AI: Bong Bóng Hay Cách Mạng Công Nghệ?

Phần 1: Phân tích Bối cảnh - Định nghĩa Bong bóng và Cơn sốt AI Hiện tại

1.1. Định nghĩa Học thuật về Bong bóng Kinh tế

 

Để tiến hành một phân tích chuyên sâu, trước hết cần thiết lập một định nghĩa học thuật rõ ràng. "Bong bóng kinh tế", hay còn gọi là bong bóng đầu cơ hoặc bong bóng tài chính, là một hiện tượng kinh tế trong đó giá tài sản tăng mạnh, vượt xa đáng kể so"với giá trị thực" hay giá trị nội tại của tài sản đó.1 Đây là một "trạng thái cực kỳ nhạy cảm, thiếu sự bền vững".2 Lịch sử đã ghi nhận nhiều bong bóng nổi tiếng, từ "Hội chứng hoa Tulip" (Tulip Mania) đến bong bóng dot-com và bong bóng bất động sản Hoa Kỳ.1 Đặc điểm chung của chúng là một giai đoạn tăng giá phi lý, theo sau là một cú "đột ngột sụp đổ", gây thiệt hại lớn cho nền kinh tế và các nhà đầu tư.1

Quá trình hình thành và vỡ của một bong bóng kinh tế thường tuân theo các giai đoạn tâm lý rõ rệt. Một mô hình phổ biến bao gồm 3:

  1. Bùng nổ (Boom): Giá tài sản bắt đầu tăng nhanh chóng và ổn định. Sự tăng giá này được thúc đẩy bởi "tâm lý lạc quan" và các thông tin tích cực liên tục từ các phương tiện truyền thông. Ngày càng nhiều nhà đầu tư tham gia, "đổ xô mua các tài sản đang tăng giá" vì sợ bỏ lỡ cơ hội (Fear of Missing Out - FOMO).3

  2. Hoảng loạn (Panic): Khi giá tài sản đạt đến đỉnh điểm không thể duy trì, một sự kiện hoặc thông tin tiêu cực sẽ kích hoạt làn sóng bán tháo. Giá tài sản "giảm mạnh, gây hoảng loạn" trong cộng đồng nhà đầu tư. Họ nhanh chóng thanh lý tài sản để "tránh tổn thất lớn hơn", dẫn đến sự sụp đổ của thị trường và có thể gây ra "suy thoái kinh tế".3

 

1.2. Bối cảnh Cơn sốt AI (2024-2025)

 

Giai đoạn 2024-2025 chứng kiến các dấu hiệu rõ rệt của giai đoạn "Bùng nổ" (Boom) trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo. Thị trường chứng khoán thế giới đã ghi nhận mức tăng trưởng quý 1 (đầu năm 2025) "mạnh mẽ nhất trong 5 năm qua", một đợt tăng trưởng chủ yếu nhờ vào "sự hưng phấn của nhà đầu tư" đối với các công ty hoạt động trong lĩnh vực AI.4

Sự kiện mồi lửa cho cơn sốt này được xác định rõ ràng là "màn ra mắt ấn tượng của ChatGPT", do OpenAI phát triển, vào cuối năm 2022.4 Sự kiện này đã "kích thích cuộc đua chip AI" và "chắp cánh cho các thị trường chứng khoán lớn", đặc biệt là tại Mỹ. Chỉ số S&P 500 đã leo lên các đỉnh kỷ lục mới 22 lần chỉ trong quý 1.4 Vốn hóa của các công ty liên quan đến AI tăng vọt, ví dụ như Nvidia tăng hơn 1.000 tỷ USD vốn hóa, và cơn sốt lan rộng sang các công ty phần cứng liên quan như Dell và Super Micro.4

 

1.3. Khung phân tích của Báo cáo

 

Câu hỏi trọng tâm của báo cáo này không phải là "thị trường AI có đang bùng nổ không?"—dữ liệu từ 4 và nhiều nguồn khác xác nhận điều này là sự thật. Giai đoạn "Boom" 3 đang diễn ra rõ nét.

Câu hỏi cốt lõi là liệu sự bùng nổ này có được biện minh bằng "giá trị thực" 1 hay không. Toàn bộ cuộc tranh luận xoay quanh một biến số duy nhất: sự chênh lệch (delta) giữa Định giá (Valuation) và Giá trị Nội tại (Intrinsic Value).

  • Nếu giá trị nội tại (biểu hiện qua doanh thu thực, lợi nhuận, năng suất, và mô hình kinh doanh bền vững) đang được tạo ra tương xứng với giá tài sản, thì đây là một cuộc Cách mạng Nền tảng—tương tự như sự ra đời của Internet hay điện toán đám mây.

  • Nếu giá trị nội tại thấp, không rõ ràng, hoặc không bền vững, trong khi định giá được thúc đẩy bởi "tâm lý lạc quan" 3 và "đầu cơ" 1, thì đây là một Bong bóng Kinh tế cổ điển.

Báo cáo này được cấu trúc để điều tra sự chênh lệch (delta) này bằng cách trình bày hai luận điểm đối lập: (Phần 2) Bằng chứng về một bong bóng đầu cơ, và (Phần 3) Bằng chứng về một cuộc cách mạng nền tảng, trước khi đi đến kết luận tổng hợp.

 

Phần 2: Luận điểm Ủng hộ "Bong bóng" - Định giá, Đầu cơ và "AI Washing"

 

Phần này trình bày các bằng chứng cho thấy thị trường AI hiện tại mang nhiều đặc điểm của một bong bóng đầu cơ cổ điển, bao gồm định giá phi lý, tâm lý đầu cơ vượt xa thực tế, và các hành vi tiếp thị gây hiểu lầm.

 

2.1. Tiền lệ Lịch sử: So sánh với Bong bóng Dot-com (2000)

 

Bong bóng Dot-com (khoảng 1999-2000) là tiền lệ lịch sử gần nhất và phù hợp nhất để so sánh. Thời kỳ đó được đặc trưng bởi việc các công ty cố gắng "tạo ra một trang web bắt tai/đơn giản".5 Các nhà đầu tư tin rằng "chỉ riêng tên trang web đã có giá trị mang tính đầu cơ".5 Nhiều công ty trong số này có "những ý tưởng đáng ngờ" và mô hình kinh doanh không bền vững (ví dụ: cố gắng vận chuyển những bao thức ăn cho chó nặng 30 lb với giá không thể có lợi nhuận).5 Khi dòng vốn cạn kiệt, các công ty "hết tiền và sập", kéo theo sự sụp đổ của toàn thị trường.5

Khi áp dụng so sánh này vào năm 2025, một số nhà phân tích đã đưa ra những cảnh báo nghiêm trọng. Một nhận định gây sốc từ hãng phân tích MacroStrategy (được trích dẫn trên CafeF và các nguồn khác) cho rằng "bong bóng AI hiện lớn gấp 17 lần bong bóng dot-com".6

Phân tích sâu hơn về nhận định "17 lần" này 6 cho thấy nó không dựa trên so sánh giá cổ phiếu đơn thuần. Thay vào đó, nó dựa trên "mức phân bổ vốn sai lệch" (capital misallocation)—tức là quy mô vốn khổng lồ đang đổ vào toàn bộ hệ sinh thái AI (chip, trung tâm dữ liệu, phần mềm) đã "vượt quá khả năng sinh lời thực tế của nền kinh tế".6 Lập luận cốt lõi là tỷ suất hoàn vốn (ROI) của các khoản đầu tư AI này hiện "vẫn quá thấp so với mức vốn đang rót vào".6

Tuy nhiên, cũng có những khác biệt cơ bản. Một phân tích từ VinaStrategy 7 chỉ ra các điểm tương đồng và khác biệt:

  • Tương đồng: Dòng vốn đầu tư khổng lồ, kỳ vọng cực cao, sự xuất hiện của nhiều startup "định giá ảo", và tâm lý FOMO (sợ bỏ lỡ) lan rộng.7

  • Khác biệt: (1) AI có giá trị ứng dụng thực tiễn sớm hơn (sẽ được phân tích ở Phần 3); (2) Sự tham gia của các "ông lớn" (Microsoft, Google, Nvidia) với nguồn lực tài chính mạnh giúp thị trường ổn định hơn; và (3) Nhà đầu tư được cho là "tỉnh táo hơn" sau bài học dot-com.7

 

Bảng 1: So sánh Bong bóng Dot-com (2000) và Cơn sốt AI (2025)

 

 

Phần 1: Phân tích Bối cảnh - Định nghĩa Bong bóng và Cơn sốt AI Hiện tại



 

1.1. Định nghĩa Học thuật về Bong bóng Kinh tế

 

Để tiến hành một phân tích chuyên sâu, trước hết cần thiết lập một định nghĩa học thuật rõ ràng. "Bong bóng kinh tế", hay còn gọi là bong bóng đầu cơ hoặc bong bóng tài chính, là một hiện tượng kinh tế trong đó giá tài sản tăng mạnh, vượt xa đáng kể so"với giá trị thực" hay giá trị nội tại của tài sản đó.1 Đây là một "trạng thái cực kỳ nhạy cảm, thiếu sự bền vững".2 Lịch sử đã ghi nhận nhiều bong bóng nổi tiếng, từ "Hội chứng hoa Tulip" (Tulip Mania) đến bong bóng dot-com và bong bóng bất động sản Hoa Kỳ.1 Đặc điểm chung của chúng là một giai đoạn tăng giá phi lý, theo sau là một cú "đột ngột sụp đổ", gây thiệt hại lớn cho nền kinh tế và các nhà đầu tư.1

Quá trình hình thành và vỡ của một bong bóng kinh tế thường tuân theo các giai đoạn tâm lý rõ rệt. Một mô hình phổ biến bao gồm 3:

  1. Bùng nổ (Boom): Giá tài sản bắt đầu tăng nhanh chóng và ổn định. Sự tăng giá này được thúc đẩy bởi "tâm lý lạc quan" và các thông tin tích cực liên tục từ các phương tiện truyền thông. Ngày càng nhiều nhà đầu tư tham gia, "đổ xô mua các tài sản đang tăng giá" vì sợ bỏ lỡ cơ hội (Fear of Missing Out - FOMO).3
  2. Hoảng loạn (Panic): Khi giá tài sản đạt đến đỉnh điểm không thể duy trì, một sự kiện hoặc thông tin tiêu cực sẽ kích hoạt làn sóng bán tháo. Giá tài sản "giảm mạnh, gây hoảng loạn" trong cộng đồng nhà đầu tư. Họ nhanh chóng thanh lý tài sản để "tránh tổn thất lớn hơn", dẫn đến sự sụp đổ của thị trường và có thể gây ra "suy thoái kinh tế".3
 

1.2. Bối cảnh Cơn sốt AI (2024-2025)

 

Giai đoạn 2024-2025 chứng kiến các dấu hiệu rõ rệt của giai đoạn "Bùng nổ" (Boom) trong lĩnh vực Trí tuệ Nhân tạo. Thị trường chứng khoán thế giới đã ghi nhận mức tăng trưởng quý 1 (đầu năm 2025) "mạnh mẽ nhất trong 5 năm qua", một đợt tăng trưởng chủ yếu nhờ vào "sự hưng phấn của nhà đầu tư" đối với các công ty hoạt động trong lĩnh vực AI.4

Sự kiện mồi lửa cho cơn sốt này được xác định rõ ràng là "màn ra mắt ấn tượng của ChatGPT", do OpenAI phát triển, vào cuối năm 2022.4 Sự kiện này đã "kích thích cuộc đua chip AI" và "chắp cánh cho các thị trường chứng khoán lớn", đặc biệt là tại Mỹ. Chỉ số S&P 500 đã leo lên các đỉnh kỷ lục mới 22 lần chỉ trong quý 1.4 Vốn hóa của các công ty liên quan đến AI tăng vọt, ví dụ như Nvidia tăng hơn 1.000 tỷ USD vốn hóa, và cơn sốt lan rộng sang các công ty phần cứng liên quan như Dell và Super Micro.4

 

1.3. Khung phân tích của Báo cáo

 

Câu hỏi trọng tâm của báo cáo này không phải là "thị trường AI có đang bùng nổ không?"—dữ liệu từ 4 và nhiều nguồn khác xác nhận điều này là sự thật. Giai đoạn "Boom" 3 đang diễn ra rõ nét.

Câu hỏi cốt lõi là liệu sự bùng nổ này có được biện minh bằng "giá trị thực" 1 hay không. Toàn bộ cuộc tranh luận xoay quanh một biến số duy nhất: sự chênh lệch (delta) giữa Định giá (Valuation) và Giá trị Nội tại (Intrinsic Value).

  • Nếu giá trị nội tại (biểu hiện qua doanh thu thực, lợi nhuận, năng suất, và mô hình kinh doanh bền vững) đang được tạo ra tương xứng với giá tài sản, thì đây là một cuộc Cách mạng Nền tảng—tương tự như sự ra đời của Internet hay điện toán đám mây.
  • Nếu giá trị nội tại thấp, không rõ ràng, hoặc không bền vững, trong khi định giá được thúc đẩy bởi "tâm lý lạc quan" 3 và "đầu cơ" 1, thì đây là một Bong bóng Kinh tế cổ điển.

Báo cáo này được cấu trúc để điều tra sự chênh lệch (delta) này bằng cách trình bày hai luận điểm đối lập: (Phần 2) Bằng chứng về một bong bóng đầu cơ, và (Phần 3) Bằng chứng về một cuộc cách mạng nền tảng, trước khi đi đến kết luận tổng hợp.

 

Phần 2: Luận điểm Ủng hộ "Bong bóng" - Định giá, Đầu cơ và "AI Washing"

 

Phần này trình bày các bằng chứng cho thấy thị trường AI hiện tại mang nhiều đặc điểm của một bong bóng đầu cơ cổ điển, bao gồm định giá phi lý, tâm lý đầu cơ vượt xa thực tế, và các hành vi tiếp thị gây hiểu lầm.

 

2.1. Tiền lệ Lịch sử: So sánh với Bong bóng Dot-com (2000)

 

Bong bóng Dot-com (khoảng 1999-2000) là tiền lệ lịch sử gần nhất và phù hợp nhất để so sánh. Thời kỳ đó được đặc trưng bởi việc các công ty cố gắng "tạo ra một trang web bắt tai/đơn giản".5 Các nhà đầu tư tin rằng "chỉ riêng tên trang web đã có giá trị mang tính đầu cơ".5 Nhiều công ty trong số này có "những ý tưởng đáng ngờ" và mô hình kinh doanh không bền vững (ví dụ: cố gắng vận chuyển những bao thức ăn cho chó nặng 30 lb với giá không thể có lợi nhuận).5 Khi dòng vốn cạn kiệt, các công ty "hết tiền và sập", kéo theo sự sụp đổ của toàn thị trường.5

Khi áp dụng so sánh này vào năm 2025, một số nhà phân tích đã đưa ra những cảnh báo nghiêm trọng. Một nhận định gây sốc từ hãng phân tích MacroStrategy (được trích dẫn trên CafeF và các nguồn khác) cho rằng "bong bóng AI hiện lớn gấp 17 lần bong bóng dot-com".6

Phân tích sâu hơn về nhận định "17 lần" này 6 cho thấy nó không dựa trên so sánh giá cổ phiếu đơn thuần. Thay vào đó, nó dựa trên "mức phân bổ vốn sai lệch" (capital misallocation)—tức là quy mô vốn khổng lồ đang đổ vào toàn bộ hệ sinh thái AI (chip, trung tâm dữ liệu, phần mềm) đã "vượt quá khả năng sinh lời thực tế của nền kinh tế".6 Lập luận cốt lõi là tỷ suất hoàn vốn (ROI) của các khoản đầu tư AI này hiện "vẫn quá thấp so với mức vốn đang rót vào".6

Tuy nhiên, cũng có những khác biệt cơ bản. Một phân tích từ VinaStrategy 7 chỉ ra các điểm tương đồng và khác biệt:

  • Tương đồng: Dòng vốn đầu tư khổng lồ, kỳ vọng cực cao, sự xuất hiện của nhiều startup "định giá ảo", và tâm lý FOMO (sợ bỏ lỡ) lan rộng.7
  • Khác biệt: (1) AI có giá trị ứng dụng thực tiễn sớm hơn (sẽ được phân tích ở Phần 3); (2) Sự tham gia của các "ông lớn" (Microsoft, Google, Nvidia) với nguồn lực tài chính mạnh giúp thị trường ổn định hơn; và (3) Nhà đầu tư được cho là "tỉnh táo hơn" sau bài học dot-com.7
 
Bảng 1: So sánh Bong bóng Dot-com (2000) và Cơn sốt AI (2025)


 

Đặc điểm

Bong bóng Dot-com (2000)

Cơn sốt AI (2025)

Tác nhân Chính

Các startup mới (IPO ồ ạt)

Các "ông lớn" (Big Tech) và các startup được Big Tech hậu thuẫn

Nguồn vốn

Vốn IPO từ nhà đầu tư đại chúng, vốn mạo hiểm (VC)

Lợi nhuận ròng của Big Tech 8, Vốn mạo hiểm (VC) 9

Cơ sở Định giá

"Lượt truy cập", "Tên miền", "Ý tưởng" 5

Số lượng tham số (Parameters), Khả năng tính toán, Đội ngũ R&D, Lượt tải 10

Rào cản Gia nhập

Rất thấp (Chỉ cần một website) 5

Cực kỳ cao (Chi phí huấn luyện mô hình hàng tỷ USD)

Lợi nhuận Thực tế

Hầu như không có, lỗ ròng 5

Có (ở lớp hạ tầng) 11, Lỗ ròng (ở lớp ứng dụng) 12
 

2.2. Nghiên cứu Điển hình (Thị trường Đại chúng): Sự sụp đổ của SoundHound AI (SOUN)

 

Trường hợp của SoundHound AI (NASDAQ:SOUN) là một mô hình bong bóng thu nhỏ hoàn hảo, minh họa cho giai đoạn "Bùng nổ" và "Hoảng loạn" 3 trên thị trường đại chúng. SOUN, một công ty chuyên về AI điều khiển bằng giọng nói, đã trải qua biến động giá cực mạnh vào cuối năm 2024, với mức tăng lần lượt "85% và 113%" chỉ trong hai tháng.14

Đây là các dấu hiệu bong bóng cổ điển được xác định trong trường hợp này 14:

  1. Định giá phi lý: Tại đỉnh điểm, cổ phiếu giao dịch ở mức 23,95 USD, trong khi phân tích Giá Trị Hợp Lý của InvestingPro (dựa trên các mô hình tài chính) chỉ ra mức giá 12,03 USD.14
  2. Nền tảng cơ bản yếu: Vào thời điểm giá tăng vọt, công ty báo cáo doanh thu 67,3 triệu USD nhưng EBITDA (lợi nhuận trước thuế, lãi vay và khấu hao) là âm 83,6 triệu USD và EPS (lợi nhuận trên mỗi cổ phiếu) là âm 0,36 USD.14
  3. Tâm lý đám đông: Sự tăng giá nhanh chóng này được thúc đẩy bởi một "mô hình kinh doanh không rõ ràng" và "sự phụ thuộc nặng nề vào sự quan tâm của nhà đầu tư bán lẻ".14
  4. Hành vi của người nội bộ: Đây là bằng chứng rõ ràng nhất. Trong khi các nhà đầu tư bán lẻ đang đổ xô mua vào vì "hype" AI, "nhiều giám đốc điều hành", bao gồm cả CEO, CTO và CFO, đã "bán một lượng lớn cổ phiếu", tổng trị giá hàng triệu đô la.14

Kết quả (Sự sụp đổ): Đúng như dự báo, bong bóng đã xì hơi. Đến giữa tháng 11 năm 2025, cổ phiếu "giảm khoảng 49%", giao dịch ở mức 12,17 USD, gần như khớp chính xác với dự đoán giá trị hợp lý.14 Đáng chú ý, ngay cả khi doanh thu tăng lên, khoản lỗ của công ty thậm chí còn mở rộng (EBITDA âm 151,2 triệu USD).14

Trường hợp SOUN cho thấy sự kết hợp độc hại giữa: (1) Nhãn mác "AI" cường điệu, (2) Tâm lý FOMO của nhà đầu tư bán lẻ, (3) Nền tảng tài chính cơ bản yếu kém, và (4) Sự chênh lệch rõ ràng giữa nhận thức của thị trường (giá cao) và kiến thức của người nội bộ (bán ra).

 

2.3. Định giá Phi lý của Startup (Thị trường Tư nhân)

 

Nếu thị trường đại chúng có dấu hiệu bong bóng, thì thị trường tư nhân (đầu tư mạo hiểm - VC) thậm chí còn rõ rệt hơn. Giai đoạn 2024-2025 đã chứng kiến một "cuộc đua rót vốn chưa từng có".9 Một báo cáo gây chấn động 9 tiết lộ rằng chỉ riêng 10 startup AI hàng đầu (phần lớn vẫn đang thua lỗ) đã ghi nhận mức tăng "gần 1 nghìn tỷ đô la trong định giá".

Quy mô của dòng vốn này là chưa từng có tiền lệ. Theo PitchBook, các quỹ VC tại Mỹ đã giải ngân 161 tỷ USD cho lĩnh vực AI, một con số "vượt xa các chu kỳ công nghệ trước đây".9 Để so sánh 9:

  • Đỉnh bong bóng Dot-com (2000): Vốn VC đổ vào các công ty internet chỉ khoảng 10,5 tỷ USD (tương đương 20 tỷ USD theo lạm phát hiện nay).
  • Đỉnh SaaS (Software-as-a-Service) (2021): Vốn VC rót vào khoảng 135 tỷ USD.

Ngay cả những người trong cuộc cũng phải thừa nhận thực tế này. Hemant Taneja, CEO của General Catalyst (một trong những quỹ đầu tư VC tích cực nhất vào AI), đã tuyên bố thẳng thắn: "Dĩ nhiên là có bong bóng".9

Các nghiên cứu điển hình về định giá startup giai đoạn đầu 15 minh họa rõ nét cho sự phi lý này:

  • Cognition: Một startup mới 6 tháng tuổi, phát triển trợ lý lập trình AI có tên Devin. Công ty này được cho là đã gọi vốn 175 triệu USD trong vòng Series A, đạt mức định giá 2 tỷ USD.15
  • xAI: Startup AI của Elon Musk, huy động thành công 6 tỷ USD trong vòng Series B, đạt định giá 24 tỷ USD.15
  • Moonshot AI: Startup AI của Trung Quốc, huy động hơn 1 tỷ USD trong vòng Series B.15

Những định giá này không dựa trên doanh thu hay lợi nhuận hiện tại. Chúng phản ánh một chiến lược đầu tư mang tính "cờ bạc" rủi ro cao. Không giống như thời dot-com với rào cản gia nhập thấp (chỉ cần một website) 5, việc huấn luyện một mô hình AI nền tảng (LLM) tốn kém hàng trăm triệu, thậm chí hàng tỷ USD. Các nhà đầu tư mạo hiểm không thể đa dạng hóa các khoản cược nhỏ. Họ buộc phải đặt cược lớn (các vòng Series B hàng tỷ USD) vào một số ít công ty mà họ tin rằng có thể thắng. Điều này tạo ra một động lực "người thắng lấy tất cả" (winner-take-all), nơi các công ty được định giá hàng tỷ USD không phải vì doanh thu, mà vì xác suất họ trở thành một trong ba công ty độc quyền trong tương lai. Đây là một bong bóng mang tính cấu trúc, nơi phần thưởng là độc quyền toàn cầu và rủi ro là mất trắng 100%.

 
Bảng 2: Phân tích Định giá các Startup AI Tiêu biểu (2024-2025)


 

Startup

Vòng gọi vốn

Số tiền huy động

Định giá

Tuổi đời/Sản phẩm

Các nhà đầu tư chính

Nguồn

xAI

Series B (Tháng 5/2024)

6 tỷ USD

24 tỷ USD

GenAI (Grok)

Valor Equity, Vy Capital, Andreessen Horowitz, Sequoia

15

Cognition

Series A (Tháng 4/2024)

175 triệu USD

2 tỷ USD

6 tháng tuổi (Trợ lý code Devin)

Founders Fund

15

Moonshot AI

Series B (Tháng 2/2024)

> 1 tỷ USD

(Không rõ)

AI Trung Quốc

Alibaba Group, HongShan

15

OpenAI

(Nhiều vòng)

(Nhiều tỷ USD)

~500 tỷ USD (Ước tính T11/2025)

AI Nền tảng (GPT)

Microsoft

9

Anthropic

(Nhiều vòng)

(Nhiều tỷ USD)

(Không rõ)

AI Nền tảng (Claude)

Google, Amazon, General Catalyst

9
 

2.4. Hiện tượng "AI Washing": Khi Tiếp thị Vượt xa Thực tế

 

Một triệu chứng rõ ràng của thị trường bong bóng là khi nhãn mác của công nghệ trở nên có giá trị hơn bản thân công nghệ. Hiện tượng này được gọi là "AI washing" (tẩy rửa AI).16 Đây là một "chiêu trò tiếp thị lừa dối" 17, trong đó các công ty "nhấn mạnh hoặc cường điệu hóa quá mức vai trò của AI" trong các sản phẩm hoặc dịch vụ của họ để thu hút khách hàng và, quan trọng hơn, là các nhà đầu tư.16

Các cuộc điều tra trong năm 2024 đã phơi bày nhiều trường hợp "AI washing" trắng trợn, ngay cả ở các tập đoàn công nghệ lớn 16:

  1. Amazon Go & Amazon Fresh: Chuỗi cửa hàng này được quảng bá rầm rộ là hoàn toàn tự động, sử dụng "công nghệ AI" tinh vi để khách hàng có thể "chọn sản phẩm và bước ra".16 Thực tế: Một báo cáo vào tháng 4/2024 tiết lộ Amazon đã thuê "hơn 1.000 lao động tại Ấn Độ" với nhiệm vụ theo dõi video của khách hàng và thực hiện việc thanh toán thủ công. Ước tính "ba phần tư số giao dịch" được thực hiện bởi con người, không phải AI.16
  2. Builder.ai: Một startup quảng bá phần mềm AI có khả năng "xây dựng ứng dụng" (app) một cách tự động.16 Thực tế: Báo cáo của Wall Street Journal cho thấy "công việc chủ yếu được các kỹ sư tại Ấn Độ thực hiện".16
  3. Coca-Cola: Công ty bị cáo buộc "AI washing" khi ra mắt hương vị Y3000, được quảng bá là "đồng sáng tạo" bởi AI. Tuy nhiên, công ty "không giải thích về việc AI tham gia như thế nào" vào quá trình sáng tạo hương vị, khiến nó trở thành một chiêu bài tiếp thị thuần túy.16

Ngay cả khi AI thực sự được sử dụng, năng lực của nó thường bị cường điệu hóa. Nhiều nền tảng (như Shopee, Zalo, TikTok) đang tích hợp chatbot AI.18 Tuy nhiên, trải nghiệm thực tế cho thấy khi gặp các vấn đề phức tạp (ví dụ: "đổi trả, hàng lỗi hoặc khiếu nại"), các chatbot này thường "trả lời chung chung, không đi thẳng vào vấn đề", khiến người dùng thất vọng và vẫn cần sự can thiệp của con người.18

Việc một gã khổng lồ công nghệ như Amazon—vốn có nguồn lực R&D gần như vô hạn—vẫn phải giả mạo khả năng của AI bằng lao động thủ công ở Ấn Độ 16 là một chỉ báo mạnh mẽ. Nó cho thấy công nghệ AI thực tế chưa đủ mạnh mẽ hoặc chưa đủ hiệu quả về chi phí để thay thế con người ở các tác vụ phức tạp. Điều này xác nhận lập luận từ 6 rằng ROI của AI hiện "quá thấp". Các nhà đầu tư đang trả giá cho một công nghệ được quảng cáo 16, chứ không phải công nghệ thực tế.

 

Phần 3: Luận điểm Phản bác "Cách mạng Nền tảng" - Doanh thu và Ứng dụng Thực tế

 

Phần này trình bày luận điểm phản bác, cho rằng sự bùng nổ của AI không phải là bong bóng, mà là sự công nhận hợp lý về một cuộc cách mạng công nghệ nền tảng, được hỗ trợ bởi các ứng dụng thực tế và dòng tiền bền vững.

 

3.1. AI là Công nghệ Nền tảng, không phải Xu hướng Nhất thời

 

Lập luận phản bác bong bóng cho rằng việc so sánh AI với các công ty "dot-com" 5 là một sai lầm cơ bản. AI không phải là một sản phẩm đơn lẻ hay một trang web. Nó là một tập hợp các công nghệ nền tảng, có khả năng thay đổi mọi ngành công nghiệp. Các trụ cột công nghệ này bao gồm 2:

  • Học máy (Machine Learning): Được mô tả là "nền tảng cốt lõi của nhiều ứng dụng AI", giúp hệ thống tự học hỏi từ dữ liệu.2
  • Học sâu (Deep Learning): Dựa trên mạng nơ-ron, là "một trong những trụ cột quan trọng của AI hiện đại" để xử lý các vấn đề phức tạp như nhận dạng hình ảnh hay phân tích y tế.2
  • AI Tạo sinh (Generative AI): Sử dụng AI để tạo ra nội dung mới (văn bản, hình ảnh) từ dữ liệu.2

Theo tầm nhìn dài hạn, AI sẽ trở thành một tiện ích cơ bản, giống như "Internet hay điện".19 Tom Biegala, đồng sáng lập Bison Ventures, lập luận rằng AI sẽ sớm trở thành một "động lực vô hình thúc đẩy hiệu quả và thành công", chứ không chỉ là "một điểm nhấn để quảng bá".19 Do đó, việc đầu tư vào AI ngày nay 20 không phải là đầu cơ vào một xu hướng nhất thời, mà là đầu tư vào các công ty đang xây dựng "giải pháp sáng tạo" và "tiềm năng tăng trưởng cao" cho nền tảng của nền kinh tế tiếp theo.

 

3.2. Bằng chứng về Giá trị Thực: Ứng dụng và Doanh thu đã được Hiện thực hóa

 

Không giống như bong bóng dot-com (nơi nhiều công ty không có doanh thu) 5, làn sóng AI hiện tại đang tạo ra doanh thu và giá trị thực tế ở cả thị trường B2C và B2B.

Thị trường B2C (Người tiêu dùng):

Một ví dụ rõ ràng là thị trường "ứng dụng đồng hành AI" (AI companion). Thị trường ngách này đang "bùng nổ", dự kiến đạt "hơn 120 triệu USD doanh thu trong năm 2025".10 Các ứng dụng như Replika và Character.AI cho phép người dùng trò chuyện với các nhân vật AI tùy chỉnh. Tính đến tháng 7 năm 2025, phân khúc này đã đạt 220 triệu lượt tải xuống (tăng 88% so với cùng kỳ 2024) và chi tiêu toàn cầu đạt 221 triệu USD (tăng 64%).10 Điều này cho thấy người tiêu dùng sẵn sàng trả tiền cho các dịch vụ AI hữu ích hoặc mang tính giải trí.

Thị trường B2B (Doanh nghiệp):

Đây là nơi giá trị của AI được thể hiện rõ rệt nhất thông qua việc tối ưu hóa quy trình và tăng doanh thu.

  • Bán lẻ & Dịch vụ: Starbucks đã tích hợp nền tảng AI (Amazon Alexa) vào dịch vụ 'My Starbucks Barista', cho phép khách hàng "đặt hàng, chỉnh sửa và xác nhận địa điểm" bằng giọng nói.21 H&M sử dụng chatbot AI tiên tiến để xử lý dịch vụ khách hàng.21
  • Nền tảng Thương mại: Các gã khổng lồ thương mại điện tử đang vũ trang cho người bán bằng AI. Shopee đã thử nghiệm "Kênh Người Bán", tích hợp "AI Image và AICG Video" để hỗ trợ người bán tạo hình ảnh và video sản phẩm một cách chuyên nghiệp.18 TikTok triển khai Chatbot AI Lead Genie để tự động phản hồi khách hàng 24/7, và Zalo tích hợp "Trợ lý công dân số" để tra cứu thủ tục hành chính.18
  • Ngành Sản xuất: AI đang được ứng dụng sâu rộng trong các nhà máy. Các ứng dụng hàng đầu năm 2025 bao gồm "bảo trì dự đoán" (predictive maintenance) để dự đoán hỏng hóc máy móc, "xác định chất lượng" (quality identification) sản phẩm bằng cảm biến IoT, "quản lý kho bãi" (warehouse management) tự động, và "nâng cao độ chính xác của dự đoán" trong chuỗi cung ứng.22 Các ứng dụng này trực tiếp "tiết kiệm chi phí lao động" và "tăng thu nhập và doanh thu" cho các nhà sản xuất.22
 

3.3. Lập luận Tài chính Phản bác: Lợi nhuận Thực và Bảng Cân đối Kế toán Mạnh

 

Đây có thể là lập luận phản bác bong bóng mạnh mẽ nhất, tập trung vào hai điểm khác biệt cốt lõi so với thời kỳ dot-com.

1. Định giá không ở mức Cực đoan:

Một phân tích của iShares (thuộc BlackRock) vào năm 2025 8 chỉ ra rằng, mặc dù cổ phiếu công nghệ đã tăng mạnh, định giá "vẫn thấp hơn nhiều so với mức của thời kỳ bong bóng dot-com". Chỉ số P/E dự phóng 2 năm (2-year forward P/E) của các "hyperscalers" (các công ty chi tiêu lớn cho trung tâm dữ liệu như Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta) là khoảng 26 lần.8 Con số này là cao, nhưng hợp lý so với mức P/E dự phóng 70 lần của bốn công ty công nghệ hàng đầu năm 2000 (Microsoft, Cisco, Intel, Oracle).8

2. Nguồn vốn: Lợi nhuận so với Đầu cơ:

Đây là điểm khác biệt quan trọng nhất. "Không giống như sự đầu cơ thái quá của cuối những năm 1990, chi tiêu cho AI ngày nay phần lớn được tài trợ bằng lợi nhuận (funded by profits)".8 Làn sóng AI đang được dẫn dắt bởi các công ty có lợi nhuận cao nhất trong lịch sử, "dựa trên nhu cầu thực tế và được hỗ trợ bởi các bảng cân đối kế toán mạnh mẽ".8

Một ví dụ điển hình là Meta (công ty mẹ của Facebook). Khi đối mặt với lo ngại về kế hoạch chi tiêu khổng lồ 72 tỷ USD cho AI, CMO Alex Schultz đã bảo vệ chiến lược này.23 Ông lập luận rằng khoản đầu tư này "không điên rồ" (not crazy) và "đã bắt đầu mang lại hiệu quả".23 Ông nhấn mạnh rằng "hàng tỷ USD doanh thu" đang được tạo ra từ các công cụ quảng cáo được AI cải tiến và các thuật toán xếp hạng nội dung thông minh hơn (giúp giữ chân người dùng).23

Tóm lại, làn sóng AI không được tài trợ bởi các nhà đầu tư đại chúng mua cổ phiếu IPO của các công ty không có lợi nhuận (như thời dot-com).5 Nó được tài trợ bởi lợi nhuận ròng từ các mảng kinh doanh cốt lõi (Quảng cáo của Google/Meta, Windows/Azure của Microsoft) của các công ty siêu lợi nhuận. Họ không cần thị trường vốn để tồn tại. Điều này có nghĩa là cốt lõi của thị trường (lớp hạ tầng Big Tech) là vô cùng ổn định và hợp lý, ngay cả khi lớp ứng dụng (các startup ở Phần 2.3) có thể mang tính đầu cơ.

 

Phần 4: Phân tích "Cuốc và Xẻng" - Doanh thu Hạ tầng vs. Chi phí Vận hành

 

Trong mọi cơn sốt vàng, những người giàu nhất thường là những người bán cuốc và xẻng. Trong cơn sốt AI, "cuốc và xẻng" chính là cơ sở hạ tầng tính toán: GPU (bộ xử lý đồ họa), chip tùy chỉnh, và các trung tâm dữ liệu đám mây.

 

4.1. Những "Người bán cuốc": Lợi nhuận Thực tế và Bùng nổ

 

Thị trường đã tự tổ chức thành một hệ sinh thái khép kín: Những "người bán cuốc" đang tạo ra lợi nhuận khổng lồ và có thật bằng cách bán cho một nhóm nhỏ các "thợ đào vàng" (Big Tech). Đây không phải là bong bóng đầu cơ; đây là một cuộc tái đầu tư vốn chiến lược khổng lồ.

  • Nvidia (NVDA): Là nhà cung cấp GPU thống trị thị trường, Nvidia là người hưởng lợi lớn nhất.
  • Tài chính: Báo cáo tài chính quý 4 năm tài chính 2025 (kết thúc vào đầu năm 2025) cho thấy doanh thu kỷ lục 39,3 tỷ USD.11 Trong đó, mảng Trung tâm Dữ liệu (Data Center) đạt 35,6 tỷ USD, tăng 93% so với cùng kỳ năm trước.11 Doanh thu tiếp tục tăng lên 46,7 tỷ USD trong quý 2 năm 2025 (kết thúc tháng 7).24
  • Tầm nhìn: CEO Jensen Huang tuyên bố vào tháng 11 năm 2025 rằng công ty có "nửa nghìn tỷ đô la" (500 tỷ USD) "trên sổ sách" (on the books), bao gồm doanh thu đã xác nhận năm 2025 và các đơn hàng cho thế hệ GPU Blackwell và Rubin sắp tới.25
  • Rủi ro: Một rủi ro tập trung đáng kể được chỉ ra: "gần 53% doanh thu mảng Trung tâm Dữ liệu" của Nvidia (khoảng 21,9 tỷ USD) chỉ đến từ "ba khách hàng giấu tên".26 Điều này có nghĩa là sức khỏe tài chính của Nvidia phụ thuộc vào chi tiêu của một vài gã khổng lồ công nghệ.
  • Google (Alphabet): Google vừa là "thợ đào vàng" vừa là "người bán cuốc".
  • Tài chính (Cloud): Google Cloud báo cáo doanh thu quý 3/2025 là 15,2 tỷ USD, tăng 34%.27 Quý 2/2025 tăng 32% lên 13,6 tỷ USD.28
  • Động lực: Tăng trưởng này được dẫn dắt trực tiếp bởi "AI Infrastructure và Generative AI Solutions".27 Hợp đồng tồn đọng (backlog) của Google Cloud đã đạt 106 tỷ USD.28
  • Microsoft (MSFT): Tương tự Google, Microsoft bán quyền truy cập vào hạ tầng AI.
  • Tài chính (Cloud): Doanh thu mảng Intelligent Cloud (bao gồm Azure) đã tăng 28% lên 30,9 tỷ USD trong báo cáo quý gần nhất năm 2025.30
  • Broadcom (AVGO): Là nhà cung cấp chip tùy chỉnh (ASIC) quan trọng.
  • Động lực: Doanh thu từ AI của Broadcom dự kiến đạt 30-32 tỷ USD vào năm tài chính 2026, chủ yếu nhờ các đơn hàng TPU (Tensor Processing Units) tùy chỉnh cho Google và các chip mạng tốc độ cao cho các "hyperscaler" khác.31
 

4.2. Chi phí của Cách mạng: Tỷ lệ Đốt tiền (Cash Burn) và Kinh tế học Đơn vị (Unit Economics)

 

Việc xây dựng hạ tầng này đòi hỏi một chi phí vốn (CapEx) khổng lồ và chi phí vận hành (OpEx) liên tục.

Chi tiêu Vốn (CapEx) khổng lồ:

Đây là chi phí mua "cuốc và xẻng". Các gã khổng lồ công nghệ đang chi những khoản tiền không tưởng để xây dựng các trung tâm dữ liệu và mua GPU.32

  • Meta: Dự định chi tối đa 65 tỷ USD trong năm 2025.
  • Microsoft: Dự định chi khoảng 80 tỷ USD trong năm tài khóa 2025.
  • Amazon: Chi phí năm 2025 sẽ cao hơn mức 75 tỷ USD của năm 2024.
  • Google: Dự kiến CapEx năm 2025 là 91-93 tỷ USD.27

Mức chi tiêu này lớn đến mức nó có tác động đến cả nền kinh tế vĩ mô. Một phân tích 33 chỉ ra rằng chi tiêu cho hạ tầng AI "đang bào mòn nguồn tiền mặt" của các tập đoàn và trong nửa đầu năm, nó "đóng góp hơn một nửa vào tốc độ tăng trưởng chung" của GDP Hoa Kỳ.

Nghiên cứu Điển hình (Chi phí Vận hành): Lỗ hổng của OpenAI

Nếu chi phí CapEx là rất lớn, thì chi phí vận hành (OpEx) để chạy các mô hình AI—còn gọi là "inference"—là một lỗ hổng tài chính tiềm tàng. Trường hợp của OpenAI, công ty AI nổi tiếng nhất thế giới, là bằng chứng mạnh mẽ nhất cho luận điểm "bong bóng" ở lớp ứng dụng.

Các tài liệu tài chính bị rò rỉ (tính đến quý 3 năm 2025) đã vẽ nên một bức tranh đáng lo ngại 12:

  • Doanh thu (Ước tính): OpenAI được cho là tạo ra 4,3 tỷ USD doanh thu trong 9 tháng đầu năm 2025.1213
  • Chi phí "Inference": Đây là chi phí để chạy các mô hình (như ChatGPT) cho người dùng. Chi phí này lên tới 8,7 tỷ USD trong 9 tháng đầu năm 2025.12
  • Kết quả: OpenAI chi "gần gấp đôi" cho việc vận hành mô hình so với doanh thu kiếm được.12 Một báo cáo khác 13 thậm chí còn cho rằng công ty đã "lỗ ròng 13,5 tỷ đô la" chỉ trong nửa đầu năm 2025.

Vấn đề cốt lõi là kinh tế học đơn vị (unit economics). Với 800 triệu người dùng, "chỉ khoảng 5%" thực sự trả tiền cho các gói đăng ký.13 Điều này có nghĩa là 95% người dùng đang tạo ra chi phí "inference" mà không mang lại doanh thu.

Nếu sản phẩm AI tạo sinh hàng đầu thế giới (ChatGPT) mất tiền trên mỗi người dùng (chi phí inference > doanh thu), điều đó có nghĩa là mô hình kinh doanh cơ bản của các dịch vụ AI là không bền vững. Nó giống hệt mô hình của nhiều công ty dot-com 5—càng có nhiều người dùng, càng lỗ nặng. Điều này cho thấy rằng trong khi lớp hạ tầng (Nvidia, Google Cloud) đang có lợi nhuận (Phần 4.1), lớp ứng dụng (OpenAI) có thể đang trên đà sụp đổ tài chính, và bong bóng của nó chỉ được duy trì bởi các khoản đầu tư chiến lược liên tục từ Microsoft.

 
Bảng 3: Phân tích Doanh thu và Chi phí Liên quan đến AI của Big Tech (Dữ liệu 2025)


 

Công ty

Mảng kinh doanh AI

Doanh thu (Quý gần nhất)

Tăng trưởng (YoY)

Chi tiêu Vốn (CapEx) (Dự báo 2025)

Phân tích Dòng tiền

Nvidia

Trung tâm Dữ liệu (Bán GPU)

46,7 tỷ USD (Q2/25) 24

+56% (so với Q2/24)

(Không áp dụng)

Thu ròng: Lợi nhuận khổng lồ từ bán hạ tầng 11

Google

Google Cloud (Bán hạ tầng)

15,2 tỷ USD (Q3/25) 27

+34%

91 - 93 tỷ USD 27

Chi ròng: Chi tiêu CapEx gấp nhiều lần doanh thu Cloud để xây dựng hạ tầng

Microsoft

Intelligent Cloud (Bán hạ tầng)

30,9 tỷ USD (Quý gần nhất) 30

+28%

~ 80 tỷ USD 32

Chi ròng: Chi tiêu CapEx khổng lồ để xây dựng hạ tầng

Meta

(Xây dựng hạ tầng)

(Không áp dụng)

(Không áp dụng)

60 - 65 tỷ USD 32

Chi ròng: Chi tiêu CapEx lớn, tài trợ bằng lợi nhuận quảng cáo 23

OpenAI

Dịch vụ AI (GPT)

~4,3 tỷ USD (9 tháng/25) 12

(Không rõ)

(Không áp dụng)

Đốt tiền: Chi phí vận hành (Inference) ~8,7 tỷ USD, lỗ ròng 12
 

Phần 5: Khoảng cách Thực thi - Rào cản Mở rộng và ROI Doanh nghiệp

 

Trong khi các gã khổng lồ công nghệ (Big Tech) đang chi hàng trăm tỷ đô la, thì phần còn lại của thế giới doanh nghiệp (các công ty trong mọi ngành nghề khác) lại đang đối mặt với một thực tế phũ phàng: việc triển khai AI vô cùng khó khăn. Tồn tại một "Khoảng cách Thực thi Lớn" (Great Implementation Gap). Thị trường đang định giá AI dựa trên giả định rằng 100% doanh nghiệp sẽ áp dụng nó thành công, trong khi thực tế phần lớn các dự án đang thất bại. Khoảng cách này chính là bong bóng.

 

5.1. Báo cáo Thực tế (McKinsey): Từ Thí điểm đến Bế tắc ("Pilot Purgatory")

 

Khảo sát "The State of AI" (Tháng 11 năm 2025) của McKinsey 36 cung cấp cái nhìn sâu sắc về khoảng cách này:

  • Tỷ lệ Áp dụng Cao: "Gần như tất cả" (88%) các tổ chức được khảo sát cho biết họ đang sử dụng AI thường xuyên ở ít nhất một chức năng.36
  • Khoảng cách Thực thi (The Gap): NHƯNG, "hầu hết vẫn đang ở giai đoạn đầu của việc mở rộng quy mô".36 "Hầu hết các tổ chức chưa nhúng chúng đủ sâu vào quy trình làm việc" để có thể nhận ra "lợi ích vật chất cấp doanh nghiệp".36
  • Tác động đến Lợi nhuận (EBIT): Chỉ 39% báo cáo có bất kỳ tác động nào đến EBIT (lợi nhuận) ở cấp doanh nghiệp. Đáng báo động hơn, hầu hết trong số đó nói rằng "dưới 5% EBIT" của tổ chức họ là do sử dụng AI.36

Các báo cáo khác 37 xác nhận tình trạng "bế tắc thí điểm" (pilot purgatory) này:

  • Hơn "80% ý tưởng phát triển AI bị dừng lại ở giai đoạn thử nghiệm" và không thể mở rộng quy mô.37
  • Tỷ lệ thành công thực sự (đạt được ROI như kỳ vọng) chỉ là 15%.38

Lý do cho sự thất bại này là "doanh nghiệp cứ làm mãi mà không đạt được kết quả mong muốn, rồi tò mò trong cái vòng luẩn quẩn của những sai sót ở giai đoạn thử nghiệm", dẫn đến "sự thất vọng và hoài nghi về AI".38

 

5.2. Các Rào cản Chính trong Triển khai

 

Việc chuyển từ thí điểm sang mở rộng quy mô vấp phải vô số rào cản thực tế mà các doanh nghiệp (ngoài Big Tech) không thể vượt qua.

  • Rào cản về Nguồn lực 39:
  • Chất lượng Dữ liệu: Khảo sát của IDC chỉ ra "chất lượng dữ liệu kém" là yếu tố cản trở hàng đầu khiến các dự án AI không đạt được kỳ vọng.39
  • Thiếu Kỹ năng: "Thiếu chuyên môn nội bộ" là một rào cản lớn.39 Một báo cáo tháng 3/2025 cho thấy 57% nhân viên cảm thấy họ "không theo kịp AI".39
  • Thiếu Chiến lược: Nhiều doanh nghiệp triển khai AI mà "không biết mục tiêu cuối cùng là gì".38 Tại Việt Nam, 79% doanh nghiệp nhỏ và vừa "chưa có lộ trình ứng dụng AI rõ ràng".40
  • Rào cản về Chi phí và Hạ tầng: Các doanh nghiệp đối mặt với "thiếu nền tảng hạ tầng" và đặc biệt là "chi phí để mở rộng quy mô sau giai đoạn thử nghiệm" là quá cao.37
 

5.3. Thách thức trong việc Đo lường Lợi tức Đầu tư (ROI)

 

Đây là nút thắt cuối cùng dẫn đến "bế tắc thí điểm": "Cái bẫy ROI" (The ROI Trap).

Một báo cáo của IBM 41 giải thích rằng việc đo lường ROI của AI là cực kỳ khó khăn vì nhiều tác động có lợi của nó là "gián tiếp và dài hạn". Báo cáo phân loại ROI thành hai loại:

  1. Hard ROI (ROI Cứng): Các tác động hữu hình, liên quan trực tiếp đến tài chính. KPIs bao gồm "giảm chi phí lao động" và "tăng hiệu quả hoạt động".41
  2. Soft ROI (ROI Mềm): Các lợi ích khó định lượng, không liên quan trực tiếp đến lợi nhuận ngay lập tức. KPIs bao gồm "ra quyết định tốt hơn" và "cải thiện sự hài lòng của khách hàng".41

Vấn đề là: Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp cần chứng minh "Hard ROI" để biện minh cho "chi phí mở rộng quy mô".37 Tuy nhiên, phần lớn giá trị ban đầu của các dự án AI lại là "Soft ROI" (ví dụ: nhân viên hài lòng hơn, khách hàng được hỗ trợ nhanh hơn một chút).41 Do không thể chứng minh "Hard ROI" ngay lập tức, các dự án AI bị mắc kẹt ở giai đoạn thí điểm 37 và không bao giờ đạt đến quy mô đủ lớn để thực sự tạo ra "Hard ROI" trên toàn doanh nghiệp. Vòng luẩn quẩn này là lý do chính khiến 80% dự án thất bại 38 và ngăn cản AI tạo ra giá trị kinh tế thực trên diện rộng, như McKinsey đã chỉ ra.36

 
Bảng 4: Các Rào cản Chính trong việc Mở rộng AI tại Doanh nghiệp (2025)


 

Hạng mục Rào cản

Mô tả chi tiết

Nguồn (Tài liệu)

Dữ liệu

Chất lượng dữ liệu kém, thiếu quản lý dữ liệu tập trung.

39

Kỹ năng & Chuyên môn

Thiếu chuyên môn nội bộ, nhân viên không theo kịp công nghệ.

39

Chiến lược & Mục tiêu

Không có lộ trình rõ ràng, không biết mục tiêu cuối cùng là gì.

38

Chi phí & Hạ tầng

Thiếu nền tảng hạ tầng, chi phí quá cao để mở rộng từ thí điểm.

37

Đo lường ROI

Khó chứng minh "Hard ROI" (lợi ích tài chính trực tiếp).

38

Thất bại ở Giai đoạn Thí điểm

80% dự án dừng ở giai đoạn thử nghiệm, không thể mở rộng.

37
 

Phần 6: Tổng hợp và Triển vọng 2026 - Bong bóng TRONG Cách mạng?



 

6.1. Tổng hợp Luận điểm: Lý thuyết Thị trường Phân đôi (Bifurcated Market)

 

Phân tích từ Phần 2 đến Phần 5 cho thấy câu trả lời cho yêu cầu của người dùng ("AI có phải bong bóng không?") không phải là Có hay Không. Đó là "Cả hai". Thị trường AI không phải là một khối đồng nhất, mà đã phân tách thành hai thị trường riêng biệt, với các đặc điểm và động lực hoàn toàn khác nhau:

1. Thị trường 1: Hạ tầng ("Cuốc và Xẻng")

  • Bao gồm: Nvidia 11, Broadcom 31, Google Cloud 27, Microsoft Azure 30, và các nhà xây dựng trung tâm dữ liệu.
  • Phán quyết: KHÔNG PHẢI LÀ BONG BÓNG. Đây là một cuộc chạy đua vũ trang cơ sở hạ tầng hợp lý. Nó được tài trợ bởi lợi nhuận thực tế từ các mảng kinh doanh cốt lõi.8 Nó đáp ứng nhu cầu thực tế từ một nhóm khách hàng cực kỳ nhỏ nhưng siêu lợi nhuận (chủ yếu là chính họ và một vài công ty khác).26 Định giá của các công ty này tuy cao, nhưng được hỗ trợ hoàn toàn bởi tăng trưởng doanh thu và dòng tiền thật (ví dụ: tăng trưởng 93% của Nvidia).11

2. Thị trường 2: Ứng dụng và Dịch vụ ("Vàng")

  • Bao gồm: Hầu hết các startup (Cognition, xAI) 15, các "cổ phiếu meme" (SoundHound) 14, các công ty "AI-washed" 16, và thậm chí cả các mô hình kinh doanh dịch vụ đang thua lỗ nặng (OpenAI).12
  • Phán quyết: LÀ MỘT BONG BÓNG CỔ ĐIỂN. Thị trường này được đặc trưng bởi tất cả các dấu hiệu của Phần 2: định giá phi lý vượt xa nền tảng (Cognition 6 tháng tuổi giá 2 tỷ USD) 15, kinh tế học đơn vị không bền vững (OpenAI lỗ trên mỗi người dùng) 13, sự cường điệu hóa của truyền thông 42, và một "khoảng cách thực thi" khổng lồ (80% dự án doanh nghiệp thất bại).37
 

6.2. Dự báo Rủi ro Điều chỉnh (2026) và "Mùa đông AI"

 

Với mô hình thị trường phân đôi này, một sự điều chỉnh là không thể tránh khỏi. Các chuyên gia đã bắt đầu cảnh báo về một "mùa đông AI" – giai đoạn phát triển chậm lại và dòng vốn bị siết chặt – có thể xuất hiện vào năm 2025 hoặc 2026.43

Các dự báo cụ thể đã được đưa ra:

  • Forrester 45: Dự đoán rằng vào năm 2026, các doanh nghiệp sẽ "hoãn 25% chi tiêu AI sang năm 2027" vì một lý do đơn giản: "giá trị của AI không đạt được như kỳ vọng".
  • Capital Economics 44: Dự đoán rằng bong bóng AI (ở Thị trường 2) sẽ "vỡ vào năm 2026".

Tác nhân Kích hoạt sự Sụp đổ (The Trigger):

Bong bóng ở Thị trường 2 (Ứng dụng) sẽ vỡ khi chi tiêu ở Thị trường 1 (Hạ tầng) chậm lại. Hiện tại, các "hyperscaler" (Meta, Google, Microsoft) đang chi hàng chục tỷ USD mỗi quý 32 để xây dựng hạ tầng.33 Nhưng khi họ nhận ra rằng chính các ứng dụng của họ (thuộc Thị trường 2) cũng đang vật lộn với ROI (như Phân tích của McKinsey ở Phần 5 36) và có kinh tế học đơn vị âm (như OpenAI 13), họ sẽ buộc phải cắt giảm CapEx.

Việc cắt giảm CapEx này sẽ là "cây kim" làm vỡ bong bóng:

  1. Nó sẽ ngay lập tức làm giảm tốc độ tăng trưởng doanh thu của Nvidia (Thị trường 1), khiến định giá của Nvidia bị điều chỉnh mạnh.
  2. Nó sẽ đồng thời cắt đứt nguồn vốn (mua lại, đầu tư, và các hợp đồng đám mây) cho các startup ở Thị trường 2, gây ra một làn sóng sụp đổ hàng loạt.

Sự chậm lại của chi tiêu hạ tầng 44, được thúc đẩy bởi sự thất vọng về ROI ở lớp ứng dụng 45, sẽ là tác nhân kích hoạt sự điều chỉnh.

 

6.3. Kết luận của Chuyên gia: Bong bóng là một Đặc điểm, không phải Lỗi

 

Ngành công nghiệp AI đang trong quá trình chuyển đổi tất yếu. Theo Chu kỳ Cường điệu (Hype Cycle) của Gartner 46, thị trường đang di chuyển từ "Đỉnh cao của sự cường điệu" (Peak of Inflated Expectations) sang giai đoạn "Vỡ mộng" (Trough of Disillusionment) thực tế hơn. Trọng tâm của các doanh nghiệp trong năm 2025 đang chuyển từ "triển khai bằng mọi giá" sang "Quản trị AI" (AI Governance).19

Kết luận cuối cùng, như Hemant Taneja (CEO của General Catalyst) đã nhận định một cách chính xác: "Bong bóng không phải lúc nào cũng xấu. Chúng thu hút vốn và nhân lực vào một xu hướng mới".9

Bong bóng AI 2024-2025 là cơ chế (dù hỗn loạn và không hiệu quả) để thị trường tư bản huy động hàng nghìn tỷ đô la 13 và thu hút những bộ óc kỹ thuật giỏi nhất thế giới 9 để xây dựng một nền tảng hạ tầng mới cực kỳ tốn kém.

Khi bong bóng "Ứng dụng" (Thị trường 2) vỡ vào năm 2026, hàng ngàn công ty (như SoundHound, và có thể cả Cognition) sẽ thất bại, tương tự như Pets.com của thời dot-com. Nhưng hạ tầng (Thị trường 1)—các trung tâm dữ liệu, hàng triệu GPU Nvidia, các mô hình nền tảng—sẽ còn lại. Các công ty sống sót (những công ty thực sự có mô hình kinh doanh bền vững, có thể là Amazon và Google của kỷ nguyên AI) sẽ mua lại các tài sản và nhân tài này với giá rẻ mạt và xây dựng nền kinh tế AI thực sự, bền vững trên đống tro tàn đó.

Trả lời trực tiếp yêu cầu của người dùng:

Vâng, có một bong bóng đầu cơ khổng lồ trong các ứng dụng AI. Nhưng nó tồn tại bên trong một cuộc cách mạng hạ tầng nền tảng còn lớn hơn, có lợi nhuận và được tài trợ hợp lý. Bong bóng là một phần cần thiết, dù đau đớn, của quá trình chuyển đổi công nghệ vĩ đại này.

    
     
     
     
     
     

 

2.2. Nghiên cứu Điển hình (Thị trường Đại chúng): Sự sụp đổ của SoundHound AI (SOUN)

 

Trường hợp của SoundHound AI (NASDAQ:SOUN) là một mô hình bong bóng thu nhỏ hoàn hảo, minh họa cho giai đoạn "Bùng nổ" và "Hoảng loạn" 3 trên thị trường đại chúng. SOUN, một công ty chuyên về AI điều khiển bằng giọng nói, đã trải qua biến động giá cực mạnh vào cuối năm 2024, với mức tăng lần lượt "85% và 113%" chỉ trong hai tháng.14

Đây là các dấu hiệu bong bóng cổ điển được xác định trong trường hợp này 14:

  1. Định giá phi lý: Tại đỉnh điểm, cổ phiếu giao dịch ở mức 23,95 USD, trong khi phân tích Giá Trị Hợp Lý của InvestingPro (dựa trên các mô hình tài chính) chỉ ra mức giá 12,03 USD.14

  2. Nền tảng cơ bản yếu: Vào thời điểm giá tăng vọt, công ty báo cáo doanh thu 67,3 triệu USD nhưng EBITDA (lợi nhuận trước thuế, lãi vay và khấu hao) là âm 83,6 triệu USD và EPS (lợi nhuận trên mỗi cổ phiếu) là âm 0,36 USD.14

  3. Tâm lý đám đông: Sự tăng giá nhanh chóng này được thúc đẩy bởi một "mô hình kinh doanh không rõ ràng" và "sự phụ thuộc nặng nề vào sự quan tâm của nhà đầu tư bán lẻ".14

  4. Hành vi của người nội bộ: Đây là bằng chứng rõ ràng nhất. Trong khi các nhà đầu tư bán lẻ đang đổ xô mua vào vì "hype" AI, "nhiều giám đốc điều hành", bao gồm cả CEO, CTO và CFO, đã "bán một lượng lớn cổ phiếu", tổng trị giá hàng triệu đô la.14

Kết quả (Sự sụp đổ): Đúng như dự báo, bong bóng đã xì hơi. Đến giữa tháng 11 năm 2025, cổ phiếu "giảm khoảng 49%", giao dịch ở mức 12,17 USD, gần như khớp chính xác với dự đoán giá trị hợp lý.14 Đáng chú ý, ngay cả khi doanh thu tăng lên, khoản lỗ của công ty thậm chí còn mở rộng (EBITDA âm 151,2 triệu USD).14

Trường hợp SOUN cho thấy sự kết hợp độc hại giữa: (1) Nhãn mác "AI" cường điệu, (2) Tâm lý FOMO của nhà đầu tư bán lẻ, (3) Nền tảng tài chính cơ bản yếu kém, và (4) Sự chênh lệch rõ ràng giữa nhận thức của thị trường (giá cao) và kiến thức của người nội bộ (bán ra).

 

2.3. Định giá Phi lý của Startup (Thị trường Tư nhân)

 

Nếu thị trường đại chúng có dấu hiệu bong bóng, thì thị trường tư nhân (đầu tư mạo hiểm - VC) thậm chí còn rõ rệt hơn. Giai đoạn 2024-2025 đã chứng kiến một "cuộc đua rót vốn chưa từng có".9 Một báo cáo gây chấn động 9 tiết lộ rằng chỉ riêng 10 startup AI hàng đầu (phần lớn vẫn đang thua lỗ) đã ghi nhận mức tăng "gần 1 nghìn tỷ đô la trong định giá".

Quy mô của dòng vốn này là chưa từng có tiền lệ. Theo PitchBook, các quỹ VC tại Mỹ đã giải ngân 161 tỷ USD cho lĩnh vực AI, một con số "vượt xa các chu kỳ công nghệ trước đây".9 Để so sánh 9:

  • Đỉnh bong bóng Dot-com (2000): Vốn VC đổ vào các công ty internet chỉ khoảng 10,5 tỷ USD (tương đương 20 tỷ USD theo lạm phát hiện nay).

  • Đỉnh SaaS (Software-as-a-Service) (2021): Vốn VC rót vào khoảng 135 tỷ USD.

Ngay cả những người trong cuộc cũng phải thừa nhận thực tế này. Hemant Taneja, CEO của General Catalyst (một trong những quỹ đầu tư VC tích cực nhất vào AI), đã tuyên bố thẳng thắn: "Dĩ nhiên là có bong bóng".9

Các nghiên cứu điển hình về định giá startup giai đoạn đầu 15 minh họa rõ nét cho sự phi lý này:

  • Cognition: Một startup mới 6 tháng tuổi, phát triển trợ lý lập trình AI có tên Devin. Công ty này được cho là đã gọi vốn 175 triệu USD trong vòng Series A, đạt mức định giá 2 tỷ USD.15

  • xAI: Startup AI của Elon Musk, huy động thành công 6 tỷ USD trong vòng Series B, đạt định giá 24 tỷ USD.15

  • Moonshot AI: Startup AI của Trung Quốc, huy động hơn 1 tỷ USD trong vòng Series B.15

Những định giá này không dựa trên doanh thu hay lợi nhuận hiện tại. Chúng phản ánh một chiến lược đầu tư mang tính "cờ bạc" rủi ro cao. Không giống như thời dot-com với rào cản gia nhập thấp (chỉ cần một website) 5, việc huấn luyện một mô hình AI nền tảng (LLM) tốn kém hàng trăm triệu, thậm chí hàng tỷ USD. Các nhà đầu tư mạo hiểm không thể đa dạng hóa các khoản cược nhỏ. Họ buộc phải đặt cược lớn (các vòng Series B hàng tỷ USD) vào một số ít công ty mà họ tin rằng có thể thắng. Điều này tạo ra một động lực "người thắng lấy tất cả" (winner-take-all), nơi các công ty được định giá hàng tỷ USD không phải vì doanh thu, mà vì xác suất họ trở thành một trong ba công ty độc quyền trong tương lai. Đây là một bong bóng mang tính cấu trúc, nơi phần thưởng là độc quyền toàn cầu và rủi ro là mất trắng 100%.

 

Bảng 2: Phân tích Định giá các Startup AI Tiêu biểu (2024-2025)

 

Startup Vòng gọi vốn Số tiền huy động Định giá Tuổi đời/Sản phẩm Các nhà đầu tư chính Nguồn
xAI Series B (Tháng 5/2024) 6 tỷ USD 24 tỷ USD GenAI (Grok) Valor Equity, Vy Capital, Andreessen Horowitz, Sequoia 15
Cognition Series A (Tháng 4/2024) 175 triệu USD 2 tỷ USD 6 tháng tuổi (Trợ lý code Devin) Founders Fund 15
Moonshot AI Series B (Tháng 2/2024) > 1 tỷ USD (Không rõ) AI Trung Quốc Alibaba Group, HongShan 15
OpenAI (Nhiều vòng) (Nhiều tỷ USD) ~500 tỷ USD (Ước tính T11/2025) AI Nền tảng (GPT) Microsoft 9
Anthropic (Nhiều vòng) (Nhiều tỷ USD) (Không rõ) AI Nền tảng (Claude) Google, Amazon, General Catalyst 9

 

2.4. Hiện tượng "AI Washing": Khi Tiếp thị Vượt xa Thực tế

 

Một triệu chứng rõ ràng của thị trường bong bóng là khi nhãn mác của công nghệ trở nên có giá trị hơn bản thân công nghệ. Hiện tượng này được gọi là "AI washing" (tẩy rửa AI).16 Đây là một "chiêu trò tiếp thị lừa dối" 17, trong đó các công ty "nhấn mạnh hoặc cường điệu hóa quá mức vai trò của AI" trong các sản phẩm hoặc dịch vụ của họ để thu hút khách hàng và, quan trọng hơn, là các nhà đầu tư.16

Các cuộc điều tra trong năm 2024 đã phơi bày nhiều trường hợp "AI washing" trắng trợn, ngay cả ở các tập đoàn công nghệ lớn 16:

  1. Amazon Go & Amazon Fresh: Chuỗi cửa hàng này được quảng bá rầm rộ là hoàn toàn tự động, sử dụng "công nghệ AI" tinh vi để khách hàng có thể "chọn sản phẩm và bước ra".16 Thực tế: Một báo cáo vào tháng 4/2024 tiết lộ Amazon đã thuê "hơn 1.000 lao động tại Ấn Độ" với nhiệm vụ theo dõi video của khách hàng và thực hiện việc thanh toán thủ công. Ước tính "ba phần tư số giao dịch" được thực hiện bởi con người, không phải AI.16

  2. Builder.ai: Một startup quảng bá phần mềm AI có khả năng "xây dựng ứng dụng" (app) một cách tự động.16 Thực tế: Báo cáo của Wall Street Journal cho thấy "công việc chủ yếu được các kỹ sư tại Ấn Độ thực hiện".16

  3. Coca-Cola: Công ty bị cáo buộc "AI washing" khi ra mắt hương vị Y3000, được quảng bá là "đồng sáng tạo" bởi AI. Tuy nhiên, công ty "không giải thích về việc AI tham gia như thế nào" vào quá trình sáng tạo hương vị, khiến nó trở thành một chiêu bài tiếp thị thuần túy.16

Ngay cả khi AI thực sự được sử dụng, năng lực của nó thường bị cường điệu hóa. Nhiều nền tảng (như Shopee, Zalo, TikTok) đang tích hợp chatbot AI.18 Tuy nhiên, trải nghiệm thực tế cho thấy khi gặp các vấn đề phức tạp (ví dụ: "đổi trả, hàng lỗi hoặc khiếu nại"), các chatbot này thường "trả lời chung chung, không đi thẳng vào vấn đề", khiến người dùng thất vọng và vẫn cần sự can thiệp của con người.18

Việc một gã khổng lồ công nghệ như Amazon—vốn có nguồn lực R&D gần như vô hạn—vẫn phải giả mạo khả năng của AI bằng lao động thủ công ở Ấn Độ 16 là một chỉ báo mạnh mẽ. Nó cho thấy công nghệ AI thực tế chưa đủ mạnh mẽ hoặc chưa đủ hiệu quả về chi phí để thay thế con người ở các tác vụ phức tạp. Điều này xác nhận lập luận từ 6 rằng ROI của AI hiện "quá thấp". Các nhà đầu tư đang trả giá cho một công nghệ được quảng cáo 16, chứ không phải công nghệ thực tế.

 

Phần 3: Luận điểm Phản bác "Cách mạng Nền tảng" - Doanh thu và Ứng dụng Thực tế

 

Phần này trình bày luận điểm phản bác, cho rằng sự bùng nổ của AI không phải là bong bóng, mà là sự công nhận hợp lý về một cuộc cách mạng công nghệ nền tảng, được hỗ trợ bởi các ứng dụng thực tế và dòng tiền bền vững.

 

3.1. AI là Công nghệ Nền tảng, không phải Xu hướng Nhất thời

 

Lập luận phản bác bong bóng cho rằng việc so sánh AI với các công ty "dot-com" 5 là một sai lầm cơ bản. AI không phải là một sản phẩm đơn lẻ hay một trang web. Nó là một tập hợp các công nghệ nền tảng, có khả năng thay đổi mọi ngành công nghiệp. Các trụ cột công nghệ này bao gồm 2:

  • Học máy (Machine Learning): Được mô tả là "nền tảng cốt lõi của nhiều ứng dụng AI", giúp hệ thống tự học hỏi từ dữ liệu.2

  • Học sâu (Deep Learning): Dựa trên mạng nơ-ron, là "một trong những trụ cột quan trọng của AI hiện đại" để xử lý các vấn đề phức tạp như nhận dạng hình ảnh hay phân tích y tế.2

  • AI Tạo sinh (Generative AI): Sử dụng AI để tạo ra nội dung mới (văn bản, hình ảnh) từ dữ liệu.2

Theo tầm nhìn dài hạn, AI sẽ trở thành một tiện ích cơ bản, giống như "Internet hay điện".19 Tom Biegala, đồng sáng lập Bison Ventures, lập luận rằng AI sẽ sớm trở thành một "động lực vô hình thúc đẩy hiệu quả và thành công", chứ không chỉ là "một điểm nhấn để quảng bá".19 Do đó, việc đầu tư vào AI ngày nay 20 không phải là đầu cơ vào một xu hướng nhất thời, mà là đầu tư vào các công ty đang xây dựng "giải pháp sáng tạo" và "tiềm năng tăng trưởng cao" cho nền tảng của nền kinh tế tiếp theo.

 

3.2. Bằng chứng về Giá trị Thực: Ứng dụng và Doanh thu đã được Hiện thực hóa

 

Không giống như bong bóng dot-com (nơi nhiều công ty không có doanh thu) 5, làn sóng AI hiện tại đang tạo ra doanh thu và giá trị thực tế ở cả thị trường B2C và B2B.

Thị trường B2C (Người tiêu dùng):

Một ví dụ rõ ràng là thị trường "ứng dụng đồng hành AI" (AI companion). Thị trường ngách này đang "bùng nổ", dự kiến đạt "hơn 120 triệu USD doanh thu trong năm 2025".10 Các ứng dụng như Replika và Character.AI cho phép người dùng trò chuyện với các nhân vật AI tùy chỉnh. Tính đến tháng 7 năm 2025, phân khúc này đã đạt 220 triệu lượt tải xuống (tăng 88% so với cùng kỳ 2024) và chi tiêu toàn cầu đạt 221 triệu USD (tăng 64%).10 Điều này cho thấy người tiêu dùng sẵn sàng trả tiền cho các dịch vụ AI hữu ích hoặc mang tính giải trí.

Thị trường B2B (Doanh nghiệp):

Đây là nơi giá trị của AI được thể hiện rõ rệt nhất thông qua việc tối ưu hóa quy trình và tăng doanh thu.

  • Bán lẻ & Dịch vụ: Starbucks đã tích hợp nền tảng AI (Amazon Alexa) vào dịch vụ 'My Starbucks Barista', cho phép khách hàng "đặt hàng, chỉnh sửa và xác nhận địa điểm" bằng giọng nói.21 H&M sử dụng chatbot AI tiên tiến để xử lý dịch vụ khách hàng.21

  • Nền tảng Thương mại: Các gã khổng lồ thương mại điện tử đang vũ trang cho người bán bằng AI. Shopee đã thử nghiệm "Kênh Người Bán", tích hợp "AI Image và AICG Video" để hỗ trợ người bán tạo hình ảnh và video sản phẩm một cách chuyên nghiệp.18 TikTok triển khai Chatbot AI Lead Genie để tự động phản hồi khách hàng 24/7, và Zalo tích hợp "Trợ lý công dân số" để tra cứu thủ tục hành chính.18

  • Ngành Sản xuất: AI đang được ứng dụng sâu rộng trong các nhà máy. Các ứng dụng hàng đầu năm 2025 bao gồm "bảo trì dự đoán" (predictive maintenance) để dự đoán hỏng hóc máy móc, "xác định chất lượng" (quality identification) sản phẩm bằng cảm biến IoT, "quản lý kho bãi" (warehouse management) tự động, và "nâng cao độ chính xác của dự đoán" trong chuỗi cung ứng.22 Các ứng dụng này trực tiếp "tiết kiệm chi phí lao động" và "tăng thu nhập và doanh thu" cho các nhà sản xuất.22

 

3.3. Lập luận Tài chính Phản bác: Lợi nhuận Thực và Bảng Cân đối Kế toán Mạnh

 

Đây có thể là lập luận phản bác bong bóng mạnh mẽ nhất, tập trung vào hai điểm khác biệt cốt lõi so với thời kỳ dot-com.

1. Định giá không ở mức Cực đoan:

Một phân tích của iShares (thuộc BlackRock) vào năm 2025 8 chỉ ra rằng, mặc dù cổ phiếu công nghệ đã tăng mạnh, định giá "vẫn thấp hơn nhiều so với mức của thời kỳ bong bóng dot-com". Chỉ số P/E dự phóng 2 năm (2-year forward P/E) của các "hyperscalers" (các công ty chi tiêu lớn cho trung tâm dữ liệu như Microsoft, Alphabet, Amazon, Meta) là khoảng 26 lần.8 Con số này là cao, nhưng hợp lý so với mức P/E dự phóng 70 lần của bốn công ty công nghệ hàng đầu năm 2000 (Microsoft, Cisco, Intel, Oracle).8

2. Nguồn vốn: Lợi nhuận so với Đầu cơ:

Đây là điểm khác biệt quan trọng nhất. "Không giống như sự đầu cơ thái quá của cuối những năm 1990, chi tiêu cho AI ngày nay phần lớn được tài trợ bằng lợi nhuận (funded by profits)".8 Làn sóng AI đang được dẫn dắt bởi các công ty có lợi nhuận cao nhất trong lịch sử, "dựa trên nhu cầu thực tế và được hỗ trợ bởi các bảng cân đối kế toán mạnh mẽ".8

Một ví dụ điển hình là Meta (công ty mẹ của Facebook). Khi đối mặt với lo ngại về kế hoạch chi tiêu khổng lồ 72 tỷ USD cho AI, CMO Alex Schultz đã bảo vệ chiến lược này.23 Ông lập luận rằng khoản đầu tư này "không điên rồ" (not crazy) và "đã bắt đầu mang lại hiệu quả".23 Ông nhấn mạnh rằng "hàng tỷ USD doanh thu" đang được tạo ra từ các công cụ quảng cáo được AI cải tiến và các thuật toán xếp hạng nội dung thông minh hơn (giúp giữ chân người dùng).23

Tóm lại, làn sóng AI không được tài trợ bởi các nhà đầu tư đại chúng mua cổ phiếu IPO của các công ty không có lợi nhuận (như thời dot-com).5 Nó được tài trợ bởi lợi nhuận ròng từ các mảng kinh doanh cốt lõi (Quảng cáo của Google/Meta, Windows/Azure của Microsoft) của các công ty siêu lợi nhuận. Họ không cần thị trường vốn để tồn tại. Điều này có nghĩa là cốt lõi của thị trường (lớp hạ tầng Big Tech) là vô cùng ổn định và hợp lý, ngay cả khi lớp ứng dụng (các startup ở Phần 2.3) có thể mang tính đầu cơ.

 

Phần 4: Phân tích "Cuốc và Xẻng" - Doanh thu Hạ tầng vs. Chi phí Vận hành

 

Trong mọi cơn sốt vàng, những người giàu nhất thường là những người bán cuốc và xẻng. Trong cơn sốt AI, "cuốc và xẻng" chính là cơ sở hạ tầng tính toán: GPU (bộ xử lý đồ họa), chip tùy chỉnh, và các trung tâm dữ liệu đám mây.

 

4.1. Những "Người bán cuốc": Lợi nhuận Thực tế và Bùng nổ

 

Thị trường đã tự tổ chức thành một hệ sinh thái khép kín: Những "người bán cuốc" đang tạo ra lợi nhuận khổng lồ và có thật bằng cách bán cho một nhóm nhỏ các "thợ đào vàng" (Big Tech). Đây không phải là bong bóng đầu cơ; đây là một cuộc tái đầu tư vốn chiến lược khổng lồ.

  • Nvidia (NVDA): Là nhà cung cấp GPU thống trị thị trường, Nvidia là người hưởng lợi lớn nhất.

    • Tài chính: Báo cáo tài chính quý 4 năm tài chính 2025 (kết thúc vào đầu năm 2025) cho thấy doanh thu kỷ lục 39,3 tỷ USD.11 Trong đó, mảng Trung tâm Dữ liệu (Data Center) đạt 35,6 tỷ USD, tăng 93% so với cùng kỳ năm trước.11 Doanh thu tiếp tục tăng lên 46,7 tỷ USD trong quý 2 năm 2025 (kết thúc tháng 7).24

    • Tầm nhìn: CEO Jensen Huang tuyên bố vào tháng 11 năm 2025 rằng công ty có "nửa nghìn tỷ đô la" (500 tỷ USD) "trên sổ sách" (on the books), bao gồm doanh thu đã xác nhận năm 2025 và các đơn hàng cho thế hệ GPU Blackwell và Rubin sắp tới.25

    • Rủi ro: Một rủi ro tập trung đáng kể được chỉ ra: "gần 53% doanh thu mảng Trung tâm Dữ liệu" của Nvidia (khoảng 21,9 tỷ USD) chỉ đến từ "ba khách hàng giấu tên".26 Điều này có nghĩa là sức khỏe tài chính của Nvidia phụ thuộc vào chi tiêu của một vài gã khổng lồ công nghệ.

  • Google (Alphabet): Google vừa là "thợ đào vàng" vừa là "người bán cuốc".

    • Tài chính (Cloud): Google Cloud báo cáo doanh thu quý 3/2025 là 15,2 tỷ USD, tăng 34%.27 Quý 2/2025 tăng 32% lên 13,6 tỷ USD.28

    • Động lực: Tăng trưởng này được dẫn dắt trực tiếp bởi "AI Infrastructure và Generative AI Solutions".27 Hợp đồng tồn đọng (backlog) của Google Cloud đã đạt 106 tỷ USD.28

  • Microsoft (MSFT): Tương tự Google, Microsoft bán quyền truy cập vào hạ tầng AI.

    • Tài chính (Cloud): Doanh thu mảng Intelligent Cloud (bao gồm Azure) đã tăng 28% lên 30,9 tỷ USD trong báo cáo quý gần nhất năm 2025.30

  • Broadcom (AVGO): Là nhà cung cấp chip tùy chỉnh (ASIC) quan trọng.

    • Động lực: Doanh thu từ AI của Broadcom dự kiến đạt 30-32 tỷ USD vào năm tài chính 2026, chủ yếu nhờ các đơn hàng TPU (Tensor Processing Units) tùy chỉnh cho Google và các chip mạng tốc độ cao cho các "hyperscaler" khác.31

 

4.2. Chi phí của Cách mạng: Tỷ lệ Đốt tiền (Cash Burn) và Kinh tế học Đơn vị (Unit Economics)

 

Việc xây dựng hạ tầng này đòi hỏi một chi phí vốn (CapEx) khổng lồ và chi phí vận hành (OpEx) liên tục.

Chi tiêu Vốn (CapEx) khổng lồ:

Đây là chi phí mua "cuốc và xẻng". Các gã khổng lồ công nghệ đang chi những khoản tiền không tưởng để xây dựng các trung tâm dữ liệu và mua GPU.32

  • Meta: Dự định chi tối đa 65 tỷ USD trong năm 2025.

  • Microsoft: Dự định chi khoảng 80 tỷ USD trong năm tài khóa 2025.

  • Amazon: Chi phí năm 2025 sẽ cao hơn mức 75 tỷ USD của năm 2024.

  • Google: Dự kiến CapEx năm 2025 là 91-93 tỷ USD.27

Mức chi tiêu này lớn đến mức nó có tác động đến cả nền kinh tế vĩ mô. Một phân tích 33 chỉ ra rằng chi tiêu cho hạ tầng AI "đang bào mòn nguồn tiền mặt" của các tập đoàn và trong nửa đầu năm, nó "đóng góp hơn một nửa vào tốc độ tăng trưởng chung" của GDP Hoa Kỳ.

Nghiên cứu Điển hình (Chi phí Vận hành): Lỗ hổng của OpenAI

Nếu chi phí CapEx là rất lớn, thì chi phí vận hành (OpEx) để chạy các mô hình AI—còn gọi là "inference"—là một lỗ hổng tài chính tiềm tàng. Trường hợp của OpenAI, công ty AI nổi tiếng nhất thế giới, là bằng chứng mạnh mẽ nhất cho luận điểm "bong bóng" ở lớp ứng dụng.

Các tài liệu tài chính bị rò rỉ (tính đến quý 3 năm 2025) đã vẽ nên một bức tranh đáng lo ngại 12:

  • Doanh thu (Ước tính): OpenAI được cho là tạo ra 4,3 tỷ USD doanh thu trong 9 tháng đầu năm 2025.1213

  • Chi phí "Inference": Đây là chi phí để chạy các mô hình (như ChatGPT) cho người dùng. Chi phí này lên tới 8,7 tỷ USD trong 9 tháng đầu năm 2025.12

  • Kết quả: OpenAI chi "gần gấp đôi" cho việc vận hành mô hình so với doanh thu kiếm được.12 Một báo cáo khác 13 thậm chí còn cho rằng công ty đã "lỗ ròng 13,5 tỷ đô la" chỉ trong nửa đầu năm 2025.

Vấn đề cốt lõi là kinh tế học đơn vị (unit economics). Với 800 triệu người dùng, "chỉ khoảng 5%" thực sự trả tiền cho các gói đăng ký.13 Điều này có nghĩa là 95% người dùng đang tạo ra chi phí "inference" mà không mang lại doanh thu.

Nếu sản phẩm AI tạo sinh hàng đầu thế giới (ChatGPT) mất tiền trên mỗi người dùng (chi phí inference > doanh thu), điều đó có nghĩa là mô hình kinh doanh cơ bản của các dịch vụ AI là không bền vững. Nó giống hệt mô hình của nhiều công ty dot-com 5—càng có nhiều người dùng, càng lỗ nặng. Điều này cho thấy rằng trong khi lớp hạ tầng (Nvidia, Google Cloud) đang có lợi nhuận (Phần 4.1), lớp ứng dụng (OpenAI) có thể đang trên đà sụp đổ tài chính, và bong bóng của nó chỉ được duy trì bởi các khoản đầu tư chiến lược liên tục từ Microsoft.

 

Bảng 3: Phân tích Doanh thu và Chi phí Liên quan đến AI của Big Tech (Dữ liệu 2025)

 

Công ty Mảng kinh doanh AI Doanh thu (Quý gần nhất) Tăng trưởng (YoY) Chi tiêu Vốn (CapEx) (Dự báo 2025) Phân tích Dòng tiền
Nvidia Trung tâm Dữ liệu (Bán GPU)

46,7 tỷ USD (Q2/25) 24

 +56% (so với Q2/24) (Không áp dụng)

Thu ròng: Lợi nhuận khổng lồ từ bán hạ tầng 11
Google Google Cloud (Bán hạ tầng)

15,2 tỷ USD (Q3/25) 27

 +34%

91 - 93 tỷ USD 27

 Chi ròng: Chi tiêu CapEx gấp nhiều lần doanh thu Cloud để xây dựng hạ tầng
Microsoft Intelligent Cloud (Bán hạ tầng)

30,9 tỷ USD (Quý gần nhất) 30

 +28%

~ 80 tỷ USD 32

 Chi ròng: Chi tiêu CapEx khổng lồ để xây dựng hạ tầng
Meta (Xây dựng hạ tầng) (Không áp dụng) (Không áp dụng)

60 - 65 tỷ USD 32

Chi ròng: Chi tiêu CapEx lớn, tài trợ bằng lợi nhuận quảng cáo 23
OpenAI Dịch vụ AI (GPT)

~4,3 tỷ USD (9 tháng/25) 12

 (Không rõ) (Không áp dụng)

Đốt tiền: Chi phí vận hành (Inference) ~8,7 tỷ USD, lỗ ròng 12

 

Phần 5: Khoảng cách Thực thi - Rào cản Mở rộng và ROI Doanh nghiệp

 

Trong khi các gã khổng lồ công nghệ (Big Tech) đang chi hàng trăm tỷ đô la, thì phần còn lại của thế giới doanh nghiệp (các công ty trong mọi ngành nghề khác) lại đang đối mặt với một thực tế phũ phàng: việc triển khai AI vô cùng khó khăn. Tồn tại một "Khoảng cách Thực thi Lớn" (Great Implementation Gap). Thị trường đang định giá AI dựa trên giả định rằng 100% doanh nghiệp sẽ áp dụng nó thành công, trong khi thực tế phần lớn các dự án đang thất bại. Khoảng cách này chính là bong bóng.

 

5.1. Báo cáo Thực tế (McKinsey): Từ Thí điểm đến Bế tắc ("Pilot Purgatory")

 

Khảo sát "The State of AI" (Tháng 11 năm 2025) của McKinsey 36 cung cấp cái nhìn sâu sắc về khoảng cách này:

  • Tỷ lệ Áp dụng Cao: "Gần như tất cả" (88%) các tổ chức được khảo sát cho biết họ đang sử dụng AI thường xuyên ở ít nhất một chức năng.36

  • Khoảng cách Thực thi (The Gap): NHƯNG, "hầu hết vẫn đang ở giai đoạn đầu của việc mở rộng quy mô".36 "Hầu hết các tổ chức chưa nhúng chúng đủ sâu vào quy trình làm việc" để có thể nhận ra "lợi ích vật chất cấp doanh nghiệp".36

  • Tác động đến Lợi nhuận (EBIT): Chỉ 39% báo cáo có bất kỳ tác động nào đến EBIT (lợi nhuận) ở cấp doanh nghiệp. Đáng báo động hơn, hầu hết trong số đó nói rằng "dưới 5% EBIT" của tổ chức họ là do sử dụng AI.36

Các báo cáo khác 37 xác nhận tình trạng "bế tắc thí điểm" (pilot purgatory) này:

  • Hơn "80% ý tưởng phát triển AI bị dừng lại ở giai đoạn thử nghiệm" và không thể mở rộng quy mô.37

  • Tỷ lệ thành công thực sự (đạt được ROI như kỳ vọng) chỉ là 15%.38

Lý do cho sự thất bại này là "doanh nghiệp cứ làm mãi mà không đạt được kết quả mong muốn, rồi tò mò trong cái vòng luẩn quẩn của những sai sót ở giai đoạn thử nghiệm", dẫn đến "sự thất vọng và hoài nghi về AI".38

 

5.2. Các Rào cản Chính trong Triển khai

 

Việc chuyển từ thí điểm sang mở rộng quy mô vấp phải vô số rào cản thực tế mà các doanh nghiệp (ngoài Big Tech) không thể vượt qua.

  • Rào cản về Nguồn lực 39:

    • Chất lượng Dữ liệu: Khảo sát của IDC chỉ ra "chất lượng dữ liệu kém" là yếu tố cản trở hàng đầu khiến các dự án AI không đạt được kỳ vọng.39

    • Thiếu Kỹ năng: "Thiếu chuyên môn nội bộ" là một rào cản lớn.39 Một báo cáo tháng 3/2025 cho thấy 57% nhân viên cảm thấy họ "không theo kịp AI".39

    • Thiếu Chiến lược: Nhiều doanh nghiệp triển khai AI mà "không biết mục tiêu cuối cùng là gì".38 Tại Việt Nam, 79% doanh nghiệp nhỏ và vừa "chưa có lộ trình ứng dụng AI rõ ràng".40

  • Rào cản về Chi phí và Hạ tầng: Các doanh nghiệp đối mặt với "thiếu nền tảng hạ tầng" và đặc biệt là "chi phí để mở rộng quy mô sau giai đoạn thử nghiệm" là quá cao.37

 

5.3. Thách thức trong việc Đo lường Lợi tức Đầu tư (ROI)

 

Đây là nút thắt cuối cùng dẫn đến "bế tắc thí điểm": "Cái bẫy ROI" (The ROI Trap).

Một báo cáo của IBM 41 giải thích rằng việc đo lường ROI của AI là cực kỳ khó khăn vì nhiều tác động có lợi của nó là "gián tiếp và dài hạn". Báo cáo phân loại ROI thành hai loại:

  1. Hard ROI (ROI Cứng): Các tác động hữu hình, liên quan trực tiếp đến tài chính. KPIs bao gồm "giảm chi phí lao động" và "tăng hiệu quả hoạt động".41

  2. Soft ROI (ROI Mềm): Các lợi ích khó định lượng, không liên quan trực tiếp đến lợi nhuận ngay lập tức. KPIs bao gồm "ra quyết định tốt hơn" và "cải thiện sự hài lòng của khách hàng".41

Vấn đề là: Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp cần chứng minh "Hard ROI" để biện minh cho "chi phí mở rộng quy mô".37 Tuy nhiên, phần lớn giá trị ban đầu của các dự án AI lại là "Soft ROI" (ví dụ: nhân viên hài lòng hơn, khách hàng được hỗ trợ nhanh hơn một chút).41 Do không thể chứng minh "Hard ROI" ngay lập tức, các dự án AI bị mắc kẹt ở giai đoạn thí điểm 37 và không bao giờ đạt đến quy mô đủ lớn để thực sự tạo ra "Hard ROI" trên toàn doanh nghiệp. Vòng luẩn quẩn này là lý do chính khiến 80% dự án thất bại 38 và ngăn cản AI tạo ra giá trị kinh tế thực trên diện rộng, như McKinsey đã chỉ ra.36

 

Bảng 4: Các Rào cản Chính trong việc Mở rộng AI tại Doanh nghiệp (2025)

 

Hạng mục Rào cản Mô tả chi tiết Nguồn (Tài liệu)
Dữ liệu Chất lượng dữ liệu kém, thiếu quản lý dữ liệu tập trung. 39
Kỹ năng & Chuyên môn Thiếu chuyên môn nội bộ, nhân viên không theo kịp công nghệ. 39
Chiến lược & Mục tiêu Không có lộ trình rõ ràng, không biết mục tiêu cuối cùng là gì. 38
Chi phí & Hạ tầng Thiếu nền tảng hạ tầng, chi phí quá cao để mở rộng từ thí điểm. 37
Đo lường ROI Khó chứng minh "Hard ROI" (lợi ích tài chính trực tiếp). 38
Thất bại ở Giai đoạn Thí điểm 80% dự án dừng ở giai đoạn thử nghiệm, không thể mở rộng. 37

 

Phần 6: Tổng hợp và Triển vọng 2026 - Bong bóng TRONG Cách mạng?

 

 

6.1. Tổng hợp Luận điểm: Lý thuyết Thị trường Phân đôi (Bifurcated Market)

 

Phân tích từ Phần 2 đến Phần 5 cho thấy câu trả lời cho yêu cầu của người dùng ("AI có phải bong bóng không?") không phải là Có hay Không. Đó là "Cả hai". Thị trường AI không phải là một khối đồng nhất, mà đã phân tách thành hai thị trường riêng biệt, với các đặc điểm và động lực hoàn toàn khác nhau:

1. Thị trường 1: Hạ tầng ("Cuốc và Xẻng")

  • Bao gồm: Nvidia 11, Broadcom 31, Google Cloud 27, Microsoft Azure 30, và các nhà xây dựng trung tâm dữ liệu.

  • Phán quyết: KHÔNG PHẢI LÀ BONG BÓNG. Đây là một cuộc chạy đua vũ trang cơ sở hạ tầng hợp lý. Nó được tài trợ bởi lợi nhuận thực tế từ các mảng kinh doanh cốt lõi.8 Nó đáp ứng nhu cầu thực tế từ một nhóm khách hàng cực kỳ nhỏ nhưng siêu lợi nhuận (chủ yếu là chính họ và một vài công ty khác).26 Định giá của các công ty này tuy cao, nhưng được hỗ trợ hoàn toàn bởi tăng trưởng doanh thu và dòng tiền thật (ví dụ: tăng trưởng 93% của Nvidia).11

2. Thị trường 2: Ứng dụng và Dịch vụ ("Vàng")

  • Bao gồm: Hầu hết các startup (Cognition, xAI) 15, các "cổ phiếu meme" (SoundHound) 14, các công ty "AI-washed" 16, và thậm chí cả các mô hình kinh doanh dịch vụ đang thua lỗ nặng (OpenAI).12

  • Phán quyết: LÀ MỘT BONG BÓNG CỔ ĐIỂN. Thị trường này được đặc trưng bởi tất cả các dấu hiệu của Phần 2: định giá phi lý vượt xa nền tảng (Cognition 6 tháng tuổi giá 2 tỷ USD) 15, kinh tế học đơn vị không bền vững (OpenAI lỗ trên mỗi người dùng) 13, sự cường điệu hóa của truyền thông 42, và một "khoảng cách thực thi" khổng lồ (80% dự án doanh nghiệp thất bại).37

 

6.2. Dự báo Rủi ro Điều chỉnh (2026) và "Mùa đông AI"

 

Với mô hình thị trường phân đôi này, một sự điều chỉnh là không thể tránh khỏi. Các chuyên gia đã bắt đầu cảnh báo về một "mùa đông AI" – giai đoạn phát triển chậm lại và dòng vốn bị siết chặt – có thể xuất hiện vào năm 2025 hoặc 2026.43

Các dự báo cụ thể đã được đưa ra:

  • Forrester 45: Dự đoán rằng vào năm 2026, các doanh nghiệp sẽ "hoãn 25% chi tiêu AI sang năm 2027" vì một lý do đơn giản: "giá trị của AI không đạt được như kỳ vọng".

  • Capital Economics 44: Dự đoán rằng bong bóng AI (ở Thị trường 2) sẽ "vỡ vào năm 2026".

Tác nhân Kích hoạt sự Sụp đổ (The Trigger):

Bong bóng ở Thị trường 2 (Ứng dụng) sẽ vỡ khi chi tiêu ở Thị trường 1 (Hạ tầng) chậm lại. Hiện tại, các "hyperscaler" (Meta, Google, Microsoft) đang chi hàng chục tỷ USD mỗi quý 32 để xây dựng hạ tầng.33 Nhưng khi họ nhận ra rằng chính các ứng dụng của họ (thuộc Thị trường 2) cũng đang vật lộn với ROI (như Phân tích của McKinsey ở Phần 5 36) và có kinh tế học đơn vị âm (như OpenAI 13), họ sẽ buộc phải cắt giảm CapEx.

Việc cắt giảm CapEx này sẽ là "cây kim" làm vỡ bong bóng:

  1. Nó sẽ ngay lập tức làm giảm tốc độ tăng trưởng doanh thu của Nvidia (Thị trường 1), khiến định giá của Nvidia bị điều chỉnh mạnh.

  2. Nó sẽ đồng thời cắt đứt nguồn vốn (mua lại, đầu tư, và các hợp đồng đám mây) cho các startup ở Thị trường 2, gây ra một làn sóng sụp đổ hàng loạt.

Sự chậm lại của chi tiêu hạ tầng 44, được thúc đẩy bởi sự thất vọng về ROI ở lớp ứng dụng 45, sẽ là tác nhân kích hoạt sự điều chỉnh.

 

6.3. Kết luận của Chuyên gia: Bong bóng là một Đặc điểm, không phải Lỗi

 

Ngành công nghiệp AI đang trong quá trình chuyển đổi tất yếu. Theo Chu kỳ Cường điệu (Hype Cycle) của Gartner 46, thị trường đang di chuyển từ "Đỉnh cao của sự cường điệu" (Peak of Inflated Expectations) sang giai đoạn "Vỡ mộng" (Trough of Disillusionment) thực tế hơn. Trọng tâm của các doanh nghiệp trong năm 2025 đang chuyển từ "triển khai bằng mọi giá" sang "Quản trị AI" (AI Governance).19

Kết luận cuối cùng, như Hemant Taneja (CEO của General Catalyst) đã nhận định một cách chính xác: "Bong bóng không phải lúc nào cũng xấu. Chúng thu hút vốn và nhân lực vào một xu hướng mới".9

Bong bóng AI 2024-2025 là cơ chế (dù hỗn loạn và không hiệu quả) để thị trường tư bản huy động hàng nghìn tỷ đô la 13 và thu hút những bộ óc kỹ thuật giỏi nhất thế giới 9 để xây dựng một nền tảng hạ tầng mới cực kỳ tốn kém.

Khi bong bóng "Ứng dụng" (Thị trường 2) vỡ vào năm 2026, hàng ngàn công ty (như SoundHound, và có thể cả Cognition) sẽ thất bại, tương tự như Pets.com của thời dot-com. Nhưng hạ tầng (Thị trường 1)—các trung tâm dữ liệu, hàng triệu GPU Nvidia, các mô hình nền tảng—sẽ còn lại. Các công ty sống sót (những công ty thực sự có mô hình kinh doanh bền vững, có thể là Amazon và Google của kỷ nguyên AI) sẽ mua lại các tài sản và nhân tài này với giá rẻ mạt và xây dựng nền kinh tế AI thực sự, bền vững trên đống tro tàn đó.

Trả lời trực tiếp yêu cầu của người dùng:

Vâng, có một bong bóng đầu cơ khổng lồ trong các ứng dụng AI. Nhưng nó tồn tại bên trong một cuộc cách mạng hạ tầng nền tảng còn lớn hơn, có lợi nhuận và được tài trợ hợp lý. Bong bóng là một phần cần thiết, dù đau đớn, của quá trình chuyển đổi công nghệ vĩ đại này.

Tin khác: