Cuộc đua AI bước vào giai đoạn kiểm chứng lợi nhuận

Chỉ vài tháng trước, Phố Wall vẫn xem AI là canh bạc gần như không thể thua. Càng công bố kế hoạch đầu tư lớn, định giá của các tập đoàn công nghệ càng được thị trường đẩy lên những mức cao kỷ lục.

Cổ phiếu SK Hynix lao dốc 14,65% trong phiên giao dịch ngày 28-7 trên thị trường chứng khoán Hàn Quốc. Ảnh: Reuters

Thế nhưng chỉ trong vài phiên giao dịch gần đây, tâm lý ấy đã đảo chiều. Cổ phiếu Alphabet giảm mạnh sau khi tập đoàn này nâng kế hoạch đầu tư cho AI, trong khi Samsung Electronics và SK Hynix cũng bị bán tháo, kéo thị trường chứng khoán Hàn Quốc lao dốc.

Điều khiến nhà đầu tư lo lắng không phải là AI đột nhiên kém hấp dẫn hơn. Họ bắt đầu đặt ra một câu hỏi thực tế hơn nhiều: bao giờ những khoản đầu tư khổng lồ vào AI mới tạo ra lợi nhuận tương xứng?

Đó cũng là dấu hiệu cho thấy cuộc đua AI đang bước sang một giai đoạn mới. Nếu những năm đầu là cuộc đua tạo ra mô hình thông minh hơn, rồi chuyển sang cuộc chạy đua sản xuất chip và xây dựng trung tâm dữ liệu, thì giờ đây trọng tâm lại là mô hình kinh doanh. Công nghệ vẫn tiếp tục tiến lên, nhưng thị trường không còn chỉ quan tâm đến ai dẫn đầu về năng lực AI. Điều họ muốn biết là ai sẽ kiếm được tiền từ cuộc đua ấy.

Quy mô đầu tư hiện nay đủ để lý giải sự thận trọng đó. Amazon, Microsoft, Alphabet và Meta dự kiến chi khoảng 900 tỷ USD cho AI trong năm nay, gần gấp đôi năm trước. Nếu kế hoạch tiếp tục được mở rộng, con số này có thể vượt 1.400 tỷ USD vào năm 2027. Để duy trì tốc độ ấy, nhiều doanh nghiệp phải vay thêm hàng trăm tỷ USD, trong khi lượng tiền mặt còn lại sau đầu tư ngày càng thu hẹp.

Điều đáng chú ý là các doanh nghiệp này không hề kinh doanh sa sút. Google vẫn tăng trưởng mạnh ở mảng điện toán đám mây, Microsoft và Amazon tiếp tục mở rộng doanh thu, Meta cũng chưa có dấu hiệu chững lại trong lĩnh vực quảng cáo. Điều khiến thị trường lo ngại nằm ở chỗ chi phí để duy trì vị thế trong cuộc đua AI đang tăng nhanh hơn khả năng tạo ra lợi nhuận.

Đó là sự thay đổi lớn đối với những "gã khổng lồ" công nghệ. Trong nhiều năm, các tập đoàn công nghệ Mỹ được xem là những "cỗ máy in tiền", sở hữu lượng tiền mặt dồi dào và gần như không cần vay nợ để mở rộng. AI đang buộc họ chấp nhận một mô hình khác, khi phải đầu tư trước, thu hồi vốn sau và liên tục mở rộng hạ tầng tính toán để không bị bỏ lại phía sau.

Nói cách khác, AI không chỉ thay đổi sản phẩm của các hãng công nghệ mà còn đang thay đổi chính mô hình tài chính từng làm nên sức mạnh của họ.

Tuy nhiên, quy mô đầu tư mới chỉ là một nửa câu chuyện. Nửa còn lại nằm ở tốc độ tạo doanh thu.

AI đang lan rộng nhanh hơn hầu hết các công nghệ mới trong lịch sử. Hàng triệu doanh nghiệp đã sử dụng AI để viết báo cáo, lập trình, chăm sóc khách hàng hay hỗ trợ tìm kiếm thông tin. Nhưng trong phần lớn trường hợp, AI vẫn chỉ giúp công việc diễn ra nhanh hơn chứ chưa làm thay đổi cách doanh nghiệp vận hành. Vì thế, nhiều doanh nghiệp sẵn sàng sử dụng AI nhưng chưa sẵn sàng chi những khoản ngân sách đủ lớn để biến nó thành hạ tầng cốt lõi.

Khoảng cách giữa mức độ phổ biến của AI và khả năng tạo ra doanh thu vì thế vẫn còn khá xa.

Thách thức lớn hơn là AI càng phát triển thì việc kiếm tiền từ AI lại càng khó hơn. Các mô hình mã nguồn mở từ Trung Quốc như DeepSeek, Kimi, Qwen hay GLM liên tục kéo mặt bằng giá xuống thấp. Để giữ người dùng, OpenAI, Google hay Anthropic cũng phải tung thêm các phiên bản miễn phí hoặc giảm giá dịch vụ. Người dùng được hưởng lợi vì AI ngày càng mạnh và rẻ hơn, nhưng các doanh nghiệp lại phải chấp nhận biên lợi nhuận thấp hơn để bảo vệ thị phần.

Điều này không chỉ diễn ra ở Mỹ. Tại Trung Quốc, DeepSeek, Moonshot AI, Z.ai và nhiều công ty khác cũng đang đốt hàng tỷ USD để mở rộng năng lực tính toán, trong khi vẫn loay hoay tìm một mô hình kinh doanh đủ bền vững. Cuộc cạnh tranh ngày càng giống một cuộc đua giảm giá để giành khách hàng hơn là mở rộng quy mô thị trường.

Đó cũng là nguyên nhân khiến nhiều chuyên gia đặt câu hỏi liệu toàn bộ làn sóng đầu tư hiện nay có thực sự tạo ra nhu cầu mới, hay một phần đáng kể chỉ phục vụ cuộc cạnh tranh giành khách hàng giữa các nhà cung cấp AI. Nếu tất cả cùng giảm giá để giữ thị phần, doanh thu của toàn ngành có thể tăng chậm hơn nhiều so với tốc độ đầu tư.

Tuy vậy, còn quá sớm để kết luận AI đang bước vào một "bong bóng". Những cuộc cách mạng công nghệ trước đây, từ điện, Internet đến điện toán đám mây, đều trải qua giai đoạn đầu tư đi trước doanh thu. AI có lẽ cũng không phải ngoại lệ.

Khác biệt nằm ở chỗ, để AI thực sự tạo ra bước nhảy về năng suất, doanh nghiệp không chỉ mua một mô hình ngôn ngữ. Họ phải tổ chức lại dữ liệu, thiết kế lại quy trình, đào tạo lại nhân sự và thay đổi cách ra quyết định. Chính những thay đổi đó mới quyết định AI có tạo ra giá trị kinh tế hay không. Đến nay, quá trình tái cấu trúc ấy vẫn diễn ra chậm hơn nhiều so với tốc độ xây dựng các trung tâm dữ liệu.

Ba năm trước, câu hỏi lớn nhất của AI là liệu máy móc có đủ thông minh để thay đổi thế giới hay không. Hôm nay, câu hỏi ấy gần như không còn gây nhiều tranh cãi. Điều thị trường muốn biết thực tế hơn nhiều: liệu cuộc cách mạng này có tạo ra đủ lợi nhuận để nuôi chính nó hay không?

Có lẽ, người đầu tiên trả lời được câu hỏi đó mới là người chiến thắng thực sự của cuộc đua AI.

Ngọc Lâm