原文标题：Nếu bạn không hiểu về Trí tuệ Nhân tạo vào cuối bài viết này, thập kỷ tiếp theo sẽ làm bạn bối rối
原文作者：Anish Moonka
Biên dịch: Peggy, BlockBeats

Biên tập viên lời dẫn: Khi mọi người nói về AI, sự chú ý thường tập trung vào những điểm nổi bật nhất: chatbot, trợ lí AI và các ứng dụng mới. Tuy nhiên, đằng sau những sản phẩm đó, một sự tái cấu trúc ngành công nghiệp sâu hơn đang diễn ra. Từ điện lực, vi xử lý đến trung tâm dữ liệu, và từ mô hình đến ứng dụng, AI thực sự là một ngăn xếp công nghệ bao gồm nhiều tầng, trong khi lưu lượng vốn và lợi nhuận cũng phức tạp hơn nhiều so với những gì chúng ta thấy ở mặt bề ngoài.

Bài viết này từ góc nhìn của "Cấu trúc Năm tầng của AI" mô tả hệ thống giá trị này: tại sao hàng trăm tỷ đô la đầu tư vào năng lượng, vi xử lý và cơ sở hạ tầng đám mây; tại sao các công ty mô hình đang tiêu rất nhiều tiền mặt trong khi vẫn đang phát triển nhanh chóng; và trong cuộc cách mạng công nghệ này, giá trị thực sự có thể tập trung vào những phần tử nào đầu tiên.

Thông qua việc so sánh AI với cuộc cách mạng điện lực, xây dựng cơ sở hạ tầng Internet và các chu kỳ lịch sử khác, tác giả cố gắng trả lời một câu hỏi quan trọng: trong cơn sóng công nghệ có thể thay đổi cấu trúc ngành công nghiệp toàn cầu này, vốn đang chảy về đâu và người bình thường nên tham gia cơ hội giàu có AI này như thế nào.

Dưới đây là nguyên bản:

Đa số mọi người nghĩ rằng AI chỉ là một chatbot.

Tôi hiểu suy nghĩ này. Bạn mở ChatGPT, để nó giúp bạn chỉnh sửa một email, nó ngay lập tức hoàn thành nhiệm vụ. Cảm giác giống như ma thuật. Và sau đó bạn đóng trang, cảm thấy mình đã hiểu về AI. Nhưng điều đó giống như bạn đánh thẻ tín dụng Visa tại một nhà hàng, sau đó tự tin rằng mình hiểu Visa làm ăn như thế nào. Bạn chỉ là người sử dụng sản phẩm, nhưng không nhìn thấy hệ thống phía sau.

Hầu như cả năm qua, tôi đã cố gắng hiểu rõ AI thực sự tạo lợi nhuận ở đâu. Và một sự thật hơi bẽ bàng là: tôi mất rất nhiều thời gian trước khi nhận ra rằng tôi luôn nhìn sai tầng. Tôi luôn nhìn chằm chằm vào ChatGPT, Claude, Gemini, những thứ bạn có thể tiếp xúc trực tiếp được.

Trong khi đó, 700 tỷ đô la đang âm thầm đổ vào một hệ thống cơ sở hạ tầng khác mà tôi thậm chí còn không nhớ tên: vi xử lý mà tôi chưa từng nghe đến, các từ viết tắt kỹ thuật gói trông giống như được chế tạo, hệ thống làm mát, nhà máy điện. Tại Texas, Iowa và Hyderabad, hàng tấn bê tông đang được đổ để xây dựng trung tâm dữ liệu.

Một năm trước, hầu như không ai xung quanh tôi đề cập đến những vấn đề này. Nhưng bây giờ, mọi người đều bắt đầu nói về chúng.

Bài viết này sẽ khá dài. Nếu bạn không có thời gian đọc hết bây giờ, bạn có thể đánh dấu để đọc sau.

Tôi muốn dẫn bạn đi qua toàn bộ chuỗi giá trị của Trí tuệ Nhân tạo: từ nguồn cung cấp điện cho trung tâm dữ liệu, cho đến ứng dụng trên điện thoại của bạn.

Và tôi sẽ giải thích mọi thứ một cách dễ hiểu, ngay cả khi bạn chưa bao giờ đọc báo cáo tài chính của một công ty niêm yết trong đời. Tôi sẽ giải thích mọi thuật ngữ; tôi sẽ cung cấp dữ liệu thực tế cho mỗi phán đoán; và đối với những điểm mà tôi vẫn không chắc chắn, tôi cũng sẽ thẳng thắn nêu ra, vì có những điều tôi vẫn chưa chắc chắn.

Vậy bắt đầu thôi.

Một, Bánh Kem Năm Tầng (Tại sao không ai thảo luận về bốn tầng dưới)

AI là cơ sở hạ tầng. Giống như Internet, giống như điện, nó cần một nhà máy. — Jensen Huang

Đa số mọi người hiểu về AI theo cách này: một máy tính thông minh trả lời câu hỏi.

Điều này giống như nói rằng Internet là "nơi bạn có thể xem video". Về mặt kỹ thuật không sai, nhưng hoàn toàn bỏ lỡ điểm chính.

Tại Diễn đàn Kinh tế Thế giới vào tháng 1 năm 2026, Jensen Huang mô tả AI như một hệ thống năm tầng:

· Năng lượng (Energy)

· Vi mạch (Chips)

· Điện toán đám mây (Cloud)

· Mô hình (Models)

· Ứng dụng (Applications)

Anh gọi cả bộ hệ thống này là: "Cơ sở hạ tầng lớn nhất trong lịch sử nhân loại".

Hãy suy ngẫm từ khóa này: Cơ sở hạ tầng (Infrastructure).

Đường cao tốc. Lưới điện. Hệ thống cung cấp nước. Những thứ này giữ cho nền văn minh hiện đại hoạt động, nhưng người ta thường chỉ chú ý khi chúng gặp vấn đề.

AI đang trở thành một thứ tương tự, vô hình, không thể thiếu và chi phí xây dựng cực kỳ đắt đỏ. Tôi gọi cả cấu trúc này là Stack AI (Bộ công nghệ AI). Nó bao gồm năm tầng, mỗi tầng xếp chồng lên nhau, mỗi tầng hỗ trợ tầng trên, và vốn di chuyển hai chiều giữa các tầng này.

Phiên bản đơn giản nhất mà tôi có thể cung cấp là như sau:

·Năng lượng (Energy), bạn cần điện để vận hành máy tính, và đòi hỏi lượng điện lớn.

·Chip, bạn cần bộ xử lý được dành riêng cho tính toán. Điều này không phải là CPU trong laptop của bạn.

·Đám mây (Cloud), bạn cần các trung tâm dữ liệu hàng công nghệ lớn, đầy chip này, và kết nối với mạng siêu tốc.

·Mô hình (Models), bạn cần phần mềm AI thực sự — một "bộ não thông minh” học từ dữ liệu để nhận biết mẫu.

·Ứng dụng (Applications), bạn cần các sản phẩm mà mọi người thực sự sử dụng, như ChatGPT, Tìm kiếm Google, hoặc hệ thống chống gian lận của ngân hàng.

Bất kỳ cuộc thảo luận nào chỉ tập trung vào tầng ứng dụng (tầng thứ năm) của AI đều bỏ qua 80% thực tế đầy đủ. Và nếu bạn là một nhà đầu tư, doanh nhân, hoặc chỉ là muốn hiểu về tương lai thế giới, điều thực sự quan trọng là, tiền không phân phối đều giữa năm tầng này. Nó sẽ tập trung, gia tăng theo cấp số nhân, và chảy vào một số nút chính rất ít.

Và ngày nay, tiền đang tập trung vào những nơi mà phần lớn người không hề để ý.

II. Theo dõi Dòng Tiền (Câu trả lời không ở nơi mà bạn nghĩ)

Sự chú ý của mọi người gần như tập trung vào tầng ứng dụng. ChatGPT, GitHub Copilot, Claude, Perplexity.

Đây đều là những sản phẩm bạn có thể sử dụng trực tiếp, vì vậy dễ dàng khiến mọi người nghĩ rằng câu chuyện về AI chủ yếu xoay quanh những ứng dụng này.

Nhưng phần lớn mọi người đã bỏ qua một điều. Đến năm 2026, tổng mức đầu tư vốn hàng năm của bốn tập đoàn máy chủ toàn cầu (Amazon, Microsoft, Google, Meta) dự kiến ​​sẽ đạt từ 6500 đến 7000 tỷ USD.

Đó là tổng số trong một năm của bốn công ty.

Số này tương đương với GDP của Thụy Sĩ trong một năm đầy đủ. Và khoảng 75%, khoảng 4500 tỷ USD sẽ được đầu tư trực tiếp vào cơ sở hạ tầng AI.

Không phải chatbot, không phải ứng dụng. Mà là kiến trúc, chip, sợi quang và mạng, hệ thống làm mát, những thứ này mà gần như không ai thảo luận tại các bữa tiệc hôm.

Vì hãy suy nghĩ kỹ lại, trước khi bất kỳ ai sử dụng ChatGPT, ai phải hoàn tất một việc, xây dựng một trung tâm dữ liệu cỡ một trung tâm thương mại, sau đó lắp đặt hàng chục nghìn chip đặc biệt vào đó, dùng các thiết bị mạng có giá trị vượt xa vốn hóa của phần lớn công ty để kết nối chúng, sau đó cung cấp đủ điện năng cho toàn bộ hệ thống. Và điều này phải xảy ra mỗi ngày.

Đây là tầng 1 đến tầng 3: Năng lượng, Chip, Cơ sở hạ tầng đám mây, những tầng này không thể nhìn thấy và cũng là nơi triển khai vốn lớn thực sự.

Có người có thể hỏi: "Vậy OpenAI thì sao? Họ đã kiếm được vài tỷ đô la chưa?"

Đúng vậy.

Đến cuối năm 2025, doanh thu hàng năm hóa đơn hằng năm (ARR) của OpenAI đã đạt 200 tỷ đô la. Còn một năm trước đó chỉ là 60 tỷ đô la, và cách đó thêm một năm chỉ có 20 tỷ đô la.

Tăng 10 lần trong hai năm, trong lịch sử kinh doanh của con người, hiếm khi có công ty nào có thể đạt được tốc độ tăng trưởng doanh thu nhanh như vậy ở quy mô này.

Nhưng vấn đề ở chỗ, chi phí cũng không kém.

- Năm 2025: OpenAI dự kiến đốt cháy khoảng 90 tỷ đô la tiền mặt

- Năm 2026: Dự kiến đốt cháy 170 tỷ đô la

Chỉ là chi phí suy luận (inference cost), tức là khi bạn hỏi AI một câu hỏi, chi phí thực tế để hệ thống chạy mô hình:

- Năm 2025: 84 tỷ đô la

- Dự kiến năm 2026: 141 tỷ đô la

Theo dự báo hiện tại, OpenAI có thể chỉ có khả năng đạt được dòng tiền dương vào năm 2029 hoặc 2030.

Vậy câu hỏi đặt ra là: Tiền đốt cháy này đã đi đâu?

Đáp án là: Nó trôi xuống theo ngăn xếp công nghệ AI.

Dòng chảy:

- Microsoft Azure (OpenAI cần trả cho Microsoft 20% doanh thu trước năm 2032 theo hợp đồng)

- GPU của Nvidia

- Công ty kỹ thuật xây dựng trung tâm dữ liệu

- Và các công ty năng lượng cung cấp điện

Nếu bạn nhìn chăm chú vào hệ thống này, bạn sẽ thấy một cấu trúc gần như vòng tròn:

- Microsoft đầu tư vào OpenAI

- OpenAI sử dụng số tiền đó để mua dịch vụ đám mây Azure

- Azure sử dụng doanh thu đó để mua chip Nvidia

- Nvidia công bố lợi nhuận kỷ lục

Mọi người vỗ tay

Sau đó, vốn tiếp tục dòng chảy xuống.

Trong ngăn xếp công nghệ AI có một sự thật cấu trúc rất quan trọng:

Hầu hết người dùng ở tầng cao nhất (tầng ứng dụng)

Hầu hết lợi nhuận ở tầng thấp nhất (tầng cơ sở hạ tầng)

Và sự không đồng nhất giữa vị trí người dùng và vị trí lợi nhuận chính là lõi của toàn bộ logic đầu tư vào AI.

Đó là Quy luật số một của Chuỗi giá trị AI: Doanh thu dòng lên, vốn dòng xuống.

Ba, Bạn Thực Sự Đã Thấy Bức Cảnh Này

Tất cả các vấn đề của con người về bản chất đều là vấn đề kỹ thuật, và vấn đề kỹ thuật cuối cùng có thể được giải quyết. - Buckminster Fuller

Nếu bạn muốn thực sự hiểu những gì đang xảy ra với AI, bạn có thể nhìn lại lịch sử Cách mạng Điện từ năm 1880 đến 1920.

Năm 1882, Thomas Edison xây dựng Nhà máy phát điện thương mại đầu tiên tại Phố Pearl, Manhattan, New York. Lúc đó, hầu hết mọi người cho rằng điện là một thứ mới mẻ, một cách chiếu sáng "tinh tế" hơn. Sau tất cả, đèn khí đốt hết sức tiện lợi rồi. Ai cần thứ này chứ?

Nhưng chỉ trong vòng 40 năm, điện đã định hình lại hoàn toàn hầu hết mọi ngành công nghiệp: sản xuất, giao thông vận tải, truyền thông, y tế, giải trí

Người thực sự chiến thắng trong Cuộc cách mạng này không phải là người phát minh ra bóng đèn, mà chính là những người xây dựng hạ tầng: General Electric, Westinghouse Electric, các công ty điện, công ty khai thác đồng, công ty xây dựng kỹ thuật.

Hôm nay, AI đang lặp lại mẫu hình tương tự, chỉ là tốc độ bị nén trong vài năm, chứ không phải là vài chục năm.

So sánh hai chuỗi:

· Hệ thống AI: AI → Trung tâm dữ liệu → Vi chip → Nguyên liệu → Năng lượng

· Hệ thống điện: Điện → Nhà máy → Máy móc → Nguyên liệu → Than / Thủy điện

Hai con đường gần như giống hệt nhau. Và người chiến thắng, một lần nữa không chủ yếu ở tầng ứng dụng, mà ở tầng cơ sở hạ tầng.

Tôi gọi hiện tượng này là Sức hấp dẫn Hạ tầng, mỗi khi nền tảng tính toán mới xuất hiện, những người tạo ra tài sản trước hết luôn là "người bán cái cuốc".

Ứng dụng sẽ ngày càng trỗi dậy, ứng dụng sẽ nhận được sự chú ý từ tất cả các phương tiện truyền thông. Nhưng cơ sở hạ tầng sẽ chiếm hầu hết lợi nhuận.

Ví dụ, Nvidia trong năm tài chính 2026 (kết thúc vào tháng 1 năm 2026) có doanh thu cả năm là 2159 tỷ USD, tăng 65% so với cùng kỳ. Trong đó, chỉ riêng bộ phận trung tâm dữ liệu đã tạo ra doanh thu 623 tỷ USD trong quý cuối cùng, tăng 75% so với cùng kỳ. Bộ phận này hiện chiếm 91% tổng doanh thu của Nvidia.

Nói cách khác, một công ty có doanh thu 680 tỷ USD trong một quý, trong đó 90% đến từ cùng một dòng doanh nghiệp.

Hãy xem xét việc sản xuất vi xử lý. TSMC chiếm khoảng 70% thị phần thế giới trong thị trường gia công mạch tích hợp toàn cầu vào năm 2025, với doanh thu là 1225 tỷ USD. Samsung Electronics, đứng thứ hai, chỉ có 7,2%. Mức độ độc quyền này, thậm chí khiến Standard Oil thời xưa cũng không thể sánh kịp.

Cơ sở hạ tầng luôn dẫn đầu. Vấn đề thực sự chỉ là, khoảng thời gian chói lọi này sẽ kéo dài bao lâu.

Hỏi bất kỳ ai về cuộc cách mạng Internet là gì, họ sẽ nói, Google, Amazon, Facebook

Nhưng nếu hỏi về nơi mà tiền tiên làm được, câu trả lời thực tế là Cisco Systems, Corning, các công ty triển khai mạng quang

Câu chuyện tương tự, chỉ là thời đại đã thay đổi.

Bốn, Phần Mà Không Ai Muốn Nghe

Thị trường chứng khoán là một cái máy chuyển tiền từ những người không kiên nhẫn sang tay những người kiên nhẫn. —— Charlie Munger

Tôi phải thú nhận một điều. Khi tôi lần đầu tiên tiếp cận với trí tuệ nhân tạo dưới tư cách nhà đầu tư, tôi cũng đã mắc phải lỗi lầm giống như hầu hết mọi người, tôi nhìn vào tầng ứng dụng. Tôi thấy sự tăng trưởng của ChatGPT. Nhìn thấy Anthropic huy động hàng tỷ đô la. Và tôi nghĩ, các công ty AI sẽ thắng, vì vậy hãy đầu tư vào các công ty AI.

Sau đó, có ba điều đã thay đổi quan điểm của tôi, và chúng đã xảy ra theo trình tự.

Điều đầu tiên: Các công ty hot đang trả giá đắt

Tôi nhận thấy gần như tất cả các "công ty AI" đều đang tiêu xài một cách điên cuồng. OpenAI, Anthropic, Mistral AI, xAI. Tất cả đều đang chi tiêu với tốc độ cao hơn nhiều so với tốc độ kiếm tiền. Lý do không phải là mô hình kinh doanh kém, mà là chi phí tính toán là cốt lõi.

Mỗi khi bạn hỏi AI, hệ thống phải thực hiện tính toán thực sự. Tính toán yêu cầu GPU, GPU yêu cầu điện. Và mức độ mạnh mẽ của mô hình càng cao, nhu cầu về sức mạnh tính toán càng lớn, vì vậy chi phí vận hành chỉ sẽ càng tăng.

Nói cách khác: Người ta nghĩ rằng người chiến thắng trong lĩnh vực AI thực ra là người chi trả nhiều tiền nhất.

Vấn đề thứ hai: Người kiếm nhiều tiền nhất ở lớp dưới cùng

Tôi nhận thấy các công ty cơ sở đang in tiền. Tỷ lệ lợi nhuận gộp của Nvidia gần 75%, TSMC mở rộng sản xuất và tăng giá, vì cầu hỏi xa vượt cung.

Những công ty này không có vấn đề "Khi nào có lãi". Vấn đề của họ là chúng ta không thể xây dựng đủ nhanh. Hai vấn đề này hoàn toàn khác biệt.

Vấn đề thứ ba: Đừng nghĩ như một "người tiêu dùng" (Và cũng là điều không thoải mái nhất)

Tôi nhận ra, tôi luôn suy nghĩ về AI như một người tiêu dùng.

Người tiêu dùng thấy ứng dụng. Kỹ sư nhìn thấy ngăn xếp công nghệ. Khi bạn nhìn thấy toàn bộ ngăn xếp công nghệ, bạn sẽ không thể phớt lờ nó nữa.

Mỗi lần công bố AI sẽ trở thành thông cáo vốn cố định (CapEx). Mỗi lần nâng cấp mô hình, sẽ trở thành đơn đặt hàng chip mới. Mỗi tính năng mới sẽ trở thành hợp đồng thuê trung tâm dữ liệu mới.

Toàn bộ ngành bắt đầu trở thành như các vòng tròn đồng tâm: càng gần trung tâm, lợi nhuận càng tập trung.

Có lẽ bạn là: một kỹ sư phần mềm quan tâm đến mô hình AI, một nhà đầu tư nhỏ lẻ mua cổ phiếu Nvidia ở $300, hoặc một người đang theo dõi cuộc cách mạng này từ Ấn Độ (có thể bạn đồng thời là cả ba, đó là vị trí thú vị nhất.)

Dù bạn ở vị trí nào, nguyên tắc vẫn giống nhau. Người tiêu dùng nhìn thấy sản phẩm, nhà đầu tư nhìn thấy chuỗi cung ứng. Và nhà đầu tư giỏi nhất sẽ nhìn thấy rằng, chuỗi cung ứng đã hình thành trước khi sản phẩm ra mắt.

Năm, Bản Đồ Nhà Đầu Tư: Phân lớp Kỹ Thuật AI

Bài viết đã dài, vì vậy tôi sẽ nhanh hơn chút.

Dưới đây là cấu trúc và các bên tham gia chính của mỗi tầng trong AI Stack, cũng như cơ hội tiềm năng.

Tầng 1: Năng Lượng

Trung tâm dữ liệu AI tiêu tốn rất nhiều điện năng. Một lần huấn luyện mô hình lớn có thể tiêu thụ lượng điện năng tương đương với một thành phố nhỏ trong một năm. Đến năm 2026, trung tâm dữ liệu AI toàn cầu dự kiến sẽ tiêu tốn khoảng 90 teravat-giờ điện mỗi năm. Tăng khoảng 10 lần so với năm 2022.

Điều này mang lại một logic đầu tư rất đơn giản, ai cung cấp điện ổn định cho trung tâm dữ liệu sẽ được hưởng lợi. Điều này bao gồm các công ty điện hạt nhân, công ty khí tự nhiên, công ty năng lượng tái tạo, công ty lưới điện, đặc biệt là các công ty năng lượng gần cụm trung tâm dữ liệu.

Jensen Huang đã nói vào tháng 10 năm 2025: Tốc độ xây dựng năng lượng tự sản xuất cho trung tâm dữ liệu có thể nhanh hơn việc kết nối vào lưới điện. Trên thực tế, nhiều công ty công nghệ đã xây dựng cơ sở phát điện ngay bên cạnh trung tâm dữ liệu, bỏ qua lưới điện.

Dễ biết nhiều lúc mình rất ngạc nhiên. Những công ty công nghệ này đang biến thành những công ty điện của chính mình.

Những người hưởng lợi bao gồm các công ty tiện ích, các nhà sản xuất điện độc lập, các nhà sản xuất thiết bị điện (biến áp, thiết bị chuyển mạch v.v.). Ở châu Á, ví dụ ở Ấn Độ, khi các trung tâm dữ liệu hyperscaler mở rộng, các nhà sản xuất thiết bị điện và các doanh nghiệp truyền tải cũng sẽ hưởng lợi.

Lớp 2: Vi xử lý

Đây là lớp mà công chúng quen thuộc nhất với Nvidia. Nhưng thực tế, lớp này phức tạp hơn nhiều so với chỉ một công ty.

Lớp vi xử lý có thể được phân chia thành một số lớp con:

Công ty thiết kế

· Nvidia (GPU), AMD, Broadcom, Qualcomm

· Và ngày càng nhiều chip do chính các nhà máy đám mây tự chế tạo: Google TPU, Amazon Trainium, Microsoft Maia

Công ty sản xuất

Gần như bị TSMC độc quyền, thị phần khoảng 70%, ở vị trí thứ hai là Samsung Electronics (7,2%). Intel đang cố gắng xây dựng lại bộ phận gia công, nhưng việc này sẽ mất nhiều năm.

Công ty thiết bị

Các máy sản xuất chip đến từ ASML (công ty sản xuất duy nhất máy ảnh cường độ cực tử quang - EUV), cùng với Applied Materials, Lam Research, Tokyo Electron

Công ty bộ nhớ

AI cần rất nhiều bộ nhớ có băng thông cao (HBM). Những cơ cấu chính: SK Hynix, Samsung, Micron Technology

Kỹ Thuật Đóng Gói

Công nghệ đóng gói tiên tiến (ví dụ như CoWoS của TSMC) đã trở thành một rào cản mới.

Mặt ấn tượng nhất của lớp này thực ra là sự tập trung:

· Nvidia: Khoảng 92% thị phần GPU AI

· TSMC: Gần như sản xuất tất cả chip AI

· ASML: Duy nhất nhà cung cấp thiết bị EUV

Một công ty thiết kế. Một công ty sản xuất. Một công ty sản xuất máy móc sản xuất. Sự tập trung này vừa là cơ hội đầu tư, vừa là rủi ro chính trị địa lý.

Lớp 3: Đám Mây và Trung Tâm Dữ Liệu

Đây là nơi mà chip thực sự hoạt động.

Các cơ sở lớn như kho hàng:

· Hàng ngàn máy chủ

· Kết nối mạng siêu tốc

· Hệ thống làm mát bằng chất lỏng (từ lựa chọn đã trở thành tiêu chuẩn)

Thị trường do ba công ty đám mây lớn chi phối:

· Amazon Web Services (31%)

· Microsoft Azure (24%)

· Google Cloud (11%)

Oracle cũng đang mở rộng nhanh chóng, kế hoạch chi 500 tỷ USD cho vốn cố vấn vào năm 2026. Nhưng lớp này không chỉ có hyperscaler. Ví dụ:

· Foxconn lắp ráp 40% máy chủ AI

· Arista Networks cung cấp thiết bị mạng

· Credo Technology (Cổ phiếu tăng 117% vào năm 2025)

· Vertiv cung cấp làm mát bằng chất lỏng

Công ty bất động sản trung tâm dữ liệu:

· Equinix

· Digital Realty

· Thậm chí cả nhà cung cấp bê tông đều tham gia, mỗi tầng đều có chuỗi cung ứng đầy đủ.

Theo ước tính của Ngân hàng Mỹ Bank of America, vào năm 2026, hyperscaler sẽ đầu tư 90% dòng tiền hoạt động vào vốn cố vấn. Con số này vào năm 2025 là 65%.

Morgan Stanley dự đoán, những công ty này sẽ phát hành hơn 4000 tỷ USD trái phiếu trong năm nay để xây dựng trung tâm dữ liệu. Con số này vào năm 2025 là 1650 tỷ USD.

Khi tôi lần đầu đọc con số này, tôi đã dừng lại. Một năm 4000 tỷ đô la nợ, chỉ để xây thêm kho chứa đầy máy tính.

Tầng 4: Mô Hình

Tầng này là "tầng não", chịu trách nhiệm đào tạo và xây dựng các công ty mô hình AI thực sự.

Các nhà lãnh đạo chính bao gồm:

·OpenAI (dòng GPT, doanh thu hơn 200 tỷ đô la hàng năm)

·Anthropic (Claude, dự kiến có doanh thu hàng năm khoảng 190 tỷ đô la vào đầu năm 2026)

·Google DeepMind (Gemini)

·Meta AI (Llama, mô hình mã nguồn mở)

·Mistral AI

·xAI (phát triển Grok)

Tầng này khiến tôi mê hoặc, vì nó đồng thời là tầng được săn đón nhất, nhưng cũng là tầng không sinh lời nhất.

Ví dụ:

·Doanh thu của OpenAI tăng chưa từng thấy, nhưng dự kiến vào năm 2026 vẫn sẽ đốt cháy 170 tỷ đô la tiền mặt.

·Anthropic tăng trưởng cũng nhanh chóng, nhưng phụ thuộc nhiều vào việc huy động vốn - đầu năm 2026 một vòng 50 tỷ đô la vốn, định giá khoảng 1700 tỷ đô la.

Vấn đề là, mô hình tầng này có mâu thuẫn cấu trúc về mô hình kinh doanh. Mô hình trở nên mạnh mẽ hơn, đòi hỏi nhiều sức mạnh tính toán hơn, trong khi tốc độ tăng chi phí tính toán thường nhanh hơn tốc độ tăng doanh thu.

Điều này hơi giống như vận hành một nhà hàng, mỗi món mới đều cần nguyên liệu đắt tiền hơn, nhưng khách hàng lại muốn giá không đổi.

Kết quả là, tỷ suất lợi nhuận luôn bị ép.

Khi nào mới sẽ thay đổi? Tôi không chắc chắn, có lẽ là không trong tương lai gần.

Đối với các nhà đầu tư, tầng này thuộc về loại rủi ro cao, lợi nhuận cao. Vấn đề là, hầu hết các công ty vẫn còn là các công ty tư nhân.

Do đó, mức đầu tư trên thị trường mở chủ yếu đến từ hai kênh:

Công ty Máy Chủ Mây

Ví dụ như Microsoft nắm giữ một lượng cổ phần lớn của OpenAI và cung cấp sức mạnh tính toán cho họ thông qua Microsoft Azure.

Công Ty Chip

Vì quá trình huấn luyện mô hình tiêu tốn nhiều phần cứng của họ.

Tầng 5: Ứng Dụng

Đây là tầng mà bạn thường xuyên thấy hàng ngày. Ví dụ, ChatGPT, Google Search được định hình bởi Gemini, tính năng Copilot của Microsoft trong Office, hệ thống chống gian lận AI của ngân hàng, thuật toán gợi ý của Netflix, cải thiện hình ảnh AI trên điện thoại

Tầng ứng dụng là tầng rộng nhất và cũng đông đúc nhất. Hàng ngàn công ty khởi nghiệp và doanh nghiệp lớn đều cạnh tranh ở đây. Trong tương lai, nó có thể trở thành tầng có quy mô thị trường lớn nhất. Một số dự đoán cho rằng đến đầu thập kỷ 2030, quy mô thị trường tầng ứng dụng có thể vượt qua 2 nghìn tỷ USD.

Nhưng ở giai đoạn hiện tại, tầng này cũng là tầng có lợi nhuận mỏng nhất và cạnh tranh không chắc chắn nhất.

Ở tầng này, sự khác biệt thực sự đến từ dữ liệu. Công ty sở hữu dữ liệu duy nhất và độc quyền sẽ xây dựng lợi thế bền vững.

Ví dụ:

- Salesforce——Dữ liệu CRM doanh nghiệp

- Bloomberg——Dữ liệu thị trường tài chính

- Epic Systems——Dữ liệu hồ sơ y tế

Các công ty khai thác hào cản dữ liệu này có thể điều chỉnh sâu mô hình AI, điều mà chatbot thông thường không thể thực hiện.

Đối với nhà đầu tư, tầng ứng dụng cuối cùng có thể mang lại không gian sinh lợi lớn nhất, nhưng cũng là nơi tiêu tốn nhiều vốn nhất.

Đa số các công ty khởi nghiệp AI sẽ thất bại, chỉ có một số nhỏ sống sót sẽ phát triển theo kiểu cấp số nhân.

Thông tin logic đầu tư có vẻ khả thi nhất trong 3 đến 5 năm tới, là đặt cược vào cơ sở hạ tầng ngay bây giờ và sau đó mới dàn trải vào ứng dụng. Nhưng vốn thông minh nhất thực sự đã có kế hoạch như vậy.

Công ty thực sự chiến thắng tại Tầng 5 rất có thể là những công ty sở hữu dữ liệu mà người khác không thể có được.

Và thú vị là, nhiều trong số các công ty này thậm chí còn không gọi chính mình là công ty AI.

Sáu, Rủi Ro AI: "Đây không phải là một cú bong bóng phải không?"

Thù hộ của nhà đầu tư, có lẽ chính là chính bản thân họ. ——Benjamin Graham

Hãy đối diện trực tiếp với câu hỏi phổ biến nhất đó. "Vậy Cơn sốt Internet thì sao? Điều này không phải là một điều tương tự sao? Đầu tư cơ sở hạ tầng khổng lồ, không có lợi nhuận, tất cả đều say mê hype."

Đó là một câu hỏi tốt và đáng giá để trả lời một cách nghiêm túc.

Sự khác biệt quan trọng nằm ở chỗ, vào thời kỳ Cơn sốt Internet, khi các công ty xây dựng cơ sở hạ tầng, nhu cầu thực sự chưa xuất hiện. Lúc đó, các doanh nghiệp đã cáo điên cuồng để triển khai mạng cáp quang, xây dựng phòng máy chủ, nhưng người dùng Internet thực sự vẫn đang sử dụng kết nối Dial-up.

Kết quả là cơ sở hạ tầng được xây dựng, nhưng nhu cầu thực sự không xuất hiện cho đến 5 đến 7 năm sau. Trong khoảng thời gian đó, một số lượng lớn công ty đã phá sản trắng tay.

Nhưng đến năm 2026, nhu cầu về trí tuệ nhân tạo đã tồn tại. Bộ vi xử lý của Nvidia không đủ cung cấp, năng lực đóng gói tiên tiến của TSMC đã bán hết, giá thuê máy chủ đám mây đang tăng chứ không giảm. Đồng thời, OpenAI đã thêm 400 triệu người dùng hàng tuần vào tháng 3 đến tháng 10 năm 2025. Các mô hình đang được sử dụng.

Công suất tính toán đang được tiêu thụ. Khách hàng đang thanh toán. Điều này không có nghĩa là không có rủi ro. Trên thực tế, rủi ro rất lớn, và tần suất tôi suy nghĩ về vấn đề này có lẽ cao hơn cả tôi mong muốn.

Có ba điểm đặc biệt đáng chú ý.

Rủi ro Mất cân đối Vốn

Vào năm 2026, các công ty công nghệ sẽ chi hơn 650 tỷ USD cho trung tâm dữ liệu.

Nếu tốc độ tăng trưởng doanh thu từ dịch vụ trí tuệ nhân tạo không đủ để hỗ trợ các khoản đầu tư này, nhiều công ty sẽ đối mặt với áp lực tăng trưởng lợi nhuận nghiêm trọng. Thậm chí, dòng tiền tự do của Amazon có thể trở nên âm trong năm nay.

Đó là Amazon, công ty gần như đã phát minh mô hình kinh doanh máy chủ đám mây.

Rủi ro Tập trung Chuỗi Cung Ứng

Chuỗi cung ứng trí tuệ nhân tạo có mức độ tập trung cao.

· TSMC sản xuất khoảng 70% chip trên toàn thế giới

· ASML là nhà cung cấp duy nhất máy ảnh EUV trên thế giới

· Nvidia thiết kế 92% GPU trung tâm dữ liệu trí tuệ nhân tạo

Bất kỳ sự sốc lớn nào, bất kỳ ảnh hưởng nào từ chính trị địa phương, thiên tai, thay đổi cạnh tranh, đều có thể ảnh hưởng đến toàn bộ chuỗi cung ứng trí tuệ nhân tạo.

Ví dụ, một trận động đất lớn tại Hsinchu, Đài Loan, có thể khiến cho sự phát triển của trí tuệ nhân tạo toàn cầu lùi lại vài năm. Ý tưởng này nên khiến mọi người cảm thấy bất an.

Biến số DeepSeek

Vào tháng 1 năm 2025, phòng thí nghiệm trí tuệ nhân tạo của Trung Quốc, DeepSeek, đã phát hành một mô hình. Hiệu suất của nó gần với các mô hình hàng đầu, nhưng chi phí huấn luyện chỉ là một phần nhỏ so với trước đây.

Điều này thách thức một giả định cơ bản rằng, đầu tư nhiều sức mạnh tính toán hơn sẽ chắc chắn tạo ra trí tuệ nhân tạo tốt hơn.

Nếu các mô hình mã nguồn mở và mô hình hiệu quả ngày càng làm cho khoảng cách thu hẹp, thì lý do đầu tư vào cơ sở hạ tầng sẽ bị suy yếu.

Tôi không nghĩ rằng DeepSeek đã lật đổ toàn bộ logic đầu tư vào trí tuệ nhân tạo. Nhưng nó thực sự đã giới thiệu một biến số trước đó không tồn tại. Và biến số này, một khi xuất hiện, sẽ không bao giờ biến mất.

Nhưng tôi luôn quay trở lại một bối cảnh lớn hơn.

Dự báo dài hạn mà các công ty tư vấn đưa ra là: McKinsey & Company dự kiến ​​rằng đến năm 2030, tổng số vốn đầu tư vào trung tâm dữ liệu trên toàn cầu sẽ đạt 6,7 nghìn tỷ đô la; PwC dự đoán rằng đến năm 2030, trí tuệ nhân tạo sẽ đóng góp 15,7 nghìn tỷ đô la vào GDP toàn cầu; Công ty IDC dự đoán rằng giải pháp liên quan đến trí tuệ nhân tạo sẽ có tác động kinh tế tích lũy lên đến 22,3 nghìn tỷ đô la.

Ngay cả khi những con số này được đánh giá cao thêm 50%, chúng ta vẫn đối mặt với cuộc cách mạng kinh tế do công nghệ quy mô lớn nhất kể từ internet. Vấn đề không phải là hướng, mà là quy mô.

Tôi thường nghe người ta nói: "Tôi hoài nghi về trí tuệ nhân tạo."

Tất nhiên có thể.

Bạn có thể hoài nghi về khả năng của mô hình, hoài nghi về dòng thời gian phát triển, nhưng đừng bỏ qua cấu trúc chuỗi cung ứng.

Đây là hai vấn đề hoàn toàn khác biệt. Một cái là sự hoài nghi lý trí lành mạnh, cái kia sẽ khiến bạn bỏ lỡ cơ hội.

Sau năm năm, đúng người chiến thắng của chu kỳ này sẽ dường như rõ ràng.

Lịch sử luôn vậy. Và chìa khóa của trò chơi này bây giờ là: Hiểu rõ cấu trúc trước khi người khác nhận ra.

Bảy, Tham gia trò chơi ở cấp độ đúng

Hãy tưởng tượng trí tuệ nhân tạo như một trò chơi điện tử năm tầng. Mỗi tầng là một cấp độ khác nhau.

Cấp độ 1: Năng lượng

Đây là Hướng dẫn cho Người mới. Quan trọng, đơn giản, và chỉ cần tuân thủ để không gặp rủi ro gần như gì. Rủi ro thấp, lợi ích ổn định.

Tương tự như NPC nhiệm vụ trong trò chơi: Không thể chết, nhưng luôn nhận phần thưởng.

Cấp độ 2: Chip

Đây là Boss Battle. Quyền lực tập trung nhất, lợi nhuận cao nhất. Nhưng đồng thời, rủi ro về công nghệ và địa chính trị cũng lớn nhất.

Phần thưởng lớn, nhưng khó khăn ở chế độ Khó.

Cấp độ 3: Điện toán đám mây

Đây là máy chủ đa người, tất cả các người chơi đều hoạt động ở đây. Hyperscaler giống như quản trị viên máy chủ, họ thu phí từ mọi giao dịch.

Cấp độ 4: Mô hình

Đây là Khu vực Đấu PVP. Sự cạnh tranh cực kỳ gay gắt, tốc độ đổi mới cực kỳ nhanh.

Hầu hết người chơi sẽ bị loại bỏ, chỉ có những người có trang bị tốt nhất mới sống sót.

Cấp độ 5: Ứng dụng

Đây là Bản đồ Thế giới Mở. Khả năng không giới hạn, nhưng không có phần thưởng cố định. Bạn phải tự tìm kiếm nhiệm vụ.

Chiến lược Meta thực sự rất đơn giản. Bạn không cần phải chơi qua tất cả các cấp độ.

Hầu hết mọi người sẽ chọn chơi Cấp độ 5, vì nó rất lòe loẹt. Nhưng hiện tại, vị thế tài chính thông minh nhất đang tập trung vào việc luyện tập ở Cấp độ 2 và Cấp độ 3, vì ở giai đoạn hiện tại, nơi có lợi ích cao nhất đó là ở đó.

Vị trí của bạn trong ngăn xếp công nghệ quyết định bạn nên chú ý vào điều gì.

Đối với Những người không chuyên về công nghệ

Bạn không cần hiểu nguyên lý hoạt động của GPU. Bạn chỉ cần biết, có người phải sản xuất GPU, có người phải xây dựng trung tâm dữ liệu cho chúng, có người phải cung cấp điện cho chúng. Và những công ty này đều là các công ty niêm yết, bạn có thể đọc được báo cáo tài chính của họ.

Đối với Các chuyên gia công nghệ

Bạn đã biết mô hình đang trở nên mạnh mẽ hơn. Nhưng bạn có thể đánh giá thấp một điều, chướng ngại thực sự đang trở thành vấn đề vật lý: Điện, làm mát, đóng gói Chip. Cuộc cạnh tranh AI trong mười năm tới, có thể nhiều hơn là vấn đề kỹ thuật, không phải là vấn đề kiến trúc mô hình trên bài báo.

Đối với Nhà đầu tư

Dòng giá trị Trí tuệ Nhân tạo (AI) thực chất là năm loại giao dịch khác nhau. Rủi ro khác nhau, chu kỳ thời gian khác nhau, người chiến thắng khác nhau. Coi AI như một ngành công nghiệp, giống như năm 1998 coi "Công nghệ" là một ngành công nghiệp. Sự khác biệt bên trong rất lớn.

Tình hình này sẽ không kéo dài mãi mãi. Một ngày nào đó, cơ sở hạ tầng sẽ trở nên chín muồi, tầng ứng dụng sẽ hội tụ, giá trị sẽ chuyển hướng lên cao mới.

Thời đại Internet cũng vậy. Cuối cùng, người thực sự kiếm được nhiều tiền nhất là Amazon, Google, Facebook, chứ không phải các công ty sợi quang và nhà sản xuất máy chủ.

Nhưng AI vẫn chưa đạt đến giai đoạn đó. Hiện tại vẫn là giai đoạn cơ sở hạ tầng, giai đoạn bán xẻng.

Và hiện tại, người bán xẻng đang kiếm tiền điên cuồng. Người hiểu đầy đủ ngăn xếp công nghệ sẽ nhìn thấy dấu hiệu trước khi sự chuyển mình xảy ra.

Những người khác sẽ lần lượt ngạc nhiên, tiền thật sự đang chảy về đâu.

Mười năm sau, hiểu ngăn xếp công nghệ AI sẽ như hiểu bảng cân đối kế toán cơ bản.

Hãy nhớ ba điều: Hiểu ngăn xếp công nghệ. Vẽ cấu trúc tầng. Theo dõi dòng vốn.

Đó chính là trò chơi này.

[Liên kết gốc]

Chào mừng bạn tham gia cộng đồng chính thức của BlockBeats:

Nhóm Telegram đăng ký: https://t.me/theblockbeats

Nhóm Telegram thảo luận: https://t.me/BlockBeats_App

Tài khoản Twitter chính thức: https://twitter.com/BlockBeatsAsia