Cựu nhà nghiên cứu OpenAI đặt câu hỏi về định giá hàng nghìn tỷ đô la của các phòng thí nghiệm AI tiên tiến

Theo dữ liệu từ Beating, cựu nhà nghiên cứu OpenAI Andrew Ho đã đăng bài nghi ngờ định giá 1 nghìn tỷ USD của các phòng thí nghiệm AI tiên tiến. Theo tính toán sơ bộ của Ho, ngay cả khi biên lợi nhuận gộp từ hoạt động suy luận đạt 80% và áp dụng mức bội số P/E là 20, một công ty cũng cần đạt doanh thu hàng năm từ 100 đến 200 tỷ USD mới có thể hỗ trợ định giá 1 nghìn tỷ USD — và điều này giả định công ty không còn chi tiền để đào tạo các mô hình mới. Trong thực tế, các công ty như OpenAI và Anthropic phải liên tục đào tạo các mô hình thế hệ tiếp theo. Nếu dừng lại, người dùng có thể chuyển sang các lựa chọn rẻ hơn như Qwen hoặc Kimi. Doanh thu tăng lên, nhưng chi phí đào tạo mô hình thế hệ tiếp theo cũng tăng theo — những người dẫn đầu buộc phải liên tục đầu tư thêm. Ho cũng không tin rằng năng lực AI sẽ bùng nổ toàn diện trong thời gian ngắn. Ông cho rằng các mô hình lớn vẫn còn thiên lệch, tiến bộ có thể chậm hơn và bị hạn chế bởi dữ liệu chất lượng cao. Ngay cả khi năng lực mô hình dừng lại ở mức hiện tại, việc AI thực sự thâm nhập vào mọi ngành nghề cũng có thể cần hơn 20 năm. Ông cho rằng các Agent lập trình có thể chỉ là một trong số ít sản phẩm có giá trị cao đã được tìm ra. Việc huy động nhiều kỹ sư để giúp doanh nghiệp tích hợp AI cũng chưa chắc nhanh chóng tìm ra được kịch bản sinh lời tiếp theo. Dù vậy, Ho vẫn lạc quan về tăng trưởng dài hạn của ngành AI, nhưng không sẵn sàng mua vào OpenAI hay Anthropic với mức định giá hiện tại.