OpenAI cần huy động ít nhất 207 tỷ USD đến năm 2030 — ước tính của HSBC

 (ft.com)
1 điểm bởi GN⁺ 2025-11-27 | 1 bình luận | Chia sẻ qua WhatsApp
  • Theo mô hình của HSBC phản ánh các hợp đồng thuê đám mây siêu lớn ký với Microsoft và Amazon, OpenAI được tính toán là sẽ tiếp tục thua lỗ và để duy trì hoạt động đến năm 2030 sẽ cần huy động thêm ít nhất 207 tỷ USD
  • OpenAI đã ký các hợp đồng thuê đám mây tổng trị giá 1,8 nghìn tỷ USD gồm 250 tỷ USD với Microsoft và 38 tỷ USD với Amazon; tổng công suất điện theo hợp đồng đạt 36GW, tạo ra kịch bản trong đó riêng tiền thuê trung tâm dữ liệu hằng năm có thể tăng vọt lên mức 62 tỷ USD
  • HSBC đưa ra lộ trình tăng trưởng cao, trong đó số người dùng tăng theo đường cong S lên 3 tỷ người vào năm 2030 (tương đương 44% dân số trưởng thành toàn cầu, không tính Trung Quốc), 10% trong số đó trả phí, và LLM chiếm 2% thị trường quảng cáo số, qua đó doanh thu năm 2030 tăng lên 213,59 tỷ USD
  • Đồng thời, do chi phí tính toán khổng lồ với chi phí thuê đám mây lũy kế 792 tỷ USD đến năm 2030 và 1,4 nghìn tỷ USD đến năm 2033, ngay cả khi cộng toàn bộ dòng tiền tự do lũy kế, khoản đầu tư từ Nvidia, hạn mức vay chưa sử dụng và thanh khoản hiện có thì vẫn còn khoảng trống vốn 207 tỷ USD
  • HSBC vẫn giữ quan điểm rất lạc quan rằng AI sẽ nâng cao năng suất của mọi ngành, nhưng đồng thời cho thấy để hấp thụ CAPEX khổng lồ này, OpenAI có thể phải đối mặt với những lựa chọn đau đớn như huy động thêm vốn hoặc điều chỉnh các hợp đồng trung tâm dữ liệu

Các hợp đồng đám mây siêu lớn và cấu trúc “hố đốt tiền”

  • OpenAI được ví như “một hố đốt tiền khổng lồ với một website đặt lên trên”, và do là công ty chưa niêm yết nên độ sâu của cái hố đó hiện vẫn phải dựa vào ước tính

    • Nhóm phần mềm và dịch vụ của HSBC Mỹ gần đây đã cập nhật mô hình tài chính của OpenAI
    • Thay đổi cốt lõi là phản ánh các hợp đồng thuê đám mây mới với Microsoft và Amazon

  • HSBC phản ánh rằng OpenAI đã ký hợp đồng thuê năng lực tính toán đám mây trị giá 250 tỷ USD với Microsoft và hợp đồng trị giá 38 tỷ USD với Amazon

    • Hai hợp đồng này bổ sung thêm 4GW nhu cầu tính toán, đưa tổng công suất điện theo hợp đồng lên khoảng 36GW
    • Tổng giá trị toàn bộ hợp đồng được ước tính lên tới 1,8 nghìn tỷ USD

  • Theo giả định này, OpenAI đang đi theo quỹ đạo hướng tới chi phí thuê trung tâm dữ liệu hằng năm khoảng 62 tỷ USD

    • Tuy nhiên, mô hình giả định rằng chỉ khoảng một phần ba công suất điện theo hợp đồng thực sự đi vào vận hành vào cuối năm 2030
    • Một phần chi phí đám mây được phản ánh vào giá vốn hàng bán (COGS), phần còn lại vào chi phí R&D

Giả định người dùng và doanh thu: 3 tỷ người dùng, doanh thu từ thuê bao và quảng cáo

  • Trước hết, HSBC xây dựng mô hình đường cong S cho số người dùng để ước tính doanh thu của OpenAI

    • Đến năm 2030, số người dùng được đặt ở mức 3 tỷ người, tương đương 44% dân số trưởng thành toàn cầu nếu loại trừ Trung Quốc
    • Mốc tham chiếu là khoảng 800 triệu người dùng ước tính của tháng trước

  • Cơ cấu doanh thu bao gồm thuê bao, quảng cáo, và trong tương lai là agentic AI, thiết bị mới, v.v.

    • Trong ngắn hạn, mô hình giả định OpenAI chủ yếu vẫn phụ thuộc vào việc thuyết phục người dùng hiện tại chuyển sang gói trả phí
    • Về dài hạn, quảng cáo, agentic AI và dự án mới với Jony Ive có thể trở thành các nguồn doanh thu bổ sung

  • Giả định nền tảng là thuê bao LLM sẽ trở thành một dịch vụ phổ biến và hữu ích như Microsoft 365

    • Đến năm 2030, 10% người dùng OpenAI được giả định là khách hàng trả phí
    • Hiện tại, tỷ lệ trả phí ước tính ở mức khoảng 5%

  • HSBC cũng thêm giả định rằng các công ty LLM sẽ giành được 2% doanh thu thị trường quảng cáo số toàn cầu

    • Hiện tại, tỷ trọng doanh thu của các công ty LLM trong quảng cáo số được mô tả là gần như bằng 0
    • Nếu giả định này thành hiện thực, doanh thu từ các dịch vụ dựa trên LLM trong tìm kiếm và quảng cáo sẽ nổi lên như một trụ cột đáng kể

  • Cộng tất cả các giả định này lại, doanh thu của OpenAI được mô tả là đi theo đường cong “tăng trưởng bùng nổ (gangbusters)”

    • Năm 2025: 12,5 tỷ USD, năm 2026: 34,98 tỷ USD, năm 2027: 67,99 tỷ USD
    • Năm 2028: 106,89 tỷ USD, năm 2029: 153,79 tỷ USD, năm 2030: 213,59 tỷ USD

Giả định thị phần AI tiêu dùng và AI doanh nghiệp

  • Tổng doanh thu AI tiêu dùng vào năm 2030 được giả định là 129 tỷ USD

    • Trong đó, 87 tỷ USD đến từ tìm kiếm, 24 tỷ USD từ quảng cáo
    • Phần còn lại đến từ các dịch vụ AI tiêu dùng khác

  • Trong thị trường này, thị phần tiêu dùng của OpenAI theo kịch bản giảm từ khoảng 71% hiện nay xuống 56% vào năm 2030

    • Anthropic và xAI mỗi bên được phân bổ thị phần một chữ số
    • 22% còn lại được phân cho nhóm đối thủ chưa xác định là “others”
    • Google gần như bị loại khỏi giả định thị phần của thị trường AI tiêu dùng

  • Doanh thu thị trường AI doanh nghiệp được đặt ở mức 386 tỷ USD vào năm 2030

    • Giả định rằng thị phần doanh nghiệp của OpenAI giảm từ khoảng 50% hiện nay xuống 37%
    • Các đối thủ khác được giả định giữ thị phần không quá khác biệt so với hiện tại
    • Toàn thị trường tăng mạnh nhưng sự gia nhập và đa dạng hóa đối thủ khiến thị phần của OpenAI bị pha loãng phần nào

Cấu trúc chi phí và thua lỗ kéo dài: tiếp tục mô hình trợ giá cho người dùng

  • Dù doanh thu tăng rất nhanh, mô hình của HSBC cho thấy chi phí cũng tăng với tốc độ tương tự

    • Trên biểu đồ, cùng với doanh thu còn có chia sẻ doanh thu cho Microsoft, COGS, R&D và chi phí SG&A
    • Khoản chia sẻ doanh thu cho Microsoft được giả định là mục phi tiền mặt (non-cash) ở mức 20% doanh thu

  • Trong toàn bộ giai đoạn 2025–2030, OpenAI được mô tả là không thoát khỏi cấu trúc trợ giá mạnh cho người dùng

    • Ngay cả năm 2030, kịch bản vẫn cho thấy lỗ hoạt động ở mức -17,72 tỷ USD
    • Nói cách khác, quy mô doanh thu đã ở tầm big tech nhưng xét theo lợi nhuận thì công ty vẫn trong trạng thái thua lỗ rất lớn

  • Trong bối cảnh này, việc huy động vốn mới được xem như dòng tiền chuyển thẳng đến chủ các trung tâm dữ liệu

    • Bài phân tích nhấn mạnh rằng vốn mới thực chất sẽ lấp chi phí thuê đám mây và trung tâm dữ liệu
    • Về thực chất, đây gần như là vòng luẩn quẩn kiểu “tiền mặt chảy vào trung tâm dữ liệu, còn mô hình thì tiếp tục thua lỗ”

Chi phí thuê đám mây lũy kế và khoảng trống vốn 207 tỷ USD

  • Mô hình của HSBC ước tính chi phí thuê đám mây lũy kế từ nay đến năm 2030 là 792 tỷ USD

    • Nếu kéo dài đến năm 2033, con số này tăng lên 1,4 nghìn tỷ USD
    • Điều này được mô tả là khá phù hợp với guidance dài hạn 8 năm của OpenAI

  • Trong cùng giai đoạn, dòng tiền tự do lũy kế (FCCF) của OpenAI được ước tính ở mức 282 tỷ USD

    • Cộng thêm 26 tỷ USD từ cam kết rót tiền của Nvidia và thoái vốn cổ phần AMD
    • Ngoài ra còn có 24 tỷ USD từ năng lực huy động nợ/cổ phần chưa sử dụng và 17,5 tỷ USD thanh khoản hiện có tính đến giữa năm 2025

  • Ngay cả khi cộng tất cả các nguồn vốn này lại, kết luận vẫn là còn một khoảng trống 207 tỷ USD, không đủ bù chi phí thuê đám mây lũy kế

    • HSBC còn cộng thêm khoảng đệm tiền mặt bổ sung 10 tỷ USD để tính tới biên an toàn
    • Kết quả là con số headline cho thấy OpenAI sẽ cần huy động ít nhất hơn 207 tỷ USD vốn mới đến năm 2030

Phân tích độ nhạy: thay đổi về người dùng, tỷ lệ thuê bao và đơn giá tính toán

  • HSBC cho biết ước tính này cũng có thể vẫn còn khá thận trọng, và đưa ra một số con số phân tích độ nhạy

    • Mỗi khi OpenAI có thêm 500 triệu người dùng, doanh thu lũy kế từ nay đến năm 2030 sẽ tăng khoảng 36 tỷ USD
    • Nếu nâng tỷ lệ chuyển đổi sang thuê bao trả phí lên khoảng 20%, doanh thu bổ sung trong cùng giai đoạn có thể đạt 194 tỷ USD

  • Các giả định về mức sử dụng LLM và chi phí tính toán cũng được xem là những biến số linh hoạt theo nhiều hướng

    • Nếu đơn giá tính toán giảm và hiệu quả được cải thiện, quy mô vốn cần thiết có thể giảm
    • Ngược lại, nếu mức độ ứng dụng AI tăng mạnh hơn, chi phí cũng có thể leo thang tương ứng

  • Đáng chú ý là mô hình không bao gồm kịch bản hiện thực hóa AGI (trí tuệ nhân tạo tổng quát)

    • Tác động của AGI lên doanh thu, chi phí và định giá vẫn được để như một biến số “nằm ngoài mô hình”
    • Vì vậy, đây chỉ là ước tính giới hạn trong quỹ đạo mở rộng thực tế của mảng kinh doanh LLM

Lựa chọn khi tăng trưởng chậm lại: khả năng điều chỉnh hợp đồng trung tâm dữ liệu

  • Nếu tăng trưởng doanh thu không vượt kỳ vọng và nhà đầu tư trở nên thận trọng hơn, OpenAI có thể phải đối mặt với những lựa chọn khó khăn

    • Bài viết nhắc đến việc thị trường nợ đã ở trạng thái căng thẳng qua các trường hợp như Oracle
    • Lập trường hỗ trợ OpenAI của Microsoft gần đây cũng được mô tả là có phần dao động (flip-flop)
    • Trong bối cảnh đó, việc SoftBank là cổ đông lớn thứ hai cũng được nhắc tới

  • “Phương án tệ nhất nhưng tốt nhất” (best worst option) mà HSBC nêu ra là kịch bản cắt giảm một phần cam kết với trung tâm dữ liệu

    • Người ta nhắc tới phương án thu hẹp hoặc từ bỏ các cam kết trung tâm dữ liệu trước hoặc sau khi hết hạn hợp đồng thường kéo dài 4–5 năm
    • Phân tích cho rằng, xét mối quan hệ đan xen giữa các công ty AI LLM, đám mây và chip, giữa các tay chơi lớn có thể tồn tại một mức độ linh hoạt nhất định

  • Theo trích dẫn trong báo cáo, có thể tồn tại nhận thức chung rằng “thu hẹp một phần công suất luôn là lựa chọn tốt hơn so với khủng hoảng thanh khoản”

    • Đặc biệt, các nhà cung cấp lớn hiện hữu được cho là có nhiều dư địa linh hoạt hơn so với neo cloud
    • Kết quả là, nếu tình hình vốn của OpenAI xấu đi, điều chỉnh các cam kết đám mây có thể trở thành công cụ giảm rủi ro mang tính cấu trúc

Sự lạc quan mạnh mẽ của HSBC với AI và tính chính đáng của CAPEX

  • Bất chấp những con số thận trọng và rủi ro nêu trên, nhóm HSBC vẫn giữ quan điểm cực kỳ lạc quan đối với chính AI

    • Họ dự báo AI sẽ thâm nhập vào mọi quy trình sản xuất và mọi ngành dọc
    • Từ đó, AI có thể tạo ra tác động tăng năng suất đáng kể trên phạm vi toàn cầu

  • Dù có tài sản AI bị định giá quá cao hoặc quá thấp, HSBC cho rằng chỉ cần tốc độ tăng trưởng kinh tế do năng suất dẫn dắt cuối cùng tăng thêm vài bp, CAPEX đang gây tranh cãi hiện nay cũng hoàn toàn có thể được biện minh

    • Với GDP toàn cầu hơn 110 nghìn tỷ USD, chỉ vài bp tăng trưởng thêm cũng có thể tạo ra hiệu ứng số liệu rất lớn
    • Từ góc nhìn đó, 207 tỷ USD để giúp OpenAI trụ đến năm 2030 có thể không phải là con số lớn như tưởng tượng

  • Tóm lại, HSBC đồng thời cho thấy mối căng thẳng giữa thua lỗ khổng lồ và rủi ro huy động vốn trong ngắn hạn với tác động năng suất vĩ mô mà AI có thể tạo ra trong dài hạn

    • Trường hợp của OpenAI là ví dụ cực đoan cho thấy các công ty hạ tầng AI phải đầu tư trước lượng vốn và năng lực tính toán lớn đến mức nào
    • Đồng thời, đây cũng là một phép thử về việc cược ở quy mô này có thể làm dịch chuyển toàn bộ nền kinh tế thế giới đến đâu trong dài hạn

Bài viết liên quan

1 bình luận

 
GN⁺ 2025-11-27
Ý kiến Hacker News

  • Bài gốc (archive.ph)

  • Có vẻ OpenAI sẽ khó thực sự nắm bắt được giá trị trong các mảng kinh doanh biên lợi nhuận cao mà họ nhắc đến như nguồn doanh thu cốt lõi trong tương lai
    Ví dụ, các hãng dược không có lý do gì để chia sẻ lợi nhuận từ việc phát triển thuốc mới với OpenAI, còn trong thị trường quảng cáo và tạo nội dung truyền thông thì Google, Meta và Amazon đã kiểm soát quan hệ với nhà quảng cáo từ lâu
    Ngoài ra, OpenAI không có nền tảng cốt lõi như Chrome của Google, Office của Microsoft hay OS của Apple, nên sẽ khó mở rộng các dịch vụ kiểu agent
    Dù vậy, việc hợp tác trong mảng bán lẻ như với Etsy vẫn có chút tiềm năng, nhưng cuối cùng họ vẫn phải cạnh tranh với Amazon

    • Có lẽ rồi sẽ xuất hiện kiểu mô hình như thế này — “ChatGPT, mua giúp tôi một bàn phím cơ” → người bán được hiển thị nổi bật trong GPT sẽ trả tiền quảng cáo
      Tức là sẽ có xu hướng trọng tâm của mảng quảng cáo chuyển từ hack Google sang hack GPT
    • Google, Meta và Amazon xây dựng được quan hệ với nhà quảng cáo là nhờ tệp người dùng khổng lồ và công cụ nhắm mục tiêu tinh vi
      Nhưng ChatGPT giờ cũng đã có lượng người dùng cá nhân rất lớn, và việc sử dụng trong công sở qua Copilot các kiểu cũng đang tăng lên
      Nếu OpenAI tung ra công cụ quảng cáo, khả năng cao nhà quảng cáo sẽ đổ xô vào
      Hơn nữa, Google tuy mạnh về công nghệ nhưng yếu ở khâu sản phẩm hóa, trong khi OpenAI có thể đang nhỉnh hơn về độ hoàn thiện sản phẩm
    • Với ý “tại sao hãng dược lại phải chia sẻ lợi nhuận cho lớp trí tuệ”, thực ra họ dù sao cũng sẽ phải trả phí để dùng mô hình AI
      Danh tiếng của DeepMind không quan trọng lắm. Hiện tài nguyên AI vẫn còn khan hiếm, cung chưa đáp ứng đủ cầu
      Nhiều công ty có thể kiếm tiền từ khoảng chênh này, và bên nào chuyển được nhu cầu thành lợi nhuận sẽ là người thắng cuộc
    • Tôi đồng ý với ý “OpenAI không có nền tảng để xây”
      Có thể sẽ có cơ hội nếu họ tạo ra một lựa chọn thay thế G Suite hay MS Office được tích hợp với web/mobile ChatGPT, nhưng việc đó sẽ đòi hỏi nỗ lực kỹ thuật khổng lồ
    • Tôi vẫn thấy ngạc nhiên khi Nvidia chỉ là một mảnh trong chuỗi giá trị mà vốn hóa thị trường lại cao đến vậy
      Đúng là nhờ hiệu ứng khóa chặt từ CUDA, nhưng nhận thức của thị trường đang dần thay đổi

  • Bài báo tập trung vào ChatGPT, nhưng thực tế chưa rõ liệu ChatGPT có phải là nguồn doanh thu cốt lõi hay không
    Ước tính rằng các công ty LLM sẽ chiếm 2% thị trường quảng cáo số nghe có vẻ quá thấp
    Xét việc quảng cáo tìm kiếm hiện chiếm 40% tổng quảng cáo số, quảng cáo dựa trên LLM có thể trở thành quảng cáo theo ý định còn mạnh hơn cả quảng cáo tìm kiếm
    Tuy vậy, các ước tính kiểu này có lẽ có biên sai số rất lớn

    • Vấn đề lớn nhất của OpenAI là họ đã đặt cược tất tay vào AGI
      Nếu AGI là bất khả thi hoặc không thể đạt được trong 10 năm tới, OpenAI có nguy cơ trở thành một bên bán mô hình không có hào phòng thủ
      Trong khi đó, Google vẫn có thể sống khỏe chỉ bằng cách tích hợp AI vào hệ sản phẩm hiện có
    • Tôi nghĩ giả định LLM chỉ chiếm 2% thị trường quảng cáo số là đánh giá quá thấp
      Con người đã bắt đầu đặt niềm tin cá nhân vào AI và đang tiến đến giai đoạn tiếp nhận khuyến nghị của nó như từ một người bạn
      Đây là cơ hội gần như là chén thánh của marketing
      Ví dụ, khi Claude gợi ý sách, việc nó không gắn link Amazon có lẽ là để xây dựng niềm tin
      Rồi sẽ đến lúc AI trực tiếp khuyến nghị và dẫn luôn tới hành vi mua hàng
      Người dùng thậm chí có thể không nhận ra rằng AI đang đưa ra khuyến nghị có tài trợ
    • Ước tính các công ty LLM sẽ chiếm 2% thị trường quảng cáo có thể là quá thấp hoặc quá cao
      Vì hiện chưa có tín hiệu nào cho thấy OpenAI đang chuẩn bị đội quảng cáo hay sản phẩm quảng cáo
    • Trước khi Google xuất hiện, thị trường quảng cáo tìm kiếm trực tuyến gần như không tồn tại
      Nhưng giờ Google chiếm hơn một nửa chi tiêu quảng cáo toàn cầu
      Nếu OpenAI trở thành một kênh tìm kiếm và khám phá mới, thì 2% là con số quá thấp
    • Cũng có khả năng thị trường quảng cáo dựa trên tìm kiếm sẽ sụp đổ, và quảng cáo gợi ý ngay trong chatbot sẽ trở thành nguồn doanh thu mới
      Ví dụ, rất có thể sớm có tính năng mua sắm Walmart trực tiếp trong ChatGPT

  • Meta có 3,5 tỷ người dùng và dự kiến doanh thu quảng cáo khoảng 200 tỷ USD trong năm 2025, nên nếu ChatGPT có 1 tỷ người dùng thì đến 2030 hoàn toàn có thể tăng lên 2 tỷ
    Chất lượng dữ liệu người dùng của ChatGPT cao hơn Meta rất nhiều và có thể dùng để xây dựng hồ sơ quảng cáo cá nhân hóa
    Ngoài ra, họ còn có thể tạo ra một nền tảng quảng cáo mới nơi người dùng học về sản phẩm tài trợ qua đối thoại
    Sức mạnh thương hiệu của ChatGPT cũng đang bị đánh giá thấp
    Các chiến lược mở rộng như app Sora hay thâu tóm TikTok cũng đáng để cân nhắc

    • Nhưng thị trường quảng cáo vốn đã là một thị trường bão hòa, tăng trưởng chững lại
      Google và Meta chiếm tới 1,5% GDP, nên nếu OpenAI muốn cạnh tranh với họ thì phải chứng minh được mọi thứ từ hiệu quả quảng cáo, năng lực vốn đến đầu tư phần cứng
    • Meta dựa trên các nền tảng xã hội như WhatsApp, Instagram và Facebook
      ChatGPT không có cấu trúc như vậy nên rất khó so sánh trực tiếp
    • Meta giữ người dùng ở lại lâu, còn Google thì trả lời nhanh rồi người dùng rời đi
      Giá trị quảng cáo của ChatGPT sẽ phụ thuộc vào việc nó giống bên nào hơn
    • Mọi người ghét nội dung do AI tạo ra
      Chỉ cần nhìn bình luận dưới các reel Instagram là thấy phản ứng tiêu cực rất mạnh, còn video Sora thì bị lan truyền khắp nơi bất kể nền tảng nào nên giá trị độc quyền cũng thấp
    • Gemini đã được tích hợp sẵn vào Google Docs và Search
      Rất khó đánh giá quy mô người dùng chỉ dựa trên việc app có được cài hay không

  • Quy mô của ngành AI đang bị thổi phồng quá mức so với nền kinh tế thực
    Thị trường quảng cáo Mỹ là 390 tỷ USD, trong khi y tế là 4,3 nghìn tỷ USD và ngân hàng thương mại là 1,5 nghìn tỷ USD
    Thế mà cổ phiếu liên quan đến AI lại chiếm tới 1/3 toàn thị trường là điều không bình thường
    Trạng thái hiện tại là vốn đầu cơ đang quá nóng hơn là phản ánh giá trị thực

    • Có rất nhiều công ty chưa niêm yết, và cổ phiếu công nghệ vốn dĩ được định giá theo kỳ vọng tăng trưởng
      Giá cổ phiếu phản ánh tâm lý đầu tư về dòng tiền tương lai chứ không phải doanh thu hiện tại
      Ngoài ra, từ “AI” đang bị dùng như thể chỉ có nghĩa là LLM, trong khi trên thực tế nó đã được dùng trong nhiều ngành từ rất lâu
      Ngay cả nếu ngày mai LLM biến mất thì thế giới cũng chỉ quay lại mức trước đó chứ không sụp đổ
    • Nên so sánh theo dòng tiền tự do
    • Suy cho cùng, thị trường AI là tổng lượng việc làm sẽ bị thay thế trong tương lai
      Mức phí thuê bao 20 USD/tháng là quá nhỏ nếu so với quy mô đó
    • Thị trường chứng khoán không phải chính nền kinh tế
      Xét cấu trúc biên lợi nhuận rất cao của Nvidia, gánh nặng thực với nền kinh tế lại giảm đi
      Tuy vậy vẫn có rủi ro lây lan sang hệ thống ngân hàng thông qua đầu tư dựa trên nợ
      Chỉ riêng lương tài xế xe tải đã ở mức 200 tỷ USD mỗi năm, nên việc tự động hóa các ngành như vậy mới thật sự tạo ra tác động kinh tế lớn
    • Thật mỉa mai khi những người từng hô hào “hãy giải quyết các vấn đề của thế giới trước đi” lại im lặng trước cơn sốt AI

  • Nguồn doanh thu của OpenAI sẽ không chỉ dừng ở thuê bao ChatGPT mà còn mở rộng sang tạo ảnh, tạo video và các công cụ kiểu agent
    Các ngành quảng cáo, tin tức và truyền thông sẽ là nhóm tiêu thụ lớn của nội dung AI, còn mô hình doanh thu B2B dựa trên API cũng sẽ tiếp tục tăng
    OpenAI có thể không độc chiếm mọi thị trường, nhưng họ có điểm xuất phát và độ tin cậy khá mạnh

    • Vấn đề là liệu mọi người có thực sự chịu trả tiền cho nội dung được tự động hóa hay không
      Hiện họ dùng vì miễn phí, nhưng việc chuyển hóa thành thị trường trả phí trị giá hàng chục tỷ USD vẫn là dấu hỏi
      Có khi chuyển dịch sang robotics mới là nơi có giá trị thực tế hơn
    • Quảng cáo bằng AI đã là chuyện có thật
      Một ứng viên thị trưởng New York đã chạy chiến dịch video bằng AI, và một nửa quảng cáo bất động sản là ảnh cải tạo bằng AI
      Một phần tư quảng cáo in ấn cũng là sản phẩm do AI tạo ra
    • Không thể có cấu trúc độc quyền cho OpenAI
      Các mô hình mã nguồn mở đang tiến bộ rất nhanh, và bên nào có hiệu quả chi phí cao hơn sẽ chiếm thị trường
      Giống như Git đã thay thế BitKeeper, thị trường LLM rồi sẽ đi theo cấu trúc đa cực
    • Bán nội dung rất khó định giá, và nguồn cung càng tăng thì giá trị càng giảm
      Nếu công nghệ không đạt được lợi thế kinh tế theo quy mô thì sẽ rất khó kiếm tiền
    • Những use case kiểu này cuối cùng đều là vùng cạnh tranh hàng hóa hóa
      Google, Meta và Anthropic đều đang tung ra sản phẩm chất lượng tương tự nhau, còn cạnh tranh về giá thì ngày càng gay gắt

  • Ngay cả mục tiêu để LLM chiếm 2% thị trường quảng cáo số cũng hoàn toàn không dễ đạt được
    Ngay cả Google sau khi thống trị tìm kiếm cũng phải mua lại nhiều công ty như Urchin, DoubleClick và YouTube mới xây dựng được cả hệ sinh thái quảng cáo

  • Quy mô vốn đang được đổ vào thị trường LLM tương đương với tổng vốn đầu tư venture capital của Mỹ trong năm 2024 (215 tỷ USD)
    Nguồn: NVCA 2025 Yearbook

  • Có vẻ quyền truy cập LLM rồi cũng có thể trở thành dạng thuê bao cao cấp đắt đỏ như Bloomberg Terminal
    Giống như trader gần như dùng Excel miễn phí nhưng vẫn trả 20.000 USD mỗi năm cho Bloomberg, quyền truy cập AI cũng có thể tiến tới mô hình premium cho người dùng chuyên nghiệp

    • Bloomberg ngay từ đầu đã đắt nên thị trường chấp nhận được, còn LLM hiện đã quen với miễn phí nên sức kháng cự với việc tăng giá sẽ rất lớn
    • Cấu trúc tương tự cũng có thể xuất hiện trong thị trường robot
      Robot có thể nấu ăn, dọn dẹp và trò chuyện có thể được bán cho cá nhân hoặc phát triển theo mô hình cho thuê theo giờ
    • Muốn bán ở mức 20.000 USD/năm thì phải có ưu thế áp đảo so với đối thủ
      Hoặc giá tăng vì khan hiếm tài nguyên, nhưng khi đó đó không phải biên lợi nhuận mà là chi phí tăng
    • LLM cho cá nhân có thể sẽ miễn phí hóa, còn mô hình cao cấp cho doanh nghiệp và chính phủ có thể trở nên đắt đỏ hoặc bị quản lý
    • Trước đây terminal Bloomberg giá 20.000 USD dùng modem 300bps, trong khi giờ LLM miễn phí còn nhanh hơn rất nhiều
      Chỉ cần thêm dữ liệu thời gian thực là đã có thể thay thế bằng tổ hợp mã nguồn mở

  • Theo TechCrunch, Anthropic dự kiến chuyển sang có lãi vào năm 2028, trong khi OpenAI được cho là sẽ đốt 14 tỷ USD tiền mặt trong năm 2026