Z.ai GLM-5.2 sánh ngang Anthropic với chi phí thấp hơn 75%, Jefferies nhận định

Một mô hình AI của Trung Quốc hiện sánh ngang hiệu suất doanh nghiệp của Anthropic với chi phí chỉ bằng một phần tư, đe dọa sức mạnh định giá của các nhà phát triển AI phương Tây trước thềm các đợt niêm yết theo kế hoạch.

Mô hình GLM-5.2 của Z.ai mang lại hiệu suất AI cấp doanh nghiệp gần như tương đương với Claude của Anthropic với chi phí thấp hơn 75% mỗi token, chiến lược gia Christopher Wood của Jefferies cho biết, gọi đây là một "khoảnh khắc DeepSeek" đe dọa sức mạnh định giá của các ông lớn AI phương Tây.

"Mô hình GLM-5.2 từ Z.ai niêm yết tại Hồng Kông gần như là đối thủ ngang hàng với Anthropic ở thị trường doanh nghiệp với chi phí chỉ bằng một phần tư mỗi token," Wood, tác giả của bản tin Greed & Fear được đọc rộng rãi của Jefferies, cho biết.

Doanh thu thuần hàng năm của Anthropic đã tăng vọt lên 47 tỷ USD vào tháng 5 từ mức 9 tỷ USD vào cuối năm 2025, mức tăng trưởng mà Wood dự kiến sẽ chậm lại khi các công ty phản ứng trước mức tiêu thụ token lớn. Các hệ thống AI Trung Quốc đã xử lý 21,37 nghìn tỷ token trên nền tảng tổng hợp OpenRouter trong tuần kết thúc vào ngày 21 tháng 6, tăng từ 4,37 nghìn tỷ vào cuối tháng 4, so với 5,76 nghìn tỷ của các mô hình hàng đầu Hoa Kỳ. Các hệ thống Trung Quốc hàng đầu hiện chiếm gần 80% tổng khối lượng token của nền tảng, tăng từ khoảng 43% hai tháng trước đó.

Thách thức này xuất hiện khi Anthropic chuẩn bị cho một đợt niêm yết thị trường chứng khoán theo kế hoạch và đối thủ OpenAI cũng đang cân nhắc phát hành cổ phiếu ra công chúng. Các mô hình Trung Quốc rẻ hơn đang giành thị phần, củng cố quan điểm rằng các mô hình ngôn ngữ lớn sẽ trở thành hàng hóa phổ thông (commoditized), Wood nói, đồng thời tạo động lực cho các công ty chuyển các mô hình nhỏ hơn lên máy chủ riêng của họ để bảo vệ dữ liệu.

Bất chấp áp lực cạnh tranh lên các nhà phát triển mô hình, Wood vẫn lạc quan về các nhà cung cấp "cuốc và xẻng" (picks and shovels) đã thúc đẩy tăng trưởng cổ phiếu liên quan đến AI. Ông trích dẫn nghịch lý Jevons, theo đó các token rẻ hơn thúc đẩy nhu cầu tổng thể lớn hơn đối với sức mạnh tính toán và chip nhớ. Các nhà sản xuất bộ nhớ là những người hưởng lợi chính, ông nói, lập luận rằng SK Hynix, Samsung Electronics và Micron Technology giờ đây nên được định giá dựa trên thu nhập thay vì giá trị sổ sách và vẫn còn rẻ trên thước đo đó. Chip nhớ băng thông cao được sử dụng trong các cụm đào tạo AI đã trở thành một nút thắt cổ chai quan trọng, với SK Hynix nắm giữ khoảng 50% thị trường.

Wood cho biết ông đang tăng mức độ tiếp xúc với phần cứng công nghệ trong các danh mục đầu tư Greed & Fear, thêm SK Hynix và Kioxia vào danh mục long-only toàn cầu trong khi loại bỏ Alphabet và Alibaba. Rủi ro chính đối với giao dịch rộng hơn, ông nói, là nhận thức đột ngột của các nhà đầu tư rằng các hyperscaler và nhà phát triển AI hàng đầu không thể kiếm được lợi nhuận đầy đủ từ chi tiêu của họ, một nỗi lo càng bị khuếch đại bởi các thỏa thuận tài chính vòng tròn như việc Nvidia tài trợ cho việc mua chip của OpenAI. Hiện tại, Wood cho biết, những lo ngại như vậy vẫn chỉ là lý thuyết, chưa có dấu hiệu nào cho thấy cuộc đua chi tiêu vốn AI đang chậm lại. Các hyperscaler bao gồm Microsoft, Amazon và Google được dự báo sẽ chi hơn 250 tỷ USD kết hợp cho cơ sở hạ tầng AI trong năm nay.

Sự xuất hiện của một giải pháp thay thế Trung Quốc cạnh tranh về chi phí làm thu hẹp mức định giá cao cấp mà các nhà phát triển AI phương Tây đã duy trì trước thềm IPO của họ. Doanh thu thuần 47 tỷ USD của Anthropic, dù ấn tượng, nhưng phải đối mặt với áp lực biên lợi nhuận khi giá token giảm. Các nhà sản xuất bộ nhớ bao gồm SK Hynix và Micron, ngược lại, được hưởng lợi từ nhu cầu khối lượng ngày càng tăng ngay cả khi định giá trên mỗi đơn vị giảm, một động lực có thể duy trì mức định giá dựa trên thu nhập hiện tại của họ. Oracle và Meta Platforms, với tư cách là những nhà chi tiêu lớn cho cơ sở hạ tầng AI, có thể thấy các chiến lược phân bổ vốn của họ bị thử thách nếu các mô hình rẻ hơn làm giảm tính cấp thiết của việc phát triển AI độc quyền.

Bài viết này chỉ nhằm mục đích cung cấp thông tin và không cấu thành lời khuyên đầu tư.