Chuyện gì đã xảy ra: Quan điểm lạc quan của a16z về ‘nhu cầu vô hạn’ của AI
TREE NEWS đưa tin: Trong một cuộc thảo luận nội bộ gần đây, đối tác của a16z, Anish Acharya, đã đưa ra một quan điểm trái ngược với câu chuyện ‘bong bóng AI’ đang lan rộng. Ông lập luận rằng thị trường hiện tại được đặc trưng bởi ‘nhu cầu gần như vô hạn và nguồn cung cực kỳ hạn chế’, chỉ ra một tín hiệu bất thường: giá thuê theo giờ của các GPU không thuộc nhóm tiên phong như B200 đang tăng, chứ không giảm như dự kiến trong một chu kỳ công nghệ bình thường. Theo ông, đây là bằng chứng trực tiếp cho thấy nguồn cung sức mạnh tính toán AI bị hạn chế nghiêm trọng trong khi nhu cầu vẫn không thể thỏa mãn. Acharya cũng nhấn mạnh sự trưởng thành của các mô hình mã nguồn mở, mà ông tin rằng đang mở đường cho một thời kỳ phục hưng trong các ứng dụng AI hướng tới người tiêu dùng—một lĩnh vực đã phải vật lộn với chi phí thu hút khách hàng cao cho đến nay.
Tác động thị trường: Tại sao điều này quan trọng đối với cổ phiếu, trái phiếu, tiền điện tử và hơn thế nữa
Cổ phiếu (Công nghệ & AI)
- Lạc quan cho hạ tầng AI: Giá thuê GPU tăng cho thấy nhu cầu mạnh mẽ về sức mạnh tính toán, tích cực cho Nvidia, AMD và các nhà cung cấp đám mây như AWS, Azure và Google Cloud. Nó cũng hỗ trợ mô hình kinh doanh của các startup AI dựa vào việc bán quyền truy cập tính toán.
- Lo ngại cho AI SaaS: Quan điểm của Acharya rằng các tác nhân mã AI thuần túy sẽ không dễ dàng thay thế các hệ thống doanh nghiệp cốt lõi (như SAP) cho thấy triển vọng thận trọng hơn cho các công ty phần mềm AI nhắm vào các quy trình kinh doanh có độ chính xác cao. Tuy nhiên, ‘mô hình kế toán ROI’ của ông ngụ ý rằng các nhà cung cấp mô hình tiên phong (OpenAI, Anthropic) vẫn có thể định giá cao cho các trường hợp sử dụng tạo doanh thu.
- Sự hồi sinh của ứng dụng tiêu dùng: Ý tưởng về ‘phần mềm xa xỉ’ với giá 200 đô la/tháng trở lên có thể mang lại lợi ích cho các công ty công nghệ tiêu dùng tích hợp AI thành công, tạo ra các nguồn doanh thu biên lợi nhuận cao mới.
Trái phiếu & Vĩ mô
- Nếu nhu cầu AI mạnh như Acharya gợi ý, nó có thể duy trì chi tiêu vốn lớn của các gã khổng lồ công nghệ, có khả năng thúc đẩy tăng trưởng kinh tế và áp lực lạm phát. Điều này có thể dẫn đến lợi suất cao hơn trên trái phiếu kho bạc dài hạn, khi các nhà đầu tư định giá sức mạnh tiếp tục của lĩnh vực công nghệ.
- Ngược lại, nếu bong bóng AI vỡ, nó có thể gây ra sự kiện rủi ro, đẩy lợi suất xuống thấp hơn khi các nhà đầu tư chạy đến nơi an toàn.
Tiền điện tử & Token AI
- Mặc dù câu chuyện này không trực tiếp về tiền điện tử, nhưng việc nhấn mạnh vào nguồn cung GPU hạn chế củng cố câu chuyện cho các mạng lưới tính toán phi tập trung (ví dụ: Render, Akash) nhằm cung cấp quyền truy cập GPU thay thế. Các dự án này có thể nhận được sự quan tâm tăng lên như một biện pháp phòng ngừa cho các nút thắt cổ chai đám mây tập trung.
- Các dự án tiền điện tử tập trung vào AI (như Bittensor) có thể hưởng lợi từ luận điểm đầu tư AI rộng hơn, nhưng do thiếu góc độ tiền điện tử trực tiếp, tác động là gián tiếp.
Hàng hóa
- Nhu cầu tính toán AI tăng làm tăng tiêu thụ điện, có thể thúc đẩy nhu cầu khí đốt tự nhiên (nguồn năng lượng chính cho trung tâm dữ liệu) và có thể cả đồng (cho cơ sở hạ tầng điện). Đây là xu hướng cấu trúc dài hạn hơn là động lực giá ngắn hạn.
Tiền tệ
- Đô la Mỹ có thể nhận được hỗ trợ nếu đầu tư AI tiếp tục thu hút vốn toàn cầu vào thị trường công nghệ Mỹ. Tuy nhiên, bất kỳ lợi ích năng suất nào do AI mang lại cũng có thể dẫn đến đồng đô la mạnh hơn theo thời gian, vì Mỹ dẫn đầu về đổi mới AI.
Những điểm chính cho nhà đầu tư
- Đừng sợ bong bóng—hãy sợ bỏ lỡ sức mạnh tính toán: Sự mất cân bằng cung cầu trong phần cứng AI là có thật. Các nhà đầu tư nên xem xét tiếp xúc với các công ty sở hữu hoặc cung cấp cơ sở hạ tầng vật lý cho AI.
- Phân biệt giữa AI ‘tiên phong’ và ‘hàng hóa’: Không phải tất cả các mô hình AI đều như nhau. Khung của Acharya cho thấy các mô hình tiên phong có giá cao sẽ thống trị các nhiệm vụ giá trị cao, trong khi các mô hình mã nguồn mở hiệu quả về chi phí sẽ thắng trong các chức năng văn phòng hỗ trợ. Sự khác biệt này sẽ quyết định người thắng và kẻ thua trong đầu tư.
- Theo dõi các ứng dụng AI tiêu dùng: Sự kết hợp giữa các mô hình mã nguồn mở rẻ và mức sẵn sàng chi trả cao của người dùng (lên tới 200 đô la/tháng) có thể mở ra một làn sóng ứng dụng tiêu dùng mới. Hãy tìm các startup có thể đóng gói AI thành trải nghiệm ‘xa xỉ’.
- Hào chắn tích hợp đang chết dần: Các công ty dựa vào tích hợp phần mềm phức tạp như một rào cản cạnh tranh (ví dụ: nhà cung cấp ERP kế thừa) có thể bị phá vỡ bởi các tác nhân mã AI. Đây là rủi ro cho các công ty hiện tại và cơ hội cho những kẻ phá vỡ.
