The Storm Riders✔
Writer
Kiếm tiền từ mô hình AI không hề tệ, thậm chí doanh thu định kỳ đang tăng chóng mặt, nhưng chi phí hạ tầng tính toán quá đắt đỏ khiến các lab AI độc lập như Z.ai và MiniMax đứng trước viễn cảnh gồng lỗ thêm nhiều năm nữa.
Cơn sốt AI tạo sinh giúp các startup hàng đầu tại Trung Quốc chốt hợp đồng và thu tiền từ người dùng doanh nghiệp rất nhanh, nhưng con đường tiến tới điểm hòa vốn lại xa hơn nhiều người tưởng. Đánh giá từ tập đoàn tài chính Macquarie cho thấy hai cái tên nổi bật là Z.ai (còn gọi là Zhipu AI) và MiniMax nhiều khả năng sẽ tiếp tục chịu lỗ kéo dài đến tận năm 2030.
Lý do lớn nhất không nằm ở việc họ có bán được sản phẩm hay không, mà là cái giá phải trả để duy trì cuộc đua công nghệ ở nhóm dẫn đầu quá khủng khiếp.
Riêng tại thị trường Trung Quốc, áp lực thiếu hụt sức mạnh tính toán thậm chí còn gay gắt gấp 2 đến 3 lần so với mặt bằng chung toàn cầu. Nguyên nhân chủ yếu đến từ các lệnh hạn chế của Mỹ đối với những dòng vi xử lý tiên tiến nhất của Nvidia, buộc các nhà phát triển nội địa phải xoay xở trong điều kiện tài nguyên vừa khan hiếm vừa đắt đỏ.
Doanh thu của các startup AI "không thấm vào đâu" so với chi phí hạ tầng
Chính nhà đồng sáng lập Z.ai, ông Tang Jie, cũng thừa nhận năng lực tính toán vẫn là thách thức đau đầu nhất. Khi các kịch bản ứng dụng AI mở rộng sang nhiều lĩnh vực, tình trạng thiếu hụt sức mạnh tính toán càng trở nên nghiêm trọng. Nhận định từ HSBC về MiniMax cũng chỉ ra điều tương tự: startup này buộc phải tăng tốc rót vốn đầu tư hạ tầng nếu muốn bám đuổi cuộc đua, bởi bất kỳ tiềm năng tăng trưởng doanh thu nào cũng phụ thuộc hoàn toàn vào việc có đủ tài nguyên máy tính hay không.
Vào cuối tháng 8, Z.ai công bố ARR đã chạm mốc 1,6 tỷ USD. Kế hoạch của công ty là cán mốc khoảng 2,4 tỷ USD vào cuối năm, trong khi mô hình ước tính của Macquarie thậm chí còn lạc quan hơn với con số gần 3 tỷ USD. Về phía MiniMax, CEO Yan Junjie cho biết ARR của hãng cũng đã đạt 800 triệu USD trong tháng 8.
Doanh thu đổ về đều đặn qua các kênh bán API, triển khai giải pháp riêng cho doanh nghiệp và cấp phép thương mại. Việc mở rộng tập người dùng cũng giúp họ thu về lượng dữ liệu thực tế giá trị để cải thiện các phiên bản mô hình tiếp theo, bất kể họ theo đuổi mô hình đóng hay open-weight.
Dù vậy, bà Ellie Jiang nhấn mạnh rằng dòng tiền kiếm được ở giai đoạn này vẫn chưa đủ để bù đắp núi chi phí khổng lồ cho R&D, hạ tầng máy chủ và huấn luyện mô hình mới. Việc gánh lỗ kéo dài không đồng nghĩa với việc các startup này bất lực trong khâu thương mại hóa, mà đơn giản là họ đang phải tái đầu tư mọi nguồn lực để không bị tụt lại phía sau.
Một số tổ chức tài chính như Jefferies bắt đầu bày tỏ sự thận trọng với các lab AI hoạt động độc lập. Họ nghiêng về nhận định có lợi hơn cho các nền tảng cung cấp dịch vụ đám mây toàn diện (full-stack cloud) như Alibaba hay ByteDance, những gã khổng lồ vốn sở hữu sẵn hạ tầng máy chủ quy mô lớn và hệ sinh thái sản phẩm rộng mở.
Thực tế này cũng khiến thị trường bắt đầu tìm kiếm những thước đo định giá mới ngoài ARR. Khi tốc độ tăng trưởng thuê bao không còn là bức tranh toàn cảnh duy nhất, các nhà phân tích đang hướng sự chú ý sang các chỉ số thực tế hơn như tỷ lệ giá trên doanh thu (P/S) hay lợi nhuận gộp để định giá chính xác sức khỏe tài chính của các công ty AI trong dài hạn.
Cơn sốt AI tạo sinh giúp các startup hàng đầu tại Trung Quốc chốt hợp đồng và thu tiền từ người dùng doanh nghiệp rất nhanh, nhưng con đường tiến tới điểm hòa vốn lại xa hơn nhiều người tưởng. Đánh giá từ tập đoàn tài chính Macquarie cho thấy hai cái tên nổi bật là Z.ai (còn gọi là Zhipu AI) và MiniMax nhiều khả năng sẽ tiếp tục chịu lỗ kéo dài đến tận năm 2030.
Lý do lớn nhất không nằm ở việc họ có bán được sản phẩm hay không, mà là cái giá phải trả để duy trì cuộc đua công nghệ ở nhóm dẫn đầu quá khủng khiếp.
Cơn khát chip và hạ tầng tính toán đắt đỏ
Bà Ellie Jiang, Trưởng bộ phận nghiên cứu internet và phần mềm khu vực châu Á của Macquarie, chỉ ra rằng rào cản chi phí lớn nhất hiện nay là năng lực tính toán (compute) phục vụ việc huấn luyện và vận hành các mô hình frontier.Riêng tại thị trường Trung Quốc, áp lực thiếu hụt sức mạnh tính toán thậm chí còn gay gắt gấp 2 đến 3 lần so với mặt bằng chung toàn cầu. Nguyên nhân chủ yếu đến từ các lệnh hạn chế của Mỹ đối với những dòng vi xử lý tiên tiến nhất của Nvidia, buộc các nhà phát triển nội địa phải xoay xở trong điều kiện tài nguyên vừa khan hiếm vừa đắt đỏ.
Doanh thu của các startup AI "không thấm vào đâu" so với chi phí hạ tầng
Chính nhà đồng sáng lập Z.ai, ông Tang Jie, cũng thừa nhận năng lực tính toán vẫn là thách thức đau đầu nhất. Khi các kịch bản ứng dụng AI mở rộng sang nhiều lĩnh vực, tình trạng thiếu hụt sức mạnh tính toán càng trở nên nghiêm trọng. Nhận định từ HSBC về MiniMax cũng chỉ ra điều tương tự: startup này buộc phải tăng tốc rót vốn đầu tư hạ tầng nếu muốn bám đuổi cuộc đua, bởi bất kỳ tiềm năng tăng trưởng doanh thu nào cũng phụ thuộc hoàn toàn vào việc có đủ tài nguyên máy tính hay không.
Doanh thu tăng nhiều lần nhưng chi phí nuốt trọn lợi nhuận
Điều đáng nói là cả Z.ai lẫn MiniMax đều không hề "ngồi không" đốt tiền. Ngược lại, chỉ số doanh thu định kỳ hàng năm (ARR) của cả hai đang tăng trưởng theo cấp số nhân khi các doanh nghiệp đẩy mạnh ứng dụng AI tạo sinh.Vào cuối tháng 8, Z.ai công bố ARR đã chạm mốc 1,6 tỷ USD. Kế hoạch của công ty là cán mốc khoảng 2,4 tỷ USD vào cuối năm, trong khi mô hình ước tính của Macquarie thậm chí còn lạc quan hơn với con số gần 3 tỷ USD. Về phía MiniMax, CEO Yan Junjie cho biết ARR của hãng cũng đã đạt 800 triệu USD trong tháng 8.
Doanh thu đổ về đều đặn qua các kênh bán API, triển khai giải pháp riêng cho doanh nghiệp và cấp phép thương mại. Việc mở rộng tập người dùng cũng giúp họ thu về lượng dữ liệu thực tế giá trị để cải thiện các phiên bản mô hình tiếp theo, bất kể họ theo đuổi mô hình đóng hay open-weight.
Dù vậy, bà Ellie Jiang nhấn mạnh rằng dòng tiền kiếm được ở giai đoạn này vẫn chưa đủ để bù đắp núi chi phí khổng lồ cho R&D, hạ tầng máy chủ và huấn luyện mô hình mới. Việc gánh lỗ kéo dài không đồng nghĩa với việc các startup này bất lực trong khâu thương mại hóa, mà đơn giản là họ đang phải tái đầu tư mọi nguồn lực để không bị tụt lại phía sau.
Sức ép từ các ông lớn điện toán đám mây
Giới đầu tư hiện tại vẫn chấp nhận mức thua lỗ này vì thị trường mới chỉ ở giai đoạn đầu của chu kỳ phổ cập công nghệ. Tuy nhiên, sự kiên nhẫn liệu có kéo dài mãi khi thị trường mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) tại Trung Quốc ngày càng chật chội?Một số tổ chức tài chính như Jefferies bắt đầu bày tỏ sự thận trọng với các lab AI hoạt động độc lập. Họ nghiêng về nhận định có lợi hơn cho các nền tảng cung cấp dịch vụ đám mây toàn diện (full-stack cloud) như Alibaba hay ByteDance, những gã khổng lồ vốn sở hữu sẵn hạ tầng máy chủ quy mô lớn và hệ sinh thái sản phẩm rộng mở.
Thực tế này cũng khiến thị trường bắt đầu tìm kiếm những thước đo định giá mới ngoài ARR. Khi tốc độ tăng trưởng thuê bao không còn là bức tranh toàn cảnh duy nhất, các nhà phân tích đang hướng sự chú ý sang các chỉ số thực tế hơn như tỷ lệ giá trên doanh thu (P/S) hay lợi nhuận gộp để định giá chính xác sức khỏe tài chính của các công ty AI trong dài hạn.
