Tác giả: Victor, Mr. Z, 168X
Một công nghệ có thể cực kỳ thành công nhưng vẫn là một khoản đầu tư thất bại
Đầu tháng 8 năm 2026, các lĩnh vực AI và bán dẫn đã trải qua một đợt giảm mạnh trong tháng Sáu và Tháng Bảy, khiến cuộc tranh luận về “liệu bong bóng có vỡ không” lại nóng lên: giá cổ phiếu SpaceX giảm xuống còn hơn 100 đô la Mỹ, IPO của OpenAI bị hoãn từ năm nay sang năm tới, và quỹ AI nổi tiếng Situational Awareness cũng buộc phải rút lui. Đồng thời, các mô hình mã nguồn mở của Trung Quốc đã nổi lên mạnh mẽ vào tháng Bảy, cung cấp hiệu năng gần với các mô hình chủ lực đóng cửa với chi phí cực thấp, đang thay đổi cấu trúc giá toàn cầu cho việc sử dụng trí tuệ nhân tạo.
Trong kỳ này, 168X mời lại người bạn cũ, nhà đầu tư hàng đầu về AI và Crypto, đồng thời là chủ sở hữu nền tảng truyền thông tự tạo «Bill It Up» – Bill Qian (@billqian_uae). Gần đây, Bill đã đặt AI vào một khung khổ kinh tế và xã hội rộng lớn hơn để quan sát, tập trung vào việc liệu lợi tức dân số có còn hiệu lực không, tại sao các quốc gia lại quay trở lại tham gia, và bong bóng AI sẽ kết thúc ra sao. Trong cuộc trò chuyện kéo dài gần hai giờ này, ông đưa ra một phán đoán cốt lõi khá phản trực giác: rủi ro cơ bản lớn nhất của bong bóng AI có thể không phải là sự thất bại về công nghệ, mà là «mô hình Trung Quốc quá thành công». Khi Trung Quốc biến trí tuệ thành hàng hóa cơ bản với lợi nhuận thấp, tổng phúc lợi xã hội toàn cầu tăng mạnh, nhưng doanh thu và lợi nhuận của toàn ngành lại không nhất thiết tăng theo tỷ lệ tương ứng, từ đó tạo ra một nghịch lý Jevons đặc biệt: một công nghệ có thể cực kỳ thành công, nhưng vẫn là một khoản đầu tư thất bại.
I. Tại sao bong bóng AI lần này lại khác biệt: Tốc độ, định giá và “Phát triển nuốt chửng mọi thứ”
Ông Z: Anh Bill gần đây đã dành nhiều tâm sức vào AI và thường có cảm giác lo lắng cho đất nước, nhìn AI trong bối cảnh kinh tế và xã hội rộng lớn hơn. Những bài viết gần đây của anh thường đặt ra những câu hỏi lớn mang tính cấu trúc: Liệu lợi tức dân số có còn hiệu lực không, tại sao chính phủ các quốc gia bắt đầu tham gia trực tiếp vào cuộc chiến AI, và bong bóng AI sẽ kết thúc như thế nào. Chúng ta có thể bắt đầu từ bong bóng AI không?
Bill Qian: Tốt. Tôi nghĩ đặc điểm lớn nhất của làn sóng AI lần này so với các chu kỳ trước đó chính là tốc độ. Tốc độ này có thể chưa từng được tưởng tượng trước đây: Cách mạng công nghiệp lần thứ nhất và thứ hai có thể mất 50 đến 100 năm mới đạt được sự phổ biến, PC có thể mất hơn một thập kỷ đến hai thập kỷ mới đạt quy mô 1 tỷ người dùng, trong khi AI chỉ mất ba năm để hiện nay toàn cầu có từ 1 đến 2 tỷ người dùng.
Khi tốc độ ứng dụng ngày càng nhanh, nhiều khi các bong bóng giai đoạn đều có thể được hấp thụ bởi tốc độ tăng trưởng. Có một câu nói rằng: “Có tăng trưởng có thể hấp thụ mọi vấn đề”, vì vậy tôi cho rằng đây là một điểm chúng ta cần lưu ý khi nhìn vào AI ngày nay. Bất kỳ chu kỳ công nghệ nào cũng có thể mang đến bong bóng, sau đó vỡ ra, nhưng lần này chúng ta cần hiểu: tốc độ bản thân có thể ảnh hưởng đến sự phát triển của toàn bộ chu kỳ, và nó có thể trở thành một đợt điều chỉnh thị trường rất ngắn. Bởi vì sau khi thị trường giảm, đột nhiên tốc độ người dùng và tăng trưởng ngành lại nhanh chóng đưa mọi người quay trở lại bàn chơi — đây là hiện tượng mà chúng ta đã chứng kiến nhiều lần trước đây.
Một điểm khác là trong quá trình này, chúng ta cần luôn chú ý đến những “người đảo lộn giá trị” đến từ Trung Quốc. Có khả năng trong tương lai, các Token giá rẻ của Trung Quốc sẽ khiến ngành AI trở nên giống như ngành xe điện hoặc ngành năng lượng mặt trời: tạo ra một lượng lớn phúc lợi xã hội tổng thể, nhưng trong một khoảng thời gian dài, nó cũng sẽ làm giảm định giá của các công ty tại Mỹ. Đây là hai hiện tượng mà tôi gần đây đã quan sát và trao đổi cùng bạn bè.
Ông Z: Đọc bài viết của bạn, bạn là người tích cực về nền tảng AI. Lý do bao gồm: AI sẽ đạt 1 tỷ người dùng trong vòng ba năm, tốc độ áp dụng nhanh hơn nhiều so với động cơ hơi nước, điện, PC và internet; doanh thu của các công ty mô hình tăng trưởng nhanh; định giá trên thị trường công khai hiện tại chưa đạt đến mức bong bóng thời điểm đó; và phần lớn được hỗ trợ bởi dòng tiền từ các công ty công nghệ lớn, không phải thông qua đòn bẩy tài chính cao. Do đó, sẽ xảy ra tình trạng: mỗi khi thị trường điều chỉnh, giảm định giá, chỉ cần mô hình mới có đột phá, doanh thu có đột phá và số lượng người dùng tiếp tục tăng trưởng, mở rộng quy mô, định giá sẽ lại được hấp thụ. Vậy ý bạn là thị trường chỉ đơn thuần lặp đi lặp lại quá trình giảm đòn bẩy (deleverage) và một số điều chỉnh dạng V?
Bill Qian: Tôi cho rằng một mặt là giảm đòn bẩy, mặt khác là điều chỉnh kỳ vọng định giá. Nhưng trong quá trình này, chúng ta cần liên tục theo dõi một điểm quan trọng: cuối cùng, đây sẽ là một “Flash Bear” – tức là tăng nhanh, giảm nhanh; hay sẽ giống như cuộc khủng hoảng tài chính năm 2008 hoặc sự bong bóng internet năm 2000, với một đợt phục hồi hình chữ L?
Phản hồi hình chữ L là gì? Về bản chất, nó tương đương với kỳ vọng phục hồi, khi các yếu tố cơ bản bắt kịp với định giá, và cần thêm thời gian. Nhưng hiện tại, tôi thấy rằng... ngay cả các nhà nghiên cứu tại Anthropic hay các công ty mô hình lớn cũng cảm thấy rằng sự phát triển của toàn bộ sự việc thực sự vượt quá kỳ vọng của họ. Mọi người đang đánh giá: Điểm kỳ dị (Singularity) sẽ đến khi nào? AGI sẽ đến khi nào? Từ góc độ các con số chấp nhận sử dụng — như số lượng người dùng, thời gian sử dụng, đến ý định mua dịch vụ hạ nguồn đại diện bởi Anthropic, Claude — mọi người vừa có thể kỳ vọng một thị trường gấu hình chữ L, nhưng đồng thời cũng cần cảnh giác: về mặt logic, thị trường gấu cuối cùng vẫn đúng, nhưng hình thức biểu hiện lần này có thể được điều chỉnh nhẹ. Đây cũng là một điểm mà tôi đang liên tục theo dõi.
Ông Z: Tôi cũng cảm nhận được làn sóng AI có thể thật sự giảm nhiệt trong ngắn hạn (trong vòng sáu tháng đến một năm). Chỉ số đầu tiên là giá cổ phiếu của SpaceX đã giảm xuống còn $106; thứ hai là OpenAI vốn luôn tuyên bố sẽ niêm yết năm nay, nhưng đã hoãn sang năm tới; thứ ba là các quỹ định hướng như Situational Awareness đã bị thanh lý hoàn toàn, giảm đòn bẩy và sụp đổ. Vậy nên, bước tiếp theo của thị trường liệu có phải là sự căng thẳng và vốn sẽ chuyển sang các lĩnh vực khác, trong khi làn sóng AI dần nguội đi?
Bill Qian: Đúng vậy, chúng ta có thể thấy gần đây cổ phiếu Coca-Cola cũng đã lập đỉnh mới, sự luân chuyển ngành chắc chắn sẽ tồn tại. Trong quá trình luân chuyển ngành, mọi người đều mong muốn tìm kiếm các chủ đề mới, và những cảm xúc thị trường này sẽ kéo dài lâu dài. Nhưng tôi sẽ quan tâm nhiều hơn đến: trở lại chủ đề AI, nếu cuối cùng doanh thu của AI vượt quá kỳ vọng của mọi người, ví dụ như doanh thu của Anthropic hoặc các mô hình lớn Trung Quốc vẫn tiếp tục vượt kỳ vọng vào năm tới, năm sau, thì đầu tư vào AI sẽ vẫn duy trì. Bởi vì lúc đó, vấn đề liệu CAPEX có thể thu hồi được hay không, chu kỳ hoàn vốn có thể cũng sẽ được giải quyết.只要你下游的 Token bán得好，中间这些云到最后也卖得好，那整个产业链最后都可以被 address（消化解决）。
Từ góc độ này, thực chất giống như bạn đã mua Amazon từ năm 2001: trong hầu hết thời gian, nó đều mang lại lợi nhuận. Amazon đã phát triển vượt bậc trong hơn hai thập kỷ qua dưới dạng cổ phiếu thương mại điện tử hoặc thương mại điện tử kết hợp điện toán đám mây, và bất kỳ thời điểm nào bạn mua, về mặt nào đó đều là đúng, ngay cả khi mua vào thời điểm bong bóng cao nhất năm 1999, đến nay bạn đã có lợi nhuận hơn 40 lần.
Hai: Lưu trữ: Đánh giá lại sản xuất tiên tiến từ hàng hóa cơ bản đến các công ty tương tự TSMC
Ông Z: Tôi thấy có một nhận định cho rằng chi phí lưu trữ có thể chiếm 13% đến 18%, nhưng sang năm tới và năm sau, chính việc lưu trữ và thậm chí cả chip có thể bị giảm giá mạnh do dư thừa nguồn cung, từ đó thu hẹp doanh thu và lợi nhuận của các tập đoàn lớn. Liệu điều này có thực sự xảy ra, hay thực tế nó chắc chắn sẽ là tình trạng thiếu hụt nguồn cung?
Bill Qian: Tôi tin rằng cuối cùng nguồn cung sẽ theo kịp nhu cầu. Nhưng dựa trên sự tăng trưởng của nhu cầu tính toán từ phía downstream, gần đây tôi cũng đã thực hiện một số nghiên cứu, và các chuyên gia trong ngành đều cho rằng, đối với lưu trữ, có lẽ đến trước năm 2028 vẫn sẽ duy trì trạng thái khan hiếm nguồn cung.
Đồng thời, cấu trúc thị trường của bộ nhớ chính nó cũng đang thay đổi: từ DRAM vốn rất đồng nhất trước đây, giờ đây cần đến các sản phẩm được tùy chỉnh, thuộc ngành sản xuất tiên tiến như HBM (bộ nhớ băng thông cao). Theo logic này, chu kỳ tăng chi tiêu vốn (CAPEX) cho bộ nhớ trong tương lai sẽ kéo dài; và cách chúng ta tiếp cận toàn bộ ngành bộ nhớ cũng không còn là commodity (hàng hóa cơ bản) như trước, mà nên trở thành một logic thuộc ngành sản xuất tiên tiến, giống như TSMC. Trong logic này, định giá bộ nhớ trong tương lai cũng cần được đánh giá lại.
Nhưng điểm bạn vừa nói, tức là liệu nhu cầu tương lai có được cung cấp đầy đủ hay không, tôi cho rằng câu hỏi này sẽ tồn tại lâu dài. Có thể cuối cùng sẽ xảy ra tình trạng dư thừa quá mức; nhưng về phía nhu cầu, do năng lực tối ưu hóa kỹ thuật của Trung Quốc tăng lên, cuối cùng sẽ đạt được sự cân bằng. Khi đó, định giá của ngành sản xuất upstream hoặc tài sản cũng cần có sự điều chỉnh giảm xuống.
Victor: Lưu trữ là ngành nổi bật nhất trong chu kỳ này, bản thân nó là một cổ phiếu chu kỳ mạnh mẽ: thời gian xây dựng nhà máy dài, vốn đầu tư lớn, trước đây có đặc điểm chu kỳ rất rõ rệt — khi thị trường tốt thì kiếm lời cực lớn, nhưng khi nguồn cung tăng đột biến thì thua lỗ nghiêm trọng. Trong chu kỳ AI lần này, lưu trữ có một số điểm giống và khác biệt: tỷ trọng doanh thu từ các sản phẩm giá cao, biên lợi nhuận cao như HBM đã tăng đáng kể; năng lực sản xuất HBM đã đẩy lùi năng lực sản xuất của các loại lưu trữ thông thường như DRAM và NAND, ngược lại giúp giá cả của lưu trữ truyền thống ổn định hơn; các công ty như Micron cũng ký hợp đồng dài hạn hơn với khách hàng, đã ký hơn mười thỏa thuận chiến lược với khách hàng. Về tổng thể bong bóng AI, bạn nghĩ có những điểm nào khác biệt và điểm nào giống lần này?
Bill Qian: Trước tiên, hãy nói về những điểm giống nhau. Đầu tiên, đây là một sự đổi mới thực sự, giống như Internet thế hệ trước, điện khí hóa và công nghiệp hóa; chúng ta sẽ tách biệt những đổi mới này với cơn sốt hoa tulip, bởi nó vẫn là một sự đổi mới thực sự. Thứ hai, đúng là tất cả các đổi mới đều có chi tiêu vốn (CAPEX) tăng nhanh hơn doanh thu, bất kể là cơn sốt đường sắt hay điện khí hóa ngày xưa, sự gia tăng CAPEX đều vượt xa doanh thu. Đó cũng là lý do tại sao hôm nay mọi người lo lắng: các nhà cung cấp đám mây đang chi hơn 700 tỷ USD CAPEX trong năm nay, và trong hai năm tới, đến năm 2028, tổng CAPEX của đám mây, CAPEX của AI và nợ AI sẽ trở thành thị trường nợ lớn thứ hai tại Mỹ, chỉ sau thế chấp nhà ở. Trong logic này, doanh thu ở khâu downstream có thể đáp ứng được đầu tư ở khâu upstream hay không, đó cũng là điểm khiến mọi người nghi ngờ.
Nhưng lần này có vài điểm khác biệt. Thứ nhất, trong một thời gian dài, thực tế mọi người đều đầu tư bằng vốn chủ sở hữu, nợ bản thân không quá cao, chỉ gần đây các công ty như M7 (bảy ông lớn Mỹ) mới bắt đầu huy động vốn vay. Thứ hai, cũng là một điểm rất lớn, đó là tốc độ. Trước đây, quá trình công nghiệp hóa, từ máy hơi nước đến khi lực lượng lao động công nghiệp ở Anh vượt quá lao động nông nghiệp, mất khoảng 80 năm; điện khí hóa, từ máy phát điện đầu tiên đến khi toàn nước Mỹ được điện khí hóa, mất gần nửa thế kỷ; internet cũng mất hơn mười năm mới đạt 1 tỷ người dùng. Nhưng hôm nay, chỉ khoảng 36 tháng kể từ khi GPT ra đời vào tháng 11 năm 2022, số người dùng AI toàn cầu đã vượt quá 1 tỷ. Dĩ nhiên, bạn có thể nói rằng sự đổi mới của AI được xây dựng trên nền tảng số hóa toàn cầu, PC, internet và điện toán đám mây, và đạt được sự áp dụng trên nền tảng khổng lồ này. Nhưng chính tốc độ... võ công thiên hạ, nhanh là vô địch; khi tốc độ đủ nhanh, liệu sự tăng trưởng bản thân có thể làm phẳng các vấn đề tăng trưởng hiện tại?
Một điểm khác là định giá tổng thể không quá phóng đại. Trong chu kỳ trước, Cisco có mức PE khoảng 200 lần; nhưng hiện tại, sau khi giá lưu trữ giảm xuống, chỉ còn 3-4 lần PE, trong khi TSMC và NVIDIA đều ở mức 20 lần PE. Bạn sẽ thấy rằng toàn bộ ngành thực tế không có hiện tượng "giá mơ" quá mức, mà hầu hết đều nằm trong khoảng PE rất hợp lý. Lo ngại chính của mọi người là "giá tăng quá nhanh" và quá nhiều tiền đổ vào, điều này tự nhiên gây ra cảnh báo; nhưng về mặt định giá tuyệt đối, thì thực ra vẫn ở mức chấp nhận được.
Ba. Khấu hao GPU: Đường sắt có thể chờ 50 năm, nhưng GPU thì không thể chờ
Ông Z: Còn một điểm quan trọng nữa, khi đọc bài viết của bạn, tôi thấy trọng tâm chính là tốc độ hao mòn của GPU. GPU thực tế chỉ có khung thời gian kinh tế từ ba đến bốn năm, trong khi đường sắt có thể sử dụng 50 năm, sợi quang có thể sử dụng 25 năm. Ngay cả khi CAPEX cuối cùng cũng tạo ra nhu cầu, doanh thu vẫn phải theo kịp trước khi GPU bị hao mòn. Phần này có thể nói thêm một chút với mọi người không?
Bill Qian: Vâng. Về thời gian khấu hao của GPU, ngành cũng có những quan điểm khác nhau. Một số người cho rằng, ngay cả khi GPU bị lỗi thời, chúng vẫn có thể được sử dụng cho các tác vụ suy luận, do đó có thể kéo dài thời gian khấu hao lên năm đến sáu năm. Điều tôi muốn nhấn mạnh là hiện tại mọi người đều đang tính toán con số này. Hai ngày trước, dường như CFO của OpenAI cho biết, một GW (gigawatt, tỷ watt) có thể tạo ra khoảng 10 tỷ USD ARR (doanh thu thường niên) mỗi năm, như vậy sẽ cần từ ba đến năm năm để hoàn vốn.
Vì vậy, về vấn đề chu kỳ hoàn vốn, mọi người vẫn đang trong giai đoạn quan sát. Hiện tại, mối lo ngại lớn nhất vẫn đến từ chu kỳ hoàn vốn tổng thể, vì chu kỳ này cuối cùng sẽ quyết định: lợi tức cổ phần (equity) của các nhà cung cấp đám mây truyền thống CSP và những nhà cung cấp đám mây mới (NeoCloud), cũng như quan trọng hơn cả, liệu nợ (debt) của họ có thể trả được hay không. Đây là câu hỏi lớn nhất mà mọi người đang băn khoăn.
Dưới câu hỏi này, tôi cho rằng sẽ có hai điểm cần xem xét. Điểm đầu tiên là về phía hạ lưu: Token của Anthropic, OpenAI hoặc các nhà phát triển ứng dụng khác có thể bán ra tốt đến mức nào. Nếu ARR của họ tiếp tục tăng đều, thì chi phí vốn đầu tư (CAPEX) ở phía thượng lưu cuối cùng sẽ không còn là vấn đề. Điểm thứ hai là quan sát xem các nhà phát triển Trung Quốc sẽ phá vỡ hoàn toàn bàn cờ như thế nào.
Bốn: Sự đảo lộn giá trị của các token giá rẻ tại Trung Quốc: Công nghệ thành công, đầu tư thất bại?
Bill Qian: Khi các nhà sản xuất Trung Quốc cuối cùng tiến hành chiến tranh giá với mức giá token chỉ bằng 1/20 hoặc thậm chí 1% trong mọi lĩnh vực, từ mô hình lớn đến đa mô态, điều có thể xảy ra là: phúc lợi xã hội toàn cầu (social welfare) do AI mang lại tăng lên, sự phổ biến rộng rãi của AI tăng lên, nhưng doanh thu của các nhà sản xuất Mỹ giảm xuống; và doanh thu mà các nhà sản xuất Mỹ mất đi, các nhà sản xuất Trung Quốc cũng không hoàn toàn thu về được, vì chính họ cũng đang tham gia vào cuộc chiến giá.
Cuối cùng, một lượng lớn nhà phát triển và người dùng đã sử dụng hình thức kết hợp giữa mô hình giá cao và mô hình giá thấp. Từ góc độ này, về cơ bản có rất nhiều giá trị được tạo ra, nhưng giá trị được khai thác về mặt thương mại thì không nhiều như vậy. Điều này thể hiện rõ ràng là: định giá của các công ty Mỹ sẽ bị giảm mạnh; các công ty Trung Quốc tất nhiên sẽ nổi lên, nhưng mức tăng của họ cũng không bằng mức định giá mà họ đã loại bỏ.
Vì vậy, đây là một điểm cần theo dõi trong thời gian tới. Tại điểm đó, nếu ngành này cuối cùng trở nên giống như xe điện: người tiêu dùng và nhà phát triển đều hài lòng, nhưng liệu việc đầu tư vào các doanh nghiệp này trong vài năm tới vẫn có thể mang lại lợi nhuận ROE rất tốt không? Đây là điều mọi người đều cần suy nghĩ.
Ông Z: Nghe thật đáng sợ. Giả sử Kimi K3, Qwen hoặc bất kỳ mô hình nào khác bắt đầu vượt trội rõ rệt so với Claude hay GPT, mức độ phổ biến tăng cao và dần chiếm lấy người dùng của OpenAI và Anthropic, định giá của họ bị giảm mạnh, thị trường bắt đầu mất đi sự huyền thoại, định giá của các công ty mô hình hàng đầu bị thu hẹp, thì hiệu suất trên thị trường thứ cấp (secondary market) cũng sẽ không tốt đẹp, thời gian niêm yết của hai gã khổng lồ này cũng bị hoãn lại. Cuối cùng kịch bản sẽ diễn ra như thế này sao? Sau sáu tháng, chúng ta có thể chứng kiến cảnh tượng này không?
Bill Qian: Tôi cho rằng việc các nhà sản xuất Trung Quốc tăng thị phần toàn cầu là điều gần như chắc chắn. Bởi nếu xem xét các đánh giá trực tuyến, bạn sẽ thấy các mô hình mã nguồn mở (còn gọi là mô hình mã nguồn mở Trung Quốc) đang thu hẹp khoảng cách với các mô hình đóng nguồn ngày càng nhanh, và sự chênh lệch về hiệu suất cũng ngày càng rút ngắn.
V. Token Budgeting thay thế Token Maxxing: Thời đại kết hợp giữa nguồn đóng và nguồn mở
Bill Qian: Theo logic này, hiện nay ở Thung lũng Silicon, bạn sẽ thấy cách tư duy của mọi người đã thay đổi từ trước đây “ngân sách của tôi là vô hạn” – tức là Token Maxxing (tối đa hóa việc sử dụng Token) – sang hiện tại “tôi bắt đầu sử dụng Token một cách tinh vi hơn”: cái gì dùng Token cao cấp, cái gì dùng Token trung - thấp, tức là Token Budgeting (ngân sách hóa Token). Tư duy này thực sự đã hình thành.
Theo logic này, toàn cầu sẽ sử dụng các mô hình cao cấp như Claude, trong khi các mô hình trung và thấp cấp sẽ sử dụng các mô hình của Trung Quốc, và điều này đã trở thành thói quen sử dụng phổ biến. Vì vậy, tôi cho rằng điều này chắc chắn sẽ xảy ra. Đây cũng là lý do tại sao gần đây chúng ta có thể thấy OpenAI bắt đầu giảm giá. Tôi không chắc Anthropic có sẽ niêm yết đúng hạn hay không, nhưng nếu họ niêm yết đúng hạn, giá cổ phiếu sẽ phản ánh tốt điểm này: cuộc chiến giá từ các nhà cung cấp Trung Quốc. Cuộc chiến giá mà tôi nói đến là sử dụng sản phẩm có hiệu năng tương đương hoặc tương tự, nhưng cuối cùng chỉ với giá bằng một phần vài, 1/10 hoặc thậm chí 1% giá của đối thủ.
Ông Z: Nghe giống như điều mà thị trường Trung Quốc rất giỏi làm, như cuộc chiến giá cả thời kỳ của JD.com hay Meituan, đánh đến chết mới thôi, cuối cùng chính phủ phải ra lệnh “đừng làm loạn nữa”. Vậy cuộc chiến này sẽ kết thúc thế nào? Vì việc hai nước Mỹ và Trung Quốc đánh nhau kiểu này, cảm giác như một khi bắt đầu thì khó mà dừng lại.
Bill Qian: Tôi nghĩ cần xem liệu vấn đề này có được đưa vào các cuộc đàm phán thương mại của các quốc gia hay không. Theo trực giác cá nhân tôi, hiện tại mức độ ưu tiên chưa cao lắm, vì các cuộc đàm phán thương mại thường tập trung vào những ngành công nghiệp có số lượng cử tri và lao động đông đảo trong nước. Ví dụ, Úc rất quan tâm đến thịt bò của mình, Mỹ quan tâm đến ngô của mình, châu Âu quan tâm đến ô tô của mình, vì đó đều là những ngành có nhiều cử tri và lao động. Nhưng AI là một ngành tương đối tinh hoa và cạnh tranh cao, nên tôi chưa chắc liệu nó có trở thành một yếu tố thương lượng trong các cuộc chiến thương mại giữa các quốc gia trong tương lai hay không. Tuy nhiên, nếu liên quan đến các cuộc đàm phán về tuân thủ dữ liệu, thì tôi cho rằng điều đó là có thể xảy ra.
Nhưng về ngắn hạn, tôi cảm thấy đây vẫn là một cuộc cạnh tranh công nghệ toàn cầu又一次. Nó khác với trước đây: trước đây, ví dụ như cuộc chiến trăm đoàn và chiến tranh giá cả trong thương mại điện tử Trung Quốc, đều dựa trên phạm vi khu vực; lần này, về một nghĩa nào đó, là một cuộc chiến về hiệu suất chi phí AI mang tính toàn cầu.
Sáu, liệu cuộc chiến giá cả có sẽ bước vào các cuộc đàm phán thương mại: AI chủ quyền mới là yếu tố thay đổi thực sự
Bill Qian: Điểm duy nhất có thể cản trở mọi người tham gia vào cuộc chiến này, theo tôi, có lẽ không phải là các cuộc đàm phán về chiến tranh thương mại, mà là sự lo ngại của các quốc gia về an ninh trong bố cục của chính họ. Có thể khiến một số nơi cuối cùng không quan tâm đến tính hiệu quả về chi phí, mà nhất quyết phải tự sản xuất AI chủ quyền. Tôi nghĩ đó là một chủ đề khác.
Ông Z: Tôi cũng rất tò mò về quan điểm của anh. Rõ ràng, ở Đông Á, Đài Loan, Nhật Bản và Hàn Quốc về cơ bản đều được Hoa Kỳ – người anh cả – hỗ trợ phát triển, và có thể coi là thuộc phe bán dẫn phương Tây. Trước đây anh cũng từng nói rằng, để hiểu được làn sóng hưng phấn trên thị trường chứng khoán châu Á lần này, có lẽ cần quay ngược lại để xem xét vai trò của Bộ Công nghiệp và Thương mại Nhật Bản, hệ thống kế hoạch kinh tế Hàn Quốc, cũng như Bộ Kinh tế Đài Loan và Viện Nghiên cứu Công nghệ Công nghiệp – những tổ chức điều phối sức mạnh của các doanh nghiệp tư nhân. Về phía Trung Quốc, cần xem xét vai trò của Ủy ban Phát triển và Cải cách Quốc gia, chính quyền địa phương và các quỹ công nghiệp. Logic này giống như chính phủ chọn ra người chiến thắng. Vậy thì với hệ thống kinh tế phương Tây, anh nhìn nhận thế nào về vai trò của Đông Á và các nền kinh tế phương Tây trong việc huy động các ngành công nghiệp trọng điểm, cũng như ưu nhược điểm của từng bên?
Bill Qian: Tôi cảm thấy trong quá trình này, mọi người sẽ nhận ra rằng, trước đây, mô hình tập trung từ trên xuống dường như luôn hiệu quả. Nhiều nhà kinh tế học trước đây cho rằng thị trường không thể bị can thiệp, tốt nhất nên để 100% cho thị trường tự quyết. Nhưng chúng ta sẽ thấy, trong toàn bộ khu vực văn hóa đũa ở Đông Á, dù là Hàn Quốc, Nhật Bản, Trung Quốc hay các khu vực khác, logic từ trên xuống thực sự đã giúp nhiều ngành công nghiệp phát triển tốt.
Trong quá trình này sẽ có một chút lãng phí, nhưng khi một việc gì đó quá quan trọng, thì theo cách tiếp cận từ trên xuống: thứ nhất có thể đảm bảo nguồn lực tuyệt đối, thứ hai có thể đảm bảo tập trung toàn bộ nguồn lực vào một việc duy nhất. Vì vậy, chúng ta sẽ thấy, bất kể là chip của Đài Loan, Hàn Quốc hay Nhật Bản, hiện tượng này tôi cho là đã được kiểm chứng nhiều lần.
Bảy: Chính phủ quay trở lại: Lợi thế của mô hình "toàn quốc" ở Đông Á và văn hóa vùng đũa
Bill Qian: Theo logic này, bạn cũng sẽ thấy Mỹ và Ấn Độ đang cố gắng học theo. Nhưng tôi cho rằng sự học theo này cuối cùng có thể có ý nghĩa, nhưng chắc chắn sẽ không rõ rệt bằng văn hóa đũa. Bởi vì, trong một chính phủ nhỏ, nguồn lực bạn có được đều bị giới hạn. Ngày nay, đối với những người theo chủ nghĩa thị trường thuần túy, đây thực sự là một cú tát. Cuối cùng, họ sẽ nhận ra rằng logic của văn hóa đũa — từ thép và ô tô ngày xưa, đến năng lượng mặt trời và xe điện của Trung Quốc, cho đến ngành sản xuất chip mà toàn bộ Đông Á nổi bật hiện nay — đôi khi thực sự rất hiệu quả theo hướng từ trên xuống.
Ông Z: Nếu sử dụng lại logic điều phối theo hướng từ trên xuống của chính phủ, liệu nó có thể được áp dụng chính xác vào các mô hình hàng đầu không? Ví dụ, Trung Quốc điều phối chính xác các công ty như Alibaba, Tencent hoặc Moonshot AI; hoặc như Trump ở Mỹ, sử dụng nhiều sức mạnh chính trị, ví dụ trước đây từng nói rằng Fable 5 của Claude có nguy cơ an ninh quốc gia, nên ban đầu không mở cho công chúng sử dụng, mà chỉ cấp cho quân đội Mỹ. Liệu loại điều phối từ trên xuống này vẫn có thể hiệu quả với các mô hình hàng đầu không? Ý tôi là như thời kỳ trước, Bộ Kinh tế và Viện Nghiên cứu Công nghệ Công nghiệp của Đài Loan từng nói: “Chúng ta sẽ tập trung toàn bộ nguồn lực, nhân tài và vốn vào Hsinchu.”
Bill Qian: Hiểu rồi. Tôi cho rằng hiện tượng này sẽ tồn tại lâu dài ở Đông Á, và tôi nghĩ điều này cũng liên quan đến logic của chính phủ tương đối lớn ở khu vực Đông Á nói chung. Hơn nữa, tôi cho rằng Đông Á luôn có một văn hóa: dù là giới quan liêu hay thương nhân, về mặt nào đó, mọi người đều chia sẻ một tinh thần sĩ đại phu, giúp mọi việc cuối cùng có thể được thống nhất về ngôn ngữ và cùng chia sẻ nguồn lực để thực hiện tốt công việc đó. Theo cùng logic này, tôi cho rằng ở phương Tây hiện nay có thể sẽ khó hơn. Trước đây có thể làm được, ví dụ như nước Mỹ dưới thời Roosevelt, khi chính phủ Mỹ lúc đó cũng khá lớn.
Tám, Chuyển đổi ngành và vòng khả năng: Đừng là người nhận đống rác
Victor: Về phía công nghệ lớn, tôi khá tò mò không biết anh Bill sẽ nhìn nhận ngắn hạn và dài hạn như thế nào. Nếu xét ở khung thời gian 20 năm, các doanh nghiệp internet thực sự đã tăng vài chục lần; nhưng nhiều nhà đầu tư vẫn quan tâm đến việc làm thế nào để chọn được ngành tốt nhất ngay lúc này, mang lại lợi nhuận tốt trong ngắn hạn. Gần đây, vốn từ bán dẫn bắt đầu chảy sang phần mềm và công nghệ lớn. Liệu đây có phải là chủ đề của chúng ta trong nửa cuối năm? Hay nên đi từng bước, xem từng bước? Khi vốn bắt đầu chảy vào đâu, anh có thấy những dấu hiệu gì không?
Bill Qian: Trước hết, bản thân tôi không phải là chuyên gia về các đợt luân chuyển ngắn hạn. Hơn nữa, theo tôi được biết, các đợt luân chuyển ngắn hạn thường rất hỗn loạn. Trên thị trường, các quỹ đầu cơ Hàn Quốc, Hong Kong, Lujiazui... có rất nhiều nhà đầu tư từ vốn hóa nhỏ đến trung bình, họ thường trao đổi với nhau về các cổ phiếu, cùng nhau mua vào một công ty có vốn hóa trung bình, sau đó xuất hiện những bài viết nhỏ trên thị trường, cuối cùng mọi người cùng nhau thổi giá. Về một khía cạnh nào đó, điều này thực sự tương tự với cách các nhà đầu tư trong cộng đồng tiền mã hóa từng đổ xô theo các nhóm ngành.
Trong quá trình này, việc cố gắng bắt kịp các ngành là một việc rất vất vả. Khi một người cố gắng bắt kịp các ngành, điều đó cho thấy bạn không phải là người tạo ra câu chuyện (narrative), mà có thể bạn là người nhận hàng cuối cùng. Tôi cho rằng đây vốn không phải là một logic đầu tư tốt. Ngoại trừ khi bạn đã đánh giá từ cơ bản được một số điểm nghẽn sắp tới, ví dụ như có thể nhận diện sớm rằng bộ nhớ (memory) sẽ là điểm nghẽn của ngành, thì cuối cùng nó sẽ không còn là logic bị thúc đẩy bởi xu hướng, mà là logic được thúc đẩy bởi việc nghiên cứu các điểm nghẽn trong toàn bộ chuỗi cung ứng.
Vì vậy, để trả lời câu hỏi của bạn, tôi không thực sự giỏi trong việc xác định các xu hướng ngắn hạn của các ngành. Trừ khi bạn đang trực tiếp tham gia vào cuộc chơi này và chính là người đứng sau cuộc chơi, tôi khuyên mọi người nên giữ vững những tài sản mà bạn thực sự tin tưởng; hoặc cuối cùng, bạn có thể chọn mua các quỹ ETF rộng hơn, như các quỹ liên quan đến lưu trữ, bán dẫn, hoặc thậm chí các quỹ công nghệ rộng hơn. Tôi cho rằng việc kiên trì trong phạm vi năng lực của bản thân mới là điều quan trọng hơn.
Chín: Hạ lưu quyết định tất cả: Chuỗi truyền dẫn từ tầng ứng dụng, nhà cung cấp đám mây đến chip và bộ nhớ
Ông Z: Từ góc độ hiện tại, ông đánh giá thế nào về sự phát triển của toàn bộ thị trường AI trong tương lai? Chúng ta có thể thấy trong tháng sáu và tháng bảy, ngành bán dẫn và AI đã trải qua một đợt giảm mạnh; sau cuộc bầu cử giữa nhiệm kỳ của Mỹ vào tháng mười một, ông dự đoán thị trường thứ cấp sẽ điều chỉnh hoặc sụp đổ, hay sẽ tăng trưởng?
Bill Qian: Tôi không giỏi trong việc phán đoán xu hướng thị trường. Nhưng tôi vẫn cho rằng, dù là cuộc bầu cử giữa nhiệm kỳ hay việc Mỹ tăng lãi suất, tất cả những yếu tố này cuối cùng đều thuộc về khía cạnh vĩ mô. Hiện tại, bối cảnh vĩ mô chắc chắn không còn lạc quan như trước đây. Tôi nghĩ những người đang nắm vị thế nên cân nhắc kỹ lưỡng việc tái cân bằng trong thời gian tới; còn những người chưa có đủ vị thế, tôi xin chúc mừng các bạn, hãy kiên nhẫn chờ đợi cơ hội để hành động.
Về mặt cơ bản, tôi cho rằng một điểm rất quan trọng là theo dõi sự tăng trưởng của các ứng dụng cuối cùng, hoặc xem doanh thu của Anthropic và OpenAI có thể tiếp tục tăng trưởng hay sẽ gặp phải những biến số, chẳng hạn như sự cạnh tranh từ các nhà sản xuất Trung Quốc. Điều này có thể ảnh hưởng lớn đến định giá của họ. Hoặc có thể lĩnh vực coding (lập trình) tăng quá nhanh, liên tục vượt quá kỳ vọng, vì về cơ bản, coding cuối cùng có thể thay thế gần như tất cả các công việc văn phòng trên thế giới.
Tôi cho rằng việc theo dõi điều này sẽ quan trọng hơn, vì đây là khâu cuối cùng, và khâu cuối cùng sẽ quyết định vấn đề nợ và chi tiêu vốn (CAPEX) của các nhà cung cấp đám mây ở trung lưu, những người lại quyết định lượng hàng xuất khẩu của chip và bộ nhớ ở thượng lưu. Vì vậy, đây là toàn bộ logic từ cuối lên trung, rồi lên thượng. Tôi đề nghị mọi người nên theo dõi doanh thu thực tế của ngành này, để xem cuối cùng liệu có thể làm phẳng sự tăng trưởng siêu nhanh của toàn ngành hay không.
Ông Z: Về phần hạ lưu, theo tôi quan sát, tầng hạ lưu nhất vẫn là lớp ứng dụng AI, nhưng tầng cao hơn một bậc thực chất là lớp mô hình lớn. Về lớp ứng dụng AI này, dường như chưa thấy nhiều ứng dụng khác ngoài mô hình lớn, phải hiểu như vậy đúng không?
Bill Qian: Đúng vậy, tôi đồng ý với cách hiểu này. Chúng ta có thể chia toàn bộ AI thành phần mềm và phần cứng. Về phần mềm, hiện nay nguồn thu lớn nhất vẫn đến từ các mô hình lớn; trong đa phương tiện, các thu nhập từ video, hình ảnh vẫn chưa theo kịp mô hình lớn. Còn về phần cứng, dù là trí tuệ nhúng của Mỹ hay Trung Quốc, robot, tôi cho rằng hiện tại thu nhập cũng chưa lớn lắm.
Sau đó, khi bạn nói đến việc mua tăng trưởng, đánh cược vào tương lai, chắc chắn bạn kỳ vọng rằng phần mềm này cuối cùng có thể thay thế 10%, 20% công việc văn phòng toàn cầu; còn phần cứng, các loại hình dịch vụ khác nhau và lao động vật lý cũng có thể thay thế được một phần nhất định. Từ góc độ này, sự việc này tương đương với việc: toàn bộ thị trường lao động toàn cầu trị giá hàng chục nghìn tỷ USD, và cuối cùng có thể có khoảng 10 nghìn tỷ USD bị phần mềm AI và phần cứng AI thay thế. Nếu 10 nghìn tỷ USD đó nhân với hệ số PS 10 lần hoặc 20 lần, thì đó cũng là một thị trường có vốn hóa từ 100 đến 200 nghìn tỷ USD. Trong tương lai, trong tổng thể nền kinh tế toàn cầu, nông nghiệp có thể chỉ chiếm một phần nhỏ, công nghiệp hóa rồi phần lớn sẽ là các ngành được AI hỗ trợ. Vì chính AI có thể tạo ra nhiều giá trị hơn trong lĩnh vực dịch vụ và tài chính.
Mười: Robot và trí tuệ thể chất: Một cuộc cạnh tranh Trung-Mỹ lại một lần nữa kiểu “xe điện”
Ông Z: Vừa rồi nói đến trí tuệ hình thể, tôi tò mò liệu bạn có theo dõi lĩnh vực robotics không? Tôi thấy ở Mỹ, mọi người đang nói nhiều về các công ty robot có định giá cao như Figure AI, còn ở Trung Quốc, công ty được chú ý nhất là Unitree Robotics, dường như sẽ IPO vào ngày 10 tháng 8. Tôi cảm thấy sự phát triển của robot giữa Trung Quốc và Mỹ có chút giống với thời kỳ phát triển xe điện: Apple của Mỹ nói sẽ sản xuất xe, nói đến 10 năm nhưng Apple Car vẫn chưa ra đời; trong khi Xiaomi nói sẽ sản xuất xe, chỉ 3 năm đã đưa ra thị trường, cùng với các thương hiệu mạnh như BYD, XPeng. Tôi nghĩ ngành sản xuất vẫn là thế mạnh của Trung Quốc, bạn nghĩ sao?
Bill Qian: Tôi sẽ thích so sánh toàn bộ ngành công nghiệp robot với xe điện. Vì cuối cùng, vấn đề này không gì ngoài phần mềm cộng với phần cứng: trí tuệ nhân tạo cộng với thiết bị phần cứng. Và Trung Quốc vốn là một cường quốc sản xuất, tôi cho rằng trong một khoảng thời gian dài tới đây, chính là nguồn cung cấp siêu giá trị từ Trung Quốc sẽ đáp ứng toàn cầu.
Còn ở Mỹ, có thể giống như ngành công nghiệp điện thoại di động: sẽ có iPhone. Trung Quốc có thể cuối cùng chiếm lĩnh gần như toàn bộ người dùng không phải Apple trên toàn thế giới, trong khi Mỹ sẽ có một “Apple” cao cấp riêng của mình. Dù là vấn đề định vị thị trường, hay cân nhắc an ninh quốc gia, hay rào cản thương mại, tôi cho rằng cùng một logic này cũng áp dụng được cho trí tuệ gắn liền và robot.
Cuối cùng, về bản chất, tất cả đều giống nhau: điện thoại di động về mặt nào đó cũng là một công cụ tính toán cầm tay; xe điện khi có FSD (tự lái toàn bộ) trong tương lai thực chất cũng là một robot có bánh xe; và robot cuối cùng cũng sẽ được chế tạo theo logic tương tự như khi sản xuất điện thoại hay xe điện. Vì vậy, tôi dự đoán tương lai của ngành này sẽ rất giống với ngành điện thoại hoặc xe điện trước đây.
Eleven: Sự thịnh suy của các quốc gia chủ quyền: Vì sao châu Á tiếp theo vẫn là châu Á
Victor: Bạn từng đăng bài nói đã tham dự Hội nghị Trí tuệ Nhân tạo Thế giới (WAIC). Trong bối cảnh chính phủ đang can thiệp, tôi rất tò mò: ở Đông Á, Nhật Bản, Hàn Quốc, Đài Loan và Trung Quốc đều hưởng lợi đáng kể trong làn sóng AI này; Mỹ, châu Âu và Trung Đông cũng đang đầu tư lớn vào AI theo những cách khác nhau để đột phá. Bạn từng nói Đông Á là khu vực duy nhất ở thế hệ trước đạt được sự phát triển vượt bậc thông qua nền kinh tế do chính phủ dẫn dắt và có kế hoạch, thực hiện một hành động tương tự “vượt Anh, đuổi kịp Mỹ”. Vậy trong làn sóng AI tiếp theo, bạn sẽ chú ý đến những quốc gia hoặc khu vực nào cũng có tiềm năng như vậy? Ví dụ như Malaysia, Việt Nam ở Đông Nam Á, hay Latinh Mỹ, châu Phi—liệu có quốc gia nào sẽ nắm bắt được cơ hội này thông qua sự chuyển đổi mô hình chính phủ?
Bill Qian: Chúng ta quan sát cuộc chiến thương mại sẽ thấy rằng, các quốc gia như Mexico cuối cùng thực sự trở thành nơi thu hút lợi nhuận arbitrage theo giai đoạn. Nhưng nhìn chung, từ góc độ sự trỗi dậy của các quốc gia chủ quyền, tôi cho rằng cần có một vài điểm quan trọng.
Đầu tiên là dân số ổn định. Sau đó là giáo dục tốt và văn hóa “kiên nhẫn chờ đợi phần thưởng”, nói một cách đơn giản chính là chăm chỉ, là bạn sẵn sàng đầu tư cho tương lai. Điểm này cuối cùng sẽ thể hiện cả ở sự nỗ lực học tập lẫn nỗ lực tiết kiệm và đầu tư. Vì vậy, bạn sẽ nhận ra rằng những yếu tố này đã khiến toàn bộ vùng văn hóa Nho giáo trở thành một trong những nơi hiếm hoi sau chiến tranh, có thể là duy nhất, có thể giúp hàng tỷ người, thậm chí 2 tỷ người, chuyển đổi từ một quốc gia nông nghiệp thành nền kinh tế phát triển.
Về mặt hệ thống, tôi vẫn cảm thấy rằng, ở thế kỷ 21, châu Á tiếp theo vẫn là châu Á. Trong đó có những nền kinh tế tiên tiến và phát triển nhanh hơn, như Singapore, Hàn Quốc, cũng có những nước như Trung Quốc đại lục hiện đang dần bắt kịp. Các quốc gia Đông Nam Á cũng cần đáp ứng những điều kiện này: sẵn sàng lao động, chăm chỉ, sẵn sàng đầu tư, vì vậy chúng ta có thể thấy Việt Nam cũng đang phát triển.
Đôi khi tôi coi một quốc gia như một đội ngũ doanh nghiệp để đánh giá liệu nó có tiềm năng hay không, thực ra điều này rất giống với việc đánh giá một doanh nghiệp: kiên nhẫn chờ đợi sự thỏa mãn lâu dài, sẵn sàng đầu tư cho tương lai, sẵn sàng tham gia vào trật tự toàn cầu, cộng thêm môi trường địa lý và ngoại cảnh thuận lợi. Vì vậy, tôi không nghĩ rằng sự thịnh vượng của các quốc gia chủ quyền trong tương lai sẽ xoay vòng theo từng phân khúc; tôi vẫn tin rằng lợi ích trong tương lai phần lớn vẫn sẽ thuộc về các quốc gia châu Á. Vậy nên, cuối cùng sự phát triển giữa các quốc gia cũng là như vậy: công nghệ mang đến cơ hội bình đẳng cho mọi quốc gia và mọi cá nhân, nhưng cơ hội và sự phát triển cuối cùng lại không công bằng.
Mười hai, Kết thúc lợi tức dân số: Tại sao Ấn Độ là "quốc gia lớn đầu tiên bị AI định giá thấp"
Victor: Điều này cũng có thể được phản ánh trong bài viết trước của bạn về lợi ích dân số. Lợi thế chính của các quốc gia châu Á đều là lợi ích dân số. Bạn đã đề cập rằng Ấn Độ là quốc gia đầu tiên trên toàn cầu bị AI định giá giảm, chủ yếu do ngành phần mềm của Ấn Độ cực kỳ phát triển, giống như một trung tâm gia công của Thung lũng Silicon ở Mỹ; nhưng hiện nay, AI chủ yếu thay thế những nhân viên văn phòng, những kỹ sư này, và Ấn Độ thực sự là nơi chịu ảnh hưởng đầu tiên. Vậy những quốc gia có dân số lớn khác như Trung Quốc, Nhật Bản, liệu dân số của họ sau này có thể chuyển hóa thành lợi thế không? Hay họ cũng sẽ gặp phải vấn đề tương tự như Ấn Độ?
Bill Qian: Tôi nghĩ cần giải thích một chút về vấn đề này. Trong xã hội nông nghiệp, dân số không nhất thiết là lợi thế, vì có bẫy Malthus: bạn dễ dàng sinh nhiều con, nhưng lương thực không đủ, cuối cùng nhiều người chết đói, dân số lại trở về điểm cân bằng. Nhưng sau khi bước vào xã hội công nghiệp, một khi bạn có thể khởi động chu kỳ kinh tế tích cực và sẵn sàng cung cấp cơ hội giáo dục cho mọi người, cùng nhau chuyển từ lao động giá trị gia tăng thấp lên lao động giá trị gia tăng cao, trong quá trình này, các khái niệm như quốc gia chủ quyền, lợi thế dân số và lực lượng lao động thực sự có mối quan hệ tích cực với nhau. Vì vậy, bạn sẽ thấy rằng trong nhiều thông điệp tuyên truyền của các quốc gia công nghiệp hóa, họ đều rất khuyến khích sinh con.
Cốt lõi ở đây là: dân số cần công việc, tạo ra nhiều cơ hội việc làm và sản xuất ra nhiều sản phẩm, sau đó nhận thù lao, và khi có thu nhập sẽ tiêu dùng, tiêu dùng lại làm tiêu thụ hết những sản phẩm do dân số tạo ra, cuối cùng hình thành một vòng lặp tích cực tốt đẹp. Nhưng hiện nay trong lĩnh vực AI sẽ xuất hiện tình huống: AI tự thân tạo ra rất nhiều sản phẩm, nhưng không nhất thiết phải tạo ra nhiều cơ hội việc làm như vậy, dẫn đến cuối cùng dân số không còn đủ khả năng để tiêu dùng. Đây cũng là lý do tại sao Musk cho rằng, trong tương lai, toàn bộ hiện tượng tiền tệ sẽ là một hiện tượng tiền tệ giảm phát. Bởi vì nếu nguồn cung không còn khan hiếm, thì có thể mọi kiến thức kinh tế học thông thường và mọi hiểu biết phổ biến về dân số đều cần được viết lại.
Quay lại ví dụ vi mô của Ấn Độ: Trước đây, Ấn Độ có khoảng ba đến bốn triệu người lao động trong ngành CNTT, đây chính là giấc mơ của tầng lớp trung lưu bản địa, ai cũng mong muốn lớn lên sẽ làm ngành CNTT. Nhưng hiện nay, điều khiến ngành này bị đánh bại không phải là các kỹ sư CNTT từ các quốc gia khác, mà là sự tăng trưởng ARR của Anthropic. Tôi cho đây là một hiện tượng rất thú vị. Vì vậy, trong tương lai, chúng ta nên nhìn nhận thế nào về lợi ích dân số? Tôi nghĩ cần xem xét từng trường hợp cụ thể.
Thirteen: Khó khăn của châu Âu: Từ việc DeepMind bán cho Google nhìn vào hiện tượng chảy máu chất xám
Ông Z: Vậy thì châu Âu thì sao? Có vẻ như mọi người đều bỏ qua châu Âu. Tuần trước, Musk có một cuộc phỏng vấn với biên tập trưởng của Tạp chí The Economist, toàn bộ cuộc phỏng vấn đều nói rằng Musk cho rằng châu Âu hơi bị xáo trộn bởi người nhập cư và cũng không nắm bắt được toàn bộ sự phát triển sau thời kỳ internet, châu Âu đang tụt hậu. Về phần châu Âu, bạn có theo dõi sự phát triển của AI không?
Bill Qian: Tôi không hiểu nhiều về lĩnh vực này, nên tôi chỉ chia sẻ quan điểm của mình. Câu chuyện về AI ở châu Âu thực ra có thể được nhìn thấy rõ qua việc DeepMind cuối cùng đã bị Google mua lại. Khi được phỏng vấn, DeepMind cũng từng nói rằng họ muốn tiếp tục phát triển, nhưng chỉ có Mỹ mới có đủ tiền để hỗ trợ họ thoát vốn và mua lại họ. Vì vậy, bạn sẽ nhận thấy rằng châu Âu vẫn đang sản sinh ra nhân tài, nhưng năng lực sản xuất và nguồn lực tài chính của châu Âu dường như chỉ đủ để thực hiện những bước từ 0 đến 1, sau đó trở thành một trung tâm đào tạo nhân tài ngoài Mỹ.
Vì vậy, tôi cảm thấy rằng châu Âu trong tương lai không chỉ trong lĩnh vực AI, mà còn trong các ngành công nghiệp tiên tiến khác như xe điện, sẽ đối mặt với sự cạnh tranh lớn từ châu Á. Trước đây từng có một nhận định rằng JD Vance lớn lên từ vùng “rỉ sét” của Mỹ; trong tương lai, có thể một số quốc gia phát triển trước đây sẽ trở thành những “quốc gia rỉ sét”. Ví dụ, GDP bình quân đầu người của Nhật Bản hiện nay chỉ khoảng 40.000 USD, chưa bằng một nửa của Singapore, chủ yếu vì trong hơn một thập kỷ qua, từng ngành công nghiệp tiên tiến từng mang lại lợi nhuận của họ đang bị các đối thủ cạnh tranh chiếm lấy, bao gồm cả áp lực từ ngành công nghiệp ô tô Trung Quốc.
Mười bốn, UBI, AI chủ quyền và quản trị: AI sẽ chỉ bán cho đồng minh như F-35
Victor: Cuối cùng, tôi rất tò mò về việc vừa rồi chúng ta đã nói đến AI, sự cạnh tranh giữa các quốc gia, các mô hình mã nguồn mở và đóng, cũng như sự cạnh tranh AI giữa Mỹ và Trung Quốc. Bạn có quan điểm gì về sự thay đổi trong mô hình quản trị AI giữa chính phủ và ngành công nghiệp trong tương lai? Về lâu dài, AI có thể thay thế một lượng lớn lực lượng lao động và trở thành một cơ sở hạ tầng do chính phủ cung cấp, giống như cách các công ty viễn thông trước đây đã trở thành cơ sở hạ tầng. Vào tháng 7 trước, một cựu quản lý của OpenAI cũng từng đề cập rằng nếu Mỹ không hạn chế xuất khẩu các mô hình đóng hoặc không hạn chế sự cạnh tranh từ các mô hình mã nguồn mở của Trung Quốc, ông lo ngại AI sẽ trở thành một mô hình cộng sản, nơi mọi nguồn lực đều do nhà nước cung cấp. Bạn có quan điểm gì về mô hình quản trị AI của chính phủ trong tương lai? Nếu AI thực sự gây tác động lớn đến lực lượng lao động và việc làm, liệu có xuất hiện mô hình UBI không? Mặc dù bài viết của bạn đã đề cập rằng UBI phù hợp hơn với các quốc gia nhỏ và dân số ít.
Bill Qian: Tôi muốn nói trước về UBI (Universal Basic Income, Thu nhập cơ bản toàn dân). Tôi luôn có một vài ý kiến phản đối. Thứ nhất: Bạn xem, trên toàn thế giới hiện nay, nếu chia đều lương thực cho mọi người, thì đã từ lâu không còn ai chết đói nữa, vậy tại sao hiện nay vẫn có người chết đói? Thứ hai: Sự chênh lệch giàu nghèo ở Mỹ hiện nay quá lớn, vậy tại sao việc tăng thu nhập cho người nghèo và cải cách y tế lại không dễ dàng?
Vì vậy, điều tôi muốn nhấn mạnh là: UBI cuối cùng là một vấn đề về thiết kế cấu trúc chính trị. Nó có thể không hoàn toàn có mối quan hệ tuyến tính với tổng GDP của xã hội vào thời điểm đó. Nhưng ngày nay, chúng ta thấy rằng ở một số quốc gia châu Âu nhỏ được quản lý tốt, bảo hiểm thất nghiệp và mức lương thất nghiệp thực sự khá cao, về mặt nào đó, chúng đã thực hiện UBI. Vì vậy, theo tôi: thứ nhất, UBI chưa bao giờ là chuyện của tương lai—nó đã xảy ra ngay hôm nay ở các quốc gia Bắc Âu; thứ hai, tôi cho rằng nó có thể sẽ chẳng bao giờ xảy ra, bởi vì ngay từ vấn đề lương thực hôm nay, chúng ta có thể thấy rằng dù lương thực toàn nhân loại đã đủ ăn, vẫn có người chết đói ở châu Phi và Haiti.
Về vấn đề quản lý nhà nước, do bản thân trí tuệ nhân tạo, ngày nay nó có thể tạo ra giá trị hoặc thay thế trí tuệ con người quá mạnh mẽ, nên tôi cho rằng tương lai chắc chắn sẽ có sự can thiệp của chính phủ. Dù trí tuệ nhân tạo do tư nhân phát triển ra sao, tôi tin rằng trí tuệ nhân tạo chủ quyền sẽ luôn tồn tại. Chính phủ cũng sẽ can thiệp rất mạnh vào việc nhập khẩu và xuất khẩu công nghệ AI, dữ liệu AI và năng lực AI. Thậm chí, AI trong tương lai có thể trở nên giống như vũ khí: bạn chỉ bán những hệ thống AI tốt nhất cho đồng minh của mình, giống như máy bay chiến đấu F-35 của Mỹ.