AI quá đắt đỏ: Tại sao mô hình kinh tế trí tuệ nhân tạo đang đứng trước bờ vực phá sản?

AI quá đắt đỏ: Tại sao mô hình kinh tế trí tuệ nhân tạo đang đứng trước bờ vực phá sản?

Trí tuệ nhân tạo (AI), xét cho cùng, hiện không mang lại khả năng sinh lời kinh tế cho bất kỳ bên nào tham gia, ngoại trừ các công ty xây dựng và những "gã khổng lồ" phần cứng như NVIDIA đang hưởng lợi từ cơn sốt xây dựng trung tâm dữ liệu. Mọi startup AI đều đang mất hàng triệu hoặc hàng tỷ USD mỗi năm, và dường như không ai tìm ra cách nào để ngăn chặn việc chảy máu tiền mặt này.

Các siêu nhà cung cấp dịch vụ đám mây (hyperscalers) như Microsoft, Google, Amazon và Meta đã đầu tư hơn 800 tỷ USD trong ba năm qua. Họ có kế hoạch thêm khoảng 700 tỷ USD nữa vào năm 2026 và 1.000 tỷ USD vào năm 2027. Điều này có nghĩa là họ cần tạo ra ít nhất 3.000 tỷ USD doanh thu cụ thể từ AI chỉ để hòa vốn, và con số 6.000 tỷ USD nếu muốn AI thực sự sinh lời.

Chi phí hạ tầng AI khổng lồ

Gánh nặng đầu tư của các ông lớn công nghệ

Microsoft là một ví dụ điển hình. Theo tiết lộ từ một giám đốc điều hành trong phiên tòa giữa Elon Musk và OpenAI, Microsoft đã chi khoảng 100 tỷ USD cho quan hệ đối tác với OpenAI. Con số này bao gồm các khoản đầu tư ban đầu, chi phí xây dựng hạ tầng và lưu trữ máy tính.

Điều này có nghĩa là khoảng 30% chi tiêu vốn (CapEx) của Microsoft trong vài năm qua đã đổ vào việc xây dựng hạ tầng cho OpenAI. Tuy nhiên, doanh thu mà Microsoft thu lại từ AI lại quá khiêm tốn so với khoản đầu tư khổng lồ đó. Ước tính, doanh thu AI của Microsoft trong tài khóa 2025 chỉ đạt khoảng 17,9 tỷ USD, chưa đến một phần năm số vốn họ đã bỏ ra.

Để bài toán kinh tế có lãi, bốn điều kiện sau phải đồng thời xảy ra:

1. Doanh thu AI phải tăng đột biến.
2. Chi tiêu vốn phải dừng lại.
3. GPU phải mang lại biên lợi nhuận dương (bao gồm cả chi phí vận hành và nợ).
4. Doanh thu AI phải ổn định trước và sau khi ngừng chi tiêu vốn.

Nếu bất kỳ điều nào trong số này không thành hiện thực, các ông lớn công nghệ sẽ đối mặt với những khoản lỗ khổng lồ mà doanh thu hiện tại không thể bù đắp.

Cơn ác mộng của các phòng thí nghiệm AI: OpenAI và Anthropic

Câu chuyện còn bi đát hơn ở phía các công ty phát triển AI như OpenAI và Anthropic. Cả hai đều đang "đốt tiền" với tốc độ chóng mặt và không có con đường rõ ràng nào để đạt được tính bền vững.

Nhiều người tin rằng việc suy luận (inference) — quá trình AI tạo ra kết quả — là có lãi. Tuy nhiên, thực tế chứng minh điều ngược lại. Anthropic, dù có doanh thu chủ yếu từ các cuộc gọi API (hình thức suy luận), vẫn đang lỗ nặng nề. Nếu việc cung cấp token thực sự có lãi, tại sao họ lại mất nhiều tiền như vậy?

Các báo cáo cho thấy biên lợi nhuận gộp của Anthropic và OpenAI đang giảm sút do chi phí tính toán tăng cao hơn dự kiến. OpenAI dự kiến sẽ đốt 852 tỷ USD đến cuối năm 2030. Anthropic cần huy động hàng trăm tỷ USD chỉ để chi trả cho các nghĩa vụ đám mây đối với Amazon, Google và Microsoft trong vài năm tới.

Tóm lại, Anthropic và OpenAI cần kiếm hoặc huy động hơn 1.250 tỷ USD trong bốn năm tới. Đây là một con số không tưởng nếu xét đến thực trạng tài chính hiện tại của họ.

Khủng hoảng chi phí tại các doanh nghiệp khách hàng

Không chỉ các nhà cung cấp dịch vụ, mà cả các doanh nghiệp sử dụng AI cũng đang gặp khó khăn. Nhiều tổ chức đang "đốt" sạch ngân sách token hàng năm chỉ trong vài tháng đầu năm mà không thấy rõ lợi tức đầu tư (ROI).

Zillow là một ví dụ điển hình về tình trạng này. Công ty bất động sản này dự kiến sẽ chi từ 7 đến 10 triệu USD cho AI trong năm 2026, chiếm gần 50% lợi nhuận ròng của năm 2025. Tuy nhiên, khoản đầu tư này không mang lại hiệu quả như mong đợi.

Theo các tài liệu nội bộ, Zillow đang thúc đẩy mô hình "Kỹ sư nguyên bản AI" (AI-Native Engineering), nơi các kỹ sư được khuyến khích sử dụng AI cho mọi thứ. Kết quả là khối lượng mã nguồn cần xem xét tăng vọt, tạo ra gánh nặng lớn cho đội ngũ kỹ sư. Nhân viên Zillow phàn nàn rằng mã nguồn đang dần trở thành "rác thải AI" (AI slop) — đầy rẫy lỗi và thiếu sự kiểm soát.

"Mọi người đang đốt token chỉ để đạt các mục tiêu áp dụng AI nội bộ. Đây là điều xảy ra khi ban lãnh đạo gắn các chỉ số đo lường vào mức độ sử dụng thay vì kết quả thực tế," — một nhân viên Zillow chia sẻ.

Tính minh bạch và khả năng đo lường bị bỏ qua

Một vấn đề lớn khác là sự thiếu minh bạch từ các nhà cung cấp như Anthropic. Khách hàng doanh nghiệp cho biết Anthropic không cung cấp dữ liệu chi tiết (telemetry) cho phép họ thấy người dùng nào đang tiêu tốn bao nhiêu token và cho mục đích gì. Điều này khiến việc kiểm soát chi phí trở nên bất khả thi.

Hơn nữa, bản chất ngẫu nhiên của các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) khiến việc lập ngân sách token trở nên vô nghĩa. Một nhiệm vụ giống nhau có thể tốn số lượng token khác nhau mỗi lần thực hiện, khiến việc đo lường ROI chính xác là điều không thể.

Kết luận: Bong bóng AI sắp vỡ?

Toàn bộ ngành công nghiệp AI đang vận hành dựa trên niềm tin mù quáng và những con số kế toán không bền vững. Các ông lớn công nghệ đang hy vọng vào một sự thay đổi ngoạn mục trong doanh thu để bù đắp cho hàng nghìn tỷ USD đầu tư, trong khi các startup AI đang chạy đua để huy động vốn trước khi tiền mặt cạn kiệt.

Nếu doanh thu không tăng trưởng "điên rồ" trong thời gian tới, kịch bản tốt nhất mà chúng ta có thể mong đợi là việc thừa nhận rằng những năm đầu tư vốn vừa qua là lãng phí. AI hiện tại quá đắt đỏ để vận hành, và chi phí tăng tuyến tính cùng với doanh thu. Trừ khi có một bước đột phá về công nghệ giúp giảm giá thành đáng kể, bong bóng này có khả năng sẽ vỡ trong tương lai gần.