#Anthropic盈利增速放緩 Cuộc đua đã bắt đầu chuyển hướng, ở giai đoạn tiếp theo, các công ty AI sẽ chuyển từ “đốt tiền để đạt quy mô” sang “liệu số tiền đốt ra có thể thu hồi nhanh hơn hay không”.

Doanh thu quý III của Anthropic đạt 16,8 tỷ USD, tăng khoảng 46% so với quý trước, đồng thời ghi nhận lợi nhuận sau điều chỉnh và dòng tiền dương. Vấn đề nằm ở việc tốc độ tăng trưởng đã chậm lại rõ rệt: tỷ lệ tăng trưởng hàng tháng giảm từ mức hai chữ số trước đây xuống mức một chữ số, mục tiêu đạt doanh thu thường niên hóa 100 tỷ USD vào cuối năm cũng trở nên khó khăn[3]. Thị trường bắt đầu đổi thước đo: trước đây chú trọng hơn đến số người dùng, mức sử dụng token và doanh thu thường niên hóa. Hiện nay, thị trường đặt thêm một loạt câu hỏi thực tế hơn:
Mỗi USD đầu tư vào năng lực tính toán mang lại bao nhiêu doanh thu?
Sau khi giảm giá API, lượng sử dụng tăng có thể bù lại phần doanh thu hay không?
Khách hàng doanh nghiệp có tiếp tục gia hạn hay không?
Lợi nhuận hoạt động và dòng tiền tự do có thể cải thiện hay không?
Vì vậy, tín hiệu thực sự từ Anthropic lần này là: lợi nhuận sau điều chỉnh trong một quý chỉ là tấm vé gia nhập cuộc chơi, còn chất lượng tăng trưởng mới là yếu tố then chốt quyết định định giá.

Áp lực của các công ty khác nhau không giống nhau
Các công ty mô hình độc lập chịu ảnh hưởng nặng nề nhất. Đào tạo, suy luận, nghiên cứu và thu hút khách hàng đều cần tiền, trong khi các mô hình nguồn mở lại gây áp lực giảm giá API. Người dùng sử dụng nhiều hơn chưa chắc mang lại lợi nhuận nhiều hơn.
Các nền tảng lớn sẽ có nhiều dư địa hơn. Họ có thể đưa AI vào đám mây, quảng cáo, phần mềm văn phòng và thương mại điện tử, nên mô hình không nhất thiết phải tự kiếm tiền.
Doanh thu dịch vụ đám mây AI và năng lực tính toán của Alibaba trong quý này đạt 48,437 tỷ nhân dân tệ, EBITA sau điều chỉnh đạt 5,628 tỷ nhân dân tệ, cho thấy một phần hoạt động kinh doanh đám mây và năng lực tính toán đã bắt đầu đóng góp lợi nhuận.

Tiếp theo sẽ thay đổi như thế nào
Việc mở rộng vẫn sẽ tiếp diễn, nhưng các dự án sẽ được lựa chọn khắt khe hơn. Các ứng dụng phổ thông có chi phí cao và mức chi trả thấp sẽ chịu áp lực; lập trình doanh nghiệp, tự động hóa quy trình làm việc, mô hình chuyên ngành và năng lực tính toán đám mây sẽ được giới đầu tư ưu tiên hơn. Việc huy động vốn cũng sẽ khó khăn hơn, nhà đầu tư quan tâm nhiều hơn đến tốc độ thu hồi tiền mặt thay vì chỉ chú trọng quy mô câu chuyện.
Tóm lại: ngành AI không ngừng đốt tiền, mà đang chuyển từ “ai đốt nhiều nhất” sang “ai đốt hiệu quả nhất”.