Trọng tâm đầu tư vào AI chuyển từ quy mô CAPEX sang hiệu quả năng suất

Nhà nghiên cứu Hana Securities Lee Young-joo cho biết vào ngày 25 rằng hiệu suất đầu tư cho AI hiện quan trọng ngang với quy mô chi tiêu vốn (CAPEX), khi thị trường chuyển trọng tâm từ “đã chi bao nhiêu” sang “khoản chi có tạo ra giá trị hay không”. Chỉ số chi phí token LLM của Bloomberg, đo chi phí trung bình để xử lý 1 triệu token suy luận, đã giảm từ mức cao nhất trong 5-6 tháng về các mức gần đây tương đương 3-4 tháng, cho thấy mức tăng hiệu quả nhờ tối ưu hóa mô hình và cắt giảm giá. Theo Exponential View, doanh thu liên quan đến AI không bao gồm Trung Quốc đã vượt chi phí khấu hao của các trung tâm dữ liệu và chip AI đang hoạt động trong 2 quý liên tiếp, cho thấy hạ tầng hiện có bắt đầu tạo ra lợi nhuận. Sự chuyển dịch về năng suất này tác động đến toàn bộ hệ sinh thái AI: việc các siêu nhà cung cấp tiếp tục đầu tư phụ thuộc vào lợi nhuận, từ đó duy trì tăng trưởng cho các công ty bán dẫn, trung tâm dữ liệu, điện và mạng lưới gắn kết trong chuỗi cung ứng AI.

Thị trường chuyển trọng tâm từ quy mô CAPEX sang hiệu quả đầu tư

CAPEX đầu tư AI của các siêu nhà cung cấp tiếp tục tăng, với việc Morgan Stanley gần đây nâng dự báo đầu tư dài hạn. Lee cho biết trọng tâm của thị trường đang chuyển dịch: trước đây câu hỏi là CAPEX sẽ tăng thêm bao nhiêu, nhưng hiện ưu tiên là mức độ đầu tư đó được sử dụng hiệu quả ra sao và liệu có đủ tính khả thi về kinh tế để duy trì các khoản đầu tư trong tương lai hay không. Sự thay đổi này tác động trực trực tiếp tới nhà đầu tư mảng bán dẫn và điện, vì hệ sinh thái AI vận hành như một “đai” liên kết — dự báo tăng trưởng của các công ty bán dẫn, trung tâm dữ liệu, điện và mạng lưới dựa trên giả định rằng các siêu nhà cung cấp sẽ tiếp tục chi tiêu. Nếu các siêu nhà cung cấp “siết hầu bao”, câu chuyện tăng trưởng của cả ngành sẽ suy yếu. Ngược lại, nếu các siêu nhà cung cấp tạo ra đủ doanh thu từ mảng kinh doanh AI, khoản doanh thu đó lại tài trợ cho các khoản đầu tư tiếp theo, chảy ngược về lợi nhuận của các công ty bán dẫn và điện.

Chỉ số chi phí token của Bloomberg giảm từ đỉnh 5-6 tháng xuống mức 3-4 tháng

Chỉ số chi phí token LLM của Bloomberg, theo dõi chi phí trung bình để xử lý 1 triệu token suy luận, đã đạt đỉnh trong 5-6 tháng và gần đây giảm xuống mức tương đương 3-4 tháng. Mức giảm này không có nghĩa là mọi người dùng AI ít hơn; thay vào đó phản ánh hiệu quả mang tính cấu trúc: người dùng chọn các mô hình rẻ hơn phù hợp với từng tác vụ cụ thể, tối ưu quy trình suy luận và hưởng lợi từ việc giá mô hình giảm, giúp cung cấp cùng mức dịch vụ với chi phí thấp hơn. Lee ví von điều này như một nhà hàng duy trì lượng khách tương tự nhưng cải thiện quy trình bếp và giảm chi phí nguyên liệu để tăng biên lợi nhuận — doanh thu có thể không tăng, nhưng lợi nhuận thì có.

Doanh thu AI vượt chi phí khấu hao trong 2 quý liên tiếp

Exponential View cho biết doanh thu liên quan đến AI không bao gồm Trung Quốc đã vượt chi phí khấu hao của các trung tâm dữ liệu và chip bán dẫn AI đang hoạt động trong 2 quý liên tiếp. Con số này chưa tính đến chi phí xây dựng trung tâm dữ liệu trong tương lai hoặc chi phí mua thêm GPU, nhưng cho thấy hạ tầng hiện có bắt đầu trang trải chi phí của chính nó. Microsoft nêu nhu cầu đối với dịch vụ AI trên Azure và Copilot là động lực thúc đẩy tăng trưởng đám mây, trong khi Alphabet xác định nhu cầu về các sản phẩm AI và hạ tầng AI là động lực chính cho tăng trưởng Google Cloud. Dù chưa đạt được mức thu hồi đầu tư đầy đủ, AI hiện đang đóng góp hữu hình vào doanh thu và cải thiện dòng tiền.

Meta xem xét thuê tài nguyên tính toán từ các đám mây bên ngoài

Meta đang mở rộng năng lực tính toán của chính mình thông qua các trung tâm dữ liệu mới, đồng thời cũng khám phá việc thuê một số tài nguyên tính toán từ các đám mây bên ngoài. Cách tiếp cận này tối đa hóa mức sử dụng của hạ tầng hiện có và tạo ra một nguồn doanh thu mới. Nếu hạ tầng có thể tạo ra doanh thu bên ngoài, năng lực duy trì cho các khoản đầu tư trong tương lai sẽ tăng tương ứng. Lee kết luận rằng sự chú ý của thị trường sẽ chuyển từ bản thân quy mô đầu tư cho AI sang “hiệu suất đầu tư”, và nếu các siêu nhà cung cấp đạt được hiệu quả chi phí và lợi nhuận, chu kỳ đầu tư của hệ sinh thái AI trên các mảng bán dẫn, trung tâm dữ liệu, điện và mạng lưới sẽ vững chắc hơn.

FAQ

Hana Securities đã nói gì về đầu tư AI vào ngày 25?
Nhà nghiên cứu Hana Securities Lee Young-joo cho biết vào ngày 25 rằng hiệu suất đầu tư cho AI hiện quan trọng ngang với quy mô CAPEX, khi thị trường chuyển trọng tâm từ “đã chi bao nhiêu” sang “khoản chi có tạo ra giá trị hay không”.

Vì sao chỉ số chi phí token LLM của Bloomberg giảm?
Chỉ số chi phí token LLM của Bloomberg giảm từ mức cao nhất trong 5-6 tháng xuống mức gần đây tương đương 3-4 tháng do người dùng chọn các mô hình rẻ hơn cho các tác vụ cụ thể, tối ưu quy trình suy luận và hưởng lợi từ giá mô hình giảm, giúp cung cấp cùng mức dịch vụ với chi phí thấp hơn.

Doanh thu AI so với chi phí hạ tầng như thế nào?
Theo Exponential View, doanh thu liên quan đến AI không bao gồm Trung Quốc đã vượt chi phí khấu hao của các trung tâm dữ liệu và chip bán dẫn AI đang hoạt động trong 2 quý liên tiếp, cho thấy hạ tầng hiện có bắt đầu trang trải chi phí của chính nó.