Các giao dịch AGI đáng kinh ngạc của Daniel Gross
Tác giả gốc: @johncoogan
Biên dịch gốc: Peggy, BlockBeats
Biên tập viên: Đầu năm 2024, AI vẫn đang ở giai đoạn hỗn hợp giữa sự cuồng nhiệt và bất định. Lúc đó, Daniel Gross đã đưa ra 18 câu hỏi trên một trang giấy: Giá trị sẽ chảy đến đâu? Năng lượng có trở thành điểm nghẽn? Các kỹ sư phần mềm có bị thay thế không? Bối cảnh cạnh tranh giữa các quốc gia sẽ thay đổi như thế nào?
Hai năm sau nhìn lại, chính những vấn đề này còn mang tính启发性 hơn bất kỳ dự đoán cụ thể nào. Lợi nhuận của AI thực sự tập trung vào tầng cơ sở hạ tầng—NVIDIA trở thành người chiến thắng lớn nhất; năng lượng và điện lực nhanh chóng trở thành điểm nghẽn chiến lược mới; chi phí API giảm mạnh, trong khi rủi ro về năng lực tính toán, vốn và địa chính trị lại liên tục gia tăng.
Bài viết này xem lại những câu hỏi then chốt mà Gross đã đặt ra lúc đó và kiểm tra từng điểm một dựa trên diễn biến thực tế trong hai năm qua. Đây không chỉ là bản tổng kết về logic đầu tư vào AI, mà còn là bản đồ đường đi quan sát cách cuộc cách mạng công nghệ đang tái cấu trúc thị trường, chuỗi công nghiệp và cục diện quyền lực toàn cầu.
Dưới đây là nội dung gốc:
Tháng 1 năm 2024, Daniel Gross, lúc đó vẫn là CEO của Safe Superintelligence và hiện là người phụ trách sản phẩm Meta AI, đã đăng một bài viết có tựa đề “AGI Trades”.
Bài viết này chỉ gồm một trang, liệt kê một loạt các câu hỏi về những tác động có thể xảy ra do tiến bộ của AI. Khi nhìn lại sau hơn hai năm, những câu hỏi này dường như cực kỳ mang tính tiên phong, dù lúc đó không có câu trả lời rõ ràng cho từng câu hỏi. Dưới đây là từng câu hỏi trong 18 câu mà ông đã đặt ra.
Thị trường
Trong thế giới sau AGI, giá trị sẽ chảy đến đâu?
Hiện tại, giá trị thực sự tập trung vào lớp hạ tầng—các lĩnh vực như chip, đóng gói, điện năng. NVIDIA gần như chiếm hết hơn 100% lợi nhuận trong làn sóng AI, vì nhiều công ty vẫn đang thua lỗ. Điều này cũng thể hiện rõ ràng qua sự thay đổi vốn hóa thị trường: vốn hóa của NVIDIA tăng thêm 3,2 nghìn tỷ USD, từ 1,2 nghìn tỷ lên 4,4 nghìn tỷ USD; trong khi đó, mức tăng của các nền tảng đám mây nhẹ nhàng hơn nhiều (Microsoft tăng 4%, Amazon tăng 30%).
Trên thị trường tư nhân, định giá của OpenAI, Anthropic và xAI cũng tăng trưởng đáng kinh ngạc, nhưng tổng mức tăng giá trị 1.4 nghìn tỷ USD của ba công ty này vẫn thấp hơn mức tăng vốn hóa thị trường của NVIDIA trong cùng giai đoạn.
Đây là một câu hỏi cực kỳ quan trọng ngay từ đầu năm 2024.
Điều gì sẽ xảy ra với NVIDIA và Microsoft?
NVIDIA thể hiện sức mạnh cực kỳ mạnh mẽ. Doanh thu của công ty tăng từ 60,9 tỷ USD trong năm tài chính 2024 lên 215,9 tỷ USD trong năm tài chính 2026, gần như tăng gấp ba lần.
Microsoft thì không có lợi thế vượt trội. Mặc dù tăng trưởng của Azure đã tăng tốc lên mức 40% so với cùng kỳ năm trước, nhưng từ tháng 1 năm 2024 đến tháng 3 năm 2026, giá cổ phiếu của Microsoft chỉ tăng 4%. Thị trường đang đặt câu hỏi về chi tiêu vốn AI hàng năm vượt quá 80 tỷ USD của họ—việc đầu tư khi nào mới chuyển hóa thành lợi nhuận vẫn chưa rõ ràng.
Trong cơn sốt đào vàng AI "bán cuốc và xẻng" này, NVIDIA rõ ràng là người chiến thắng lớn nhất, trong khi khoản đầu tư của Microsoft vào cơ sở hạ tầng vẫn chưa mang lại lợi ích rõ rệt cho cổ đông.
Has copper been mispriced?
Thực sự bị đánh giá thấp nghiêm trọng. Vào tháng 1 năm 2024, giá đồng là 3,75 USD mỗi pound, và hai năm sau đạt mức cao kỷ lục 6,61 USD mỗi pound.
Nhu cầu về đồng của AI là cực kỳ lớn. Ví dụ, cụm máy chủ NVIDIA GB200 NVL72 sử dụng hơn 5.000 sợi đồng. Nếu kéo thẳng tất cả, tổng chiều dài vượt quá 2 dặm, một trung tâm dữ liệu 100MW cần khoảng 3.000 tấn đồng.
Nhìn chung, các trung tâm dữ liệu có thể tiêu thụ 500.000 tấn đồng mỗi năm. Do đó, có người nói rằng “đồng là dầu mỏ mới”. Tuy nhiên, cũng có nhiều thứ khác được gọi là “dầu mỏ mới”, vì cơ sở hạ tầng AI cực kỳ phức tạp và gần như mọi khâu đều có điểm nghẽn. Vì vậy, cần thận trọng khi đánh giá cách nói này.
Bất động sản (Real Estate)
Nếu AI có thể viết tất cả phần mềm, thì San Francisco có trở thành Detroit mới không?
Điều này phụ thuộc vào việc “Detroit mới” ám chỉ điều gì.
AI thực sự đã cứu San Francisco, ngăn nó trở thành một thành phố suy tàn như Detroit. Giờ đây San Francisco vẫn đang phát triển thịnh vượng:
· Tỷ lệ trống văn phòng giảm từ 36,9% xuống 33,5%
OpenAI sở hữu 1 triệu foot vuông không gian văn phòng
Anthropic sở hữu một tòa nhà văn phòng 25 tầng
Sierra đã ký hợp đồng thuê 300.000 foot vuông diện tích văn phòng
Nửa đầu năm 2025, 78% vốn đầu tư mạo hiểm AI của Mỹ đã chảy vào khu vực Vịnh. Tuy nhiên, cũng có một mặt khác: tổng số việc làm tại San Francisco vẫn thấp hơn mức trước đại dịch, nhưng giá nhà vẫn duy trì mức cao. Do đó, nó hoàn toàn không thể được gọi là một “thành phố bỏ trống”. Môi trường thành phố cũng trở nên sạch sẽ hơn.
AI sẽ ảnh hưởng đến bất bình đẳng tài sản như thế nào?
Vẫn còn quá sớm để đưa ra kết luận, dữ liệu chưa có sự thay đổi rõ rệt, nhưng đã có một số nghiên cứu đáng chú ý.
Nghiên cứu năm 2025 của IMF cho rằng AI có thể giảm bất bình đẳng lương (do tự động hóa các công việc có thu nhập cao), nhưng có thể làm gia tăng bất bình đẳng tài sản (lợi nhuận vốn tập trung vào tay chủ sở hữu các công ty công nghệ). Nghiên cứu của OECD phát hiện: mức tăng lương cao nhất ở các vị trí kỹ năng thấp (công nhân lắp ráp +11,6%), mức tăng thấp nhất ở các vị trí kỹ năng cao (CEO +2,7%), tuy nhiên điều này có thể phản ánh nhiều hơn chính sách tiền lương tối thiểu hơn là bản thân AI.
Trên thị trường vốn, mức độ tập trung cũng đang gia tăng: “Bảy ông lớn” (Mag7) chiếm khoảng 32% vốn hóa của S&P 500 và đóng góp khoảng 42% tổng lợi nhuận trong năm 2025; đồng thời, các khoản huy động vốn khổng lồ dành cho các công ty khởi nghiệp AI (OpenAI 110 tỷ USD, Anthropic 30 tỷ USD) cũng mang lại khối tài sản khổng lồ cho một số ít nhà sáng lập và nhà đầu tư.
Năng lượng và trung tâm dữ liệu
Nếu AI trở thành một cuộc cạnh tranh năng lượng, nên đầu tư như thế nào?
This judgment is completely correct. AI has indeed become an energy game.
Những người nắm bắt giao dịch này đã kiếm được rất nhiều. Ví dụ:
- Vistra: +321%, mức tăng lớn thứ hai trong năm 2024 của S&P (chỉ sau Palantir)
- Constellation Energy: Giá cổ phiếu tăng gấp ba lần kể từ khi ChatGPT ra mắt
- NRG Energy: Tăng khoảng 95% trong năm 2025
- Oklo: Tăng hơn 700% trong 12 tháng
Năng lượng hạt nhân đang bước vào giai đoạn bùng nổ:
- Microsoft ký hợp đồng PPA trị giá 16 tỷ USD trong 20 năm để tái khởi động nhà máy điện hạt nhân Three Mile Island
- Google ký thỏa thuận 500 MW với Kairos Power về lò phản ứng hạt nhân nhỏ mô-đun (SMR)
- Meta ký hợp đồng điện với nhiều công ty năng lượng hạt nhân trị giá 6,6 GW
Năng lượng trở thành một trong những chủ đề đầu tư thành công nhất trong thời đại AI.
Trong toàn bộ chuỗi cung ứng trung tâm dữ liệu, những khâu nào khó mở rộng 10 lần nhất?
Nút thắt của ngành công nghiệp chip là công nghệ đóng gói CoWoS (Chip-on-Wafer-on-Substrate của TSMC).
Trong lĩnh vực trung tâm dữ liệu, trở ngại lớn nhất có thể là máy biến áp điện.
- Thời gian giao hàng gần 3 năm
- Năm 2025 sẽ xuất hiện khoảng thiếu hụt nguồn cung 30%
Chi phí đã tăng 150% kể từ năm 2020
Công nghệ đã có 100 năm tuổi này lại trở thành giới hạn chính trong tốc độ kết nối trung tâm dữ liệu vào lưới điện.
Than có bị định giá thấp không?
Ở một mức độ nào đó, nhưng xa kém so với đồng. Giá than năm 2025 thực tế giảm khoảng 22%, sau đó phục hồi vào đầu năm 2026.
Công ty than hoạt động khá tốt:
- Peabody Energy: +34%
- CONSOL Energy: +37%
Trong khi đó, sản lượng điện từ than của Hoa Kỳ tăng 13% vào tháng 9 năm 2025.
Các tiểu bang có tốc độ tăng trưởng trung tâm dữ liệu nhanh nhất thể hiện rõ rệt:
- Ohio: +23%
- Oklahoma: +58%
Quốc gia (Nations)
Ai là người chiến thắng, ai là người thua cuộc?
Người chiến thắng rõ ràng là Hoa Kỳ.
Năm 2024, Hoa Kỳ đầu tư 109 tỷ USD vào AI tư nhân (Trung Quốc chỉ 9,3 tỷ USD), tổng cộng đầu tư 470 tỷ USD kể từ năm 2013, vượt quá tổng đầu tư của tất cả các quốc gia khác. Năm 2024, Hoa Kỳ ra mắt 40 mô hình AI quan trọng, Trung Quốc là 15 mô hình.
Trò chơi vẫn chưa kết thúc, nhưng hiện tại, Hoa Kỳ là trung tâm của cuộc cạnh tranh AI.
Điều gì sẽ xảy ra nếu xuất khẩu GDP 250 tỷ USD của Ấn Độ phụ thuộc vào token GPT-4?
Tình hình đã bắt đầu xuất hiện, nhưng vẫn ở giai đoạn đầu. Việc tuyển dụng trong ngành outsourcing CNTT của Ấn Độ đã giảm rõ rệt. Trong giai đoạn 2024–2025, các công ty CNTT lớn đã cắt giảm khoảng 58.000 nhân sự, trong khi ngành này đã tuyển thêm 360.000 nhân viên trong giai đoạn 2021–2023.
Liệu các kỹ sư phần mềm có bị thay thế như những nhân viên đánh máy trong lịch sử không?
Hiện tại, các kỹ sư phần mềm chưa làm công việc lao động phổ thông, nhưng cấu trúc nghề nghiệp đã bắt đầu phân hóa:
- Nhu cầu về kỹ sư AI tăng 143%
- Các công ty công nghệ lớn giảm 25% tuyển dụng vị trí cấp sơ cấp
- Giảm 30% vị trí thực tập
Lựa chọn trong tương lai có thể là: либо nâng cấp lên vai trò "quản lý AI agent", либо chuyển sang các lĩnh vực như sản xuất — bởi vì nhiều nhà máy cũng cần những người hiểu phần mềm để tự động hóa quy trình sản xuất.
Liệu có sẽ xuất hiện các kế hoạch việc làm quy mô lớn tương tự như “chính sách mới” không?
Still not yet.
Tháng 7 năm 2025, chính quyền Trump công bố "Kế hoạch Hành động AI của Mỹ", bao gồm:
- Lệnh hành chính về giáo dục AI
- Chương trình đào tạo kỹ năng
- Bộ Lao động hỗ trợ chương trình học việc 84 triệu USD
Tuy nhiên, chi tiêu cho đào tạo lực lượng lao động tại Mỹ chỉ chiếm 0,1% GDP, gần như thấp nhất trong các nước OECD. Hiện chưa có kế hoạch nào đạt quy mô tương đương WPA (kế hoạch tạo việc làm cho 8,5 triệu người) vào thời điểm đó.
Có đáng để đầu tư vào học tập suốt đời không?
Đây là một câu hỏi rất trừu tượng và cũng rất cá nhân. Nhưng câu trả lời của tôi là: đáng giá.
Lạm phát (Inflation)
Nếu AI thực sự là deflationary, chúng ta sẽ thấy tín hiệu này đầu tiên như thế nào?
Chỉ báo tốt nhất có thể là giá API AI.
Chi phí suy luận ở cấp độ GPT-4:
Cuối năm 2022: 20 USD mỗi triệu token
Tháng 12 năm 2025: 0,40 USD
Giảm 50 lần trong ba năm. Tốc độ này thậm chí còn nhanh hơn so với chi phí tính toán của PC hay chi phí băng thông internet. Điều này rất có thể trở thành chỉ báo hàng đầu về giảm giá dịch vụ.
Nếu nhu cầu đối với sản phẩm tri thức không ngừng tăng lên trong khi chi phí sản xuất giảm, thì nên hiểu lạm phát như thế nào?
Mặc dù giá API AI giảm mạnh, nhưng doanh thu của các công ty AI lại đang tăng vọt. Giá giảm → Lượng sử dụng bùng nổ → Tổng chi tiêu tăng. Đồng thời, các công ty SaaS vẫn đang thu thêm 20%–37% “thuế AI” khi gia hạn dịch vụ. Do đó, ngay cả khi chi phí sản xuất phần mềm tiến gần về zero, doanh thu SaaS vẫn đang tăng trưởng.
Điều này tương tự như ngành công nghiệp tính toán trong thời kỳ của Định luật Moore: các sản phẩm cá nhân ngày càng rẻ hơn, nhưng quy mô thị trường tổng thể không ngừng mở rộng.
Địa chính trị (Geopolitics)
Liên kết (interconnect) có thực sự quan trọng không?
Rất quan trọng.
Trong các cụm GPU quy mô lớn, 30%–50% thời gian huấn luyện được dùng cho việc truyền thông giữa các GPU, thay vì tính toán.
Ví dụ, Google TPUv7 Ironwood sử dụng kiến trúc mạng 3D torus để kết nối 9216 chip, Nvidia NVL72 kết nối 72 GPU, do đó mạng kết nối đóng vai trò then chốt trong việc mở rộng AI.
Nếu một quốc gia có nhiều năng lượng hơn, liệu có thể đạt được AGI bằng công nghệ sản xuất lạc hậu không?
Currently, it seems unlikely.
Tất cả các chip AI hàng đầu đều sử dụng quy trình 4nm hoặc 3nm, Nvidia Blackwell, Google TPUv7, AWS Trainium3
Huawei Trung Quốc Ascend 910C (SMIC 7nm) có khả năng cạnh tranh trong suy luận, nhưng cần nhiều chip hơn và nhiều năng lượng hơn trong đào tạo. Việc bù đắp khoảng cách công nghệ chỉ bằng cách tăng tiêu thụ năng lượng cuối cùng sẽ gặp giới hạn về chi phí kinh tế.
Sự kiện "Đài Loan" có khả năng nhất là gì?
Khả năng cao nhất là phong tỏa eo biển Đài Loan.
Và căng thẳng đã đang gia tăng:
- Năm 2024: Trung Quốc tổ chức cuộc tập trận "Kiếm Liên Hợp - 2024B"
- Năm 2025: "Sứ mệnh Công lý 2025" huy động hơn 100 máy bay, 13 tàu chiến
- 27 tên lửa được phóng từ Phúc Kiến, trong đó 10 tên lửa rơi vào vùng nối tiếp của Đài Loan.
Đồng thời, Trung Quốc bắt đầu tách biệt cách diễn đạt “thống nhất hòa bình” và “thống nhất” trong kế hoạch 5 năm 2026–2030.
TSMC cũng đang bố trí trước: đang xây dựng 8 nhà máy bán dẫn tại Arizona, trong tương lai có thể đảm nhận 30% công suất sản xuất chip tiên tiến.
Nhưng toàn bộ hệ thống vẫn đang ở trên sự cân bằng cực kỳ mong manh.