“Nếu OpenAI sụp đổ, thị trường chứng khoán toàn cầu có thể đối mặt nguy cơ bị thanh lý”: Kẻ “đại gấu” với bài dài 15.000 chữ dấy bùng tranh luận về bong bóng AI

Nguồn: Hoa Sĩ Thường Văn

Khi OpenAI đang tiến ngày càng gần hơn tới IPO, một bài blog dài tới khoảng 15.000 chữ lại một lần nữa đẩy cuộc tranh cãi về bong bóng AI lên cao trào.

Nhà bình luận Ed Zitron, người từng lâu nay đưa ra lập trường bi quan về AI và có lượng độc giả lớn trong giới công nghệ, trong một bài đăng trên blog công bố gần đây đã đưa ra phán đoán mạnh mẽ nhất từ trước đến nay: bong bóng AI thực chất về bản chất chính là “bong bóng OpenAI”; nếu OpenAI cuối cùng thất bại, nó sẽ trở thành “Lehman Brothers” của thời đại AI, không chỉ xuyên thủng toàn bộ logic đầu tư vào AI, mà còn có thể kích hoạt việc định giá lại quy mô lớn đối với trung tâm dữ liệu, hạ tầng AI và thậm chí cả cổ phiếu công nghệ trên toàn cầu.

Những quan điểm này nhanh chóng thu hút sự chú ý của truyền thông tài chính. Theo giới truyền thông, điểm cốt lõi trong lập luận của Zitron không phải là AI có giá trị hay không, mà là liệu OpenAI có mô hình kinh doanh đủ để chống đỡ cho cả chu kỳ vốn đầu tư AI hay không. Nếu câu trả lời là không, thì hệ thống huy động vốn, đầu tư năng lực tính toán và chi tiêu vốn được xây dựng quanh OpenAI đều có thể kéo theo hiệu ứng dây chuyền.

Tất nhiên, đây không phải là sự đồng thuận của thị trường. Bao gồm cả nhà đầu tư như Howard Marks, đồng sáng lập Oak Capital, gần đây đều cho biết, so với trước đây cho rằng AI chỉ là bong bóng, giờ họ đánh giá cao hơn giá trị dài hạn của AI như một nền tảng công nghệ đa dụng (General Purpose Technology), đồng thời cho rằng ngành hiện vẫn đang ở giai đoạn đầu của thương mại hóa.

Bong bóng AI hay bong bóng OpenAI?

Khác với đa số “luận điểm bong bóng AI”, Zitron đưa ra một phán đoán gây sốc hơn:

Thứ đáng lo thực sự không phải cả ngành AI, mà là một công ty.

Theo ông, từ khi ChatGPT ra mắt vào cuối năm 2022, OpenAI trên thực tế đã trở thành “neo tín dụng” của toàn thời đại AI tạo sinh.

Các nhà đầu tư sẵn sàng tin rằng: AI sẽ thay đổi thế giới; các trung tâm dữ liệu quy mô cực lớn xứng đáng được xây dựng; nhu cầu GPU sẽ tăng trưởng với tốc độ cao trong dài hạn; các công ty AI với mô hình siêu lớn rốt cuộc sẽ đạt lợi nhuận; các startup AI có thể tạo ra nhu cầu đầu cuối đủ lớn.

Và theo Zitron, tất cả điều đó đều dựa trên giả định rằng OpenAI tiếp tục tăng trưởng với tốc độ cao. Ông cho rằng OpenAI không chỉ định nghĩa nên cơn sốt AI hiện tại, mà còn định hình cách thị trường vốn định giá toàn bộ chuỗi ngành AI; vì vậy, nếu giả định cốt lõi này bị phá vỡ, mức độ tác động có thể vượt xa bản thân một công ty kỳ lân.

Nói cách khác, OpenAI đã không chỉ là một công ty, mà còn giống như một “cơ quan có tầm quan trọng hệ thống” của cả chu kỳ đầu tư vào AI.

Vì sao ông cho rằng mô hình kinh doanh của OpenAI có khiếm khuyết căn bản?

Sự nghi ngờ của Zitron tập trung vào ba khía cạnh.

Thứ nhất, chi phí suy luận (Inference) vẫn quá cao.

Khi số lượng người dùng ChatGPT tiếp tục tăng trưởng, mỗi lần người dùng đặt câu hỏi đồng nghĩa với việc chi phí GPU, điện năng và máy chủ tiếp tục tăng. Nếu nhiều người dùng duy trì lâu dài ở các gói giá thấp thậm chí miễn phí, trong khi thu nhập doanh nghiệp không tăng kịp để bù đắp chi phí, thì việc mở rộng quy mô lại có thể đồng nghĩa với việc thua lỗ tăng lên.

Thứ hai, chi tiêu vốn (capex) đi nhanh hơn cải thiện dòng tiền.

Hiện tại, khoản chi lớn nhất của ngành AI không còn là huấn luyện mô hình, mà là năng lực suy luận, mua sắm GPU và xây dựng trung tâm dữ liệu trên toàn cầu.

OpenAI và các đối tác đang thúc đẩy đầu tư trung tâm dữ liệu quy mô hàng trăm tỷ USD hoặc lớn hơn, nhưng các dự án này thường cần nhiều năm mới thu hồi được chi phí. Nếu nhu cầu AI trong tương lai tăng không như kỳ vọng, nhiều hạ tầng nền tảng có thể gặp vấn đề giảm tỷ lệ sử dụng.

Thứ ba, tiếp tục phụ thuộc vào vốn từ bên ngoài.

Zitron phân tích rằng, ông cho rằng trong nhiều năm tới, OpenAI vẫn sẽ cần liên tục huy động vốn để trang trải các khoản chi như phát triển mô hình, mua sắm năng lực tính toán và xây dựng hạ tầng; nếu khẩu vị rủi ro của thị trường vốn giảm hoặc điều kiện huy động vốn siết chặt, mô hình kinh doanh sẽ chịu áp lực lớn hơn.

Những quan điểm này hiện vẫn là đánh giá cá nhân của Zitron và chưa được OpenAI xác nhận, nhưng thực sự phản ánh tranh luận gần đây của thị trường xoay quanh tỷ suất lợi nhuận trên vốn đầu tư AI (ROI).

Vì sao Oracle, CoreWeave và các nhà vận hành trung tâm dữ liệu trở thành tâm điểm?

So với bản thân OpenAI, Zitron lo ngại hơn về hiệu ứng đòn bẩy trong chuỗi cung ứng.

Trong hai năm qua, ngành công nghệ Mỹ đã chứng kiến làn sóng xây dựng trung tâm dữ liệu chưa từng có.

Microsoft, Google, Meta, Amazon và các nhà cung cấp dịch vụ đám mây quy mô cực lớn (Hyperscalers) liên tục nâng chi tiêu vốn; đồng thời, các công ty như Oracle, CoreWeave lại đảm nhận ngày càng nhiều nhiệm vụ xây dựng hạ tầng năng lực tính toán AI.

Các dự án này phụ thuộc nhiều vào: thuê dài hạn, tài trợ theo dự án, tín dụng tư nhân, trái phiếu doanh nghiệp và chi tiêu vốn quy mô lớn.

Nếu nhu cầu từ khách hàng cốt lõi như OpenAI thấp hơn kỳ vọng trong tương lai, hoặc nếu thị trường vốn đánh giá lại tỷ suất lợi nhuận từ AI, thì tỷ lệ sử dụng tài sản trung tâm dữ liệu, hợp đồng thuê nhà và năng lực tài trợ đều có thể bị ảnh hưởng.

Truyền thông cho biết, Zitron cho rằng, nếu OpenAI gặp thất bại nghiêm trọng, các doanh nghiệp phụ thuộc vào nhu cầu tăng trưởng của hạ tầng AI như Oracle, CoreWeave có thể là nhóm chịu ảnh hưởng đầu tiên, bởi trước đó thị trường định giá cao các công ty này phần lớn dựa trên kỳ vọng rằng nhu cầu AI sẽ tiếp tục bùng nổ.

Tất nhiên, hiện tại bao gồm Microsoft, Meta, Alphabet và các “đại gia” công nghệ khác vẫn đang tiếp tục mở rộng chi tiêu vốn cho AI và nhìn chung nhấn mạnh rằng đầu tư vào hạ tầng AI phù hợp với chiến lược dài hạn, vì vậy thị trường vẫn chưa có dấu hiệu thu hẹp toàn diện chi tiêu vốn.

Vì sao Anthropic và SoftBank cũng bị cuốn vào cuộc thảo luận?

Ngoài OpenAI, Zitron cũng nhắm sang Anthropic.

Lý do của ông là, hai công ty dù đi theo các lộ trình phát triển khác nhau nhưng có điểm chung là cần tiếp tục đầu tư lượng tiền rất lớn để xây mô hình, mua sắm năng lực tính toán, đồng thời dựa vào các công ty công nghệ lớn cung cấp tài nguyên tính toán và hỗ trợ tài chính. Nếu tốc độ thương mại hóa AI trong tương lai chậm hơn kỳ vọng, cả hai công ty đều có thể đối mặt với áp lực lợi nhuận.

Một công ty khác được nhắc đi nhắc lại là SoftBank.

Trong những năm gần đây, SoftBank quay trở lại vị trí dẫn đầu trong mảng đầu tư AI quy mô lớn, tích cực tham gia các vòng gọi vốn cho hạ tầng AI, chip và công ty phát triển mô hình.

Nếu ngành AI trong tương lai bước vào chu kỳ điều chỉnh định giá, tổ hợp tài sản AI khổng lồ của SoftBank đương nhiên sẽ trở thành đối tượng được thị trường chú ý. Tuy nhiên, hiện SoftBank vẫn vững vàng đặt cược vào sự phát triển dài hạn của AI và coi đó là một hướng quan trọng cho cuộc cách mạng công nghệ tiếp theo.

Giao dịch AI có đã quá nóng chưa?

Trên thực tế, cuộc tranh luận trên Phố Wall về việc AI đã bước vào giai đoạn bong bóng hay chưa đã kéo dài hơn một năm.

Phía ủng hộ “luận điểm bong bóng” cho rằng:

Tốc độ đầu tư vào hạ tầng AI nhanh hơn rất nhiều so với tăng trưởng doanh thu; mô hình tạo lợi nhuận của các đại mô hình vẫn chưa được kiểm chứng hoàn toàn; chi tiêu vốn của các trung tâm dữ liệu lập kỷ lục lịch sử; định giá của thị trường ngày càng phụ thuộc vào kỳ vọng tăng trưởng trong vài năm tới.

Phía lạc quan lại cho rằng: AI là một cuộc cách mạng công nghệ đa dụng điển hình, tương tự như Internet hay điện khí hóa; ở giai đoạn đầu, đầu tư thường cao hơn rất nhiều so với lợi ích ngắn hạn, nhưng về dài hạn có thể tạo ra các ngành và mô hình kinh doanh mới.

Howard Marks gần đây cũng cho biết, ông đã chuyển từ việc nghi ngờ ban đầu rằng AI chỉ là bong bóng sang việc ngày càng công nhận giá trị dài hạn của nó. Ông cho rằng, năng lực suy luận, hiểu ngữ cảnh và khả năng tương tác thể hiện ở AI hiện đại có những đặc trưng chưa từng có, vì vậy không thể đơn giản so sánh với các bong bóng đầu cơ trong lịch sử.

Một số nghiên cứu học thuật cũng đưa ra kết luận trung tính hơn: thị trường AI hiện vừa có tiến bộ kỹ thuật thực sự, vừa có tình trạng quá nóng ở một số mức định giá cục bộ và chi tiêu vốn đi trước; vì vậy nó gần với “cách mạng kỹ thuật đi kèm bong bóng cục bộ”, thay vì chỉ là cơn sốt đầu cơ thuần túy.

Thứ đáng chú ý thực sự không phải liệu OpenAI có thể sụp đổ hay không

Dù có đồng tình hay không với đánh giá của Zitron, vấn đề ông nêu đang trở thành tâm điểm được ngày càng nhiều nhà đầu tư quan tâm:

Các khoản đầu tư vào AI khi nào sẽ biến thành dòng tiền ổn định?

Trong suốt một năm qua, thị trường vốn gần như mặc định rằng cứ đầu tư AI càng cao thì càng tốt.

Nhưng gần đây, bất kể là cổ phiếu chip, nhà sản xuất máy chủ hay doanh nghiệp điện toán đám mây, nhà đầu tư bắt đầu chú ý nhiều hơn đến một nhóm chỉ báo khác: tăng trưởng doanh thu AI của doanh nghiệp; tỷ lệ người dùng trả phí cho sản phẩm AI; tốc độ giảm chi phí suy luận; tỷ lệ sử dụng trung tâm dữ liệu; chu kỳ hoàn vốn của các khoản đầu tư AI.

Nếu các chỉ báo này tiếp tục cải thiện, thì chi tiêu vốn khổng lồ hiện nay cuối cùng có thể chứng minh đó là một khoản đầu tư mang tính “tiên phong” giống như thời kỳ Internet; nhưng nếu tốc độ thương mại hóa kéo dài mãi thấp hơn tốc độ mở rộng đầu tư, thì logic định giá thị trường đối với giao dịch AI cũng có thể phải được điều chỉnh lại.

Vì vậy, bài viết dài của Ed Zitron tạo ra thảo luận thực sự không phải là “OpenAI chắc chắn có trở thành Lehman Brothers tiếp theo hay không”, mà là việc nó một lần nữa đặt câu hỏi cốt lõi nhất của thời đại AI trước các nhà đầu tư: sau khi chi tiêu vốn liên tục lập kỷ lục mới, liệu dòng tiền và khả năng sinh lời có theo kịp hay không. Câu trả lời cho câu hỏi này có lẽ mới là thứ quyết định hướng đi thực sự của giao dịch AI toàn cầu trong vài năm tới.