Tiêu đề gốc: Nếu bạn không hiểu AI đến cuối điều này, thập kỷ tới sẽ khiến bạn bối rối. Tác giả gốc: Anish Moonka. Biên dịch: Peggy, BlockBeats.

Chú thích biên tập: Khi mọi người nói về AI, sự chú ý thường tập trung vào những điều nổi bật nhất: chatbot, trợ lý AI và nhiều ứng dụng mới khác. Tuy nhiên, đằng sau những sản phẩm này, một cuộc tái cấu trúc ngành công nghiệp sâu sắc hơn đang diễn ra. Từ điện lực, chip cho đến trung tâm dữ liệu, cho đến mô hình và ứng dụng, AI thực sự là một chuỗi công nghệ được cấu thành từ nhiều lớp hạ tầng, và dòng chảy của vốn và lợi nhuận phức tạp hơn nhiều so với những gì nhìn thấy trên bề mặt.

Bài viết này trình bày một cách có hệ thống chuỗi giá trị từ góc nhìn của "cấu trúc năm lớp của AI": tại sao hàng trăm tỷ đô la đang đổ vào năng lượng, chip và cơ sở hạ tầng đám mây; tại sao các công ty kiểu mẫu vẫn đang đốt tiền trong khi tăng trưởng nhanh chóng; và giá trị thực sự có thể tập trung đầu tiên trong cuộc cách mạng công nghệ này ở những mắt xích nào.

Bằng cách so sánh trí tuệ nhân tạo (AI) với các chu kỳ lịch sử như cuộc cách mạng điện lực và việc xây dựng cơ sở hạ tầng internet, tác giả cố gắng trả lời một câu hỏi quan trọng: Trong làn sóng công nghệ có thể định hình lại cấu trúc công nghiệp toàn cầu này, dòng vốn đang chảy về đâu, và người dân bình thường có thể tham gia vào vòng xoáy cơ hội làm giàu từ AI này như thế nào?

Sau đây là văn bản gốc:

Hầu hết mọi người nghĩ rằng trí tuệ nhân tạo chỉ là một chatbot.

Tôi hiểu suy nghĩ đó. Bạn mở ChatGPT, để nó chỉnh sửa email cho bạn, và nó làm điều đó ngay lập tức. Cảm giác như phép thuật vậy. Thế là bạn đóng trang lại, nghĩ rằng mình đã hiểu cách AI hoạt động. Nhưng điều đó giống như việc quẹt thẻ tín dụng Visa ở nhà hàng và nghĩ rằng bạn hiểu cách Visa kiếm tiền. Bạn chỉ sử dụng sản phẩm mà chưa thấy hệ thống đằng sau nó.

Suốt phần lớn năm ngoái, tôi đã cố gắng tìm hiểu xem lợi nhuận thực sự trong lĩnh vực AI nằm ở đâu. Và sự thật có phần đáng xấu hổ là: tôi mất rất lâu mới nhận ra mình đã nhìn sai hướng. Tôi tập trung vào ChatGPT, Claude, Gemini—những thứ mà bạn có thể truy cập trực tiếp.

Trong khi đó, 700 tỷ đô la đang âm thầm đổ vào một cơ sở hạ tầng khác mà tôi thậm chí không thể gọi tên: những con chip mà tôi chưa từng nghe đến, những từ viết tắt trong công nghệ đóng gói nghe như thể được bịa đặt ra, hệ thống làm mát và nhà máy điện. Tại 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 chuyện này. Giờ thì ai cũng bàn tán về chúng.

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

Tôi muốn dẫn bạn đi một hành trình trọn vẹn xuyên suốt chuỗi giá trị của trí tuệ nhân tạo: từ điện năng cung cấp cho các trung tâm dữ liệu cho đến các ứng dụng trên điện thoại của bạn.

Hơn nữa, tôi sẽ giải thích mọi thứ theo cách mà bạn có thể hiểu ngay cả khi bạn chưa từng đọc báo cáo thường niên của một công ty niêm yết nào trước đây. Tôi sẽ giải thích tất cả các thuật ngữ; tôi sẽ cung cấp dữ liệu thực tế cho mọi nhận định; và tôi sẽ thẳng thắn giải thích bất kỳ lĩnh vực nào mà tôi vẫn chưa chắc chắn, bởi vì thực sự có một số lĩnh vực như vậy.

Chúng ta bắt đầu nào.

1. Một chiếc bánh năm tầng (tại sao không ai bàn đến bốn tầng dưới cùng?)

Trí tuệ nhân tạo (AI) là cơ sở hạ tầng. Giống như internet, giống như điện, nó cần các nhà máy. —Jensen Huang

Hầu hết mọi người hiểu trí tuệ nhân tạo (AI) là một chiếc máy tính thông minh trả lời các câu hỏi.

Điều này giống như nói internet là "nơi để xem video". Về mặt kỹ thuật thì đúng, nhưng nó hoàn toàn bỏ qua vấn đề cốt lõi.

Tại Diễn đàn Kinh tế Thế giới vào tháng 1 năm 2026, Jensen Huang đã mô tả trí tuệ nhân tạo (AI) như một hệ thống năm lớp:

Năng lượng

Khoai tây chiên

Điện toán đám mây

Mô hình

Ứng dụng

Ông gọi toàn bộ hệ thống này là "dự án cơ sở hạ tầng lớn nhất trong lịch sử loài người".

Trước tiên, hãy nghĩ về từ này: cơ sở hạ tầng.

Đường cao tốc. Lưới điện. Hệ thống cấp nước. Những thứ này làm cho nền văn minh hiện đại vận hành, nhưng người ta thường chỉ nhận ra sự hiện diện của chúng khi chúng gặp trục trặc.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang trở nên giống nhau: vô hình, không thể thiếu và cực kỳ tốn kém để xây dựng. Tôi gọi toàn bộ cấu trúc này là Ngăn xếp AI. Nó bao gồm năm lớp, xếp chồng lên nhau, mỗi lớp hỗ trợ lớp phía trên nó, và nguồn tài trợ luân chuyển hai chiều giữa các lớp này.

Phiên bản đơn giản nhất mà tôi có thể đưa ra là như sau:

Năng lượng – bạn cần điện để vận hành máy tính, và cần rất nhiều điện.

Chip là bộ xử lý được thiết kế đặc biệt cho mục đích tính toán. Đây không phải là CPU trong máy tính xách tay của bạn.

Đối với điện toán đám mây, bạn cần những trung tâm dữ liệu khổng lồ kiểu nhà kho chứa đầy các chip này và được kết nối bằng mạng tốc độ cực cao.

Đối với các mô hình, bạn cần phần mềm trí tuệ nhân tạo thực sự — một "bộ não thông minh" có khả năng học hỏi các mẫu từ dữ liệu.

Ứng dụng là những sản phẩm mà mọi người thực sự sử dụng, chẳng hạn như ChatGPT, Google Search hoặc hệ thống chống gian lận của ngân hàng.

Bất kỳ cuộc thảo luận nào về AI mà chỉ tập trung vào lớp thứ năm (lớp ứng dụng) đều bỏ qua tới 80% thực tế. Và nếu bạn là nhà đầu tư, doanh nhân, hay đơn giản chỉ là người đang cố gắng hiểu hướng đi tương lai của thế giới, điểm thực sự quan trọng là tiền không được phân bổ đều trên năm lớp này. Nó tập trung, tăng trưởng theo cấp số nhân và chảy về một vài điểm then chốt.

Hiện nay, các khoản tiền này đang được tập trung ở những nơi mà hầu hết mọi người hoàn toàn không biết đến.

II. Theo dõi dòng vốn (Câu trả lời không nằm ở nơi bạn mong đợi)

Sự chú ý của mọi người hầu như luôn tập trung vào lớp ứng dụng. ChatGPT, GitHub Copilot, Claude, Perplexity.

Đây đều là những sản phẩm mà bạn có thể sử dụng trực tiếp, vì vậy dễ hiểu khi cho rằng câu chuyện về trí tuệ nhân tạo có lẽ chỉ xoay quanh những ứng dụng này.

Nhưng hầu hết mọi người đều bỏ qua một điều. Đến năm 2026, bốn công ty điện toán đám mây lớn nhất thế giới (Amazon, Microsoft, Google và Meta) dự kiến ​​sẽ có tổng chi phí đầu tư vốn (CapEx) hàng năm từ 650 tỷ đến 700 tỷ đô la.

Đây là một năm với tổng cộng bốn công ty.

Con số này xấp xỉ bằng toàn bộ GDP hàng năm của Thụy Sĩ. Trong đó, khoảng 75%, hay khoảng 450 tỷ đô la, sẽ được đầu tư trực tiếp vào cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo (AI).

Không phải chatbot, cũng không phải ứng dụng. Đó là kiến ​​trúc, chip, cáp quang và mạng, hệ thống làm mát—những thứ mà chẳng ai nhắc đến trong các buổi tiệc tùng. Điều đó chứng tỏ tiền ở đây rất lớn.

Bởi vì nếu bạn suy nghĩ kỹ, trước khi bất kỳ ai có thể sử dụng ChatGPT, trước tiên phải có người làm một việc: xây dựng một trung tâm dữ liệu có kích thước bằng một trung tâm thương mại, lắp đặt hàng chục nghìn bộ xử lý chuyên dụng bên trong, kết nối chúng với thiết bị mạng có giá trị vượt xa giá trị thị trường của hầu hết các công ty, và sau đó cung cấp cho toàn bộ hệ thống đủ điện năng để cung cấp cho một thành phố nhỏ. Và việc này phải được thực hiện mỗi ngày.

Đây là ba lớp đầu tiên: năng lượng, chip và cơ sở hạ tầng đám mây. Đây là những lớp vô hình, và cũng là nơi mà lượng vốn khổng lồ được đầu tư.

Một số người có thể hỏi, "Còn OpenAI thì sao? Họ chẳng phải đã kiếm được hàng tỷ đô la rồi sao?"

Đúng vậy.

Đến cuối năm 2025, doanh thu định kỳ hàng năm (ARR) của OpenAI sẽ đạt 20 tỷ đô la. Chỉ một năm trước đó, con số này là 6 tỷ đô la, và năm trước nữa là 2 tỷ đô la.

Tăng gấp mười lần trong hai năm — rất ít công ty trong lịch sử kinh doanh của nhân loại đạt được tốc độ tăng trưởng doanh thu nhanh chóng ở quy mô này.

Tuy nhiên, vấn đề là chi phí cũng rất lớn.

Đến năm 2025: OpenAI sẽ tiêu hết khoảng 9 tỷ đô la tiền mặt.

Năm 2026: Dự kiến ​​sẽ tiêu hết 17 tỷ đô la.

Điều này chỉ đề cập đến chi phí suy luận, tức là chi phí thực tế của hệ thống khi chạy mô hình trong quá trình bạn đặt câu hỏi cho trí tuệ nhân tạo:

Năm 2025: 8,4 tỷ đô la

Giá trị dự kiến ​​đến năm 2026: 14,1 tỷ đô la Mỹ

Theo các dự báo hiện tại, OpenAI dự kiến ​​sẽ không đạt được dòng tiền dương cho đến năm 2029 hoặc 2030.

Vậy câu hỏi đặt ra là: tất cả số tiền đó đã đi đâu?

Câu trả lời là: hãy triển khai công nghệ trí tuệ nhân tạo theo hướng giảm dần.

Hướng dòng chảy:

Microsoft Azure (Theo thỏa thuận, OpenAI phải trả cho Microsoft 20% doanh thu của mình vào năm 2032)

GPU Nvidia

Các công ty kỹ thuật xây dựng trung tâm dữ liệu

Và các công ty năng lượng cung cấp điện.

Nếu bạn quan sát hệ thống này một lúc, bạn sẽ nhận thấy một cấu trúc gần như tuần hoàn:

Microsoft đầu tư vào OpenAI

OpenAI đã sử dụng số tiền này để mua dịch vụ điện toán đám mây Azure.

Azure sử dụng doanh thu để mua chip Nvidia.

Nvidia báo cáo lợi nhuận kỷ lục.

Mọi người vỗ tay.

Sau đó, dòng tiền tiếp tục chảy xuống.

Có một thực tế cấu trúc rất quan trọng trong hệ thống công nghệ trí tuệ nhân tạo:

Đa số người dùng nằm ở lớp trên cùng (lớp ứng dụng).

Phần lớn lợi nhuận nằm ở cấp độ thấp nhất (lớp cơ sở hạ tầng).

Sự không phù hợp giữa vị thế người dùng và vị thế lợi nhuận chính là cốt lõi của toàn bộ logic đầu tư vào trí tuệ nhân tạo.

Đây là quy tắc đầu tiên của chuỗi giá trị AI: thu nhập chảy lên trên, trong khi vốn chìm xuống dưới.

III. Thực ra bạn đã từng thấy cảnh này trước đây rồi.

Về bản chất, mọi vấn đề của con người đều là vấn đề kỹ thuật, và cuối cùng, các vấn đề kỹ thuật đều có thể được giải quyết. —Buckminster Fuller

Nếu bạn muốn thực sự hiểu điều gì đang xảy ra với trí tuệ nhân tạo, bạn có thể nhìn lại lịch sử của cuộc cách mạng điện từ năm 1880 đến năm 1920.

Năm 1882, Thomas Edison đã xây dựng nhà máy điện thương mại đầu tiên trên phố Pearl ở Manhattan, New York. Vào thời điểm đó, hầu hết mọi người coi điện chỉ là một điều mới lạ, một phương pháp chiếu sáng "tiên tiến" hơn. Xét cho cùng, đèn khí đốt đã hoạt động rất tốt rồi. Ai thực sự cần một thứ như thế này chứ?

Nhưng chỉ trong 40 năm, điện năng đã hoàn toàn thay đổi hầu hết mọi ngành công nghiệp: sản xuất, vận tải, truyền thông, chăm sóc sức khỏe và giải trí.

Những người chiến thắng thực sự của cuộc cách mạng này không phải là những người phát minh ra bóng đèn, mà là những người đã xây dựng cơ sở hạ tầng: Tập đoàn General Electric, công ty Westinghouse Electric, các công ty điện lực, các công ty khai thác đồng và các công ty kỹ thuật và xây dựng.

Ngày nay, trí tuệ nhân tạo đang lặp lại mô hình tương tự, chỉ khác là tốc độ đã được rút ngắn xuống còn vài năm thay vì hàng thập kỷ.

So sánh hai chuỗi:

Hệ thống AI: AI → Trung tâm dữ liệu → Chip → Nguyên liệu thô → Năng lượng

Hệ thống điện: Điện → Nhà máy → Máy móc → Nguyên liệu thô → Than/Thủy điện

Hai con đường này gần như giống hệt nhau. Và người chiến thắng, một lần nữa, không phải chủ yếu ở lớp ứng dụng, mà là ở lớp cơ sở hạ tầng.

Tôi gọi hiện tượng này là Trọng lực Hạ tầng. Bất cứ khi nào một nền tảng điện toán mới xuất hiện, những người tạo ra của cải đầu tiên luôn là những "người bán xẻng".

Ứng dụng này cuối cùng sẽ vượt qua các đối thủ cạnh tranh và thu hút toàn bộ sự chú ý của giới truyền thông. Nhưng cơ sở hạ tầng sẽ lấy đi phần lớn lợi nhuận.

Ví dụ, doanh thu của Nvidia trong năm tài chính 2026 (kết thúc vào tháng 1 năm 2026) đạt 215,9 tỷ đô la, tăng 65% so với năm trước. Trong đó, riêng mảng kinh doanh trung tâm dữ liệu đã tạo ra 62,3 tỷ đô la doanh thu trong quý cuối cùng, tăng 75% so với cùng kỳ năm trước. Mảng kinh doanh này hiện chiếm 91% tổng doanh thu của Nvidia.

Nói cách khác, một công ty có doanh thu 68 tỷ đô la trong một quý, trong đó 90% đến từ cùng một lĩnh vực kinh doanh.

Hãy cùng xem xét lĩnh vực sản xuất chip. Đến năm 2025, TSMC sẽ nắm giữ khoảng 70% thị phần thị trường sản xuất tấm bán dẫn toàn cầu, với doanh thu đạt 122,5 tỷ đô la. Vị trí thứ hai thuộc về Samsung Electronics, với thị phần chỉ 7,2%. Mức độ độc quyền này thậm chí còn khiến Standard Oil, công ty từng thống trị thị trường, trở nên kém ấn tượng hơn.

Đầu tư vào cơ sở hạ tầng luôn là ưu tiên hàng đầu. Câu hỏi thực sự là, cơ hội này sẽ kéo dài bao lâu?

Hãy hỏi bất kỳ ai về cuộc cách mạng internet, và họ sẽ trả lời là Google, Amazon và Facebook.

Nhưng nếu bạn hỏi những khoản tiền đầu tiên được kiếm ra từ đâu, thì câu trả lời thực ra là từ Cisco Systems và Corning, những công ty đã xây dựng mạng lưới cáp quang.

Câu chuyện vẫn vậy, chỉ khác thời đại.

IV. Phần mà không ai muốn nghe

Thị trường chứng khoán là một cỗ máy chuyển tiền từ những người thiếu kiên nhẫn sang những người kiên nhẫn. —Charlie Munger

Thành thật mà nói, khi mới bắt đầu tìm hiểu về AI với tư cách là nhà đầu tư, tôi đã mắc phải sai lầm giống như hầu hết mọi người: tôi chỉ tập trung vào lớp ứng dụng. Tôi thấy ChatGPT phát triển. Tôi thấy Anthropic huy động được hàng tỷ đô la. Vì vậy, tôi nghĩ rằng các công ty AI sẽ thắng, nên tôi sẽ đầu tư vào các công ty AI.

Sau đó, ba sự kiện đã thay đổi quan điểm của tôi, và chúng xảy ra theo trình tự.

Điều đầu tiên cần biết: Những công ty thành công nhất đang đốt tiền.

Tôi nhận thấy hầu hết các "công ty AI" đều đang đốt tiền một cách chóng mặt. OpenAI, Anthropic, Mistral AI, xAI—tất cả đều tiêu tiền nhanh hơn nhiều so với tốc độ kiếm tiền. Lý do không phải là mô hình kinh doanh kém hiệu quả, mà là chi phí sức mạnh tính toán mang tính cấu trúc.

Mỗi khi bạn đặt câu hỏi cho trí tuệ nhân tạo, hệ thống phải thực hiện các phép tính. Các phép tính này cần đến GPU, và GPU cần điện năng. Mô hình càng mạnh thì sức mạnh tính toán cần thiết càng cao, do đó chi phí vận hành càng tăng lên.

Nói cách khác, những người mà mọi người cho là chiến thắng trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo thực chất lại là những người chi tiêu nhiều tiền nhất.

Điều thứ hai: Những công việc sinh lợi nhất thường nằm ở tầng dưới cùng.

Tôi nhận thấy các công ty cơ sở hạ tầng đang kiếm được rất nhiều tiền. Biên lợi nhuận gộp của Nvidia gần 75%, và TSMC đang mở rộng sản xuất đồng thời tăng giá vì nhu cầu vượt xa nguồn cung.

Các công ty này không gặp phải câu hỏi "khi nào họ sẽ có lãi". Vấn đề của họ là chúng ta đơn giản là không thể sản xuất nhanh hơn. Đây là hai vấn đề hoàn toàn khác nhau.

Điều thứ ba: Đừng suy nghĩ như một "người tiêu dùng" (đây cũng là điều khó chịu nhất).

Tôi nhận ra rằng bấy lâu nay tôi vẫn suy nghĩ về trí tuệ nhân tạo như một người tiêu dùng.

Người tiêu dùng nhìn thấy ứng dụng. Kỹ sư nhìn thấy toàn bộ hệ thống công nghệ. Một khi bạn đã nhìn thấy toàn bộ hệ thống công nghệ, bạn không thể nào phớt lờ nó được nữa.

Mỗi lần ra mắt sản phẩm AI đều trở thành một thông báo về chi phí đầu tư (CapEx). Mỗi lần nâng cấp mô hình đều trở thành một đơn đặt hàng chip mới. Mỗi tính năng mới đều trở thành một hợp đồng thuê trung tâm dữ liệu mới.

Toàn bộ ngành công nghiệp bắt đầu giống như những vòng tròn đồng tâm: càng gần trung tâm, lợi nhuận càng tập trung.

Có lẽ bạn là: một kỹ sư phần mềm tập trung vào các mô hình AI, một nhà đầu tư cá nhân đã mua cổ phiếu Nvidia ở mức 300 đô la, hoặc một người đang quan sát cuộc cách mạng này từ xa ở Ấn Độ (hoặc có lẽ bạn là cả ba cùng một lúc - đó sẽ là vị trí thú vị nhất).

Bất kể bạn ở vị trí nào, nguyên tắc vẫn không thay đổi. Người tiêu dùng nhìn thấy sản phẩm, nhà đầu tư nhìn thấy chuỗi cung ứng. Và những nhà đầu tư giỏi nhất sẽ nhìn thấy chuỗi cung ứng đã được thiết lập sẵn trước khi sản phẩm ra mắt.

V. Bản đồ nhà đầu tư: Phân tích chi tiết từng lớp của hệ sinh thái công nghệ AI.

Bài viết đã khá dài rồi, nên tôi sẽ đẩy nhanh tốc độ.

Dưới đây là cấu trúc của từng lớp trong kiến ​​trúc AI Stack, các thành phần chính và những cơ hội tiềm năng.

Lớp 1: Năng lượng

Các trung tâm dữ liệu AI tiêu thụ năng lượng cực kỳ lớn. Một phiên huấn luyện mô hình quy mô lớn duy nhất có thể tiêu thụ lượng điện năng của một thị trấn nhỏ trong một năm. Đến năm 2026, các trung tâm dữ liệu AI toàn cầu dự kiến ​​sẽ tiêu thụ khoảng 90 terawatt-giờ điện mỗi năm, tăng gấp mười lần so với năm 2022.

Điều này dẫn đến một logic đầu tư rất đơn giản: bất cứ ai có thể cung cấp nguồn điện ổn định cho các trung tâm dữ liệu sẽ được hưởng lợi. Điều này bao gồm các công ty điện hạt nhân, công ty khí đốt tự nhiên, công ty năng lượng tái tạo, công ty lưới điện, và đặc biệt là các công ty năng lượng nằm gần các cụm trung tâm dữ liệu.

Vào tháng 10 năm 2025, Jensen Huang tuyên bố rằng các trung tâm dữ liệu có thể tự xây dựng nguồn điện nhanh hơn so với việc kết nối với lưới điện. Trên thực tế, nhiều công ty công nghệ đã và đang xây dựng các nhà máy phát điện ngay cạnh các trung tâm dữ liệu của họ, bỏ qua lưới điện.

Điều này khiến tôi sốc. Các công ty công nghệ này đang tự biến mình thành những tập đoàn điện lực.

Các bên hưởng lợi bao gồm các công ty điện lực, các nhà sản xuất điện độc lập và các nhà sản xuất thiết bị điện (máy biến áp, thiết bị đóng cắt, v.v.). Tại châu Á, chẳng hạn như Ấn Độ, các công ty thiết bị điện và truyền tải điện cũng sẽ được hưởng lợi khi các trung tâm dữ liệu siêu quy mô mở rộng.

Lớp 2: Chip

Đây là lớp mà công chúng quen thuộc nhất vì Nvidia. Nhưng trên thực tế, lớp này phức tạp hơn nhiều so với chỉ một công ty đơn lẻ.

Lớp chip có thể được chia nhỏ hơn nữa thành nhiều lớp con:

Công ty thiết kế

Nvidia (GPU), AMD, Broadcom, Qualcomm

Và ngày càng nhiều nhà cung cấp dịch vụ đám mây đang phát triển chip riêng của họ: Google TPU, Amazon Trainium, Microsoft Maia.

Công ty sản xuất

Thị trường gần như hoàn toàn do TSMC thống trị, với thị phần khoảng 70%, tiếp theo là Samsung Electronics (7,2%). Intel đang cố gắng tái cấu trúc mảng kinh doanh sản xuất chip của mình, nhưng điều này sẽ mất nhiều năm.

Công ty thiết bị

Các máy móc dùng để sản xuất chip đến từ ASML (công ty duy nhất sản xuất máy khắc quang EUV), cũng như Applied Materials, Lam Research và Tokyo Electron.

Công ty bộ nhớ

Các mô hình AI yêu cầu lượng lớn bộ nhớ băng thông cao (HBM). Các nhà sản xuất chính: SK Hynix, Samsung, Micron Technology.

Công nghệ đóng gói

Các công nghệ đóng gói tiên tiến (như CoWoS của TSMC) đã trở thành một nút thắt cổ chai mới.

Điều ấn tượng nhất về lớp này chính là nồng độ của nó:

Nvidia: Chiếm khoảng 92% thị phần GPU AI

TSMC: Sản xuất gần như tất cả các chip AI.

ASML: Nhà cung cấp thiết bị EUV duy nhất

Một công ty thiết kế. Một công ty sản xuất. Một công ty chế tạo máy móc sản xuất. Sự tập trung này tạo ra cả cơ hội đầu tư và rủi ro địa chính trị.

Lớp 3: Đám mây và Trung tâm dữ liệu

Đây là nơi con chip thực sự hoạt động.

Các cơ sở vật chất khổng lồ theo kiểu nhà kho:

Hàng ngàn máy chủ

Kết nối mạng tốc độ cao

Hệ thống làm mát bằng chất lỏng (nay là trang bị tiêu chuẩn, thay vì tùy chọn)

Thị trường này bị chi phối bởi ba nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn:

Amazon Web Services (31%)

Microsoft Azure (24%)

Google Cloud (11%)

Oracle cũng đang mở rộng nhanh chóng, với kế hoạch chi 50 tỷ đô la vốn đầu tư vào năm 2026. Nhưng phạm vi này còn vượt xa hơn cả một nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây quy mô lớn.

Ví dụ:

Foxconn lắp ráp 40% máy chủ AI.

Arista Networks cung cấp thiết bị mạng.

Công ty Credo Technology (giá cổ phiếu tăng 117% trong năm 2025)

Vertiv cung cấp giải pháp làm mát bằng chất lỏng.

Các công ty bất động sản trung tâm dữ liệu:

Equinix

Bất động sản kỹ thuật số

Ngay cả các nhà cung cấp bê tông cũng tham gia; mỗi tầng đều có một chuỗi cung ứng hoàn chỉnh.

Theo ước tính của Bank of America, đến năm 2026, các công ty siêu quy mô sẽ phân bổ 90% dòng tiền hoạt động cho chi phí đầu tư vốn. Con số này sẽ duy trì ở mức 65% vào năm 2025.

Morgan Stanley dự đoán rằng các công ty này sẽ phát hành hơn 400 tỷ đô la trái phiếu trong năm nay để xây dựng các trung tâm dữ liệu. Con số này được dự báo sẽ đạt 165 tỷ đô la vào năm 2025.

Lần đầu tiên đọc con số này, tôi đã dừng lại. 400 tỷ đô la nợ mỗi năm, chỉ để xây thêm các nhà kho chứa đầy máy tính.

Lớp 4: Mô hình

Lớp này là "lớp não bộ", nơi chịu trách nhiệm đào tạo và xây dựng các mô hình AI thực tế.

Các nhân vật chính bao gồm:

OpenAI (chuỗi GPT, doanh thu hàng năm hơn 20 tỷ đô la)

Anthropic (Claude, được cho là có doanh thu hàng năm ước tính khoảng 19 tỷ đô la vào đầu năm 2026)

Google DeepMind (Song Tử)

Trí tuệ nhân tạo Meta (Llama, một mô hình mã nguồn mở)

Trí tuệ nhân tạo Mistral

xAI (Được phát triển bởi Grok)

Tầng này khiến tôi rất tò mò vì nó vừa là tầng được săn đón nhất lại vừa là tầng có lợi nhuận thấp nhất.

Ví dụ:

Tốc độ tăng trưởng doanh thu của OpenAI là chưa từng có, nhưng dự kiến ​​công ty vẫn sẽ tiêu hết 17 tỷ đô la tiền mặt vào năm 2026.

Anthropic cũng đang phát triển nhanh chóng, nhưng nó phụ thuộc rất nhiều vào nguồn vốn—vòng gọi vốn 5 tỷ đô la vào đầu năm 2026 có giá trị ước tính khoảng 170 tỷ đô la.

Vấn đề nằm ở chỗ có một mâu thuẫn cấu trúc trong mô hình kinh doanh ở cấp độ này. Khi mô hình trở nên mạnh mẽ hơn, nó đòi hỏi nhiều sức mạnh tính toán hơn, nhưng chi phí sức mạnh tính toán thường tăng nhanh hơn doanh thu.

Nó giống như việc điều hành một nhà hàng, mỗi món ăn mới đều cần những nguyên liệu đắt tiền hơn, nhưng khách hàng lại muốn giá cả không thay đổi.

Kết quả là, biên lợi nhuận liên tục bị thu hẹp.

Mọi thứ sẽ thay đổi khi nào? Tôi không chắc, có lẽ không phải trong thời gian ngắn sắp tới.

Đối với các nhà đầu tư, lớp này đại diện cho rủi ro cao và lợi nhuận cao. Vấn đề là hầu hết các công ty này vẫn thuộc sở hữu tư nhân.

Do đó, việc đầu tư vào thị trường chứng khoán công khai chủ yếu đến từ hai kênh:

Các công ty điện toán đám mây

Ví dụ, Microsoft nắm giữ một lượng cổ phần đáng kể trong OpenAI và cung cấp cho công ty này sức mạnh tính toán thông qua Microsoft Azure.

công ty chip

Vì quá trình huấn luyện mô hình tiêu tốn rất nhiều tài nguyên phần cứng.

Lớp 5: Ứng dụng

Đây là lớp công nghệ bạn thấy mỗi ngày. Ví dụ như ChatGPT, Google Search được hỗ trợ bởi Gemini, chức năng của Microsoft Copilot trong Office, hệ thống chống gian lận dựa trên AI của các ngân hàng, thuật toán đề xuất của Netflix và tính năng tăng cường hình ảnh bằng AI trên điện thoại di động.

Lớp ứng dụng là lớp rộng nhất và cạnh tranh nhất. Hàng ngàn công ty khởi nghiệp và doanh nghiệp lớn đang cạnh tranh tại đây. Về lâu dài, nó có khả năng trở thành lớp lớn nhất về quy mô thị trường. Một số dự báo cho rằng thị trường lớp ứng dụng có thể vượt quá 2 nghìn tỷ đô la vào đầu những năm 2030.

Tuy nhiên, ở giai đoạn này, lớp này cũng có tỷ suất lợi nhuận thấp nhất và mức độ cạnh tranh không chắc chắn nhất.

Ở cấp độ này, sự khác biệt thực sự đến từ dữ liệu. Các công ty sở hữu dữ liệu độc quyền, có tính độc đáo sẽ xây dựng được lợi thế bền vững.

Ví dụ:

Salesforce – Dữ liệu CRM doanh nghiệp

Bloomberg – Dữ liệu thị trường tài chính

Hệ thống Epic – Dữ liệu hồ sơ y tế

Các công ty nắm vững lợi thế về dữ liệu này có thể tinh chỉnh sâu sắc các mô hình AI, điều mà các chatbot thông thường không thể làm được.

Đối với các nhà đầu tư, lớp ứng dụng cuối cùng có thể mang lại tiềm năng lợi nhuận cao nhất, nhưng cũng có thể gây thiệt hại vốn lớn nhất.

Hầu hết các công ty khởi nghiệp về trí tuệ nhân tạo đều thất bại, và chỉ một số ít sống sót đạt được tốc độ tăng trưởng kép theo cấp số nhân.

Logic đầu tư khả thi nhất trong 3 đến 5 năm tới là đặt cược vào cơ sở hạ tầng trước và phát triển ứng dụng sau. Và những nhà đầu tư thông minh nhất đã định vị mình theo cách này.

Các công ty thực sự chiến thắng ở Lớp 5 có khả năng là những công ty sở hữu dữ liệu mà người khác không thể có được.

Điều thú vị là, nhiều công ty trong số này thậm chí không tự gọi mình là công ty trí tuệ nhân tạo.

VI. Rủi ro của AI: "Chẳng phải đây chỉ là một bong bóng sao?"

Kẻ thù lớn nhất của nhà đầu tư rất có thể chính là bản thân họ. —Benjamin Graham

Hãy cùng đối mặt trực tiếp với câu hỏi phổ biến nhất: "Còn bong bóng dot-com thì sao? Chẳng phải cũng tương tự sao? Đầu tư cơ sở hạ tầng khổng lồ, không có lợi nhuận, và mọi người đều bị thổi phồng quá mức."

Đây là một câu hỏi rất hay, và nó xứng đáng được trả lời một cách nghiêm túc.

Điểm khác biệt chính là trong thời kỳ bong bóng dot-com, khi các công ty đang xây dựng cơ sở hạ tầng, nhu cầu thực tế vẫn chưa hình thành. Khi đó, các doanh nghiệp đang gấp rút triển khai mạng cáp quang và xây dựng phòng máy chủ, nhưng người dùng internet thực sự vẫn đang sử dụng kết nối quay số.

Kết quả là cơ sở hạ tầng đã được xây dựng, nhưng nhu cầu thực tế lại không xuất hiện trong vòng 5 đến 7 năm. Trong giai đoạn đó, một số lượng lớn các công ty đã phá sản và bị thanh lý.

Đến năm 2026, nhu cầu về AI sẽ thực sự tồn tại. Chip của Nvidia sẽ khan hiếm, công suất đóng gói tiên tiến của TSMC sẽ bán hết sạch, và giá thuê dịch vụ điện toán đám mây sẽ tăng chứ không giảm. Trong khi đó, OpenAI sẽ có thêm 400 triệu người dùng hoạt động hàng tuần từ tháng 3 đến tháng 10 năm 2025. Các mô hình sẽ được sử dụng.

Năng lực tính toán đang được tiêu thụ. Khách hàng đang trả tiền. Điều này không có nghĩa là không có rủi ro. Trên thực tế, rủi ro là rất lớn, và có lẽ tôi nghĩ về vấn đề này thường xuyên hơn tôi muốn thừa nhận.

Có ba điểm cần đặc biệt chú ý.

rủi ro chênh lệch vốn

Đến năm 2026, các công ty công nghệ sẽ chi hơn 650 tỷ đô la cho các trung tâm dữ liệu.

Nếu tốc độ tăng trưởng doanh thu dịch vụ AI không đủ để hỗ trợ các khoản đầu tư này, nhiều công ty sẽ phải đối mặt với tình trạng lợi nhuận bị thu hẹp nghiêm trọng. Thậm chí dòng tiền tự do của Amazon cũng có thể âm trong năm nay.

Đây là Amazon, công ty gần như đã phát minh ra mô hình kinh doanh điện toán đám mây.

rủi ro tập trung chuỗi cung ứng

Chuỗi cung ứng AI có mức độ tập trung cao.

TSMC sản xuất khoảng 70% số chip trên thế giới.

ASML là nhà cung cấp duy nhất các máy in thạch bản EUV.

Nvidia thiết kế 92% GPU cho trung tâm dữ liệu AI.

Bất kỳ cú sốc lớn nào, chẳng hạn như các sự kiện địa chính trị, thiên tai hoặc những thay đổi trong bối cảnh cạnh tranh, đều có thể ảnh hưởng đến toàn bộ chuỗi ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo.

Ví dụ, một trận động đất lớn ở Tân Trúc, Đài Loan, có thể làm chậm lại sự phát triển trí tuệ nhân tạo toàn cầu đến vài năm. Điều này quả thực đáng lo ngại.

Biến DeepSeek

Vào tháng 1 năm 2025, phòng thí nghiệm AI DeepSeek của Trung Quốc đã phát hành một mô hình. Hiệu năng của nó gần bằng các mô hình tiên tiến nhất hiện nay, nhưng chi phí huấn luyện chỉ bằng một phần nhỏ so với mô hình gốc.

Điều này thách thức một giả định cốt lõi: rằng đầu tư nhiều sức mạnh tính toán hơn nhất thiết sẽ dẫn đến trí tuệ nhân tạo tốt hơn.

Nếu khoảng cách giữa các mô hình mã nguồn mở và các mô hình hiệu quả cao tiếp tục thu hẹp trong tương lai, thì logic của việc đầu tư vào cơ sở hạ tầng sẽ bị suy yếu.

Tôi không nghĩ DeepSeek đã đảo lộn toàn bộ logic đầu tư vào trí tuệ nhân tạo. Nhưng nó đã đưa ra một biến số chưa từng tồn tại trước đây. Và một khi biến số này xuất hiện, nó sẽ không biến mất.

Nhưng tôi sẽ luôn quay trở lại với một khuôn khổ rộng lớn hơn.

Các công ty tư vấn đã đưa ra các dự báo dài hạn: McKinsey & Company dự đoán rằng đầu tư vào trung tâm dữ liệu toàn cầu sẽ đạt tổng cộng 6,7 nghìn tỷ đô la vào năm 2030; PwC dự đoán rằng trí tuệ nhân tạo (AI) sẽ đóng góp 15,7 nghìn tỷ đô la vào GDP toàn cầu vào năm 2030; và International Data Corporation (IDC) dự đoán rằng các giải pháp liên quan đến AI sẽ có tác động kinh tế tích lũy lên tới 22,3 nghìn tỷ đô la.

Ngay cả khi những con số này bị phóng đại đến 50%, chúng ta vẫn đang đối mặt với cuộc chuyển đổi kinh tế lớn nhất do công nghệ thúc đẩy kể từ khi internet ra đời. Vấn đề không phải là hướng đi, mà là quy mô.

Tôi thường nghe mọi người nói, "Tôi hoài nghi về trí tuệ nhân tạo."

Chắc chắn.

Bạn có thể đặt câu hỏi về khả năng của mô hình và tiến độ phát triển, nhưng đừng bỏ qua cấu trúc chuỗi cung ứng.

Đây là hai điều hoàn toàn khác nhau. Một bên là sự hoài nghi lành mạnh, hợp lý; bên kia sẽ khiến bạn bỏ lỡ nhiều cơ hội.

Năm năm nữa, những người chiến thắng trong chu kỳ này sẽ rất rõ ràng.

Lịch sử luôn tuân theo quy luật này. Và chìa khóa của cuộc chơi bây giờ là: hiểu được cấu trúc trước khi người khác làm được điều đó.

VII. Tham gia trò chơi ở cấp độ phù hợp.

Hãy tưởng tượng trí tuệ nhân tạo (AI) như một trò chơi điện tử năm lớp. Mỗi lớp là một cấp độ khác nhau.

Cấp độ 1: Năng lượng

Đây là cấp độ hướng dẫn dành cho người mới bắt đầu. Nó quan trọng, đơn giản và bạn hầu như sẽ không bao giờ thua nếu chơi đúng cách. Rủi ro thấp, lợi nhuận ổn định.

Giống như các NPC trong game: họ không chết, nhưng vẫn tiếp tục mang lại phần thưởng.

Cấp độ 2: Chip

Đây là một trận chiến sinh tử. Quyền lực tập trung cao độ nhất, lợi nhuận cũng cao nhất. Nhưng đồng thời, rủi ro về công nghệ và địa chính trị cũng lớn nhất.

Phần thưởng rất lớn, nhưng độ khó thì ở mức Khó.

Cấp độ 3: Điện toán đám mây

Đây là máy chủ nhiều người chơi, nơi tất cả người chơi đều hoạt động. Các nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây quy mô lớn đóng vai trò như quản trị viên máy chủ, thu phí từ tất cả các giao dịch.

Cấp độ 4: Mô hình

Đây là đấu trường PVP. Cuộc cạnh tranh vô cùng khốc liệt, và sự đổi mới diễn ra với tốc độ chóng mặt.

Đa số người chơi sẽ bị loại; chỉ những người có trang bị tốt nhất mới sống sót.

Cấp độ 5: Ứng dụng

Đây là bản đồ thế giới mở. Khả năng là vô tận, nhưng không có phần thưởng cố định. Bạn phải tự tìm kiếm các nhiệm vụ.

Chiến lược tối ưu thực sự rất đơn giản. Bạn không cần phải chơi hết tất cả các màn.

Đa số mọi người sẽ nhắm đến Cấp độ 5 vì nó dễ thấy nhất. Nhưng hiện tại, những người chơi thông minh nhất đang tập trung tích lũy kinh nghiệm ở Cấp độ 2 và 3 vì đó là nơi mang lại lợi nhuận cao nhất ở giai đoạn này.

Vị trí của bạn trong hệ thống công nghệ sẽ quyết định những gì bạn nên tập trung vào.

Dành cho những người không am hiểu kỹ thuật

Bạn không cần phải hiểu cách hoạt động của GPU. Bạn chỉ cần biết rằng phải có người sản xuất GPU, có người xây dựng trung tâm dữ liệu cho chúng, và có người cung cấp điện cho chúng. Và tất cả các công ty này đều là các công ty niêm yết công khai; bạn có thể đọc báo cáo tài chính của họ.

Dành cho kỹ thuật viên

Bạn đã biết rằng các mô hình đang ngày càng mạnh mẽ hơn. Nhưng có lẽ bạn đang đánh giá thấp một điều: những nút thắt cổ chai thực sự đang trở thành thế giới vật chất: điện, làm mát và đóng gói chip. Cuộc cạnh tranh về trí tuệ nhân tạo trong thập kỷ tới có thể sẽ là một vấn đề kỹ thuật hơn là một vấn đề về kiến ​​trúc mô hình trong các bài báo học thuật.

Dành cho nhà đầu tư

Chuỗi giá trị AI thực chất gồm năm giao dịch khác nhau. Chúng khác nhau về rủi ro, thời gian và người thắng cuộc. Coi AI như một ngành công nghiệp cũng giống như coi "công nghệ" như một ngành công nghiệp vào năm 1998. Sự khác biệt nội tại là rất lớn.

Tình trạng này sẽ không kéo dài mãi mãi. Một ngày nào đó, cơ sở hạ tầng sẽ hoàn thiện, lớp ứng dụng sẽ được tích hợp và giá trị sẽ lại dịch chuyển lên phía trên.

Điều tương tự cũng áp dụng cho thời đại internet. Cuối cùng, những công ty kiếm được nhiều tiền nhất là Amazon, Google và Facebook, chứ không phải các công ty cáp quang và nhà sản xuất máy chủ.

Nhưng trí tuệ nhân tạo vẫn chưa đạt đến giai đoạn đó. Chúng ta vẫn đang ở giai đoạn xây dựng cơ sở hạ tầng, giai đoạn bán xẻng.

Hiện tại, những người làm công việc liên quan đến xẻng đang kiếm được rất nhiều tiền. Những người hiểu rõ toàn bộ hệ thống công nghệ sẽ nhận ra những dấu hiệu trước khi bước ngoặt xảy ra.

Nhiều người sẽ hết lần này đến lần khác ngạc nhiên về việc tiền đã đi về đâu.

Mười năm nữa, việc hiểu rõ hệ thống công nghệ trí tuệ nhân tạo sẽ quan trọng không kém việc hiểu rõ bảng cân đối kế toán.

Hãy nhớ ba điều: Hiểu rõ hệ thống công nghệ. Vẽ sơ đồ cấu trúc phân cấp. Theo dõi dòng vốn.

Đây là trò chơi.

[Liên kết gốc]