54 minutes ago
5
Quảng Cáo
0943778078
Quý 1/2026 khép lại với những con số lợi nhuận kỷ lục từ các gã khổng lồ công nghệ Mỹ. Tuy nhiên, đằng sau sự lạc quan của thị trường là một bức tranh tài chính nhiều nghịch lý. Chỉ trong ba tháng đầu năm, bốn tập đoàn công nghệ lớn nhất đã đốt 130,65 tỷ USD cho chi phí vốn (CapEx) nhằm xây dựng hạ tầng AI.
Giữa làn sóng đầu tư khổng lồ ấy, các báo cáo tài chính vẫn cho thấy lợi nhuận tăng trưởng mạnh. Alphabet báo lãi tăng vọt, Amazon tiếp tục ghi nhận những quý tốt nhất lịch sử, còn thị trường vẫn đặt cược rằng AI sẽ mở ra chu kỳ tăng trưởng lớn tiếp theo của ngành công nghệ. Nhưng điều gì thực sự đang nâng đỡ những con số lợi nhuận đó, khi chi phí xây dựng hạ tầng ngày càng phình to?
Đó là câu hỏi mà nền tảng phân tích tài chính Bull Theory gần đây đã đặt ra trong một bài viết gây tranh cãi mạnh trên mạng xã hội. Kết hợp cùng các báo cáo điều tra từ Fortune và các chuyên gia độc lập, giới phân tích lập luận rằng hệ thống doanh thu đám mây trị giá 2.000 tỷ USD trong tương lai có thể đang được định hình bởi một vòng lặp kế toán tinh vi do chính các Big Tech tạo ra.
Vòng lặp doanh thu cloud đang vận hành như thế nào?
Trọng tâm trong lập luận hoài nghi của giới phân tích nằm ở cách các Big Tech xây dựng quan hệ tài chính với startup AI. Khi Microsoft, Amazon hay Alphabet đầu tư hàng tỷ USD vào OpenAI hoặc Anthropic, một phần đáng kể khoản đầu tư đó không tồn tại dưới dạng tiền mặt thông thường, mà dưới dạng cloud credits hoặc các cam kết sử dụng hạ tầng điện toán.
Theo báo cáo của FTC được ProMarket trích dẫn, các startup AI sau đó sử dụng chính hạ tầng của nhà đầu tư để huấn luyện và vận hành mô hình AI. Phần chi tiêu này tiếp tục được ghi nhận vào doanh thu cloud của Big Tech. Đây cũng là lý do nhiều nhà phân tích bắt đầu chú ý tới mối quan hệ tài chính ngày càng chặt giữa các nhà cung cấp hạ tầng AI và startup AI.
Các nhà phân tích ước tính hóa đơn cloud hàng năm của OpenAI hiện đã lên tới khoảng 60 tỷ USD, cao hơn đáng kể so với doanh thu hiện tại của công ty. Trong khi đó, dữ liệu được tổng hợp từ báo cáo FTC cho thấy Anthropic từng chi khoảng 2,66 tỷ USD cho Amazon Web Services chỉ trong 9 tháng đầu năm 2025. Theo cách tính của Bull Theory, con số này tương đương 100% doanh thu mà startup AI này tạo ra trong cùng giai đoạn.
Biểu đồ trên cho thấy mức độ phụ thuộc ngày càng lớn của các ông lớn điện toán đám mây vào làn sóng AI. Theo dữ liệu từ The Information, riêng OpenAI và Anthropic hiện đã chiếm tỷ trọng rất lớn trong backlog doanh thu tương lai của các nhà cung cấp cloud như Microsoft, Oracle, Google và Amazon.
Với Microsoft và Oracle, hơn một nửa lượng backlog này được cho là đến trực tiếp từ các cam kết chi tiêu AI. Điều đó phản ánh quy mô tiêu thụ hạ tầng khổng lồ của các startup AI, nhưng đồng thời cũng làm dấy lên lo ngại rằng tăng trưởng cloud hiện tại đang phụ thuộc quá nhiều vào một vài “AI whales” thay vì mạng lưới khách hàng doanh nghiệp đa dạng như trước đây.
Mô hình này khiến nhiều người liên tưởng tới giai đoạn dot-com đầu những năm 2000, khi các công ty viễn thông như Global Crossing và Qwest Communications từng thực hiện các giao dịch hoán đổi hạ tầng để ghi nhận doanh thu. Tuy nhiên, khác với nhiều thương vụ gây tranh cãi thời dot-com, các thỏa thuận AI hiện nay vẫn hoàn toàn hợp pháp và tuân thủ chuẩn kế toán hiện hành.
Khi startup AI vừa tạo doanh thu, vừa tạo lợi nhuận cho Big Tech
Nếu doanh thu cloud là lớp đầu tiên của vòng lặp này, thì phần quan trọng hơn lại nằm ở cách Big Tech ghi nhận lợi nhuận từ các khoản đầu tư AI.
Theo chuẩn kế toán ASU 2016-01 hiện hành của Mỹ, doanh nghiệp phải định kỳ cập nhật giá trị các khoản đầu tư cổ phần theo mức định giá mới nhất của thị trường. Nghĩa là khi Anthropic hoặc OpenAI được định giá cao hơn trong các vòng gọi vốn mới, những công ty đang nắm cổ phần như Amazon hay Alphabet có thể ghi nhận phần tăng này thành lợi nhuận chưa thực hiện.
Điểm khiến giới tài chính chú ý nằm ở chỗ cùng một khoản đầu tư giờ có thể tạo ra hai hiệu ứng song song. Startup AI sử dụng hạ tầng cloud để tạo ra doanh thu cho Big Tech, trong khi việc startup tăng định giá lại giúp chính Big Tech ghi nhận thêm lợi nhuận trên sổ sách.
Fortune dẫn lời Robert Willens, chuyên gia thuế và kế toán từng giảng dạy tại Columbia Business School, cho rằng bản thân cách hạch toán này không có gì bất thường vì các công ty bắt buộc phải cập nhật giá trị khoản đầu tư khi startup gọi vốn ở mức định giá mới. Tuy nhiên, theo ông, điều khiến thị trường chú ý nằm ở chính cơ chế hình thành định giá của các startup AI.
Với những công ty đại chúng như Apple, giá trị cổ phiếu được quyết định bởi thị trường mở với hàng triệu nhà đầu tư tham gia mua bán mỗi ngày. Nhưng với các startup tư nhân như Anthropic, việc định giá lại chủ yếu được xác lập thông qua các vòng gọi vốn từ một nhóm nhỏ nhà đầu tư chiến lược - trong đó chính Amazon và Alphabet là những bên quan trọng nhất.
Theo Willens, khi các Big Tech tiếp tục đầu tư thêm vốn hoặc mở rộng các cam kết hạ tầng cho startup AI, điều đó cũng góp phần củng cố giá trị của chính tài sản mà họ đang nắm giữ. Khi giá trị định giá tăng lên, phần chênh lệch này tiếp tục được ghi nhận vào lợi nhuận kế toán.
Chính các báo cáo tài chính quý 1/2026 là điều khiến lập luận này thu hút sự chú ý. Trong báo cáo tài chính của Alphabet, công ty ghi nhận khoảng 28,7 tỷ USD lợi nhuận từ việc đánh giá lại giá trị các khoản đầu tư cổ phần vào doanh nghiệp tư nhân, phần lớn liên quan tới Anthropic. Con số này chiếm gần một nửa tổng lợi nhuận kỷ lục 62,6 tỷ USD mà Alphabet công bố trong quý.
Amazon cũng công bố một khoản lợi nhuận tương tự. Trong báo cáo tài chính quý, công ty cho biết lợi nhuận ròng đã bao gồm khoảng 16,8 tỷ USD lãi trước thuế từ khoản đầu tư vào Anthropic, tương đương hơn một nửa tổng lợi nhuận trước thuế của quý.
Trả lời Fortune, Amazon cho biết khoản tăng giá trị này đến từ vòng gọi vốn Series G của Anthropic cùng việc chuyển đổi một phần thành cổ phiếu ưu đãi. Công ty cũng tiết lộ khoản đầu tư 8 tỷ USD vào Anthropic hiện được định giá hơn 70 tỷ USD, đồng thời nhấn mạnh rằng khoản đầu tư này là tách biệt với mối quan hệ thương mại giữa hai bên.
Trong khi đó, tác động lên dòng tiền thật vẫn rất rõ ràng. Dù báo lợi nhuận kỷ lục, dòng tiền tự do (free cash flow) của Amazon trong cùng kỳ đã giảm mạnh do công ty phải chi hơn 44 tỷ USD tiền mặt để mở rộng data center và hạ tầng AI. Đây là chỉ số phản ánh lượng tiền doanh nghiệp thực sự còn lại sau khi trừ các khoản chi vận hành và đầu tư cơ sở hạ tầng.
Chính cấu trúc này là điều khiến nhiều nhà phân tích bắt đầu lo ngại.
Khi định giá của startup AI tiếp tục tăng, Big Tech có thể ghi nhận thêm lợi nhuận chưa thực hiện, qua đó củng cố kỳ vọng tăng trưởng trên thị trường chứng khoán. Điều đó cũng kéo theo tác động dây chuyền tới các quỹ đầu tư chỉ số và quỹ hưu trí. Khi vốn hóa của các công ty công nghệ tiếp tục tăng, tỷ trọng của họ trong các chỉ số như S&P 500 cũng ngày càng lớn hơn. Các quỹ ETF, quỹ chỉ số và nhiều quỹ hưu trí 401(k) vì vậy sẽ tự động phân bổ thêm vốn vào nhóm cổ phiếu công nghệ.
Đây là lý do nhiều người cho rằng AI hiện không chỉ là một cuộc đua công nghệ, mà còn là một cấu trúc tài chính nơi đầu tư, doanh thu cloud, lợi nhuận kế toán và giá cổ phiếu liên tục tác động qua lại lẫn nhau. Nếu tốc độ tăng trưởng của startup AI chậm lại hoặc dòng vốn đầu tư suy giảm, phần lợi nhuận chưa thực hiện hiện nay cũng có thể nhanh chóng đảo chiều.
Đó cũng là lý do ngày càng nhiều người cho rằng AI hiện không chỉ là một cuộc đua công nghệ, mà còn là phiên bản hiện đại của câu chuyện “bỏ tiền túi trái, lấy ra túi phải” - nơi Big Tech vừa đầu tư, vừa tạo doanh thu và lợi nhuận cho chính mình ở quy mô đủ lớn để ảnh hưởng tới cả phố Wall.
Không phải ai cũng tin vào “AI bubble”
Dù cấu trúc tài chính mà Bull Theory chỉ ra đang gây nhiều tranh cãi, thị trường cũng có không ít lập luận phản biện. Khác với nhiều công ty Internet thời dot-com chưa có mô hình kinh doanh rõ ràng, các nền tảng AI hiện nay đang tạo ra sản phẩm và doanh thu thực tế.
API từ OpenAI hay Anthropic hiện đã thu hút lượng lớn khách hàng doanh nghiệp trả phí, trong khi chatbot AI đang dần trở thành công cụ phổ biến với người dùng phổ thông. Điều đó cho thấy AI không đơn thuần chỉ tồn tại trên kỳ vọng tài chính hay định giá startup.
Ngoài ra, nhiều nhà đầu tư cũng cho rằng việc Big Tech đẩy mạnh xây dựng hạ tầng AI không phải khoản chi chỉ phục vụ các mô hình ngôn ngữ. Hệ thống data center của Amazon, Microsoft và Alphabet hiện vẫn vận hành phần lớn Internet toàn cầu, đồng thời phục vụ hàng triệu doanh nghiệp ngoài lĩnh vực AI. Làn sóng đầu tư này cũng đang kéo theo sự tăng trưởng mạnh của toàn bộ chuỗi cung ứng công nghệ, từ GPU, bộ nhớ HBM cho tới năng lượng, hệ thống làm mát và xây dựng data center.
Với những công ty sở hữu dòng tiền cực lớn như Meta hay Alphabet, AI hiện được xem là khoản đầu tư dài hạn nhằm bảo vệ vị thế trong chu kỳ công nghệ tiếp theo. Dù hiệu quả thương mại của AI vẫn còn là dấu hỏi trong ngắn hạn, nhiều nhà đầu tư cho rằng các Big Tech vẫn có đủ nguồn lực để duy trì tốc độ mở rộng hạ tầng trong nhiều năm tới.
AI boom sẽ trở thành cuộc cách mạng mới hay bong bóng mới?
AI rõ ràng đang tạo ra những thay đổi thực tế trong ngành công nghệ, nhưng cách thị trường tài chính định giá cuộc đua này cũng đang làm dấy lên nhiều tranh luận. Phân tích từ Bull Theory cùng các bài điều tra của Fortune và ProMarket đã chỉ ra mối liên hệ ngày càng chặt giữa đầu tư AI, doanh thu cloud và lợi nhuận kế toán của Big Tech.
Tuy nhiên, điều đó không thể xác nhận toàn bộ AI boom hiện nay là “fake revenue”. Vấn đề lớn nhất nằm ở chỗ tốc độ đầu tư hạ tầng đang tăng nhanh hơn đáng kể so với khả năng thương mại hóa của ngành AI. Nếu doanh thu thực tế tiếp tục tăng trưởng mạnh, các khoản đầu tư hiện nay có thể được xem là bước chuẩn bị cần thiết cho một nền tảng công nghệ mới. Nhưng nếu tốc độ tăng trưởng chậm lại, những kỳ vọng đang được phản ánh vào giá cổ phiếu Big Tech cũng có thể chịu áp lực lớn.
Đó là lý do ngày càng nhiều chuyên gia bắt đầu kêu gọi các cơ quan quản lý và nhà đầu tư theo dõi kỹ hơn cách Big Tech ghi nhận lợi nhuận từ các khoản đầu tư AI, cũng như tách biệt rõ giữa tăng trưởng vận hành cốt lõi và các khoản lãi chưa thực hiện từ định giá startup.
