KB Chứng khoán: Doanh thu mô hình AI, không phải GPU, là cốt lõi của đà tăng cổ phiếu AI

Cổ phiếu liên quan đến trí tuệ nhân tạo (AI) đang phục hồi trở lại, nhưng theo phân tích mới nhất, yếu tố quyết định xu hướng này không phải là sản lượng bán ra của chip xử lý đồ họa (GPU) mà là khả năng tăng trưởng doanh thu của các công ty phát triển mô hình AI. Kỳ vọng về doanh thu mô hình được cho là sẽ chi phối hiệu quả đầu tư vào trung tâm dữ liệu và chất bán dẫn.

KB Chứng khoán (KB Securities) cho biết ngày 10 rằng cấu trúc ngành AI hiện nay vận hành theo chuỗi: các công ty phát triển mô hình AI tạo doanh thu bằng cách bán token, trong khi các hyperscaler và neocloud vận hành trung tâm dữ liệu để sản xuất token. Các doanh nghiệp bán dẫn và năng lượng đóng vai trò cung cấp thiết bị, hạ tầng cần thiết cho trung tâm dữ liệu.

Trong cấu trúc này, nếu kỳ vọng tăng trưởng doanh thu của các công ty phát triển mô hình AI suy yếu, nghi ngờ về hiệu quả đầu tư trung tâm dữ liệu sẽ lớn dần. Áp lực đó có thể lan từ các doanh nghiệp vận hành trung tâm dữ liệu sang cổ phiếu bán dẫn và năng lượng liên quan.

Theo phân tích, chính cấu trúc này đã khiến cổ phiếu AI biến động mạnh trong ba tháng gần đây. Khi tốc độ tăng trưởng doanh thu của các mô hình AI chậm lại, việc biện minh cho các khoản đầu tư quy mô lớn vào trung tâm dữ liệu và nhu cầu GPU trở nên khó khăn hơn.

Không khí thị trường đã thay đổi sau khi OpenAI ra mắt GPT-6 Astra vào ngày 3 tháng 9. OpenAI cho biết mô hình mới đã cải thiện đáng kể khả năng lập trình, nghiên cứu, sử dụng máy tính và xử lý các tác vụ phức tạp nhiều bước.

Việc OpenAI triển khai GPT-6 Astra trước tiên cho một số tổ chức giới hạn, sau đó mở rộng dần sang gói trả phí và API dành cho nhà phát triển cho thấy phạm vi ứng dụng của mô hình AI đang mở rộng sang nhiều lĩnh vực công việc hơn.

KB Chứng khoán đánh giá rằng Astra đã cho thấy khoảng cách hiệu năng rõ rệt so với các đối thủ cạnh tranh, qua đó giúp kỳ vọng tăng trưởng doanh thu của các công ty phát triển mô hình AI tăng trở lại.

Điều này đồng nghĩa khả năng thương mại hóa của các công ty phát triển mô hình có liên hệ trực tiếp với quyết định đầu tư vào trung tâm dữ liệu và chất bán dẫn. Kỳ vọng về kết quả kinh doanh của các doanh nghiệp cung cấp hạ tầng AI cũng có thể chịu ảnh hưởng từ mức độ sử dụng mô hình và tăng trưởng doanh thu.

Cách nhìn nhận đối với các doanh nghiệp phần mềm cũng có thể thay đổi. Đầu năm nay, khi Anthropic ra mắt công cụ AI phục vụ công việc mang tên "Claude Cowork", lo ngại rằng phần mềm doanh nghiệp truyền thống có thể bị thay thế bởi mô hình AI đã gia tăng.

Sau đó, khi các mô hình mã nguồn mở (open-weight) của Trung Quốc lan rộng, khả năng phổ cập hóa mô hình AI được chú ý nhiều hơn. Đồng thời, góc nhìn tích cực đối với các doanh nghiệp phần mềm tích hợp AI để nâng cấp tính năng cũng phần nào được khôi phục.

Nhà nghiên cứu Kim Il-hyeok (Kim Il-hyeok) của KB Chứng khoán nhận định: "Khi hiệu năng mô hình càng mạnh, một phần quy trình công việc trước đây được xử lý bên ngoài phần mềm có thể được chính mô hình AI hoặc môi trường thực thi đảm nhận trực tiếp, khiến giá trị của hệ thống mà các doanh nghiệp phần mềm xây dựng lâu nay suy giảm." Ông giải thích rằng khi mô hình AI can thiệp càng sâu vào quy trình công việc, vai trò của phần mềm truyền thống có thể bị thu hẹp.

Ông cũng cho biết: "Khi cạnh tranh giữa các mô hình AI ngày càng gay gắt, doanh nghiệp đang coi trọng việc quản lý chi phí token và kiểm soát ngân sách", đồng thời nói thêm rằng "doanh nghiệp càng chú trọng kiểm soát chi phí và quản lý quyền truy cập, giá trị của các công ty phần mềm càng ít bị tổn hại."

Token là đơn vị dữ liệu mà mô hình AI sử dụng để xử lý đầu vào và đầu ra. Doanh nghiệp sử dụng mô hình càng nhiều, chi phí liên quan có thể càng tăng, do đó việc quản lý mức sử dụng và kiểm soát quyền truy cập vẫn có thể là vai trò quan trọng của các công ty phần mềm.

Dòng vốn đầu tư vào ngành AI có thể đang chuyển dịch từ giai đoạn mở rộng GPU và trung tâm dữ liệu sang giai đoạn gia tăng mức sử dụng mô hình và doanh thu. KB Chứng khoán cho biết tăng trưởng doanh thu của các công ty phát triển mô hình AI cùng khả năng quản lý chi phí token của doanh nghiệp được xem là những biến số chính sẽ chi phối cách đánh giá đối với hạ tầng AI và các doanh nghiệp phần mềm.