Ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo đang đối mặt với thực tế tài chính khắc nghiệt. Các công ty AI lớn đang thua lỗ hàng tỷ đô la Mỹ trong khi vật lộn tìm kiếm con đường dẫn đến lợi nhuận. Tình hình đã trở nên cực đoan đến mức một số công ty đang chuyển toàn bộ doanh thu của mình cho các đối thủ cạnh tranh cũng đang thua lỗ.
Nghịch Lý Doanh Thu Cursor-Anthropic
Một trong những ví dụ nổi bật nhất liên quan đến Cursor , một ứng dụng lập trình AI gửi 100% doanh thu của mình cho Anthropic để truy cập các mô hình Claude . Sự mỉa mai còn sâu sắc hơn: Anthropic sử dụng số tiền này để phát triển Claude Code , sản phẩm cạnh tranh trực tiếp với chính sản phẩm của Cursor . Điều này tạo ra tình huống kỳ lạ khi Cursor , với tư cách là khách hàng lớn nhất của Anthropic , về cơ bản đang tài trợ cho chính đối thủ cạnh tranh của mình trong khi hoạt động thua lỗ.
Cộng đồng đã đặc biệt bị sốc bởi thỏa thuận này. Mối quan hệ này làm nổi bật mức độ phụ thuộc của các startup AI vào các nhà cung cấp mô hình lớn, ngay cả khi những nhà cung cấp đó đang phát triển các sản phẩm cạnh tranh.
Thách thức mô hình kinh doanh
- Cursor : Gửi 100% doanh thu cho Anthropic
- Anthropic : Sử dụng doanh thu từ Cursor để tài trợ cho đối thủ cạnh tranh Claude Code
- Notion : Các tính năng AI tiêu tốn 10% biên lợi nhuận
- Chi phí người dùng cá nhân: Lên đến 4 USD cho các tác vụ đơn giản
Thua Lỗ Khổng Lồ Trên Toàn Ngành
Sự chảy máu tài chính mở rộng xa hơn các công ty riêng lẻ. OpenAI thua lỗ 5 tỷ đô la Mỹ trong năm 2024 và dự kiến sẽ thua lỗ hơn 8 tỷ đô la Mỹ trong năm 2025. Anthropic cũng ghi nhận mức thua lỗ tương tự là 5,3 tỷ đô la Mỹ. Ngay cả khi loại bỏ chi phí đào tạo khỏi phương trình, OpenAI vẫn sẽ thua lỗ 2,2 tỷ đô la Mỹ, cho thấy rằng nền kinh tế cơ bản vẫn đầy thách thức.
Perplexity đã chi tiêu 164% doanh thu cho các dịch vụ đám mây từ AWS , Anthropic và OpenAI . Công ty phần mềm Notion thấy chi phí AI tiêu tốn 10% biên lợi nhuận cho các tính năng cơ bản mà các đối thủ cạnh tranh cũng cung cấp.
Tổn thất của các công ty AI lớn (2024)
- OpenAI : Thua lỗ 5 tỷ USD, dự kiến thua lỗ hơn 8 tỷ USD trong năm 2025
- Anthropic : Thua lỗ 5,3 tỷ USD
- Chi phí suy luận của OpenAI : 50% tổng doanh thu
- Chi phí đào tạo của OpenAI : 75% tổng doanh thu
- Chi tiêu của Perplexity : 164% doanh thu cho các dịch vụ đám mây
Vấn Đề Chi Phí Suy Luận
Trong khi một số người cho rằng các hoạt động suy luận cho thấy biên lợi nhuận gộp tích cực, thực tế phức tạp hơn. OpenAI đã chi tiêu 50% doanh thu chỉ riêng cho chi phí tính toán suy luận, trước khi tính đến lương, nghiên cứu, phát triển và các chi phí hoạt động khác. Sự gia tăng của các mô hình lý luận đã làm tình hình tồi tệ hơn, vì chúng đòi hỏi nhiều tài nguyên tính toán hơn đáng kể để tạo ra đầu ra.
Các cuộc thảo luận cộng đồng tiết lộ rằng người dùng cá nhân có thể đốt cháy vài đô la Mỹ trong vài phút cho các tác vụ đơn giản. Một người dùng Cursor được báo cáo đã chi gần 4 đô la Mỹ để tạo một tệp danh sách công việc cơ bản, làm nổi bật việc chi phí có thể tăng vọt nhanh chóng như thế nào đối với các trường hợp sử dụng hàng ngày.
Chi Phí Công Nghệ So Với Tiền Lệ Lịch Sử
Cuộc tranh luận về việc liệu chi phí AI có giảm hay không phản ánh các cuộc thảo luận về các công nghệ khác. Một số người chỉ ra việc giảm giá đáng kể, lưu ý rằng việc chạy một triệu token thông qua GPT-3 Da-Vinci có giá 60 đô la Mỹ vào năm 2022, trong khi GPT-5 có giá 1,25 đô la Mỹ ngày nay. Tuy nhiên, các mô hình lý luận hiện tiêu thụ nhiều token hơn đáng kể cho cùng một truy vấn, có khả năng làm mất đi những lợi ích này.
Việc so sánh với việc áp dụng công nghệ lịch sử đặt ra câu hỏi về việc liệu AI có tuân theo các mô hình giảm chi phí giống như điện thoại di động hoặc máy tính cá nhân hay không. Không giống như phần mềm truyền thống với chi phí biên gần bằng không, các dịch vụ AI đòi hỏi tài nguyên tính toán liên tục cho mỗi tương tác.
Diễn biến giá Token
- GPT-3 Da-Vinci (2022): 60 USD cho một triệu token
- GPT-5 (2025): 1.25 USD cho một triệu token
- Mức giảm giá: ~98% trong 3 năm
- Lưu ý: Các mô hình suy luận sử dụng nhiều token hơn đáng kể cho mỗi truy vấn
Động Lực Thị Trường Và Triển Vọng Tương Lai
Tình hình hiện tại phản ánh sự cạnh tranh khốc liệt hơn là sự bất khả thi cơ bản của lợi nhuận. Các công ty đang chọn hoạt động thua lỗ để giành thị phần và cải thiện công nghệ của họ. Đào tạo các mô hình mới đòi hỏi đầu tư hàng tỷ, nhưng các công ty không thể ngừng chi tiêu này mà không bị tụt lại phía sau các đối thủ cạnh tranh.
Một số thành viên cộng đồng cho rằng ngành này giống với những năm đầu của Amazon khi ưu tiên tăng trưởng hơn lợi nhuận. Những người khác lo lắng rằng chi phí về mặt cấu trúc quá cao đối với các mô hình kinh doanh bền vững. Con đường phía trước có thể đòi hỏi việc tăng giá đáng kể mà khách hàng có thể phản đối, hoặc những cải tiến đột phá trong hiệu quả tính toán.
Ngành AI đang đứng tại ngã tư đường nơi công nghệ cách mạng gặp gỡ kinh tế học đầy thách thức, khiến các nhà đầu tư và công ty đặt cược hàng tỷ vào một tương lai không chắc chắn nhưng có khả năng mang tính chuyển đổi.
Tham khảo: Why Everybody Is Losing Money On AI
 |
|---|
| Bản tin có tiêu đề " Why Everybody Is Losing Money On AI " làm nổi bật những thách thức tài chính mà các công ty AI đang đối mặt, phản ánh về các chiến lược cạnh tranh và động lực thị trường của họ |