Sự bùng nổ về sức mạnh tính toán của trí tuệ nhân tạo có thể chỉ là ảo tưởng do hai công ty tạo ra.

Ed Zitron, một nhà bình luận công nghệ nước ngoài, gần đây đã đưa ra một nhận xét sắc bén: nền kinh tế sức mạnh tính toán AI hiện tại có thể không được hỗ trợ bởi nhu cầu thị trường rộng lớn và lành mạnh, mà phụ thuộc rất nhiều vào hai công ty, OpenAI và Anthropic. Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây đầu tư vào các công ty AI, và các công ty AI sau đó sử dụng nguồn 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 có thể không phản ánh toàn bộ sự thật, nhưng nó nhắc nhở chúng ta rằng việc đánh giá xem sự bùng nổ AI có bền vững hay không không chỉ nhìn vào số tiền đầu tư và quy mô xây dựng trung tâm dữ liệu, mà còn phải xem xét đến khách hàng thực tế, chất lượng dòng tiền và nhu cầu cuối cùng.

Giới thiệu

Trong hai năm qua, câu chuyện tăng trưởng nổi bật nhất trong ngành công nghiệp AI không chỉ là bước nhảy vọt về khả năng mô hình hóa quy mô lớn, mà còn là cơn sốt chi tiêu vốn xoay quanh GPU, dịch vụ đám mây và trung tâm dữ liệu. Những gã khổng lồ như Microsoft, Amazon, Google và Oracle tiếp tục tăng cường đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI, với NVIDIA trở thành bên hưởng lợi rực rỡ nhất từ ​​chu kỳ này. Nhưng một câu hỏi cấp bách hơn đang nổi lên: cuối cùng ai sẽ sử dụng những trung tâm dữ liệu mới xây dựng này? Nếu khách hàng chính thực sự chủ yếu là OpenAI và Anthropic, thì cái gọi là sự bùng nổ sức mạnh tính toán AI chỉ đơn thuần là một câu chuyện theo chu kỳ được chống đỡ bởi một vài công ty, một vài nhà cung cấp dịch vụ đám mây và một vài giao dịch vốn? Ed Zitron, một tác giả của tạp chí công nghệ Mỹ, đưa ra một đánh giá rất cấp tiến nhưng gây tranh cãi trong bài báo "Premium: Chứng rối loạn tâm thần vòng tròn của AI": nền kinh tế AI đang hình thành một "ảo tưởng vòng tròn". Trong chu kỳ này, các ông lớn điện toán đám mây đầu tư vào các công ty AI, và các công ty AI sau đó trả tiền cho các ông lớn điện toán đám mây để mua sức mạnh tính toán; các ông lớn điện toán đám mây do đó xác nhận doanh thu trong tương lai và tiếp tục mở rộng các trung tâm dữ liệu và mua GPU. Có vẻ như mỗi mắt xích đều đang phát triển, nhưng nếu nhu cầu cuối cùng không đủ, cơ chế này có thể trở nên cực kỳ mong manh. I. Cái gọi là sự bùng nổ sức mạnh tính toán AI có thể phụ thuộc rất nhiều vào hai công ty. Nhận định cốt lõi của Zitron không phức tạp: một phần đáng kể của toàn bộ nền kinh tế AI thực chất gắn liền với OpenAI và Anthropic. Theo phân tích của ông, hai công ty này không chỉ tiêu thụ một lượng lớn sức mạnh tính toán AI từ Amazon, Google và Microsoft, mà còn đóng góp một tỷ lệ đáng kể vào doanh thu AI của các công ty này; quan trọng hơn, họ cũng có thể chiếm một phần lớn doanh thu tiềm năng trong tương lai của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây này. Điều này có nghĩa là những gì thị trường nhìn thấy không chỉ là "sự tăng trưởng nhu cầu điện toán đám mây", mà là một cấu trúc khách hàng tập trung cao độ: các đơn đặt 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 đến từ nguồn tài chính và đầu tư của các nhà cung cấp đám mây. Nói cách khác, tiền không chỉ đơn thuần chảy từ khách hàng cuối cùng đến các công ty mô hình và sau đó đến các nhà cung cấp đám mây; mà ở một mức độ đáng kể, nó lưu thông giữa các nhà đầu tư, nhà cung cấp dịch vụ đám mây và các công ty AI. Cấu trúc này không nhất thiết là không bền vững. Các ngành công nghệ giai đoạn đầu thường dựa vào nguồn vốn để tăng trưởng; điện toán đám mây, xe điện và dịch vụ chia sẻ xe đều trải qua các giai đoạn tương tự. Vấn đề là quy mô đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI quá lớn, và hiện tại, dường như không có nhiều công ty có thể tiêu thụ bền vững sức mạnh tính toán GPU quy mô lớn như thị trường tưởng tượng. Biểu đồ cho thấy các cam kết chi tiêu của OpenAI và Anthropic với Microsoft, Oracle, Google và Amazon chiếm một tỷ lệ đáng kể trong tổng số đơn đặt hàng tồn đọng của các nhà cung cấp dịch vụ đám mây này. Màu hồng thể hiện cam kết chi tiêu của OpenAI, màu cam thể hiện cam kết chi tiêu của Anthropic, và màu xám thể hiện các đơn đặt hàng tồn đọng khác. Nguồn hình ảnh: The Information, được trích dẫn bởi Where’s Your Ed At;

Nếu các tính toán trên là đúng, thì một kết luận đáng lo ngại là phần lớn doanh thu được gọi là tương lai của các ông lớn điện toán đám mây không chỉ phụ thuộc vào nhu cầu AI, mà còn phụ thuộc vào khả năng của OpenAI và Anthropic trong việc liên tục huy động vốn, mở rộng và thanh toán các hóa đơn điện toán đám mây khổng lồ.

II. “Vòng xoáy tài chính” giữa Anthropic và các ông lớn điện toán đám mây

Lời chỉ trích của Zitron đối với Anthropic đặc biệt gay gắt. Ông tin rằng vấn đề của Anthropic không chỉ là thua lỗ, mà là mối quan hệ tài trợ vòng xoáy mà nó đã hình thành với Amazon và Google: các ông lớn điện toán đám mây đầu tư vào Anthropic, Anthropic sau đó sử dụng tiền để mua dịch vụ điện toán đám mây và sức mạnh tính toán, và các ông lớn điện toán đám mây nhờ đó có được kỳ vọng về doanh thu và tiếp tục mở rộng đầu tư cơ sở hạ tầng.

Từ góc độ tài chính, đây dường như là một tình huống đôi bên cùng có lợi. Các công ty AI có được sức mạnh tính toán cần thiết cho việc đào tạo và suy luận, các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây có được các khách hàng lớn, và thị trường vốn có được một câu chuyện tăng trưởng. Tuy nhiên, nếu bản thân Anthropic thiếu khả năng tạo ra doanh thu và lợi nhuận, khả năng thanh toán các hóa đơn điện toán đám mây của nó sẽ phụ thuộc rất nhiều vào nguồn tài chính bên ngoài. Đây chính xác là chìa khóa của “vòng xoáy” được đề cập trong bài báo: doanh thu tương lai của một nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây có thể phụ thuộc vào việc các công ty AI mà họ đầu tư vào có thể tiếp tục huy động vốn hay không; và khả năng tiếp tục kể những câu chuyện tăng trưởng của các công ty AI phụ thuộc vào việc các nhà cung cấp dịch vụ đám mây liên tục cung cấp sức mạnh tính toán, đầu tư và giảm giá. Trên lý thuyết, đây là một chuỗi tăng trưởng cao; từ một góc nhìn khác, nó cũng là một chuỗi rủi ro phụ thuộc lẫn nhau. Điều này không xa lạ với độc giả Trung Quốc. Bất kỳ ngành công nghiệp đầu tư cao nào trong giai đoạn mở rộng nhanh chóng đều dễ rơi vào logic "xây dựng cơ sở hạ tầng trước, sau đó chờ nhu cầu xuất hiện". Sự khác biệt nằm ở chi phí đơn vị cực kỳ cao để xây dựng sức mạnh tính toán AI và sự khấu hao nhanh chóng của công nghệ. Nếu nhu cầu thực tế không đạt được kỳ vọng, chi phí chìm có thể rất lớn.

III. Việc chuyển giao Colossus-1 của xAI: Một tín hiệu nhu cầu bị bỏ qua

Một trường hợp đáng chú ý khác trong bài báo là việc Anthropic mua lại 300MW công suất từ ​​SpaceX, xAI và trung tâm dữ liệu Colossus-1 của Elon Musk. Musk từng gọi Colossus-1 là "hệ thống huấn luyện AI mạnh nhất thế giới" và tuyên bố mục đích của nó là huấn luyện Grok. Tuy nhiên, năng lực này hiện đã được chuyển giao cho Anthropic.

Zitron tin rằng điều này gửi đi một tín hiệu rất bất thường: nếu ngay cả các công ty mô hình lớn như xAI cũng không cần tự xây dựng toàn bộ năng lực, thì ngoài OpenAI và Anthropic, còn bao nhiêu người mua GPU quy mô lớn thực sự trên thị trường?

Đây là một câu hỏi quan trọng. Trong năm qua, câu chuyện thị trường thường cho rằng "sức mạnh tính toán AI sẽ không bao giờ là đủ". Tuy nhiên, tuyên bố về "sức mạnh tính toán không đủ" cần được hỗ trợ bởi các khách hàng cụ thể. Ai sẽ mua trong dài hạn? Ai có khả năng chi trả? Doanh thu của ai đủ để trang trải chi phí suy luận và huấn luyện? Những câu hỏi này không thể được trả lời đơn giản bằng "nhu cầu trong tương lai". Zitron đề cập rằng số liệu thống kê của Sightline Climate cho thấy hiện có 15,2GW công suất đang được xây dựng và dự kiến ​​hoàn thành vào cuối năm 2027. Nếu công suất này cuối cùng cần được hàng nghìn công ty hấp thụ thông qua việc thuê GPU quy mô lớn, thì thị trường cần chứng minh: các công ty này ở đâu, mô hình kinh doanh của họ là gì và liệu họ có đủ doanh thu để trang trải chi phí điện toán hay không? IV. Tiền từ các công ty khởi nghiệp AI cuối cùng đi về đâu? Một nhận định quan trọng khác trong bài viết này là có mối tương quan mạnh mẽ giữa doanh thu phần mềm AI và doanh thu điện toán. Nhiều công ty khởi nghiệp AI dường như đang tạo ra doanh thu, nhưng để cung cấp dịch vụ, họ cần gọi các mô hình từ OpenAI hoặc Anthropic, hoặc thuê điện toán GPU từ các nhà cung cấp dịch vụ đám mây. Kết quả là, nguồn vốn và doanh thu của các công ty khởi nghiệp cuối cùng chảy về một vài công ty mô hình nền tảng và các công ty cơ sở hạ tầng đám mây. Tình trạng này dẫn đến hai hậu quả. Thứ nhất, doanh thu trong chuỗi ngành ngày càng tập trung ở phía trên. Thứ hai, ngay cả khi các công ty ứng dụng ở giữa và cuối chuỗi cung ứng tăng trưởng doanh thu, họ vẫn có thể gặp khó khăn trong việc tạo ra lợi nhuận lành mạnh vì chi phí gọi mô hình và điện toán sẽ liên tục làm giảm dòng tiền. Đây là lý do tại sao sự thịnh vượng của lớp ứng dụng AI không thể đơn giản được đánh đồng với sự thịnh vượng chung của ngành. Nếu nhiều công ty ứng dụng chỉ đơn thuần chuyển đổi nguồn vốn thành phí gọi API, thiếu khả năng định giá và biên lợi nhuận, thì chúng giống như các kênh cho các công ty mô hình nền tảng hơn là các thực thể kinh doanh độc lập, ổn định. Từ góc nhìn của một biên tập viên truyền thông, điều này đặc biệt đáng chú ý đối với các doanh nhân AI trong nước. Ngành công nghiệp mô hình quy mô lớn trong nước đang đối mặt với những thách thức tương tự: liệu các công ty lớp ứng dụng có thể thoát khỏi sự phụ thuộc chi phí cao vào các mô hình nền tảng và tài nguyên đám mây hay không, và liệu họ có thể xây dựng dữ liệu, kịch bản và sự gắn kết khách hàng của riêng mình hay không, sẽ quyết định liệu họ chỉ đơn thuần là "lớp trình diễn khả năng mô hình" hay là những công ty thực sự bền vững.

V. Các ông lớn điện toán đám mây, nhà sản xuất GPU và các công ty điện toán đám mây mới đều bị cuốn vào cùng một câu chuyện

Zitron tiếp tục chỉ ra rằng tác động của OpenAI và Anthropic vượt ra ngoài phạm vi các nhà cung cấp dịch vụ đám mây. Nhu cầu về sức mạnh tính toán của chúng tiếp tục lan rộng thông qua NVIDIA, các nhà sản xuất ODM máy chủ, các công ty điện toán đám mây mới và các nhà phát triển trung tâm dữ liệu. Chừng nào thị trường còn tin rằng nhu cầu về sức mạnh tính toán AI sẽ tăng trưởng vô hạn, thì doanh số bán GPU, đơn đặt hàng máy chủ, xây dựng trung tâm dữ liệu và định giá của các công ty điện toán đám mây đều sẽ được hỗ trợ.

Tuy nhiên, vấn đề cốt lõi ở đây vẫn là chất lượng của nhu cầu. Một ngành công nghiệp có thể tạo ra sự thịnh vượng trong ngắn hạn thông qua chi tiêu vốn, nhưng không thể dựa vào chi tiêu vốn để thay thế nhu cầu thực sự trong dài hạn.

Nếu các khách hàng chính của các công ty điện toán đám mây mới vẫn chủ yếu đến từ OpenAI, Anthropic, Meta hoặc các gã khổng lồ điện toán đám mây phục vụ gián tiếp các công ty này, thì sự tập trung khách hàng của toàn bộ hệ sinh thái sẽ rất cao. Điều này không có nghĩa là AI không có giá trị, cũng không có nghĩa là các mô hình lớn thiếu nhu cầu dài hạn. Ngược lại, AI đang chuyển đổi phần mềm, nội dung, tìm kiếm, lập trình và dịch vụ doanh nghiệp. Tuy nhiên, điều mà thị trường vốn thường định giá không phải là việc "AI có hữu ích hay không", mà là "liệu AI có đủ để hỗ trợ mở rộng cơ sở hạ tầng trị giá hàng trăm tỷ đô la hay không". Có một sự khác biệt rất lớn giữa hai điều này. VI. Bài viết này mang tính cấp tiến, nhưng những câu hỏi mà nó đặt ra không thể bị bỏ qua. Cần lưu ý rằng bài viết của Zitron có lập trường rất rõ ràng, thậm chí với giọng điệu chỉ trích mạnh mẽ. Ông gọi nền kinh tế sức mạnh tính toán AI hiện nay là một "trò lừa đảo, ảo tưởng và sai lầm lớn". Rõ ràng, nhận định như vậy không phải là sự đồng thuận của ngành và không nên được coi là kết luận cuối cùng. Tuy nhiên, một số câu hỏi mà nó đặt ra xứng đáng được thảo luận nghiêm túc. Đối với thị trường Trung Quốc, điều quan trọng hơn không chỉ là đánh giá xem "bong bóng AI sẽ vỡ hay không", mà là quan sát sự bùng nổ đầu tư AI theo một cách khác: không chỉ nhìn vào các thông số mô hình, số tiền đầu tư, số lượng GPU và quy mô trung tâm dữ liệu, mà còn cả khách hàng cuối cùng là ai, doanh thu đến từ đâu, ai chịu chi phí và liệu lợi nhuận có thể được khép kín hay không. Nếu AI thực sự tạo ra sự gia tăng năng suất đủ đáng kể, thì đầu tư vào sức mạnh tính toán sẽ tự nhiên được hấp thụ. Tuy nhiên, nếu phần lớn sự tăng trưởng đến từ chu kỳ vốn, hóa đơn điện toán đám mây và các đơn đặt hàng trong tương lai giữa một vài công ty, thì sự bùng nổ này sẽ mong manh hơn vẻ bề ngoài của nó. Kết luận: Câu hỏi then chốt đối với AI đã chuyển từ "liệu có nhu cầu hay không" sang "chất lượng nhu cầu như thế nào". Giá trị dài hạn của AI không nhất thiết có nghĩa là tất cả các khoản đầu tư hiện tại vào cơ sở hạ tầng AI đều được biện minh. Các mô hình quy mô lớn có thể tiếp tục được cải thiện, các ứng dụng AI có thể tiếp tục phát triển mạnh mẽ, và các doanh nghiệp có thể tiếp tục tăng mức độ tự động hóa. Tuy nhiên, mối quan hệ chu kỳ giữa chi phí vốn, doanh thu từ điện toán đám mây và nhu cầu GPU vẫn cần được xem xét minh bạch hơn. Khía cạnh giá trị nhất của bài viết này không phải là tính chính xác hoàn toàn, mà là lời nhắc nhở rằng rủi ro thực sự trong ngành công nghiệp AI có thể không phải là "không ai sử dụng AI", mà là "doanh thu từ việc sử dụng AI không đủ để trang trải chi phí xây dựng AI". Khi một ngành công nghiệp ngày càng phụ thuộc vào một vài siêu khách hàng, một vài gã khổng lồ điện toán đám mây và nguồn vốn liên tục để duy trì câu chuyện tăng trưởng của mình, các nhà đầu tư, doanh nhân và người quan sát đều nên đặt ra cùng một câu hỏi: Đây có phải là một vòng xây dựng cơ sở hạ tầng công nghệ mới, hay là một ảo tưởng về vốn được chống đỡ bởi doanh thu trong tương lai và các khoản thanh toán theo chu kỳ?