Làm thế nào người bình thường có thể chia sẻ một phần trong làn sóng vốn của thời đại AI

区块律动BlockBeats

特邀专栏作者

2026-03-16 11:00

Bài viết này có khoảng 10295 từ, đọc toàn bộ bài viết mất khoảng 15 phút

Tất cả mọi người đều đang nói về ứng dụng AI, nhưng những người thực sự kiếm tiền là những người bán "xẻng".

Tóm tắt AI

Mở rộng

Quan điểm cốt lõi: Chuỗi giá trị của ngành công nghiệp AI được thể hiện dưới dạng năm lớp công nghệ: năng lượng, chip, điện toán đám mây, mô hình và ứng dụng. Hiện tại, phần lớn vốn đang chảy vào cơ sở hạ tầng cấp thấp (ba lớp đầu tiên), chứ không phải các ứng dụng bề mặt mà công chúng quan tâm; lợi nhuận thực sự cũng tập trung ở lớp cơ sở hạ tầng, tạo thành mô hình "doanh thu chảy lên trên, vốn lắng đọng xuống dưới".
Yếu tố then chốt:
1. Dòng vốn chảy vào cơ sở hạ tầng: Dự kiến đến năm 2026, chi tiêu vốn của bốn nhà sản xuất đám mây lớn sẽ đạt 6500-7000 tỷ USD, trong đó khoảng 75% (4500 tỷ) được đầu tư vào cơ sở hạ tầng AI, như trung tâm dữ liệu, chip và hệ thống điện.
2. Lớp mô hình tăng trưởng cao, tiêu hao lớn: Doanh thu hàng năm của OpenAI tăng gấp 10 lần trong hai năm lên 200 tỷ USD, nhưng dự kiến sẽ đốt 170 tỷ USD vào năm 2026, chi phí suy luận cao, lợi nhuận bị chi phí tính toán cơ bản ép xuống.
3. Lớp cơ sở hạ tầng tập trung cao và có lợi nhuận: Nvidia chiếm khoảng 92% thị phần GPU AI, tỷ suất lợi nhuận gộp gần 75%; TSMC độc quyền khoảng 70% sản xuất chip; ASML là nhà cung cấp máy quang khắc EUV duy nhất.
4. So sánh với mô hình lịch sử: Sự phát triển AI hiện tại tương tự như cuộc cách mạng điện và thời kỳ đầu của internet, những người tạo ra của cải sớm nhất là những người xây dựng cơ sở hạ tầng "bán xẻng", chứ không phải là ứng dụng cuối cùng.
5. Lớp ứng dụng cạnh tranh khốc liệt nhưng lợi nhuận mỏng: Quy mô thị trường của lớp ứng dụng rất lớn nhưng hiện tại lợi nhuận mỏng nhất, cạnh tranh không chắc chắn nhất, các công ty có hào rào dữ liệu độc đáo có thể chiến thắng cuối cùng.
6. Rủi ro chính: Bao gồm phân bổ vốn sai lệch (đầu tư khổng lồ có thể không được hỗ trợ bởi tăng trưởng doanh thu), chuỗi cung ứng tập trung cao (rủi ro bị ảnh hưởng bởi địa chính trị, v.v.) và các mô hình mã nguồn mở hiệu quả (như DeepSeek) có thể làm suy yếu logic đầu tư cơ sở hạ tầng.

Tiêu đề gốc: If you don't understand AI by the end of this, the next decade will confuse you

Tác giả gốc: Anish Moonka

Biên dịch: Peggy, BlockBeats

Lời người biên tập: Khi mọi người nói về AI, sự chú ý thường tập trung vào những nơi dễ thấy nhất: chatbot, trợ lý AI và các ứng dụng mới. Tuy nhiên, đằng sau những sản phẩm này, một sự tái cấu trúc công nghiệp sâu hơn đang diễn ra. Từ điện lực, chip đến trung tâm dữ liệu, rồi đến mô hình và ứng dụng, AI thực chất là một chồng công nghệ được cấu thành bởi nhiều lớp cơ sở hạ tầng, và dòng chảy của vốn cùng lợi nhuận phức tạp hơn nhiều so với những gì thấy trên bề mặt.

Bài viết này xuất phát từ góc nhìn "Cấu trúc năm lớp của AI", hệ thống hóa chuỗi giá trị này: Tại sao hàng nghìn tỷ USD đang đổ vào năng lượng, chip và cơ sở hạ tầng đám mây; Tại sao các công ty mô hình vẫn đang đốt tiền khủng khiếp trong khi tăng trưởng nhanh chóng; Và trong cuộc cách mạng công nghệ này, giá trị thực sự có thể tập trung trước tiên ở những khâu nào.

Bằng cách so sánh AI với các chu kỳ lịch sử như cách mạng điện lực, xây dựng cơ sở hạ tầng internet, tác giả cố gắng trả lời một câu hỏi then chốt: Trong làn sóng công nghệ có thể định hình lại cấu trúc công nghiệp toàn cầu này, vốn đang chảy về đâu, và người bình thường nên tham gia vào cơ hội tài sản AI này như thế nào.

Dưới đây là nội dung gốc:

Hầu hết mọi người nghĩ AI chỉ là một chatbot.

Tôi có thể hiểu suy nghĩ đó. Bạn mở ChatGPT, yêu cầu nó sửa một email, và nó hoàn thành ngay lập tức. Cảm giác như phép thuật. Vậy là bạn đóng trang lại và nghĩ rằng mình đã hiểu AI là gì. Nhưng điều này giống như bạn dùng thẻ Visa một lần tại nhà hàng, rồi nghĩ rằng mình đã hiểu Visa kiếm tiền như thế nào. Bạn chỉ mới sử dụng sản phẩm, chứ chưa thấy được hệ thống đằng sau.

Phần lớn thời gian năm ngoái, tôi đã cố gắng tìm hiểu lợi nhuận thực sự của AI đang chảy về đâu. Và một sự thật hơi khó xử là: Tôi mất rất lâu để nhận ra mình đã luôn nhìn sai tầng. Tôi đã luôn nhìn vào ChatGPT, Claude, Gemini, những thứ bạn có thể tiếp cận trực tiếp.

Trong khi đó, 7000 tỷ USD đang âm thầm chảy vào một bộ cơ sở hạ tầng khác mà tôi thậm chí không thể gọi tên: những con chip tôi chưa từng nghe, những từ viết tắt của công nghệ đóng gói nghe như bịa đặt, hệ thống làm mát, nhà máy điện. Ở Texas, Iowa, và Hyderabad, một lượng lớn bê tông đang được đổ để xây dựng các trung tâm dữ liệu.

Một năm trước, hầu như không ai xung quanh tôi nói về những điều này. Bây giờ, mọi người đều bắt đầu nói.

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

Tôi muốn dẫn bạn đi qua toàn bộ chuỗi giá trị của AI: bắt đầu từ điện năng cung cấp cho trung tâm dữ liệu, cho đến ứng dụng trong điện thoại của bạn.

Và tôi sẽ giải thích theo cách mà ngay cả khi bạn chưa từng đọc báo cáo thường niên của một công ty đại chúng trong đời, bạn vẫn có thể hiểu được. Tôi sẽ giải thích tất cả thuật ngữ; mỗi nhận định tôi sẽ đưa ra dữ liệu thực tế; và đối với những điều tôi vẫn chưa chắc chắn, tôi cũng sẽ thẳng thắn nói ra, vì thực sự có một số điều như vậy.

Vậy chúng ta bắt đầu thôi.

1. Chiếc bánh năm tầng (Tại sao không ai thảo luận về bốn tầng dưới)

AI là cơ sở hạ tầng. Giống như internet, giống như điện lực, nó cần các nhà máy. — Jensen Huang

Cách hầu hết mọi người hiểu về AI là như thế này: một chiếc máy tính thông minh trả lời câu hỏi.

Điều này giống như nói, internet là "một nơi để xem video". Về mặt kỹ thuật thì không sai, nhưng hoàn toàn bỏ lỡ trọng tâm.

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

Năng lượng (Energy)

Chip (Chips)

Điện toán đám mây (Cloud)

Mô hình (Models)

Ứng dụng (Applications)

Ông gọi toàn bộ hệ thống này là: "Dự án xây dựng cơ sở hạ tầng lớn nhất trong lịch sử nhân loại."

Hãy nghĩ về từ này trước: Cơ sở hạ tầng (Infrastructure).

Đường cao tốc. Lưới điện. Hệ thống cấp nước. Những thứ này giúp nền văn minh hiện đại vận hành, nhưng mọi người thường chỉ chú ý đến chúng khi chúng gặp sự cố.

AI đang trở thành thứ tương tự, vô hình, không thể thiếu, và chi phí xây dựng cực kỳ cao. Tôi gọi toàn bộ cấu trúc này là AI Stack (Chồng công nghệ AI). Nó bao gồm năm tầng, xếp chồng lên nhau, mỗi tầng hỗ trợ tầng trên, và vốn chảy theo hai hướng giữa các tầng này.

Phiên bản đơn giản nhất tôi có thể đưa ra là như thế này:

Năng lượng (Energy), bạn cần điện để chạy máy tính, và là một lượng điện rất lớn.

Chip (Chips), bạn cần bộ xử lý chuyên dụng cho tính toán. Đây không phải là CPU trong máy tính xách tay của bạn.

Đám mây (Cloud), bạn cần những trung tâm dữ liệu khổng lồ như nhà kho, chứa đầy những con chip này, và được kết nối bằng mạng cực kỳ tốc độ cao.

Mô hình (Models), bạn cần phần mềm AI thực sự — "bộ não thông minh" học hỏi các mẫu từ dữ liệu.

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

Bất kỳ cuộc thảo luận nào về AI chỉ tập trung vào tầng thứ năm (ứng dụng), đều bỏ qua đến 80% thực tế. Và nếu bạn là nhà đầu tư, doanh nhân, hoặc chỉ là người muốn hiểu thế giới sẽ đi về đâu, điều thực sự quan trọng là tiền không phân bổ đều giữa năm tầng này. Nó sẽ tập trung, tăng lãi kép, và chảy về một số ít điểm then chốt.

Và ngày nay, những dòng vốn này đang tập trung vào những nơi mà hầu hết mọi người thậm chí không để ý.

2. Theo dõi dòng chảy của vốn (Câu trả lời không nằm ở nơi bạn nghĩ)

Sự chú ý của mọi người hầu như luôn 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 rất dễ khiến người ta nghĩ rằng câu chuyện về AI, có lẽ chỉ là những ứng dụng này.

Nhưng hầu hết mọi người bỏ qua một điều. Đến năm 2026, bốn công ty điện toán đám mây lớn nhất thế giới (Amazon, Microsoft, Google, Meta) dự kiến tổng chi tiêu vốn (CapEx) trong một năm sẽ đạt 6500 đến 7000 tỷ USD.

Đây là con số trong một năm, tổng hợp của bốn công ty.

Con số này tương đương với GDP cả năm của Thụy Sĩ. Và khoảng 75% trong số đó, tức 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 các tòa nhà, chip, cáp quang và mạng, hệ thống làm mát, những thứ hầu như không ai nói đến trong các buổi tiệc cocktail. Điều này chính xác cho thấy tiền đang ở đó.

Bởi vì hãy nghĩ kỹ, trước khi bất kỳ ai có thể sử dụng ChatGPT, phải có người làm một việc: xây dựng một trung tâm dữ liệu lớn bằng một trung tâm mua sắm, sau đó lắp đặt hàng chục nghìn bộ xử lý chuyên dụng bên trong, kết nối chúng bằng thiết bị mạng có giá trị vượt xa vốn hóa thị trường của hầu hết các công ty, rồi cung cấp cho toàn bộ hệ thống một lượng điện đủ để cung cấp cho một thành phố nhỏ. Và phải vận hành như vậy mỗi ngày.

Đây chính là tầng một đến tầng ba: Năng lượng, chip, cơ sở hạ tầng đám mây, đây là những tầng vô hình, và cũng là nơi thực sự triển khai số vốn khổng lồ.

Có người có thể hỏi: "Thế còn OpenAI thì sao? Họ không kiếm được hàng chục tỷ USD rồi sao?"

Đúng vậy.

Đến cuối năm 2025, doanh thu thường xuyên hàng năm (ARR) của OpenAI đã đạt 200 tỷ USD. Trong khi một năm trước đó là 60 tỷ USD, và năm trước nữa chỉ là 20 tỷ USD.

Tăng gấp 10 lần trong hai năm, trong lịch sử kinh doanh của nhân loại, rất ít công ty có thể đạt được tốc độ tăng trưởng doanh thu nhanh như vậy ở quy mô này.

Nhưng vấn đề là, chi phí cũng đáng kinh ngạc không kém.

2025: OpenAI đốt khoảng 90 tỷ USD tiền mặt

2026: Dự kiến đốt 170 tỷ USD

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

2025: 84 tỷ USD

2026 dự kiến: 141 tỷ USD

Theo dự báo hiện tại, OpenAI có thể phải đến năm 2029 hoặc 2030 mới có khả năng đạt dòng tiền dương.

Vậy câu hỏi đặt ra: Số tiền bị đốt này đi đâu?

Câu trả lời là: Chảy xuống dọc theo chồng công nghệ AI.

Chảy về:

Microsoft Azure (Theo thỏa thuận, OpenAI cần trả 20% doanh thu cho Microsoft trước năm 2032)

GPU của Nvidia