Tài Trợ Hạ Tầng AI: Chiến Lược CapEx, OpEx và Đầu Tư GPU

Cập nhật ngày 11 tháng 12 năm 2025

Cập nhật tháng 12/2025: Đầu tư hạ tầng AI của Big Tech đạt 405 tỷ USD năm 2025. Morgan Stanley dự báo chi tiêu trung tâm dữ liệu 3 nghìn tỷ USD đến năm 2029 với khoảng trống tài trợ 1,5 nghìn tỷ USD. Cho vay đảm bảo bằng GPU đang mở rộng—CoreWeave huy động 2,3 tỷ USD bằng cách thế chấp H100 làm tài sản đảm bảo. OpenAI đang theo đuổi hợp đồng thuê GPU năm năm để cắt giảm chi phí 10-15%. Khấu hao kinh tế tập trung vào đầu kỳ với 30-40% trong năm đầu tiên khi phần cứng thế hệ mới đẩy nhanh tốc độ lỗi thời.

OpenAI dự định thuê GPU NVIDIA theo các thỏa thuận năm năm thay vì mua đứt, có khả năng cắt giảm chi phí phần cứng 10-15%.¹ CoreWeave huy động 2,3 tỷ USD bằng cách thế chấp GPU H100 làm tài sản đảm bảo cho khoản vay. Lambda thực hiện giao dịch bán và thuê lại trị giá 1,5 tỷ USD, thuê lại chính máy chủ của mình cho NVIDIA.² Những thương vụ này báo hiệu sự thay đổi căn bản trong cách các tổ chức tài trợ hạ tầng AI—từ chi tiêu vốn truyền thống sang kỹ thuật tài chính sáng tạo, coi GPU như tài sản có thể giao dịch.

Những con số thúc đẩy các quyết định này vượt xa ngân sách CNTT truyền thống. Các công ty Big Tech sẽ đầu tư hơn 405 tỷ USD vào hạ tầng AI trong năm 2025, tăng từ ước tính ban đầu 250 tỷ USD.³ Một nhà máy AI công suất 1GW có chi phí khoảng 40 tỷ USD. Morgan Stanley dự báo chi tiêu trung tâm dữ liệu 3 nghìn tỷ USD đến năm 2029, với khoảng trống tài trợ 1,5 nghìn tỷ USD.⁴ Đối với các CFO đang đánh giá đầu tư hạ tầng AI, cấu trúc tài trợ thường quan trọng ngang với việc lựa chọn công nghệ.

Thách thức CapEx

Quy mô đầu tư

Hạ tầng AI đòi hỏi vốn ở quy mô chưa từng có:⁵

Cam kết của các hyperscaler (2025): - Amazon: 100-125 tỷ USD (tăng từ 83 tỷ USD năm 2024) - Microsoft: 80 tỷ USD - Alphabet: 75-85 tỷ USD - Meta: 60-65 tỷ USD

Chi phí phần cứng: - Một GPU H100: 25.000-40.000 USD - Hệ thống DGX H100 (8 GPU): trên 300.000 USD - Rack GB200 NVL72: trên 3 triệu USD - Cụm 1.000 GPU: 30-50 triệu USD - Cụm 10.000 GPU: 300-500 triệu USD

Hệ số nhân hạ tầng: Phần cứng GPU chỉ chiếm 50-60% tổng chi phí hạ tầng AI. Mạng, hạ tầng điện, hệ thống làm mát và xây dựng cơ sở nhân lên khoản đầu tư.

Thực tế khấu hao

Kinh tế học GPU khác biệt căn bản so với tài sản CNTT truyền thống:⁶

Lỗi thời công nghệ nhanh chóng: - H100 ra mắt năm 2022, thế hệ kế tiếp GB200 giao hàng năm 2025 - Các GPU đời trước (V100 → A100 → H100) mất 40-60% giá trị trong vòng 18-24 tháng sau khi sản phẩm kế nhiệm ra mắt - Vòng đời kinh tế hữu ích: 3-4 năm (so với 5-7 năm cho máy chủ truyền thống)

Lịch khấu hao: - Khấu hao kế toán: Thông thường 3-5 năm theo đường thẳng - Khấu hao kinh tế: Tập trung đầu kỳ, 30-40% trong năm đầu - Cân nhắc thuế: Khấu hao nhanh có thể mang lại lợi ích sớm

Sự không chắc chắn về giá trị còn lại: Các bên cho vay định giá khoản vay đảm bảo bằng GPU gặp khó khăn trong việc dự đoán giá trị còn lại. Những gì có giá trị 35.000 USD hôm nay có thể chỉ còn 10.000 USD trong ba năm khi phần cứng thế hệ mới thống trị.

Các mô hình tài trợ

Thuê hoạt động (Operating leases)

Thuê hoạt động chuyển đổi CapEx lớn thành OpEx có thể dự đoán:⁷

Cấu trúc: - Bên cho thuê sở hữu thiết bị - Bên thuê thanh toán hàng tháng/quý - Thiết bị trả lại cho bên cho thuê khi hết hạn - Các khoản thanh toán được coi là chi phí hoạt động

Ưu điểm: - Không yêu cầu thanh toán trước lớn - Dự trữ tiền mặt vẫn thanh khoản - Xử lý ngoại bảng (tùy thuộc vào chuẩn mực kế toán) - Làm mới công nghệ được tích hợp vào cấu trúc kỳ hạn - Rủi ro lỗi thời được chuyển cho bên cho thuê

Điều khoản thông thường: - Thời hạn: 24-36 tháng (phù hợp với vòng đời phần cứng) - Cấu trúc thanh toán: Hàng tháng, cố định hoặc theo mức sử dụng - Tùy chọn cuối kỳ: Trả lại, gia hạn, hoặc mua với giá thị trường hợp lý

Phù hợp nhất cho: Các tổ chức ưu tiên linh hoạt, bảo toàn tiền mặt, hoặc chưa chắc chắn về chiến lược AI dài hạn.

Thuê tài chính/Thuê vốn (Finance/Capital leases)

Thuê tài chính mang lại lợi ích sở hữu với sự linh hoạt thanh toán:⁸

Cấu trúc: - Bên thuê ghi nhận tài sản và nợ phải trả trên bảng cân đối kế toán - Các khoản thanh toán bao gồm gốc và lãi - Bên thuê có quyền sở hữu khi hết hạn - Được coi là chi phí tài chính thay vì chi phí hoạt động

Ưu điểm: - Tổng chi phí thấp hơn thuê hoạt động trong dài hạn - Toàn quyền kiểm soát việc sử dụng và bảo trì thiết bị - Tích lũy vốn chủ sở hữu trong tài sản - Được hưởng lợi ích thuế từ khấu hao

Điều khoản thông thường: - Thời hạn: 36-60 tháng - Lãi suất: 8-15% tùy thuộc vào mức tín nhiệm - Mua lại: 1 USD hoặc giá thị trường hợp lý khi hết hạn

Phù hợp nhất cho: Các tổ chức chắc chắn về yêu cầu dài hạn và muốn có lợi ích sở hữu với dòng tiền có thể quản lý được.

Vay mua thiết bị

Tài trợ truyền thống để mua đứt:⁹

Cấu trúc: - Tổ chức tài chính cung cấp khoản vay cho giá mua - Tổ chức sở hữu thiết bị ngay từ ngày đầu - Thanh toán gốc và lãi định kỳ - Thiết bị đóng vai trò tài sản đảm bảo

Ưu điểm: - Sở hữu và kiểm soát ngay lập tức - Lợi ích khấu hao từ ngày đầu - Không có sự không chắc chắn cuối kỳ - Tiềm năng tổng chi phí thấp hơn

Điều khoản thông thường: - Thời hạn: 36-60 tháng - Lãi suất: 8-12% cho các công ty uy tín - Đặt cọc: thường 10-20%

Phù hợp nhất cho: Các tổ chức có vốn mạnh, tín dụng tốt và tin tưởng vào tuổi thọ công nghệ.

GPU-as-a-Service (GPUaaS)

Mô hình tiêu thụ dựa trên đám mây:¹⁰

Cấu trúc: - Nhà cung cấp sở hữu và vận hành hạ tầng - Khách hàng trả theo giờ/token/yêu cầu - Không cam kết vốn - Sẵn sàng ngay lập tức

Mô hình định giá: - Theo nhu cầu: 2-4 USD/giờ mỗi H100 - Đặt trước: Giảm 30-40% cho cam kết 1-3 năm - Spot: Giảm 50-70% với rủi ro bị gián đoạn

Ưu điểm: - Không đầu tư vốn - Khả năng mở rộng ngay lập tức - Không gánh nặng vận hành - Linh hoạt địa lý

Nhược điểm: - Chi phí dài hạn cao hơn khi sử dụng ổn định - Phụ thuộc vào tính sẵn có của nhà cung cấp - Tùy chỉnh hạn chế

Phù hợp nhất cho: Khối lượng công việc thay đổi, thử nghiệm, hoặc các tổ chức không có chuyên môn về hạ tầng.

Cấu trúc tài trợ nâng cao

Cho vay đảm bảo bằng GPU

GPU đã trở thành tài sản thế chấp cho các công ty AI:¹¹

Quy mô thị trường: Các startup đám mây AI đã mở khóa hơn 11 tỷ USD tài trợ bằng cách thế chấp chip NVIDIA làm tài sản đảm bảo. CoreWeave, Lambda và Crusoe đã xây dựng kho GPU hàng tỷ USD được tài trợ thông qua cho vay đảm bảo bằng tài sản.

Cấu trúc: - Bên vay thế chấp kho GPU làm tài sản đảm bảo - Bên cho vay ứng trước 50-70% giá trị GPU - Lãi suất: 12-15% (phản ánh rủi ro khấu hao) - Yêu cầu điều khoản ràng buộc về mức sử dụng và bảo trì GPU

Các thương vụ chính: - CoreWeave: 2,3 tỷ USD nợ đảm bảo bằng H100 (lãi suất khoảng 14%) - Lambda: Khoản vay 1,5 tỷ USD đảm bảo bằng kho GPU - Nhiều startup AI khác: Tổng cộng hơn 11 tỷ USD tài trợ đảm bảo bằng GPU

Cân nhắc của bên cho vay: - Rủi ro khấu hao đòi hỏi tỷ lệ ứng trước thận trọng - Logistics thu hồi (khả năng tái tiếp thị GPU) - Điều khoản ràng buộc về mức sử dụng bảo vệ giá trị còn lại - Yêu cầu bảo hiểm cho phần cứng

Phù hợp nhất cho: Các công ty tập trung vào AI có kho GPU đáng kể đang tìm kiếm vốn tăng trưởng mà không pha loãng cổ phần.

Thỏa thuận bán và thuê lại

Các công ty tiền tệ hóa tài sản GPU hiện có:¹²

Cấu trúc: - Công ty bán hạ tầng GPU cho nhà đầu tư - Công ty thuê lại thiết bị để tiếp tục sử dụng - Nhận tiền mặt ngay lập tức từ việc bán - Thanh toán tiền thuê trong suốt kỳ hạn

Ví dụ (Lambda/NVIDIA): Lambda bán máy chủ cho nhà đầu tư và thuê lại, với NVIDIA trở thành khách hàng lớn nhất của Lambda cho công suất thuê.

Ưu điểm: - Thanh khoản ngay lập tức từ tài sản hiện có - Giữ quyền kiểm soát vận hành - Có thể xử lý ngoại bảng - Chuyển đổi tài sản sở hữu thành chi phí hoạt động

Điều khoản thông thường: - Giá bán: 70-90% giá thị trường hợp lý - Kỳ hạn thuê: 3-5 năm - Lãi suất ngầm: 10-15%

Phù hợp nhất cho: Các công ty có hạ tầng GPU hiện có cần vốn để mở rộng hoặc hoạt động.

Cấu trúc thuê tổng hợp

Các thỏa thuận phức tạp tách biệt quyền sở hữu kinh tế khỏi quyền sở hữu pháp lý:¹³

Ví dụ (Blue Owl/Meta): Blue Owl đảm bảo khoản vay 27 tỷ USD để xây dựng trung tâm dữ liệu. Meta thuê cơ sở và sở hữu 20% của thực thể nắm giữ nhưng nhận toàn bộ năng lực tính toán. Khoản vay không bao giờ xuất hiện trên bảng cân đối kế toán của Meta.

Cấu trúc: - Công ty mục đích đặc biệt (SPV) sở hữu tài sản - Khách hàng lớn cung cấp bảo đảm doanh thu - Bên cho vay tài trợ dự án cung cấp nợ - Khách hàng có năng lực tính toán mà không ảnh hưởng bảng cân đối kế toán

Ưu điểm: - Tối ưu hóa bảng cân đối kế toán - Chuyển rủi ro cho nhà đầu tư tài chính - Tiếp cận lãi suất tài trợ dự án - Năng lực mà không gánh nặng sở hữu

Phù hợp nhất cho: Các doanh nghiệp lớn có tín dụng mạnh tìm kiếm năng lực ngoại bảng.

Cân nhắc ROI

Thách thức đo lường

ROI hạ tầng AI vẫn khó định lượng:¹⁴

Tỷ lệ thành công: - 80% dự án AI không mang lại giá trị kỳ vọng (trung bình ngành) - 95% sáng kiến AI doanh nghiệp thất bại (nghiên cứu MIT) - Các triển khai thành công đạt ROI trung bình 383% - 42% công ty đã hủy bỏ hầu hết các sáng kiến AI năm 2025 (tăng từ 17% năm 2024)

Kỳ vọng thời gian: - 50% tổ chức kỳ vọng ROI trong vòng 3 năm - 33% dự đoán khung thời gian 3-5 năm - Chỉ 10% báo cáo hiện đang nhận được ROI đáng kể - 31% lãnh đạo kỳ vọng đo lường trong vòng 6 tháng (có thể quá lạc quan)

Tiến hóa các chỉ số

Năng suất đã vượt qua lợi nhuận trở thành chỉ số ROI chính cho đầu tư AI năm 2025:¹⁵

Chỉ số truyền thống (thường không đủ): - Tiết kiệm chi phí từ tự động hóa - Phân bổ doanh thu từ tính năng AI - Hiệu quả nhân sự

Chỉ số mới nổi: - Tăng tốc thời gian đến insight - Cải thiện chất lượng quyết định - Phát triển năng lực cạnh tranh - Giá trị giảm thiểu rủi ro

Góc nhìn CFO: Các tổ chức đầu tư hàng chục triệu USD vào hạ tầng AI gặp khó khăn trong việc định lượng cải thiện năng suất và tiết kiệm chi phí vận hành. Khó khăn trong đo lường khiến việc biện minh đầu tư hạ tầng tiếp tục với hội đồng quản trị trở nên thách thức.

Khung biện minh đầu tư

Biện minh dựa trên năng lực: Thay vì dự báo ROI cụ thể, một số tổ chức biện minh hạ tầng AI như đầu tư năng lực: - Cần thiết về mặt cạnh tranh (đối thủ đang đầu tư) - Nền tảng cho đổi mới tương lai - Thu hút và giữ chân nhân tài - Tính linh hoạt chiến lược

Phương pháp đầu tư theo giai đoạn: 1. Thí điểm với GPUaaS đám mây (cam kết tối thiểu) 2. Mở rộng với năng lực đặt trước (cam kết vừa phải) 3. Xây dựng hạ tầng sở hữu chỉ sau khi đã chứng minh giá trị

Giảm thiểu rủi ro: - Bắt đầu với kỳ hạn thuê ngắn hơn - Duy trì linh hoạt đám mây cho công suất dư thừa - Đàm phán điều khoản làm mới công nghệ - Yêu cầu chỉ số thành công rõ ràng trước khi mở rộng

Khung quyết định

Phân tích xây dựng vs. thuê

Ưu tiên xây dựng (hạ tầng sở hữu) khi: - Mức sử dụng vượt 60-70% ổn định - Khối lượng công việc có thể dự đoán và ổn định - Chủ quyền dữ liệu yêu cầu tại chỗ - Cấu hình chuyên biệt mang lại lợi thế - Chắc chắn về khung thời gian 3+ năm

Ưu tiên thuê (đám mây/thuê) khi: - Mức sử dụng dưới 50% - Khối lượng công việc thay đổi hoặc thử nghiệm - Làm mới công nghệ nhanh có giá trị - Ưu tiên bảo toàn vốn - Không chắc chắn về yêu cầu dài hạn

Tính toán hòa vốn

So sánh tổng chi phí sở hữu giữa các mô hình:

Xây dựng (khung thời gian 3 năm):
- Phần cứng: 30 triệu USD (1.000 H100 @ 30.000 USD)
- Hạ tầng: 15 triệu USD (điện, làm mát, cơ sở)
- Vận hành: 9 triệu USD (3 triệu USD/năm nhân sự)
- Giá trị khấu hao: -20 triệu USD (còn lại)
= Chi phí ròng: 34 triệu USD (0,48 USD/giờ-GPU với mức sử dụng 80%)

Thuê (khung thời gian 3 năm):
- Chi phí đám mây: 52,5 triệu USD (2 USD/giờ-GPU × 8.760 giờ × 1.000 × 3 năm × 0,80)
= Chi phí ròng: 52,5 triệu USD (0,75 USD/giờ-GPU)

Thuê hoạt động (thuê hoạt động 3 năm):
- Thanh toán hàng tháng: 1,2 triệu USD (1.200 USD/GPU × 1.000)
- Tổng 3 năm: 43,2 triệu USD
= Chi phí ròng: 43,2 triệu USD (0,61 USD/giờ-GPU)

Mức sử dụng hòa vốn thay đổi theo mô hình nhưng thường rơi vào khoảng 50-65% khi so sánh sở hữu vs. đám mây.

Ma trận lựa chọn tài trợ

[Nội dung bị cắt ngắn để dịch]