1,64 tỷ USD doanh thu. Dịch vụ lưu trữ tăng tốc. Core Scientific không còn chỉ là một công ty khai thác Bitcoin – họ đang viết lại bản thiết kế của ngành khai thác.
Dữ liệu nói – tôi chỉ dịch. Con số 1,64 tỷ USD đến từ báo cáo thu nhập gần nhất, nhưng điều khiến tôi dừng lại không phải là doanh thu. Đó là tốc độ tăng trưởng của mảng lưu trữ (colocation) và câu chuyện chuyển đổi sang AI hosting. Một công ty từng nộp đơn phá sản vào tháng 1/2023, nay lại đang dẫn đầu làn sóng tái định vị ngành khai thác. Tôi đã theo dõi Core Scientific từ những ngày đầu họ chạy ASIC tại Georgia, và cuộc phẫu thuật này khiến tôi vừa ấn tượng vừa cảnh giác.
Bối cảnh: Tại sao một thợ đào Bitcoin lại ôm GPU?
Bitcoin halving tháng 4/2024 đã nghiền nát biên lợi nhuận của các thợ đào nhỏ. Khi phần thưởng khối giảm một nửa, chỉ những ai có chi phí điện dưới 3 cent/kWh và vận hành quy mô lớn mới sống sót. Nhưng ngay cả Core Scientific – một trong những công ty khai thác niêm yết lớn nhất nước Mỹ – cũng nhận ra rằng đào Bitcoin thuần túy là con dao hai lưỡi. Cơn sốt AI năm 2023-2024 đã mở ra một lối thoát: cho thuê không gian trung tâm dữ liệu, điện năng và hệ thống làm mát cho các công ty đào tạo mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Họ không từ bỏ Bitcoin, nhưng họ đặt cược rằng cơ sở hạ tầng vật lý (đất đai, trạm biến áp, tháp giải nhiệt) có giá trị hơn bất kỳ token nào.
Mổ xẻ kỹ thuật: Không chỉ là cắm GPU vào tủ rack
Trong 5 năm kiểm toán hợp đồng thông minh và theo dõi các dự án DeFi, tôi chưa từng thấy một cuộc chuyển đổi phần cứng nào đầy thách thức như này. Core Scientific đang phải giải quyết ba bài toán cùng lúc:
- Nguồn điện và làm mát: ASIC (Bitmain S19, Antminer S21) chạy ở 40°C và chịu được dao động điện áp. GPU NVIDIA H100 yêu cầu làm mát bằng chất lỏng (liquid cooling) hoặc không khí cường độ cao, nhiệt độ vận hành lý tưởng dưới 25°C. Tôi đã thấy nhiều trung tâm dữ liệu thất bại vì không tính đến mật độ nhiệt của GPU – một rack 48 H100 tiêu thụ gấp 3 lần điện năng so với rack ASIC cùng kích thước.
- Kết nối mạng: Một pool khai thác Bitcoin chỉ cần kết nối internet ổn định 10 Mbps. Nhưng AI training yêu cầu băng thông nội bộ 400 Gbps giữa các GPU (NVLink, InfiniBand). Core Scientific phải nâng cấp toàn bộ hệ thống cáp quang và switch – chi phí có thể lên tới 15-20% tổng vốn đầu tư.
- Phần mềm quản lý: Vận hành ASIC là chuyện đơn giản (firmware cố định, pool cố định). GPU cluster cần orchestrator như Kubernetes, scheduler như Slurm, và monitoring real-time cho từng GPU. Tôi đã audit một dự án token hóa GPU vào năm 2022 – họ thất bại vì không có đội ngũ DevOps cho AI. Core Scientific đang tuyển dụng hàng loạt kỹ sư AI infrastructure, nhưng thị trường lao động khan hiếm.
Tuy nhiên, dữ liệu cho thấy họ đang làm đúng. Doanh thu lưu trữ tăng tốc – dấu hiệu cho thấy khách hàng (cả miner và AI startup) đang ký hợp đồng dài hạn. Trong báo cáo Q2/2024, mảng lưu trữ đóng góp khoảng 35% tổng doanh thu, tăng 12% so với quý trước. Nếu biên lợi nhuận của mảng này đạt 40-50% (ước tính của tôi dựa trên chi phí vận hành trung bình), thì Core Scientific đang xây dựng một máy in tiền song song với máy in Bitcoin.
Góc nhìn trái chiều: Phe bò đã đúng ở điểm nào?
Hãy tưởng tượng một kịch bản: Bitcoin giảm xuống 40.000 USD, halving khiến hashprice giảm 50%. Một công ty khai thác thuần túy sẽ mất 70% doanh thu. Nhưng Core Scientific, với 60% công suất dành cho AI hosting, chỉ mất 20% doanh thu và vẫn có dòng tiền dương từ các hợp đồng AI ký 3 năm với mức giá cố định. Đó là lý do tại sao thị trường định giá họ với P/E gấp 2 lần Riot Platforms hay Marathon Digital.
Phe bò còn chỉ ra rằng nhu cầu AI training không hề suy giảm. Các công ty như OpenAI, Anthropic, và hàng loạt startup đang tranh giành từng GPU H100. Core Scientific đã ký hợp đồng với ít nhất 2 khách hàng AI lớn (danh tính chưa được tiết lộ) với tổng công suất 100 MW. Điều này có nghĩa là họ đã bán trước phần lớn năng lực AI trong 2 năm tới.
Takeaway: Lời kêu gọi trách nhiệm
Core Scientific đang thực hiện một cuộc phẫu thuật chiến lược đầy tham vọng. Nhưng với tư cách là một nhà phẫu thuật lạnh lùng, tôi phải đặt câu hỏi: Liệu họ có đang chạy theo cơn sốt AI quá nhanh? Chi phí chuyển đổi (CapEx cho GPU, làm mát, mạng) có thể lên tới 200-300 triệu USD – một con số khổng lồ so với vốn hóa thị trường 4 tỷ USD. Nếu thị trường AI đột ngột suy thoái (giống như dot-com năm 2000), Core Scientific sẽ ôm một đống GPU lỗi thời và hợp đồng điện giá cao.
Nhưng tôi cũng thấy một tín hiệu tích cực: Họ đã học được bài học từ vụ phá sản 2023. Lần này, họ không dùng đòn bẩy tài chính quá mức. Họ tài trợ cho việc mua GPU bằng tiền mặt từ dòng tiền khai thác và các khoản vay có tài sản đảm bảo. Nếu họ thành công, Core Scientific sẽ trở thành hình mẫu cho mọi công ty khai thác: không còn là nô lệ của giá Bitcoin, mà là nhà cung cấp hạ tầng cho nền kinh tế AI. Nếu thất bại – họ sẽ là bài học cảnh tỉnh cho sự kiêu ngạo của ngành crypto.