Làm thế nào để nhìn nhận đợt điều chỉnh lớn của AI, bản báo cáo nghiên cứu 120 trang của Morgan Stanley phân tích chuyên sâu

原文作者：费斌杰

原文来源：Alpha Engineer 

Kể từ cuối tháng 6, cổ phiếu ngành AI toàn cầu đã trải qua một đợt điều chỉnh đáng kể.

Đây rốt cuộc là một đợt điều chỉnh kỹ thuật ngắn hạn, hay là tín hiệu cho thấy chu kỳ đã đạt đỉnh? Đây là một câu hỏi đáng giá ngàn vàng.

Morgan Stanley đã công bố một báo cáo chuyên sâu dài 120 trang vào ngày 27 tháng 7 để thảo luận về vấn đề này, với tiêu đề "Playing the AI Infrastructure Dip".

Báo cáo đưa ra nhận định rõ ràng: động lực chính của đợt điều chỉnh này là các yếu tố kỹ thuật, bao gồm việc hấp thụ vị thế quá đông, giảm đòn bẩy tài chính, và sự đảo chiều của các yếu tố động lượng, chứ không phải là sự phá vỡ các nguyên tắc cơ bản.

Tôi đã đọc kỹ báo cáo này và thu được nhiều điều bổ ích. Xin phép được giải thích những nội dung chính cho mọi người.

(1) Lo ngại số 1 của thị trường vốn: Liệu câu chuyện "Tokenmaxxing" có bị đảo ngược?

Tín hiệu tiêu cực đầu tiên mà thị trường quan tâm gần đây là sự đảo ngược của câu chuyện "Tokenmaxxing".

Một số doanh nghiệp đã bắt đầu áp đặt giới hạn ngân sách đối với việc sử dụng Token AI của nhân viên, từ đó làm dấy lên nghi ngờ về tính bền vững của tăng trưởng doanh thu của các công ty mô hình lớn.

Lo ngại này là không có cơ sở vững chắc.

Thứ nhất, cơ sở chi tiêu Token của nhân viên doanh nghiệp hiện tại là cực kỳ thấp, và ROI là cực kỳ cao.

Nghiên cứu của Morgan Stanley về nhiều kịch bản ứng dụng AI cấp doanh nghiệp cho thấy, trung bình mỗi lần gọi AI có thể tiết kiệm khoảng 55 đô la chi phí lao động, trong khi chi phí trung bình để hoàn thành một nhiệm vụ cấp doanh nghiệp thông qua cộng tác Agent chỉ là 2-5 đô la, ROI vượt quá 10 lần.

Đối với những công cụ có ROI trên 10 lần, việc áp dụng hay không không phải là vấn đề quyết định ngân sách, mà là vấn đề năng lực cạnh tranh cốt lõi. Những doanh nghiệp không tích cực triển khai năng lực AI sẽ phải đối mặt với bất lợi cạnh tranh ngày càng rõ rệt.

Thứ hai, sự phát triển theo thế hệ GPU sẽ nâng cao tỷ suất lợi nhuận của các trung tâm dữ liệu, điều này có nghĩa là trong tương lai giá Token có thể giảm đáng kể mà không ảnh hưởng đến khả năng sinh lời, từ đó giải phóng thêm nhu cầu.

Theo tính toán của mô hình Intelligence Factory của Morgan Stanley, tỷ suất lợi nhuận ròng từ việc bán Token của các trung tâm dữ liệu dựa trên Blackwell là khoảng 58%.

Khi các GPU thế hệ Rubin và Feynman được triển khai, tỷ suất lợi nhuận sẽ tăng lên khoảng 80% và 90%.

Điều này có nghĩa là các Hyperscaler có thể giảm giá Token khoảng 75% trong khi vẫn giữ nguyên tỷ suất lợi nhuận, đường cong chi phí có đủ không gian để dịch chuyển xuống, việc giảm giá và sinh lời có thể song hành.

(2) Lo ngại số 2 của thị trường vốn: Liệu "Khoảnh khắc Kimi" có chứng minh sự phi lý của chi tiêu vốn?

Việc ra mắt Kimi K3 đã khiến thị trường vốn phải xem xét lại một giả định cốt lõi: Nếu Trung Quốc có thể huấn luyện ra các mô hình tiên tiến có hiệu suất tương đương với chi phí thấp hơn, thì liệu khoản chi tiêu vốn AI (Capex) hơn một nghìn tỷ đô la mỗi năm của các Hyperscaler Mỹ có phải đối mặt với việc điều chỉnh giảm tỷ suất sinh lời?

Morgan Stanley cho rằng việc các công ty mô hình lớn Trung-Mỹ theo đuổi hiệu quả một cách tối đa sẽ không làm suy yếu nhu cầu tính toán. Ngược lại, nó củng cố nhận định mang tính cấu trúc rằng "nhu cầu vượt xa nguồn cung".

Nhà kinh tế học thế kỷ 19 William Stanley Jevons đã quan sát thấy rằng việc Watt cải tiến động cơ hơi nước đã nâng cao đáng kể hiệu quả đốt than, nhưng tổng lượng than tiêu thụ của nước Anh lại tăng vọt, bởi vì động cơ hơi nước trở nên khả thi về mặt kinh tế và được triển khai ở nhiều nhà máy và hầm mỏ hơn rất nhiều so với trước đây.

Do đó, ông đã đưa ra Nghịch lý Jevons nổi tiếng: Khi hiệu quả sử dụng một nguồn tài nguyên nào đó tăng lên, tổng lượng tiêu thụ của nguồn tài nguyên đó không giảm mà còn tăng.

Nghịch lý Jevons cũng áp dụng cho làn sóng cách mạng AI hiện tại: Việc nâng cao hiệu quả tính toán làm giảm chi phí đơn vị Token, và chi phí thấp hơn đồng nghĩa với nhiều kịch bản hơn, nhiều người dùng hơn, tần suất gọi nhiều hơn, cuối cùng đẩy tổng mức tiêu thụ tính toán lên cao.

Morgan Stanley đã trích dẫn một loạt dữ liệu để định lượng mức độ nghiêm trọng của sự mất cân bằng cung cầu này:

Một giám đốc điều hành của Google gần đây cho biết công ty có thể cần phải tăng gấp đôi sức mạnh tính toán mỗi 6 tháng, tức là tăng trưởng gấp 1000 lần trong vòng 5 năm.

Tuy nhiên, từ phía nguồn cung, CAGR bán chip AI của NVIDIA giai đoạn 2025-2028 là khoảng 140%, ngay cả khi ngoại suy theo tốc độ này trong 5 năm, tổng sức mạnh tính toán được giao cũng chưa đến 10% dự báo nhu cầu của riêng Google.

Nói cách khác, ngay cả khi nhà cung cấp sức mạnh tính toán lớn nhất thế giới sản xuất hết công suất với tốc độ tăng trưởng cao nhất trong lịch sử, họ cũng chỉ có thể đáp ứng một phần rất nhỏ nhu cầu của một khách hàng duy nhất.

(3) Lo ngại số 3 của thị trường vốn: Liệu các ràng buộc từ phía nguồn cung có tạo thành giới hạn cứng?

Mối lo ngại thứ ba của thị trường vốn là: Ngay cả khi nhu cầu được xác nhận là đầy đủ, liệu các ràng buộc của thế giới vật chất có khiến hạ tầng tính toán không thể được giao đúng theo yêu cầu?

Morgan Stanley gọi chung các ràng buộc của thế giới vật chất là 3P: People, Power, Politics.

People (Nhân lực): Các ngành nghề lành nghề cần thiết cho việc xây dựng trung tâm dữ liệu (thợ điện, thợ hàn, thợ ống nước) đang trong tình trạng thiếu hụt mang tính cơ cấu.

Power (Điện năng): Thời gian chờ đợi để hòa lưới điện ở một số khu vực đã kéo dài đến 5-7 năm, trở thành nút thắt thời gian lớn nhất đối với việc đưa trung tâm dữ liệu vào hoạt động.

Politics (Chính trị): Việc xây dựng trung tâm dữ liệu đang phải đối mặt với sức ép chính trị đa cấp từ địa phương đến liên bang, và xu hướng đang có sự đảo chiều mang tính cơ cấu.

Trong vài năm qua, các tiểu bang đã cạnh tranh nhau đưa ra các chính sách ưu đãi hào phóng để thu hút các trung tâm dữ liệu. Nhưng bây giờ xu hướng đã đảo ngược, các tiểu bang bắt đầu tạm dừng, thêm điều kiện hoặc trực tiếp hủy bỏ các ưu đãi thuế cho trung tâm dữ liệu.

Các vấn đề như làm chậm tốc độ phát triển trung tâm dữ liệu, bảo vệ hóa đơn tiền điện của người dân khỏi bị ảnh hưởng bởi chi phí hạ tầng trung tâm dữ liệu ngày càng trở thành một phần trong các cương lĩnh tranh cử của các thống đốc tiểu bang, và dự kiến sẽ là một vấn đề cử tri quan trọng trong cuộc bầu cử tháng 11.

Trong khi đó, ở cấp liên bang, đang có những nỗ lực nhằm thiết lập một "thuế quan trung tâm dữ liệu" trên toàn quốc.

Hạ viện đang xem xét Đạo luật Bảo vệ Người trả tiền điện (Ratepayer Protection Act), đây là lần đầu tiên ở cấp liên bang có nỗ lực lập pháp về việc phân bổ chi phí hạ tầng, yêu cầu các công ty tiện ích của các tiểu bang xem xét việc tạo ra "tiêu chuẩn tải lớn" để buộc các trung tâm dữ liệu phải trả tiền cho việc nâng cấp lưới điện.

Trước đó (vào tháng 3), Amazon, Google, Meta, Microsoft, Oracle, xAI, v.v. đã ký vào Bản cam kết Bảo vệ Người trả tiền điện của Nhà Trắng, tự nguyện cam kết bảo vệ người tiêu dùng hiện tại khỏi bị ảnh hưởng bởi chi phí hạ tầng trung tâm dữ liệu.

Đạo luật này sẽ đưa cam kết tự nguyện này thành luật, thực chất hình thành một chế độ phụ phí điện năng cho trung tâm dữ liệu trên toàn quốc.

Morgan Stanley thừa nhận sự hợp lý của mối lo ngại này, nhưng định tính nó là "những gờ giảm tốc" (speed bumps) chứ không phải là "rào cản mang tính cơ cấu" (structural barriers).

Khi thời gian chờ hòa lưới điện ở một số khu vực vượt quá 5 năm, và các trung tâm dữ liệu phải đối mặt với áp lực ngày càng lớn về việc "tự cung cấp điện", việc tự phát điện tại chỗ đang trở thành giải pháp cốt lõi.

(4) Time to Power: Cơ hội chênh lệch