AI tiến gần giới hạn? Chi phí, thiếu điện và hoài nghi có thể kìm hãm phát triển

​Các tập đoàn công nghệ lớn đang đầu tư hàng trăm tỷ USD vào trí tuệ nhân tạo. Tuy nhiên, cuộc đua phát triển những mô hình ngày càng mạnh mẽ đang đối mặt với chi phí gia tăng, tình trạng thiếu hụt nguồn lực và sự hoài nghi ngày càng lớn từ nhà đầu tư. AI có đang tiến gần đến giới hạn năng lực của mình?

Hàng tỷ USD có thể vẫn chưa đủ

CEO Broadcom Hock Tan cảnh báo tình trạng thiếu vốn có thể trở thành trở ngại lớn nhất đối với sự phát triển của AI. Phát biểu tại một hội nghị ở Singapore, ông cho biết tình trạng thiếu chip, bộ nhớ và điện có thể giảm dần theo thời gian khi công suất sản xuất và cơ sở hạ tầng được mở rộng. Tuy nhiên, khả năng tiếp cận nguồn vốn có thể trở thành hạn chế chính đối với tăng trưởng tương lai của ngành.

Xem bài đăng trên X Đang tải...

Dòng tweet đã bị tác giả xóa.

Nhưng chúng tôi đã lưu lại mọi thứ 🙂.

Các công ty công nghệ lớn nhất tiếp tục tăng chi tiêu cho cơ sở hạ tầng AI. Trong quý II năm 2026, tổng chi phí đầu tư của Microsoft, Alphabet, Amazon và Meta đạt 165 tỷ USD, tăng 87% so với cùng kỳ năm trước. Một phần đáng kể trong khoản chi này được dùng để xây dựng trung tâm dữ liệu và mua thiết bị cần thiết cho việc huấn luyện, vận hành các mô hình AI.

Trong bối cảnh chi tiêu khổng lồ này, CEO Intel Lip-Bu Tan chỉ ra một vấn đề khác: chi phí vốn và thời gian cần thiết để thu hồi khoản đầu tư. Lợi suất trái phiếu tăng khiến việc vay vốn trở nên đắt đỏ hơn, làm tăng chi phí xây dựng trung tâm dữ liệu và mua thiết bị. Trong khi đó, các nhà đầu tư muốn biết khi nào những khoản đầu tư khổng lồ vào AI bắt đầu tạo ra lợi nhuận.

Dù vậy, cả hai lãnh đạo đều không kỳ vọng ngành AI sẽ giảm tốc mạnh trong vài năm tới. Hock Tan dự báo nhu cầu về năng lực tính toán sẽ vượt nguồn cung cho đến năm 2029 và có thể kéo dài sang năm 2030. Đồng thời, CEO Broadcom chỉ trích những nhà đầu tư rót tiền vào AI nhưng không hiểu triển vọng của ngành. Ông nói: "Nhiều nhà đầu tư hoàn toàn không biết mình đang đầu tư vào đâu nhưng lại đặt ra những kỳ vọng cực đoan, rồi nhận ra rằng chẳng khác nào đang đánh bạc trong sòng bạc."

Khi AI chạm tới các giới hạn vật lý

Ngay cả khi có đủ nguồn vốn, sự phát triển của AI vẫn có thể chậm lại do thiếu điện. Theo Cơ quan Năng lượng Quốc tế (IEA), các trung tâm dữ liệu trên toàn cầu đã tiêu thụ 485 TWh điện trong năm 2025, tăng 17% so với năm trước. Điện năng tiêu thụ của các trung tâm dữ liệu tập trung vào AI tăng vọt 50%. Đến năm 2030, tổng lượng điện tiêu thụ của các trung tâm dữ liệu có thể đạt 950 TWh, tương đương khoảng 3% nhu cầu điện toàn cầu.

Vấn đề không chỉ nằm ở lượng điện sẵn có mà còn ở khả năng kết nối các cơ sở mới với lưới điện. IEA ước tính khoảng 20% công suất trung tâm dữ liệu theo kế hoạch có thể bị trì hoãn do những hạn chế của hạ tầng lưới điện. Chẳng hạn, việc xây dựng đường dây truyền tải mới tại các quốc gia phát triển có thể mất 4–8 năm. Trong khi đó, thời gian giao máy biến áp và cáp đã tăng gấp đôi trong 3 năm qua.

Một hạn chế khác là sản xuất chip tiên tiến. Công ty ASML của Hà Lan, chuyên sản xuất thiết bị dùng để chế tạo chất bán dẫn tiên tiến, dự kiến nhu cầu từ ngành AI sẽ vượt nguồn cung ít nhất cho đến năm 2028. Công ty đang cân nhắc mở rộng công suất sản xuất khi khách hàng đã bắt đầu hỏi về việc giao thiết bị trong giai đoạn 2029–2030.

Xem bài đăng trên X Đang tải...

Dòng tweet đã bị tác giả xóa.

Nhưng chúng tôi đã lưu lại mọi thứ 🙂.

Đồng thời, yêu cầu đặt lên các trung tâm dữ liệu cũng ngày càng tăng. Theo ước tính của IEA, mức tiêu thụ điện của các máy chủ AI đã tăng 11 lần trong giai đoạn 2020–2025 và có thể tiếp tục tăng gấp 4 lần vào năm 2027. Một giá máy chủ có kích thước tương đương một chiếc tủ lạnh lớn có thể tiêu thụ lượng điện bằng 65 hộ gia đình. Điều này đặt ra yêu cầu cao hơn đối với hệ thống làm mát, nguồn điện và các thiết bị phải chịu được những thay đổi đột ngột về khối lượng công việc khi vận hành các mô hình AI.

Đâu là giới hạn của tiến bộ?

Tình trạng thiếu điện, chip và trung tâm dữ liệu không phải là những trở ngại duy nhất đối với sự phát triển công nghệ tiếp theo. Ngay cả khi các vấn đề này được giải quyết, vẫn còn một câu hỏi: liệu các mô hình mới có cải thiện đủ để biện minh cho chi phí ngày càng tăng hay không? Hock Tan thừa nhận nhu cầu về năng lực tính toán có thể chậm lại nếu các thế hệ mô hình AI mới không còn vượt trội đáng kể so với thế hệ trước. Tuy nhiên, hiện chưa có dấu hiệu nào cho thấy tiến bộ đã dừng lại.

Đồng thời, việc gia tăng sức mạnh tính toán không đảm bảo AI sẽ hoạt động hiệu quả như nhau trong mọi nhiệm vụ. Chẳng hạn, các mô hình tiên tiến hiện đã có thể giải những bài toán phức tạp nhưng vẫn gặp khó khăn khi tự làm việc với máy tính. Trong bài kiểm tra OSWorld, đánh giá khả năng thực hiện tác vụ trên các ứng dụng máy tính của AI, những hệ thống tốt nhất đã hoàn thành thành công khoảng 2/3 số nhiệm vụ.

Lợi ích thực tế của AI đối với doanh nghiệp cũng quan trọng không kém. Tháng 8 năm 2026, McKinsey công bố kết quả khảo sát 1.719 đại diện doanh nghiệp tại 97 quốc gia. Khoảng 80% người được hỏi cho biết AI đã cải thiện năng suất cá nhân của họ. Tuy nhiên, chỉ 37% ghi nhận tác động tích cực đến lợi nhuận hoạt động của tổ chức.

Thực tế mới của cuộc đua công nghệ

Hiện chưa có lý do để kết luận rằng trí tuệ nhân tạo đang tiến gần đến giới hạn năng lực. Tuy nhiên, duy trì tốc độ phát triển hiện tại có thể trở nên quá tốn kém ngay cả với các công ty công nghệ lớn nhất. Nếu chi tiêu tiếp tục tăng nhanh hơn doanh thu, nhà đầu tư có thể phải điều chỉnh lại kỳ vọng, còn các nhà phát triển có thể cần cắt giảm chi phí tạo và vận hành các mô hình mới.

Điều này nhiều khả năng sẽ dẫn đến sự thay đổi ưu tiên thay vì chấm dứt tiến bộ công nghệ. Thay vì chạy đua xây dựng những mô hình mạnh nhất, các công ty có thể tập trung vào những giải pháp rẻ hơn, hiệu quả hơn và có khả năng tạo ra lợi nhuận thực tế. Khi đó, tương lai phát triển AI sẽ phụ thuộc ít hơn vào quy mô đầu tư và nhiều hơn vào khả năng công nghệ giải quyết các vấn đề thực tiễn cho doanh nghiệp cũng như người dùng hằng ngày.