Steve Eisman cảnh báo về việc đầu tư quá mức vào trí tuệ nhân tạo của các tập đoàn công nghệ lớn

Steve Eisman, nhà đầu tư huyền thoại dự đoán cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008 và đã kiếm được lợi nhuận đáng kể từ sự sụp đổ của thị trường thế chấp dưới chuẩn, lại một lần nữa gây lo ngại trên thị trường. Lần này, mối quan tâm của ông tập trung vào hiện tượng tiêu dùng lớn trong trí tuệ nhân tạo của các tập đoàn công nghệ toàn cầu. Nhà phân tích cho rằng quy mô đầu tư hiện tại có những điểm tương đồng đáng báo động với các bong bóng đầu cơ trong quá khứ, đặc biệt là bong bóng công nghệ năm 2000 kết thúc bằng suy thoái.

Bài học lịch sử năm 1999: một mô hình có thể lặp lại

Để hiểu quan điểm của Steve Eisman, cần quay trở lại cuối thập niên 1990. Trong giai đoạn đó, các nhà phân tích của Phố Wall đã quảng bá internet như một công nghệ cách mạng sẽ chinh phục thế giới. Dần dần, dự đoán đó đã trở thành sự thật. Tuy nhiên, cơn sốt đầu cơ đã thúc đẩy một cuộc đua đầu tư không kiểm soát: quá nhiều vốn, đầu tư quá nhanh, không có lợi nhuận ngay lập tức để biện minh cho quy mô chi tiêu. Hậu quả tất yếu là đau đớn.

Việc tập trung quá nhiều nguồn lực đã phần nào trở thành yếu tố chính dẫn đến cuộc suy thoái năm 2001 và sự yếu ớt kéo dài của thị trường cổ phiếu công nghệ trong những năm sau đó. Những năm đó, cổ phiếu ngành công nghệ đứng im, không thể tạo ra lợi nhuận. Steve Eisman đưa ra một phép so sánh tiềm năng giữa chu kỳ đầu tư quá mức đó và hiện tại, khi ngành trí tuệ nhân tạo đang trong giai đoạn phát triển nóng.

Chi tiêu khổng lồ cho CapEx: hiện tượng chưa từng có gần đây

Các tập đoàn công nghệ lớn—Meta, Google, Amazon, và các công ty khác—đang đổ hơn 300 tỷ đô la vào chi phí vốn (CapEx) liên quan đến phát triển trí tuệ nhân tạo. Tất cả đều hướng tới việc giữ vị thế dẫn đầu trong cuộc cách mạng công nghệ này, tạo ra một làn sóng đầu tư cạnh tranh không ngừng. Quy mô của các khoản đầu tư này rõ ràng là phi thường, nhưng câu hỏi then chốt vẫn còn đó: liệu các khoản chi này có xứng đáng với lợi nhuận kỳ vọng hay không?

Những vết nứt đầu tiên trong đổi mới: một sự chững lại đáng lo ngại

Steve Eisman chỉ ra rằng đã xuất hiện các chỉ số sớm cho thấy tốc độ đổi mới trong trí tuệ nhân tạo có thể đang chậm lại. Dù không phải là chuyên gia trong lĩnh vực này, ông trích dẫn các ý kiến của các nhà phê bình chuyên môn cảnh báo về giới hạn của mô hình phát triển AI hiện tại. Cụ thể, chiến lược mở rộng liên tục các mô hình ngôn ngữ lớn dường như đang đạt đến điểm hiệu suất giảm dần.

Một chỉ số rõ ràng cho sự chững lại này là hiệu suất của ChatGPT 5.0 mới ra mắt, theo nhiều đánh giá, không mang lại cải tiến đáng kể so với phiên bản trước đó, ChatGPT 4.0. Sự trì trệ tương đối này trái ngược với sự lạc quan thường thấy trong các khoản đầu tư của ngành.

Câu hỏi về lợi nhuận: hướng tới một sự điều chỉnh tất yếu

Mối lo ngại chính của Steve Eisman là không ai có thể dự đoán chính xác lợi nhuận từ việc đầu tư quy mô lớn vào AI này sẽ ra sao. Nếu lợi nhuận ban đầu không như kỳ vọng, hậu quả trực tiếp sẽ là sự chậm lại trong tốc độ đầu tư hiện tại. Kịch bản này có thể dẫn đến một giai đoạn co lại và điều chỉnh thị trường—tương tự như những gì đã xảy ra năm 2001—với các đợt điều chỉnh đau đớn và sự điều chỉnh kỳ vọng.

Phân tích của Steve Eisman, dựa trên các bài học lịch sử đã được ghi nhận, nhấn mạnh rằng các chu kỳ đầu cơ công nghệ đều theo những mô hình nhận diện được. Cảnh báo không phải là trí tuệ nhân tạo sẽ thất bại, mà là tốc độ đầu tư không bền vững có thể gây ra những thất vọng lớn nếu lợi nhuận không đạt như kỳ vọng.