Phiên bản AI của cuộc khủng hoảng thế chấp dưới chuẩn? 1,8 nghìn tỷ USD rủi ro ngoại bảng đang trở thành quả bom hẹn giờ cho lễ hội này

Tác giả gốc: Bu Shuqing

Nguồn gốc: Wall Street Insights

AI Dưới sự bùng nổ xây dựng cơ sở hạ tầng, một khoản nợ gia tăng chưa từng có đang âm thầm hình thành - và phần nguy hiểm nhất của nó chưa bao giờ xuất hiện trên bất kỳ bảng cân đối kế toán nào.

Báo cáo mới nhất của Goldman Sachs dự đoán rằng chi tiêu vốn của các công ty điện toán đám mây siêu quy mô sẽ đạt 1,1 nghìn tỷ USD đến 1,4 nghìn tỷ USD vào năm 2027, vượt xa sự đồng thuận của thị trường. Tuy nhiên, theo nghiên cứu chuyên sâu của Morgan Stanley, con số gây chấn động thị trường này vẫn chỉ là phần nổi của tảng băng trôi.

Gần 1 nghìn tỷ USD cam kết mua hàng, hơn 800 tỷ USD hợp đồng cho thuê chưa thanh toán và hàng chục tỷ USD thỏa thuận cấp vốn cho nhà cung cấp, cùng nhau tạo nên khoảng 1,8 nghìn tỷ USD trong bảng cân đối kế toán rủi ro—các khoản nợ nằm ngoài bảng cân đối kế toán nhưng có tác dụng khóa các dòng tiền ra trong tương lai một cách hiệu quả.

Thị trường vẫn chưa đánh giá đầy đủ những rủi ro trên.

Morgan Stanley cảnh báo rằng tỷ lệ đòn bẩy của các công ty đám mây siêu quy mô đã tăng từ 0,9 lần lên 1,8 lần chỉ trong hai quý và tốc độ tăng trưởng chi tiêu vốn tiếp tục vượt trội so với tốc độ tăng trưởng doanh thu và dòng tiền tự do, trong khi tác động thực sự của áp lực khấu hao vẫn chưa đến.

Đồng thời, các tổ chức tín dụng tư nhân do Apollo và Blackstone đại diện đang chuyển đòn bẩy sang cấp độ chuỗi cung ứng thông qua SPV (phương tiện chuyên dùng), hình thành một cơ cấu tài chính tuần hoàn cao và không thể xuyên thủng. Một khi quá trình thương mại hóa AI không đáp ứng được kỳ vọng hoặc khách hàng doanh nghiệp chuyển sang sử dụng các lựa chọn thay thế giá rẻ trên quy mô lớn, lỗ hổng của toàn bộ chuỗi tài chính sẽ lộ rõ.

Cơn sốt phát hành nợ: AI đã trở thành biến số lớn nhất trên thị trường đại chúng

Theo “Báo cáo theo dõi tài chính nợ AI mới nhất” của Morgan Stanley, tính đến cuối tháng 5 năm 2026, việc phát hành trái phiếu liên quan đến AI trên toàn cầu đã đạt 236 tỷ USD, tăng 357% so với cùng kỳ năm 2025.

Morgan Stanley dự đoán rằng tổng khối lượng phát hành là Nợ AItrong cả năm sẽ vượt quá 570 tỷ USD. Trong nửa cuối năm, với việc giải phóng tập trung nhu cầu tài trợ vốn chi tiêu, tốc độ phát hành sẽ còn đẩy nhanh hơn nữa.

Chỉ riêng tháng 4 đã chứng kiến hơn 740 tỷ USD phát hành trái phiếu liên quan đến AI, mức cao mới trong năm, trong đó cơ cấu tài trợ dự án (để xây dựng trung tâm dữ liệu) chiếm 85% nguồn cung trái phiếu lãi suất cao và 40% nguồn cung trái phiếu cấp đầu tư. Đồng thời, năm công ty đám mây rất lớn là Amazon, Meta, Google, Microsoft và Oracle hiện chiếm 4% toàn bộ chỉ số trái phiếu cấp đầu tư.

Về mặt đòn bẩy, tỷ lệ đòn bẩy tổng thể của các công ty đám mây siêu quy mô đã tăng từ 0,9 lần trong quý 3 năm 2025 lên 1,8 lần hiện tại, tăng khoảng 0,3 lần mỗi quý, vượt quá mức đòn bẩy của toàn ngành năng lượng.

Morgan Stanley đã chỉ ra rằng do áp lực nguồn cung, chênh lệch tín dụng liên quan đã dịch chuyển từ phạm vi AA sang phạm vi A và có thể mở rộng hơn nữa. Chênh lệch tín dụng của Meta hiện rộng hơn so với tiêu chuẩn CDX IG.

Về dòng tiền tự do, Morgan Stanley dự đoán rằng dòng tiền tự do của Amazon và Meta sẽ đạt mức 0 hoặc thậm chí chuyển sang âm vào năm 2026 và nguồn tài chính gia tăng sẽ gần như hoàn toàn dựa vào khoản nợ mới vào thời điểm đó.

1.8 Hàng nghìn tỷ rủi ro ngoại bảng: nợ vô hình, dòng tiền ra bị khóa

Todd Castagno của Morgan Stanley toàn cầu Nhóm định giá, kế toán và thuế đã chỉ ra trong báo cáo rằng việc chỉ tập trung vào các con số chi tiêu vốn sẽ đánh giá thấp nghiêm trọng cam kết tài chính thực sự của chu trình xây dựng AI. Ngoài chi phí vốn được tiết lộ, còn có ba loại rủi ro ngoại bảng chính:

Cam kết mua khoảng 982 tỷ USD. Các công ty đám mây siêu quy mô và Nvidia có hợp đồng mua sắm dài hạn với tổng trị giá gần 1 nghìn tỷ USD. Theo các quy tắc kế toán, các nghĩa vụ này không được ghi nhận là nợ phải trả cho đến khi hàng hóa được giao trừ khi công ty dự đoán lỗ trong hợp đồng, do đó, gần một nghìn tỷ đô la dòng tiền ra trong tương lai hiện không được phản ánh là nợ phải trả trên bất kỳ bảng cân đối kế toán nào.

Điều đáng chú ý là nghĩa vụ mua hàng và tồn kho của Nvidia đã tăng lên khoảng 32% so với dự báo doanh thu đồng thuận cho năm tài chính 2027, cao hơn nhiều so với mức lịch sử từ 15% đến 20% và rủi ro cam kết chuỗi cung ứng đã lan rộng đến các nhà cung cấp chip.

Các cam kết cho thuê còn tồn đọng khoảng 822 tỷ USD. Hơn 800 tỷ USD hợp đồng cho thuê đã được ký kết nhưng vẫn chưa bắt đầu và không được tính vào khoản nợ thuê hiện tại. Ngoài ra, các thỏa thuận như thanh toán tiền thuê thay đổi, các lựa chọn gia hạn hợp đồng thuê và đảm bảo giá trị còn lại cũng được đưa ra ngoài bảng cân đối kế toán.

Morgan Stanley ước tính rằng nếu tính cả tiền thuê tài chính, chi phí vốn của Microsoft sẽ chiếm 33%/50% doanh thu (năm tài chính 2026/2027) đến 44%/64% và Oracle có thể tăng từ 76%/115% lên 101%/189%.

Khoảng 110 tỷ USD chi phí vốn chưa thanh toán trong các khoản phải trả. Số ngày tài khoản phải trả (DPO) của các công ty đám mây siêu quy mô đã tăng lên đáng kể - Oracle tăng 370% so với cùng kỳ năm trước, Meta tăng 73% và Microsoft tăng 69% - điều đó có nghĩa là toàn bộ chuỗi cung ứng thực sự đang ứng vốn cho việc xây dựng AI và các nhà cung cấp phải chịu áp lực thanh khoản mà người mua phải gánh chịu.

SPV và tài trợ quay vòng: Đòn bẩy dần chìm vào bóng tối

Một khía cạnh cốt lõi khác của rủi ro ngoại bảng là cơ cấu tài trợ quay vòng được xây dựng thông qua SPV.

Tuần này, Apollo và Blackstone đã cùng nhau hoàn thành giao dịch tín dụng phát hành riêng lẻ "thế chấp chip" trị giá 35 tỷ USD cho Anthropic. Giao dịch này là điển hình cho logic hoạt động của mô hình này:

Broadcom cung cấp chứng thực cho SPV và Anthropic sử dụng số tiền huy động được để mua chip Google do Broadcom sản xuất, trong khi Google nắm giữ 14% vốn cổ phần của Anthropic; Morgan Stanley, đơn vị thu xếp giao dịch, cũng cung cấp các khoản vay cho các nhà đầu tư tham gia giao dịch.

Bản đồ tương quan tài trợ hệ sinh thái AI của Morgan Stanley cho thấy có nhiều mối quan hệ mang tính chu kỳ giữa khách hàng, nhà đầu tư, tài trợ của nhà cung cấp và hoạt động mua lại giữa OpenAI, Oracle, Nvidia, Microsoft, CoreWeave, AMD và Amazon. Cùng một quỹ được luân chuyển nhiều lần giữa một số đơn vị và SPV là công cụ cốt lõi để đạt được chu kỳ này.

Có thông tin cho rằng công ty con bảo hiểm Athene của Apollo đặc biệt tích cực trong cơ cấu trên - gây quỹ bằng cách bán niên kim cho những người về hưu, sau đó bơm tiền vào SPV để tham gia tài trợ Cơ sở hạ tầng AI.

Mô hình này chuyển đòn bẩy từ bảng cân đối kế toán hữu hình của các công ty đám mây siêu quy mô sang hệ sinh thái tín dụng tư nhân và nhà cung cấp, khiến cho những người quan sát bên ngoài khó xác định và tổng hợp mức độ rủi ro hệ thống thực sự.

Vách đá mất giá và khoảng cách kiếm tiền: những cú sốc bị trì hoãn

Dữ liệu tài chính hiện tại có xu hướng lạc quan mang tính hệ thống. Một lượng lớn chi phí vốn hiện được ghi nhận dưới dạng "xây dựng cơ bản dở dang" (CIP) và chưa bắt đầu khấu hao, dẫn đến tỷ suất lợi nhuận được báo cáo bị thổi phồng một cách giả tạo và áp lực chi phí trong tương lai bị đánh giá thấp.

Số dư các dự án đang được xây dựng tại Oracle, Meta và Google tăng lần lượt khoảng 200%, 90% và 55% so với cùng kỳ năm ngoái.

Khi những tài sản này dần dần được chuyển sang khấu hao, tác động sẽ tập trung hơn.

Morgan Stanley dự đoán rằng khấu hao lũy kế của bốn công ty Microsoft, Oracle, Meta và Google sẽ vượt quá 520 tỷ USD trong ba năm tới. Lấy Oracle làm ví dụ, khấu hao tính theo phần trăm doanh thu có thể tăng từ 7% hiện tại lên 28% trong năm tài chính 2028; Meta có thể tăng từ 9% lên 19%.

Trong bối cảnh đó, cách duy nhất để duy trì tỷ suất lợi nhuận là doanh thu tăng trưởng đáng kể đồng thời - và những điều chỉnh tăng dự báo doanh thu hiện nay tụt hậu rất xa so với những điều chỉnh tăng dự báo chi tiêu vốn.

Dữ liệu cho thấy dự báo đồng thuận về chi tiêu vốn năm 2026 của Google đã tăng 139% so với một năm trước, Meta và Amazon đã tăng dự báo của họ lần lượt là 85% và 81%, còn Oracle thì tăng mức tăng lớn nhất là 175%.

Đồng thời, việc sửa đổi dự báo doanh thu bị chậm lại đáng kể và có thể thấy rõ sự không phù hợp về cơ cấu của chi tiêu vốn trước khi thương mại hóa.

Ngoài ra, hơn 2 nghìn tỷ USD nghĩa vụ thực hiện (RPO) còn lại tập trung nhiều vào một số hợp đồng dài hạn lớn và không thể bỏ qua rủi ro tập trung đối tác - một khi bất kỳ người chơi chính nào trong hệ thống lưu thông gặp vấn đề, nó có thể gây ra phản ứng dây chuyền.

Sự không phù hợp về thời gian chứ không phải là khủng hoảng khả năng thanh toán ngay lập tức

Morgan Stanley kết luận rằng những rủi ro trên chưa tạo thành một cuộc khủng hoảng khả năng thanh toán sắp xảy ra, mà là sự chồng chất của một loạt sự không phù hợp về thời gian và lỗ hổng công bố thông tin: áp lực khấu hao bị trì hoãn, chi tiêu vốn vượt quá tiến độ kiếm tiền, đòn bẩy được chuyển cho nhà cung cấp và các cấp tín dụng tư nhân và khả năng so sánh cường độ vốn giữa các công ty khác nhau bị ảnh hưởng nghiêm trọng do phân loại kế toán sự khác biệt.

Các công ty đám mây siêu quy mô rõ ràng nhận thức được khoảng thời gian hạn chế của tâm lý thị trường hiện tại và đang nắm bắt cơ hội để tối đa hóa quy mô tài chính.

Nhà phân tích Ryan Hammond của Goldman Sachs chỉ ra rằng nếu quy mô đầu tư cơ sở hạ tầng AI đạt 2% đến 3% GDP, tương tự như chu kỳ xây dựng lịch sử của ngành đường sắt và ô tô, chi phí vốn có thể đạt 1,1 nghìn tỷ USD vào năm 2027; trong các kịch bản cực đoan, kết hợp với dòng tiền của các doanh nghiệp đám mây quy mô cực lớn và năng lực của thị trường tín dụng cấp đầu tư, giới hạn trên có thể lên tới 1,4 nghìn tỷ USD.

Tuy nhiên, tiền đề của tất cả những điều này là các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) có thể tiếp tục tăng giá mã thông báo và duy trì đủ mức độ gắn bó với khách hàng doanh nghiệp. Ngày càng có nhiều công ty chuyển sự chú ý sang các sản phẩm AI có hiệu suất tương tự nhưng rẻ hơn đáng kể.

Một khi có sự thay đổi cơ cấu về phía cầu, hệ thống tài chính được xây dựng cẩn thận hiện nay sẽ phải đối mặt với một thử thách căng thẳng cơ bản.