Trong tháng qua, lĩnh vực phụ nóng nhất trên thị trường AI chứng khoán Mỹ là module quang.

Trung tâm dữ liệu AI không chỉ đơn giản là xếp chồng GPU lên nhau. Giữa GPU với GPU, máy chủ với máy chủ, cũng cần trao đổi lượng lớn dữ liệu. Mô hình càng lớn, cụm máy càng lớn, thì việc "truyền dữ liệu" giữa các máy càng dễ trở thành nút thắt cổ chai. Vì vậy, thị trường bắt đầu săn đón chuỗi truyền thông quang, trong đó khái niệm nóng nhất là CPO. Có thể hiểu đơn giản CPO là: đặt các linh kiện truyền thông quang gần hơn với chip lõi. Khoảng cách càng gần, truyền dữ liệu càng nhanh, tiêu thụ điện năng cũng thấp hơn. Đặt trong các trung tâm dữ liệu AI ngày càng lớn, câu chuyện này nghe gần như hoàn hảo.

Câu chuyện này thực sự bùng nổ còn nhờ vào Jensen Huang. Khi NVIDIA tiếp tục thúc đẩy câu chuyện hạ tầng AI, các công ty trong chuỗi truyền thông quang như Marvell, Coherent, Lumentum, Corning, AAOI hoặc được đồn là nhận được đơn hàng lớn, hoặc giá cổ phiếu đã tăng vọt một đoạn dài.

Nhưng hai ngày trước, một báo cáo nghiên cứu gây tranh cãi lớn bất ngờ dội một gáo nước lạnh vào lĩnh vực nóng bỏng này. Các mã trong chuỗi truyền thông quang đồng loạt điều chỉnh giảm, nhiều mã giảm ở mức một chữ số cao, thậm chí hai chữ số.

Câu hỏi đặt ra: Báo cáo nghiên cứu này thực sự nói gì? SemiAnalysis, đơn vị phát hành báo cáo, là ai? Tại sao chỉ một báo cáo của họ lại có thể khiến chuỗi module quang AI bị thị trường định giá lại?

Bài viết này, BlockBeats sẽ đi sâu tìm hiểu tổ chức này.

Tại sao SemiAnalysis được coi là "Kinh thánh ngành"

Trong mắt nhiều tổ chức trong giới AI và đầu tư, SemiAnalysis không còn là cái tên xa lạ. Nhưng với nhà đầu tư nhỏ lẻ thông thường, nó vẫn còn khá bí ẩn.

SemiAnalysis là một trong những tổ chức nghiên cứu nổi lên nhanh nhất trong lĩnh vực bán dẫn và hạ tầng AI hai năm gần đây. Dù vẫn là tân binh trong ngành, nhưng nhờ các phân tích chuyên sâu và quan điểm sắc bén, tổ chức này nhanh chóng nổi tiếng trong giới AI và đầu tư. Hiện có khoảng 85 nhân viên, tập trung cung cấp các báo cáo chuyên sâu và mô hình dữ liệu cho hệ sinh thái AI, bao gồm xây dựng trung tâm dữ liệu, kinh tế chuỗi cung ứng, triển khai chip, mạng lưới, điện năng, đóng gói, thiết bị và nhiều khâu khác.

Giới thiệu trang web của SemiAnalysis

SemiAnalysis đã khiến ngành công nghiệp phải nhìn nhận lại với một trong những trận chiến kinh điển của mình, đó là việc tính toán lại chi phí của DeepSeek.

Đầu năm 2025, DeepSeek đã gây chấn động toàn cầu với một câu chuyện có sức lan tỏa cực lớn: "Chỉ tốn 6 triệu đô la Mỹ để huấn luyện ra một mô hình ngang tầm OpenAI o1." Con số này đã trực tiếp phá vỡ logic đầu tư vào sức mạnh tính toán AI. Thị trường bắt đầu nghi ngờ, nếu mô hình có thể rẻ như vậy, thì những khoản chi tiêu vốn khổng lồ lên tới hàng chục tỷ đô la cho GPU, có phải đều đổ sông đổ biển?

Trong cơn hoảng loạn, vốn hóa thị trường của Nvidia đã bốc hơi khoảng 600 tỷ đô la Mỹ chỉ trong một ngày, lập kỷ lục bốc hơi vốn hóa thị trường trong một ngày lớn nhất trong lịch sử chứng khoán Mỹ.

Khi cả thế giới đang tranh luận về tính thật giả của 6 triệu đô la Mỹ này, SemiAnalysis đã dùng một báo cáo nghiên cứu để tính toán lại toàn bộ chi phí phần cứng của DeepSeek. Nó không đơn giản phủ nhận tiến bộ công nghệ của DeepSeek, mà mổ xẻ "huyền thoại chi phí thấp" này: 6 triệu đô la Mỹ thực sự bao gồm những gì? Và không bao gồm những gì?

Kết luận của SemiAnalysis là, 6 triệu đô la Mỹ này chỉ bao gồm một phần chi phí cực kỳ hẹp là tiền huấn luyện GPU, hoàn toàn không tính đến chi phí nghiên cứu và phát triển, cơ sở hạ tầng, xây dựng cụm máy chủ và vận hành dài hạn. Họ ước tính chi tiêu vốn máy chủ thực tế của DeepSeek vào khoảng 1,6 tỷ đô la Mỹ, trong đó chi phí vận hành cụm máy chủ gần 944 triệu đô la Mỹ.

Dữ liệu tính toán chi phí của SemiAnalysis đối với DeepSeek

Quan trọng hơn, nó đã phân tích lượng sức mạnh tính toán tồn kho của DeepSeek. SemiAnalysis nhận định, DeepSeek sở hữu khoảng 50.000 GPU Hopper, nhưng con số này không đồng nghĩa với 50.000 chiếc H100, mà là sự kết hợp giữa H800, H100 và phiên bản H20 đặc biệt dành cho thị trường Trung Quốc. Lô card này còn được chia sẻ với quỹ định lượng High-Flyer đứng sau, phân tán ở nhiều nơi, được sử dụng cho các nhiệm vụ khác nhau như giao dịch, suy luận, huấn luyện và nghiên cứu.

Ngoài DeepSeek, một trường hợp khác được truyền tai nhau là báo cáo "bán khống" AMD của SemiAnalysis.

Vào thời điểm đó, một chủ đề nóng trên thị trường là khả năng AMD đuổi kịp Nvidia. Hầu hết mọi người đều so sánh sức mạnh tính toán trên giấy tờ giữa GPU của AMD và Nvidia. Trong khi đó, SemiAnalysis liên tục nhấn mạnh rằng, hào phòng thủ thực sự của Nvidia chưa bao giờ chỉ là con chip, mà là hệ sinh thái phần mềm CUDA, mạng lưới, thiết kế hệ thống, năng lực chuỗi cung ứng, cùng với kinh nghiệm triển khai tích lũy qua nhiều năm của khách hàng. Những thứ này mới chính là hào phòng thủ của Nvidia.

Vào tháng 12 năm 2024, SemiAnalysis đã công bố một báo cáo về việc thử nghiệm AMD MI300X trong suốt 5 tháng. Báo cáo thẳng thắn cho biết: "Chúng tôi vốn hy vọng AMD có thể trở thành đối thủ mạnh của NVIDIA trong mảng huấn luyện, nhưng tiếc rằng ngày đó vẫn chưa đến." Kết luận cốt lõi của nó là, MI300X về mặt thông số kỹ thuật và tổng chi phí sở hữu lẽ ra phải vượt trội hơn rõ rệt so với NVIDIA H100 và H200, nhưng hiệu suất thực tế lại không hoàn toàn đáp ứng được kỳ vọng, và vấn đề nằm ở phía phần mềm.

Chỉ một ngày sau khi báo cáo được công bố, CEO của AMD, Lisa Su, đã chủ động liên hệ với người sáng lập SemiAnalysis, Dylan Patel. Cuộc gọi dự kiến kéo dài 30 phút, cuối cùng đã kéo dài tới 90 phút.

Tất nhiên, điều này cũng khiến cộng đồng từng nghi ngờ rằng SemiAnalysis là tổ chức được NVIDIA tài trợ và hỗ trợ.

Tầm ảnh hưởng của SemiAnalysis cũng bắt đầu lan tỏa từ các trang báo cáo ra ngoài thực tế ngành công nghiệp.

Dylan (trái) cùng với người sáng lập kiêm CEO của SuperMicro, Charles Liang (phải)

Năm ngoái, Dylan được mời tham quan nhà máy Supermicro, và chính CEO Charles Liang đã đích thân dẫn ông đi tham quan. Theo mô tả của phóng viên The Information, khi đến văn phòng của Dylan ở San Francisco để phỏng vấn, anh suýt va phải vị khách tiếp theo của Dylan ở sảnh: đối tác của Sequoia Capital, Shaun Maguire, đang ngồi chờ gặp ông.

Khoảnh khắc đỉnh cao nhất xảy ra tại GTC vào tháng 3 năm 2026.

Trong bài phát biểu chính kéo dài hơn hai giờ của Jensen Huang, ông chỉ nhắc tên hai người, và một trong số đó là Dylan Patel. Ông không chỉ trích dẫn bảng xếp hạng hiệu suất chip InferenceX mới được SemiAnalysis công bố, mà còn đưa logo của SemiAnalysis lên màn hình lớn, dành trọn 5 phút để giải thích. Trong bài phát biểu, Jensen Huang thậm chí còn "thừa nhận" trước công chúng: Dylan Patel (người sáng lập SemiAnalysis) nói rằng tôi đang giấu sức mạnh thực sự, rằng hiệu suất thực tế gấp 50 lần, anh ấy đã không nói sai.

CEO của NVIDIA, Jensen Huang, đã giơ cao hai tay ăn mừng tại hội nghị nhà phát triển GTC mới nhất, đồng thời đề cập đến SemiAnalysis và báo cáo đánh giá gần đây của họ về chip NVIDIA.

Vị thế này cũng được phản ánh trực tiếp qua doanh thu thương mại.

Doanh thu của SemiAnalysis trong năm nay dự kiến sẽ đạt 100 triệu USD, trong khi chỉ một năm trước, con số này chỉ khoảng 20 triệu USD. Khách hàng của họ trải dài từ các gã khổng lồ công nghệ đến các tổ chức đầu tư hàng đầu. Họ không công khai logo khách hàng, nhưng các loại khách hàng được tiết lộ công khai đã đủ nói lên vấn đề: các nhà cung cấp dịch vụ đám mây siêu quy mô, các nhà sản xuất chip lớn, các nhà đầu tư quỹ công và quỹ tư nhân quy mô lớn.

Nói cách khác, nguồn thu chính của SemiAnalysis không đến từ người đăng ký newsletter thông thường, mà từ việc bán các báo cáo này cho nhóm các công ty khởi nghiệp, nhà đầu tư, tổ chức, nhà giao dịch, v.v., những người có thể quyết định chi hàng tỷ, thậm chí hàng chục tỷ USD cho cơ sở hạ tầng AI.

Từ một người đam mê phần cứng ẩn danh đến tổ chức hàng đầu trong giới AI

Giống như "thần cổ phiếu tóc bạc" gần đây, xuất thân của Dylan Patel, người sáng lập SemiAnalysis, cũng mang đậm chất Internet.

Dylan Patel

Theo phát hiện của BlockBeats, bạn của Dylan Patel, Tiến sĩ Ian Cutress, từng nhớ lại trong một bài viết rằng trước khi thành lập SemiAnalysis, Dylan là quản trị viên của một diễn đàn phần cứng nổi tiếng.

Bản thân Dylan từng kể lại trong một podcast rằng trước khi thành lập công ty, anh đã vận hành một blog ẩn danh trong nhiều năm trong "cộng đồng Twitter Thung lũng Silicon". Đó là một nhóm nhỏ mà người dùng Twitter công nghệ thông thường có thể không quen thuộc, nhưng tập trung nhiều người làm trong lĩnh vực phần cứng, chip và chuỗi cung ứng.

Cũng có người dùng cộng đồng Reddit đề cập rằng Dylan Patel ban đầu chỉ là một "nobody" trên Reddit, một kẻ vô danh. Các bản lưu trữ Reddit công khai mà chúng tôi tìm thấy cho thấy trong các cuộc thảo luận về quản trị của r/hardware từng xuất hiện u/dylan522p và u/SemiAnalysis.

Khi kết nối các manh mối này, chúng ta có thể hình dung ra một bức tranh chung: Dylan hoạt động sôi nổi trong cộng đồng Reddit và WordPress từ những ngày đầu, là một người đam mê nghiên cứu phần cứng. Vào thời điểm đó, anh chưa coi việc viết lách là một công việc kinh doanh nghiêm túc. Anh vừa làm tư vấn, vừa duy trì một blog độc lập có tên "A thousand million", và công việc tư vấn này có liên quan mật thiết đến nội dung blog cũng như các mối quan hệ trong ngành.

Ngoài Dylan, cộng sự của anh, Doug O'Laughlin, cũng là một nhân vật chủ chốt của SemiAnalysis, và là bước ngoặt thúc đẩy quá trình thương mại hóa blog này.

Sau khi Doug bắt đầu đăng bài trên các diễn đàn, Dylan cảm thấy người này "khá thú vị", và cả hai bắt đầu qua lại nhiều hơn. Sau đó, Doug liên tục khuyên anh: "Anh nên dùng tên thật, chuyển sang Substack và bắt đầu thu phí." Vài năm sau, Doug gia nhập công ty.

Hiện tại, SemiAnalysis đã trở thành bản tin công nghệ có lượng đăng ký lớn nhất trên Substack, với hơn 285.000 người đăng ký. Ngoài các bài viết trên Substack, họ còn có một podcast tên là Transistor Radio.

Theo Dylan, podcast được dùng để chứa đựng những quan điểm ngành không thể lọt vào các bài viết chính thức. Các bài viết đảm nhận những câu chuyện chuyên sâu hoàn chỉnh, trong khi podcast đảm nhận những bình luận tin tức rời rạc, những nhận định nhanh về thị trường tổng thể, và các cuộc thảo luận ngành diễn ra hàng tuần. Khoảng hai tuần một tập, xoay quanh các tin tức bán dẫn trong hai tuần qua.

Phát triển đến nay, podcast này đã vận hành thường xuyên, không chỉ dựa vào hai người sáng lập mà còn có sự tham gia luân phiên của các thành viên trong nhóm. Ví dụ, trong một tập phát sóng vào tháng 3 năm 2026, Sravan Kundojjala, Ivan Chiam và Jordan Nanos đã cùng nhau phân tích tình trạng thiếu hụt chip AI, từ TSMC, CPO của Nvidia cho đến cách cuộc khủng hoảng bộ nhớ ảnh hưởng đến định giá GPU và cả thế hệ smartphone tiếp theo.

Ngoài kênh riêng, bản thân Dylan cũng là khách mời thường xuyên của các podcast công nghệ và đầu tư lớn, gần như trở thành khách mời tiêu chuẩn trong các chủ đề về phần cứng AI. Anh đã xuất hiện trên No Priors, Invest Like the Best, Unsupervised Learning, và cả chương trình của Dwarkesh Patel. Anh cũng đã có những cuộc trò chuyện chuyên sâu với Jon Y của Asianometry – kênh được nhiều khán giả đánh giá là một trong những kênh hay nhất trên YouTube về bán dẫn và lịch sử kinh doanh.

Giống như cơ quan 'tình báo', càng giống quỹ Muddy Waters

Bài báo của The Information có một chi tiết, rất có thể nói lên phong cách của Dylan Patel.

Thời kỳ đầu khởi nghiệp, để bổ sung kiến thức về chất bán dẫn, Dylan Patel gần như tham dự tất cả các hội nghị trong ngành. Đến nơi, anh ta bắt người khác hỏi vấn đề. Không phải kiểu xã giao vài câu, mà là truy vấn liên tục, biến các kỹ sư, chuyên gia chuỗi cung ứng, giám đốc điều hành công ty thành nguồn tin của mình.

Sau này SemiAnalysis phát triển lớn mạnh, phương pháp này vẫn không thay đổi, chỉ là được công nghiệp hóa hơn.

The Information cho biết, công ty đã có 85 nhân viên, phân bố ở 11 quốc gia. Mỗi thứ Hai, Dylan xem các báo cáo tuần do các trưởng nhóm nộp lên. Mỗi nhóm tập trung vào một mắt xích trong nền kinh tế AI, nén tất cả tin tức, manh mối, biến động và kết quả suy luận trong tuần trước vào đó.

Bạn có thể coi nó như một bản báo cáo tình báo hàng tuần về cơ sở hạ tầng AI. GPU, HBM, đóng gói, trung tâm dữ liệu, điện năng, nhà cung cấp đám mây, module quang, thiết bị sản xuất chip, mỗi mảng đều có người theo dõi. Trong đó thậm chí có cựu kỹ sư ASML Jeffrey Koch, chuyên nghiên cứu chuỗi thiết bị bán dẫn. Khi xem xét nút thắt của chuỗi cung ứng AI, ông ta không chỉ quan tâm đến điện năng, mà còn xem liệu thiết bị sản xuất chip có bị tắc nghẽn trước hay không.

SemiAnalysis cũng rất giỏi khai thác thông tin từ vùng xám.

Bài báo đề cập, Dylan từng thấy một bản ghi nhớ nội bộ của Google lan truyền trên Discord. Sau khi tải xuống, anh ta lại tìm người trong nội bộ Google để xác thực tính thật giả.

Cộng đồng Reddit cũng chỉ ra: SemiAnalysis có lẽ được thành lập vào khoảng năm 2020 hoặc 2021, nội dung ban đầu không có gì đặc biệt. Nhưng đến cuối năm 2022, khi làn sóng AI nóng lên, nó bắt đầu mở rộng nhanh chóng. Người dùng này cho rằng, SemiAnalysis đã thu thập một lượng lớn thông tin không công khai hoặc bán công khai, chủ yếu từ các doanh nghiệp Đài Loan, và những thông tin này lưu thông giữa các nhà phân tích và một số phóng viên Đài Loan.

"Ở một mức độ nào đó, SemiAnalysis giống như Kuo Ming-chi, nổi tiếng chỉ vì đã xây dựng mối quan hệ tốt với chuỗi cung ứng của Apple."

Và gần đây, một vụ kiện giữa SemiAnalysis và một cựu nhân viên đã đưa "khả năng thu thập thông tin xám" này ra ánh sáng.

Theo hồ sơ của Tòa án Cấp cao Quận San Francisco, cựu nhân viên của SemiAnalysis, Wei Zhou, đã cáo buộc Dylan Patel vừa điều hành SemiAnalysis vừa đầu tư cá nhân vào Fluidstack, đồng thời sử dụng thông tin không công khai có được từ đó để thực hiện nghiên cứu. Khi Zhou từ chối đưa những thông tin này vào sản phẩm của SemiAnalysis, anh ta đã bị trả thù và sa thải. (Cần lưu ý rằng những điều này hiện chỉ là cáo buộc từ một bên trong hồ sơ vụ kiện, chưa được tòa án xác nhận cuối cùng.)

Cựu nhân viên SemiAnalysis cáo buộc Dylan Patel thu thập thông tin không đúng cách

Đơn kiện cho biết, khách hàng của SemiAnalysis không hề biết rằng Patel đang đầu tư cá nhân vào Fluidstack. Fluidstack là một công ty dịch vụ đám mây tư nhân, được định giá ước tính lên tới hàng tỷ đô la. Zhou cáo buộc Patel đã đầu tư vào Fluidstack thông qua một SPV trị giá 50 triệu đô la, tức một phương tiện đầu tư đặc biệt. Patel còn có thể thu phí quản lý 2% từ SPV này, chia sẻ lợi nhuận từ tăng trưởng đầu tư, và có thể nhận thêm lợi ích từ việc giới thiệu các nhà đầu tư khác.

Quan trọng hơn, đơn kiện cáo buộc rằng chính thông qua mối quan hệ đầu tư cá nhân này, Patel đã có được một bảng tính Excel bảo mật của Fluidstack. Bảng tính này bao gồm doanh thu, dữ liệu bán hàng của Fluidstack, cũng như các dự báo xung quanh việc triển khai TPU và các cơ sở hạ tầng AI khác, với các khách hàng cuối bao gồm Anthropic, OpenAI, Meta và các khách hàng tiềm năng khác.

Ý của Zhou là, những thông tin về nhu cầu và triển khai của khách hàng này không chỉ là bí mật thương mại của riêng Fluidstack, mà còn có thể ảnh hưởng đến phán đoán của một loạt các công ty niêm yết, chẳng hạn như Amazon, Nvidia, Google, Broadcom, Microsoft, v.v. Bởi vì những công ty này đều nằm trong chuỗi cung ứng của đám mây AI, GPU/TPU, mạng và cơ sở hạ tầng trung tâm dữ liệu.

Nhìn từ những chi tiết nhỏ, chúng ta có thể thấy đại khái phương pháp nghiên cứu của SemiAnalysis, đằng sau nó là một cỗ máy thu thập tình báo hoàn chỉnh: diễn đàn, Discord, hội nghị ngành, mối quan hệ, hồ sơ vận chuyển, tài liệu chính phủ, dữ liệu chuỗi cung ứng, ảnh hiện trường trung tâm dữ liệu, benchmark, mô hình, cùng với các bản tin nội bộ hàng tuần.

Theo mô tả của Tiến sĩ Ian Cutress, các tổ chức như SemiAnalysis có nguồn dữ liệu phức tạp hơn nhiều so với tưởng tượng của người thường. Ví dụ như nộp đơn yêu cầu công khai thông tin, lục tìm vận đơn hàng hải công khai, moi móc tài liệu chuỗi cung ứng và hồ sơ chính phủ. Còn riêng mảng trung tâm dữ liệu, họ thậm chí còn xin giấy phép, điều khiển drone bay lên công trường để chụp ảnh độ phân giải cao xem thiết bị gì đang được lắp đặt.

Trang sản phẩm của SemiAnalysis cũng viết rất thẳng thắn. Mô hình trung tâm dữ liệu AI của họ theo dõi hơn 5.000 trung tâm dữ liệu trên toàn cầu, với nguồn dữ liệu bao gồm hồ sơ bất động sản, giấy phép xây dựng, mức tiêu thụ điện, yêu cầu công khai thông tin FOIA và hình ảnh vệ tinh. Để xử lý khối lượng ảnh vệ tinh khổng lồ, họ còn huấn luyện riêng một mô hình thị giác máy tính, tức là CNN, để tự động nhận diện quy mô, dung lượng và tiến độ thi công của từng trung tâm dữ liệu. Mục tiêu là mở rộng phạm vi theo dõi đến mọi trung tâm dữ liệu ở mọi quốc gia.

Cách làm này, nói là một tổ chức phân tích, thì đúng hơn là một công ty tình báo nguồn mở.

Thú vị ở chỗ, nó khiến biên tập viên của BlockBeats nhớ đến phương thức điều tra của tổ chức nghiên cứu bán khống nổi tiếng "Muddy Waters". Trận đánh làm nên tên tuổi của Muddy Waters cũng nhắm vào một số công ty Trung Quốc.

Ví dụ, cuộc điều tra của Muddy Waters đối với Oriental Paper bao gồm việc đến tận nhà máy, quan sát môi trường xưởng, máy móc thiết bị và hàng tồn kho, trò chuyện với công nhân và cư dân xung quanh, thậm chí lén ngồi bên ngoài khu vực nhà máy để ghi lại tình trạng vận chuyển của xe ra vào và chụp ảnh làm bằng chứng. Cuối cùng phát hiện ra, cái gọi là hàng tồn kho về cơ bản chỉ là một đống giấy vụn.

Còn khi điều tra China Media Express, Muddy Waters đã trực tiếp khảo sát tình hình phát quảng cáo trên thiết bị đầu cuối của hơn 50 xe buýt, phát hiện ra tài xế thích phát các chương trình DVD tự mang theo, cho thấy China Media Express kiểm soát thiết bị đầu cuối khá yếu. Khi điều tra Duoyuan Global Water, họ thấy một trong các địa điểm văn phòng gần như vô dụng, nhân viên không có tinh thần làm việc, liền gọi vui là "trung tâm giữ trẻ người lớn".

Lần gần đây nhất gây chấn động là vụ bán khống nhắm vào Luckin Coffee, loại cà phê mà biên tập viên uống hàng ngày. Muddy Waters đã huy động 92 nhân viên điều tra toàn thời gian và 1.418 nhân viên bán thời gian, túc trực tại hơn 620 cửa hàng ở 38 thành phố trên toàn quốc, ghi lại 11.260 giờ video giám sát cửa hàng, bao phủ 981 ngày kinh doanh và 100% thời gian hoạt động của cửa hàng, đồng thời thu thập 25.843 hóa đơn tiêu dùng với tư cách khách hàng thông thường, cùng với vô số ghi chép trò chuyện nội bộ trên WeChat.

Dựa vào những dữ liệu trực tiếp này, Muddy Waters tính toán rằng doanh số bán hàng trung bình mỗi cửa hàng mỗi ngày của Luckin đã bị thổi phồng lần lượt ít nhất 69% và 88% trong quý 3 và quý 4 năm 2019, và giá vé trung bình thực tế cũng thấp hơn nhiều so với con số được công bố. Sau khi báo cáo được công bố, Luckin nhanh chóng tự thú gian lận tài chính trị giá 2,2 tỷ NDT, khiến giá cổ phiếu sụp đổ.

Tất nhiên, hiện tại chúng tôi không có bất kỳ bằng chứng nào cho thấy SemiAnalysis đã bán khống cổ phiếu quang học trước khi công bố báo cáo. Dựa trên thông tin hiện có, mô hình kinh doanh chính của họ vẫn là đóng gói kết quả nghiên cứu thành sản phẩm, bán cho các quỹ phòng hộ, công ty bán dẫn và đội ngũ nội bộ của các tập đoàn công nghệ lớn.

Tuy nhiên, chúng ta có thể thấy phương thức điều tra của SemiAnalysis có rất nhiều điểm tương đồng với Muddy Waters. Chỉ khác là, họ đứng trong kỷ nguyên AI và lĩnh vực phần cứng, đồng thời công cụ thu thập thông tin cũng tinh vi hơn: từ canh gác, phỏng vấn, hóa đơn, đã được nâng cấp lên hình ảnh vệ tinh, cơ sở dữ liệu chuỗi cung ứng, kiểm thử kỹ thuật và mô hình thuật toán.

Token tiêu tốn 7 triệu đô la mỗi năm

Trong một cuộc phỏng vấn, chính Dylan đã nói rằng SemiAnalysis đã ký hợp đồng doanh nghiệp trực tiếp với Anthropic, khoản chi này là 7 triệu đô la, trong khi chi phí lương nhân viên hàng năm của họ chỉ là 2,2 triệu đô la.

SemiAnalysis sử dụng AI như một đòn bẩy để thu thập thông tin và sản xuất dữ liệu. Nhận định của Dylan rất trực tiếp: họ kinh doanh thông tin, bán phân tích, tư vấn và xây dựng bộ dữ liệu. Nếu không liên tục nâng cao tiêu chuẩn, AI sẽ sớm biến những thứ này thành hàng hóa. Những sản phẩm dữ liệu đầu tiên họ bán vào năm 2023, ngày nay đã có ngày càng nhiều người có thể làm ra những thứ tương tự. Nếu SemiAnalysis không tiếp tục tiến lên, người khác sớm muộn cũng sẽ đuổi kịp bằng cùng một công cụ.

Điều minh họa rõ nhất là ví dụ về cách họ thâm nhập vào dịch vụ dữ liệu năng lượng. Trong năm qua, SemiAnalysis đã cố gắng xây dựng một mô hình năng lượng, bởi vì các trung tâm dữ liệu AI ngày càng phụ thuộc vào điện năng. Lưới điện, trạm biến áp, đường dây truyền tải, khoảng trống điện khu vực, tất cả đều sẽ quyết định trung tâm dữ liệu được xây ở đâu, quy mô bao nhiêu và khi nào đi vào hoạt động. Bản thân thị trường dịch vụ dữ liệu năng lượng cũng có quy mô gần 900 triệu đô la, SemiAnalysis luôn muốn thâm nhập, nhưng đội ngũ đã mất một năm và tiến độ không nhanh lắm.

Sau đó, Jeremy, người phụ trách mảng năng lượng và công nghiệp của trung tâm dữ liệu, bắt đầu "nghiện" sử dụng Claude Code. Dylan cho biết, chỉ trong ba tuần, anh ấy đã chi khoảng 6.000 đô la mỗi ngày để sử dụng các công cụ AI, chi phí cao đến mức khó tin. Nhưng kết quả cũng rất ấn tượng: Jeremy đã thu thập dữ liệu về mọi nhà máy điện, mọi đường dây truyền tải trên một mức điện áp nhất định ở Mỹ, đồng thời kết nối một lượng lớn nguồn dữ liệu từ phía cầu, tất cả đều từ tài liệu công khai, và cuối cùng đã xây dựng được một bản đồ và bảng điều khiển toàn bộ lưới điện Mỹ.

Hệ thống này có thể hiển thị tình trạng thiếu hụt và dư thừa điện năng ở các vi vùng khác nhau của Mỹ.

SemiAnalysis đã trình diễn sản phẩm này cho một số khách hàng vừa mua dữ liệu trung tâm dữ liệu của họ, vừa tham gia giao dịch năng lượng. Phản ứng đầu tiên của họ là ngạc nhiên: "Các anh mất bao lâu để làm ra cái này? Nó còn tốt hơn một số công ty dữ liệu năng lượng chuyên nghiệp." Khi hỏi sâu hơn, những công ty đó có thể có hàng trăm nhân viên và đã hoạt động suốt một thập kỷ.

Dylan cũng thừa nhận rằng sản phẩm của SemiAnalysis chưa hoàn thiện và ổn định bằng các công ty dữ liệu năng lượng truyền thống. Nhưng ở một số khía cạnh, nó đã nhanh hơn, chi tiết hơn, và thậm chí tốt hơn. Đây là hình thái mới của phương pháp điều tra SemiAnalysis: không chỉ dựa vào một nhà phân tích duy nhất chạy hội nghị, phỏng vấn người, lục tìm tài liệu, mà là kết hợp dữ liệu công khai, phán đoán kỹ thuật, mạng lưới quan hệ ngành và khả năng lập trình AI, để trong thời gian ngắn tạo ra thứ mà một công ty dữ liệu truyền thống phải mất nhiều năm mới xây dựng được.

Nói cho cùng, điểm hấp dẫn nhất của SemiAnalysis có lẽ nằm ở sự pha trộn độc đáo này.

Một mặt, nó giống như một cơ quan tình báo nghiêm túc đến mức lạnh lùng, sử dụng hình ảnh vệ tinh, giấy phép xây dựng, vận đơn hàng hải, phỏng vấn chuỗi cung ứng, lập trình AI và thử nghiệm kỹ thuật để ghép nên bản đồ thực tế của thế giới hạ tầng AI; mặt khác, người sáng lập Dylan Patel lại luôn mang chút tinh nghịch của một "dân bản địa Internet".

Khi phóng viên của The Information đến văn phòng của Dylan ở San Francisco để phỏng vấn, Dylan tiết lộ rằng anh ta dùng chung văn phòng với Dwarkesh Patel. Dwarkesh là người dẫn chương trình podcast nổi tiếng "Dwarkesh Podcast", cả hai là bạn bè, bạn cùng phòng, và cũng là đồng nghiệp văn phòng. Họ còn sống chung với nhà nghiên cứu của Anthropic, Sholto Douglas, tại khu Noe Valley, San Francisco.

Nhưng Dylan bất ngờ đổi chủ đề, nói rằng trong văn phòng không chỉ có anh ta và Dwarkesh, mà còn có người thứ ba. Phóng viên hỏi là ai, nhưng anh ta từ chối trả lời: "Chúng ta chơi một trò chơi nhé, tự anh điều tra đi."

Để khai thác thông tin, phóng viên của The Information đành phải chơi trò thám tử với Dylan, và kết quả cuối cùng không làm ai thất vọng.

Người cùng làm việc trong văn phòng với Dylan còn có Leopold Aschenbrenner, cựu nhà nghiên cứu của OpenAI, người sau đó thành lập quỹ đầu tư AGI của riêng mình mang tên Situational Awareness, biến 200 triệu USD thành 5,5 tỷ USD trong vòng một năm, trở thành "thần cổ phiếu AI".

Có thể nói, giới AI đỉnh cao vẫn còn quá nhỏ bé.

Tài liệu tham khảo:

1. The Information, 《Vừa là nhà phân tích vừa là nhà đầu tư: Chàng trai 29 tuổi này đang gia tăng ảnh hưởng trong lĩnh vực AI》；

2. Dr. Ian Cutress, 《Dylan Patel's SemiAnalysis Đang Bị Kiện》, More Than Moore (Substack)；

3. Hồ sơ công khai của Tòa án Tối cao Quận San Francisco, Số vụ án CGC-26-635328；

4. SemiAnalysis, 《Tranh luận về DeepSeek: Vị thế dẫn đầu của Trung Quốc về chi phí, chi phí đào tạo thực tế, tác động biên lợi nhuận của mô hình đóng》；

5. SemiAnalysis, 《MI300X so với H100 so với H200》；

6. EE Times, 《Bài phát biểu chính tại GTC 2026: Trường tồn cùng Vua suy luận》；

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