Xu hướng đã thay đổi! Báo cáo đêm khuya của các ngân hàng đầu tư hàng đầu Wall Street: Chiến tranh AI bước vào giai đoạn “máy xay thịt”, chỉ những công ty sống sót mới có tư cách nói về $BTC

Thị trường phân tích chỉ ra rằng, ngành mô hình cơ sở trí tuệ nhân tạo đang chuyển từ động lực dự kiến sang động lực nhu cầu. Một báo cáo gần đây đã hệ thống hóa phản hồi đối với mười vấn đề mà nhà đầu tư quan tâm, cho rằng chất lượng mô hình đã trở thành biến số hàng đầu quyết định cấu trúc thị trường, và sự phân hóa trong ngành sẽ tăng tốc.

Báo cáo cho rằng, thị trường AI Trung Quốc đang ở một ngã rẽ rõ ràng. Nhu cầu về mã hóa và các tình huống thông minh đang gia tăng nhanh chóng. Năng lực mô hình trong nước đã gần đạt đến hoặc thậm chí vượt qua mức của các mô hình hàng đầu ở Mỹ cách đây một năm, trong khi giá cả trong nước phù hợp hơn với hiệu quả kinh tế, cả hai yếu tố này cải thiện lợi nhuận thực tế. Năm 2026 sẽ là năm then chốt để nhu cầu AI của các doanh nghiệp Trung Quốc có thể sao chép đường cong tăng trưởng của Mỹ vào năm 2025 hay không.

Lấy Anthropic làm tham chiếu, doanh thu thường niên của họ đã tăng từ 10 tỷ USD vào tháng 12 năm 2024 lên 1900 tỷ USD vào tháng 3 năm 2026, tăng khoảng 19 lần trong vòng 15 tháng. Thị trường Trung Quốc có điều kiện để theo đuổi con đường tương tự, đặc biệt trong lĩnh vực mã hóa, các ông lớn Internet như Tencent, Alibaba và ByteDance đã tích hợp các công cụ liên quan vào hệ sinh thái hiện có, thúc đẩy nhu cầu từ các buổi trình diễn đơn lẻ sang triển khai toàn diện.

Vấn đề 1: Nhu cầu AI có tăng trưởng tuyến tính hay bùng nổ tại điểm uốn? Nhu cầu là do điểm uốn thúc đẩy. Chỉ cần chất lượng mô hình đủ tốt để mở khóa các tình huống ứng dụng thực tế, mức sử dụng sẽ chuyển từ tăng trưởng tuyến tính sang bùng nổ kiểu “đường cong lên”. Thị trường Mỹ đã cung cấp bằng chứng mạnh mẽ. Trung Quốc hiện có những điều kiện cơ bản tương tự để bùng nổ. Ở phía thông minh, OpenClaw đã trở thành chất xúc tác quan trọng, đẩy các tình huống sử dụng từ tương tác đơn lẻ sang thực hiện nhiệm vụ đa bước.

Vấn đề 2: Giá API sẽ tăng, giảm hay phân hóa? Giá cả sẽ không di chuyển theo một hướng duy nhất, phân hóa mới là chủ đề chính. Các mô hình mạnh sẽ hình thành quyền định giá. Khi hiệu suất phần cứng và thuật toán không ngừng cải thiện, chi phí đơn vị suy diễn sẽ tiếp tục giảm. Kết quả cuối cùng sẽ là cấu trúc giá cả phân hóa: các mô hình duy trì khả năng tiên tiến có thể đồng thời đạt được cả tăng trưởng về số lượng và giá cả; các mô hình không thể duy trì việc lặp lại sẽ phải đối mặt với sự giảm giá.

Vấn đề 3: Nếu giá cả không phải là chiến trường chính, trọng tâm cạnh tranh ở đâu? Chiến trường chính đã chuyển từ giá token sang khả năng mô hình. Đây là sự thay đổi quan trọng so với năm ngoái. Trong các tình huống mã hóa và thông minh có tốc độ tăng trưởng nhu cầu nhanh nhất, chất lượng quan trọng hơn nhiều so với giá đơn lẻ. Trong quy trình làm việc đa bước, bản chất của việc khách hàng mua sắm là “hoàn thành nhiệm vụ một cách suôn sẻ”.

Báo cáo đã đưa ra một ví dụ toán học trực quan: nếu tỷ lệ thành công của một bước đơn lẻ từ 85% tăng lên 98%, tỷ lệ hoàn thành cuối cùng của một nhiệm vụ 20 bước sẽ từ 4% tăng vọt lên 67%. Trong logic này, mô hình có giá thấp nhất mỗi token có thể có chi phí tổng hợp thực tế cao nhất để hoàn thành mỗi nhiệm vụ. Báo cáo cũng chỉ ra rằng, các công ty sở hữu mô hình tiên tiến mạnh mẽ có thể dễ dàng mở rộng sang thị trường thấp, nhưng các công ty chỉ dựa vào giá thấp sẽ khó khăn trong việc tiến vào thị trường cao.

Vấn đề 4: Tại sao mô hình lớn cơ sở vẫn là ngành “sinh tử tương tranh”? Khoảng cách công nghệ nhỏ, chu kỳ lặp lại vô tận, mô hình kiếm tiền tương đồng, ba yếu tố này quyết định sự tàn khốc cao độ của ngành. Khoảng cách khả năng giữa các công ty lớn mô hình ở Trung Quốc thường nhỏ hơn so với dự đoán của nhà đầu tư. Trong ngành này, “giậm chân tại chỗ” không phải là kết quả trung lập, mà có nghĩa là mất vị trí.

Mô hình kinh doanh tập trung gia tăng áp lực loại bỏ. Tăng trưởng doanh thu và tỷ suất lợi nhuận chủ yếu phụ thuộc vào sức mạnh sản phẩm, chi phí chuyển đổi vẫn còn thấp, điều này có nghĩa là các công ty mất động lực công nghệ sẽ nhanh chóng mất khả năng phòng thủ về thương mại và tài chính, số lượng công ty thực sự đáng tin cậy trong ngành sẽ dần giảm.

Vấn đề 5: Các yếu tố quyết định khả năng sinh lời là gì? Vấn đề cốt lõi là liệu tốc độ tăng trưởng lợi nhuận gộp có thể duy trì vượt qua tốc độ tăng trưởng chi tiêu R&D hay không. Mô hình kinh tế cơ bản của kinh doanh token là rõ ràng. Khi hiệu suất mô hình và hiệu suất chip suy diễn tiếp tục được cải thiện, tỷ suất lợi nhuận gộp của các mô hình tiên tiến nên dần tăng lên. Nhưng triển vọng lợi nhuận hoạt động thì phức tạp hơn.

Anthropic là một ví dụ cảnh báo: ngay cả khi vào tháng 2 năm 2026, doanh thu hàng tháng đã đạt 1400 tỷ USD, công ty này vẫn công bố vòng tài chính mới trị giá 3000 tỷ USD và nhấn mạnh việc phát triển tiên tiến liên tục - doanh thu cao không có nghĩa là cường độ huấn luyện đã được bình thường hóa. Kịch bản cơ bản là, Zhizhu và MiniMax dự kiến sẽ bắt đầu có lãi từ năm 2029. Báo cáo nhấn mạnh, các chỉ số theo dõi quan trọng hơn năm có lợi nhuận cụ thể là: xu hướng tăng trưởng sử dụng liên tục, và sự cải thiện liên tục về hiệu quả kinh tế đơn vị.

Vấn đề 6: Các nhà đầu tư nên theo dõi sức mạnh mô hình như thế nào? Cần kết hợp ba khía cạnh: giá token, mức sử dụng và đánh giá của bên thứ ba. Giá token là chỉ số quan trọng nhất, vì nó là biểu hiện thời gian thực của công ty về định vị sản phẩm của chính mình trên thị trường. Sự chênh lệch giữa giá của mô hình tốt nhất đang trở thành biến số đại diện tốt cho khả năng cạnh tranh thực tế của mô hình.

Mức sử dụng token phản ánh sự lựa chọn thực sự của người dùng và nhà phát triển. Các nhà tích hợp API bên thứ ba như OpenRouter có thể được xem như một tham khảo, đặc biệt cần chú ý đến sự gia tăng khối lượng công việc thông minh. Về đánh giá bên thứ ba, Artificial Analysis cung cấp đánh giá có cấu trúc, LMArena phản ánh sở thích chọn mù của người dùng thực, cả hai bổ sung cho nhau.

Vấn đề 7: Các ông lớn Internet tiến quân mạnh mẽ vào thị trường B2B, các công ty mô hình độc lập sẽ đi đâu? Ranh giới cạnh tranh dần trở nên tương đồng, cuối cùng vẫn trở về cuộc cạnh tranh về khả năng mô hình. Alibaba đã rõ ràng xác định đám mây và AI là trọng tâm chiến lược. Sản phẩm thông minh do Tencent cung cấp đã bao phủ toàn bộ các tình huống cá nhân, nhà phát triển và doanh nghiệp. OpenAI cũng đã chuyển trọng tâm thương mại sang sản phẩm doanh nghiệp và triển khai mã hóa.

Các công ty hàng đầu có định hướng nhất quán: AI đang tiến hóa từ “chức năng phía tiêu dùng” thành “công cụ tạo thu nhập trực tiếp cho doanh nghiệp”. Trong bối cảnh này, các công ty mô hình độc lập chỉ với nhãn “đám mây trung lập” không đủ để tạo ra rào cản, các ông lớn Internet chỉ dựa vào lợi thế lưu lượng sinh thái cũng không thể hoàn toàn bù đắp cho sự thiếu hụt khả năng mô hình. Khi khách hàng doanh nghiệp triển khai AI, điều họ mua cốt lõi vẫn là chất lượng mô hình.

Vấn đề 8: Những yếu tố nào quyết định sự tồn tại của công ty? Tài năng đứng đầu, sức mạnh tính toán đứng thứ hai, tổ chức đứng thứ ba, cả ba yếu tố này không thể thiếu. Nhân tài nghiên cứu hàng đầu vẫn là cốt lõi. Khả năng đánh giá công nghệ của cấp lãnh đạo chính là yếu tố cạnh tranh. Về sức mạnh tính toán và vốn, chi phí huấn luyện tiên tiến rất cao, tính kinh tế suy diễn phụ thuộc vào chất lượng cơ sở hạ tầng. Khả năng thực thi tổ chức trong thị trường phát triển nhanh, gần như quan trọng như chính mô hình.

Vấn đề 9: Nếu mọi người đều đang tiến bộ, liệu mô hình cuối cùng có đi đến đồng nhất? Thực lực tổng thể sẽ gần nhau, nhưng sẽ không đồng nhất, thị trường sẽ không hình thành mô hình thắng tất cả. Các công ty khác nhau có sự khác biệt trong lựa chọn kiến trúc, dữ liệu huấn luyện, trọng tâm sản phẩm và con đường công nghệ, những khác biệt này sẽ tiếp tục tạo ra lợi thế khả năng khác nhau.

Báo cáo cho rằng, trong một thị trường vẫn đang mở rộng nhanh chóng, nhiều công ty có thể cùng phát triển, ngay cả khi có một phần khả năng chồng chéo - ý nghĩa của việc mở rộng thị trường tổng thể giai đoạn này lớn hơn nhiều so với lo ngại về hàng hóa quá sớm. Về lâu dài, kết cục thị trường thực tế hơn không phải là “một nhà độc quyền, những nhà khác ra rìa”, mà là để lại vài công ty thực sự mạnh, mỗi công ty có lĩnh vực ưu thế riêng. Khi AI mở rộng từ công cụ năng suất sang các tình huống tiêu dùng, sự khác biệt về sở thích, phong cách và thói quen sẽ càng tăng cường cấu trúc đa dạng này.

Vấn đề 10: Mở mã/đóng mã, lặp lại mô hình và rủi ro mở rộng toàn cầu, làm thế nào để hiểu thống nhất? Lặp lại là lựa chọn bắt buộc, mở mã/đóng mã là sự lựa chọn chiến lược, rủi ro cốt lõi của mở rộng toàn cầu nằm ở sức mạnh tính toán và tuân thủ. Về lặp lại mô hình, nhịp độ dự kiến khoảng một thế hệ mô hình flagship được ra mắt mỗi năm, kèm theo những nâng cấp nhỏ do học tăng cường thúc đẩy.

Về mở mã/đóng mã, báo cáo cho rằng câu trả lời không phải là một trong hai. Mô hình đóng mã có khả năng phòng thủ thương mại mạnh hơn; mở mã thì giúp xây dựng hệ sinh thái, nâng cao tỷ lệ áp dụng và tăng tốc độ phản hồi công nghệ. Do đó, hầu hết các công ty mô hình Trung Quốc cuối cùng sẽ áp dụng chiến lược hỗn hợp: mô hình mạnh nhất và mới nhất sẽ là đóng mã, trong khi các phiên bản khác sẽ là mở mã.

Về mở rộng toàn cầu, rủi ro lớn nhất vẫn là việc thu hút sức mạnh tính toán. Việc huấn luyện và suy diễn đều phụ thuộc vào chip hiệu suất cao, kiểm soát xuất khẩu chặt chẽ sẽ đồng thời làm giảm tốc độ tiến bộ của mô hình và khả năng cạnh tranh về chi phí. Thứ hai là rủi ro về dữ liệu và tuân thủ an ninh: nếu việc triển khai mô hình, dịch vụ người dùng và lưu trữ dữ liệu có thể thực hiện được ở nước ngoài, vấn đề truyền dữ liệu xuyên biên giới sẽ tương đối dễ kiểm soát; nhưng các quy định về quyền riêng tư địa phương và sự xác định quyền truy cập dữ liệu của các thực thể liên quan của Trung Quốc vẫn là nguồn không chắc chắn.

Theo dõi tôi: Nhận thêm phân tích và cái nhìn thị trường tiền điện tử theo thời gian thực!

#Gate金手指 #国际油价走高 #BTC能否守住6.5万美元？ $BTC $ETH $SOL