Hãy xem xét 10 ngày qua: Một mô hình miễn phí có tên Ox Alpha xuất hiện trên mạng, với hiệu suất gần chạm đến giới hạn của những gì AI có thể làm, và thậm chí không ai đứng ra nhận đã xây dựng nó. OpenAI đã giảm giá mô hình hàng đầu của mình lần thứ ba trong khoảng một tháng. Trong khi đó, chỉ số giá token mà chuyên mục này đã cảnh báo từ tháng 7 vẫn tiếp tục trượt dốc. Trí tuệ, với tư cách là một sản phẩm, đang giảm giá theo thời gian thực.

Tự bản thân nó, điểm cuối cùng này không phải là một dấu hiệu cảnh báo nghiêm trọng như người ta vẫn thường nghĩ. Chỉ số Chi tiêu Token LLM của Silicon Data kết hợp cả giá cả và mức độ sử dụng, và nhà sản xuất gọi nó là một chỉ báo cho những gì người mua sẵn sàng trả, chứ không đơn thuần là một mức giá.

Về cơ bản hơn, giá giảm là cách các công nghệ mới chinh phục thế giới, và mỗi thế hệ chip đều cắt giảm chi phí sản xuất một token nhanh hơn nhiều so với tốc độ các nhà cung cấp giảm giá bán. Vấn đề chỉ bắt đầu khi phép toán đảo ngược, khi giá bán của AI giảm nhanh hơn chi phí để xây dựng nó.

Thị trường bán dẫn đang bước vào một giai đoạn thiếu hụt nguồn cung mang tính cấu trúc, từ xưởng đúc chip đến bộ nhớ, cho thấy giá điện toán sẽ tiếp tục ở mức cao. Một số khách hàng lớn nhất của Nvidia đã được thông báo rằng giá các máy chủ chứa chip AI của hãng sẽ tăng hơn 15% đối với nhiều hệ thống được giao vào đầu năm tới, theo tin từ Bloomberg News. Tuần qua, công ty đã đưa ra một triển vọng doanh thu lạc quan, kỳ vọng doanh thu sẽ tăng khoảng 70% trong năm tài chính 2028.

Samsung Electronics đã tăng giá một số dịch vụ sản xuất chip tiên tiến theo hợp đồng lên tới 15% cho các đơn hàng mới và đang khóa tới 70% công suất bộ nhớ của mình vào các hợp đồng nhiều năm với các khách hàng trung tâm dữ liệu. Chủ tịch của SK Group đã cảnh báo rằng tình trạng thiếu hụt bộ nhớ sẽ trở nên tồi tệ hơn vào năm 2027, ngay cả khi SK Hynix đang khám phá mô hình liên doanh để tài trợ cho các nhà máy mới. Sản phẩm thì giảm giá trong khi nguyên vật liệu bị phân bổ và định giá lại theo hướng tăng lên. Đó chính là lúc phép toán đảo ngược.

Phía lạc quan có một lập luận phản bác sắc bén cho điều này: số lượng. Trí tuệ rẻ hơn đồng nghĩa với việc nó được tiêu thụ nhiều hơn. Tỉ lệ doanh nghiệp Mỹ trả tiền cho AI đang tiến gần đến 60% và chi tiêu đã tăng hơn ba lần ở mọi cấp độ phân phối. Ba nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn đã ghi nhận doanh thu đám mây tổng hợp khoảng 106 tỉ USD trong quý trước, tăng hơn 40% trong một năm. Ramp ước tính chi tiêu của những công ty chi mạnh nhất là 7.400 USD cho mỗi nhân viên hàng tháng, con số này nghe có vẻ cao, trong khi mức trung vị của các công ty là khoảng 12 USD, một con số hoàn toàn hợp lý. Theo lập luận này, việc giá giảm chính là mô hình kinh doanh, chứ không phải là mối đe dọa đối với nó.

Điều này đưa chúng ta đến câu hỏi mà độc giả đã đặt ra nhiều nhất sau bài viết tháng trước: Lợi nhuận chính xác nằm ở đâu? Một nghiên cứu của Milos Maricic, người sáng lập công ty tư vấn AI Maximand, đã đi tìm câu trả lời trong một lĩnh vực mà câu chuyện về năng suất lẽ ra phải dễ chứng minh: Công việc văn phòng dựa trên văn bản và con số. Trong 919 cuộc họp báo cáo kết quả kinh doanh của 60 công ty tài chính lớn nhất niêm yết tại Mỹ trong ba năm, cứ năm cuộc họp thì có bốn cuộc đề cập đến AI và hơn một nửa thảo luận về chi phí của nó. Chỉ có một công ty nêu bật được lợi nhuận bằng đô la thực tế từ việc sử dụng AI, với tổng cộng khoảng 19 triệu USD. Những lợi ích được quảng cáo tại các ngày hội nhà đầu tư và trên truyền hình hiếm khi tồn tại được khi đối mặt với một cuộc họp báo cáo kết quả kinh doanh.

"Sau ba năm xây dựng AI, các công ty mua công nghệ này vẫn không thể đưa ra một con số đô la cụ thể cho lợi ích thu về," ông Maricic nói.

Thị trường tín dụng đang cho thấy sự lo lắng ngày càng tăng xung quanh việc tài trợ cho cơ sở hạ tầng AI. Broadcom đang đàm phán để huy động hơn 60 tỉ USD nợ để tài trợ cho chip AI, theo tin đăng tuần trước của Bloomberg News. Đây là một phần của làn sóng vay nợ ngày càng rộng để đặt cược vào nhu cầu điện toán trong tương lai. Thị trường tín dụng đã bắt đầu tính phí cho những nghi ngờ của mình. Chi phí bảo hiểm cho khoản nợ của Broadcom cao hơn khoảng 80 điểm cơ bản so với tháng 1, và mức chênh lệch này đang tăng tốc.

"Nếu bạn gán bất kỳ xác suất nào cho việc các công ty cuối cùng không thể tài trợ cho mọi thứ họ dự định xây dựng, câu trả lời sẽ là hoặc cần thêm vốn chủ sở hữu hoặc giảm chi tiêu vốn. Cả hai đều không xứng đáng với một hệ số định giá cao hơn," Rich Privorotsky, người đứng đầu bộ phận giao dịch one-delta châu Âu của Goldman Sachs Group viết. "Chưa có ai cắt giảm con số EPS hay tuyên bố sẽ chi tiêu ít đi 1 USD... thị trường cổ phiếu đơn giản là đang định giá cho một biên độ kết quả rộng hơn."

Dòng cuối cùng đó tóm tắt cả mùa hè. Các ước tính tiếp tục tăng và các hệ số định giá tiếp tục co lại. Đó là điều một thị trường làm khi nó ngừng tranh luận về việc liệu cỗ máy có hoạt động hay không và chuyển trọng tâm sang việc ai sẽ là người được trả tiền cho nó. Báo cáo kết quả kinh doanh của Nvidia đã mang lại một chút nhẹ nhõm với lưu ý rằng công ty đã cảnh báo về khả năng biên lợi nhuận bị thu hẹp khi chi phí bộ nhớ tăng.

Lập luận lạc quan tập trung vào số lượng vẫn tồn tại sau tất cả những điều này. Tỉ lệ chấp nhận tiếp tục tăng, và các con số lợi nhuận vẫn có thể xuất hiện trong các cuộc họp báo cáo kết quả kinh doanh giống như lợi nhuận thương mại điện tử đã từng làm - muộn màng nhưng khổng lồ. Khi đó, trí tuệ giá rẻ sẽ là cơ chế chi trả cho mọi thứ, bao gồm cả các khoản nợ.

Nhưng mọi thứ cũng có thể dễ dàng đi chệch hướng. Một sản phẩm giảm giá với tốc độ này, được xây dựng từ các yếu tố đầu vào được định giá cho sự khan hiếm, được tài trợ bằng đòn bẩy ngày càng đắt đỏ và bán cho những khách hàng chưa thể đo lường được nó kiếm về cho họ bao nhiêu, đòi hỏi rất nhiều bộ phận chuyển động phải khớp với nhau.

Vào tháng 7, đây là câu chuyện về việc liệu sức mạnh định giá của AI có được duy trì hay không. Bằng chứng mới cho thấy nó đang bị bào mòn từ cả hai phía, với việc người mua gây áp lực về giá trong khi nhà cung cấp định giá lại các yếu tố đầu vào. Phản ứng của thị trường không phải là hoảng loạn hay tin tưởng, mà chỉ là một khoản bù rủi ro ngày càng tăng để bù đắp cho sự không chắc chắn. Đó chưa phải là một phán quyết, mà là một sự thừa nhận rằng phán quyết sắp đến.