- Bong bóng đầu tư của ngành AI đã hình thành, và do khoảng cách giữa năng suất và khả năng sinh lời, nó có thể vỡ sớm hơn dự kiến
- Các công ty Big Tech đang lao vào một cuộc đua chi tiêu vốn lớn nhất lịch sử để giữ lợi thế cạnh tranh, nhưng quy mô giải ngân thực tế nhiều khả năng sẽ thu hẹp
- Do chi phí năng lượng tăng, biến động giá RAM, dòng vốn Trung Đông bị chặn..., áp lực tài chính lên các phòng thí nghiệm AI ngày càng nặng nề, và một số bên đang đối phó bằng cách tăng phí người dùng
- OpenAI đang bị bàn tới khả năng đưa quảng cáo vào và thậm chí bán mình do giới hạn trong việc kiếm tiền, còn nỗ lực thâu tóm của Microsoft đi kèm rủi ro làm suy yếu tính chính danh của giá cổ phiếu
- Xu hướng này có thể dẫn đến định giá thị trường giảm, dòng vốn VC thắt chặt, nhu cầu trung tâm dữ liệu và GPU suy giảm, qua đó tái hiện chu kỳ bùng nổ - suy thoái trên toàn ngành AI
Dấu hiệu báo trước sự sụp đổ của bong bóng AI
- Các chất xúc tác cho sự sụp đổ của ngành AI đã hình thành và có thể xuất hiện sớm hơn dự đoán
- Bản thân công nghệ AI sẽ vẫn tiếp tục, nhưng cải thiện năng suất và hiệu quả sinh lời của đầu tư là hai vấn đề riêng biệt
- Công nghệ có thể nâng cao hiệu quả xã hội, nhưng sức hấp dẫn với tư cách đối tượng đầu tư có thể suy yếu
Chiến lược của Big Tech: không phải chiến thắng mà là cuộc đua chi tiêu
- Các công ty trong Magnificent 7 đang lên kế hoạch cho mức chi tiêu vốn (capex) lớn nhất lịch sử; đây là biện pháp phòng thủ nhằm tạo khác biệt với đối thủ và các phòng thí nghiệm AI
- Ví dụ, nếu một công ty rót 50 tỷ USD thì OpenAI và Anthropic sẽ phải huy động 100 tỷ USD để cạnh tranh
- Khi quy mô vốn càng lớn, số quỹ đầu tư có thể gánh nổi càng ít đi, và đặc biệt nguồn vốn từ Trung Đông hiện khó tiếp cận vì lý do địa chính trị
- Vì vậy, nỗ lực IPO của các công ty AI đang được đẩy nhanh, đóng vai trò là phương tiện chủ chốt để duy trì dòng tiền vào
- Google ở vị thế thuận lợi nhờ năng lực vận hành nguồn vốn dài hạn
- Công ty có thể không giải ngân ngay toàn bộ capex đã công bố mà bơm dần cho đến khi đối thủ rơi vào khó khăn tài chính
- Sau đó, khi đối thủ bỏ cuộc, họ có thể cắt giảm chi tiêu và thống trị thị trường
- Alphabet có vốn hóa khoảng 2 nghìn tỷ USD, gấp 10 lần doanh nghiệp quốc phòng lớn nhất
- Kết quả là capex thực tế của các công ty Mag 7, đặc biệt là Google, nhiều khả năng sẽ thấp hơn kỳ vọng, và điều này có thể được nhà đầu tư đón nhận tích cực
- Apple đang tìm cách kết nối các mô hình AI bên ngoài vào Siri có thu phí thay vì cạnh tranh trực diện; Amazon phân tán rủi ro thông qua đầu tư vào Anthropic; còn Meta vẫn tiếp tục chi tiêu quy mô lớn
Yếu tố xúc tác: chi phí leo thang và dòng vốn thắt chặt
- Các phòng thí nghiệm AI đang đối mặt đồng thời với nhiều bất lợi như chi phí năng lượng tăng vọt, dòng vốn Trung Đông bị chặn, lo ngại lãi suất tăng, giá RAM giảm mạnh
- Việc giá RAM giảm là do công nghệ TurboQuant AI của Google khiến các mô hình thế hệ tiếp theo cần ít bộ nhớ hơn, trong khi các phòng thí nghiệm đã ký hợp đồng mua số lượng lớn với giá cao
- Anthropic đang điều chỉnh giới hạn sử dụng để cắt giảm chi phí và tăng doanh thu; nếu vốn đầu tư cạn dần thì việc chuyển chi phí sang người dùng sẽ là điều khó tránh khỏi
- Theo một báo cáo độc lập, đơn giá sử dụng thực tế của mô hình Claude cao gấp 5 lần mức phí thuê bao, và khả năng sinh lời vẫn chưa rõ ràng
- Việc tăng giá có thể dẫn đến nhu cầu suy giảm, từ đó làm suy yếu câu chuyện tăng trưởng
- Ngay cả khi doanh thu tăng, tăng trưởng không có lợi nhuận vẫn đẩy nhanh tốc độ đốt tiền mặt
- Các công ty cloud lớn có thể cung cấp các tính năng AI theo kiểu loss leader khi bán kèm trong gói dịch vụ, khiến sức cạnh tranh về giá của các phòng thí nghiệm độc lập suy yếu
- Các gói Claude Max và Max 5x (lần lượt 100 USD và 200 USD/tháng) không cho thanh toán theo năm, điều này hàm ý khả năng tăng giá trong tương lai
Giới hạn kiếm tiền của OpenAI
- OpenAI đang gặp khó trong việc tạo doanh thu và phải tiến tới phương án cuối cùng là đưa quảng cáo vào ChatGPT
- Đây là cách mà CEO Sam Altman từng gọi là “lựa chọn cuối cùng”
- Trong khi đó, Anthropic đang đảm bảo được khả năng sinh lời cao hơn ở thị trường khách hàng doanh nghiệp và nhà phát triển
- Tính năng mua sắm đã thất bại, còn ứng dụng video ngắn Sora đã bị đóng để cắt giảm chi phí
- Khả năng OpenAI bị bán lại trong tương lai gần đang được nhắc tới
- Bên mua tiềm năng nhất là Microsoft, công ty đã nắm giữ một lượng cổ phần đáng kể
- Tuy nhiên, để mua OpenAI, Microsoft sẽ cần 613 tỷ USD, tương đương khoảng 22% vốn hóa thị trường của mình, và chưa rõ cổ đông có chấp thuận hay không
- Ngay cả khi Microsoft xúc tiến thương vụ, vẫn tồn tại rủi ro sự sụp đổ của câu chuyện tăng trưởng AI sẽ làm suy yếu tính chính danh của giá cổ phiếu
- Nếu OpenAI thất bại, Microsoft sẽ mất một khách hàng cloud quan trọng, đồng thời AI mà họ hậu thuẫn cũng có thể ăn mòn các sản phẩm cốt lõi như GitHub
Tác động đến thị trường và cá nhân
- Khó khăn tài chính của các phòng thí nghiệm AI lớn có thể giáng đòn trực tiếp vào báo cáo tài chính và triển vọng tăng trưởng của các doanh nghiệp đại chúng
- Điều này có thể kéo theo định giá toàn thị trường giảm, M&A chững lại, dòng vốn VC thắt chặt
- Có khả năng tái diễn chu kỳ co hẹp đầu tư tương tự năm 2022
- Quỹ hưu trí và đầu tư trung tâm dữ liệu cũng sẽ chịu ảnh hưởng
- Nếu việc huấn luyện mô hình mới bị dừng lại, nhu cầu GPU sẽ giảm và công suất dư thừa sẽ xuất hiện
- Một số GPU có thể không được giao hàng hoặc thậm chí không được sản xuất
- Điều này có thể là đòn giáng mạnh vào Nvidia
- Ngay cả khi trung tâm dữ liệu đi vào hoạt động, họ có thể vẫn phải cung cấp dịch vụ với mức giá thấp hơn dự kiến; người dùng AI được hưởng lợi nhưng bên vận hành lại chịu lỗ
- Trung tâm dữ liệu thường được xem là tài sản an toàn và được xây bằng vốn vay ngân hàng, nhưng nếu giá trị giảm, điều đó có thể dẫn tới ngân hàng phải ghi nhận thua lỗ và thu hẹp cho vay
- Một số ngân hàng có thể đối mặt với áp lực thanh lý tương tự năm 2023
- Nếu cộng thêm gián đoạn sản xuất tại Đài Loan hoặc đứt gãy chuỗi cung ứng, tình hình có thể còn tồi tệ hơn
- Dù vậy, vẫn có khả năng nhu cầu mô hình cao hơn dự kiến sẽ bù đắp toàn bộ các vấn đề này
- Tuy nhiên, phần lớn các đổi mới công nghệ đều đã trải qua chu kỳ bùng nổ và suy thoái, và AI nhiều khả năng cũng không phải ngoại lệ
2 bình luận
Đúng là bài viết WWE lại xuất hiện hằng năm nhỉ..
Ý kiến trên Hacker News
Bài viết cho rằng “giá RAM đang lao dốc”, nhưng thực tế không phải vậy
Nhìn vào xu hướng giá bộ nhớ trên PCPartPicker thì vẫn chưa thấy giá giảm, còn bài viết của Google về TurboQuant cũng chỉ nhắc đến khả năng có thể giảm nhu cầu RAM
Tôi thấy việc xây dựng toàn bộ lập luận trên cơ sở đó là thiếu trách nhiệm. Không khác gì LLM trích dẫn những đường link lạc đề
Công bố của Google chẳng có gì mới, và bản thân TurboQuant cũng là công nghệ từ 1 năm trước
Dù giá thương mại giảm thì cũng phải rất lâu sau mới ảnh hưởng đến thị trường phổ thông
Tôi đã thấy nhiều trường hợp như vậy
Thực tế là giá cổ phiếu đúng là giảm, như trong bài của FT
Việc cơn sốt AI lại phân cực đến mức này thật đáng ngạc nhiên
Bản thân công nghệ rõ ràng là một bước nhảy theo từng giai đoạn, nhưng không ai biết nó sẽ đi về đâu
Chi phí cung cấp token đã ở mức có lãi hơn một năm nay, vấn đề nằm ở R&D và đầu tư cơ sở hạ tầng
Các trung tâm dữ liệu vẫn trong tình trạng cầu vượt cung. Đây không còn là mô hình được duy trì bằng mức lương phi thực tế như trước, mà là một thị trường có nhu cầu thật
Không còn theo kiểu “thay thế con người” như trước, mà đang tạo ra thị trường mới
Tuy nhiên nếu chất lượng không theo kịp thì vẫn có thể thành bong bóng
Việc bài viết quy kết chuyện OpenAI đưa quảng cáo vào là “thất bại trong kiếm tiền” là không chính xác
Quảng cáo chỉ là chiến lược cho phiên bản miễn phí, không áp dụng cho gói trả phí
Startup lỗ trong giai đoạn tăng trưởng là hiện tượng bình thường trong chu kỳ VC
Suy luận (inference) thậm chí còn có lợi nhuận cao, và đầu tư vào R&D là hướng đi đúng
TV hay YouTube cũng đã bắt đầu như vậy
Mô hình sống nhờ trợ cấp VC về dài hạn là không bền vững
Với một công ty đã ở quy mô hàng chục tỷ USD thì giờ phải chuyển sang có lãi
Bản thân việc vận hành GPU đã là mô hình lỗ, đến cả trung tâm dữ liệu cũng khó có lời
Việc sử dụng LLM đã bùng nổ, nhưng tác động xã hội ở đâu?
Tôi từng nghĩ sẽ thấy mức tăng rõ rệt trên App Store, Steam, GitHub, PyPI v.v.
Tôi cũng kỳ vọng năng suất doanh nghiệp, thành tích giáo dục, thậm chí tăng GDP, nhưng chưa cảm nhận được
Cá nhân tôi vẫn thấy đây là công cụ hữu ích, nhưng hiệu ứng vĩ mô thì vẫn chưa thấy
AI có thể tăng tốc việc viết code, nhưng các khâu lập kế hoạch, quản lý, phản hồi lại trở nên hỗn loạn hơn
Tôi cũng đang làm một game indie, nhờ AI mà tốc độ nhanh hơn 2~4 lần nhưng có lẽ vẫn mất 1 năm
Khẳng định “cung cấp token có lãi” phần lớn là hạch toán tô hồng
Thực tế thì chi phí huấn luyện thế hệ mô hình tiếp theo mới là vấn đề
Các nhà cung cấp độc lập đang phục vụ những mô hình tương tự với giá thấp hơn nhiều
Doanh thu tăng nhưng chi phí cũng tăng tương ứng, không có lợi thế kinh tế theo quy mô
Nếu nhìn theo OpenRouter thì biên lợi nhuận ở mức 90%
Nếu chỉ nhìn nhóm người dùng chat đơn thuần thì có thể có lãi, nhưng phần lớn tổng mức sử dụng không phải như vậy
Giá thuê bao rẻ hơn API rất nhiều nên cuối cùng hoặc phải tăng giá hoặc phải bỏ đi
Khó mà tin lời các lãnh đạo công ty AI
Có ý kiến cho rằng thị trường AI không phải là người thắng ăn hết
ChatGPT có độ nhận diện thương hiệu cao, nhưng chi phí chuyển đổi giữa các mô hình gần như bằng không
Kỹ sư dùng song song nhiều mô hình, và nếu giá tăng thì sẽ đổi ngay
Thậm chí doanh nghiệp tự mua GPU để tự lưu trữ còn có thể rẻ hơn
Cần tận dụng điểm mạnh và điểm yếu của từng mô hình tùy tình huống
Khi thị trường đó mở ra, cơ hội sẽ còn lớn hơn bây giờ rất nhiều
Còn hiện tại chênh lệch chất lượng giữa các mô hình là nhỏ, nên phần lớn người dùng sẽ dùng nhiều mô hình song song
Gọi sản phẩm Microsoft là “tệ hại” thì hơi quá
Những sản phẩm như Word là kết quả của hàng chục năm do các kỹ sư giỏi nhất tạo ra
Việc ép nhét tính năng AI cũng gây khó chịu
Trên thực tế tôi gần như chẳng có dịp dùng Word
Office có thể còn sống lâu chỉ nhờ đổi tên
Như câu “lịch sử không lặp lại”, lần này có thể mùa đông AI sẽ không đến
Không giống thập niên 90, hiện giờ không có công nghệ thay thế nào, và AI là một bước nhảy kỹ thuật rõ ràng
Cốt lõi là: “AI sẽ tiếp tục tồn tại, nhưng lợi nhuận đầu tư lại là chuyện khác”
Bong bóng đường sắt cũng vậy — công nghệ còn lại, chỉ có bong bóng biến mất
Tình hình trung tâm dữ liệu đang rất hỗn loạn
Phần lớn các trung tâm được công bố trong năm 2024 vẫn chưa hoàn thiện,
và tốc độ triển khai chậm hơn rất nhiều so với năng lực sản xuất của Nvidia
Rất nhiều thiết bị thậm chí không thể vận hành do thiếu điện, khiến “dark silicon” chất đống
Trong khi đó người tiêu dùng vẫn không thể mua được sản phẩm với mức giá hợp lý
Việc “Magnificent 7” tăng mạnh chi tiêu vốn (capex) là một động thái phòng thủ
Nhưng tác giả không giải thích vì sao điều đó lại là mối đe dọa với OpenAI hay Anthropic
Bài này có vẻ chỉ là một bài viết hời hợt để câu chia sẻ
Tuy nhiên về dài hạn thì có thể cũng không cần đến mức đó