Giám đốc điều hành Broadcom: Nhiều nhà đầu tư AI giống như con bạc trong sòng bạc, yếu tố hạn chế lớn nhất của sự phát triển AI là vốn đầu tư

Nhiệt tình đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI tiếp tục gia tăng, nhưng khi chi phí tài trợ tăng lên và tính bất định của lợi nhuận đầu tư ngày càng lớn, vốn đang dần thay thế chip và nguồn cung điện, trở thành yếu tố then chốt hạn chế sự mở rộng tiếp theo của ngành AI.

Theo Bloomberg và CNBC, CEO của Broadcom, Hock Tan, đã phát biểu tại hội nghị DBS Asia Future Forward diễn ra tại Singapore vào thứ Hai rằng, nhiều nhà đầu tư AI thiếu sự hiểu biết cơ bản về công nghệ mà mình đặt cược, nhưng lại kỳ vọng lợi nhuận rất cao, hành vi giống như những con bạc trong sòng bạc. Ông còn lấy ví dụ OpenAI, mặc dù công ty này có doanh thu hàng năm đạt 50 tỷ USD vào tháng Chín, nhưng chi phí đào tạo mô hình cao vẫn khiến OpenAI ở tình trạng thua lỗ, tăng trưởng doanh thu không đồng nghĩa với việc mô hình kinh doanh đã được xác nhận.

Hock Tan cho biết, vốn có thể là yếu tố hạn chế lớn nhất mà ngành AI hiện nay đang phải đối mặt, tầm quan trọng của vốn thậm chí còn vượt qua cả thiếu hụt chip, lưu trữ và điện. Khi sản xuất tăng dần, một số nút thắt về phần cứng và năng lượng có thể được tháo gỡ, nhưng chi phí tài trợ, yêu cầu lợi nhuận từ nhà đầu tư, và liệu mô hình kinh doanh AI có thể tiếp tục tạo ra giá trị hay không, đã trở thành những thách thức mới mà ngành cần đối mặt.

CEO của Intel, Chen Liwu, cũng bày tỏ quan điểm tương tự trong hội nghị. Ông chỉ ra rằng, chi phí vốn gia tăng và việc nhà đầu tư có thể đạt lợi tức đủ hay không chính là những thách thức cốt lõi mà ngành AI đang đối mặt. Tuần trước, Công ty trung tâm dữ liệu Firmus Grid của Úc đã rút kế hoạch IPO, càng thể hiện thái độ thận trọng của thị trường đối với định giá đầu tư cơ sở hạ tầng AI và lợi nhuận tương lai.

Chi phí vốn tăng cao, lợi nhuận đầu tư AI đối mặt thử thách

Hock Tan cho biết, trong hai năm qua, ngành AI đã trải qua những điểm nghẽn về nguồn cung, nhưng khi sản xuất tăng lên, một số yếu tố hạn chế sẽ dần được giải quyết. Ông dự đoán, tình trạng thiếu đĩa bán dẫn sẽ được cải thiện trong khoảng năm 2028 đến năm 2029, khi các cơ sở hạ tầng mới lần lượt đi vào hoạt động, nguồn cung điện cũng có thể trở nên dồi dào hơn.

So với các yếu tố khác, sự hạn chế về vốn còn khó hóa giải hơn. CEO của DBS Group, Tan Su Shan, cũng cho biết, sau khi đầu tư quy mô lớn, thị trường đang đánh giá lại rủi ro tài trợ AI. Đối với các doanh nghiệp cần liên tục đầu tư một lượng vốn lớn để xây dựng trung tâm dữ liệu, mua chip và đào tạo mô hình, chi phí tài trợ tăng càng nâng cao ngưỡng đầu tư.

Việc Firmus Grid rút kế hoạch IPO cung cấp một minh chứng thực tế cho xu thế này. Mặc dù công ty này được Nvidia hỗ trợ, nhưng kế hoạch tài trợ cuối cùng vẫn không thể tiến hành, phản ánh sự xem xét ngày càng nghiêm ngặt của nhà đầu tư về định giá và khả năng hiện thực hóa doanh thu của các doanh nghiệp hạ tầng AI.

Doanh thu OpenAI tăng, vẫn khó chứng minh AI tiên tiến đã sinh lời

Hock Tan lấy OpenAI làm ví dụ, cho thấy sự tăng trưởng doanh thu và mức độ thành thục của mô hình kinh doanh vẫn còn một khoảng cách. Ông cho biết, doanh thu hàng năm của OpenAI đạt 50 tỷ USD vào tháng Chín, thể hiện tiềm năng doanh thu khổng lồ của AI thế hệ mới, nhưng công ty vẫn đang ở tình trạng thua lỗ vì chi phí đào tạo mô hình cao.

Theo ông, chỉ riêng quy mô doanh thu vẫn chưa đủ để chứng minh mô hình AI tiên tiến có thể sinh lời lâu dài. Một vấn đề khác là chi tiêu AI của khách hàng doanh nghiệp: nhiều công ty vẫn đang ở giai đoạn thử nghiệm, mua dịch vụ AI mà chưa đổi thành tăng năng suất thực sự.

Hock Tan ví hiện tượng này như trẻ em cầm đồng tiền mà bố mẹ cho vào phòng chơi game, tiêu hết tiền trong thời gian ngắn mà không học được điều gì thực sự. Ông cho rằng, các nhà phát triển mô hình AI cần tìm khách hàng có thể thực sự thu được lợi ích từ triển khai công nghệ, không thể lâu dài dựa vào tiêu dùng thử nghiệm để duy trì tăng trưởng.

Nhu cầu tính toán ngắn hạn mạnh mẽ, tăng trưởng trung dài hạn vẫn phụ thuộc vào lợi nhuận

Mặc dù đã đưa ra cảnh báo về hạn chế vốn và lợi nhuận đầu tư, hai CEO của Broadcom và Intel vẫn lạc quan về nhu cầu AI trong hai đến ba năm tới.

Hock Tan cho biết, nhu cầu về cơ sở hạ tầng tính toán liên tục vượt qua nguồn cung, sự mất cân bằng này có thể kéo dài đến năm 2029 thậm chí 2030. Chen Liwu cũng tin rằng, sự phổ biến ứng dụng AI và mở rộng nhu cầu tính toán sẽ tiếp tục hỗ trợ tăng trưởng ngành, nguồn cung phần cứng trong ngắn hạn vẫn có thể thiếu hụt.

Tuy nhiên, nhu cầu mạnh mẽ trong ngắn hạn không đồng nghĩa với việc làn sóng đầu tư sẽ kéo dài mãi. Hock Tan cảnh báo, nếu tiến độ ứng dụng mô hình AI tiên tiến không đáp ứng kỳ vọng, hoặc khả năng mô hình tăng lên gặp nút thắt, nhu cầu về cơ sở hạ tầng tính toán có thể giảm rõ rệt. Chen Liwu nhấn mạnh, doanh nghiệp cần nâng cao hiệu quả, khám phá mô hình kinh doanh mới, chứng minh đầu tư AI có thể mang lại lợi nhuận thực tế.

Khi ngành chuyển từ tranh giành tính toán và xây dựng hạ tầng sang xác thực giá trị kinh doanh, việc vốn có tiếp tục đầu tư hay không sẽ ngày càng phụ thuộc vào khả năng AI thực sự nâng cao năng suất như cam kết.