- Trái ngược với định giá rất cao của các công ty AI tạo sinh, vấn đề thiếu khả năng sinh lời ngày càng bị chú ý dù đã có các khoản đầu tư quy mô lớn
- OpenAI và Anthropic ghi nhận tăng trưởng doanh thu nhanh nhất lịch sử, nhưng vẫn tiếp tục đốt tiền mặt vì chi phí tính toán khổng lồ cho việc huấn luyện và vận hành mô hình
- Các công ty Big Tech sở hữu chip riêng và hạ tầng đám mây, nhờ đó nắm lợi thế về hiệu quả chi phí và gây áp lực lên năng lực cạnh tranh của các phòng thí nghiệm AI độc lập
- Hiệu quả cải thiện năng suất mà AI từng hứa hẹn vẫn mới chỉ giới hạn trong một số lĩnh vực, còn độ ổn định lợi nhuận dài hạn cũng chưa chắc chắn do cạnh tranh ngày càng gay gắt
- Nhà đầu tư không còn hài lòng chỉ với tăng trưởng; thị trường đang bước vào giai đoạn đòi hỏi các công ty AI dẫn đầu phải có mô hình doanh thu rõ ràng và chiến lược sống sót sau IPO
Khoản đầu tư khổng lồ và sự chênh lệch nhiệt độ của thị trường tư nhân
- Nêu việc ngành venture capital trong năm 2025 đã đầu tư khoảng 150 tỷ USD vào các startup AI lớn như OpenAI và Anthropic
- Lượng vốn đổ vào lớn hơn nhiều so với các công ty hưởng lợi trong đợt bùng nổ VC năm 2021, cho thấy sự lạc quan của thị trường tư nhân vẫn tiếp diễn
- Có nhận định rằng OpenAI đang xem xét huy động thêm tối đa 100 tỷ USD vốn tư nhân trong năm 2026
Doanh thu tăng rất nhanh nhưng mức đốt tiền cũng phình to
- OpenAI và Anthropic được đánh giá là nằm trong số những công ty có tốc độ tăng trưởng doanh thu nhanh nhất lịch sử
- Ngược lại, chi phí GPU và hạ tầng đám mây cho huấn luyện mô hình và suy luận đang tạo ra mức đốt tiền mặt ở quy mô “Towering Inferno”
- Trong quá trình cân nhắc IPO vào năm 2026 hoặc muộn hơn, áp lực làm rõ con đường tạo lợi nhuận được dự báo sẽ tăng mạnh
Bất lợi cạnh tranh mang tính cấu trúc trước Big Tech
- Các công ty Big Tech như Google có cấu trúc giúp giảm chi phí huấn luyện và vận hành nhờ tận dụng chip riêng và hạ tầng đám mây nội bộ
- Khi mô hình Gemini đã thu hẹp đáng kể khoảng cách về hiệu năng, sự khác biệt của các phòng thí nghiệm AI độc lập đang suy yếu
- Các startup AI phụ thuộc nhiều vào nhà đầu tư bên ngoài cũng ở vị thế dễ tổn thương hơn trước biến động của thị trường vốn
Hiệu quả năng suất chưa xuất hiện như kỳ vọng
- Đã 3 năm kể từ khi ChatGPT ra mắt, nhưng mức cải thiện năng suất công việc trên diện rộng mà AI hứa hẹn vẫn còn hạn chế
- Một số lĩnh vực như lập trình và hỗ trợ khách hàng đã ghi nhận kết quả, nhưng số đối thủ tăng vọt khiến thị trường trở nên chật chội
- Hiện vẫn chưa có phòng thí nghiệm AI nào thể hiện được lợi thế cạnh tranh bền vững (moat) thật sự rõ rệt
Càng mở rộng quy mô, cơ cấu chi phí càng tăng
- Khác với các công ty phần mềm truyền thống, doanh nghiệp AI có cấu trúc mà chi phí cũng tăng theo khi mở rộng quy mô
- Không chỉ tốn kém ở chi phí huấn luyện frontier model, mà gánh nặng chi phí suy luận cũng lớn khi tỷ lệ người dùng miễn phí còn cao
- Việc rút ngắn câu trả lời để giảm chi phí hoặc đưa quảng cáo vào đều có nguy cơ làm giảm trải nghiệm người dùng
- Tăng giá cũng được nêu như một lựa chọn có thể làm chậm tốc độ tiếp nhận
Sự kiên nhẫn của nhà đầu tư và lựa chọn của OpenAI
- Dù từng có những trường hợp thành công sau thời gian dài thua lỗ như Netflix và Uber, bài viết nhấn mạnh rằng nhà đầu tư sẽ không chờ đợi vô thời hạn
- Theo các số liệu bị rò rỉ, OpenAI có thể tiêu tốn hơn 115 tỷ USD đến năm 2030
- Sam Altman từng nói muốn thử thách phe bán khống thông qua IPO, và điều này đang nhận về những phản ứng trái chiều từ thị trường
- Toàn bộ ngành AI được tổng kết là sẽ bước vào giai đoạn kiểm chứng mô hình kinh doanh thực tế kể từ mốc năm 2026
1 bình luận
Ý kiến trên Hacker News
Ngành AI đang trở thành một thị trường cực kỳ cạnh tranh và thâm dụng vốn
OpenAI, Anthropic, Google, Meta, Deepseek đều đang đổ vào những nguồn lực tương tự và tạo ra các kết quả tương tự
Rào cản gia nhập (moat) về mặt kỹ thuật gần như không có, và cuối cùng rất có thể sẽ vỡ thành một bong bóng khổng lồ như ngành đường sắt
Tuy vậy, cũng như đường sắt không biến mất, AI cũng sẽ không biến mất mà sẽ thay đổi thế giới. Chỉ là xét từ góc độ đầu tư, sẽ có một đợt điều chỉnh lớn
Các nhà đầu tư doanh nghiệp như Microsoft có thể tận dụng khoản lỗ để khấu trừ thuế thông qua cấu trúc đối tác
Nói cách khác, đây giống như đang tài trợ cho R&D bằng cách tiết kiệm thuế, và khoản lỗ 10 tỷ USD có thể dẫn tới hiệu ứng tiết kiệm thuế 2~3 tỷ USD
Vì vậy, khung nhìn “đốt tiền = phá hủy giá trị” là sai
ChatGPT đã đạt 200 triệu người dùng chỉ trong 9 tháng và 900 triệu người dùng hàng tuần trong 3 năm
Tốc độ kiếm tiền nhanh hơn đường sắt ở một đẳng cấp hoàn toàn khác, và cấu trúc hoàn vốn đầu tư cũng khác hẳn
Khi được tích hợp hoàn toàn, sẽ rất khó chuyển sang nền tảng khác, và chính tính thâm dụng vốn cũng đóng vai trò như moat
Cuối cùng, thị trường có thể đi theo cấu trúc một vài ông lớn thống trị với biên lợi nhuận cao như thị trường cloud
Gmail, YouTube, Search... là những bề mặt ứng dụng AI rộng nhất, và chất lượng mô hình multimodal cũng thuộc hàng tốt nhất
Với startup AI, thị trường hiện tại là cấu trúc kinh doanh tệ nhất có thể
Cần lượng vốn khổng lồ và đổi mới liên tục, trong khi độ trung thành thương hiệu của khách hàng gần như không có
Chỉ cần chậm lại một chút là khách đã đổi API endpoint, nên rất khó sống sót
Cuối cùng, chỉ những công ty có dải sản phẩm khác như Google mới có thể trụ được
Ngay cả khi Anthropic tạm thời tung ra mô hình tốt hơn, gần như cũng không có làn sóng người dùng rời đi
Tức là thương hiệu và thói quen sử dụng đang hoạt động như một moat rất mạnh
Sau khi hạ tầng sụp biên lợi nhuận, các quỹ VC sẽ tập trung vào đổi mới ở cấp độ sản phẩm và dịch vụ
Bài liên quan: Models Aren’t Moats
Không hiểu vì sao OpenAI lại đầu tư quá mức vào các dự án video và hình ảnh như videoSlop, imageSlop
Anthropic tập trung hơn nhiều
Nhưng vì không tìm ra moat kỹ thuật, cuối cùng hợp đồng bản quyền lại trở thành phương tiện phòng thủ duy nhất
Đó là lý do OpenAI hợp tác với Disney
Với Ghibli, ứng dụng Sora... họ đã làm số người đăng ký tăng vọt, và dù cũng có nhiều dự án thất bại, một số lại thành hit lớn
Tuy vậy, vì cập nhật phiên bản quá thường xuyên nên mức độ gây sốt không còn như trước
Đó là lý do OpenAI tập trung vào video
Tích hợp multimodal giúp tăng trí thông minh của mô hình, và OpenAI đang giữ định vị là một “trợ lý” đa dụng
Trong khi đó, Anthropic chọn chiến lược tập trung vào nhà phát triển để tăng hiệu quả sử dụng vốn
Một khả năng bong bóng khác là việc siết thực thi bản quyền (IP)
Các nền tảng hiện có thì sự đồng ý cho việc sử dụng nội dung do người dùng tạo ra khá rõ ràng, nhưng việc OpenAI có lấy được dữ liệu huấn luyện một cách hợp pháp hay không vẫn còn đáng nghi
Meta cũng từng bị nghi là đã thu thập ebook qua torrent
Anthropic đang nhắm tới mô hình SaaS tập trung vào coding, còn OpenAI thì muốn kiếm tiền bằng mô hình dựa trên quảng cáo
Google có chất lượng mô hình cao, nhưng vẫn đang gặp khó trong việc tạo ra những sản phẩm mà người dùng thật sự muốn dùng
Gemini, AI search summary, Google Lens... đều có mức sử dụng áp đảo
Một công ty từng nói sẽ thay đổi thế giới mà cuối cùng lại quy về quảng cáo thì khá đáng tiếc
Nghiên cứu thuốc của DeepMind là một ví dụ
chỉ mục Search, cùng mức độ tích hợp Android·Gmail·Maps
Trong khi đó, lợi thế của OpenAI chỉ là hình ảnh thương hiệu “không phải Google”
OpenAI có thể tích hợp tính năng mua sắm để lấy mất lưu lượng tìm kiếm thương mại của Google
Cuối cùng, cuộc cạnh tranh AI là câu chuyện ai sẽ chiếm được mô hình kinh doanh thu phí qua trạm của thế hệ tiếp theo
Quy mô lưu lượng quá áp đảo nên OpenAI bị cho là khó cạnh tranh
Không ai biết chính xác quy mô đốt tiền của OpenAI
Có ý kiến cho rằng từ sau GPT-4o họ chưa huấn luyện mô hình mới nào, nhưng đó cũng có thể chỉ là một hệ thống routing
OpenAI đã tăng cường pipeline dữ liệu tổng hợp và đang dùng nó vào huấn luyện mô hình thực tế
sau GPT-4o tuy chưa có một đợt pretraining hoàn chỉnh, nhưng fine-tuning, RLHF, cải thiện tool-calling vẫn đang được đẩy mạnh
Những kết quả như Codex-high là bằng chứng cho điều đó
GPT-5.2 có mốc dữ liệu huấn luyện khác và hẳn đã tiêu tốn chi phí đáng kể
Các quỹ VC vẫn đang tập trung tìm “công ty AI lớn” tiếp theo
Nhưng nếu dòng vốn đầu tư co lại, tiền sẽ chuyển sang các công ty không phải AI nhưng dùng AI như công cụ
OpenAI đang đặt cược vào kiếm tiền trong ngắn hạn
Xác suất thành công thấp, nhưng từ góc nhìn VC, họ cho rằng tỷ lệ lợi nhuận so với rủi ro vẫn đủ hấp dẫn
Cuối cùng có vẻ họ đang nhắm tới kịch bản trở nên quá lớn để sụp đổ và nhận gói cứu trợ từ chính phủ Mỹ
Họ đang đóng khung AI như một cuộc cạnh tranh công nghệ kiểu Chiến tranh Lạnh để giành sự ủng hộ của công chúng
Người dùng bình thường cũng trực tiếp trải nghiệm năng lực của LLM và vì thế có niềm tin vào tương lai
Nên đây vẫn là một câu chuyện tương lai rất dễ bán
giảm rủi ro và tạo hiệu ứng hỗ trợ giá cổ phiếu