Steve Eisman, nhà đầu tư nổi tiếng nhờ dự đoán chính xác khủng hoảng cho vay thế chấp dưới chuẩn, gần đây đã chuyển sự chú ý sang lĩnh vực trí tuệ nhân tạo đang rất nóng bỏng. Trong một chương trình podcast gần đây, ông tiết lộ rằng một số công ty AI đang sử dụng một phương thức tài trợ từng đóng vai trò tai tiếng trong bê bối Enron và cuộc khủng hoảng năm 2008, đó là sử dụng các thực thể mục đích đặc biệt để tài trợ ngoài bảng cân đối kế toán, nhằm duy trì việc xây dựng các trung tâm dữ liệu khổng lồ.

Thực thể mục đích đặc biệt thường là các pháp nhân độc lập được doanh nghiệp thành lập cho các dự án cụ thể, với mục đích chính là huy động vốn mà không làm tăng nợ trên sổ sách của công ty mẹ. Eisman thừa nhận, ông từng nghĩ rằng những thao tác tài chính phức tạp này đã biến mất từ lâu khi các quy định được hoàn thiện, nhưng thực tế lại khiến ông sửng sốt. Ông nhắc lại rằng, Enron đã che giấu nợ và thổi phồng lợi nhuận bằng cách thành lập hàng loạt thực thể mục đích đặc biệt như vậy, và các ngân hàng Phố Wall trước khủng hoảng cũng tích lũy rủi ro ngầm khổng lồ thông qua các công cụ ngoài bảng tương tự. Ngày nay, những thủ đoạn này đang hồi sinh trong kỷ nguyên AI mới với quy mô lớn.

Theo quan sát của Eisman, sự bùng nổ của AI đang định hình lại hoàn toàn logic kinh doanh của các doanh nghiệp công nghệ lớn. Trước đây, các công ty như Microsoft, Alphabet, Oracle và Meta tận hưởng dòng tiền tự do dồi dào nhờ mô hình tài sản nhẹ. Tuy nhiên, khi nhu cầu về sức mạnh tính toán để huấn luyện và suy luận các mô hình lớn tăng vọt, các doanh nghiệp này buộc phải tham gia vào cuộc đua tài sản nặng, đòi hỏi chi tiêu khổng lồ để xây dựng trung tâm dữ liệu cùng các cơ sở hạ tầng điện và mạng lưới đi kèm. Dòng tiền nội bộ không còn đủ để đáp ứng mức chi tiêu vốn khổng lồ này, buộc họ phải chuyển sang thị trường trái phiếu và tín dụng.

Sự bùng nổ chi tiêu vốn này đã trực tiếp dẫn đến việc tỷ lệ đòn bẩy của doanh nghiệp tăng cao và xếp hạng tín nhiệm chịu áp lực. Lấy Oracle làm ví dụ, Eisman chỉ ra rằng hãng này gần đây bị S&P hạ xếp hạng xuống BBB-, chỉ còn một bước nữa là rơi vào hạng rác. Trong bối cảnh này, việc chuyển một phần nợ ra ngoài bảng cân đối kế toán trở thành một lựa chọn hấp dẫn để duy trì xếp hạng. Ông đặc biệt nhắc đến dự án trung tâm dữ liệu Hyperion của Meta tại Louisiana. Dự án này đã phát hành khoảng 27 tỷ USD nợ thông qua một thực thể mục đích đặc biệt được thành lập hợp tác với các tổ chức tín dụng tư nhân. Mặc dù Meta chỉ nắm giữ 20% cổ phần của thực thể này, nhưng lại gánh chịu rủi ro xây dựng trung tâm dữ liệu, cam kết thuê dài hạn tới 20 năm, cũng như rủi ro chậm tiến độ và vượt ngân sách. Việc đưa khoản nợ khổng lồ ra khỏi bảng cân đối kế toán khiến Eisman liên tưởng đến những kỹ thuật tài chính từng gây chấn động thị trường trong quá khứ.

Eisman nhấn mạnh, ông không hoàn toàn phủ nhận tính hợp pháp của thực thể mục đích đặc biệt, mà mối lo ngại cốt lõi của ông là khi quy mô đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI tăng trưởng mất kiểm soát, thị trường ngày càng phụ thuộc vào các cấu trúc tài chính phức tạp này để che giấu mức đòn bẩy thực tế. Nếu doanh nghiệp thực chất gánh chịu phần lớn rủi ro kinh tế nhưng lại làm nợ tàng hình trên sổ sách, thì các chỉ số tài chính truyền thống sẽ mất tác dụng, khiến nhà đầu tư khó nhận ra các nghĩa vụ dài hạn thực sự của doanh nghiệp. Đặc biệt, trong môi trường lãi suất cao hiện tại ở Mỹ, chi phí tài chính tăng cao khiến tài trợ ngoài bảng trở nên hấp dẫn hơn, nhưng cũng làm cho gánh nặng tiềm ẩn dài hạn trở nên nguy hiểm hơn.

Kể từ đầu năm đến nay, Eisman đã nhiều lần cảnh báo thị trường rằng sự thịnh vượng hiện tại của mảng AI phụ thuộc rất lớn vào việc liên tục đổ tiền của một số ít gã khổng lồ công nghệ. Giờ đây, sự chú ý của ông đã chuyển từ mức định giá sang cấu trúc tài chính. Việc xây dựng các trung tâm dữ liệu tiêu tốn hàng chục tỷ USD khiến tính chất cạnh tranh của ngành AI ngày càng giống với các lĩnh vực cơ sở hạ tầng như năng lượng hoặc viễn thông. Chìa khóa quyết định liệu bữa tiệc vốn này có thể tiếp diễn hay không có lẽ không chỉ nằm ở những đột phá về thuật toán hay sự lặp lại của chip, mà là liệu các ông lớn này có thể liên tục huy động vốn với chi phí thấp trong thực tế lãi suất cao hay không. Đối với Eisman, điều đáng lo ngại nhất không phải là bản thân công nghệ AI, mà là những mánh khóe tài chính quen thuộc của Phố Wall đang khoác lên mình lớp áo công nghệ mới để tái xuất.