Nền kinh tế AI có thể sụp đổ vì chi phí chip leo thang — và chi phí token sẽ chẳng giúp được gì

(SeaPRwire) –   Hầu như không tuần nào trôi qua mà không có tin tức về một hyperscaler khác chi hàng tỷ đô la cho chip AI. Một trung tâm dữ liệu quy mô vừa đến lớn ngày nay sử dụng chip AI trị giá hàng tỷ đô la. Một GPU Nvidia Blackwell duy nhất trong một cụm chip AI hiện đại có thể có giá ngang với một chiếc Tesla Model 3 mới. Chi phí chip không phải AI cũng tăng mạnh, với tổng chi tiêu và chi phí đơn vị cho chip CPU và bộ nhớ ở mức chưa từng có. Tất cả những điều này đều có ý nghĩa quan trọng đối với nền kinh tế.

Lý do chính khiến chi phí chip tăng là do nhu cầu quá lớn. Sự phổ biến của AI, Internet of Things và xe điện đã làm tăng tổng nhu cầu về chip. Đặc biệt, nhu cầu chip cho AI đã bùng nổ, hỗ trợ cả việc đào tạo các mô hình AI và triển khai chúng trên các ứng dụng. Trong lịch sử, chất lượng mô hình AI tỷ lệ thuận với khối lượng tính toán được sử dụng để xây dựng nó — nhiều chip hơn có nghĩa là đầu ra tốt hơn. Nhưng động lực nhu cầu hiện đang chuyển từ đào tạo sang suy luận. Goldman Sachs dự báo mức tăng 24 lần trong tiêu thụ token vào năm 2030, đạt 120 triệu tỷ token mỗi tháng, khi các hệ thống AI tác nhân thay thế các tương tác một lời nhắc bằng các tác vụ đa bước tiêu thụ lượng tính toán lớn hơn nhiều lần cho mỗi truy vấn. Trong khi đó, chip vẫn phải được thay thế vài năm một lần để duy trì khả năng cạnh tranh về chi phí, làm tăng áp lực nhu cầu từ cả hai phía.

Thực tế doanh nghiệp đã và đang diễn ra. Microsoft gần đây đã hủy bỏ hầu hết các giấy phép Claude Code trực tiếp của mình sau khi phát hiện ra rằng việc sử dụng AI của nhân viên đã tăng lên đến mức, theo lời một giám đốc điều hành của Nvidia, “chi phí tính toán vượt xa chi phí của nhân viên.” Uber đã đốt hết toàn bộ ngân sách công cụ mã hóa AI năm 2026 của mình chỉ trong bốn tháng. Gartner đã cảnh báo rằng ngay cả khi chi phí suy luận giảm 90% cũng sẽ không tạo ra AI doanh nghiệp rẻ hơn — bởi vì các mô hình tác nhân yêu cầu nhiều token hơn cho mỗi tác vụ, và các nhà cung cấp AI khó có thể chuyển toàn bộ khoản tiết kiệm này. Các công ty đã phải trả nhiều tiền hơn cho năng suất AI so với số tiền họ đã trả trước đây cho sức lao động con người mà nó được tạo ra để bổ trợ.

Thật không may, sản xuất chip không thể đáp ứng kịp nhu cầu này. Một nhà máy sản xuất chip mới có thể tốn hàng chục tỷ đô la và mất vài năm để xây dựng. Các nhà sản xuất chip thận trọng trong việc tăng sản lượng vì họ có thể phải chịu thiệt hại nếu nhu cầu sụt giảm trong tương lai.

Khoảng cách giữa cung và cầu chip tạo ra tình trạng thiếu hụt làm tăng giá chip. Dây chuyền sản xuất thường được chia sẻ giữa chip AI và chip không phải AI. Vì chip AI mang lại lợi nhuận cao hơn khi sản xuất và bán, sản xuất thường bị chuyển hướng khỏi chip không phải AI, tạo ra tình trạng thiếu hụt ngay cả đối với những chip đó và làm tăng chi phí của chúng.

Một lý do khác khiến chi phí chip tăng là do chip mới hơn tốn kém hơn để sản xuất. Chúng yêu cầu các bước chế tạo bổ sung và vật liệu, công nghệ đắt tiền hơn. Lạm phát gia tăng cùng với căng thẳng địa chính trị và thương mại càng làm trầm trọng thêm những áp lực đó.

Tại Sao Chi Phí Chip Tăng Cao Lại Quan Trọng Đối Với Nền Kinh Tế Rộng Lớn Hơn?

Giá chip tăng cao đang đẩy giá các sản phẩm công nghệ, hàng tiêu dùng và ô tô hạ nguồn lên, gây ra lạm phát — lặp lại tình trạng tăng giá do thiếu chip trong thời kỳ Covid. Giá chip cao cũng gây khó khăn cho các công ty khởi nghiệp và các công ty vừa và nhỏ trong việc mua chip và cạnh tranh trong một số ngành công nghệ và hàng tiêu dùng. Giảm cạnh tranh sẽ tác động tiêu cực đến đổi mới.

Chi phí chip cao cũng làm trầm trọng thêm những bất lợi mà các quốc gia có thu nhập thấp và trung bình đã phải đối mặt trong các ngành như AI, trung tâm dữ liệu và viễn thông — làm tăng thêm bất bình đẳng toàn cầu, thu hẹp thị trường hàng hóa và dịch vụ, và làm xấu đi các căng thẳng xã hội và chính trị làm phức tạp các mối quan hệ đối tác kinh tế và chuỗi cung ứng với các quốc gia khác. Phát hiện của Gartner rằng token rẻ hơn sẽ không dẫn đến AI doanh nghiệp rẻ hơn khiến sự bất bình đẳng này mang tính cấu trúc, không phải tạm thời: lợi ích năng suất của kỷ nguyên tác nhân sẽ chủ yếu thuộc về các tổ chức đã đủ lớn để hấp thụ chi phí tính toán ngày càng tăng.

Cũng có những mối đe dọa trực tiếp đối với nền kinh tế rộng lớn hơn từ chi phí chip ngày càng tăng. Các công ty AI hiện chịu trách nhiệm về một phần đáng kể và ngày càng tăng của tổng vốn hóa thị trường và dòng chi tiêu vốn. Chi phí chip cao tác động trực tiếp đến lợi nhuận và sức khỏe kinh tế của họ, tạo ra một điểm yếu cho nền kinh tế. Để tài trợ cho chi tiêu chip của mình, các công ty AI đã ký các thỏa thuận vòng tròn với nhau — đầu tư chéo và cam kết năng lực giữa các công ty như Microsoft, OpenAI, Google và Anthropic — tạo ra một bong bóng với những hậu quả kinh tế có thể thảm khốc. Một phần lớn chi tiêu chip được tài trợ thông qua nợ — hoặc các khoản vay trực tiếp hoặc gián tiếp thông qua Special Purpose Vehicles và tín dụng tư nhân.

Xem xét rằng chip nhanh chóng mất giá trị trước khi chúng có thể được kiếm tiền đầy đủ, mọi thứ có thể sụp đổ nhanh chóng nếu một khoản vay bị vỡ nợ hoặc một người cho vay đòi nợ. Vì nhiều khoản vay sử dụng chip hiện có làm tài sản thế chấp, bất kỳ sự vỡ nợ nào cũng có thể làm tràn ngập thị trường bằng các chip cũ hơn, làm giảm giá trị của chúng hơn nữa trong một sự sụp đổ dây chuyền. Tùy thuộc vào mức độ tiếp xúc trực tiếp hoặc gián tiếp của các chủ nợ tư nhân và các phương tiện mục đích đặc biệt với các ngân hàng công, điều này có thể xóa sổ các nhà đầu tư và gây ra một cuộc suy thoái rộng lớn hơn. Bong bóng token làm tăng thêm rủi ro này: nếu khách hàng doanh nghiệp bắt đầu giới hạn hoặc cắt giảm việc sử dụng AI — như việc Microsoft tự hủy giấy phép cho thấy đã và đang xảy ra — các dự báo doanh thu làm nền tảng cho khoản nợ thế chấp bằng chip có thể tỏ ra quá lạc quan chính xác vào thời điểm các chủ nợ cần chúng nhất.

Cần Làm Gì?

Đầu tiên, nhu cầu chip phải được kiềm chế bằng cách sử dụng các thuật toán, phần mềm và phần cứng hiệu quả. DeepSeek đã chỉ ra rằng nhu cầu chip có thể giảm đáng kể thông qua đổi mới thuật toán — và cuộc khủng hoảng token doanh nghiệp hiện đang nổi lên khiến yêu cầu về hiệu quả này trở nên cấp bách hơn, chứ không phải ít hơn. Năng lực sản xuất chip cho cả chip AI và không phải AI nên được tăng cường bằng cách chia sẻ chi phí và rủi ro sản xuất trên toàn chuỗi cung ứng. Chi phí sản xuất chip nên được giảm thông qua việc tăng cường sử dụng tự động hóa và AI trong mọi giai đoạn của chuỗi cung ứng chip. Các khuôn khổ chính sách hiện có — bao gồm U.S. CHIPS and Science Act và EU Chips Act — cung cấp nền tảng một phần, nhưng được thiết kế cho một cuộc khủng hoảng nguồn cung, chứ không phải vòng xoáy kép cung-cầu đang diễn ra. Các biện pháp kiểm soát và thuế quan đối với chip nên cân nhắc cẩn thận tác động của chúng đến chi phí chip. Các quy định tài chính phải được tăng cường để giảm sự thiếu minh bạch trong tài trợ chip và mức độ tiếp xúc với tài sản công, hạn chế những hậu quả tiềm tàng.

AI chắc chắn là một trong những gián đoạn kinh tế tiềm năng lớn nhất trong thời đại của chúng ta. Chi phí của chính những con chip cho phép nó hoạt động — và việc tiêu thụ token không kiểm soát của các hệ thống tác nhân được xây dựng trên những con chip đó — có thể đe dọa việc áp dụng nó trước khi lời hứa được thực hiện. Cả hai đều phải được kiềm chế. Trước khi thị trường làm điều đó theo cách khó khăn.