AI phải mang về 600 tỷ USD mỗi năm mới đủ bù chi phí đầu tư

Làn sóng AI đang cuốn ngành công nghệ vào một cơn sốt chưa từng có. Các ông lớn công nghệ đang đổ hàng tỷ USD để xây dựng hạ tầng cần thiết, nhằm đáp ứng nhu cầu dự kiến trong những năm tới. Tuy nhiên, một chuyên gia phân tích cảnh báo rằng ngành công nghệ cần dừng lại và xem xét liệu doanh thu thực tế từ AI có đủ để bù đắp cho những khoản đầu tư khổng lồ này hay không.

David Cahn, nhà phân tích tại Sequoia Capital, nhận định rằng có một khoảng cách rất lớn giữa kỳ vọng doanh thu từ việc xây dựng cơ sở hạ tầng AI và tăng trưởng doanh thu thực tế trong hệ sinh thái AI. Ông ước tính rằng doanh thu AI hàng năm cần thiết để chi trả cho các khoản đầu tư là 200 tỷ USD.

Gần một năm sau – khoảng thời gian NVIDIA trở thành công ty có giá trị nhất thế giới – con số này đã tăng vọt lên 600 tỷ USD mỗi năm. Công thức nào khiến Cahn đưa ra kết luận của mình.

Thực tế phũ phàng cho các trung tâm dữ liệu AI

Ông bắt đầu với giả định rằng cứ mỗi 1 USD chi cho GPU, sẽ cần khoảng 1 USD cho chi phí năng lượng để vận hành GPU đó trong trung tâm dữ liệu. Trong quý 4/2023, dự báo doanh thu trung tâm dữ liệu của NVIDIA là 50 tỷ USD. Ông nhân con số này lên 2 lần để phản ánh tổng chi phí cho các trung tâm dữ liệu AI, nghĩa là các trung tâm dữ liệu AI này có chi phí đầu tư GPU và vận hành vào khoảng 100 tỷ USD.

Sau đó, ông nhân con số này lên 2 lần nữa để phản ánh tỷ suất lợi nhuận gộp 50% cho người dùng cuối của GPU.

Tính toán cuối cùng cho thấy cần 200 tỷ USD doanh thu trong vòng đời để hoàn vốn đầu tư ban đầu cho các GPU này. Và con số này chưa bao gồm bất kỳ biên lợi nhuận nào cho các nhà cung cấp đám mây – để họ có lợi nhuận dương, tổng doanh thu cần thiết thậm chí còn cao hơn.

Đến quý 4/2024, dự báo doanh thu trung tâm dữ liệu của Nvidia dự kiến sẽ đạt 150 tỷ USD, khiến tổng chi phí GPU và vận hành cho các trung tâm dữ liệu AI tăng lên 300 tỷ USD và doanh thu AI cần thiết để hoàn vốn lên tới 600 tỷ USD.

Tương lai phía trước

Đây là một khoản lỗ khổng lồ cần bù đắp, đặc biệt khi chưa rõ liệu việc xây dựng cơ sở hạ tầng có liên quan đến nhu cầu thực tế của khách hàng cuối hay chỉ đang được xây dựng để dự đoán nhu cầu trong tương lai.

Hơn nữa, Cahn dự đoán rằng doanh thu AI cần thiết để hoàn vốn cuối cùng sẽ đạt 100 tỷ USD, dựa trên chip B100 mới được công bố của Nvidia, có hiệu suất tốt hơn 2,5 lần với chi phí chỉ tăng 25%. “Tôi kỳ vọng điều này sẽ dẫn đến đợt tăng vọt cuối cùng về nhu cầu đối với chip NVIDIA,” Cahn nói. “B100 đại diện cho sự cải thiện đáng kể về chi phí so với hiệu suất so với H100, và có thể sẽ có một đợt thiếu hụt nguồn cung khác khi mọi người cố gắng có được B100 vào cuối năm nay.”

Tuy vậy, ông Cahn tin rằng cuối cùng những khoản chi tiêu này sẽ đáng giá. Ông ví von chi tiêu cho GPU giống như xây dựng đường sắt, nghĩa là cuối cùng thì tàu hỏa sẽ đến, cùng với các điểm đến.

Trong khi đó, các CEO từ những công ty công nghệ lớn đều tự tin vào tiềm năng của AI trong việc thúc đẩy tăng trưởng doanh thu. Tốc độ tăng trưởng doanh thu được báo cáo của Big Tech trong quý 1 cao hơn nhiều so với dự đoán chỉ hơn hai quý trước đó. Ví dụ Microsoft cho biết mức đóng góp của AI lên 7 điểm vào tăng trưởng 31% của Azure. Tuy nhiên, ông Cahn cũng kêu gọi ngành công nghệ nên thận trọng xem xét ai là người thắng và ai là người thua khi những khoản đầu tư này tiếp tục được thực hiện.

“Luôn có những người chiến thắng trong giai đoạn xây dựng cơ sở hạ tầng thừa mứa,” ông nói. “Các nhà sáng lập và xây dựng công ty sẽ tiếp tục xây dựng trong lĩnh vực AI – và họ sẽ có nhiều khả năng thành công hơn, vì họ sẽ hưởng lợi từ cả chi phí thấp hơn và những bài học tích lũy được trong giai đoạn thử nghiệm này.”

Trong khi đó, nếu dự báo của ông thực sự xảy ra, chủ yếu các nhà đầu tư sẽ bị thiệt hại, ông nói. Cuộc đua AI đang nóng hơn bao giờ hết, nhưng liệu khoản đầu tư khổng lồ này có thực sự mang lại lợi nhuận như kỳ vọng? Chỉ thời gian mới có câu trả lời chính xác.