Phát biểu của Giám đốc Tài chính OpenAI tại hội nghị Communacopia của Goldman Sachs, chứa đựng nhiều thông tin quan trọng!

Tại hội nghị Communacopia của Goldman Sachs, Giám đốc Tài chính OpenAI Sarah Friar đã có một phần chia sẻ rất giàu thông tin. Dù không cung cấp số liệu mới, nhưng đã phơi bày toàn bộ mô hình kinh doanh, cấu trúc nhu cầu và chiến lược tính toán của OpenAI từ đầu đến cuối.

Thứ nhất, mảng doanh nghiệp đóng vai trò chủ lực, cơ cấu doanh thu đã thay đổi.

Khi bước sang năm 2026, tỉ lệ doanh thu từ người dùng cá nhân và doanh nghiệp của OpenAI là khoảng 60/40, mục tiêu dự kiến cuối năm đạt 50/50 nhưng chỉ giữa năm đã đạt – "doanh nghiệp luôn sôi động". Tốc độ doanh thu toàn tập đoàn tăng khoảng 20% so với cùng kỳ năm trước vào tháng 7, doanh thu doanh nghiệp tăng 32%, cũng là trên nền tảng số liệu lớn.

Tại sao thay đổi cấu trúc lại quan trọng? Phân tích của Mạng Đầu tư chứng khoán Mỹ cho rằng, một khi khách hàng doanh nghiệp đã tích hợp vào quy trình vận hành, chi phí chuyển đổi rất cao, khả năng dự báo doanh thu tốt hơn nhiều so với người dùng cá nhân. Chất lượng doanh thu của OpenAI đang ngày càng vững chắc.

Thứ hai, mức độ sử dụng quan trọng hơn cả con số doanh thu.

Top 10% khách hàng, mỗi tài khoản tiêu thụ token hàng tuần gấp khoảng 8 lần trung bình – trước đây là 3 lần; lượng sử dụng nội bộ OpenAI gấp 33 lần khách hàng trung bình.

Ý của bà ấy là: chính chúng tôi là bản xem trước của khách hàng trong tương lai. Cách sử dụng hiện tại của khách hàng lớn nhất, chính là cách sử dụng của khách hàng phổ thông sau 2 năm nữa, việc tiêu thụ token là bộ khuyếch đại một chiều.

Các ví dụ cụ thể: Code của Canva "100% đến từ OpenAI", người dùng mỗi tuần tạo hàng tỷ hình ảnh; Trợ lý AI bồi thường bảo hiểm của Travelers mở rộng từ 8 bang ra toàn quốc chỉ trong hai tháng;

Lượng người dùng Codex từ đầu năm tăng từ khoảng 100.000 lên 25 triệu.

Lời gốc của bà ấy: “Tự động hóa mã hóa là yếu tố then chốt, hiện tại không còn lập trình viên nào chỉ xem AI là công cụ hỗ trợ nữa.”

Thứ ba, quảng cáo là một mảng bị đánh giá thấp.

Chỉ sau bảy tháng triển khai, doanh thu mảng quảng cáo đã đạt tốc độ 1 tỷ USD/năm, bà cho biết đây là “sản phẩm đạt mốc tỷ đô nhanh nhất”, đã phủ sóng 40 quốc gia, WPP và Dentsu đã tham gia, nhưng định dạng quảng cáo AI gốc vẫn chưa phát hành.

Ví von của bà rất thú vị: “Nếu Google và Meta có con, thì đó chính là ChatGPT” – tìm kiếm có chủ ý cao cộng thêm khả năng ghi nhớ, đứng ở giao điểm hai mô hình kinh doanh khủng. Trần tăng trưởng vẫn còn rộng lớn.

Thứ tư, Astra và giá thành, phản hồi về những vấn đề tranh luận lâu nay trong ngành.

Astra được huấn luyện trên 100.000 GPU, là đợt huấn luyện lớn nhất lịch sử OpenAI.

Hai điểm then chốt:

Một là ngành nên dùng thước đo "chi phí cho mỗi tác vụ" thay vì "chi phí mỗi token" để đánh giá mô hình – theo Artificial Analysis so sánh, Astra cần ít hơn đối thủ 68% token đầu ra để đạt kết quả tương đương;

Hai là Luna giảm giá 80%, lượng sử dụng tăng trực tiếp 10 lần, hiện tại trên OpenRouter thị phần đã vượt qua mô hình Trung Quốc liền kề tiếp theo.

Giảm giá 80%, lượng sử dụng tăng 10 lần, doanh thu vẫn tăng – chứng tỏ nhu cầu cực kỳ co giãn theo giá cả. Bà còn bổ sung: Luna trên Cloudflare còn rẻ hơn GLM 5.3, phòng thí nghiệm tiên phong có thể cung cấp inference với chi phí thấp hơn cả triển khai mã nguồn mở. Trọng lượng mã nguồn mở “có vị trí riêng của nó”, nhưng khách hàng sẵn sàng trả tiền cho toàn bộ hạ tầng – năng lực tính toán, tích hợp dữ liệu, bối cảnh doanh nghiệp, độ tin cậy.

Thứ năm, compute vẫn đang "thiếu hụt nghiêm trọng".

Lời gốc: “Chúng tôi vẫn cảm thấy thiếu hụt nghiêm trọng”, mỗi tuần phải cân nhắc allocate compute giữa đào tạo, nghiên cứu và dịch vụ. Giải pháp là tiến hành toàn trình: hợp tác với hãng cloud, chip tự phát triển, trung tâm dữ liệu thiết kế tại Texas của OpenAI, mở rộng tự xây dựng “ngày càng nhiều”.

Hai chi tiết: Khó nhất là dự báo một mảng “thế giới chưa từng thấy”, bắt buộc phải bắt đầu trước từ 2-3 năm – những khoản từng bị phê bình là "đầu tư quá mức" trong 2 năm qua, "năm nay thực sự thu được trái ngọt".

Kỷ luật ROI: Mỗi dòng họ mô hình, lấy tổng doanh thu tích lũy và 12 tháng tới so với đầu tư compute, yêu cầu “không chỉ dương mà còn dương rất lớn”. Doanh thu mỗi gigawatt tăng, đường chi phí giảm mới là chìa khóa giúp biên lợi nhuận thô tăng mạnh theo lời bà.

Thứ sáu, ba hướng nhu cầu mới

Lĩnh vực khách hàng hỏi nhiều nhất là an ninh mạng, "rất cấp bách".

Ý kiến bà rất rõ ràng: “Nhốt mô hình trong hộp” là ngụy biện – chính OpenAI dùng Astra để phát hiện và vá lỗ hổng với tốc độ máy móc, tuần trước đã tiếp khoảng 300 CISO tại San Francisco, đưa thêm quyền truy cập cho bên phòng thủ là "cơ hội kinh doanh khó tin". Các lĩnh vực dọc là thiết kế chip, khoa học sự sống, dịch vụ tài chính, ngụ ý sẽ công bố thông tin tài chính ở New York cuối tuần này.

Mô hình khoa học sự sống có tên GPT Rosalind; chip Jalapeño của hãng tự phát triển chỉ mất 9 tháng tape-out, mô hình đã hoàn thiện trước khi các kỹ sư gửi đi TSMC, không kịp tối ưu 30 ngày cuối cùng.

Vậy nên nhìn nhận ra sao?

Bài phát biểu này xác nhận rõ hai điều và mang lại một kết luận rất trực tiếp cho chuỗi ngành.

Thứ nhất, nhu cầu AI đang chuyển từ “tăng trưởng người dùng” sang “tăng trưởng cường độ sử dụng”.

Doanh thu doanh nghiệp chiếm hơn một nửa, lượng token khách lớn tiêu thụ gấp 8 lần trung bình, mã hóa chuyển từ công cụ hỗ trợ sang tự động hóa thực thi. Điều thật sự quan trọng không phải số lượng người dùng mới, mà là mỗi người dùng, mỗi doanh nghiệp sẽ tiêu thụ bao nhiêu compute trong tương lai.

Thứ hai, mô hình kinh doanh của OpenAI đang mở rộng.

Từ đăng ký, đến trả phí theo mức sử dụng, đến trả phí theo kết quả, cộng thêm làn sóng doanh thu từ quảng cáo, việc kiếm tiền không còn dựa vào thành viên ChatGPT nữa.

Tín hiệu rõ nhất với thị trường chứng khoán Mỹ vẫn là compute. Một trong những công ty mô hình lớn nhất thế giới thừa nhận công khai rằng compute vẫn “thiếu hụt nghiêm trọng”, nhiều năng lực phải lên kế hoạch trước tận 2-3 năm.

Miễn là mức độ sử dụng/người tiếp tục tăng, doanh thu trên mỗi gigawatt tiếp tục cao, thì chuỗi ngành tính toán, lưu trữ, mạng và trung tâm dữ liệu thượng nguồn rất khó chỉ xem như một chu kỳ chi tiêu vốn ngắn hạn.

Mạng Đầu tư chứng khoán Mỹ VIP nâng cấp hoàn toàn mới

Trình diễn chức năng công cụ phân tích định lượng AI chứng khoán Mỹ