Hyperscale AI Infrastructure Spending Triggers Investor Concern Over Credit Quality

Mô hình kinh doanh cơ bản đã đưa Thung lũng Silicon thống trị thị trường hiện tại đang trải qua một sự chuyển đổi mạnh mẽ. Trong lịch sử, các nhà lãnh đạo công nghệ phát triển mạnh nhờ cấu trúc tài sản nhẹ, tập trung vào phần mềm có tỷ suất lợi nhuận cao và dịch vụ đám mây có thể mở rộng vốn yêu cầu chi phí vốn tương đối nhỏ. Tuy nhiên, AI sáng tạo đòi hỏi một dấu chân vật lý khổng lồ, đòi hỏi các trung tâm dữ liệu khổng lồ, chip chuyên dụng và mức tiêu thụ điện năng cao. Theo nghiên cứu từ Moody's Ratings, việc chuyển đổi sang các mô hình sử dụng nhiều tài sản này đòi hỏi mức đầu tư chưa từng có. Những công ty siêu quy mô như Alphabet và Microsoft, trước đây được coi là pháo đài vốn, giờ đây ngày càng buộc phải dựa vào nợ, bán cổ phiếu và tài trợ ngoại bảng để duy trì sự tăng trưởng của mình. Chẳng hạn, Alphabet gần đây đã cập nhật hướng dẫn chi tiêu vốn cho năm 2026, tăng thêm 15 tỷ USD ở mức trung bình để đạt mức từ 190 tỷ USD đến 205 tỷ USD, đồng thời thừa nhận rằng chi tiêu cho năm tài chính 2027 sẽ tăng hơn nữa. Trục xoay này đang gây khó chịu cho các nhà đầu tư, những người đang bắt đầu ưu tiên các con đường kiếm tiền rõ ràng cho các khoản đầu tư cơ sở hạ tầng khổng lồ này thay vì những hứa hẹn tăng trưởng dài hạn.

Việc tích cực theo đuổi năng lực AI đang tạo ra căng thẳng rõ rệt trong thị trường tín dụng. Trong khi những gã khổng lồ như Amazon, Meta và Microsoft vẫn duy trì bảng cân đối kế toán vững chắc, quy mô chi tiêu bắt buộc quá lớn đã khiến các cơ quan xếp hạng đưa ra cảnh báo về những rủi ro tiềm ẩn đối với chất lượng tín dụng. Moody's lưu ý rằng trong khi nợ truyền thống vẫn là một mối lo ngại, nhiều công ty đang lựa chọn nguồn tài trợ ngoại bảng để tránh làm tăng mức nợ được báo cáo của họ. Cụ thể, các cam kết cho thuê trung tâm dữ liệu đã tăng lên tổng cộng 1,2 nghìn tỷ USD trên toàn ngành, trong đó hơn 820 tỷ USD là các cơ sở vẫn đang được xây dựng. Những nghĩa vụ trong tương lai này thực sự đóng vai trò như những khoản nợ tương đương với khoản nợ, ràng buộc các công ty phải thanh toán tiền thuê đáng kể trong nhiều năm tới. Trên thị trường trái phiếu, các nhà đầu tư đang yêu cầu lợi suất cao hơn khi cho các công ty này vay, với chênh lệch tín dụng ngày càng mở rộng đối với những người chơi lớn nhất khi các nhà đầu tư trái phiếu và cổ phiếu tranh luận về thực tế lợi tức đầu tư cho các dự án trị giá hàng tỷ đô la này.

Những rủi ro liên quan đến việc xây dựng AI không được phân bổ đều trên toàn ngành. Các đơn vị nhỏ hơn hoặc chuyên biệt hơn phải đối mặt với áp lực trực tiếp đáng kể nhất. Ví dụ, Oracle đã chứng kiến ​​giao dịch hoán đổi nợ xấu của mình ở mức cao nhất trong nhiều năm và công ty gần đây đã bị S&P Global hạ cấp xuống BBB-, chỉ cao hơn một bậc so với trạng thái rác. Tương tự, CoreWeave hoạt động trong thị trường năng suất cao với xếp hạng Ba3, dựa vào cấu trúc nợ tư nhân phức tạp để tài trợ cho đội GPU của mình. Moody’s cũng xác định rủi ro về 'hệ sinh thái tuần hoàn' khi các công ty siêu quy mô đầu tư hàng tỷ USD vào các phòng thí nghiệm AI trước IPO như OpenAI và Anthropic, những người lần lượt chi số tiền đó cho các dịch vụ điện toán đám mây của các công ty siêu quy mô. Điều này tạo ra một mạng lưới phụ thuộc được kết nối với nhau, nơi những người chơi trong ngành về cơ bản đang đặt cược vào những giả định giống nhau về nhu cầu. Mặc dù các mối quan hệ này được thiết kế để đảm bảo các hợp đồng dài hạn và xác thực nhu cầu về đám mây, nhưng chúng sẽ làm tăng rủi ro hệ thống nếu nhu cầu dự kiến ​​của doanh nghiệp về AI không biểu hiện như dự kiến.

Mùa thu nhập đã trở thành một phép thử có tính bền vững cao cho tính bền vững của mức chi tiêu AI hiện tại. Báo cáo gần đây của Alphabet là một ví dụ điển hình, trong đó mức tăng trưởng ấn tượng 82% so với cùng kỳ năm trước của doanh thu Google Cloud đã bị lu mờ bởi dòng tiền tự do hàng quý âm của công ty là 5,8 tỷ USD - lần đầu tiên trong lịch sử của công ty. Phản ứng này nêu bật sự khác biệt ngày càng tăng trong tâm lý: trong khi các doanh nghiệp tiếp tục thể hiện nhu cầu mạnh mẽ về cơ sở hạ tầng AI, các nhà đầu tư ngày càng hoài nghi về mức giá gắn liền với việc mở rộng đó. Meta Platforms phải đối mặt với sự giám sát tương tự khi tăng cường cơ sở hạ tầng của chính mình và tiến tới tung ra dịch vụ đám mây công cộng. Trong khi đó, các công ty như Microsoft lại phải chịu thêm áp lực do tập trung vào phần mềm doanh nghiệp. Những lo ngại rằng trí tuệ nhân tạo có thể làm gián đoạn quy trình làm việc phần mềm truyền thống, kết hợp với việc giảm giá cổ phiếu phần mềm, đã khiến một số nhà đầu tư cảnh giác với quỹ đạo đầu tư mạnh mẽ của công ty, bất chấp những đánh giá tích cực về trợ lý Copilot của công ty.