Điểm chính:
(P1) Cuộc đua xây dựng trí tuệ nhân tạo mạnh mẽ hơn đang tạo ra một cuộc khủng hoảng tài chính trước khi IPO cho các nhà lãnh đạo như OpenAI và Anthropic, với chi phí tính toán hàng năm hiện ước tính vượt quá 1 tỷ USD và phủ bóng đen lên con đường tiến tới thị trường đại chúng của họ.
(P2) "Khoản chi phí lớn nhất đối với các công ty này là tính toán," một nhà đầu tư mạo hiểm có vị thế trong lĩnh vực AI cho biết. "Đó là một cuộc chạy đua vũ trang về chi phí vốn, và các nhà đầu tư đại chúng sẽ yêu cầu một lộ trình rõ ràng để đạt được lợi nhuận, điều mà đơn giản là có thể không tồn tại trong vòng ba đến năm năm tới."
(P3) Các báo cáo chỉ ra rằng việc đào tạo một mô hình ngôn ngữ lớn thế hệ tiếp theo có thể tốn hơn 200 triệu USD, tăng gấp 4 lần so với chỉ hai năm trước. Các hồ sơ mới nhất của Anthropic cho thấy tốc độ đốt tiền mặt xấp xỉ 80 triệu USD mỗi tháng, với hơn 60% được phân bổ cho các dịch vụ điện toán đám mây từ Amazon Web Services và Google Cloud. Khoản chi tiêu này phần lớn dành cho việc tiếp cận hàng chục nghìn GPU cao cấp, chẳng hạn như H100 của Nvidia, vốn rất cần thiết cho việc đào tạo và suy luận mô hình.
(P4) Sự tiêu thụ vốn khổng lồ đe dọa làm giảm nhiệt huyết của các nhà đầu tư đối với những gì được kỳ vọng là hai trong số các đợt IPO công nghệ lớn nhất kể từ năm 2021. Trong khi doanh thu của OpenAI đang tăng trưởng, chi phí hoạt động của họ lại tăng nhanh hơn, một động lực có thể dẫn đến một vòng gọi vốn định giá thấp (down-round) hoặc định giá thấp hơn kỳ vọng trên thị trường đại chúng. Đối với các nhà đầu tư, câu hỏi then chốt là liệu doanh thu từ đăng ký và API có thể vượt qua chi phí khổng lồ và vẫn đang tăng của năng lực tính toán cơ sở hay không.
Trọng tâm của sự căng thẳng tài chính là sự phụ thuộc toàn cầu vào một số ít các nhà thiết kế chip, chủ yếu là Nvidia. GPU H100 và B200 sắp tới của công ty đã trở thành tiêu chuẩn thực tế cho đào tạo AI, mang lại cho Nvidia quyền lực định giá đáng kể. Một phân tích gần đây từ một công ty nghiên cứu bán dẫn ước tính rằng chi phí nguyên vật liệu cho một GPU H100 duy nhất là khoảng 3.000 USD, trong khi nó được bán với giá lên tới 30.000 USD. Mức chênh lệch gấp 10 lần này là một loại thuế trực tiếp đánh vào lợi nhuận của các nhà cung cấp mô hình AI. Cả OpenAI và Anthropic đều đang khám phá các thiết kế chip tùy chỉnh để giảm bớt sự phụ thuộc này, nhưng các dự án như vậy là nỗ lực dài hạn với kết quả không chắc chắn, đòi hỏi hàng tỷ USD cho R&D và ít nhất ba năm để đạt đến quy mô sản xuất.
Thách thức cốt lõi đối với các nhà lãnh đạo AI này là một mô hình kinh doanh nơi chi phí tỷ lệ thuận trực tiếp với mức độ sử dụng. Mỗi truy vấn hoặc nhiệm vụ được thực hiện bởi các mô hình của họ đều phát sinh chi phí suy luận, một khoản phí nhỏ nhưng đáng kể cho năng lượng tính toán được sử dụng. Khi các mô hình này trở nên có khả năng hơn và được tích hợp vào nhiều ứng dụng hơn, tổng chi phí có thể phình to, có khả năng khiến lợi nhuận vĩnh viễn nằm ngoài tầm với. Microsoft, một nhà đầu tư lớn vào OpenAI, giúp hấp thụ một phần các chi phí này thông qua nền tảng đám mây Azure của mình, nhưng Anthropic và những công ty khác thiếu một đối tác giàu có như vậy, khiến nền tảng tài chính của họ bấp bênh hơn trước khi niêm yết đại chúng. Thị trường hiện đang theo dõi xem liệu các công ty này có thể tối ưu hóa các mô hình của họ để đạt hiệu quả, đảm bảo các điều khoản thuận lợi hơn từ các nhà cung cấp đám mây hoặc chứng minh một mô hình doanh thu cuối cùng có thể vượt xa chi tiêu hoạt động khổng lồ của họ hay không.
Bài viết này chỉ mang tính chất cung cấp thông tin và không cấu thành lời khuyên đầu tư.
