- Capex trung tâm dữ liệu đã đạt khoảng 930 tỷ USD chỉ trong 6 năm, vượt tổng chi tiêu lũy kế của các siêu dự án tiêu biểu tại Mỹ
- Đây là biểu đồ so sánh theo USD năm 2024 đã điều chỉnh theo lạm phát
- Các siêu dự án trước đây như Interstate Highway System (620 tỷ USD, 37 năm), US Railroads (550 tỷ USD, 71 năm) đều là các khoản đầu tư kéo dài trong thời gian dài
- Capex trung tâm dữ liệu hiển thị cả mốc cơ sở năm 2025 và kế hoạch năm 2026, với tốc độ tăng vượt trội áp đảo so với các dự án khác
- Các con số dựa trên ước tính tỷ trọng trung tâm dữ liệu trong capex của nhóm 5 hyperscaler lớn của Mỹ gồm Amazon, Microsoft, Alphabet, Meta, Oracle
Tổng quan biểu đồ
- Tiêu đề là "Data centers vs. megaprojects", phụ đề là chi phí lũy kế đã điều chỉnh theo lạm phát (đơn vị: tỷ USD)
- Trục X là số năm đã trôi qua kể từ khi chương trình bắt đầu, trục Y là tổng chi tiêu lũy kế (tối đa quy mô 1 nghìn tỷ USD)
- Tất cả các khoản tiền đều được quy đổi theo USD năm 2024
Quỹ đạo capex trung tâm dữ liệu
- Capex trung tâm dữ liệu đạt tổng chi lũy kế khoảng 930 tỷ USD chỉ sau 6 năm, được đánh dấu tại mốc cơ sở năm 2025
- Kế hoạch năm 2026 được hiển thị bằng đường nét đứt, theo quỹ đạo vượt mốc 1 nghìn tỷ USD
- Trên biểu đồ, nó cho thấy độ dốc lớn hơn rất nhiều so với mọi siêu dự án khác
Các siêu dự án được dùng để so sánh
- Interstate Highway System: 620 tỷ USD, 37 năm
- US Railroads: 550 tỷ USD, 71 năm
- F-35 Program: 400 tỷ USD, 25 năm (lũy kế đến hiện tại)
- Apollo Program: 257 tỷ USD, 14 năm
- Marshall Plan: 170 tỷ USD, 4 năm
- International Space Station: 150 tỷ USD, 27 năm
- Manhattan Project: 36 tỷ USD, 5 năm
Phương pháp tính dữ liệu
- AI capex được tính từ ước tính tỷ trọng trung tâm dữ liệu trong capex toàn cầu được báo cáo của 5 hyperscaler lớn của Mỹ (Amazon, Microsoft, Alphabet, Meta, Oracle)
- Sử dụng dữ liệu từ Epoch AI + Platformonomics
- Giả định tỷ trọng trung tâm dữ liệu tăng từ khoảng 55% vào năm 2020 lên khoảng 80% vào năm 2026
- Không bao gồm các hyperscaler Trung Quốc
Nguồn
- Company reports, Epoch AI, FHWA, NASA, CRS, GAO, Brookings
1 bình luận
Ý kiến trên Hacker News
Nhìn theo tỷ trọng so với GDP của Mỹ như trong tweet này thì có thể thấy bớt giật gân hơn
Nhưng đồng thời điều đó cũng làm nổi bật hơn việc đường sắt từng là một sự kiện công nghiệp lớn đến mức nào
Các megaproject ngày xưa có thời gian khấu hao kéo dài hàng chục năm, và nhiều tuyến đường sắt, cầu, hầm, đập đã hơn 50~100 năm tuổi vẫn còn được sử dụng chỉ với bảo trì
Trong khi đó, GPU, một hạng mục chi tiêu lớn hiện nay, lại được khấu hao chỉ trong khoảng 6 năm, nên nếu nhìn theo mức khấu hao hằng năm thì chi tiêu hiện tại còn áp đảo hơn rất nhiều
Thời đó bản thân khái niệm GDP còn chưa tồn tại, nên mọi con số như vậy đều là tính toán hồi cứu và có sai số lớn
Tôi có cảm giác hiện nay có động cơ muốn đẩy số liệu đường sắt lên cao nhất có thể để tạo tiền lệ cho đầu tư trung tâm dữ liệu
Tôi nghi ngờ việc so sánh đầu tư của thời kỳ mà GDP hiện đại còn được ước tính rất thiếu chính xác bằng tỷ trọng GDP có thực sự phản ánh đúng quy mô toàn bộ nền kinh tế hay không
Đó là thời chưa có tài chính hiện đại, chưa có thuế thu nhập, và phần lớn lao động vẫn làm nông nghiệp; nên tôi tự hỏi mức độ mà một người bình thường thời ấy cảm nhận chi phí đường sắt có thực sự nằm trên cùng một trục so sánh với cách người nộp thuế ngày nay cảm nhận chi phí F-35 hay không
Việc chi tiêu của Mỹ cho riêng một dòng F-35 ngang ngửa Marshall Plan để tái thiết châu Âu sau Thế chiến II, Interstate Highway System, hoặc tổng toàn bộ đầu tư vào trung tâm dữ liệu cho thấy ưu tiên được đặt ở đâu rất rõ ràng
Apollo, Manhattan Project, ISS, Interstate Highway System, Marshall Plan, F-35 trong danh sách đều có điểm chung là các dự án được chính phủ đầu tư vì lợi ích công dài hạn nên không bị yêu cầu ROI ngắn hạn
Lợi ích của những dự án như vậy quay trở lại theo nhịp rất dài, dưới dạng tăng trưởng kinh tế, an ninh, tiến bộ khoa học sau hàng chục năm
Đặc biệt, Marshall Plan có thể xem như đã trả cổ tức suốt 77 năm, trong đó có khía cạnh giúp ngăn thiện cảm của châu Âu với Mỹ chuyển thành chủ nghĩa bảo hộ mạnh tay chống Big Tech
Ngược lại, đường sắt và AI datacenters là đầu tư tư nhân nên không có dư địa chờ 50 năm
Cũng như sau khi bong bóng đường sắt sụp đổ đã xảy ra cú sốc kinh tế lớn, tôi lo rằng nếu OpenAI không chứng minh được khả năng hoàn vốn từng phần trong năm nay hoặc quanh đó thì có thể sẽ xuất hiện một cú sốc tương tự, cùng với một đợt IPO thất bại
Tôi thấy đây là một phép so sánh hơi lệch về mặt phân loại
Chỉ riêng đường sắt là ví dụ về xây dựng hạ tầng do doanh nghiệp tư nhân triển khai ở quy mô lớn, nên mới là trường hợp gần giống nhất
Nếu muốn so với cơn bùng nổ trung tâm dữ liệu thì có lẽ nên so với xây nhà máy, mở rộng lưới điện, hệ thống cấp nước, đường ống khí đốt, hay điện khí hóa đầu thế kỷ 20 thì phù hợp hơn
Nếu không có đối tượng so sánh tương đương mà chỉ nêu con số thật lớn thì không thể biết đó có thực sự là điều đặc biệt phi thường hay không
Cũng giống như nếu lấy tử số để nói rằng mỗi phút tôi ăn được một số lượng gì đó cực lớn, thì khi thêm ngữ cảnh vào chẳng ai còn thấy ấn tượng nữa
Panic of 1873 từng có thời được gọi là Great Depression, và cuộc hoảng loạn năm 1893 cũng bắt nguồn từ đầu tư quá mức và bong bóng vỡ
AI hiện nay trông cũng rất giống ở chỗ đầu tư quy mô lớn đi trước trong khi lợi nhuận chắc chắn thì chưa thấy
Ai cũng biết phần mềm và phần cứng sẽ ngày càng hiệu quả hơn và rẻ hơn theo thời gian, tức giá trị sẽ giảm xuống, nhưng bằng chứng cho thấy lợi ích phía người dùng đủ để biện minh cho quy mô đầu tư này vẫn còn yếu
Nếu bong bóng vỡ thì thứ bị đánh đầu tiên có lẽ không phải ngân hàng mà là vốn tư nhân; và nếu bảng cân đối kế toán của các hyperscaler và tech unicorn sụp đổ thì những công ty xây trên đó, việc làm, và cả tài sản hộ gia đình thông qua S&P 500 đều có thể chịu hiệu ứng dây chuyền
Không dễ kỳ vọng cứu trợ như khủng hoảng ngân hàng, nên cú sốc có thể còn tức thời hơn
Gần 10% lãnh thổ quốc gia đã được giao cho các công ty đường sắt để hoàn thành dự án đó
Còn LLM thực sự đang tạo ra bao nhiêu giá trị kinh tế thì giờ đã đến lúc phải đưa ra con số
Đã qua vài năm rồi nên lẽ ra phải có thể nói về kết quả cụ thể
Thiết bị đưa vào trung tâm dữ liệu là tài sản mất giá trị trước cả mốc 10 năm, và điện cũng thường được chống bằng tua-bin khí, nên tôi không thấy ấn tượng rằng nó để lại hạ tầng dài hạn
Tôi nghĩ nỗi bất an với AI sẽ nhanh chóng biến mất nếu nó giải được chỉ một vấn đề quan trọng của nhân loại
Ví dụ như một đột phá cỡ ống nano carbon cho thang máy không gian hay nhiệt hạch bền vững thì bầu không khí sẽ thay đổi ngay
Máy đánh chữ hay laptop lúc mới ra đời chắc cũng từng bị hoài nghi tương tự
Tôi nghĩ một ví dụ lớn bị thiếu trong so sánh này là vũ khí hạt nhân
Mỹ đã chi khoảng 12 nghìn tỷ USD cho vũ khí hạt nhân từ năm 1940 đến 1996 theo giá USD năm 2024, và phần lớn tập trung vào thập niên 1950 và đầu thập niên 1960
Có thể xem số liệu liên quan tại Wikipedia: Nuclear weapons of the United States
Tôi ngày càng hoài nghi liệu mức chi tiêu và rủi ro này có thực sự phù hợp hay không
Tôi lo rằng tập thể chúng ta đang bị AI mê hoặc đến mức đưa ra những quyết định không mấy lành mạnh
Trên YouTube, Ed Zitron thường nói về chủ đề này với sự tức giận khá rõ, và cũng khá thú vị, dễ đồng cảm
Vì các phòng thí nghiệm AI lớn vẫn đang cạnh tranh quyết liệt để giành compute, và nhu cầu suy luận dường như cũng khó mà theo kịp
Tôi nghĩ đây không phải là một dự án đơn lẻ, mà là hiện tượng đổ tiền vào compute trên hàng trăm tới hàng nghìn dự án tương tự
Nói ví von thì nó gần với việc gom toàn bộ chi tiêu cho hạ tầng giao thông trong một giai đoạn, chứ không phải một dự án riêng lẻ nào đó
Liên quan đến chủ đề này, bài trình bày của Justin Lebar thực sự rất hay
Ông ấy là người tạo ra xla compiler và cũng từng làm ở OpenAI; xem bài nói này sẽ giúp nắm bối cảnh tốt hơn
Liên quan đến cuộc thảo luận này, một biểu đồ khác cũng khá đáng tham khảo
Tôi thắc mắc liệu đây có phải là chi tiêu đã thực sự được giải ngân hay không
Là số tiền thực sự đã được chi, hay chỉ là mức cam kết kiểu “chúng tôi sẽ đầu tư $X” thì tôi vẫn chưa rõ
Tôi cũng muốn biết các hợp đồng kiểu sở hữu chéo tuần hoàn được phản ánh như thế nào
Tôi muốn biết chính xác datacenter capex ở đây bao gồm những gì
Đặc biệt là liệu có tính cả cơ sở phát điện hay không
Kể cả khi làn sóng AI không đạt được kết quả như kỳ vọng, nếu đã xây được nhiều hạ tầng phát điện như điện mặt trời, điện gió, thủy điện thì bản thân điều đó cũng có thể là một thành quả lớn
Ngay cả khi gắn thêm pin vẫn không đủ, và trên thực tế nhiều cơ sở mới xây đang dựa vào khí đốt và than đá, như trường hợp xAI của Musk