SPV) để phân tán áp lực nợ. Sau khi hợp tác với Blue Owl hoàn thành dự án “Beignet” trị giá 27 tỷ USD để tài trợ trung tâm dữ liệu tại Louisiana vào năm ngoái, Meta đang hợp tác với Morgan Stanley và JPMorgan để thúc đẩy dự án “Sopaipilla” trị giá 13 tỷ USD, nhằm tài trợ cho trung tâm dữ liệu tại El Paso, Texas.

Bản chất của cấu trúc này là phân tán nợ càng nhiều càng tốt sang nhiều bên hơn.

Morgan Stanley: Khi nào bong bóng AI sẽ vỡ? Nhìn 4 tín hiệu

Khi toàn bộ chu kỳ siêu AI ngày càng phụ thuộc vào hoạt động trơn tru của thị trường nợ, Morgan Stanley đã liệt kê bốn tín hiệu cảnh báo có thể kích hoạt sự tăng vọt chênh lệch tín dụng, dẫn đến sụp đổ “nhà lầu giấy” AI:

Tốc độ tăng nợ vượt quá tốc độ lợi nhuận

Thị trường tài trợ đòn bẩy tăng trưởng nhanh hơn thị trường tín dụng chất lượng cao

Hoạt động M&A vượt quá mức trung bình dài hạn

Giao dịch hỗ trợ của quỹ tư nhân tăng tốc, tỷ lệ góp vốn giảm

Một tín hiệu rõ ràng hơn của thị trường đáng chú ý: tuần trước, khi thị trường chứng khoán Mỹ đạt đỉnh cao lịch sử, nhiều “bảy gã khổng lồ công nghệ” tăng giá mạnh, thì chênh lệch CDS của Meta lại lập đỉnh mới, và mỗi ngày đều mở rộng.

Giá cổ phiếu lập đỉnh, chênh lệch CDS lập đỉnh — cả hai cùng xảy ra, là một tín hiệu đáng suy nghĩ.

Morgan Stanley kết luận ngắn gọn nhưng rất nặng ký:

Thị trường tín dụng đang cung cấp nguồn vốn cho xây dựng AI.

Ý nghĩa: nếu thị trường tín dụng đóng cửa, chu kỳ siêu AI sẽ chấm dứt tại đây.

Bài viết không phải là lời khuyên đầu tư cá nhân, không đại diện cho quan điểm của nền tảng, thị trường có rủi ro, đầu tư thận trọng, tự đưa ra quyết định độc lập.