Sự thịnh vượng của sức mạnh AI có thể chỉ là ảo tưởng do hai công ty tạo ra

Các tác giả bình luận công nghệ nước ngoài Ed Zitron gần đây đã đưa ra một nhận định sắc bén: Hiện tại, nền kinh tế AI có thể không được hỗ trợ bởi nhu cầu thị trường rộng lớn và lành mạnh, mà lại phụ thuộc nhiều vào hai công ty OpenAI và Anthropic. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây đầu tư vào các công ty AI, các công ty AI sau đó dùng vốn để mua dịch vụ đám mây và sức mạnh tính toán, tạo thành một câu chuyện tăng trưởng theo chu kỳ.

Quan điểm này chưa chắc đã phản ánh toàn bộ sự thật, nhưng nhắc nhở chúng ta rằng: Để đánh giá liệu cơn sốt AI có bền vững hay không, không chỉ dựa vào số vốn huy động và quy mô xây dựng trung tâm dữ liệu, mà còn phải xem xét khách hàng thực sự, chất lượng dòng tiền và nhu cầu cuối cùng.

Mở đầu

Trong hai năm qua, câu chuyện tăng trưởng nổi bật nhất của ngành AI không chỉ là bước nhảy của khả năng các mô hình lớn, mà còn là cơn sốt đầu tư vào GPU, dịch vụ đám mây và trung tâm dữ liệu. Các ông lớn như Microsoft, Amazon, Google, Oracle liên tục mở rộng hạ tầng AI, trong khi NVIDIA trở thành người hưởng lợi sáng giá nhất trong chu kỳ này.

Tuy nhiên, một câu hỏi sắc nét hơn đang nổi lên: Những trung tâm dữ liệu mới xây này cuối cùng sẽ do ai sử dụng? Nếu khách hàng lớn nhất thực sự chỉ có OpenAI và Anthropic, thì sự thịnh vượng của sức mạnh tính toán AI có phải chỉ là một câu chuyện vòng lặp do một số công ty, nhà cung cấp đám mây và các giao dịch vốn nhỏ lẻ tạo thành?

Tác giả bình luận công nghệ Ed Zitron trong bài viết 《Premium: AI’s Circular Psychosis》 đã đưa ra một nhận định rất cấp tiến nhưng đáng để thảo luận: Nền kinh tế AI đang hình thành một “ảo tưởng theo chu kỳ”. Trong vòng lặp này, các ông lớn đám mây đầu tư vào các công ty AI, các công ty AI lại trả tiền để mua sức mạnh tính toán từ các ông lớn đám mây; các ông lớn đám mây từ đó xác nhận doanh thu tương lai, rồi tiếp tục mở rộng trung tâm dữ liệu và mua GPU. Có vẻ như mỗi vòng đều đang tăng trưởng, nhưng nếu nhu cầu cuối cùng không đủ lớn, cơ chế này có thể trở nên cực kỳ mong manh.

I. Sự thịnh vượng của sức mạnh tính toán AI có thể phụ thuộc lớn vào hai công ty

Nhận định cốt lõi của Zitron không quá phức tạp: phần lớn nền kinh tế AI thực ra dựa vào OpenAI và Anthropic. Theo phân tích của ông, hai công ty này không chỉ chiếm dụng phần lớn dung lượng sức mạnh tính toán AI của Amazon, Google và Microsoft, mà còn đóng góp phần lớn doanh thu AI của các công ty này; quan trọng hơn, chúng còn có thể chiếm phần lớn các đơn hàng tồn đọng về doanh thu của các nhà cung cấp đám mây trong tương lai.

Điều này có nghĩa là, những gì thị trường thấy không chỉ là “nhu cầu tính toán đám mây tăng trưởng”, mà còn là một cấu trúc khách hàng tập trung cao: các đơn hàng AI của các nhà cung cấp đám mây đến từ các công ty AI, và khả năng thanh toán của các công ty AI này lại dựa vào huy động vốn và đầu tư từ các nhà cung cấp đám mây. Nói cách khác, dòng tiền không chỉ đơn thuần chảy từ khách hàng cuối đến các công ty mô hình, rồi đến các nhà cung cấp đám mây; mà còn luân chuyển giữa các nhà đầu tư, nhà cung cấp dịch vụ đám mây và các công ty AI.

Cấu trúc này không nhất thiết phải bền vững. Các ngành công nghệ đầu tiên thường dựa vào huy động vốn để tăng trưởng, như điện toán đám mây, xe điện, dịch vụ chia sẻ xe đã từng trải qua giai đoạn này. Vấn đề là, quy mô đầu tư vào hạ tầng AI quá lớn, còn các công ty thực sự có thể tiêu thụ lượng GPU khổng lồ này dường như chưa nhiều như thị trường tưởng tượng.

Trong hình, thể hiện rằng, cam kết chi tiêu của OpenAI và Anthropic đối với Microsoft, Oracle, Google và Amazon chiếm tỷ lệ khá cao trong các đơn hàng tồn đọng về doanh thu của các nhà cung cấp đám mây này. Màu hồng thể hiện cam kết chi tiêu của OpenAI, màu cam của Anthropic, màu xám của các đơn hàng còn lại. Nguồn: The Information, trích dẫn từ Where’s Your Ed At;

Nếu các tính toán này đúng, thì một kết luận cần cảnh báo là: phần lớn doanh thu tương lai của các ông lớn đám mây không chỉ dựa vào nhu cầu AI, mà còn phụ thuộc vào khả năng huy động vốn liên tục, mở rộng không ngừng và thanh toán các hóa đơn đám mây khổng lồ của OpenAI và Anthropic.

II. “Hóa đơn vòng” giữa Anthropic và các ông lớn đám mây

Nhận xét của Zitron về Anthropic đặc biệt sắc bén. Ông cho rằng, vấn đề của Anthropic không chỉ là lỗ, mà còn là mối quan hệ vòng lặp về dòng tiền giữa họ và Amazon, Google: các ông lớn đám mây đầu tư vào Anthropic, rồi Anthropic lại dùng tiền để mua dịch vụ đám mây và sức mạnh tính toán, từ đó các ông lớn đám mây có kỳ vọng doanh thu, rồi tiếp tục mở rộng hạ tầng.

Về mặt câu chuyện tài chính, điều này có vẻ là đôi bên cùng có lợi. Các công ty AI có được sức mạnh tính toán để huấn luyện và suy luận, các nhà cung cấp đám mây có khách hàng lớn, thị trường vốn có câu chuyện tăng trưởng. Nhưng nếu chính Anthropic không đủ mạnh về doanh thu và lợi nhuận, khả năng thanh toán hóa đơn đám mây của họ lại phụ thuộc rất nhiều vào huy động vốn từ bên ngoài.

Đây chính là điểm mấu chốt của “tính vòng lặp” mà bài viết đề cập: doanh thu tương lai của một nhà cung cấp đám mây có thể phụ thuộc vào khả năng huy động vốn của các công ty AI mà họ đầu tư; còn các công ty AI, để duy trì câu chuyện tăng trưởng, lại phụ thuộc vào việc các nhà cung cấp đám mây liên tục cung cấp sức mạnh tính toán, đầu tư và chiết khấu. Trên giấy tờ, đây là một chuỗi tăng trưởng nhanh; nhưng xét theo góc độ khác, đó cũng là một chuỗi rủi ro phụ thuộc lẫn nhau.

Với các độc giả Trung Quốc, điều này không còn xa lạ. Trong các ngành công nghiệp đầu tư lớn, giai đoạn mở rộng nhanh thường dễ xảy ra “xây hạ tầng trước, chờ đợi nhu cầu thực tế”. Khác biệt là, chi phí xây dựng sức mạnh tính toán AI cực kỳ cao, tốc độ hao mòn công nghệ nhanh, một khi nhu cầu thực tế không như kỳ vọng, chi phí chìm sẽ rất nặng.

III. XAI chuyển nhượng Colossus-1: Một tín hiệu nhu cầu bị bỏ quên

Một ví dụ khác đáng chú ý trong bài viết là việc Anthropic tiếp nhận trung tâm dữ liệu Colossus-1 của SpaceX, xAI và Elon Musk với công suất 300MW. Musk từng gọi Colossus-1 là “hệ thống huấn luyện AI mạnh nhất thế giới”, và nói rằng mục đích xây dựng là để huấn luyện Grok. Nhưng hiện tại, phần dung lượng này đã được chuyển cho Anthropic sử dụng.

Zitron cho rằng, điều này gửi đi một tín hiệu rất bất thường: nếu các công ty mô hình lớn như xAI cũng không cần tự xây dựng toàn bộ hạ tầng, thì ngoài OpenAI và Anthropic, còn có bao nhiêu khách hàng lớn thực sự có nhu cầu mua GPU quy mô lớn trên thị trường?

Vấn đề này rất quan trọng. Trong năm qua, câu chuyện thị trường thường mặc định “sức mạnh tính toán AI mãi không đủ”. Nhưng “thiếu sức mạnh tính toán” cần có khách hàng cụ thể hỗ trợ. Ai sẽ mua dài hạn? Ai có khả năng chi trả? Ai có doanh thu đủ để trang trải chi phí huấn luyện và suy luận? Những câu hỏi này không thể chỉ trả lời bằng “nhu cầu trong tương lai”.

Zitron nhắc rằng, theo thống kê của Sightline Climate, hiện có 15,2GW dung lượng trung tâm dữ liệu đang xây dựng, dự kiến hoàn thành trước cuối năm 2027. Nếu các dung lượng này cuối cùng cần hàng nghìn công ty thuê GPU quy mô lớn, thì thị trường cần chứng minh: các công ty đó là ai, mô hình kinh doanh của họ ra sao, có đủ doanh thu để trả chi phí tính toán không.

IV. Tiền của các startup AI cuối cùng chảy về đâu?

Một nhận định quan trọng khác của bài viết là, doanh thu phần mềm AI và doanh thu sức mạnh tính toán có mối liên hệ rất chặt chẽ. Nhiều startup AI tưởng chừng đang có doanh thu, nhưng để cung cấp dịch vụ, họ phải gọi các mô hình của OpenAI hoặc Anthropic, hoặc thuê GPU của các nhà cung cấp đám mây. Kết quả là, dòng tiền huy động và doanh thu của các startup cuối cùng lại chảy về một số ít các công ty mô hình nền và hạ tầng đám mây.

Điều này dẫn đến hai hệ quả. Thứ nhất, doanh thu toàn ngành ngày càng tập trung về các đầu tàu. Thứ hai, các công ty ứng dụng trung và thấp, dù có tăng trưởng doanh thu, cũng có thể rất khó để tạo ra lợi nhuận lành mạnh, vì chi phí gọi API và sức mạnh tính toán sẽ liên tục hút sạch dòng tiền.

Đây cũng là lý do vì sao, sự thịnh vượng của các ứng dụng AI không thể đơn thuần đồng nghĩa với sự thịnh vượng của toàn ngành. Nếu các công ty ứng dụng chỉ dựa vào huy động vốn để trả phí API, mà không có quyền định giá hay lợi nhuận, thì chúng chỉ là kênh phân phối của các công ty mô hình, chứ chưa phải là các doanh nghiệp độc lập, bền vững.

Từ góc nhìn truyền thông, điều này đặc biệt đáng chú ý đối với các nhà sáng lập AI trong nước. Ngành mô hình lớn trong nước cũng đối mặt với vấn đề tương tự: các công ty ứng dụng có thể thoát khỏi phụ thuộc vào mô hình nền và đám mây đắt đỏ hay không, có thể xây dựng dữ liệu, kịch bản và khách hàng trung thành hay không, sẽ quyết định họ có thể trở thành “mô hình khả năng trình diễn” hay là những công ty thực sự bền vững.

V. Các ông lớn đám mây, nhà cung cấp GPU và các công ty đám mây mới đều bị cuốn vào cùng một câu chuyện

Zitron còn chỉ ra rằng, ảnh hưởng của OpenAI và Anthropic không chỉ dừng lại ở các nhà cung cấp dịch vụ đám mây. Nhu cầu sức mạnh tính toán của họ còn lan tỏa qua NVIDIA, các nhà ODM máy chủ, các công ty đám mây mới và các nhà phát triển trung tâm dữ liệu. Miễn là thị trường tin rằng nhu cầu AI sẽ vô hạn, doanh số GPU, đơn hàng máy chủ, xây dựng trung tâm dữ liệu và định giá các công ty đám mây đều có thể duy trì.

Tuy nhiên, cốt lõi vẫn là chất lượng nhu cầu. Một ngành công nghiệp có thể tạo ra sự thịnh vượng trong ngắn hạn dựa vào chi tiêu vốn, nhưng không thể dựa vào đó lâu dài để thay thế nhu cầu thực. Nếu khách hàng lớn của các công ty đám mây mới vẫn chủ yếu đến từ OpenAI, Anthropic, Meta hoặc các nhà cung cấp đám mây phục vụ cho các công ty này, thì toàn bộ hệ sinh thái sẽ có mức độ tập trung khách hàng rất cao.

Điều này không có nghĩa là AI không có giá trị, hay các mô hình lớn không có nhu cầu dài hạn. Ngược lại, AI đang thay đổi phần mềm, nội dung, tìm kiếm, lập trình và dịch vụ doanh nghiệp. Nhưng, điều mà thị trường vốn định giá thường không phải là “AI có ích”, mà là “AI có đủ khả năng để hỗ trợ mở rộng hạ tầng trị giá hàng trăm tỷ đô la”. Có một khoảng cách rất lớn giữa hai điều này.

VI. Bài viết này mang tính cấp tiến, nhưng những câu hỏi nó đặt ra không thể bỏ qua

Cần nhấn mạnh rằng, quan điểm của Zitron trong bài viết rất rõ ràng, thậm chí mang tính chỉ trích mạnh mẽ. Ông gọi nền kinh tế sức mạnh tính toán AI hiện tại là “một trò lừa lớn, ảo tưởng và sai lầm”. Nhận định này rõ ràng chưa phải là ý kiến chung của ngành, cũng không nên xem như kết luận cuối cùng.

Tuy nhiên, những câu hỏi mà nó đặt ra thực sự đáng để thảo luận nghiêm túc.

Đối với thị trường Trung Quốc, điều có giá trị hơn không phải là phán đoán đơn thuần “bong bóng AI sẽ vỡ”, mà là cách nhìn nhận khác về cơn sốt đầu tư AI: đừng chỉ nhìn vào tham số mô hình, vốn huy động, số lượng GPU hay quy mô trung tâm dữ liệu, mà còn phải xem khách hàng cuối cùng là ai, doanh thu đến từ đâu, chi phí do ai gánh, lợi nhuận có thể hoàn vốn hay không.

Nếu AI thực sự tạo ra năng suất lớn đủ để tiêu thụ sức mạnh tính toán, thì việc xây dựng hạ tầng sẽ được hấp thụ. Nhưng nếu phần lớn tăng trưởng chỉ dựa vào vòng luẩn quẩn của vốn, hóa đơn đám mây và đơn hàng trong tương lai, thì sự thịnh vượng này sẽ dễ dàng trở nên mong manh hơn so với vẻ bề ngoài.

Kết luận: Các vấn đề then chốt của AI, từ “có nhu cầu” chuyển sang “chất lượng nhu cầu”

Giá trị dài hạn của AI không nhất thiết phải bằng tất cả các khoản đầu tư hạ tầng AI hiện tại đều hợp lý. Các mô hình lớn có thể tiếp tục tiến bộ, các ứng dụng AI có thể mở rộng, doanh nghiệp có thể nâng cao tự động hóa. Nhưng đồng thời, mối quan hệ vòng lặp giữa chi tiêu vốn, doanh thu đám mây và nhu cầu GPU vẫn cần được xem xét rõ ràng hơn.

Điều đáng giá nhất của bài viết này không phải là nó chính xác tuyệt đối, mà là nó nhắc nhở chúng ta rằng: Rủi ro thực sự của ngành AI có thể không phải là “không ai dùng AI”, mà là “thu nhập từ AI không đủ để trang trải chi phí xây dựng AI”.

Khi một ngành ngày càng phụ thuộc vào một số khách hàng siêu lớn, một số ông lớn đám mây và huy động vốn liên tục để duy trì câu chuyện tăng trưởng, các nhà đầu tư, doanh nhân và nhà quan sát đều nên đặt câu hỏi chung: Đây có phải là một giai đoạn xây dựng hạ tầng công nghệ mới, hay chỉ là một ảo tưởng về vốn dựa trên doanh thu và vòng luân chuyển trong tương lai?