Điều này diễn ra trong bối cảnh các công ty AI Trung Quốc từng được kỳ vọng tăng trưởng mạnh mẽ, nhưng giờ phải đối mặt với nhiều thách thức cùng lúc.
Bài phân tích này sẽ làm rõ bối cảnh, nguyên nhân, hệ quả và những hàm ý chiến lược từ hiện tượng này đối với doanh nghiệp, nhà đầu tư cũng như hoạch định chính sách.
1. Bối cảnh: “Cơn sốt AI” và sự vượt kỳ vọng
Từ năm 2023 đến nay, AI — đặc biệt là lĩnh vực AI tạo sinh — trở thành tâm điểm thu hút nguồn vốn đầu tư khổng lồ trên toàn cầu. Ở Trung Quốc, chính phủ thúc đẩy phát triển AI như một lõi chiến lược quốc gia, đồng thời tạo điều kiện thuận lợi cho startup và doanh nghiệp công nghệ. Những công ty như Baidu, Alibaba, Tencent, SenseTime, Megvii… từng được đánh giá cao về tiềm năng sáng tạo và thu hút vốn đầu tư mạnh mẽ.
Tuy nhiên, khi thị trường trưởng thành, giá cổ phiếu và định giá của nhiều doanh nghiệp AI tăng cao vượt xa lợi nhuận thực tế và tiềm lực kinh doanh hiện hữu, nhiều nhà đầu tư bắt đầu thận trọng hơn trong đánh giá giá trị tương lai của ngành, đặc biệt khi đối diện với rủi ro chính sách và cạnh tranh quốc tế.
2. Nguyên nhân khiến dòng vốn rút khỏi AI Trung Quốc
a) Rủi ro chính sách và kiểm soát công nghệ
Một trong những yếu tố khiến nhà đầu tư ngoại lo ngại là môi trường chính sách Trung Quốc ngày càng thắt chặt với lĩnh vực công nghệ nhạy cảm. Các biện pháp siết quản lý dữ liệu, kiểm soát thuật toán, hạn chế xuất khẩu công nghệ nhất định đã tạo ra sự không chắc chắn. Đồng thời, các quy định liên quan đến an ninh quốc gia được ưu tiên hơn so với mục tiêu thu hút vốn nước ngoài.
Điều này khiến các định chế tài chính quốc tế phải xem xét lại kỳ vọng lợi nhuận so với rủi ro pháp lý — một yếu tố bất lợi cho dòng vốn đầu tư dài hạn.
b) Định giá quá cao – bong bóng đầu tư
Một vấn đề rõ rệt là nhiều dự án AI bị định giá dựa trên kỳ vọng tăng trưởng vô hạn, trong khi tốc độ tạo ra doanh thu và lợi nhuận thực tế còn chậm. Đây là đặc điểm của các thị trường “bong bóng” — nơi giá trị tài sản bị thổi phồng vượt xa nền tảng kinh tế. Khi dòng vốn nóng (hot money) rút bớt hoặc kém tạo thanh khoản, các định giá thiếu bền vững sẽ sụt giảm mạnh.
Ở Trung Quốc, các startup và công ty AI từng được tài trợ mạnh bằng vốn mạo hiểm và đầu tư cổ phần tư nhân phải đối mặt với bài toán “lợi nhuận thực tế” thay vì “kỳ vọng tăng trưởng”.
c) Cạnh tranh nội địa gay gắt và hiệu quả kinh doanh
Không chỉ lo ngại phía nước ngoài, chính các nhà đầu tư Trung Quốc cũng đánh giá lại hiệu quả thực tế của AI nội địa trong bối cảnh cạnh tranh khốc liệt và thiếu sự “đột phá đột ngột” về doanh thu bền vững. Các công ty lớn có nhiều nguồn lực đã chiếm ưu thế về hệ sinh thái, trong khi các startup nhỏ hơn khó mở rộng quy mô do hạn chế tài chính và năng lực tiếp cận khách hàng lớn.
3. Hệ quả: Điều chỉnh chiến lược đầu tư và tái cấu trúc thị trường AI
a) Dòng vốn chảy đi nhưng không phải “chết”
Dòng vốn đầu tư không biến mất, mà chuyển hướng ưu tiên sang các mô hình có triển vọng tạo doanh thu rõ rệt và mô hình kinh doanh bền vững hơn. Nhà đầu tư quốc tế hiện tập trung vào các phân khúc AI có ứng dụng thực tế (ví dụ: AI công nghiệp, AI chăm sóc sức khỏe, AI doanh nghiệp) thay vì các dự án chỉ tập trung vào thuật toán thuần túy hoặc phát triển mô hình mà chưa thương mại hóa lợi nhuận.
b) Tăng yêu cầu về quản lý rủi ro và thẩm định chiến lược
Các quỹ đầu tư đang chú trọng hơn đến quy trình thẩm định rủi ro, kế hoạch doanh thu và khả năng vận hành thực tế của công ty AI thay vì chỉ dựa vào tiềm năng tương lai. Điều này vừa làm thị trường lành mạnh hơn, vừa buộc các doanh nghiệp AI phải định hình mô hình kinh doanh rõ ràng và bền vững.
c) Cơ hội hiện thực hoá lợi thế cạnh tranh nội địa
Dòng vốn toàn cầu rút bớt không đồng nghĩa thị trường Trung Quốc bị thu hẹp hoàn toàn; thay vào đó, nguồn vốn nội địa và quỹ chính sách của Trung Quốc có thể “lấp đầy khoảng trống” để tiếp tục hỗ trợ các dự án có tính chiến lược quốc gia. Thị trường nội địa lớn và nhu cầu ứng dụng AI trong chính phủ, sản xuất, thương mại vẫn là động lực mạnh mẽ để các doanh nghiệp tồn tại và phát triển.
4. Hàm ý chiến lược cho Việt Nam và các nền kinh tế đang phát triển
a) Không chạy theo “bong bóng” công nghệ
Kinh nghiệm từ Trung Quốc cho thấy đầu tư quá mức vào các sáng kiến công nghệ khi thiếu mô hình kinh doanh rõ ràng dễ tạo ra bong bóng về giá trị hơn là giá trị thật. Do đó, các quốc gia đang phát triển cần:
- Ưu tiên các ứng dụng AI tạo giá trị kinh tế thực tế;
- Khuyến khích doanh nghiệp vừa và nhỏ áp dụng AI vào tự động hóa, nâng cao hiệu quả sản xuất;
- Hạn chế chạy theo định giá “ảo” ăn theo trào lưu mà thiếu nền tảng kinh doanh bền vững.
b) Cân đối giữa thu hút vốn nước ngoài và an ninh chính sáchViệt Nam và các nước ASEAN có thể học hỏi Trung Quốc trong việc xây dựng khung chính sách rõ ràng – minh bạch về dữ liệu, AI và đầu tư để tăng niềm tin của nhà đầu tư nước ngoài, đồng thời bảo vệ lợi ích quốc gia trong các lĩnh vực nhạy cảm công nghệ.
c) Đầu tư vào năng lực nội sinhMột trong những thách thức lớn ở thị trường Trung Quốc là việc thiếu chuẩn mực rõ ràng về giá trị tạo ra trước khi thu hút vốn đầu tư. Điều này mở ra cơ hội cho các quốc gia xây dựng năng lực nội sinh, đào tạo nguồn nhân lực AI chất lượng và nâng cao năng lực R&D gắn với nhu cầu thị trường thực tế.
Việc các nhà đầu tư toàn cầu thận trọng hơn với AI Trung Quốc là biểu hiện của một giai đoạn chín muồi trong thị trường công nghệ toàn cầu. Khi AI chuyển từ “kỳ vọng thuần túy” sang chứng minh giá trị kinh tế thực tế, các doanh nghiệp, nhà đầu tư và quốc gia đều phải tái cấu trúc chiến lược đầu tư của mình.
Việc dòng vốn quay lưng không nhất thiết đồng nghĩa với suy thoái, mà là sự điều chỉnh cần thiết để thị trường công nghệ phát triển bền vững hơn. Đối với các nền kinh tế đang phát triển, đây là thời điểm để xây dựng nền tảng AI phù hợp với chính sách bản địa, mô hình kinh doanh minh bạch và giá trị cốt lõi bám sát nhu cầu thực tiễn — thay vì chỉ chạy theo các vòng gọi vốn hay định giá cao ngất.