Để tăng cường đầu tư vào trung tâm dữ liệu AI... "Cần đánh giá năng lực tính toán thay vì chỉ tập trung vào tòa nhà"

Đã có những ý kiến chỉ ra rằng để thu hút đầu tư tư nhân vào các trung tâm dữ liệu trí tuệ nhân tạo (AI), cần phải thoát khỏi việc thẩm định tài chính tập trung vào đất đai và tòa nhà để chuyển sang đánh giá năng lực tính toán và tỷ lệ vận hành. Lập luận cho rằng vì tòa nhà, thiết bị điện và tuổi thọ của bộ xử lý đồ họa (GPU) khác nhau, nên cần có cấu trúc huy động vốn phù hợp với đặc tính của từng loại tài sản.

Tại diễn đàn công nghiệp 'Bước tiến tới cường quốc sản xuất thông minh Hàn Quốc' diễn ra tại Phòng hội thảo số 1 của National Assembly Members' Office Building vào ngày 6, các phương án xây dựng hệ thống sản xuất quốc gia kết nối bán dẫn AI, điện năng, trung tâm dữ liệu và tài chính công nghiệp đã được thảo luận.

Phần trình bày trong ngày hôm nay bắt đầu với chủ đề 'Bán dẫn AI và Chiến lược Silicon quốc gia' của Giáo sư Yoo Hyeon-gyu thuộc KAIST, tiếp theo là 'Điện năng, AIDC và Hạ tầng sản xuất thông minh quốc gia' của Nghiên cứu viên chính Cheon Yeong-jun thuộc Sejong Institute, và cuối cùng là 'Tài chính công nghiệp sản xuất thông minh 1.000 nghìn tỷ won' của Giáo sư Park Hye-jin thuộc Sogang University.

Giáo sư Park, người trình bày về chủ đề tài chính công nghiệp, nhấn mạnh rằng để cung cấp vốn cho hạ tầng AI, cần phải phân loại đặc tính của từng loại tài sản, đánh giá giá trị của chúng và sau đó thiết lập lộ trình thu hồi vốn đầu tư.

Bà nói: "Tài chính sẽ không tham gia nếu không có con đường để rút ra", và "Nguồn vốn có thể chờ đợi hàng chục năm trong khi chờ đợi tạo ra doanh thu là vô cùng hạn chế".

Bà cũng cho rằng vì mỗi tài sản cấu thành nên trung tâm dữ liệu có thời gian sử dụng khác nhau, nên thời gian thu hồi vốn đầu tư cũng phải được xác định khác nhau. Tòa nhà và thiết bị điện được sử dụng lâu dài, nhưng GPU và máy chủ có chu kỳ thay thế ngắn do sự thay đổi công nghệ. Do đó, cần phải phân biệt giữa các cơ sở sử dụng dài hạn và các thiết bị có chu kỳ thay thế ngắn để thiết kế cấu trúc huy động và thu hồi vốn phù hợp cho từng loại.

Giáo sư Park cho biết: "Việc nhận thức được rằng tuổi thọ của một công nghệ cụ thể khác với tuổi thọ của vốn và kết nối những thứ có tuổi thọ phù hợp với nhau là điều vô cùng quan trọng".

Cụ thể, bà đề xuất phương án sử dụng tài chính chính sách và trái phiếu xanh cho thiết bị điện và làm mát, sử dụng hình thức cho thuê (lease), tài chính thiết bị và chứng khoán hóa tài sản cho GPU và máy chủ. Đối với phần mềm và dịch vụ có thời gian kinh doanh và rủi ro biến động, bà cho rằng vốn đầu tư mạo hiểm hoặc đầu tư chiến lược của doanh nghiệp sẽ phù hợp hơn.

Các tiêu chuẩn để đánh giá giá trị tài sản được đưa ra bao gồm hợp đồng sử dụng dịch vụ tính toán, tỷ lệ vận hành, tốc độ lỗi thời của công nghệ và mức độ tín nhiệm của khách hàng. Việc đánh giá bất động sản tập trung vào giá thuê và tỷ lệ trống sẽ khó có thể nắm bắt đầy đủ tính sinh lời và rủi ro của hạ tầng AI.

Bà nói: "Để đánh giá các tài sản sản xuất AI, cần phải xây dựng một hạ tầng có thể đánh giá dữ liệu liên tục theo thời gian thực". Để thực hiện điều này, bà đề xuất chuẩn hóa và kiểm chứng các dữ liệu thực tế như tỷ lệ vận hành GPU, hợp đồng đảm bảo điện năng, tình trạng thiết bị để các tổ chức tài chính có thể sử dụng chung.

Nghiên cứu viên cao cấp Lee Byeong-yun thuộc Korea Institute of Finance, người tham gia thảo luận, cũng đồng tình với việc cải thiện hệ thống đánh giá và nhấn mạnh việc nâng cao năng lực thẩm định của ngành tài chính.

Nghiên cứu viên Lee chỉ ra rằng: "Để có thể thực hiện đầu tư hoặc cho vay, ngành tài chính phải có năng lực đánh giá hiệu suất bán dẫn, chu kỳ thay thế, cấu trúc giá điện, v.v. khi đánh giá trung tâm dữ liệu, nhưng hiện tại năng lực này dường như còn thiếu". Ông đề xuất các tổ chức tài chính tư nhân cần nâng cao năng lực tự thân và xây dựng hệ thống hợp tác với các tổ chức tài chính chính sách vốn có kinh nghiệm đánh giá công nghệ và sở hữu dữ liệu.

Cùng với việc trang bị năng lực thẩm định, ông cho rằng tài chính chính sách nên chia sẻ các rủi ro đầu tư mà khu vực tư nhân khó có thể gánh vác. Ông nói: "Ngay cả trong cùng một dự án, tài chính chính sách nên tham gia ở vị trí thứ cấp hoặc ưu tiên chia sẻ tổn thất để dẫn dắt khu vực tư nhân tham gia ở vị trí ưu tiên". Điều này có nghĩa là khuyến khích sự tham gia đầu tư của khu vực tư nhân bằng cấu trúc mà tài chính chính sách sẽ chịu tổn thất trước nếu có phát sinh.

Ông cũng nhấn mạnh rằng sau khi đầu tư, cần có kế hoạch kiểm tra kết quả và thu hồi vốn. Nghiên cứu viên Lee nói: "Cần phải chuẩn bị đầy đủ các quy trình quản lý sau đầu tư về việc sẽ giám sát kết quả sau đầu tư như thế nào và thực hiện chiến lược thu hồi vốn ra sao".

Đọc bản gốc (tiếng Hàn)