AI có thể trở thành hàng hóa, giá trị chuyển sang phần cứng và ứng dụng

Làn sóng đầu tư vào AI có thể lặp lại những dấu hiệu quá nhiệt từng xuất hiện trên thị trường tiền mã hóa. Khi các mô hình trở thành sản phẩm tiêu chuẩn hóa, giá trị có thể dịch chuyển sang phần cứng và tầng ứng dụng.

Blockchain Capital cho biết trong bản phân tích công bố ngày 18 rằng thị trường tiền mã hóa cho thấy cách nhà đầu tư và dòng vốn vận động trong giai đoạn cách mạng công nghệ. Thị trường này có chu kỳ nhanh, cung cấp thanh khoản thông qua token cho các dự án giai đoạn đầu và công khai dữ liệu blockchain.

Phân tích nhận định những thành công lớn thường kéo theo dòng vốn đầu tư bắt chước vào các dự án ra đời sau. Sau khi Bitcoin(BTC) phát triển thành tài sản trị giá hàng nghìn tỷ USD, Ethereum(ETH) và Solana(SOL) lần lượt đạt quy mô hàng trăm tỷ USD và hàng chục tỷ USD, dòng vốn tiếp tục đổ vào các dự án layer 1 mới.

Một số dự án được định giá hàng tỷ USD chỉ dựa trên sách trắng và lý lịch nhà sáng lập. Kỳ vọng rằng thành công của một dự án có thể tạo ra lợi nhuận vượt quy mô của cả quỹ đã thúc đẩy cái gọi là 'đầu tư kiểu xổ số'.

Phân tích cho rằng hiện tượng tương tự có thể xuất hiện trong lĩnh vực AI. Khi OpenAI và Anthropic được kỳ vọng đạt mức định giá hàng nghìn tỷ USD, các phòng nghiên cứu AI mới có thể được xem là 'doanh nghiệp thành công tiếp theo'.

Kỳ vọng rằng chỉ cần tuyển dụng các nhà nghiên cứu ngôi sao hoặc hợp tác với các nhà cung cấp dịch vụ đám mây lớn là định giá doanh nghiệp sẽ tăng trở lại có thể thay thế cho việc đánh giá đầu tư. Khi đó, nhà đầu tư sẽ phụ thuộc vào khả năng xuất hiện người mua tiếp theo hơn là các nền tảng cơ bản hiện tại của doanh nghiệp.

Tuy nhiên, cấu trúc thị trường có sự khác biệt. Giá và giao dịch token tiền mã hóa được công khai, trong khi định giá doanh nghiệp AI thường hình thành trên thị trường thứ cấp tư nhân với thanh khoản hạn chế.

Blockchain Capital đưa sự thay đổi của không gian khối làm ví dụ tiêu biểu. Ở giai đoạn đầu của blockchain, không gian khối khan hiếm và đắt đỏ, nhưng nguồn cung được mở rộng khi các layer 1 mới và layer 2 của Ethereum phát triển.

Khi không gian khối chuyển từ tài nguyên khan hiếm sang tài nguyên dồi dào hoặc dư thừa, sự thay đổi này hỗ trợ tiến bộ công nghệ nhưng doanh thu của nhiều layer 1 thay thế vẫn bị hạn chế. Theo phân tích, doanh thu đã chảy nhiều hơn vào các 'ứng dụng béo' được người dùng thực tế sử dụng, thay vì 'giao thức béo' từng được chú ý trong giai đoạn đầu.

Tether(USDT), Hyperliquid(HYPE), Aave(AAVE) và Polymarket được nêu là những dự án ở tầng ứng dụng nắm giữ phần đáng kể doanh thu. TokenPost trước đó đưa tin phần đáng kể phí giao dịch on-chain đã chuyển từ blockchain sang các ứng dụng.

Blockchain Capital nhận định AI có thể chứng kiến sự dịch chuyển giá trị tương tự nếu các mô hình trở thành sản phẩm tiêu chuẩn hóa. Khi các phòng nghiên cứu AI tại Trung Quốc công khai trọng số mô hình mạnh hơn, khiến giá mô hình giảm xuống, giá trị có thể dịch chuyển lên các tầng thượng nguồn và hạ nguồn của chuỗi công nghệ.

Các ứng dụng sử dụng mô hình có thể cung cấp dịch vụ mà không phải gánh mức lợi nhuận cao của tầng mô hình. Khi khoảng cách giữa chi phí vận hành mô hình và chi phí sử dụng mô hình thu hẹp, tầng ứng dụng có thể trở nên thuận lợi hơn.

Mặt khác, OpenAI và Anthropic có thể là ngoại lệ nhờ đã sở hữu cơ sở người dùng, quan hệ với khách hàng doanh nghiệp và mạng lưới phân phối tới nhà phát triển. Hai công ty này không chỉ cung cấp mô hình như các doanh nghiệp hạ tầng đơn thuần mà còn gần với mô hình kinh doanh tích hợp theo chiều dọc, kết nối trực tiếp với người dùng.

Các phòng nghiên cứu AI khác không tiếp cận trực tiếp người dùng cuối có thể chịu áp lực lớn hơn khi khả năng sinh lời của mô hình giảm. Nếu lợi nhuận ở tầng mô hình thu hẹp, các lĩnh vực bị giới hạn về nguồn cung vật lý như năng lượng và phần cứng, cùng với các ứng dụng cuối, có thể nắm giữ nhiều giá trị hơn.

Phân tích cũng dẫn lại quan điểm cho rằng một cuộc cách mạng công nghệ trải qua các giai đoạn xây dựng hạ tầng, quá nhiệt, sụp đổ và triển khai. Hạ tầng được đầu tư quá mức trong giai đoạn quá nhiệt có thể hỗ trợ sự phát triển của ứng dụng về sau, nhưng điều đó không đồng nghĩa các nhà đầu tư hạ tầng ban đầu sẽ nhận được kết quả tương tự.

Phân tích cho biết sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo tổng quát (AGI) có thể làm thay đổi các đánh giá hiện tại. Khi xem xét đầu tư vào các phòng nghiên cứu AI, cần đánh giá đồng thời mức độ thu hút của công nghệ, mạng lưới phân phối mô hình, điểm tiếp xúc với khách hàng, cấu trúc chi phí và cách phân bổ giá trị giữa phần cứng với ứng dụng.