1. Các ông lớn đang đổ tiền vào AI như thế nào?
1.1 Cuộc đua đốt tiền
Sau khi giới thiệu dự án Stargate trị giá 500 tỷ USD vào tháng 1/2025, Sam Altman lại tuyên bố OpenAI cần hàng nghìn tỷ cho cơ sở hạ tầng AI.
Không chịu thua, Mark Zuckerberg của Meta cũng cam kết đầu tư hàng trăm tỷ USD vào trung tâm dữ liệu. Cuộc đua đốt tiền này đang diễn ra với tốc độ chưa từng có trong lịch sử công nghệ.
Hãy nhìn vào một số ví dụ cụ thể thấy mức độ chịu chơi của các ông lớn với AI:
- OpenAI dự kiến sẽ đốt sạch 115 tỷ USD từ nay đến năm 2029.
- Meta thì đang vay 26 tỷ USD để xây một khu trung tâm dữ liệu ở Louisiana.
- Vantage Data Centers – một công ty chuyên xây và cho thuê trung tâm dữ liệu, cũng vừa vay được hơn 22 tỷ USD từ các ngân hàng lớn như JPMorgan và Mitsubishi của Nhật Bản để xây thêm một trung tâm dữ liệu khổng lồ.
1.2 Những cách gọi vốn “lạ đời”
Không chỉ đổ hàng ngàn tỷ USD vào AI, các công ty tham gia làn sóng này còn có cách gọi vốn khá kì lạ:
Đi vay thêm mặc dù dự đoán sẽ lỗ
OpenAI có nước đi táo bạo khi thay vì dựa vào Microsoft như trước, giờ họ tự đi vay ngân hàng dù chưa từng có lãi một xu và còn dự báo lỗ đến tận 2029.
Đi vay từ chính bên cung cấp hàng
Điều kỳ lạ nhất có lẽ là thương vụ Nvidia rót 100 tỷ USD vào OpenAI, sau đó OpenAI lại dùng số tiền này mua chip từ Nvidia. Với số tiền khủng này, Nvidia hoàn toàn có thể bán chip với giá mắc hơn cho OpenAI.
Các ông lớn bắt tay với công ty không có tên tuổi
Khó hiểu hơn là những công ty không ai biết tên đang nhảy vào hưởng lợi từ cơn sốt AI. 5 Phút Crypto lấy ví dụ như:
- Nebius, một công ty phát triển lưu trữ đám mây dành cho AI ở Amsterdam vừa tách khỏi Yandex – gã khổng lồ công nghệ, bỗng ký được hợp đồng 19,4 tỷ USD với Microsoft để xây dựng cơ sở hạ tầng cho AI. Ngay sau đó giá cổ phiếu của Nebius lập tức tăng hơn 50% sau thương vụ này.
- Nscale, một công ty đào Bitcoin ở Anh ít ai biết đến, đang hợp tác với Nvidia, OpenAI và Microsoft xây dựng cơ sở hạ tầng ở châu Âu.
Trong cơn sốt AI, mọi nguyên tắc đầu tư đều bị phá vỡ: công ty chưa có lãi vẫn vay được nghìn tỷ, nhà cung cấp bơm tiền cho khách hàng mua hàng của mình, và những công ty không có nền tảng AI cũng được rót vốn khủng.
2. Những vấn đề các công ty AI đang mắc phải
Trong khi các CEO đang hô hào về tương lai AI, nhưng thực tế lại kể một câu chuyện hoàn toàn khác.
2.1 95% dự án AI thua lỗ
Trong khi hàng nghìn tỷ USD đang đổ vào AI, nghiên cứu của MIT tháng 8 vừa qua đã chỉ ra thực tế: 95% tổ chức không thu được lợi nhuận nào từ các dự án AI của họ.
Nói cách khác, cứ 100 công ty đầu tư vào AI thì 95 công ty đang lỗ sạch.
Vậy tiền của các công ty đi đâu?
Harvard và Stanford có câu trả lời khá đau lòng. Các nhà nghiên cứu phát hiện AI đang tạo ra thứ họ gọi là “workslop” – công việc rác. Hiểu đơn giản, nhân viên dùng AI để tạo ra báo cáo, email, tài liệu trông có vẻ chuyên nghiệp nhưng thực chất chẳng có giá trị gì.
Giống như bạn dùng ChatGPT viết một bản báo cáo dài 10 trang, trông rất xịn xò với đủ biểu đồ và thuật ngữ chuyên ngành, nhưng đọc kỹ thì toàn nói vòng vo, không giải quyết được vấn đề gì cả.
Các nhà nghiên cứu tính toán rằng “workslop” này khiến các công ty lớn mất hàng triệu USD mỗi năm vì giảm năng suất thực sự. Thay vì AI giúp làm việc hiệu quả hơn như lời hứa hẹn, nó lại tạo ra một đống việc vô nghĩa mà mọi người phải mất thời gian đọc, họp bàn, và cuối cùng vẫn phải làm lại từ đầu.
Bản thân các công ty AI hàng đầu cũng đang gặp khó khăn với chính công nghệ của mình. OpenAI đã quảng cáo rầm rộ về GPT-5 như một bước nhảy vọt, nhưng khi ra mắt tháng 8, phiên bản này bị chê thậm tệ, buộc OpenAI phải đưa GPT-4o trở lại.
Sam Altman phải thừa nhận rằng “chúng tôi vẫn đang thiếu một thứ gì đó khá quan trọng” để đạt được AGI – trí tuệ nhân tạo tổng quát mà họ hứa hẹn.
AGI là loại AI thông minh như con người, có thể làm mọi việc từ viết code, sáng tác nhạc đến lái xe và phẫu thuật. Nhưng sau nhiều năm và hàng trăm tỷ USD, OpenAI vẫn chưa biết “thứ gì đó quan trọng” đó là gì.
Thêm vào đó, các công ty AI còn phát hiện một vấn đề nghiêm trọng gọi là quy luật hiệu suất giảm dần.
Trước đây, họ tin rằng cứ tăng gấp đôi sức mạnh tính toán và dữ liệu thì AI sẽ thông minh gấp đôi. Nhưng giờ dù bỏ thêm hàng tỷ USD, AI chỉ tiến bộ một chút xíu. Như việc bạn học từ 5 điểm lên 6 điểm dễ, nhưng từ 9 điểm lên 10 điểm thì cực kỳ khó và tốn kém.
Đọc thêm: UBI là gì? Lý thuyết đẹp đẽ được Sam Altman và Elon Musk tích cực ủng hộ
2.2 Cú sốc DeepSeek: Trung Quốc làm AI rẻ hơn chục lần
Áp lực còn đến từ một phía không ngờ: Đó chính là Trung Quốc. Tháng 1 năm nay, DeepSeek – một công ty AI Trung Quốc – tung ra mô hình AI được cho là chỉ tốn vài triệu USD để phát triển nhưng chất lượng ngang ngửa với những mô hình Mỹ tiêu tốn hàng trăm triệu USD. Tin này khiến thị trường hoảng loạn, Nvidia mất 17% giá trị chỉ trong một ngày, tương đương bay mất hơn 500 tỷ USD vốn hóa.
DeepSeek như một cú tát vào mặt Silicon Valley. Nếu Trung Quốc có thể làm AI tốt với chi phí rẻ hơn hàng chục lần, vậy ai sẽ trả giá cao cho AI của Mỹ? Điều này đặt ra nghi vấn lớn về khả năng thu hồi vốn từ những khoản đầu tư nghìn tỷ USD đang đổ vào AI.
2.3 Vấn đề về điện: Hạ tầng không kham nổi
Các trung tâm dữ liệu AI tiêu thụ điện khủng khiếp, làm tăng giá điện lên đến 267% ở một số khu vực Mỹ trong 5 năm qua. Lưới điện quốc gia đang căng như dây đàn, và nhiều chuyên gia cảnh báo rằng cơ sở hạ tầng điện hiện tại không thể đáp ứng nếu tất cả các kế hoạch xây trung tâm dữ liệu được thực hiện.
Không có điện, những siêu máy tính AI nghìn tỷ USD cũng chỉ là đống sắt vụn.
3. Tại sao họ vẫn đổ tiền?
3.1 Nỗi sợ bị bỏ lại
Biết rõ những rủi ro trên nhưng các ông lớn công nghệ vẫn quyết đổ tiền như nước. Mark Zuckerberg nói thẳng trong cuộc phỏng vấn tháng 9: “Nếu chúng tôi lãng phí vài trăm tỷ đô, rõ ràng rất đáng tiếc. Nhưng điều tệ hơn là không đầu tư đủ và bị tụt lại phía sau”. Câu nói này cho thấy nỗi sợ hãi lớn nhất đang ám ảnh các ông lớn công nghệ: sợ không theo kịp đối thủ trong cuộc đua AI.
Nhiều giám đốc điều hành thậm chí thừa nhận rằng họ nghi ngờ về khả năng sinh lời từ AI, nhưng vẫn phải đầu tư. Đây là một cuộc chơi mà không ai dám dừng bước.
Tuy nhiên, không phải những lần rót tiền trên hoàn toàn là đánh bạc mù quáng. Bằng chứng là:
- ChatGPT đã đạt 700 triệu người dùng mỗi tuần – tốc độ tăng trưởng nhanh nhất trong lịch sử sản phẩm tiêu dùng.
- OpenAI dự báo doanh thu sẽ tăng gấp 3 lần lên 12,7 tỷ USD trong năm 2025.
- Anthropic và các công ty AI khác cũng báo cáo tăng trưởng doanh số ấn tượng. Những con số này cho thấy nhu cầu thực sự tồn tại.
Nhưng mấu chốt vẫn là liệu nhu cầu đó có đủ lớn để bù đắp chi phí khổng lồ hay không. Công ty tư vấn Bain & Co đã tính toán và đưa ra một con số gây sốc: đến năm 2030, các công ty AI cần tổng cộng 2 nghìn tỷ USD doanh thu mỗi năm để duy trì cơ sở hạ tầng họ đang xây dựng. Nhưng Bain dự báo thực tế sẽ thiếu hụt 800 tỷ USD so với mốc trên.
3.2 Bong bóng AI nghìn tỷ USD – Bài học từ bong bóng dot-com
Lịch sử có thể cho chúng ta một số bài học.
Bret Taylor, chủ tịch OpenAI và CEO của Sierra (startup AI định giá 10 tỷ USD), so sánh tình hình hiện tại với bong bóng dot-com. Ông nói: “Đúng là AI sẽ biến đổi nền kinh tế và tạo ra giá trị khổng lồ trong tương lai, giống như internet đã làm. Nhưng chúng ta cũng đang trong một bong bóng, và nhiều người sẽ mất rất nhiều tiền”.
Bên cạnh đó, David Einhorn, nhà quản lý quỹ đầu cơ nổi tiếng, cảnh báo: “AI chắc chắn sẽ mang lại giá trị nào đó, nhưng phần lớn số tiền khổng lồ đang đầu tư vào AI có nguy cơ cao sẽ bị mất sạch trong chu kỳ này”.
Tuy nhiên, sự khác biệt lớn nhất so với dot-com là các công ty dẫn đầu cuộc đua AI hiện nay – Microsoft, Google, Meta – đều là những tập đoàn khổng lồ với dòng tiền ổn định từ các mảng kinh doanh khác.
Họ có thể chịu lỗ với AI trong nhiều năm mà không phá sản như các startup dot-com ngày xưa. Microsoft có Office và Azure, Google có quảng cáo, Meta có Facebook và Instagram để nuôi giấc mơ AI.
Nhưng câu hỏi thực sự là: Trong số hàng trăm công ty đang đổ tiền vào AI, bao nhiêu sẽ sống sót để hái quả ngọt?
