Nhà đầu tư AI đối mặt rủi ro lớn: Chi phí khổng lồ, kinh tế đơn vị không bền vững

    Lĩnh vực Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI) đang trải qua một cơn sốt đầu tư chưa từng có, với các nhà đầu tư mạo hiểm rót hàng tỷ đô la để săn lùng "giải thưởng lớn" là công nghệ đột phá tiếp theo. Tuy nhiên, đằng sau sự lạc quan và kỳ vọng về lợi nhuận khổng lồ, một bài phân tích đã chỉ ra những rủi ro tài chính và kỹ thuật cơ bản có thể khiến cơn sốt này kết thúc bằng một cuộc khủng hoảng, gợi nhớ đến bong bóng dot-com.

1. Chi phí vận hành và đào tạo "ngốn" sạch doanh thu

    Vấn đề lớn nhất của các công ty AI tạo sinh là sự thiếu hụt kinh tế đơn vị (unit economics) bền vững. Chi phí để vận hành và đào tạo các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) là quá cao, vượt xa doanh thu từ dịch vụ đăng ký hoặc phí sử dụng.

• Đốt tiền cho siêu máy tính: Việc chạy các mô hình AI tiêu tốn một lượng lớn chi phí tính toán (compute cost). Ví dụ, chi phí vận hành hàng năm của các mô hình AI lớn có thể lên tới hàng tỷ đô la, thường vượt qua tổng doanh thu thu được từ người dùng.
• Chi phí đào tạo mô hình: Chi phí đào tạo các mô hình mới thậm chí còn cao hơn. Để làm cho một mô hình ngôn ngữ lớn trở nên lớn hơn, cần một lượng dữ liệu khổng lồ (gấp hơn bốn lần), đòi hỏi đầu tư vào cơ sở hạ tầng mạnh mẽ (như các chip Nvidia GPU đắt đỏ) mà có thể không mang lại lợi ích tương xứng.
• Rủi ro cơ sở hạ tầng: Một nhà phân tích cảnh báo rằng các công ty vận hành mô hình AI tạo sinh có thể phải chi tới một nửa chi phí vốn (capital expenditure - capex) của họ chỉ để thay thế các thiết bị bị hỏng hóc, nhấn mạnh tính mong manh và hao mòn của cơ sở hạ tầng AI.

2. Giới hạn của “công suất tính toán”

    Có những lý do xác đáng để tin rằng việc đơn giản là "rót thêm công suất tính toán" (throwing more computing power) vào các mô hình hiện tại sẽ không còn hiệu quả.

• Hiệu suất giảm dần: Việc làm cho các mô hình AI lớn hơn có thể mang lại hiệu suất giảm dần (diminishing returns). Mặc dù dữ liệu tổng hợp (synthetic data) có thể lấp đầy một số khoảng trống, nhưng dường như lượng dữ liệu cần thiết để cải thiện hiệu suất đang tăng theo cấp số nhân.
• Vấn đề về dữ liệu: Sự thiếu hụt dữ liệu huấn luyện chất lượng cao, tinh khiết, chưa bị AI tạo sinh "làm ô nhiễm" (AI slop), đang là rào cản lớn đối với việc phát triển các mô hình thế hệ tiếp theo.

3. Rủi ro thị trường: FOMO và sự dịch chuyển việc làm

    Thị trường đang được dẫn dắt bởi tâm lý sợ bị bỏ lỡ (FOMO - Fear of Missing Out) hơn là các nguyên tắc cơ bản về định giá (fundamentals).

• "Cá cược lớn vào AI": Toàn bộ thị trường đang đặt một canh bạc lớn vào ý tưởng rằng AI sẽ "cứu vãn" nền kinh tế, bất chấp các dấu hiệu cho thấy sự thiếu ổn định.
• Tác động kinh tế xã hội: Ngoài rủi ro tài chính, AI được dự đoán sẽ tạo ra những sự xáo trộn lớn về việc làm (job dislocations), một yếu tố mà các nhà đầu tư cần phải tính đến.

    Bài học từ các cuộc khủng hoảng công nghệ trước đây cho thấy sự tự mãn và cảm giác bất khả chiến bại là những cảm xúc nguy hiểm nhất đối với nhà đầu tư. Khi thị trường liên tục bị đẩy lên bởi sự thanh khoản và các câu chuyện hào nhoáng, việc giữ vững các nguyên tắc định giá và chuẩn bị cho các đợt suy thoái là điều cần thiết để không bị tổn thất nặng nề.