AI 算力金融化：开源模型正在把算力推向资本市场（上）

Đây là báo cáo nghiên cứu chuyên sâu do OKX Ventures phát hành. Do độ dài tương đối lớn, báo cáo được chia thành hai phần: Phần 1 tập trung vào quá trình tài sản hóa sức mạnh tính toán, mức độ rủi ro và logic định giá phái sinh; Phần 2 sẽ tập trung phân tích cơ sở hạ tầng tài chính cho sức mạnh tính toán, cơ hội tài sản hóa từ suy luận (inference) và xu hướng ngành. Bài viết này là Phần 1.

Giới thiệu: Tài sản hóa sức mạnh tính toán và mức độ rủi ro

Cơ sở hạ tầng AI đang bước vào giai đoạn mở rộng thâm dụng vốn, và các đặc tính kinh tế của sức mạnh tính toán cũng đang thay đổi theo. Trước đây, doanh nghiệp thường coi sức mạnh tính toán là chi phí CNTT mua theo nhu cầu; giờ đây, GPU, công suất trung tâm dữ liệu và các hợp đồng mua dài hạn ngày càng được đưa vào bảng cân đối kế toán, sức mạnh tính toán bắt đầu mang các đặc điểm của tài sản vốn: Vốn đầu tư ban đầu lớn, thời gian thu hồi vốn kéo dài nhiều năm, và thu nhập trong tương lai cũng như giá trị thiết bị sẽ liên tục chịu ảnh hưởng từ cung cầu và vòng đời công nghệ.

Việc mua GPU và xây dựng trung tâm dữ liệu cũng ngày càng phụ thuộc vào vốn vay. Tín dụng GPU hiện nay đã có thể huy động vốn dựa trên thế chấp thiết bị và hợp đồng khách hàng dài hạn, nhưng thị trường vẫn thiếu các công cụ định giá kỳ hạn GPU-hour và phòng hộ rủi ro được công khai, tiêu chuẩn hóa. Nợ cần được trả theo lịch trình cố định, còn số tiền cho thuê mà số GPU này có thể tạo ra và giá trị của chúng trong vài năm tới sẽ phụ thuộc hoàn toàn vào điều kiện thị trường lúc đó. Đòn bẩy càng cao, ảnh hưởng của sự bất định về giá này đến khả năng trả nợ và tái cấp vốn càng lớn.

I. Bối cảnh: Cơ cấu vốn của thị trường sức mạnh tính toán

1.1 Sự mở rộng sức mạnh tính toán bắt đầu bước vào giai đoạn đòn bẩy

Một trong những thay đổi đáng chú ý nhất của cơ sở hạ tầng AI trong vài năm qua là tốc độ tăng chi tiêu vốn (CapEx) bắt đầu vượt tốc độ mở rộng dòng tiền nội bộ của doanh nghiệp. Giai đoạn 2020–2023, tỷ lệ CapEx liên quan đến AI của Top 5 nhà cung cấp dịch vụ đám mây so với dòng tiền hoạt động vẫn ở mức khoảng 20%–30%, đến năm 2025 đã tiến gần mức 94%. Bước sang năm 2026, tổng CapEx đã được xác nhận của Top 5 nhà cung cấp dịch vụ đám mây vượt quá 700 tỷ USD.

Các công ty này vẫn có khả năng tạo tiền mặt rất mạnh, nhưng khi việc xây dựng cơ sở hạ tầng tiếp tục mở rộng ở quy mô hàng trăm tỷ USD trong thời gian dài, vốn nợ đương nhiên sẽ đóng vai trò lớn hơn. Tài sản sức mạnh tính toán bắt đầu hình thành một bộ logic huy động vốn độc lập.

GPU, máy chủ và trung tâm dữ liệu cần được đầu tư trước khi doanh thu phát sinh, trong khi các nhà vận hành sức mạnh tính toán như Neocloud thường không có mức độ tín nhiệm tổ chức trưởng thành như các Hyperscaler. Do đó, các bên cho vay dần chuyển việc đánh giá huy động vốn sang chính dự án: Liệu dòng tiền trong tương lai có đủ ổn định để trang trải gốc và lãi, và nếu vỡ nợ thì có thể thu hồi được bao nhiêu giá trị tài sản.

Hợp đồng dài hạn Take or Pay là chìa khóa để cấu trúc này có thể vận hành. Khách hàng, ngay cả khi không sử dụng hết công suất đã đặt trước, vẫn phải thanh toán theo các điều khoản đã ký kết. Đối với nhà vận hành, điều này tương đương với việc khóa trước một phần thu nhập trong tương lai; đối với người cho vay, nó chuyển đổi mức độ sử dụng GPU vốn rất bất định thành một dòng tiền hợp đồng dễ dự đoán hơn.

CoreWeave là ví dụ điển hình nhất của mô hình này (hơn 98% doanh thu của họ đến từ các hợp đồng có điều khoản Take or Pay). Khi tỷ trọng các hợp đồng dài hạn với khách hàng có mức xếp hạng tín nhiệm đầu tư tăng lên, hoạt động huy động vốn của họ ngày càng phụ thuộc vào mức độ tín nhiệm của bên mua và tỷ lệ bao phủ hợp đồng. Các nhà vận hành có hợp đồng dài hạn với khách hàng lớn như Nebius, IREN sau đó cũng bắt đầu áp dụng các cấu trúc tương tự.

Điều này đã thay đổi thứ tự ưu tiên rủi ro trong tín dụng GPU. Người cho vay trước tiên đánh giá liệu dòng tiền từ hợp đồng có thể trang trải khoản nợ hay không, và cuối cùng mới đánh giá giá trị GPU có thể thu hồi được sau khi vỡ nợ. Số lượng GPU quyết định quy mô tài sản thế chấp, còn các đơn đặt hàng dài hạn tiếp tục quyết định điều kiện huy động vốn mà nhóm tài sản này có thể nhận được.

1.2 Sau khi dòng tiền bị khóa, rủi ro còn lại là rủi ro về giá tài sản

Take or Pay giúp tăng tính minh bạch của dòng tiền trả nợ, nhưng giá trị kinh tế của bản thân GPU vẫn sẽ tiếp tục biến động. Vài năm sau, nhóm thiết bị này có thể tạo ra bao nhiêu doanh thu, có giá trị bao nhiêu, vẫn là rủi ro nằm lại trên bảng cân đối kế toán.

GPU đồng thời mang hai thuộc tính: thiết bị sản xuất và sản phẩm công nghệ. Nó có thể liên tục tạo ra tiền cho thuê, nhưng lại nằm trong một chu kỳ đổi mới công nghệ cực kỳ nhanh. Sau khi thế hệ chip mới ra mắt, ảnh hưởng đến thế hệ thiết bị trước sẽ dần phản ánh qua tiền thuê, tỷ lệ sử dụng, giá gia hạn hợp đồng và giá trị thị trường đồ cũ.

Do đó, khấu hao kế toán và khấu hao kinh tế của GPU rất khó hoàn toàn khớp nhau. Kế toán có thể phân bổ chi phí thiết bị theo một số năm cố định, trong khi thị trường mỗi ngày đều đánh giá lại xem một GPU còn có thể tạo ra bao nhiêu sức mạnh tính toán cạnh tranh. Đối với người cho vay, biến số cốt lõi cuối cùng sẽ rơi vào dòng tiền trong suốt thời gian còn lại của khoản vay, và giá trị có thể thu hồi được khi vỡ nợ. (Xung quanh chính sách khấu hao tài sản trung tâm dữ liệu của các gã khổng lồ đám mây, thị trường đã xuất hiệnnhững hoài nghi)

Điều này cũng giải thích tại sao tín dụng GPU hiện tại có thể tạm thời giữ ổn định khi giá cho thuê giảm. Chỉ cần khách hàng mua theo hợp đồng tiếp tục thực hiện nghĩa vụ, sự thay đổi giá giao ngay chưa hẳn sẽ ngay lập tức ảnh hưởng đến khả năng trả nợ hiện tại; rủi ro tập trung nhiều hơn vào các điểm gia hạn hợp đồng, tái cấp vốn và xử lý vỡ nợ. Đến những thời điểm đó, giá cho thuê thị trường và giá trị còn lại của GPU sẽ tái lập lớp đệm an toàn cho khoản vay.

Nếu giá cho thuê và giá trị thiết bị giảm nhanh hơn tốc độ phân bổ gốc vay, LTV sẽ tăng trở lại và lớp đệm an toàn cho khoản vay bị thu hẹp theo. Hợp đồng dài hạn có thể đẩy rủi ro về phía sau, nhưng không thể khóa giá trị kinh tế của thiết bị trong toàn bộ vòng đời của nó.

Do đó, lỗ hổng trong cấu trúc tín dụng sức mạnh tính toán hiện tại cũng rất rõ ràng: hợp đồng khóa một phần khoản thanh toán của khách hàng, nhưng giá thị trường của GPU vẫn biến động.

Thị trường hiện chủ yếu dựa vào các hợp đồng công suất dài hạn để khóa giá trước. Các hợp đồng một năm cho H100 giai đoạn đầu có mức chiết khấu rõ rệt so với giá giao ngay, nhưng khi giá giao ngay giảm và giá hợp đồng kỳ hạn tăng trở lại, chênh lệch giữa hai loại giá đã thu hẹp đáng kể. Cải thiện nguồn cung và thay đổi điều khoản hợp đồng đều có thể ảnh hưởng đến kết quả này, nhưng đồng thời nó phản ánh một vấn đề cơ bản hơn: Trong bối cảnh thiếu các công cụ kỳ hạn, tương lai và hoán đổi được tiêu chuẩn hóa, những người tham gia ngành chỉ có thể để các hợp đồng vật chất dài hạn đảm nhận đồng thời cả hai chức năng: mua sắm và quản lý giá.

Hợp đồng dài hạn có thể hoàn thành việc phân bổ rủi ro giữa hai bên trong một giao dịch; khi thị trường cần liên tục hình thành giá công khai và chuyển giao rủi ro giữa các tổ chức, thì cần đến các công cụ tài chính được tiêu chuẩn hóa hơn nữa. Khi ngày càng nhiều tài sản GPU được chống đỡ bằng vốn nợ, nhu cầu này sẽ ngày càng rõ ràng hơn.

II. Thị trường sức mạnh tính toán thực sự cần giao dịch thứ gì?

Một khi sức mạnh tính toán đi vào cơ cấu vốn, sự biến động giá bắt đầu có những bên chịu trách nhiệm rõ ràng. Neocloud nắm giữ rủi ro giá cho thuê giảm, các công ty AI nắm giữ rủi ro chi phí mua sắm tăng, và chủ nợ nắm giữ rủi ro giá trị còn lại và tái cấp vốn. Thị trường phái sinh thường bắt đầu hình thành thực sự từ những rủi ro mà bảng cân đối kế toán tự thân không thể hấp thụ được.

2.1 Ba loại người tham gia và mức độ rủi ro

Sự biến động giá sức mạnh tính toán cuối cùng sẽ rơi vào ba loại bảng cân đối kế toán. Neocloud khóa trước chi phí GPU, phòng máy và huy động vốn, nhưng giá cho thuê trong tương lai vẫn có thể được định giá lại; khi hợp đồng dài hạn bao phủ không đủ, giá cho thuê giảm sẽ nhanh chóng bào mòn EBITDA và DSCR, do đó họ có động lực lớn nhất để bán kỳ hạn nhằm khóa trước thu nhập. Các phòng thí nghiệm AI và nền tảng suy luận (inference) nằm ở phía bên kia, giá GPU tăng sẽ trực tiếp bào mòn biên lợi nhuận gộp, và khi thị trường khan hiếm, rủi ro về giá và công suất thường xảy ra đồng thời, vì vậy họ cần khóa cả chi phí lẫn công suất khả dụng. Người cho vay quan tâm nhiều hơn đến lớp đệm an toàn giữa số dư khoản vay và giá trị kinh tế của GPU; thiếu các chỉ số công khai và đường cong kỳ hạn, việc quản lý LTV, tái cấp vốn và các điều khoản ràng buộc (covenant) đều rất khó khăn. Khi các yêu cầu phòng hộ rủi ro dần đi vào điều khoản cho vay, nhu cầu về phái sinh sức mạnh tính toán sẽ chuyển từ việ