Câu hỏi $600B (830 nghìn tỷ won) của AI

 (sequoiacap.com)
10 điểm bởi GN⁺ 2024-07-04 | 1 bình luận | Chia sẻ qua WhatsApp
  • Bong bóng AI đang chạm tới điểm uốn. Việc ứng phó với những thay đổi sắp tới sẽ là điều quan trọng
  • Vào tháng 9/2023, đã công bố bài viết "Câu hỏi $200B của AI". Mục đích của bài viết đó là đặt ra câu hỏi: "Lợi nhuận nằm ở đâu?"
    • Khi đó, đã phát hiện ra có một khoảng cách lớn giữa kỳ vọng lợi nhuận hàm chứa trong việc xây dựng hạ tầng AI và mức tăng trưởng doanh thu thực tế của hệ sinh thái AI. Điều này được mô tả là "một lỗ hổng 125 tỷ USD phải được lấp đầy mỗi năm để biện minh cho mức CapEx hiện tại"
    • Gần đây, Nvidia đã trở thành công ty có giá trị nhất thế giới. Trước đó, nhiều người đã hỏi về kết quả phân tích này. Họ muốn biết liệu vấn đề 200 tỷ USD của AI đã được giải quyết hay đã trở nên tồi tệ hơn
  • Nếu chạy lại phân tích này hôm nay, sẽ thu được kết quả như sau:
    • Vấn đề $200B (260 nghìn tỷ won) của AI nay đã trở thành vấn đề $600B (830 nghìn tỷ won)
    • Có thể lấy dự báo doanh thu hằng năm của Nvidia rồi nhân đôi để phản ánh tổng chi phí của các trung tâm dữ liệu AI (GPU chiếm một nửa tổng chi phí sở hữu. Nửa còn lại bao gồm năng lượng, tòa nhà, máy phát điện dự phòng, v.v.)
    • Sau đó tiếp tục nhân đôi một lần nữa để phản ánh biên lợi nhuận gộp 50% của người dùng cuối GPU (ví dụ: các startup hoặc doanh nghiệp mua năng lực tính toán AI từ Azure, AWS hoặc GCP cũng phải có lãi)

Những gì đã thay đổi

  1. Thiếu hụt nguồn cung được giải tỏa

    • Cuối năm 2023, tình trạng thiếu GPU đạt đỉnh
    • Hiện tại có thể dễ dàng mua được GPU

  2. Tồn kho GPU gia tăng

    • Một nửa doanh thu trung tâm dữ liệu của Nvidia đến từ các nhà cung cấp cloud lớn
    • Microsoft chiếm khoảng 22% doanh thu quý 4 của Nvidia
    • CapEx của các hyperscaler đã chạm mức lịch sử

  3. Tỷ trọng doanh thu của OpenAI

    • Doanh thu của OpenAI đã tăng từ 1,6 tỷ USD vào cuối năm 2023 lên 3,4 tỷ USD hiện nay
    • Ngoài ChatGPT, không có nhiều sản phẩm AI mà người tiêu dùng thực sự sử dụng

  4. Lỗ hổng 125 tỷ USD đã trở thành lỗ hổng 500 tỷ USD

    • Giả định rằng Google, Microsoft, Apple và Meta mỗi công ty sẽ tạo ra thêm 10 tỷ USD doanh thu liên quan đến AI mỗi năm
    • Giả định rằng Oracle, ByteDance, Alibaba, Tencent, X và Tesla mỗi công ty sẽ tạo ra thêm 5 tỷ USD doanh thu AI
    • Ngay cả khi các giả định này đúng, lỗ hổng 125 tỷ USD nay cũng đã phình thành 500 tỷ USD

  5. Sự xuất hiện của B100

    • Nvidia đã công bố chip B100
    • B100 mang lại hiệu năng tốt hơn 2,5 lần so với H100 trong khi chi phí chỉ tăng 25%
    • Dự kiến nhu cầu đối với B100 sẽ tăng vọt

Các phản biện chính (điểm khác biệt so với những giai đoạn xây dựng hạ tầng trước đây)

  1. Thiếu quyền định giá

    • Không giống hạ tầng vật lý, các trung tâm dữ liệu GPU có ít quyền định giá hơn
    • Điện toán GPU ngày càng trở thành hàng hóa phổ thông và được tính phí theo giờ

  2. Đốt vốn đầu tư

    • Cũng như hạ tầng vật lý như đường sắt, các cơn sốt đầu tư mang tính đầu cơ có tỷ lệ đốt vốn rất cao
    • Theo các động lực vận hành thị trường, nhiều người tập trung vào đường sắt đã mất rất nhiều tiền trong làn sóng công nghệ mang tính đầu cơ

  3. Khấu hao

    • Hiệu năng của chất bán dẫn tăng dần theo thời gian
    • Nvidia sẽ tiếp tục sản xuất các thế hệ chip tiếp theo tốt hơn
    • Điều này sẽ dẫn tới việc các thế hệ chip trước mất giá nhanh hơn

  4. Người thắng và kẻ thua

    • AI rất có thể sẽ trở thành làn sóng công nghệ mang tính chuyển đổi tiếp theo
    • Giá điện toán GPU giảm là điều tốt cho đổi mới và startup về dài hạn

Kết luận

  • AI sẽ tạo ra giá trị kinh tế khổng lồ
  • Nvidia xứng đáng được ghi nhận rất lớn vì vai trò đã giúp hiện thực hóa sự chuyển đổi này
  • Cơn sốt đầu cơ là một phần của công nghệ, và không cần phải sợ nó
  • Không nên rơi vào ảo tưởng rằng AGI sẽ sớm xuất hiện
  • Con đường phía trước sẽ dài và nhiều thăng trầm, nhưng gần như chắc chắn là xứng đáng

Ý kiến của GN⁺

  • AI sẽ tạo ra giá trị kinh tế khổng lồ. Những nhà sáng lập tập trung vào việc mang lại giá trị cho người dùng cuối sẽ nhận được phần thưởng lớn
  • Cơn sốt đầu cơ là một phần của công nghệ nên không cần phải sợ. Những người đi qua giai đoạn này với sự điềm tĩnh sẽ có cơ hội tạo ra những công ty rất quan trọng
  • Nhưng cần cẩn trọng để không tin vào cơn hoang tưởng đã lan từ Thung lũng Silicon ra toàn nước Mỹ, và thực tế là ra toàn thế giới.
    • “Cơn hoang tưởng” đó nói rằng tất cả chúng ta sẽ nhanh chóng giàu lên, vì AGI sẽ đến vào ngày mai và tất cả chúng ta phải tích trữ GPU, nguồn tài nguyên duy nhất có giá trị
    • Không nên rơi vào ảo tưởng rằng AGI sẽ sớm xuất hiện
  • Trên thực tế, con đường phía trước sẽ còn dài. Sẽ có những thăng trầm, nhưng gần như chắc chắn là xứng đáng

Bài viết liên quan

1 bình luận

 
GN⁺ 2024-07-04
Ý kiến trên Hacker News

  • Theo Jensen, để huấn luyện một mô hình ở quy mô GPT-4 cần 8.000 GPU H100 chạy trong 90 ngày

    • Meta sở hữu 350.000 GPU, nên mỗi năm có thể huấn luyện 200 mô hình kiểu GPT-4
    • Điều này có thể khiến biên lợi nhuận thực tế của các công ty lấy AI làm trung tâm tiến gần về 0
    • Xấu với nhà đầu tư, nhưng tốt với lập trình viên
    • Yếu tố quan trọng nhất quyết định chất lượng đầu ra của mô hình là dữ liệu độc quyền dùng để huấn luyện

  • Các công ty công nghệ lớn đang đầu tư khổng lồ vào phần cứng

    • Điều này giống với việc đầu tư vào Sun Microsystems và Netscape vào cuối thập niên 90
    • Ai cũng biết internet sẽ thay đổi thế giới, nhưng không biết dòng tiền sẽ chảy như thế nào

  • Doanh thu từ AI không đến một cách trực tiếp mà đến từ cắt giảm chi phí và tăng năng suất

    • AI giúp ích cho mọi khía cạnh của startup

  • Có quá nhiều sự tập trung vào việc tăng năng suất

    • Giá trị giải trí có tiềm năng lớn hơn
    • Hiện tại các ứng dụng còn vụng về vẫn đang kiếm được tiền
    • Vẫn chưa biết sản phẩm bom tấn thực sự sẽ là gì

  • Khả năng thành công của đầu tư vào AI là khá cao

    • Nhìn vào internet và di động, có nhiều công ty thành công sau khi cơn sốt truyền thông lắng xuống

  • Có dự đoán rằng AI sẽ tạo ra giá trị kinh tế rất lớn

    • Tuy nhiên đây là một suy đoán mạnh mẽ nhưng không có bằng chứng
    • Có niềm tin rằng AI sẽ thay đổi mọi thứ

  • Sự phát triển của AI sẽ dài và gập ghềnh

    • Nhưng sẽ xứng đáng
    • Vụ FTX có thể đã trở thành một bài học

  • LLMs rất giỏi ở các tác vụ cơ bản nhưng có giới hạn ở các tác vụ phức tạp

    • Con người có xu hướng đổ lỗi cho người khác
    • Chúng sẽ được dùng nhiều hơn trong giải trí và các ứng dụng bất ngờ thay vì các vai trò đối diện khách hàng

  • Giả định rằng toàn bộ GPU trong trung tâm dữ liệu đều được dùng cho AI là sai

    • Mô hình kinh doanh AI không chỉ có phí sử dụng API
    • AI đã đóng vai trò lớn trong mảng tìm kiếm và quảng cáo của Google

  • Xét đến dân số và GDP của các nước OECD, đầu tư vào AI có thể cải thiện năng suất đáng kể

    • Tuy nhiên, vẫn còn nghi ngờ liệu có thể nhanh chóng thu hồi mức đầu tư hiện tại hay không