Bài toán trung tâm: chi phí hạ tầng AI vượt xa doanh thu
Chi phí hạ tầng AI là tổng chi cho năng lực tính toán, GPU, trung tâm dữ liệu và R&D để huấn luyện, triển khai, duy trì các mô hình AI tạo sinh quy mô lớn, và hiện đang vượt xa doanh thu AI mang về từ người dùng, khiến cả tập đoàn công nghệ lẫn startup buộc phải gồng lỗ dài hạn trước khi thấy lợi nhuận.Ở lớp bề mặt, cơn sốt AI tạo sinh sau thời điểm ChatGPT ra mắt khiến doanh thu AI tăng rất nhanh, các lab bán API, dịch vụ và giải pháp doanh nghiệp đều ghi nhận tăng trưởng định kỳ mạnh. Nhưng ở lớp nền, chi phí GPU tính toán và đầu tư hạ tầng lại phình to nhanh hơn, tạo ra khoảng cách nguy hiểm giữa kỳ vọng thị trường và khả năng kiếm tiền thật sự. Điều này đặt ra câu hỏi khó: mô hình kinh doanh AI hiện tại đang phục vụ người dùng hay phục vụ cơn nghiện đầu tư của chính các công ty?
Ông lớn công nghệ: vay tiền xây đế chế GPU nhưng chưa rõ ngày hòa vốn
Cuộc chạy đua chi phí hạ tầng AI giữa các tập đoàn công nghệ lớn đã bước sang năm thứ ba sau mốc ChatGPT cuối 2022, mà vẫn chưa có tín hiệu dừng lại. Họ đổ vốn khổng lồ vào trung tâm dữ liệu, chip AI và nhà máy, trong khi doanh thu từ người dùng vẫn chưa theo kịp tốc độ chi tiêu. Theo phân tích, các hãng như Alphabet, Amazon, Meta, Microsoft hay Oracle bị nghi ngờ là đang vay quá nhiều để đốt vào hạ tầng AI, khi hiệu quả và năng suất do AI mang lại chưa có bằng chứng thuyết phục so với lời hứa. Một câu nói đáng trích dẫn ở giai đoạn này là: "Infrastructure investment costs for AI are far exceeding the available revenue to support this sector for many companies". Vấn đề không chỉ là rủi ro tài chính; nếu nhu cầu thực từ người dùng không bùng nổ, toàn bộ hệ sinh thái AI có nguy cơ hụt hơi.
Z.ai, MiniMax và thực tế nghiệt ngã của startup AI Trung Quốc
Hai startup AI hàng đầu Trung Quốc Z.ai và MiniMax là ví dụ điển hình cho mâu thuẫn giữa doanh thu AI tăng nóng và chi phí hạ tầng tính toán khổng lồ. Cơn sốt AI tạo sinh giúp họ chốt hợp đồng nhanh với doanh nghiệp, doanh thu định kỳ tăng chóng mặt. Tuy vậy, đánh giá của Macquarie cho thấy cả hai có thể còn lỗ kéo dài đến tận 2030 vì chi phí GPU tính toán và hạ tầng quá đắt. Tại Trung Quốc, khan hiếm chip do các lệnh hạn chế đối với vi xử lý Nvidia càng làm năng lực tính toán trở thành rào cản sống còn, vừa thiếu lại vừa đắt. Chính đồng sáng lập Z.ai thừa nhận compute là thách thức đau đầu nhất, còn phân tích về MiniMax cho thấy hãng buộc phải tăng tốc đầu tư hạ tầng nếu không muốn bị đánh bật khỏi nhóm dẫn đầu. Đây không phải câu chuyện "không biết bán hàng", mà là mô hình kinh doanh AI đang bị chi phí hạ tầng AI bóp nghẹt lợi nhuận.
Người dùng đang trả giá bằng trải nghiệm, không phải bằng tiền
Nghịch lý là số người dùng AI tăng nhanh, nhưng số người sẵn sàng trả tiền vẫn ít. AI tràn ngập đời sống: kết quả tìm kiếm được tóm tắt bằng AI, tổng đài chăm sóc khách hàng để bot trả lời trước, công cụ văn phòng gợi ý bằng AI. Nhiều người dùng không phải vì cần, mà vì công ty đã nhúng AI vào mọi chỗ để cố gắng tạo nhu cầu mới. Theo một chuyên gia, việc AI "xâm lấn" đời sống xuất phát trực tiếp từ sức ép hoàn vốn cho những khoản đầu tư khổng lồ vào hạ tầng. Một số sản phẩm như Microsoft Copilot đã cho thấy hướng kiếm tiền khả thi hơn khi gắn AI vào bộ công cụ quen thuộc và có sẵn khách hàng doanh nghiệp. Nhưng phần lớn còn lại vẫn là các dịch vụ miễn phí hoặc giá thấp, không đủ bù chi phí GPU tính toán phía sau. Người dùng đang trả giá bằng dữ liệu và trải nghiệm bị ép dùng AI, chứ chưa phải bằng ví tiền.
Khi nào mô hình kinh doanh AI mới thoát khỏi "vòng xoáy đốt hạ tầng"?
Nếu chi phí hạ tầng AI tiếp tục tăng nhanh hơn doanh thu AI, mô hình kinh doanh AI hiện tại khó tránh khỏi khủng hoảng. Các nhà phân tích đã cảnh báo ngành công nghệ đang xây nhà máy và mua chip nhanh hơn nhiều so với khả năng kiếm tiền từ khách hàng. Trong kịch bản xấu, khi doanh nghiệp thắt chặt chi tiêu, nhà cung cấp đám mây phải giảm giá dịch vụ, GPU mất vị thế siêu lợi nhuận và toàn bộ chuỗi cung ứng phần cứng sẽ bị đau. Mặt tích cực là chi phí vận hành mô hình cỡ GPT-4 đã giảm mạnh, cho thấy nếu doanh thu tăng dần, điểm hòa vốn không phải không thể đạt. Nhưng để thoát khỏi vòng xoáy đốt hạ tầng, các công ty AI buộc phải chuyển trọng tâm từ "thêm mô hình, thêm chip" sang "thêm giá trị dùng được" – chứng minh AI giúp tiết kiệm chi phí thực cho khách hàng, thay vì chỉ là công cụ marketing cho chính cơn sốt đầu tư của họ.
