Phân chia lợi nhuận AI: 100 đô la của các công ty mô hình tạo ra 35-40 đô la cho các gã khổng lồ đám mây

Phân chia lợi nhuận AI: 100 đô la của các công ty mô hình tạo ra 35-40 đô la cho các gã khổng lồ đám mây

TREE NEWS đưa tin: Trong một báo cáo mới về kinh tế đơn vị từ Barclays (ngày 28 tháng 8), các nhà phân tích tiết lộ một thực tế tài chính rõ ràng: cứ mỗi 100 đô la mà một công ty mô hình AI kiếm được, 35-40 đô la chảy vào AWS, Azure và GCP dưới dạng phí tính toán suy luận. Các nhà cung cấp đám mây sau đó thu về 10-20 đô la lợi nhuận hoạt động, tương ứng với biên lợi nhuận hoạt động 35-45%. Báo cáo này, do Ross Sandler chấp bút, phân tích cấu trúc chi phí và khả năng sinh lời của ngành AI, mang đến cái nhìn hiếm hoi về cơ chế tài chính đằng sau sự bùng nổ AI.

Điều gì đã xảy ra

Báo cáo mô hình hóa hai phòng thí nghiệm tiên phong giả định—’Phòng thí nghiệm A’ với 70% doanh thu từ API và 30% từ đăng ký, và ‘Phòng thí nghiệm B’ với tỷ lệ ngược lại. Nó cho thấy doanh thu từ API về bản chất mang lại biên lợi nhuận suy luận cao hơn so với đăng ký. Phòng thí nghiệm A cho thấy biên lợi nhuận gộp điều chỉnh khoảng 55%, trong khi Phòng thí nghiệm B thấp hơn ở mức ~38%, khoảng cách 17 điểm do ghi nhận doanh thu và chia sẻ doanh thu đối tác. Barclays so sánh điều này với Uber so với Lyft, nơi các lựa chọn kế toán che giấu hiệu suất thực sự. Hơn nữa, biên lợi nhuận suy luận cho các sản phẩm trả phí đã tăng vọt từ mức thấp ở tuổi teen vào năm 2025 lên 50-65%+ vào năm 2026, cải thiện 30-50 điểm so với cùng kỳ năm trước, được thúc đẩy bởi việc áp dụng doanh nghiệp và quy trình tác nhân trở thành sản phẩm ‘phải mua’.

Phân tích tác động thị trường

Cổ phiếu: Báo cáo này là con dao hai lưỡi đối với các nhà đầu tư công nghệ. Một mặt, nó làm nổi bật khả năng sinh lời của các nhà cung cấp hạ tầng AI như Amazon, Microsoft và Alphabet, những công ty có bộ phận đám mây đang thu về doanh thu AI biên lợi nhuận cao. Mặt khác, nó chỉ ra rằng các công ty mô hình AI—bao gồm cả các công ty tư nhân như OpenAI và Anthropic—vẫn phụ thuộc nhiều vào các đối tác đám mây, điều này có thể làm giảm định giá IPO cuối cùng của họ. Đối với các cổ phiếu AI giao dịch công khai, sự thu hẹp biên lợi nhuận dự kiến khi cạnh tranh gay gắt có thể gây áp lực lên ước tính thu nhập dài hạn.

Trái phiếu: Khả năng sinh lời được cải thiện của các phòng thí nghiệm AI có thể làm giảm nhu cầu tài trợ bằng nợ của họ, nhưng chi tiêu vốn khổng lồ cho tính toán (đào tạo và suy luận) có thể khiến việc phát hành trái phiếu của các gã khổng lồ đám mây vẫn ở mức cao. Các nhà đầu tư tín dụng nên chú ý đến đòn bẩy tăng lên của các công ty AI khi họ mở rộng quy mô, mặc dù dòng tiền ổn định của các nhà cung cấp đám mây hỗ trợ hồ sơ tín dụng của họ.

Tiền điện tử: Trọng tâm của báo cáo về cơ sở hạ tầng đám mây tập trung nhấn mạnh sự thống trị của các nhà cung cấp truyền thống, nhưng nó cũng làm nổi bật tiềm năng của các mạng tính toán phi tập trung để phá vỡ mô hình này. Các dự án tiền điện tử cung cấp thị trường GPU hoặc giao thức suy luận có thể thu hút nhu cầu lan tỏa, đặc biệt nếu biên lợi nhuận đám mây thu hút sự cạnh tranh. Tuy nhiên, không có phản ứng ngay lập tức của thị trường tiền điện tử nào được mong đợi từ riêng báo cáo này.

Hàng hóa: Sự gia tăng nhu cầu tính toán AI, đặc biệt là cho suy luận, trực tiếp thúc đẩy tiêu thụ điện và xây dựng trung tâm dữ liệu. Điều này hỗ trợ nhu cầu khí tự nhiên (các nhà máy điện đỉnh), đồng (dây điện) và đất hiếm (chất bán dẫn). Dự báo của báo cáo về doanh thu của phòng thí nghiệm AI tăng từ 7 tỷ đô la vào năm 2024 lên 137 tỷ đô la vào năm 2026 và 690 tỷ đô la vào năm 2028 ngụ ý nhu cầu hàng hóa bền vững, mặc dù các cải thiện hiệu quả có thể làm giảm quỹ đạo.

Tiền tệ: Sự bùng nổ AI mang lại lợi ích không tương xứng cho đồng đô la Mỹ, vì hầu hết các phòng thí nghiệm AI hàng đầu và nhà cung cấp đám mây đều có trụ sở tại Mỹ. Dòng vốn tăng vào tài sản công nghệ Mỹ và lợi nhuận hồi hương có thể hỗ trợ đồng đô la. Tuy nhiên, nếu tăng trưởng AI chuyển sang các khu vực có năng lượng rẻ hơn (ví dụ: Trung Đông cho tính toán), chúng ta có thể thấy các hiệu ứng ngoại hối cục bộ.

Tại sao nó quan trọng đối với nhà đầu tư

Báo cáo này cung cấp một khuôn khổ quan trọng để hiểu chuỗi giá trị AI. Đối với các nhà đầu tư, nó làm nổi bật ba điểm chính: 1) Các nhà cung cấp đám mây là ‘cuốc và xẻng’ của AI, với các dòng doanh thu biên lợi nhuận cao biện minh cho định giá cao cấp; 2) Các công ty mô hình AI, mặc dù biên lợi nhuận tăng vọt, phải đối mặt với áp lực chi phí cơ cấu từ sự phụ thuộc vào đám mây và cạnh tranh, khiến khả năng sinh lời dài hạn của họ không chắc chắn; 3) Sự chuyển dịch từ ưu thế đào tạo sang suy luận (chi phí đào tạo giảm từ 96% doanh thu năm 2024 xuống 30% vào năm 2028) sẽ cải thiện dòng tiền của các phòng thí nghiệm AI, có khả năng giúp họ tự chủ hơn và ít phụ thuộc hơn vào các đối tác đám mây. Điều này có thể định hình lại bối cảnh cạnh tranh, với những tác động đến thị phần đám mây và định giá cổ phiếu AI.

Những điểm chính

• Các gã khổng lồ đám mây là những người hưởng lợi chính từ kinh tế đơn vị của AI, với biên lợi nhuận hoạt động 35-45% trên doanh thu liên quan đến AI.
• Biên lợi nhuận suy luận của các phòng thí nghiệm AI đang ở mức cao theo chu kỳ, nhưng hãy mong đợi sự quay trở lại mức trung bình khi cạnh tranh nóng lên.
• Chú ý đến sự khác biệt trong ghi nhận doanh thu khi so sánh tài chính của các công ty AI.
• Quá trình chuyển đổi sang khối lượng công việc nặng về suy luận sẽ thay đổi cán cân quyền lực giữa các phòng thí nghiệm AI và các nhà cung cấp đám mây.