Zhongjin: Khoảnh khắc tài chính của AI

Quan điểm cốt lõi

2026-07-24 17:10:15

Báo cáo Zhongjin: Nhu cầu tài trợ bên ngoài cho cơ sở hạ tầng AI trong năm năm tới đạt 35.000 tỷ USD, cần doanh thu hàng năm từ ứng dụng AI đạt 1.000 tỷ USD mới có thể hỗ trợ lợi nhuận, rủi ro phụ thuộc vào tiến độ thương mại hóa.

AI chi tiêu vốn đang ở điểm chuyển tiếp từ dòng tiền nội bộ sang mở rộng bảng cân đối kế toán, khi quy mô đầu tư vượt quá khả năng chịu đựng của dòng tiền nội bộ, nguồn vốn biên sẽ chủ yếu đến từ hệ thống tài chính. Báo cáo này là bài đầu tiên trong chuỗi "Theo dõi tài chính AI", cố gắng trả lời ba câu hỏi: Hệ thống tài chính sẽ tiếp nhận nhu cầu tài chính AI 3,5 nghìn tỷ đô la như thế nào? Đầu tư AI có thể đáp ứng nghĩa vụ nợ và lợi tức cổ phần không? Chu kỳ tài chính AI này sẽ mang lại cơ hội nào cho các tổ chức tài chính và tích lũy và truyền tải những rủi ro nào?

Tóm tắt

Chi tiêu vốn cơ sở hạ tầng AI: từ dòng tiền đến nợ. Tỷ lệ chi tiêu vốn của các nhà cung cấp đám mây lớn so với doanh thu đã tăng từ khoảng 12% vào năm 2023 lên khoảng 23% vào năm 2025, theo dự đoán chung của thị trường, tỷ lệ này có thể tiếp tục tăng lên trên 40% vào năm 2027, gần như đạt hoặc vượt qua đỉnh cao trong chu kỳ chi tiêu vốn lịch sử của các ngành internet và năng lượng. Dưới áp lực chi tiêu vốn AI, đầu tư AI của các nhà cung cấp đám mây có thể chuyển từ dòng tiền hoạt động sang phụ thuộc nhiều hơn vào tài chính bên ngoài. Chúng tôi ước tính rằng trong năm năm tới, chi tiêu vốn AI có thể tạo ra nhu cầu tài chính bên ngoài khoảng 3,5 nghìn tỷ đô la dựa trên dự đoán chung của thị trường về dòng tiền hoạt động và chi tiêu vốn của các nhà cung cấp đám mây lớn.

3,5 nghìn tỷ đô la đến từ đâu? Trong kịch bản cơ bản, chúng tôi dự đoán rằng 3,5 nghìn tỷ đô la tài chính bên ngoài trong chi tiêu vốn AI sẽ được tiếp nhận từ cổ phiếu thị trường công khai (0,4 nghìn tỷ đô la), trái phiếu đầu tư (1,5 nghìn tỷ đô la), tài chính đòn bẩy (0,3 nghìn tỷ đô la), sản phẩm chứng khoán hóa (0,3 nghìn tỷ đô la) và vốn tư nhân (1,1 nghìn tỷ đô la). Trong đó, trái phiếu đầu tư và vốn tư nhân là trụ cột tài chính, cái trước phụ thuộc vào sự mở rộng bảng cân đối kế toán và khả năng trả nợ bằng dòng tiền của các nhà cung cấp đám mây, cái sau có thể đáp ứng nhu cầu tài chính cho các dự án có rủi ro cao và quy mô lớn, đồng thời có thể giảm bớt đầu tư vốn của các nhà cung cấp đám mây thông qua thiết kế cấu trúc tài chính ngoài bảng, linh hoạt hơn trong việc bổ sung khoảng trống tài chính.

Một câu hỏi nghìn tỷ đô la: Làm thế nào để trả nợ AI? Để đáp ứng nhu cầu trả nợ và lợi tức cổ đông, giả sử ROIC là 10%, chúng tôi ước tính rằng ứng dụng AI cuối cùng cần tạo ra doanh thu bền vững khoảng 1 nghìn tỷ đô la mỗi năm. Giả sử đạt được quy mô doanh thu này trước năm 2030, có nghĩa là doanh thu ứng dụng AI cần tăng gần gấp đôi mỗi năm trong năm năm tới. Quan trọng hơn quy mô doanh thu là tỷ suất lợi nhuận và tuổi thọ tài sản: với tỷ suất lợi nhuận EBITDA khoảng 50% trong giai đoạn trưởng thành, thời gian khấu hao cơ sở hạ tầng đạt khoảng 5 năm, đầu tư mới có khả năng thu hồi lợi nhuận dương; nếu tỷ suất lợi nhuận thấp hơn 20%, thì ngay cả khi tuổi thọ tài sản dài hơn, cũng khó có thể bù đắp chi phí vốn.

Tái tài chính có thể thay thế dòng tiền không? Trái phiếu dài hạn do các nhà cung cấp đám mây lớn phát hành thường có thời hạn từ 10-30 năm, thời hạn đầu tư của quỹ cơ sở hạ tầng cũng thường trên 10 năm; sau khi trung tâm dữ liệu đi vào hoạt động, có thể thay thế tài chính trong giai đoạn xây dựng bằng trái phiếu dự án và chứng khoán hóa. Tuy nhiên, tái tài chính chỉ có thể kéo dài thời gian, không thể thay thế dòng tiền: nếu tỷ lệ sử dụng dự án, tỷ suất lợi nhuận và tuổi thọ tài sản lâu dài thấp hơn dự kiến, việc tài chính liên tục sẽ làm tăng đòn bẩy và chi phí tài chính. Chúng tôi ước tính rằng từ năm 2027 đến 2032, trái phiếu của các nhà cung cấp đám mây lớn sẽ đến hạn vào thời điểm cao điểm, với quy mô đến hạn hàng năm khoảng 28 tỷ đô la, tăng 60% so với giai đoạn 2024-2026, áp lực tái tài chính gia tăng.

Cơ hội và rủi ro cho các tổ chức tài chính. Ngân hàng có thể thu được doanh thu từ bảo lãnh cổ phiếu và trái phiếu, giao dịch, tư vấn mua bán và tài chính dự án, trong khi vốn tư nhân và các tổ chức bảo hiểm có thể nhận được tài sản dài hạn mới. Trong quý 2 năm 2026, doanh thu phi lãi của sáu ngân hàng lớn của Mỹ tăng 32% so với cùng kỳ năm trước; tính đến tháng 6 năm 2026, cho vay của ngân hàng đối với các tổ chức tài chính phi ngân hàng tăng khoảng 25% so với cùng kỳ năm trước, tài chính AI là một phần quan trọng trong tăng trưởng này. Doanh thu của ngân hàng thường được xác nhận trong giai đoạn tài chính và rủi ro tín dụng chỉ xuất hiện trong giai đoạn dự án đi vào hoạt động và tái tài chính, thể hiện đặc điểm "doanh thu trước, rủi ro sau".

AI có phải là "bong bóng" tài chính không? Hiện tại, các chủ thể đầu tư AI vẫn chủ yếu là các nhà cung cấp đám mây lớn có dòng tiền mạnh, cổ phần và vốn thứ cấp cũng có thể hấp thụ tổn thất trước các khoản vay ưu tiên của ngân hàng. Do đó, ngay cả khi một số dự án không đạt được kỳ vọng, rủi ro có khả năng thể hiện đầu tiên dưới dạng điều chỉnh định giá của các doanh nghiệp liên quan, giảm tốc độ chi tiêu vốn và tổn thất tín dụng cục bộ, thay vì ngay lập tức chuyển thành khủng hoảng hệ thống tài chính. Nhưng mặt khác, sự tăng trưởng nhanh chóng của tài chính bên ngoài, đặc biệt là vốn tư nhân và tài chính đòn bẩy cũng tạo ra hiệu ứng lan tỏa tài chính, nếu tăng trưởng thương mại hóa tiếp tục chậm hơn chi tiêu vốn, rủi ro sẽ dần chuyển từ điều chỉnh định giá sang suy giảm chất lượng tín dụng và truyền tải qua các kênh tài chính như tài chính vòng quay, tín dụng tư nhân và chứng khoán hóa. Quy mô tài chính không phải là vấn đề, bài kiểm tra thực sự là liệu có thể tạo ra dòng tiền trước khi chi phí tài chính tăng và tài sản giảm giá.

【Hình 1】3,5 nghìn tỷ đô la tài chính AI đến từ đâu?

Chú thích: Chi tiêu vốn AI và phần hỗ trợ OCF là dự đoán chung của thị trường; giả sử tỷ lệ cổ phiếu thị trường công khai là 10%; quy mô phát hành trái phiếu đầu tư dựa trên xếp hạng nợ, tỷ lệ đòn bẩy và độ tập trung trái phiếu của các nhà cung cấp đám mây lớn; tài chính đòn bẩy bao gồm trái phiếu có lợi suất cao và khoản vay đòn bẩy, tài sản chứng khoán hóa bao gồm ABS và CMBS, ước tính dựa trên khả năng thị trường và mức độ chấp nhận; phần thiếu hụt ngoài các hình thức tài chính trên được giả định sử dụng vốn tư nhân, bao gồm quỹ cơ sở hạ tầng, quỹ cổ phần tư nhân, tín dụng tư nhân, quỹ bất động sản, v.v. Tính toán chỉ mang tính chất minh họa, không đại diện cho dự đoán thực tế.

Nguồn: Thông báo của công ty niêm yết, Bloomberg, Bộ nghiên cứu của Công ty Chứng khoán Trung Quốc

Rủi ro

Tiến trình thương mại hóa AI không đạt kỳ vọng
Chi tiêu vốn AI và nhu cầu tài chính thấp hơn dự kiến
Điều kiện tài chính trên thị trường vốn bị thắt chặt

Chi tiêu vốn cơ sở hạ tầng AI: từ dòng tiền đến nợ

Chu kỳ chi tiêu vốn AI mới tạo ra nhu cầu tài chính

Dự đoán của thị trường về chi tiêu vốn AI trong năm năm tới chủ yếu nằm trong khoảng từ 4 nghìn tỷ đến 8 nghìn tỷ đô la, có sự khác biệt lớn về phương pháp và logic tính toán, chúng tôi chọn khoảng 5,6 nghìn tỷ đô la là dự đoán chung của thị trường cho chi tiêu vốn AI trong giai đoạn 2026-2030, làm cơ sở cho các tính toán thiếu hụt tài chính tiếp theo. Cụ thể, chúng tôi lấy chi tiêu vốn của năm nhà cung cấp đám mây lớn[1] vào năm 2025 làm cơ sở[2], và sử dụng dự đoán chung của thị trường về doanh thu liên quan đến AI của NVIDIA và AMD[3] làm chỉ số đại diện, để suy ra tốc độ tăng trưởng đầu tư trong chuỗi cung ứng AI trong tương lai. Tốc độ tăng trưởng hàng năm gộp của doanh thu liên quan đến AI của NVIDIA và AMD theo dự đoán chung của thị trường khoảng 44%, rõ ràng cao hơn tốc độ tăng trưởng dự đoán chung khoảng 21% cho chi tiêu vốn được hỗ trợ bởi dòng tiền hoạt động của các nhà cung cấp đám mây vào cuối năm 2025. Sự khác biệt giữa hai bên cho thấy việc chỉ dựa vào dòng tiền hoạt động của các nhà cung cấp đám mây có thể khó khăn để hỗ trợ chi tiêu vốn AI, trong tương lai cần nhiều hỗ trợ tài chính bên ngoài hơn.

【Hình 2】Tốc độ tăng trưởng doanh thu liên quan đến AI của các nhà sản xuất chip cao hơn tốc độ tăng trưởng chi tiêu vốn của các nhà cung cấp đám mây

Chú thích: Dữ liệu từ năm 2026 đến 2030 là ước tính theo dự đoán chung của Bloomberg; tính toán chỉ mang tính chất minh họa, không đại diện cho dự đoán thực tế.

Nguồn: Thông báo của công ty niêm yết, Bloomberg, Bộ nghiên cứu của Công ty Chứng khoán Trung Quốc

Các nhà cung cấp đám mây lớn: từ dòng tiền đến nợ

Tính đến cuối năm 2025, tổng tài sản của Microsoft, Amazon, Alphabet, Meta và Oracle khoảng 2,6 nghìn tỷ đô la, tỷ lệ nợ trên tài sản khoảng 45%, nợ ròng/EBITDA chỉ khoảng 0,3 lần; năm công ty này mỗi năm tạo ra khoảng 580 tỷ đô la dòng tiền hoạt động. Nhưng dưới áp lực chi tiêu vốn AI, tỷ lệ đòn bẩy của một số nhà cung cấp đám mây đã tăng lên. Tỷ lệ chi tiêu vốn của năm công ty này so với doanh thu đã tăng từ khoảng 12% vào năm 2023 lên khoảng 23% vào năm 2025, theo dự đoán chung của thị trường, tỷ lệ này có thể tiếp tục tăng lên trên 40% vào năm 2027, gần như đạt hoặc vượt qua đỉnh cao trong chu kỳ chi tiêu vốn lịch sử của các ngành internet và năng lượng. Thị trường dự đoán rằng tổng dòng tiền tự do của các nhà cung cấp đám mây lớn có thể giảm từ khoảng 200 tỷ đô la vào năm 2025 xuống còn khoảng 24 tỷ đô la vào năm 2027, dẫn đến nguồn vốn có thể sử dụng cho việc mua lại cổ phiếu, chia cổ tức và các mục đích khác giảm tương ứng. Do đó, đầu tư AI của các nhà cung cấp đám mây lớn có thể chuyển từ dòng tiền hoạt động sang phụ thuộc nhiều hơn vào tài chính bên ngoài.

【Hình 3】Các nhà cung cấp AI hưởng lợi từ chi tiêu vốn của các nhà cung cấp đám mây, nhưng dòng tiền tự do của các nhà cung cấp đám mây giảm dẫn đến áp lực lên giá cổ phiếu

Chú thích: Dữ liệu từ năm 2026 đến 2027 sử dụng dự đoán chung của Bloomberg; chỉ số giá cổ phiếu của các nhà cung cấp AI bao gồm NVIDIA, AMD, Broadcom, SK Hynix, Samsung Electronics, Micron Technology, ASML; chỉ số giá cổ phiếu của các nhà cung cấp đám mây AI bao gồm Meta, Amazon, Microsoft, Alphabet và Oracle.

Nguồn: Factset, Bloomberg, Thông báo của công ty niêm yết, Bộ nghiên cứu của Công ty Chứng khoán Trung Quốc

【Hình 4】Chi tiêu vốn của các nhà cung cấp đám mây tăng lên, có khả năng vượt qua bong bóng internet và bong bóng năng lượng

Chú thích: Dữ liệu từ năm 2026 đến 2028 sử dụng dự đoán chung của Bloomberg

Nguồn: Factset, Bloomberg, Thông báo của công ty niêm yết, Bộ nghiên cứu của Công ty Chứng khoán Trung Quốc

3,5 nghìn tỷ đô la: Thiếu hụt tài chính trong chi tiêu vốn AI

Chúng tôi lấy dự đoán chung của thị trường về chi tiêu vốn của các nhà cung cấp đám mây lớn vào cuối năm 2025 (khoảng 2,1 nghìn tỷ đô la) làm giả định cho chi tiêu vốn mà dòng tiền hoạt động có thể hỗ trợ (tại thời điểm này, các nhà cung cấp đám mây chưa bắt đầu tài chính bên ngoài quy mô lớn), thị trường dự đoán rằng dòng tiền hoạt động và chi tiêu vốn tại thời điểm này có thể đáp ứng nhu cầu chia cổ tức, mua lại và thanh khoản cần thiết dưới điều kiện tài chính bên ngoài hạn chế; phần chi tiêu vốn của ngành này được trừ đi phần này được coi là quy mô tài chính bên ngoài (khoảng 3,5 nghìn tỷ đô la).

【Hình 5】Chi tiêu vốn AI tạo ra thiếu hụt tài chính 3,5 nghìn tỷ đô la

Chú thích: Tính toán chỉ mang tính chất minh họa, không đại diện cho dự đoán thực tế. Quy mô chi tiêu vốn AI của ngành được tính toán dựa trên tốc độ tăng trưởng doanh thu liên quan đến AI của Nvidia và AMD cũng như chi tiêu vốn của các nhà cung cấp đám mây lớn vào năm 2025; chi tiêu vốn được hỗ trợ bởi dòng tiền hoạt động được ước tính dựa trên dự đoán chung của Bloomberg về chi tiêu vốn nội bộ của các nhà cung cấp đám mây lớn vào cuối năm 2025, xem xét khoảng trống chi tiêu vốn ngoài nhu cầu chia cổ tức và mua lại.

Nguồn: Thông báo của công ty niêm yết, Bloomberg, Bộ nghiên cứu của Công ty Chứng khoán Trung Quốc

3,5 nghìn tỷ đô la đến từ đâu: Cấu trúc tài chính AI

Trái phiếu đầu tư: Trụ cột tài chính cho AI

Chúng tôi dự đoán rằng trong giai đoạn 2026-2030, trái phiếu đầu tư có thể cung cấp khoảng 1,5 nghìn tỷ đô la cho đầu tư AI, chiếm khoảng 42% nhu cầu tài chính bên ngoài, là kênh tài chính đơn lẻ lớn nhất. Các nhà cung cấp đám mây lớn có dòng tiền hoạt động mạnh, tỷ lệ đòn bẩy ban đầu thấp và xếp hạng tín dụng đầu tư, có thể thu hút vốn quy mô lớn, thời hạn dài và chi phí tương đối thấp từ thị trường trái phiếu toàn cầu. Chúng tôi ước tính không gian phát hành trái phiếu của họ dựa trên các hạn chế về tỷ lệ đòn bẩy của các tổ chức xếp hạng, độ tập trung của chỉ số trái phiếu và tỷ lệ nợ/EBITDA mục tiêu, đạt khoảng 1,2 nghìn tỷ - 2,3 nghìn tỷ đô la.

Từ đầu năm 2026 đến nay, quy mô phát hành trái phiếu của năm nhà cung cấp đám mây lớn đã đạt khoảng 190 tỷ đô la, lập kỷ lục mới, và loại tiền phát hành cũng đã mở rộng từ đô la sang euro, bảng Anh và đô la Canada, sự phân tán trong tài chính trái phiếu có thể làm giảm áp lực phát hành. Thị trường trái phiếu đầu tư có khả năng gánh vác phần lớn tài chính AI, nhưng việc cung cấp trái phiếu quy mô lớn và dài hạn liên tục cũng có thể làm tăng độ tập trung của ngành công nghệ trong chỉ số tín dụng, dẫn đến sự mở rộng chênh lệch tín dụng dài hạn, tăng chi phí tài chính và tăng cường các hạn chế xếp hạng.

【Hình 6】Quy mô phát hành trái phiếu của các nhà cung cấp đám mây lớn đạt kỷ lục mới, sự phân tán về loại tiền

Chú thích: Tính đến ngày 14 tháng 7 năm 2026

Nguồn: Bloomberg, Bộ nghiên cứu của Công ty Chứng khoán Trung Quốc

【Hình 7】Ước tính giới hạn phát hành trái phiếu đầu tư của các nhà cung cấp đám mây

Chú thích: Dữ liệu tính đến ngày 14 tháng 7 năm 2026.

Nguồn: Bloomberg, S&P Global, Bộ nghiên cứu của Công ty Chứng khoán Trung Quốc

【Hình 8】Phát hành trái phiếu siêu dài hạn AI có thể dẫn đến sự mở rộng chênh lệch tín dụng dài hạn

Nguồn: Wind, Bộ nghiên cứu của Công ty Chứng khoán Trung Quốc

Tài chính đòn bẩy: Vốn chuyển tiếp cho các doanh nghiệp tăng trưởng cao

Chúng tôi ước tính rằng tài chính đòn bẩy và trái phiếu đầu tư có tỷ lệ thị trường khoảng 20%, trái phiếu có lợi suất cao và khoản vay đòn bẩy có thể cung cấp khoảng 0,3 nghìn tỷ đô la cho đầu tư AI, chiếm khoảng 8% nhu cầu tài chính bên ngoài. Thị trường này chủ yếu phục vụ cho các doanh nghiệp Neocloud, nhà điều hành HPC và trung tâm dữ liệu chưa đạt được xếp hạng tín dụng đầu tư nhưng có một số doanh thu và cơ sở tài sản.

【Hình 9】Quy mô thị trường tài chính đòn bẩy của Mỹ khoảng 3 nghìn tỷ đô la

Chú thích: Dữ liệu tính đến ngày 14 tháng 7 năm 2026

Nguồn: Bloomberg, Bộ nghiên cứu của Công ty Chứng khoán Trung Quốc

Cổ phiếu thị trường công khai: Từ "giảm cổ phần" đến "tái cổ phần hóa"

Chúng tôi giả định tỷ lệ cổ phần dự án là 20% (ngành thường là 10%-30%), trong đó 50% được cung cấp bởi cổ phiếu công khai, ước tính rằng trong giai đoạn 2026-2030, cổ phiếu thị trường công khai có thể cung cấp khoảng 0,4 nghìn tỷ đô la cho đầu tư AI. Vốn cổ phần không yêu cầu hoàn trả cố định, có thể gánh vác rủi ro về công nghệ, thương mại hóa và giá trị tài sản còn lại trước tiên, do đó phù hợp hơn với các công ty mô hình AI chưa hình thành dòng tiền ổn định, Neocloud và các nhà điều hành trung tâm dữ liệu.

Trong hơn mười năm qua, các công ty niêm yết tại Mỹ và Trung Quốc có xu hướng mua lại cổ phiếu, tăng cổ tức, từ đó giảm vốn lưu hành và nâng cao lợi nhuận trên mỗi cổ phiếu, tổng thể làm giảm chức năng của thị trường cổ phần như một kênh tài chính, tức là "giảm cổ phần". Trong khi đó, "tái cổ phần hóa" có nghĩa là xu hướng này đã đảo ngược, các doanh nghiệp lại phụ thuộc nhiều hơn vào phát hành mới để huy động vốn. Tài chính cổ phần phụ thuộc nhiều vào mức độ định giá thị trường và cửa sổ phát hành, một khi biến động thị trường tăng lên hoặc định giá giảm, nhịp độ tài chính có thể chậm lại rõ rệt.

【Hình 10】Quy mô tài chính cổ phần TMT trên thị trường Mỹ dự kiến sẽ đạt kỷ lục mới trong năm nay

Chú thích: Bao gồm IPO trên thị trường Mỹ, phát hành riêng lẻ, phát hành công khai, phát hành cổ phần, v.v.; dữ liệu tính đến ngày 14 tháng 7 năm 2026.

Nguồn: Bloomberg, Bộ nghiên cứu của Công ty Chứng khoán Trung Quốc

Sản phẩm chứng khoán hóa: Từ tín dụng doanh nghiệp đến tín dụng tài sản

Chúng tôi giả định rằng quy mô tài chính của sản phẩm chứng khoán hóa trong giai đoạn 2026-2030 sẽ gấp đôi so với mức năm 2025, ước tính rằng ABS, CMBS và các tài chính hỗ trợ tài sản khác có thể cung cấp khoảng 0,3 nghìn tỷ đô la trong giai đoạn 2026-2030, chiếm khoảng 9% nhu cầu tài chính bên ngoài. Tài chính chứng khoán hóa chủ yếu phù hợp với các trung tâm dữ liệu và tài sản tính toán đã đi vào hoạt động, có hợp đồng thuê dài hạn hoặc dòng tiền thiết bị có thể nhận diện, có thể chuyển đổi cơ sở tài chính từ tín dụng doanh nghiệp tổng thể sang tài sản cụ thể, hợp đồng thuê và dòng tiền.

Chứng khoán hóa giúp giải phóng các khoản vay trong giai đoạn xây dựng và vốn tư nhân, đồng thời cung cấp tài sản dài hạn cho bảo hiểm, quỹ hưu trí và quỹ thu nhập cố định, nhưng việc mở rộng của nó vẫn phụ thuộc vào tính ổn định của hợp đồng thuê, tín dụng của người thuê, giá trị tài sản còn lại và mức độ tiêu chuẩn hóa. Đặc biệt đối với các thiết bị như GPU có tốc độ thay đổi công nghệ nhanh, tốc độ khấu hao và giá trị thị trường thứ cấp có thể trở thành những hạn chế quan trọng đối với xếp hạng và thiết kế cấu trúc.

【Hình 11】Tài chính sản phẩm chứng khoán hóa trung tâm dữ liệu Mỹ vào năm 2025 khoảng 30 tỷ đô la

Chú thích: Dữ liệu tính đến ngày 14 tháng 7 năm 2026

Nguồn: Bloomberg, Bộ nghiên cứu của Công ty Chứng khoán Trung Quốc

Vốn tư nhân: Bổ sung linh hoạt cho thiếu hụt tài chính

Chúng tôi dự đoán rằng vốn tư nhân (bao gồm quỹ cơ sở hạ tầng, cổ phần tư nhân, tín dụng tư nhân và quỹ bất động sản, v.v.) có thể tiếp nhận khoảng 1,1 nghìn tỷ đô la, chiếm khoảng 30% nhu cầu tài chính bên ngoài, chỉ đứng sau trái phiếu đầu tư. Lợi thế của vốn tư nhân là cấu trúc linh hoạt, có thể kết hợp sử dụng cổ phần, cổ phần ưu tiên, tài chính cấp giữa và khoản vay dự án, gánh vác rủi ro không chuẩn hóa và trong giai đoạn xây dựng mà thị trường công khai khó định giá. Quỹ tư nhân cũng có thể thành lập JV hoặc SPV dự án với các nhà cung cấp đám mây, đưa vào vốn cổ phần và nợ ở cấp độ dự án; trong trường hợp đáp ứng các điều kiện xử lý kế toán, các sắp xếp này có thể tạo ra hiệu ứng tài chính ngoài bảng, giảm bớt đầu tư vốn ban đầu của các nhà cung cấp đám mây và gánh nặng báo cáo tài chính, đồng thời phân tán rủi ro cho vốn bên ngoài.

Tuy nhiên, nguồn cung vốn tư nhân có một số hạn chế về nợ. Theo dữ liệu từ Preqin và McKinsey, trong 12 tháng tính đến tháng 6 năm 2025, tỷ lệ phân phối tiền mặt của quỹ cổ phần tư nhân so với AUM khoảng 6%, giảm xuống mức thấp nhất trong những năm gần đây; áp lực hoàn trả của một số sản phẩm tín dụng tư nhân nửa lỏng trong năm 2026 cũng gia tăng. Do đó, vốn tư nhân có khả năng trở thành nguồn tăng trưởng quan trọng cho tài chính AI, nhưng khả năng tiếp nhận thực tế của nó vẫn phụ thuộc vào việc huy động quỹ và tính thanh khoản của sản phẩm.

【Hình 12】Đầu tư vào trung tâm dữ liệu tăng mạnh

Nguồn: Preqin, Bloomberg, Bộ nghiên cứu của Công ty Chứng khoán Trung Quốc

【Hình 13】Quy mô huy động vốn của vốn tư nhân giảm, nhưng quỹ cơ sở hạ tầng tăng trưởng nhanh

Nguồn: Preqin, McKinsey, Bộ nghiên cứu của Công ty Chứng khoán Trung Quốc

【Hình 14】Tỷ lệ phân phối tiền mặt của quỹ cổ phần tư nhân đạt mức thấp nhất trong những năm gần đây

Nguồn: Preqin, McKinsey, Bộ nghiên cứu của Công ty Chứng khoán Trung Quốc

Một câu hỏi nghìn tỷ đô la: Làm thế nào để trả nợ AI?

1 nghìn tỷ đô la: Doanh thu cần thiết để "hoàn vốn" tài chính AI là bao nhiêu?

Trong kịch bản cơ bản, chúng tôi ước tính rằng để đáp ứng yêu cầu trả nợ và lợi tức cổ đông, dưới giả định ROIC là 10%, ứng dụng AI cuối cùng cần tạo ra doanh thu bền vững khoảng 1 nghìn tỷ đô la mỗi năm (trong kịch bản cơ bản là 958 tỷ đô la). Tính toán này xem xét tỷ lệ đòn bẩy, tuổi thọ kinh tế của cơ sở hạ tầng, tỷ suất lợi nhuận trong giai đoạn trưởng thành, v.v.; chúng tôi giả định rằng khoảng 70% giá trị kinh tế được thể hiện qua doanh thu ứng dụng, phần còn lại khoảng 30% đến từ tiết kiệm chi phí và nâng cao hiệu suất của doanh nghiệp.

Các tổ chức thị trường ước tính doanh thu cần thiết cho AI trong dài hạn khoảng từ 600 tỷ đến 2 nghìn tỷ đô la, có sự khác biệt lớn về giả định, logic và tiêu chuẩn tính toán. Ước tính 1 nghìn tỷ đô la của chúng tôi nằm ở vị trí trung bình trong khoảng dự đoán của thị trường, nhưng vẫn có nghĩa là thương mại hóa AI cần đạt được sự mở rộng quy mô trong vài năm tới: giả sử đạt được quy mô doanh thu này trước năm 2030, có nghĩa là doanh thu ứng dụng AI cần tăng gần gấp đôi mỗi năm trong năm năm tới.

【Hình 15】Tính toán lợi tức vốn từ tài chính AI

Chú thích: Chỉ mang tính chất minh họa, không đại diện cho dự đoán thực tế; doanh thu của ngành mô hình AI lớn được giả định là tổng doanh thu của OpenAI, Anthropic, Zhiyu và Minimax chiếm 90%; giả định tỷ lệ nợ trên tài sản là 85%; ROIC là tỷ suất lợi nhuận trước thuế; tỷ suất lợi nhuận đã xem xét chi phí duy trì.

Nguồn: Thông báo của công ty niêm yết, IMF, Counterpoint Research, Bộ nghiên cứu của Công ty Chứng khoán Trung Quốc

Doanh thu 1 nghìn tỷ đô la mỗi năm tương đương với 0,7% GDP toàn cầu, hoặc chi tiêu 46 đô la mỗi tháng cho mỗi chiếc iPhone, nhưng thương mại hóa AI không đồng nghĩa với việc người tiêu dùng trả tiền, doanh thu có thể đến từ chi tiêu của doanh nghiệp, quảng cáo, thương mại điện tử và mua sắm của chính phủ. Theo Gartner, chi tiêu của người dùng cuối toàn cầu cho SaaS dự kiến sẽ đạt 300 tỷ đô la vào năm 2025, trong khi chi tiêu cho dịch vụ đám mây công cộng toàn cầu là 700 tỷ đô la. So với đó, doanh thu hàng năm 1 nghìn tỷ đô la từ AI tương đương khoảng 3,2 lần thị trường SaaS toàn cầu vào năm 2025 và 1,4 lần thị trường dịch vụ đám mây công cộng toàn cầu. Do đó, từ quy mô ngành, 1 nghìn tỷ đô la có thể là một mục tiêu thách thức nhưng không phải là không thực tế, và việc trả nợ tài chính AI và lợi tức cổ đông không phải là không thể đạt được.

Phân tích độ nhạy của các giả định chính

Trong các tính toán trên, giả định về tỷ suất lợi nhuận và thời gian khấu hao có độ không chắc chắn lớn. Chúng tôi dựa trên giả định cơ bản rằng tỷ suất lợi nhuận EBITDA trong giai đoạn trưởng thành của doanh nghiệp AI khoảng 50%, nhưng liệu mức này có thể đạt được hay không, hiện vẫn thiếu dữ liệu tài chính hỗ trợ đủ. Các doanh nghiệp mô hình lớn chủ yếu vẫn đang trong giai đoạn đầu tư, một số công ty có tỷ lệ lỗ ròng điều chỉnh đạt 300%-500%.

Một biến số quan trọng khác là thời gian khấu hao của cơ sở hạ tầng. Các tòa nhà và cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu thường có thể sử dụng trên 10 năm, trong khi chip và thiết bị điện tử phải đối mặt với sự thay đổi công nghệ nhanh hơn, thiết bị cũ có thể phải chịu khấu hao nhanh hơn, dẫn đến thời gian khấu hao tổng thể của trung tâm dữ liệu ngắn hơn.

Do đó, chúng tôi thực hiện phân tích độ nhạy cho hai biến số trên, kết quả cho thấy:

Trong trường hợp thời gian khấu hao khoảng 7 năm, nếu tỷ suất lợi nhuận EBITDA đạt khoảng 30%, có thể đạt được tỷ suất lợi nhuận gần bằng điểm hòa vốn; nếu tỷ suất lợi nhuận thấp hơn 20%, thì ngay cả khi tuổi thọ tài sản dài hơn, cũng khó có thể bù đắp chi phí vốn.
Dưới giả định tỷ suất lợi nhuận EBITDA khoảng 50%, chỉ cần thời gian khấu hao đạt khoảng 5 năm, có thể đạt được lợi tức đầu tư dương; nếu tuổi thọ tài sản tiếp tục kéo dài, tỷ suất lợi nhuận sẽ tăng đáng kể.

Do đó, để đánh giá liệu đầu tư AI có thể "hoàn vốn" hay không, không chỉ nhìn vào quy mô doanh thu, mà quan trọng hơn là tỷ suất lợi nhuận và các yếu tố như khấu hao. Tỷ suất lợi nhuận thấp hơn dự kiến hoặc thiết bị giảm giá sớm sẽ làm tăng rõ rệt ngưỡng doanh thu cần thiết.

【Hình 16】Sự khác biệt lớn trong lợi tức đầu tư AI dưới các tỷ suất lợi nhuận và tuổi thọ kinh tế khác nhau

Chú thích: Tính toán dựa trên doanh thu ứng dụng AI trong kịch bản cơ bản (khoảng 1 nghìn tỷ đô la mỗi năm).

Nguồn: Bộ nghiên cứu của Công ty Chứng khoán Trung Quốc

【Hình 17】Một số doanh nghiệp mô hình AI lớn vẫn đang trong giai đoạn lỗ cao

Chú thích: Lỗ ròng điều chỉnh là chỉ số non-IFRS do công ty công bố, chủ yếu loại trừ chi phí cổ phần, thay đổi giá trị hợp lý hoặc giá trị sổ sách của công cụ tài chính trước khi niêm yết và chi phí niêm yết.

Nguồn: Thông báo của công ty niêm yết, Bloomberg, Bộ nghiên cứu của Công ty Chứng khoán Trung Quốc

Cơ hội và rủi ro cho các tổ chức tài chính

Đầu tư AI thúc đẩy ngân hàng mở rộng bảng cân đối kế toán

Các dự án trung tâm dữ liệu trong giai đoạn xây dựng thiếu dòng tiền ổn định, thường cần ngân hàng cung cấp khoản vay; sau khi dự án đi vào hoạt động và hình thành hợp đồng thuê, có thể thay thế bằng trái phiếu dài hạn, tín dụng tư nhân và các sản phẩm khác. Do đó, ngân hàng ngày càng đóng vai trò cầu nối giữa giai đoạn xây dựng và thị trường vốn.

Tài chính cho các tổ chức tài chính phi ngân hàng cũng đang thúc đẩy sự mở rộng tín dụng của ngân hàng. Ngân hàng có thể cung cấp đòn bẩy cho các tổ chức phi ngân hàng thông qua việc mua quỹ, cho vay NAV, v.v. Vốn tư nhân gánh vác rủi ro dài hạn của các dự án cơ sở, trong khi ngân hàng cung cấp tài chính có thời hạn tương đối ngắn hơn và ưu tiên hơn. Tính đến tháng 6 năm 2026, cho vay của ngân hàng Mỹ đối với các tổ chức tài chính phi ngân hàng tăng khoảng 25% so với cùng kỳ năm trước, rõ ràng nhanh hơn so với cho vay thông thường. Sự tăng trưởng liên quan phản ánh tác động của đầu tư vốn tư nhân đối với cho vay ngân hàng, trong đó lĩnh vực cơ sở hạ tầng AI là một mục tiêu quan trọng.

【Hình 18】Cho vay phi ngân hàng thúc đẩy chu kỳ tín dụng của Mỹ đi lên

Chú thích: Cho vay phi ngân hàng, cho vay công nghiệp và thương mại, và cho vay tiêu dùng đã loại bỏ ảnh hưởng của điều chỉnh thống kê.

Nguồn: Cục Dự trữ Liên bang, Wind, Bộ nghiên cứu của Công ty Chứng khoán Trung Quốc

Tài chính AI mang lại doanh thu cho thị trường vốn

Tác động trực tiếp hơn của tài chính AI đối với ngân hàng thể hiện qua sự tăng trưởng doanh thu phi lãi, trong quý 2 năm 2026, tổng lợi nhuận ròng của sáu ngân hàng lớn của Mỹ tăng 40% so với cùng kỳ năm trước, doanh thu hoạt động tăng 22%, trong đó doanh thu phi lãi tăng 32%. Sự gia tăng IPO doanh nghiệp, mua lại, phát hành trái phiếu do tài chính AI thúc đẩy là động lực quan trọng cho sự tăng trưởng doanh thu liên quan.

Các ngân hàng tổng hợp lớn có khả năng phục vụ thị trường vốn mạnh mẽ hơn, có thể thu được doanh thu phí từ tài chính AI, đồng thời giảm bớt việc chiếm dụng bảng cân đối kế toán tài sản dài hạn. Ngược lại, các ngân hàng nhỏ và vừa có thể đạt được biên lợi nhuận cao hơn thông qua cho vay dự án, nhưng cũng phải chịu áp lực vốn và rủi ro tín dụng cao hơn.

Cần lưu ý rằng doanh thu của ngân hàng thường được xác nhận trong giai đoạn tài chính, trong khi rủi ro tín dụng chỉ xuất hiện trong giai đoạn thu hồi dự án, thể hiện đặc điểm "doanh thu trước, rủi ro sau".

【Hình 19】Chu kỳ tăng trưởng lợi nhuận của ngân hàng Mỹ lần này được thúc đẩy bởi doanh thu liên quan đến thị trường vốn

Chú thích: Sáu ngân hàng lớn của Mỹ bao gồm: JPMorgan Chase, Bank of America, Citigroup, Wells Fargo, Goldman Sachs và Morgan Stanley.

Nguồn: Thông báo của công ty niêm yết, Bloomberg, Bộ nghiên cứu của Công ty Chứng khoán Trung Quốc

Từ rủi ro AI đến rủi ro tài chính

Tái tài chính có thể thay thế dòng tiền không? Trái phiếu dài hạn do các nhà cung cấp đám mây lớn phát hành thường có thời hạn từ 10-30 năm, thời hạn đầu tư của quỹ cơ sở hạ tầng cũng thường trên 10 năm; sau khi trung tâm dữ liệu đi vào hoạt động, có thể thay thế tài chính trong giai đoạn xây dựng bằng trái phiếu dự án và chứng khoán hóa. Những sắp xếp này có thể giảm áp lực trả nợ ngắn hạn, để lại thời gian cho thương mại hóa AI. Nếu doanh thu không đạt kỳ vọng, doanh nghiệp cũng có thể kéo dài thời hạn nợ thông qua tái tài chính. Tuy nhiên, tái tài chính chỉ có thể kéo dài thời gian, không thể thay thế dòng tiền: nếu tỷ lệ sử dụng dự án, tỷ suất lợi nhuận và tuổi thọ tài sản lâu dài thấp hơn dự kiến, việc tài chính liên tục sẽ làm tăng đòn bẩy và chi phí tài chính. Chúng tôi ước tính rằng từ năm 2027 đến 2032, trái phiếu của các nhà cung cấp đám mây lớn sẽ đến hạn vào thời điểm cao điểm, với quy mô đến hạn hàng năm khoảng 28 tỷ đô la, tăng 60% so với giai đoạn 2024-2026, áp lực tái tài chính gia tăng.

【Hình 20】Trái phiếu của các nhà cung cấp đám mây lớn sẽ đến hạn vào năm 2027

Nguồn: Bloomberg, Bộ nghiên cứu của Công ty Chứng khoán Trung Quốc

Tín dụng của các nhà cung cấp đám mây là rủi ro cốt lõi. Các nhà cung cấp đám mây lớn là những người gánh vác chính chi tiêu vốn AI, cũng là người phát hành trái phiếu, người thuê trung tâm dữ liệu, khách hàng Neocloud và đối tác giao dịch cuối cùng của các SPV dự án. Tình trạng tín dụng của họ quyết định phần lớn dòng tiền trong chuỗi cung ứng có thể duy trì hay không. Chênh lệch CDS của các nhà cung cấp đám mây có thể được coi là chỉ số quan sát rủi ro tín dụng thường xuyên. Kể từ cuối năm 2025, chênh lệch CDS của các nhà cung cấp đám mây lớn đã mở rộng, nhưng đã xuất hiện sự phân hóa rõ rệt giữa các chủ thể khác nhau. Tính đến tháng 7 năm 2026, chênh lệch CDS 5 năm của Microsoft, Amazon, Alphabet và Meta vẫn nằm trong khoảng 45-80 điểm cơ bản, trong khi chênh lệch của Oracle và CoreWeave lần lượt trên 180 và 600 điểm cơ bản, cho thấy thị trường đang định giá rủi ro của các chủ thể có tỷ lệ đòn bẩy cao, dòng tiền tự do yếu và phụ thuộc nhiều vào tái tài chính.

【Hình 21】Chênh lệch giá định giá rủi ro vỡ nợ của trái phiếu AI tăng lên

Nguồn: Bloomberg, Bộ nghiên cứu của Công ty Chứng khoán Trung Quốc

Đường dẫn truyền tải rủi ro tài chính. Nếu thương mại hóa AI không đạt kỳ vọng, rủi ro sẽ đầu tiên thể hiện qua tỷ lệ sử dụng trung tâm dữ liệu, doanh thu và tỷ suất lợi nhuận giảm, và tiếp tục làm giảm giá trị tài sản còn lại. Tổn thất thường được gánh vác trước bởi các nhà cung cấp đám mây, Neocloud và cổ đông của các SPV dự án, và phản ánh qua việc định giá lại giá trị thị trường trên thị trường chứng khoán; nếu dòng tiền hoạt động tiếp tục xấu đi và làm cạn kiệt đệm cổ phần, rủi ro sẽ tiếp tục truyền tải đến trái phiếu tín dụng, tài chính đòn bẩy, sản phẩm chứng khoán hóa và tín dụng tư nhân. Khoản vay ngân hàng thường có ưu tiên cao hơn, do đó thường nằm ở cuối chuỗi hấp thụ tổn thất.

AI có phải là "bong bóng" không? Từ góc độ hệ thống tài chính

Quy mô tài chính không đồng nghĩa với bong bóng, điều quan trọng là liệu vốn mới có thể tạo ra đủ nhu cầu cuối cùng và dòng tiền ổn định hay không. Thị trường vốn có thể giải quyết vấn đề "Liệu cơ sở hạ tầng AI có thể được xây dựng hay không", nhưng không thể giải quyết vấn đề "Liệu đầu tư có thể thu hồi hay không". Chúng tôi ước tính rằng đầu tư liên quan cuối cùng cần hỗ trợ doanh thu ứng dụng AI khoảng 1 nghìn tỷ đô la mỗi năm, mục tiêu này không phải là không thể đạt được, nhưng đặt ra yêu cầu cao về tỷ lệ sử dụng công suất, tỷ suất lợi nhuận và tuổi thọ kinh tế của thiết bị. Nếu tăng trưởng thương mại hóa tiếp tục chậm hơn chi tiêu vốn, rủi ro sẽ dần chuyển từ điều chỉnh định giá sang dư thừa công suất, giảm giá trị tài sản và suy giảm chất lượng tín dụng, và truyền tải qua các kênh tài chính như tài chính vòng quay, tín dụng tư nhân và chứng khoán hóa. Quy mô tài chính không phải là vấn đề, bài kiểm tra thực sự là liệu có thể tạo ra dòng tiền trước khi chi phí tài chính tăng và tài sản giảm giá.

【Hình 22】Chuỗi truyền tải rủi ro tài chính AI

Nguồn: Bộ nghiên cứu của Công ty Chứng khoán Trung Quốc

Cảnh báo rủi ro

Tiến trình thương mại hóa AI không đạt kỳ vọng: Nếu ý chí chi trả của doanh nghiệp và người tiêu dùng, tỷ lệ thâm nhập ứng dụng hoặc giá dịch vụ AI thấp hơn dự kiến, nhu cầu tính toán và tỷ lệ sử dụng trung tâm dữ liệu có thể giảm, cơ sở hạ tầng AI khó có thể đạt được lợi tức đầu tư như mong đợi.
Chi tiêu vốn AI và nhu cầu tài chính thấp hơn dự kiến: Nếu các nhà cung cấp đám mây lớn cắt giảm chi tiêu vốn do áp lực dòng tiền tự do hoặc thay đổi nhu cầu, quy mô tài chính thực tế có thể thấp hơn so với ước tính trong báo cáo này.
Điều kiện tài chính trên thị trường vốn bị thắt chặt: Lãi suất tăng, chênh lệch tín dụng mở rộng hoặc biến động thị trường chứng khoán có thể dẫn đến việc phát hành trái phiếu, cổ phiếu và chứng khoán hóa chậm lại, làm tăng áp lực tái tài chính cho Neocloud và các SPV dự án.

[1] Các nhà cung cấp đám mây lớn (Hyperscalers) bao gồm Microsoft, Amazon, Google, Meta, Oracle, và các công ty tương tự.

[2] Giả định rằng 70% trong số đó là chi tiêu vốn liên quan đến AI.

[3] Nếu không đề cập, dữ liệu dự đoán của báo cáo này đều sử dụng dự đoán chung của Bloomberg.