Ngành công nghiệp AI đang chia thành hai con đường lợi nhuận riêng biệt: một dựa trên các hợp đồng doanh nghiệp giá trị cao, con đường kia dựa trên quy mô thị trường đại chúng.
Thị trường trí tuệ nhân tạo không còn là một khối thống nhất, với các phòng thí nghiệm mô hình hàng đầu hiện đang theo đuổi hai chiến lược kinh doanh hoàn toàn khác nhau. Anthropic đang chứng minh rằng các mô hình giá cao, hiệu suất cao có thể tạo ra lợi nhuận ngắn hạn từ các khách hàng doanh nghiệp, trong khi các đối thủ cạnh tranh như DeepSeek đang cắt giảm giá để thúc đẩy sự chấp nhận hàng loạt, buộc một sự phân hóa cơ bản trong cấu trúc kinh tế của ngành.
Gavin Baker, một nhà đầu tư công nghệ nổi tiếng, cho biết: “AI đang chuyển từ mô hình buffet 'ăn bao nhiêu tùy thích' sang mô hình 'trả theo ly', trong đó chi phí của các quy trình làm việc đa tác nhân phức tạp đang trở thành một quyết định tài chính quan trọng đối với các doanh nghiệp.”
Sự phân hóa thể hiện rõ trong các số liệu tài chính. Anthropic nói với các nhà đầu tư rằng họ dự kiến doanh thu sẽ tăng hơn gấp đôi lên 10,9 tỷ USD trong quý 2, tăng từ 4,8 tỷ USD trong quý đầu tiên, tạo ra lợi nhuận hoạt động ước tính 559 triệu USD. Trong khi đó, DeepSeek đã duy trì vĩnh viễn mức giảm giá 75% cho API của mình, cá cược rằng chi phí cực thấp sẽ mở ra các danh mục nhu cầu mới và đảm bảo lợi thế nền tảng dài hạn.
Sự phân tách này buộc các doanh nghiệp xây dựng trên AI phải có sự lựa chọn chiến lược và xác nhận hàng nghìn tỷ USD đang được đầu tư vào cơ sở hạ tầng của ngành. Nó báo hiệu rằng lợi nhuận cuối cùng đang chuyển dịch từ các nhà sản xuất chip như Nvidia sang chính các nhà cung cấp mô hình, tạo ra hai luận điểm đầu tư khả thi nhưng khác biệt cơ bản cho giai đoạn tiếp theo của AI.
### Con đường ưu tiên doanh nghiệp để đạt lợi nhuận của Anthropic
Thành công tài chính của Anthropic bắt nguồn từ sự tập trung không ngừng vào thị trường doanh nghiệp, nơi các công ty sẵn sàng trả mức phí cao cho các khả năng tinh vi. Khoảng 85% doanh thu của Anthropic đến từ các khách hàng doanh nghiệp và nhà phát triển sử dụng dòng mô hình Claude cho các nhiệm vụ phức tạp như lập trình, nghiên cứu và quy trình tác nhân đa bước. Chiến lược này hoàn toàn trái ngược với các đối thủ như OpenAI, vốn phục vụ một cơ sở người dùng phổ thông miễn phí khổng lồ lên tới 900 triệu người dùng hàng tuần, tạo ra chi phí suy luận khổng lồ mà không có doanh thu tương ứng.
Lợi nhuận hoạt động dự kiến của công ty trong quý 2 — một cột mốc mà trước đó họ không mong đợi đạt được cho đến năm 2028 — chứng minh rằng một mô hình kinh doanh khả thi tồn tại cho AI tiên tiến, ngay cả sau khi tính đến chi phí đào tạo khổng lồ. Mặc dù con số lợi nhuận loại trừ thù lao dựa trên cổ phiếu, nó chứng minh rằng kinh tế đơn vị cơ bản có thể hoạt động ở quy mô lớn cho các nhiệm vụ giá trị cao, một tín hiệu quan trọng cho các nhà đầu tư thị trường đại chúng. Điều này mang lại cho Anthropic một câu chuyện mạnh mẽ khi tiến tới một đợt IPO tiềm năng, tương phản với dự báo lỗ hàng trăm tỷ USD của OpenAI trước khi đạt được lợi nhuận vào khoảng năm 2030.
### Canh bạc của DeepSeek vào khối lượng thị trường đại chúng
Trong khi Anthropic nhắm vào phân khúc cao cấp, DeepSeek đang sử dụng giá cả làm vũ khí để chiếm lĩnh thị trường cơ sở. Bằng cách duy trì vĩnh viễn mức chiết khấu API 75%, công ty đang đẩy chi phí các mô hình của mình xuống chỉ bằng một phần nhỏ so với các đối thủ Hoa Kỳ. Mô hình V4-Pro của họ có giá chỉ 0,435 USD cho mỗi triệu token đầu vào, với phiên bản "Flash" chỉ tốn 0,14 USD. Đây không chỉ là một lựa chọn giá rẻ; đó là một bước đi chiến lược nhằm làm cho AI đủ rẻ để trở thành một tiện ích phổ biến.
Chiến lược chi phí thấp này đặc biệt hấp dẫn đối với các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng với các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, khối lượng lớn, chẳng hạn như các tác nhân dịch vụ khách hàng tự động, trợ lý lập trình và quy trình xử lý tài liệu. Đối với các trường hợp sử dụng này, chi phí không chỉ là một chi phí hoạt động mà còn là rào cản chính đối với tính khả thi. DeepSeek đang cá cược rằng bằng cách hạ thấp đáng kể rào cản này, họ có thể nhúng các mô hình của mình vào cấu trúc của hàng ngàn ứng dụng, đánh đổi tỷ suất lợi nhuận thấp hơn để lấy vị thế thị trường thống trị và khối lượng truy cập khổng lồ, dài hạn.
Sự phân hóa giữa Anthropic và DeepSeek đang tạo ra một thị trường phân cấp cho các mô hình AI và buộc khách hàng phải trở thành những người mua sành sỏi hơn. Điều này đang dẫn đến sự trỗi dậy của một "lớp trung gian" phần mềm mới được thiết kế để điều hướng các truy vấn đến mô hình phù hợp và tiết kiệm chi phí nhất cho một nhiệm vụ nhất định. Đối với các nhà đầu tư, sự phân hóa này xác nhận trường hợp tăng giá cho các nhà cung cấp cơ sở hạ tầng như Nvidia (NVDA), Amazon (AMZN) và Google (GOOGL), vì cả chiến lược cao cấp và khối lượng lớn đều sẽ thúc đẩy nhu cầu không ngừng về năng lượng tính toán. Câu hỏi then chốt không còn là liệu lớp mô hình có thể có lãi hay không, mà là con đường nào trong hai con đường riêng biệt này sẽ tạo ra giá trị bền vững hơn.
Bài viết này chỉ mang tính chất thông tin và không cấu thành lời khuyên đầu tư.
