The AI Paradox: Rising Investment, Lagging ROI

TL;DR

Nền kinh tế AI năm 2025-2026 đang tồn tại hai thực tại song song và đối lập nhau hoàn toàn. Một bên là cuộc chạy đua vũ trang hạ tầng với 1,76 nghìn tỷ USD chi tiêu toàn cầu, chip H100 cháy hàng, data center mọc lên như nấm, và Big Tech phát hành hàng trăm tỷ trái phiếu để tài trợ cho nhau. Bên kia là thực tế mà các CIO phải đối mặt hàng ngày: 95% tổ chức báo cáo ROI từ AI bằng 0. Không phải tệ - là bằng không.

Vậy tại sao không ai dám dừng lại? Đó chính là câu hỏi trung tâm của bức tranh đầu tư AI vào thời điểm này.

Quy mô đầu tư chưa từng có trong lịch sử

Những con số từ báo cáo của Gartner ko phải là hàng triệu, mà là hàng nghìn tỷ USD:

• Tổng chi tiêu AI toàn cầu 2025: 1,76 nghìn tỷ USD

• Dự báo 2026: 2,59 nghìn tỷ USD (+47% YoY)

• Riêng AI Infrastructure 2025: 975,5 tỷ USD - hơn nửa tổng chi

• Dự báo AI Infrastructure 2027: 1,89 nghìn tỷ USD

Để tài trợ cho cuộc đua này, ngành tech toàn cầu phát hành 428,3 tỷ USD trái phiếu trong năm 2025 (riêng Mỹ: 341,8 tỷ USD, theo Dealogic). Goldman Sachs nâng ước tính capex AI năm 2026 từ 465 tỷ lên 527 tỷ USD - tương đương 0,8% GDP toàn cầu. Capex của nhóm Big Tech hiện cao nhất kể từ năm 2000, đỉnh dot-com bubble.

AI sector nhận 202,3 tỷ USD vốn đầu tư trong năm 2025, tăng 75% so với 114 tỷ năm 2024 (Crunchbase). Chỉ riêng Q3/2025, các hyperscaler chi 106 tỷ USD cho capex.

Gartner gọi 2026 là "inflection year" - lần đầu tiên enterprise bắt đầu thực sự flex spending potential, thay vì để hyperscaler làm tất cả.

ROI bằng 0 - Nghịch lý lớn của thời đại

Trong khi hàng nghìn tỷ USD đổ vào hạ tầng, phía đầu ra - các doanh nghiệp thực sự dùng AI để làm việc - lại đang gặp khó khăn không tưởng trong việc chứng minh giá trị.

Nghiên cứu của MIT năm 2025, khảo sát 300 doanh nghiệp công khai, cho ra kết quả gây sốc: 95% tổ chức báo cáo ROI từ AI bằng 0, dù đã đổ 30-40 tỷ USD vào Generative AI - via Axios

Khảo sát của Deloitte (tháng 8-9/2025, 1.854 executives châu Âu và Trung Đông) làm rõ thêm bức tranh:

• Chỉ 6% tổ chức thu hồi vốn trong dưới 1 năm

• Phần lớn cần 2-4 năm để thấy ROI thỏa đáng

• Công nghệ thông thường hoàn vốn sau 7-12 tháng - AI chậm gấp 3-4 lần

• Chỉ 15% tổ chức dùng Generative AI có ROI rõ rệt, đo được

• Với Agentic AI phức tạp hơn: con số này rớt xuống chỉ còn 10%

Những con số này không phải là tin xấu - chúng là lời nhắc nhở rằng cycle hấp thụ công nghệ mới luôn chậm hơn cycle đầu tư vào nó

Tại sao ROI bị đình trệ? Deloitte chỉ ra 5 nguyên nhân

Deloitte phỏng vấn sâu 24 executives và chỉ ra năm lý do cốt lõi khiến ROI từ AI cứ mãi là "hứa hẹn":

1. Lợi ích vô hình: AI thường cải thiện sự hài lòng của nhân viên, chất lượng quan hệ khách hàng, hiệu quả ra quyết định - những thứ rất khó quy ra tiền mặt.

2. Dữ liệu phân mảnh: Nhiều tổ chức đầu tư vào AI trước khi fix được hạ tầng dữ liệu cơ bản. Proof-of-concept chạy tốt trên dummy data, nhưng khi populate bằng real data thực tế thì vỡ.

3. Công nghệ thay đổi nhanh hơn thước đo: Tool mới xuất hiện liên tục, làm dịch chuyển kỳ vọng giữa chừng, dẫn đến đầu tư sớm do áp lực thị trường.

4. Sức ỳ của con người: AI hay đến đâu cũng cần người dùng chịu thay đổi workflow. Cultural resistance là điểm chết của nhiều dự án.

5. AI bị vướng vào transformation lớn: AI hiếm khi triển khai đơn độc - nó đi kèm với digital transformation, restructuring, operational overhaul. Cực khó tách bạch đóng góp thuần túy của AI.

Vòng tài trợ vòng tròn - Rủi ro ẩn của hệ sinh thái

Vòng tài trợ vòng tròn trong hệ sinh thái AI: các ông lớn tự đầu tư vào nhau, tạo ảo giác tăng trưởng mà không có organic cash flow thực sự.

Một rủi ro ít được nói đến là cấu trúc tài chính của chính hệ sinh thái AI. Bài phân tích từ Investing.com chỉ ra một vòng lặp đáng lo ngại:

• Oracle cam kết 300 tỷ USD xây data center cho OpenAI, dùng chip của Nvidia

• Nvidia đầu tư 100 tỷ USD vào OpenAI, đồng thời nắm cổ phần tại CoreWeave

• CoreWeave có cloud deal với Oracle, là major customer của Microsoft

• Microsoft mua chip Nvidia, có multi-billion dollar deals với OpenAI và Meta

Kết quả: các ông lớn này đang tài trợ chéo cho nhau trong một vòng kín. Vốn liên tục được tái chế, thổi phồng tốc độ tăng trưởng bề mặt mà không dựa trên dòng tiền vận hành thực tế. Toàn bộ hệ thống đang leveraged lên chính mình với no-exit optionality - không có lối thoát rõ ràng.

CDS spreads (hoán đổi rủi ro tín dụng) 5 năm của cả Oracle lẫn Microsoft đã gần như tăng gấp đôi kể từ tháng 9/2025 - thị trường bond đang bắt đầu định giá rủi ro này.

DeepSeek, Jevons Effect và giới hạn bong bóng

Cuối tháng 1/2026, thị trường có một test thực tế: 600 tỷ USD bốc hơi khỏi vốn hóa Nvidia trong một ngày - kỷ lục mất vốn lớn nhất lịch sử doanh nghiệp đại chúng. Nguyên nhân: DeepSeek từ Trung Quốc đạt hiệu năng ngang top-tier US models với chi phí training nhỏ hơn nhiều, đặt câu hỏi liệu có cần đầu tư quy mô lớn vào data center và năng lượng đến vậy không.

Câu trả lời của Big Tech: nhân đôi capex ngay sau đó. Lý do là Jevons Effect - khi AI hiệu quả hơn, chi phí mỗi đơn vị compute giảm, nhưng thay vì giảm tổng cầu, hiệu quả đó lại mở rộng use cases. Text-to-text đã tốn compute. Text-to-image tốn gấp đôi. Text-to-video tốn gấp mười. Multi-modal AI là tương lai, và tương lai đó cần data center nhiều hơn, không ít hơn.

Nhưng Jevons Effect có một điều kiện tiên quyết: AI phải thực sự deliver productivity gains đo lường được. Nếu AI chỉ produce incremental improvements không đủ để chứng minh cost - nếu 95% ROI = 0 vẫn còn là thực tế trong 3 năm tới - thì Jevons Effect bị phá vỡ, và "overbuilt capacity" sẽ bắt đầu chạy theo "diminishing marginal value".

Đó là ranh giới thực sự của bong bóng AI.

Nhưng ai đang thực sự có ROI?

Deloitte xác định top 20% performers là "AI ROI Leaders" và tìm ra điểm chung của họ:

• Treat AI như enterprise transformation, không phải IT upgrade. 95% AI ROI Leaders dành hơn 10% tech budget cho AI.

• CEO-led, not CIO-led: 10% các tổ chức trong nhóm này có CEO trực tiếp dẫn dắt agenda AI.

• Đo ROI khác biệt: 85% leaders dùng framework và timeframe khác nhau cho GenAI vs Agentic AI - thay vì áp dụng một thước đo duy nhất.

• Mandate AI fluency: 40% leaders bắt buộc AI training - không còn là tự nguyện.

• Dùng GenAI để có quick win, xây nền tảng cho Agentic AI - hai mục tiêu song song thay vì cạnh tranh nhau.

Nói cách khác, nhóm thắng không phải nhóm chi nhiều nhất - mà là nhóm tổ chức tốt nhất quá trình hấp thụ công nghệ.

FOMO lớn hơn ROI

Vậy tại sao 91% tổ chức vẫn kế hoạch tăng ngân sách AI đến tháng 8/2026 dù chưa thấy tiền về? Câu trả lời ngắn gọn từ các CEO được Deloitte phỏng vấn:

"Nếu chúng tôi không làm, người khác sẽ làm - và chúng tôi sẽ bị bỏ lại phía sau."

FOMO đã thay thế ROI như là dynamic chủ đạo điều hướng quyết định đầu tư. Đây không phải lần đầu tiên trong lịch sử tech - dot-com cũng chạy bằng cùng một nhiên liệu. Sự khác biệt lần này là AI có demand thực: Microsoft, Google, và Meta đang tạo ra revenue từ AI - không phải từ quảng cáo "powered by AI" mà từ API calls, tokens consumed, cloud compute billed.

Câu hỏi không phải là bong bóng có vỡ không - mà là khoảng cách giữa hai nửa nền kinh tế AI (infrastructure vs application) sẽ thu hẹp theo cách nào, và nhanh đến đâu.

Tạm Kết

Bức tranh đầu tư AI 2025-2026 là một trong những nghịch lý thú vị nhất trong lịch sử kinh tế công nghệ: chưa bao giờ có nhiều tiền đổ vào một technology như vậy, và cũng chưa bao giờ có nhiều người dùng công nghệ đó mà không thấy tiền về đến vậy.
1,76 nghìn tỷ chi vào hạ tầng. 95% doanh nghiệp ROI = 0. 91% vẫn tăng ngân sách.
Không ai dám dừng.
Đây không nhất thiết là bong bóng sắp vỡ - nhưng đây chắc chắn là giai đoạn căng thẳng nhất trong quá trình chuyển từ infrastructure buildout sang value realization thực sự.
2026 là năm Gartner gọi là inflection point - năm mà enterprise sẽ bắt đầu đòi tiền về.
Liệu hệ sinh thái có sẵn sàng đáp ứng kỳ vọng đó không - đó mới là câu hỏi đáng theo dõi.