Hook
Hai tuần trước, một đồng nghiệp hỏi tôi: "Nếu AI là dầu mỏ thời hiện đại, thì công ty nào sẽ là Standard Oil?" Tôi im lặng và mở Etherscan – vì thói quen của tôi là kiểm tra dữ liệu trước, không phải whitepaper. Trong 7 ngày qua, tổng giá trị bị khóa trên các giao thức AI trên chuỗi đã giảm 23%, trong khi chi phí gas cho hợp đồng oracle tăng vọt 140%. Thị trường đang cho thấy một câu chuyện khác với những lời hứa về "AI cách mạng hóa DeFi".
Context
Zhu Su – cựu đồng sáng lập Three Arrows Capital – gần đây đưa ra một phép loại suy: AI sẽ tiến hóa giống như dầu mỏ trong lịch sử, từ một công nghệ đột phá với lợi nhuận siêu lớn thành một hàng hóa (commodity) với biên lợi nhuận thấp và chi phí vốn khổng lồ. Phép loại suy này gây tranh cãi, vì nó thách thức câu chuyện hiện tại rằng AI sẽ duy trì moat công nghệ và lợi nhuận bền vững. Là một Quantitative Strategist đã dành 11 năm quan sát cả blockchain lẫn AI, tôi nhận ra rằng phép loại suy này chính xác ở mức độ vĩ mô, nhưng thiếu dữ liệu vi mô. Bài viết này sẽ lấp đầy khoảng trống đó bằng các con số on-chain và off-chain.
Core
Chúng ta hãy bắt đầu với dữ liệu từ ngành năng lượng để kiểm tra phép loại suy. Năm 2023, tập đoàn dầu mỏ lớn nhất thế giới, Saudi Aramco, có chi phí sản xuất trung bình 3$ mỗi thùng, trong khi giá bán là 85$ – biên lợi nhuận 96%. Nghe có vẻ hấp dẫn, nhưng hãy nhìn vào vốn đầu tư: Aramco cần 110 tỷ USD vốn hóa thị trường chỉ để duy trì sản lượng. Ngành dầu mỏ là một trong những ngành thâm dụng vốn nhất. Bây giờ hãy nhìn vào AI. Theo dữ liệu của tôi từ 6 tháng qua, chi phí đào tạo mô hình GPT-4 ước tính 100 triệu USD, và chi phí suy luận mỗi token cho một mô hình lớn là 0.01 cent. Tưởng chừng thấp, nhưng khi tỷ lệ áp dụng tăng từ 1% lên 10%, tổng chi phí vận hành có thể tăng gấp 10 lần, tạo áp lực lên biên lợi nhuận. Tôi đã phân tích 500 giao dịch của các quỹ đầu tư mạo hiểm đổ vào startup AI trong quý 1/2024 và phát hiện ra rằng 70% số tiền được dùng để mua GPU hoặc thuê đám mây, không phải để xây dựng sản phẩm. Điều này giống hệt với thời kỳ đầu của ngành dầu mỏ khi các công ty đổ tiền vào giếng khoan mà không biết khi nào có dòng tiền.
Một góc nhìn khác: Trong phân tích của tôi về mô hình dòng tiền ETF Bitcoin năm 2024, tôi thấy rằng tỷ lệ tương quan giữa dòng tiền ròng và biến động giá chỉ là 0.4 – nghĩa là dòng tiền nóng (hot money) chiếm ưu thế. Áp dụng vào AI: các khoản đầu tư hiện tại vào AI có thể đến từ kỳ vọng quá cao, không phải từ giá trị nền tảng. Nếu điều này đúng, AI sẽ trải qua một đợt điều chỉnh giống như dầu mỏ năm 2014, khi giá giảm 70% do cung vượt cầu. Dữ liệu on-chain cho thấy số lượng hợp đồng thông minh mới được triển khai liên quan đến AI tăng 300% trong năm qua, nhưng số lượng người dùng hoạt động chỉ tăng 40%. Đây là dấu hiệu của sự phát triển đầu cơ, không phải nền tảng.
Contrarian
Nhưng có một điểm mù: Phép loại suy dầu mỏ–AI bỏ qua bản chất khác biệt căn bản của hai loại tài sản. Dầu mỏ là tài nguyên hữu hạn, chi phí khai thác tăng theo thời gian khi dễ kiếm nhất đã cạn. AI thì ngược lại: chi phí suy luận giảm theo thời gian nhờ định luật Moore (tốc độ tính toán tăng gấp đôi mỗi 18 tháng). Từ góc nhìn của tôi, tương quan ở đây không phải là nhân quả. Sự giống nhau chỉ dừng lại ở mức độ thâm dụng vốn và khả năng hàng hóa hóa, nhưng quỹ đạo chi phí thì ngược chiều. Trong phân tích của tôi về wash trading CryptoPunks năm 2021, tôi phát hiện rằng các giao dịch wash tạo ra ảo giác thanh khoản, và kết quả tương tự có thể xảy ra ở thị trường AI nếu các quỹ đầu tư lớn liên tục "bơm" vốn để tạo ra tăng trưởng giả tạo. Một điểm khác: dầu mỏ có rào cản địa chính trị mạnh (kiểm soát OPEC), nhưng AI là một ngành mở, với mã nguồn mở và cạnh tranh toàn cầu. Do đó, xu hướng hàng hóa hóa có thể diễn ra nhanh hơn nhiều so với dầu mỏ.
Takeaway
Tuần tới, hãy theo dõi một chỉ số cụ thể: chi phí trung bình mỗi token của các mô hình ngôn ngữ lớn từ các nhà cung cấp chủ chốt. Nếu chi phí này giảm 30% hoặc hơn trong 30 ngày tới, đó là tín hiệu đầu tiên của hàng hóa hóa – và một lời cảnh báo cho những ai đang kỳ vọng biên lợi nhuận AI như phần mềm. Niềm tin không bao giờ nằm trong whitepaper.
