Anthropic huy động khoảng 18 nghìn tỷ won trong vòng Series F

• Anthropic đã huy động được 13 tỷ USD ($13B, 18 nghìn tỷ won) trong vòng gọi vốn Series F do ICONIQ dẫn dắt
• Khoản đầu tư này định giá Anthropic ở mức 183 tỷ USD ($183B, 254 nghìn tỷ won)
• Đà tăng trưởng doanh thu tăng mạnh, đạt 5 tỷ USD doanh thu thường niên vào tháng 8/2025
• Nhiều sản phẩm như Claude Code và API đang mở rộng nhanh chóng trong thị trường doanh nghiệp và nhà phát triển
• Số vốn này dự kiến sẽ được dùng để đáp ứng nhu cầu khách hàng doanh nghiệp, tăng cường nghiên cứu an toàn, mở rộng hiện diện toàn cầu

---

Anthropic huy động vốn Series F và tình hình tăng trưởng

Tổng quan vòng Series F

• Anthropic đã huy động 13 tỷ USD thông qua vòng Series F do ICONIQ dẫn dắt
• Với khoản đầu tư này, định giá hậu đầu tư của Anthropic đạt 183 tỷ USD
• Ngoài ICONIQ, Fidelity Management & Research Company và Lightspeed Venture Partners cũng đồng dẫn dắt
• Nhiều nhà đầu tư toàn cầu lớn cũng tham gia như Altimeter, Baillie Gifford, các quỹ liên quan đến BlackRock, Blackstone, Coatue, D1 Capital Partners, General Atlantic, General Catalyst, GIC, Goldman Sachs Alternatives, Insight Partners, Jane Street, Ontario Teachers' Pension Plan, Qatar Investment Authority, TPG, T. Rowe Price, WCM Investment Management, XN

Tăng trưởng và doanh thu của Anthropic

• CFO Krishna Rao nhấn mạnh rằng từ các công ty thuộc Fortune 500 đến những startup AI, khách hàng đang sử dụng các mô hình frontier và nền tảng của Anthropic cho những công việc quan trọng
• Nhu cầu đang tăng theo cấp số nhân trên toàn bộ tệp khách hàng
• Kể từ khi ra mắt Claude (tháng 3/2023), doanh thu đã tăng trưởng rất nhanh
  • Đầu năm 2025, công ty đạt doanh thu thường niên 1 tỷ USD
  • Đến tháng 8/2025, doanh thu thường niên vượt 5 tỷ USD, đưa Anthropic trở thành một trong những công ty công nghệ tăng trưởng nhanh nhất lịch sử

Tập trung vào năng lực công nghệ và an toàn

• Sự tăng trưởng của Anthropic đến từ đội ngũ nhân tài kỹ thuật xuất sắc, cách tiếp cận lấy an toàn làm trung tâm, và nghiên cứu frontier (căn chỉnh, khả năng diễn giải, v.v.)
• Những yếu tố này đang tạo nền tảng cho hiệu năng và độ tin cậy của mô hình
• Hiện công ty đang phục vụ hơn 300.000 khách hàng doanh nghiệp, và số lượng khách hàng lớn có tài khoản doanh thu trên 100.000 USD đã tăng gấp 7 lần trong một năm

Mở rộng sản phẩm và khách hàng

• Toàn bộ nền tảng đang ghi nhận tăng trưởng mạnh ở cả thị trường doanh nghiệp, nhà phát triển và người dùng cá nhân
  • Với khách hàng doanh nghiệp, công ty cung cấp API và các sản phẩm chuyên biệt theo ngành, hỗ trợ triển khai AI mạnh mẽ mà không cần quy trình tích hợp phức tạp
  • Các nhà phát triển đang chọn Claude Code, được phát hành rộng rãi vào tháng 5/2025, làm công cụ chủ lực
  • Claude Code đã đạt hơn 500 triệu USD doanh thu thường niên chỉ trong 3 tháng, và mức sử dụng tăng hơn 10 lần
  • Với các gói Pro và Max cho người dùng cá nhân, Anthropic cung cấp các tính năng AI nâng cao cho công việc hằng ngày và công việc chuyên môn

Đánh giá của nhà đầu tư và kế hoạch sắp tới

• Divesh Makan, đối tác tại ICONIQ, cho biết Anthropic đang đi trên một quỹ đạo tăng trưởng vượt trội nhờ sự xuất sắc trong nghiên cứu, vị thế dẫn đầu về công nghệ và sự tập trung vào khách hàng
• Các lãnh đạo doanh nghiệp cũng đánh giá cao độ tin cậy và tầm nhìn dài hạn của Claude
• Nguồn vốn Series F sẽ được dùng để mở rộng năng lực đáp ứng nhu cầu doanh nghiệp, đào sâu nghiên cứu an toàn, mở rộng hoạt động toàn cầu
• Mục tiêu là xây dựng các hệ thống AI đáng tin cậy, có thể diễn giải và có thể điều chỉnh

[GN⁺]

Ý kiến trên Hacker News

• Cảm giác cuộc cạnh tranh về năng lực tính toán trong lĩnh vực AI đang trở nên cực kỳ khốc liệt; giờ nếu không có lượng vốn, GPU và hạ tầng điện ở quy mô GDP của một quốc gia nhỏ thì gần như không thể cạnh tranh, còn TSMC và các công ty điện lực mới là những bên thực sự nắm bàn cờ. Chỉ nhân tài thôi là không đủ; nếu không có 100.000 chiếc H100 và một nhà máy điện chuyên dụng thì coi như hết cửa. Một phần lớn trong số 13 tỷ USD này có lẽ còn là khoản trả trước cho năng lực tính toán hơn là chi phí vận hành thực tế. Cảm giác như hạ tầng cỡ Dự án Manhattan đang được chuyển sang khu vực tư nhân vậy. Trước đây 100 triệu USD là có thể huấn luyện GPT-4, nhưng sắp tới có vẻ sẽ vọt lên 1 tỷ, rồi 10 tỷ USD. Biết đâu trong tương lai, mức đó lại còn bị xem là rẻ. Đến tầm GPT-7 có khi còn cần tới quỹ đầu tư quốc gia
  • Kỷ nguyên LLM thật đáng ngán, vì phần lớn đổi mới lại đến từ các tập đoàn lớn sẵn có nguồn vốn khổng lồ. Việc sử dụng thì theo mô hình thuê bao nên người dùng hoàn toàn không có quyền kiểm soát. Cơn sốt thì quá lớn đến mức các lãnh đạo cấp C, thậm chí còn chưa rõ nó có thực sự giúp ích tại hiện trường hay không, vẫn cứ ép triển khai. Việc chọn AI cũng bị chi phối bởi quan hệ sẵn có với nhà cung cấp. Có cảm giác như đây là sự hội tụ của những xu hướng tệ nhất của ngành công nghệ suốt 10 năm qua
  • Càng có mô hình mới thì càng cảm nhận rõ hiệu quả trên chi phí đang giảm dần. Nhiều lúc so với các mô hình cũ cũng khó phân biệt được khác biệt rõ ràng. Mảng video có vẻ đang tiến bộ nhanh, nhưng chi phí tính toán cũng tăng vọt tương ứng nên lại phát sinh lo ngại theo hướng khác
  • Điều đáng ngạc nhiên nhất là các mô hình tối tân hiện nay chỉ mất khoảng 6 tháng là đã thành lỗi thời. Tôi không nghĩ chuyện cứ tiếp tục đổ những khoản tiền khổng lồ như vậy trong thời gian ngắn là bền vững. Trừ khi người ta thực sự tin AGI sẽ đến chỉ sau vài thế hệ mô hình nữa, nếu không thì cấu trúc này khó mà duy trì lâu dài
  • Trích lại điều Dario nói trên Cheeky Pint: “Nếu xem mỗi mô hình như một công ty riêng, thì năm 2023 bỏ 100 triệu USD để huấn luyện mô hình, năm 2024 tạo ra 200 triệu USD doanh thu, rồi ngay trong năm đó lại đầu tư 1 tỷ USD để làm mô hình tiếp theo, sang năm sau tạo ra 2 tỷ USD doanh thu. Kiểu này nghĩa là dù ban đầu lỗ rất nặng, từng mô hình riêng lẻ vẫn có lãi, nhưng đồng thời ta cứ liên tục lập ra những ‘công ty’ ngày càng đắt đỏ hơn nên quy mô tiền bạc cứ phình ra mãi. Khi đạt đến một mức cân bằng nào đó thì về dài hạn, hoặc tổng thể sẽ cực kỳ có lợi nhuận, hoặc sẽ đến lúc hiệu năng mô hình không còn cải thiện nữa, và khi đó sau giai đoạn đầu tư quá mức, mọi thứ có thể dần chìm xuống” — tức là rốt cuộc vẫn chưa ai biết sẽ cân bằng ở quy mô nào, hay có xảy ra overshoot hay không. Liên kết: podcast Cheeky Pint
  • Tôi lạc quan rằng cơn sốt này có thể để lại lượng công suất điện hạt nhân dư thừa quá lớn, cuối cùng khiến giá điện giảm xuống, và khi đó có thể dùng nó để thu giữ carbon trong khí quyển. Trong trung hạn, Trung Quốc có thể trở thành thế lực vượt trội ở các mô hình cao cấp nhờ lượng điện dư thừa, còn Mỹ thì có lẽ sẽ bận túi bụi sửa lại lưới điện đã bị bỏ bê suốt hàng chục năm
• Đợt huy động vốn này bắt đầu với mục tiêu 5 tỷ USD nhưng cuối cùng bị dồn tiền lên tới 13 tỷ USD. Thường trường hợp như vậy xảy ra khi muốn tận dụng không khí nóng sốt của thị trường, hoặc khi cảm thấy sau này sẽ khó huy động thêm ở mức định giá cao. Tín hiệu mà người trong cuộc phát ra có vẻ khá tiêu cực với các nhà đầu tư AI. Đọc hàng trăm bình luận xong thấy có quá nhiều sự hoang mang, bất định và suy nghĩ viển vông, khá giống các bong bóng trước đây. Chi phí huấn luyện thì tăng vọt nhưng mức cải thiện của các mô hình mới lại đang giảm, nên triển vọng khá đáng lo. Của cải là một khái niệm khó định nghĩa, được hình thành một cách mơ hồ qua hợp tác và trao đổi. Cuối cùng thì LLM phải thật sự tạo ra của cải thì khoản đầu tư này mới được biện minh. Nếu không sớm chứng minh được giá trị cụ thể, nguy cơ sụp đổ chỉ trong chớp mắt là rất cao. Làm trong ngành tài chính, điều tôi nghe và cảm nhận được là giới tài chính hoàn toàn không phải thiên tài; quản lý 13 tỷ USD không có nghĩa là họ đặc biệt sáng suốt, nhiều người đơn giản chỉ là những người rất ham tiền. Đừng ngộ nhận rằng họ đương nhiên có tầm nhìn sâu sắc
  • Nếu mức pha loãng là 20% thì tôi có thể đồng ý, nhưng nếu chỉ tăng từ 3% lên 7% thì việc được phân bổ vượt mức lớn lại là tín hiệu tích cực hơn. Những công ty đang có vấn đề thường còn khó mà lấp đầy nổi vòng gọi vốn
• Quy mô gọi vốn này tạo cảm giác bất an như thể sắp có chuyện gì đó nổ ra. Để sống sót trong cuộc đua, người ta phải đốt lượng tiền mặt khổng lồ, biến đây thành trò chơi chỉ một số ít người mới tham gia nổi, mà ngay cả vậy vẫn chưa có nơi nào chứng minh được mô hình kinh doanh có lợi nhuận. Các mô hình thì đang bị kéo về mặt bằng tương tự nhau nên rào cản kỹ thuật gia nhập cũng rất thấp; thành ra ai cũng có thể làm và thứ quyết định lại là nguồn vốn cực lớn. Về mặt kinh doanh đây là cấu trúc rất rủi ro, là công nghệ rất ấn tượng nhưng có lẽ sẽ kết thúc bằng thua lỗ cho phần lớn nhà đầu tư
  • Tôi từng đồng ý với suy nghĩ đó một thời gian, nhưng gần đây đã hơi đổi ý. Trải nghiệm khi có thể tự tùy biến mô hình mới nhất để dùng nội bộ khác biệt đáng kể so với chỉ dùng API. So sánh Cursor với Claude Code thì dù là cùng một mô hình, khi tự build để dùng vẫn cho cảm nhận chất lượng hoàn toàn khác. Giống như so Mac với Windows, cuối cùng mô hình tích hợp dọc — tự thiết kế cả model lẫn công cụ rồi cung cấp như một thể thống nhất — có lợi thế khá lớn
  • Tôi vẫn chưa thật sự bị thuyết phục ở điểm đó. Anthropic cung cấp dịch vụ inferencing qua API với giá khá đắt mà mọi người vẫn tiếp tục chấp nhận chi phí để dùng
  • Câu “ai cũng biết cách làm mô hình, chỉ cần có tiền” là lập luận bỏ qua nhiều yếu tố như chất lượng khác biệt, hiệu suất, quan hệ đối tác và nhiều thứ khác
  • Một câu đùa rằng dù người ta cứ bảo không thể kéo dài mãi, Herbalife đến giờ vẫn còn niêm yết
  • Với lượng tiền khổng lồ đang lưu chuyển như thế này, nếu bong bóng xì hơi và lộ ra là viển vông thì toàn thị trường sẽ chịu cú sốc cực lớn
• Có quá nhiều bình luận tiêu cực. Một công ty dẫn đầu trong một thị trường mới với tiềm năng tăng trưởng lớn huy động thành công 13 tỷ USD ở mức định giá gấp 20 lần doanh thu thì chưa chắc đã là tín hiệu bong bóng. Những nhà đầu tư này hẳn không phải những người phi lý hay ngốc nghếch. Khả năng là bong bóng vẫn còn, nhưng kết luận quá vội là điều nên tránh
  • Trước ý kiến cho rằng mức định giá gấp 20 lần doanh thu không phải tín hiệu bong bóng, có người hỏi ngược lại rằng chẳng phải đó chính là định nghĩa của bong bóng sao
  • Làm người ta nhớ đến SoftBank và vụ WeWork
  • Ý “những nhà đầu tư này chắc không phải kẻ ngốc” là câu từng luôn xuất hiện trước khi bong bóng vỡ trong quá khứ
  • Cũng nên nhớ đây là chính những nhà đầu tư từng bị SBF lừa. Ngay cả SBF còn không có nổi một bảng tính để giải thích báo cáo tài chính mà vẫn gọi được vốn
• Có người nhớ lại việc YouTube được mua với giá 1,65 tỷ USD vào năm 2006 từng bị rất nhiều người cho là điên rồ, qua đó nhấn mạnh trực giác cá nhân kém đáng tin đến mức nào khi so với thông tin của thị trường. Khi bạn nghĩ mình biết nhiều hơn thị trường thì thường xác suất sai lại rất cao. Thái độ chỉ đi tìm bằng chứng củng cố niềm tin mình đã có là rất nguy hiểm. Nếu mức đầu tư hiện tại thực sự phi lý, thì bài học là việc dự đoán cụ thể nó phi lý đến đâu, vì sao, và tương lai sẽ diễn biến thế nào là điều cực kỳ khó
  • Có người chỉ ra rằng việc chính bạn lấy YouTube làm ví dụ cũng có phần tự mâu thuẫn
  • Có ý kiến cho rằng đây chỉ là thiên lệch sống sót, vì chỉ nhấn mạnh ca thành công; cũng có rất nhiều ca thất bại như Google mua Motorola hay Microsoft mua Nokia, còn WeWork thì nhận tới 12 tỷ USD đầu tư rồi vẫn phá sản
  • Lập luận rằng định giá 183 tỷ USD hôm nay là hợp lý chỉ vì 20 năm trước YouTube từng được mua với giá 1,65 tỷ USD thì khó mà thấy thuyết phục
• Với doanh thu kỳ vọng 9 tỷ USD (ARR quy đổi năm) và biên lợi nhuận gộp 60% — hoặc 30% nếu hợp tác với nhà cung cấp cloud — thì ở mức tăng trưởng cao, xét cả ở cấp độ GM cũng là kết quả khá ổn. Kể cả hệ số nhân 20 lần thì nhìn vào tốc độ tăng trưởng cũng chưa hẳn là quá điên rồ. Vấn đề là cuối năm nay những con số đó có thực sự thành hiện thực hay không. Tháng 5 là 3 tỷ, tháng 7 là 5 tỷ, tức tăng 200-400 triệu USD mỗi tháng
  • Tò mò không biết các nhà đầu tư đang nhìn vào điều gì để rót tiền như vậy. Chắc chắn không phải vì cổ tức hay lợi nhuận. Cuối cùng thì họ đang cược hoàn toàn vào việc giá trị cổ phần tiếp tục tăng. Có vẻ họ tin thị trường thật sự đang tạo ra giá trị nên cấu trúc này sẽ còn tiếp tục vận hành
• Cách hiện tại là đổ tiền và năng lực tính toán vào AI có vẻ chỉ là giải pháp ngắn hạn. Não người vẫn học được mà không cần năng lượng ở cấp độ nhà máy điện hạt nhân, nên về sau hiệu suất mới là điểm đổi mới cốt lõi thật sự. Không biết thời điểm đó là ngày mai hay 5 năm nữa, nhưng cho tới lúc đó các công ty AI có lẽ vẫn buộc phải all-in
  • Tôi không chắc quantum computing có phải lời giải không, nhưng cảm giác là cần một mô hình tính toán hoàn toàn mới — ví dụ quantum computing — vừa hiệu quả hơn rất nhiều vừa mạnh hơn hẳn
  • Nếu chi phí năng lượng tiếp tục đắt đỏ, thì đầu tư vào AI rốt cuộc cũng giống như đang đặt cược vào việc chi phí sản xuất năng lượng sẽ giảm. Khi giá năng lượng đi xuống thì rào cản gia nhập về năng lực tính toán cũng sẽ sụp đổ. Nếu có đột phá về hiệu suất, khả năng cao nó sẽ đến từ chính mô hình hơn là từ semiconductor; mà kể cả vậy, nếu không giữ được đột phá đó trong nội bộ thì rào cản cạnh tranh rốt cuộc vẫn sẽ lại biến mất
  • Lý do não người không dùng được nhà máy điện hạt nhân là vì tiến hóa tới mức đó quá phức tạp và khó khăn. Nếu chúng ta đã biết cách dùng nhà máy điện hạt nhân thì hoàn toàn có thể đạt tới mức trí tuệ cao hơn nhiều. Chẳng có lý do gì nói rằng dùng điện hạt nhân thì lại không thể tạo ra trí tuệ cao hơn
• Dịch vụ suy luận LLM không nhất thiết lúc nào cũng cần mức sẵn sàng 99,999% kiểu trung tâm dữ liệu cloud. Vì vậy các nhà đầu tư nhỏ có thể mang GPU vào nhà kho, chạy LLM mã nguồn mở rồi định tuyến khách hàng; dịch vụ có sập một ngày thì thiệt hại cũng không lớn, cùng lắm chỉ mất doanh thu của một ngày. Có thể nó còn trở thành một kênh đầu tư thụ động đơn giản, được ưa chuộng giống như đầu tư vào tiệm giặt hay nhà kho
  • Cá nhân tôi xử lý 80% công việc AI bằng OpenAI batch mode, nhờ vậy thấy thoải mái hơn hẳn. Chế độ phản hồi tức thì thì lúc nào cũng phải căng thẳng. Sau khi cơn sốt Copilot hạ nhiệt, có lẽ nhận thức rằng LLM giỏi tạo ra các công cụ quan trọng nhưng bản thân nó lại yếu nếu xem như một công cụ độc lập sẽ phổ biến hơn, và cả mức sử dụng lẫn mức độ khẩn cấp đều sẽ giảm
• Iconiq (công ty gia đình của Mark Zuckerberg) là một trong các nhà đầu tư dẫn dắt vòng này
• Thấy Ontario Teachers' Pension Plan xuất hiện với tư cách nhà đầu tư nên có người thắc mắc liệu quỹ hưu trí công của Canada có đầu tư vào Anthropic hay không
  • Ontario Teachers' rất tích cực trong mảng đầu tư venture/growth và là LP tiêu biểu của nhiều quỹ. Tuy vậy, trong toàn bộ danh mục đầu tư của họ thì mảng này chỉ chiếm một phần rất nhỏ. Liên kết tham khảo: Crunchbase / OTPP chính thức
  • Những khoản đầu tư lớn như thế này thường cần các tổ chức có khả năng dịch chuyển lượng vốn khổng lồ như quỹ hưu trí. Khi SoftBank hoặc các bên tương tự đưa ra kế hoạch rót vốn lớn, thực tế là gần như không có lựa chọn tốt hơn
  • Theo tôi, “quỹ hưu trí công” (tiền hưu trí của công chức và nhân viên khu vực công) và “tiền công” (ngân sách nhà nước, v.v.) rõ ràng là hai thứ khác nhau. Tất nhiên nếu quỹ hưu trí thua lỗ lớn thì chính phủ có thể phải cứu trợ, nên ở mức nào đó vẫn có liên quan. Nhưng sẽ không đến mức một khoản đầu tư đơn lẻ có thể làm sụp đổ quỹ vì tỷ trọng không bao giờ dồn quá lớn vào một mã
  • Quỹ hưu trí này từ lâu đã là một nhà đầu tư cực kỳ quan trọng trong ngành VC, và bản thân tôi cũng nhớ là nhờ dòng tiền đó mà mình đã có lương trong vài năm