NVIDIA có quá nhiều GPU, gã khổng lồ công nghệ không kiếm được 200 tỷ USD? Cuộc tranh luận của gã khổng lồ Sequoia và AI

**Nguồn: **Báo chí Hiệp hội Tài chính

Biên tập Hoàng Quân Chí

Nguồn hình ảnh: Được tạo bởi AI‌ không giới hạn

Kể từ đầu năm nay, được thúc đẩy bởi trí tuệ nhân tạo (AI), chứng khoán Mỹ đã phục hồi mạnh mẽ, cổ phiếu công nghệ cũng “lấy lại vinh quang” và hình thành nên “Big Seven” gồm Microsoft và Nvidia. Mọi thứ có vẻ đang rất tốt, nhưng cần lưu ý rằng hiện tại chỉ có Nvidia thực sự kiếm được tiền từ AI.

Dù là “người dẫn đầu” Microsoft hay những “ngôi sao đang lên” Google, Meta, Adobe, các công ty này vẫn đang trong giai đoạn tích hợp AI vào sản phẩm của mình và chưa thực sự “kiếm tiền” từ nó, tức là kiếm tiền thật. từ AI. Hiện nay, dịch vụ AI của nhiều công ty đều miễn phí, chỉ Microsoft mới dám tăng giá Copilot lên 83% nhưng người tiêu dùng chưa chắc đã mua.

Dù chưa thực sự đạt được lợi nhuận nhưng thực tế đã chứng minh rằng các công ty công nghệ đang đầu tư mạnh vào lĩnh vực AI và tích trữ GPU. Theo các nhà phân tích Phố Wall, doanh số GPU của Nvidia có thể vượt 50 tỷ USD vào cuối năm nay.

Lúc này, các nhà đầu tư không khỏi tự hỏi, liệu các công ty công nghệ có thu hồi được vốn bằng cách mua GPU với quy mô lớn như vậy khi triển vọng lợi nhuận của họ vẫn chưa rõ ràng? Cuối cùng, tất cả sẽ là vô ích? Nếu có thể hoàn trả được thì khi nào có thể hoàn trả được?

David Cahn, một đối tác tại công ty đầu tư mạo hiểm Sequoia, gần đây đã công bố một tính toán. Cahn tin rằng cứ 1 đô la chi tiêu cho GPU tương ứng với khoảng 1 đô la chi phí năng lượng của trung tâm dữ liệu. Nói cách khác, theo ước tính thận trọng, nếu NVIDIA có thể bán được 50 tỷ đô la GPU vào cuối năm nay thì chi tiêu cho trung tâm dữ liệu sẽ lên tới 100 đô la tỷ.

Sau đó, giả sử tỷ suất lợi nhuận là 50%, ngành AI cần 200 tỷ USD doanh thu để bù đắp chi phí đầu tư trả trước. Nhưng Cahn chỉ ra rằng hiện chỉ có 75 tỷ USD doanh thu hàng năm, còn thiếu hụt 125 tỷ USD.

Nghi ngờ đang đến

Guido Appenzeller, cố vấn đặc biệt của công ty đầu tư mạo hiểm khổng lồ A16Z ở Thung lũng Silicon và là người sáng lập công ty khởi nghiệp AI 2X, đã bác bỏ quan điểm của Cahn và bác bỏ từng lời lập luận của ông.

Nhìn chung, lập luận cốt lõi của Appenzeller xoay quanh niềm tin rằng trí tuệ nhân tạo sẽ trở thành một thành phần phổ biến trong hầu hết mọi sản phẩm chứa phần mềm. Ông khẳng định rằng các khoản đầu tư lớn vào cơ sở hạ tầng GPU, thậm chí lên tới 50 tỷ USD, có thể dễ dàng được khấu hao so với mức chi tiêu khổng lồ 5 nghìn tỷ USD cho CNTT toàn cầu.

Ông không chỉ lật ngược ước tính của Sequoia về lợi nhuận của AI mà còn chỉ ra rằng vấn đề cơ bản nhất của Sequoia là nó đã đánh giá thấp tác động của cuộc cách mạng lịch sử của AI.

Cụ thể, Appenzeller lần đầu tiên chỉ ra rằng Cahn là một kẻ "clickbait" và cố gắng sử dụng một con số như "200 tỷ USD" để thu hút sự chú ý của mọi người, nhưng thực tế quá trình tính toán của ông đã sai hoàn toàn.

Appenzeller chỉ ra rằng Cahn đã cộng chi phí mua (chi phí vốn) của GPU, chi phí vận hành hàng năm, doanh thu tích lũy trong vòng đời GPU và doanh thu hàng năm từ các ứng dụng AI và có được con số dường như siêu cao 200 tỷ USD. Những con số phóng đại. Nhưng ông tin rằng một phép tính phù hợp hơn sẽ dựa trên tỷ suất lợi nhuận hàng năm mà người mua GPU nhận được từ chi phí đầu tư của họ.

Thứ hai, ông cũng tin rằng giá điện của GPU cũng đã bị phóng đại. Theo Appenzeller, GPU H100 PCIe có giá khoảng 30.000 USD và tiêu thụ khoảng 350 watt điện, tính cả máy chủ và hệ thống làm mát, tổng mức tiêu thụ điện năng có thể vào khoảng 1 kilowatt.

Được tính ở mức giá điện là 0,1 USD/kilowatt, GPU H100 này sẽ chỉ cần 0,15 USD tiền điện cho mỗi 1 USD chi cho phần cứng GPU trong vòng đời 5 năm của nó, thấp hơn nhiều so với mức 1 USD mà Cahn ước tính.

Nhưng quan trọng nhất, Appenzeller tin rằng, Cahn đã bỏ qua quy mô của cuộc cách mạng AI. Ông chỉ ra rằng các mô hình AI là một thành phần cơ sở hạ tầng giống như CPU, cơ sở dữ liệu và mạng. Hiện nay, hầu hết tất cả phần mềm AI đều sử dụng CPU, cơ sở dữ liệu và mạng và điều này sẽ xảy ra trong tương lai.

Vậy liệu ngành AI có thể kiếm đủ 200 tỷ USD? Appenzeller đã đưa ra câu trả lời khẳng định, và hơn thế nữa, với tư cách là cơ sở hạ tầng mạng, doanh thu mà nó tạo ra sẽ tồn tại dưới nhiều hình thức khác nhau ở mỗi bộ phận.

Vì vậy, ông kết luận rằng AI sẽ lật đổ tất cả phần mềm, và cái gọi là “khoảng cách doanh thu AI” của Cahn thực tế không tồn tại.