Tài chính của OpenAI và Anthropic tiết lộ bài toán IPO trị giá 121 tỷ USD

Các dự báo tài chính cho OpenAI và Anthropic, được chia sẻ với các nhà đầu tư trước các vòng gọi vốn gần đây, tiết lộ một thực tế khắc nghiệt: chi phí để xây dựng thế hệ trí tuệ nhân tạo tiếp theo đang tăng vọt nhanh hơn cả sự tăng trưởng doanh thu bùng nổ của họ. Ví dụ, OpenAI dự kiến sẽ chi tới 121 tỷ USD cho sức mạnh tính toán vào năm 2028, dự báo mức lỗ 85 tỷ USD trong năm đó mặc dù doanh thu gần như tăng gấp đôi, theo các tài liệu.

"Chúng tôi đang ưu tiên tăng trưởng hơn lợi nhuận và có thể cắt giảm chi tiêu cho việc đào tạo nhưng kỳ vọng lợi nhuận đầu tư mạnh mẽ," một phát ngôn viên của OpenAI cho biết trong một tuyên bố, thừa nhận chiến lược chi tiêu mạnh mẽ.

Các tài liệu vẽ nên một bức tranh về một cuộc chạy đua vũ trang đang leo thang để giành quyền thống trị AI. Cả hai công ty đều đang đổ hàng tỷ USD vào việc đào tạo các mô hình mới, với mỗi bước nhảy vọt về khả năng lại tiêu tốn nhiều chi phí hơn lần trước. Để làm cho số liệu tài chính của mình trở nên dễ chấp nhận hơn, cả hai công ty đều trình bày hai chỉ số lợi nhuận: một bao gồm chi phí khổng lồ cho "tính toán cho nghiên cứu" và một không bao gồm. Nếu loại trừ các chi phí này, cả hai đều gần đạt mức hòa vốn. Nếu tính cả chúng, OpenAI không dự kiến sẽ hòa vốn cho đến những năm 2030.

Việc đốt tiền này tạo ra áp lực rất lớn cho các đợt phát hành cổ phiếu lần đầu ra công chúng (IPO) bom tấn. Các tài liệu cho thấy cả OpenAI và Anthropic sẽ có dòng tiền tự do âm hàng tỷ USD trong nhiều năm tới, nghĩa là họ đang trông cậy vào các nhà đầu tư thị trường đại chúng để tài trợ cho các chi phí vận hành khổng lồ của mình. Nhu cầu lớn đến mức các ngân hàng được cho là đang vận động các nhà cung cấp chỉ số thay đổi quy tắc để cho phép các công ty thâm dụng vốn này tiếp cận nhanh hơn với việc đưa vào các chỉ số lớn như Nasdaq.

Chi Phí Tăng Vọt Của Trí Tuệ

Cốt lõi của thách thức tài chính nằm ở chi phí đào tạo các mô hình AI đang vượt ngoài tầm kiểm soát. Khi các hệ thống này trở nên mạnh mẽ hơn, các nguồn lực tính toán cần thiết tăng lên theo cấp số nhân.

Theo các dự báo tài chính, chi phí đào tạo mô hình AI của OpenAI được dự báo sẽ vượt quá 100 tỷ USD mỗi năm vào cuối thập kỷ này. Chi tiêu của Anthropic được dự báo sẽ thấp hơn nhưng cũng theo quỹ đạo đi lên dốc tương tự. Việc chi tiêu cho sức mạnh tính toán này, chủ yếu cho các GPU từ các công ty như Nvidia, đại diện cho khoản chi phí lớn nhất và là trở ngại chính cho khả năng sinh lời trong ngắn hạn.

Các tài liệu cho thấy những chi phí đào tạo này sẽ tiêu tốn một phần lớn doanh thu. Đối với OpenAI, chi phí đào tạo được dự báo sẽ chiếm hơn 300% doanh thu vào năm 2024. Mặc dù tỷ lệ phần trăm này dự kiến sẽ giảm, nhưng nó làm nổi bật thách thức về mô hình kinh doanh cơ bản: việc bán quyền truy cập vào các mô hình AI cuối cùng phải trang trải được chi phí cố định khổng lồ để tạo ra chúng.

Doanh Thu Tăng, Nhưng Liệu Có Thể Theo Kịp?

Bất chấp chi phí, tăng trưởng doanh thu của cả hai công ty nằm trong số những mức nhanh nhất trong lịch sử công nghệ. Cả OpenAI và Anthropic đều kỳ vọng sẽ tăng gấp đôi doanh thu trong năm nay khi khách hàng doanh nghiệp áp dụng các công cụ AI của họ. Các dòng doanh thu của OpenAI đa dạng từ khách hàng doanh nghiệp, thuê bao người tiêu dùng cho ChatGPT và các sản phẩm mới, bao gồm cả phần cứng.

Tuy nhiên, sự so sánh doanh thu không phải là trực tiếp. Các dự báo của Anthropic tính doanh số bán công nghệ của mình thông qua các đối tác đám mây như Amazon là doanh thu, một thực hành kế toán tiêu chuẩn giúp thổi phồng tổng doanh thu của họ so với OpenAI, công ty không làm điều này.

Ngoài đào tạo, chi phí chạy các mô hình — được gọi là "suy luận" — cũng tiêu tốn hơn một nửa doanh thu cho mỗi công ty. Mặc dù điều này dự kiến sẽ trở nên hiệu quả hơn theo thời gian, nhưng nó vẫn là một nguồn rút tiền đáng kể, đặc biệt là đối với OpenAI, công ty hỗ trợ hàng triệu người dùng ChatGPT không trả phí. Một phát ngôn viên của OpenAI cho biết đây là một lựa chọn chiến lược để thúc đẩy việc áp dụng, với cơ hội kiếm tiền từ những người dùng đó sau này.

Các tài liệu tài chính nhấn mạnh một câu hỏi quan trọng cho các nhà đầu tư khi những người dẫn đầu AI này tiến tới thị trường đại chúng: liệu tăng trưởng doanh thu và tăng hiệu quả có thể chạy nhanh hơn chi phí khổng lồ, ngày càng tăng của việc xây dựng trí tuệ nhân tạo thực sự? Câu trả lời sẽ quyết định liệu họ trở thành những gã khổng lồ công nghệ vĩ đại tiếp theo hay là những bài học cảnh báo về việc chi tiêu không bền vững.

Bài viết này chỉ mang tính chất thông tin và không cấu thành lời khuyên đầu tư.