Anthropic nhận đầu tư 5 tỷ USD từ Amazon và đổi lại cam kết chi 100 tỷ USD cho đám mây

• Cùng với khoản đầu tư bổ sung từ Amazon, hai bên đã đồng ý sẽ chi hơn 100 tỷ USD cho AWS trong 10 năm tới, theo một cấu trúc giao dịch kết hợp giữa hạ tầng đám mây và vốn đầu tư
• Đổi lại, Anthropic sẽ đảm bảo tối đa 5GW năng lực tính toán mới để dùng cho việc huấn luyện và vận hành Claude; yếu tố cốt lõi không chỉ là tiền mặt mà còn bao gồm quyền sử dụng hạ tầng thực tế
• Tổng số tiền đầu tư của Amazon đã tăng lên 13 tỷ USD, và cấu trúc lần này có hình thức tương tự thỏa thuận đầu tư với OpenAI được ký cách đây hai tháng
• Trọng tâm của giao dịch bao gồm chip tùy biến của Amazon, với phạm vi áp dụng từ Trainium2 đến Trainium4 trong dòng Graviton và Trainium
• Anthropic cũng đã đảm bảo quyền chọn mua công suất cho các chip sẽ ra mắt trong tương lai, và thông báo lần này làm dấy lên khả năng công ty sẽ huy động thêm vốn với mức định giá được đưa tin là trên 80 tỷ USD

---

Tổng quan giao dịch

• Amazon đồng ý đầu tư thêm 5 tỷ USD, nâng tổng số tiền Amazon đầu tư vào Anthropic lên 13 tỷ USD
• Thỏa thuận bao gồm cam kết chi tiêu AWS của Anthropic: sử dụng hơn 100 tỷ USD cho AWS trong 10 năm tới
  • Đổi lại, Anthropic sẽ có tối đa 5GW năng lực tính toán mới để huấn luyện và vận hành Claude
• Giao dịch này có cấu trúc tương tự một thương vụ đầu tư AI khác mà Amazon vừa ký gần đây
  • Không chỉ là đầu tư tiền mặt trực tiếp mà dịch vụ hạ tầng đám mây cũng được đưa vào cấu trúc giao dịch

So sánh với thương vụ OpenAI

• Có điểm tương đồng về cấu trúc với thỏa thuận Amazon ký với OpenAI hai tháng trước
  • Amazon tham gia vòng gọi vốn trị giá 110 tỷ USD
  • Trong đó đóng góp 50 tỷ USD
  • Ở vòng này, định giá pre-money của công ty phát triển ChatGPT được ghi nhận là 730 tỷ USD
• Thương vụ OpenAI cũng bao gồm một phần cung cấp hạ tầng ngoài khoản tiền mặt trực tiếp

Hạ tầng và chip cốt lõi

• Trọng tâm của giao dịch lần này bao gồm chip tùy biến của Amazon
  • Graviton là CPU điện năng thấp
  • Trainium là chip tăng tốc AI cạnh tranh với Nvidia
• Phạm vi áp dụng trong giao dịch với Anthropic bao gồm từ Trainium2 đến Trainium4
  • Trainium4 hiện chưa có sẵn
  • Chip mới nhất Trainium3 sẽ ra mắt vào tháng 12
• Anthropic cũng đã có quyền chọn mua công suất đối với các chip Amazon sẽ ra mắt trong tương lai
  • Khi có chip mới, công ty sẽ có quyền lựa chọn mua công suất tương ứng

Khả năng huy động thêm vốn

• Có đề cập rằng thông báo lần này có thể là dấu hiệu báo trước một vòng gọi vốn mới của Anthropic
• Có các bản tin cho biết những quỹ đầu tư mạo hiểm đã đề nghị rót vốn vào Anthropic
  • Theo các bản tin đó, định giá của công ty trong thương vụ này có thể trên 80 tỷ USD

[GN⁺]

Ý kiến trên Hacker News

• Nhìn vào tình hình hiện tại, tôi có cảm giác ảo giác về khả năng sinh lời gần như sắp kết thúc. Tôi nghi ngờ liệu lợi nhuận có đạt được như kỳ vọng của nhà đầu tư hay không, và việc Anthropic cùng OpenAI thúc đẩy IPO cũng trông như một lựa chọn để câu thêm thời gian. Chi phí thực của token đã bắt đầu lộ rõ, và nút thắt compute cũng rất nghiêm trọng. Nhìn mức giá token của Opus 4.7 cao gấp 7,5 lần, tôi thấy gánh nặng ngày càng lớn, còn các mô hình mở thì rẻ hơn nhiều, nên khi doanh nghiệp càng nhạy cảm với chi phí, Big 2 có lẽ sẽ càng dễ tổn thương hơn. Tôi cũng tự hỏi liệu trung tâm dữ liệu và nguồn điện có thể tăng đủ nhanh hay không, hay đây là một cú tất tay khổng lồ nhằm chạm AGI trước tiên. Trên hết, hiệu năng mô hình dường như đang chững lại, và với các tác vụ phức tạp thì tôi thậm chí còn cảm thấy năng suất giảm đi
  • Tôi cho rằng ngay từ đầu đã có nhiều công ty không cần phải niêm yết. Cái văn hóa cứ lặp đi lặp lại sa thải hàng loạt để phát tín hiệu rằng sẽ cắt lỗ nếu kết quả quý xấu đi vừa độc hại vừa nực cười. Những công ty tôi từng làm cũng ở thời kỳ vàng son khi còn chưa niêm yết, rồi cuối cùng gặp rào cản kinh tế và bị bán cho các công ty đại chúng lớn hơn. Tôi nghĩ sẽ lành mạnh hơn nếu có một thị trường thay thế, nơi chỉ cho phép đầu tư dài hạn và không thể rút vốn trong vài năm
  • Từ góc nhìn phát triển phần mềm, tôi thấy các mô hình hiện nay biện minh đủ tốt cho chi phí trên mỗi token. Động thái này trông không giống một tín hiệu quá đà, mà giống một quyết định đảm bảo trước nguồn cung trong khi đã dự báo được nhu cầu. Tôi hiểu nó theo kiểu các hãng hàng không mua trước nhiên liệu tương lai hoặc Apple giành trước nguồn DRAM
  • Tôi không chắc sự bi quan này phản ánh thực tế đến mức nào. Các công ty trong Fortune 500 đã không còn chỉ dừng ở mức thử nghiệm với những công ty như Anthropic, mà đang gấp rút sắp xếp cách triển khai trên toàn tổ chức và cả quản trị. Đúng là đã có giai đoạn quá nóng, nhưng cảm giác là đề xuất giá trị đang ngày càng cụ thể hơn. Có thể một số công ty AI đã cam kết chi tiêu quá mức, nhưng tôi nghĩ Anthropic lại đang tiến khá nhanh về phía có lợi nhuận
  • Tôi không hoàn toàn phản đối, nhưng có vài phản biện. Trước hết, có lý khi cho rằng các nhà cung cấp mô hình đã có lãi nếu chỉ nhìn vào chi phí dịch vụ token suy luận. Phần thua lỗ có vẻ nằm ở việc huấn luyện mô hình thế hệ tiếp theo. Các mô hình mở vẫn còn khoảng cách hiệu năng đáng kể, nên tôi chưa cảm thấy việc dùng mô hình mở trong coding agent tăng mạnh, vì hiện tại token vẫn còn tương đối rẻ còn chi phí do ảo giác/hallucination thì đắt. Tôi cũng không chắc về toàn bộ kinh tế AI, nhưng giá trị của những công ty như Meta hay Microsoft đã giảm đi phần nào, và nhà đầu tư dường như cũng đang dè chừng việc định giá quá cao. Tín hiệu cảnh báo chưa thật sự quá rõ, nhưng lợi nhuận doanh nghiệp vẫn có vẻ khỏe mạnh. Tôi đã tham khảo phân tích chi phí token của Anthropic và bài Economist về lợi nhuận doanh nghiệp
  • Tôi cũng cảm thấy hướng này là đúng. Thực tế tôi thấy các dịch vụ bắt đầu siết giới hạn sử dụng. Tôi dùng Gemini Pro nhờ gói Google 5TB, và bên IDE thì cũng dùng Github Copilot Pro, nhưng gần đây Gemini chạm hạn nhanh hơn nhiều, đến mức tôi thấy thông báo đã dùng hết token Pro chỉ sau vài giờ. Trước đây tôi còn dùng được phần lớn cả ngày, còn giờ thì thậm chí buổi sáng đã bị chặn. Vì thế tôi đang nghiêm túc cân nhắc mua một PC có GPU lớn trong năm nay để chuyển sang chạy cục bộ. Với xu hướng hiện tại, có vẻ chi phí không những không giảm mà còn dễ tăng mạnh hơn
• Nếu rốt cuộc phải chi tới 100 tỷ USD thì tôi nghi ngờ liệu cứ tiếp tục dùng cloud của bên thứ ba có còn hợp lý không. Dù Amazon có đưa ra điều kiện tốt đến đâu, ở quy mô đó thì rồi cũng sẽ muốn sở hữu stack riêng của mình. Đặc biệt trong một lĩnh vực cạnh tranh khốc liệt thế này, biên lợi nhuận sẽ sớm trở nên quan trọng nên lại càng như vậy. Tôi có cảm giác các hyperscaler hiện đang gom vốn tối đa bằng những dự báo quá màu hồng, và đỉnh của chu kỳ này có thể sắp đến hoặc thậm chí đã tới rồi
  • Vấn đề là phương án thay thế đó rốt cuộc sẽ là tự xây trung tâm dữ liệu. Có thể sẽ cần 2 ở Mỹ, 2 ở châu Âu, 2 ở châu Á, 1 ở châu Phi, 1 ở LATAM, và hơn một nửa trong số đó phải sẵn sàng đúng hạn. Nhưng ngay cả khái niệm “đúng hạn” đã là chuyện khó rồi. Giấy phép từ chính quyền địa phương, đàm phán với công ty điện lực, biến số chính trị, hợp đồng quân sự... đều có thể khiến giấy phép bị hủy. Chưa kể còn phải lo toàn bộ việc mua sắm CPU, GPU, bộ nhớ, thiết bị mạng, và thời gian chờ với máy biến áp điện công nghiệp là hơn 5 năm cũng là một vấn đề lớn. Hệ thống xử lý nước cũng không thể triển khai nếu chưa có giấy phép. Trong bối cảnh đó, AWS hay Google cũng chẳng có lý do gì để ưu ái một khách hàng đang manh nha rời đi. AI và LLM vốn đã là một môi trường cạnh tranh phức tạp và mong manh, nên làm song song cả việc xây trung tâm dữ liệu không phải là phân tán rủi ro mà giống án tử hơn
  • Một công ty hoàn toàn không có kinh nghiệm xây trung tâm dữ liệu mà đi thẳng tới vận hành compute ở quy mô 100 tỷ USD thì có vẻ là một mục tiêu rủi ro cao mang tính hàng chục năm
  • Tôi nghĩ những cam kết kiểu này là cấu trúc để đẩy một phần rủi ro sang các nhà cung cấp hạ tầng như Amazon hay Oracle. Ngay cả khi Anthropic hay OpenAI không đạt như dự báo, nhà cung cấp hạ tầng vẫn có thể bán tài sản đó cho khách khác hoặc tự khai thác. Ngược lại, nếu nhu cầu lớn hơn dự kiến, vốn VC lại có thể chảy thêm vào để đẩy đối thủ ra ngoài, dù có phải trả giá cao hơn. Nếu tự xây mà dự báo sai nhu cầu thì cái giá phải trả sẽ đắt hơn rất nhiều, nên rốt cuộc tôi hiểu đây là chia sẻ rủi ro
  • Tôi nghĩ câu trả lời đã có ngay trong bài. Hợp đồng của Anthropic còn bao gồm cả Trainium4 chưa ra mắt, và nếu các thế hệ chip sau của Amazon xuất hiện thì họ cũng đã nắm được quyền chọn mua phần công suất đó. Tức là đây không chỉ là chuyện trước mắt, mà giống như chốt trước quyền tiếp cận nguồn cung trên toàn bộ lộ trình chip tương lai
  • Trước đây tôi từng thấy trên Facebook một biểu đồ cho thấy tiền cứ xoay vòng qua lại giữa một vài công ty trong nhóm AI hàng đầu, và tôi thực sự bị sốc. Nó trông gần như xoay vòng tiền nên để lại cảm giác chẳng khác gì lừa đảo
• Tôi tò mò kỳ vọng chính xác dành cho các AI lab là gì. Trong mắt tôi hiện tại, sản phẩm của họ gần như đã ở trạng thái hàng hóa hóa, lại còn có nhiều đối thủ mã nguồn mở mạnh. Cuối cùng thì sẽ ngày càng khó biện minh cho mức premium gắn với các mô hình này
  • Tôi cảm thấy cái gọi là tình huống Mythos, dù là thật hay bị phóng đại, rốt cuộc cũng đang chỉ ra endgame. Nếu xuất hiện một mô hình đủ mạnh để tác động lớn tới thế giới, có lẽ người ta sẽ không còn nghĩ đến chuyện bán cho người tiêu dùng nữa, mà sẽ dùng nó để tự chi phối nền kinh tế hoặc lo ngại bị quốc hữu hóa bởi nhà nước. Ý tưởng ở đây là: nếu đã có một cỗ máy có thể tự động hóa mọi thứ, thì tại sao lại đi bán quyền truy cập?
  • Tôi nghĩ có khả năng cao mô hình mã nguồn mở sẽ bắt kịp hoàn toàn trong vòng 1~2 năm. Sản phẩm là hàng hóa, mà mô hình cũng là hàng hóa. Hiện giờ nút thắt chỉ là khó bảo đảm đủ GPU core cho suy luận quy mô lớn. Cuối cùng điều cần thiết sẽ là một nền tảng có thể khóa người dùng, nhưng tôi không hiểu vì sao nó lại nhất thiết không thể dựa trên mô hình mã nguồn mở
  • Tôi nghĩ ở hầu hết các công ty công nghệ lớn hiện nay, coding agent đang được triển khai trên diện rộng. Có nơi gần như không giới hạn token, miễn là giải thích được kết quả thì cứ dùng thoải mái. Các công ty đang nhúng những công cụ này vào workflow, đồng thời bắt đầu tài liệu hóa quy trình nội bộ xoay quanh công cụ cụ thể. Một khi đã chạy được ở một nơi thì nó nhanh chóng được sao chép ra toàn tổ chức. Nếu Anthropic đã đạt 30 tỷ USD doanh thu, mà đây mới chỉ là giai đoạn đầu khi coding bắt đầu được triển khai ở quy mô lớn, thì tôi thấy khó mà xem nhẹ con số đó
  • Tôi cho rằng các mô hình này vừa là hàng hóa vừa là vũ khí mạng. Các quốc gia cạnh tranh về quân sự sẽ muốn có năng lực AI tốt hơn để sở hữu năng lực mạng và tình báo mạnh hơn, nên họ có lẽ sẽ không chọn chỉ một phòng lab mà muốn để nhiều công ty AI quốc phòng cạnh tranh với nhau. Giống như trước đây Mỹ từng bán vũ khí cho nhiều nước, trong tương lai Trung Quốc, Mỹ, Pháp... có thể sẽ bán năng lực AI mạng. Các quốc gia cũng sẽ không hoàn toàn tin tưởng cloud của nước khác vì lý do an ninh, nên có thể sẽ cần các trung tâm dữ liệu riêng để vận hành cụm nhà cung cấp ưu tiên của mình
  • Tôi không nghĩ công ty nào có hào kinh tế cả. Tôi cảm thấy OpenAI đã mất vị trí dẫn đầu rồi, và hiện tại không ai thực sự thắng chắc. Cuối cùng nó trông như một trò chicken game đốt GPU mà khó có thể kéo dài lâu. Tham khảo thêm hình so sánh liên quan
• Tôi có cảm giác việc huy động tiền đang diễn ra nhanh hơn cả thời điểm các mô hình cục bộ cấp tiêu dùng trở nên đủ tốt trong vài năm tới. Hiện tại nhu cầu đang bùng nổ, nhưng khi suy luận on-device ổn định thì nhu cầu có thể lao dốc vào một thời điểm nào đó, khiến toàn bộ hệ thống trông như một ngôi nhà bằng lá bài
  • Tôi cảm thấy mình đã sống phần nào trong tương lai đó rồi. Chỉ cần có framework chạy tử tế, quản lý ngữ cảnh, bộ nhớ kiểu unix, cùng cơ chế tìm kiếm và truy cập web, thì mô hình cục bộ cũng có thể dùng gần như ngang với các mô hình tiên phong. Tốc độ đôi khi còn nhanh hơn. Chừng nào các công ty AI vẫn còn đi trước và cung cấp mức giá được trợ giá nhiều hơn thực tế, tôi vẫn sẽ trả tiền, nhưng rốt cuộc người ta có thể dùng chính dịch vụ của họ để bootstrap cho sự suy tàn của họ. Tôi vốn là người ủng hộ lâu dài việc chạy phần mềm của mình trên chính máy tính của mình
  • Tôi cũng đang chờ đến thời điểm đó. Có lẽ sự kết hợp giữa engine coding LLM phần cứng tùy biến hiệu năng cao như taalas và coding agent mã nguồn mở có thể là lời giải. Nếu giá ở mức tương đương card đồ họa cao cấp thì theo thời gian hoàn toàn có thể hoàn vốn. Nó trông như một sự tái hiện của cuộc chuyển dịch từ mainframe IBM sang PC ngày xưa
  • Mô hình cho người dùng phổ thông thực ra đã khá tốt rồi, và nút thắt thật sự của suy luận cục bộ theo tôi là phần cứng. Mô hình nhỏ có thể chạy trên gần như mọi thiết bị, nhưng khi muốn nhiều tri thức hơn và ngữ cảnh lớn hơn thì yêu cầu tài nguyên tăng vọt
• Tôi từng tự hỏi liệu chuyện này rốt cuộc có gần với vòng tuần hoàn tiền và nợ giống cấu trúc từng thấy giữa Nvidia và OpenAI hay không
  • Vụ Nvidia và OpenAI thì thực sự có card đồ họa được chuyển giao, và vendor financing tự thân là một cách làm phổ biến, giống như đại lý ô tô bán xe kèm khoản vay
  • Tôi nhớ là Oracle cũng dính vào chuyện này rồi sau đó bị ảnh hưởng nặng
  • Muốn đi đầu trong phát triển chip thì cuối cùng vẫn cần kinh tế theo quy mô. Vì thế việc dùng tài chính để chống lưng cho nhu cầu nhằm tạo ra quy mô không phải là Ponzi mà là một cấu trúc hợp lý. Anthropic có được quyền tiếp cận nguồn compute khan hiếm, còn Amazon có được nhu cầu và phản hồi thực địa để biện minh cho việc mở rộng R&D cùng capex
• Tôi không phải chuyên gia kinh tế, nhưng tôi thắc mắc cấu trúc Amazon đưa ra 5 tỷ USD rồi sau đó nhận lại số tiền đó gấp 20 lần vận hành như thế nào
  • 5 tỷ USD không phải cho không mà là đầu tư cổ phần, đồng thời nhận về cam kết chi tiêu. Nếu đó là cam kết dùng 100 tỷ USD trong 10 năm, thì 5 tỷ có thể được tiêu hết trong vòng 3 năm, thậm chí sớm hơn. Theo cách tôi hiểu, Amazon đưa ra tín dụng sử dụng để đổi lấy cổ phần, và nếu Anthropic thành công thì đây là một thương vụ tốt cho Amazon. Nếu thất bại, Amazon có thể lỗ ở phần đầu tư nhưng vẫn đảm bảo được khoảng 5 tỷ USD doanh thu từ vận hành và có thêm lý do để mở rộng công suất. Với Anthropic, đây là cấu trúc giúp mua thêm thời gian để trụ lại lâu hơn ngay cả khi chưa thể cân số ngay lập tức. Cuối cùng, dùng tiền của Amazon để mở rộng công suất của Amazon có thể nhanh hơn là dùng tiền người khác để xây công suất riêng
  • Điểm mấu chốt là họ cần compute quy mô lớn ngay bây giờ. Amazon nói sẽ đầu tư 5 tỷ USD hôm nay và có thể bổ sung tối đa 20 tỷ USD sau đó, ngoài khoản đầu tư 8 tỷ USD hiện có. Theo hợp đồng lần này, công suất sẽ tăng đáng kể trong vòng 3 tháng và trước cuối năm sẽ đạt gần 1GW. Có thể xem chi tiết trong thông báo của Anthropic
  • Cuối cùng thì có thể hiểu đơn giản là nhận 5 tỷ USD ngay bây giờ, rồi dù sao cũng sẽ phải chi khoảng 10 tỷ USD mỗi năm cho compute
  • Đây không phải là 100 tỷ USD lợi nhuận thuần, mà là một trao đổi dịch vụ trong đó Amazon cũng có chi phí vận hành. Anthropic vốn dĩ cũng phải chi khoản tiền đó để vận hành kinh doanh, nên đây không hẳn là được giảm giá để trả ít hơn về sau, mà giống một kiểu chiết khấu trả trước: nhận tiền mặt bây giờ rồi sau này trả theo giá bình thường
  • Tôi cũng hiểu gần như vậy. Dù sao họ cũng sẽ phải tốn chi phí hạ tầng, nên tôi thấy Amazon đang dùng 5 tỷ USD làm điều kiện để khóa khoản chi đó vào AWS, gần giống một hợp đồng ràng buộc
• Cuối cùng tôi bật ra câu đùa rằng Anthropic về cơ bản đã nhận được mức hoàn tiền 5% kiểu thẻ Prime Visa nhưng ở quy mô doanh nghiệp. Hóa ra các công ty AI nhìn kỹ cũng chẳng khác chúng ta là mấy
• Nhìn vào tình hình địa chính trị hiện tại, tôi dự đoán năng lực sản xuất chip nhớ cùng nhiều loại CPU, GPU có thể bị suy giảm. Những tin tức tôi đọc về Nhật Bản, Hàn Quốc và Singapore càng khiến lo ngại đó lớn hơn. Nếu dự đoán này đúng thì chi phí xây trung tâm dữ liệu mới có thể tăng vọt, nên tôi thấy đáng lo
• Tôi lo rằng khi cơn điên này kết thúc thì cuối cùng người nộp thuế sẽ phải cứu trợ những công ty kiểu này
  • Tôi nghĩ điều đó chỉ xảy ra nếu chúng ta để cho nó xảy ra. Cuối cùng thì lá phiếu mới là câu trả lời