Jane Street đưa ra nguồn cảm hứng cốt lõi rằng, nhà máy token không phải là câu chuyện huy động vốn, mà là một hệ thống vận hành.

Tác giả bài viết, nguồn: Hồng Y Giáo Phụ Khai Ca, Diệp Khai Vấn

Phản ứng đầu tiên của nhiều người khi nhìn thấy trung tâm dữ liệu Texas AI của Jane Street là ghen tị vì nó giàu có, có khả năng mua GPU, xây dựng phòng máy làm mát bằng chất lỏng, và dám xếp hàng ngàn chip cao cấp vào một hệ thống giao dịch.

Phản ứng này là bình thường, nhưng rất dễ bị lệch hướng.

(Ảnh được tạo bởi ChatGPT)

Điều đáng nghiên cứu thực sự ở Jane Street không phải là nó có 4032 GPU, cũng không phải là việc nó biến trung tâm dữ liệu truyền thống thành trung tâm AI làm mát bằng chất lỏng, mà quan trọng nhất là nó đã biến sức mạnh tính toán từ nguồn tài nguyên IT hậu trường thành năng lực sản xuất giao dịch tiền tuyến. Nói cách khác, nó không đang xây một “trung tâm dữ liệu”, mà đang xây một nhà máy Token liên tục sản xuất các phán quyết giao dịch, tín hiệu rủi ro, cải tiến mô hình và hiểu biết thị trường.

This change is important.

Trong mắt các tổ chức tài chính truyền thống, trung tâm dữ liệu là trung tâm chi phí, máy chủ, mạng, làm mát và điện năng đều là các khoản chi phí. Nhưng tại Jane Street, trung tâm dữ liệu trở thành dây chuyền sản xuất: điện năng đi vào phòng máy, GPU thực hiện huấn luyện, mô hình tham gia giao dịch, và giao dịch tạo ra lợi nhuận; dòng chảy ở giữa không phải là thép hay diện tích tòa nhà, mà là những lần gọi mô hình, những nhiệm vụ huấn luyện và những phép tính suy luận liên tục. Nói theo cách ngày nay, đó chính là năng lực sản xuất trí tuệ được token hóa.

Điều này mang lại bài học trực tiếp cho Trung Quốc. Trung Quốc đang thảo luận về việc xuất khẩu token, về nhà máy token tính toán, và về việc các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Hồng Kông chuyển từ bất động sản, khu công nghiệp, sản xuất sang cơ sở hạ tầng AI. Jane Street cung cấp một ví dụ rất cụ thể: nhà máy token không phải là nói về khái niệm, không phải phát một đồng tiền, cũng không phải đóng gói năng lực tính toán thành sản phẩm tài chính, mà là kết nối toàn bộ hệ thống: điện năng, làm mát bằng chất lỏng, GPU, mạng lưới, mô hình, điều phối và cơ chế thanh toán nội bộ, để biến năng lực tính toán thực sự trở thành động cơ tạo doanh thu và định giá cho doanh nghiệp.

Jane Street không phải là công ty giao dịch kết hợp AI, mà là nhà máy AI kết hợp bàn giao dịch

Jane Street luôn được xem là một trong những đế chế giao dịch định lượng bí ẩn nhất tại Phố Wall. Nó không phải là một ngân hàng đầu tư truyền thống, cũng không phải là công ty quản lý tài sản sống dựa trên phí quản lý, mà kiếm lợi nhuận thông qua vốn tự có, mô hình giao dịch, hệ thống độ trễ thấp và khai thác chênh lệch giá cùng phần thưởng rủi ro từ thanh khoản thị trường toàn cầu.

The public information shows that Jane Street trades multiple asset classes across 45 countries and more than 200 trading venues, with a workforce of approximately 3,000 people. Its technology culture is very strong, having long used the OCaml functional programming language, emphasizing proprietary software, low-latency systems, automated risk management, and highly reliable trading infrastructure. Jane Street’s official website describes its machine learning team quite directly, portraying itself as “a research lab connected to the trading floor,” and noting that financial market data flows in like a flood, most of it noise, requiring the machine learning team to extract tradable signals from it.

This sentence is crucial.

Hầu hết các doanh nghiệp sử dụng AI để tăng hiệu quả văn phòng. Jane Street sử dụng AI để tăng tốc độ hiểu thị trường.前者 tiết kiệm chi phí,后者 tạo ra lợi nhuận.前者 coi AI là công cụ,后者 coi AI là tư liệu sản xuất.

Vì vậy, việc cải tạo trung tâm dữ liệu AI của Jane Street không thể được hiểu như một sự nâng cấp số hóa thông thường của doanh nghiệp; nó giống như một công ty giao dịch tháo rời và lắp đặt lại động cơ cốt lõi của mình. Trước đây, cốt lõi của các công ty giao dịch là các nhà giao dịch, mô hình toán học, dữ liệu thị trường và hệ thống thực thi; hiện tại, cốt lõi đã trở thành dữ liệu, sức mạnh tính toán, mô hình, mạng lưới và thị trường tài nguyên nội bộ.

Đây là ý nghĩa đầu tiên của nhà máy token: trí tuệ không tự nhiên xuất hiện, mà được sản xuất ra.

Từ 6 máy Dell đến 4032 con GPU, điều thực sự thay đổi là quan hệ sản xuất

Trang web của Jane Street cho biết, hai mươi năm trước, “đàn máy” của họ chỉ là 6 máy chủ Dell chất đống trên sàn văn phòng; hôm nay, trung tâm dữ liệu mới của họ tại Texas đã sở hữu 4.032 GPU và sử dụng kiến trúc làm mát bằng chất lỏng. Sự thay đổi này mang tính hình tượng rất mạnh. Đó không phải là sự nâng cấp phần cứng đơn thuần, mà là sự thay đổi trong quan hệ sản xuất của doanh nghiệp.

Hệ thống giao dịch thời kỳ đầu rất gần với các nhà giao dịch. Máy móc được đặt trong văn phòng, nếu có sự cố có thể xử lý trực tiếp, thậm chí có thể ngắt nguồn điện. Lúc đó, khả năng tính toán chủ yếu là công cụ hỗ trợ cho nhóm giao dịch.

Sau đó, hệ thống giao dịch bước vào giai đoạn kỹ thuật hóa. Mạng lưới, kiểm soát rủi ro, kiểm tra ngược, thực thi tự động và hệ thống giám sát dần được chuẩn hóa thành nền tảng, sức mạnh tính toán trở thành nguồn tài nguyên chung của nhiều đội nhóm.

Bây giờ đã đến giai đoạn thứ ba. GPU, làm mát bằng chất lỏng, điện năng, sợi quang, lưu trữ, hệ thống điều phối và huấn luyện mô hình đã được tích hợp thành một nhà máy giao dịch AI. Trung tâm dữ liệu không còn thuộc về bộ phận hậu cần, mà được tích hợp trực tiếp vào khả năng giao dịch.

Điều này đặc biệt mang tính启发 cho các doanh nghiệp Trung Quốc.

Nhiều doanh nghiệp nói về chuyển đổi AI nhưng vẫn dừng lại ở giai đoạn “mua mô hình”, “triển khai hệ thống”, “kết nối API”. Những doanh nghiệp thực sự có lợi thế cạnh tranh đang biến cơ sở hạ tầng AI thành hệ thống sản xuất của riêng mình. Ai có thể tiếp cận điện năng với chi phí thấp hơn, ai có thể vận hành GPU một cách ổn định hơn, ai có thể huấn luyện mô hình nhanh hơn, và ai có thể phân bổ năng lực tính toán hiệu quả hơn, người đó sẽ sở hữu lợi thế chi phí và tốc độ mới trong thời đại AI.

Đây không phải là việc của bộ phận kỹ thuật.

Đây là việc của hội đồng quản trị.

Hệ thống làm mát bằng chất lỏng không phải là chi tiết kỹ thuật, mà là nền tảng của nhà máy Token.

Một chi tiết được quan tâm nhất tại trung tâm dữ liệu Texas của Jane Street là việc cải tạo làm mát bằng chất lỏng mật độ cao. Các tài liệu truyền thông và nội dung đính kèm đều đề cập rằng trung tâm dữ liệu này hỗ trợ kệ GPU mật độ cao cấp GB300, với công suất mỗi kệ lên tới khoảng 140 kW, khiến hệ thống làm mát bằng không khí truyền thống không còn đáp ứng được nhu cầu về mật độ này.

The official NVIDIA documentation states that the GB300 NVL72 features a fully liquid-cooled, rack-scale architecture, integrating 72 Blackwell Ultra GPUs and 36 Grace CPUs for AI inference, AI reasoning, and large model training. HPE’s disclosed information on the GB300 NVL72 also confirms that such systems are liquid-cooled, rack-scale solutions designed for training, fine-tuning, and inference of models exceeding one trillion parameters.

Điều này cho thấy một xu hướng: cạnh tranh trong các nhà máy AI trong tương lai không chỉ là cạnh tranh về chip, mà là cạnh tranh về kỹ thuật hệ thống.

Mặc dù một GPU đơn lẻ có mạnh đến đâu, nếu trung tâm dữ liệu không thể chịu được mật độ công suất cao, nếu hệ thống làm mát không ổn định, nếu phân phối điện không tinh vi, nếu mạng và lưu trữ làm chậm tiến độ, thì toàn bộ hệ thống sẽ không thể phát huy được giá trị. Điểm nghẽn trong năng lực tính toán AI đang mở rộng từ chính chip sang điện năng, làm mát bằng chất lỏng, trung tâm dữ liệu, mạng và lập lịch.

This is very important for the transformation of China's token factories.

Trung Quốc có rất nhiều khu công nghiệp, nhà máy cũ, trung tâm dữ liệu, khu vực điện toán đám mây và các dự án tính toán địa phương. Nếu chỉ đơn giản là di chuyển máy chủ vào, thì đây không gọi là nhà máy Token. Một nhà máy Token thực sự phải có khả năng chịu tải mật độ công suất cao, khả năng cải tạo làm mát bằng chất lỏng, khả năng cung cấp điện ổn định, khả năng quản lý tiêu thụ năng lượng và khả năng lập lịch tác vụ.

Nếu không có những năng lực nền tảng này, tài sản tính toán rất dễ trở thành tài sản trên sổ sách. Dù trông như đã mua máy, nhưng thực tế hiệu suất sử dụng thấp, khách hàng không ổn định, chi phí tiêu thụ năng lượng cao, áp lực hao mòn lớn, cuối cùng trở thành gánh nặng tài sản nặng nề mới.

Vì vậy, bài học đầu tiên từ trường hợp Jane Street là: Nền tảng của nhà máy token không phải là whitepaper, mà là điện năng và làm mát bằng chất lỏng.

Công suất tính toán phải có giá, nếu không GPU sẽ trở thành nhà ăn công cộng

Điều doanh nghiệp Trung Quốc nên học hỏi từ Jane Street không phải là làm mát bằng chất lỏng, mà là cơ chế định giá nội bộ cho năng lực tính toán.

Các phân tích nội bộ cho biết Jane Street đã thiết kế một loại tiền tệ nội bộ gọi là “Hive Bucks”, cho phép các đội khác nhau cạnh tranh tài nguyên GPU thông qua cơ chế đấu giá. Các báo cáo công khai cũng đề cập rằng Jane Street sử dụng loại tiền tệ nội bộ này để đấu giá thời gian tính toán GPU, giúp các đội phân bổ tài nguyên tính toán dựa trên giá trị của nhiệm vụ.

Cơ chế này rất quan trọng.

Sau khi nhiều doanh nghiệp mua GPU, vấn đề lớn nhất không phải là không có nhu cầu, mà là không thể sắp xếp thứ tự ưu tiên nhu cầu. Mỗi đội đều cho rằng mô hình của mình quan trọng, mỗi dự án đều muốn được chạy trước, mỗi người phụ trách đều mong muốn chiếm dụng nhiều tài nguyên hơn. Cuối cùng, GPU bị các nhiệm vụ giá trị thấp chiếm dụng lâu dài, trong khi các nhiệm vụ giá trị cao lại không thể xếp hàng. Năng lực tính toán tưởng chừng là tài sản của công ty, thực tế lại trở thành nhà ăn công cộng nội bộ.

Cách tiếp cận của Jane Street gần với cơ chế thị trường hơn. Đội ngũ cho rằng nhiệm vụ của họ có giá trị cao hơn nên sẵn sàng chi ngân sách nội bộ với mức giá cao hơn. Thời gian GPU không còn là tài nguyên công miễn phí, mà trở thành tư liệu sản xuất có chi phí cơ hội. Nhờ đó, việc phân bổ năng lực tính toán đã chuyển từ cơ chế phê duyệt hành chính sang một thị trường nội bộ.

Điều này có ý nghĩa tham khảo trực tiếp đối với “nhà máy Token tính toán”.

Token tính toán thực sự không nên được hiểu đầu tiên là một loại token dùng để giao dịch bên ngoài, mà nên được hiểu là đơn vị đo lường và thanh toán nội bộ. Thời gian GPU, gọi mô hình, ưu tiên nhiệm vụ, dung lượng điện, tài nguyên làm mát, đơn hàng khách hàng đều có thể được định giá và lập lịch thông qua một hệ thống đo lường nội bộ thống nhất. Chỉ khi doanh nghiệp hiểu rõ cách sử dụng tính toán trong nội bộ, thì trong tương lai mới có thể sản phẩm hóa, tài chính hóa và tài sản hóa tính toán.

Nếu nội bộ không có giá cho công suất tính toán, thì việc đàm phán về token hóa bên ngoài rất có thể chỉ là sự đóng gói khái niệm.

Tự xây dựng và lên đám mây không phải là lựa chọn một trong hai, mà là phân tầng giữa năng lực cốt lõi và năng lực linh hoạt

Nhiều người thắc mắc, nếu Jane Street đã có trung tâm dữ liệu tự xây, thì tại sao họ vẫn ký hợp đồng đám mây AI trị giá lớn với CoreWeave?

The official announcement from CoreWeave states that Jane Street has committed approximately $6 billion to use CoreWeave’s AI cloud platform and invested $1 billion to purchase CoreWeave equity, supporting large-scale machine learning and AI capabilities for trading. The announcement also mentions that CoreWeave will provide computing resources, including next-generation NVIDIA Vera Rubin technology. Reuters also reported that, through this transaction, Jane Street has become one of CoreWeave’s major shareholders while gaining access to large-scale AI cloud capabilities.

Điều này cho thấy Jane Street không đơn giản là tự xây dựng hay chỉ đơn thuần chuyển lên đám mây. Họ sử dụng kiến trúc lai.

Các tải trọng cốt lõi, nhạy cảm, độ trễ thấp và cần tùy chỉnh cao thì phù hợp để tự xây dựng. Các nhu cầu về tính linh hoạt, chip tiên tiến, mở rộng xuyên khu vực và nhu cầu bùng nổ theo giai đoạn có thể giao cho các nhà cung cấp dịch vụ điện toán AI như CoreWeave.

Ý tưởng này rất có giá trị tham khảo đối với các công ty niêm yết trên thị trường cổ phiếu Hồng Kông của Trung Quốc.

Nhiều công ty đại chúng truyền thống khi chuyển đổi sang tính toán năng lực dễ rơi vào hai cực đoan: một là tự xây dựng hoàn toàn, đầu tư tài sản nặng nề, nhưng khách hàng không theo kịp, gây áp lực lớn lên dòng tiền; hai là hoàn toàn phụ thuộc vào đám mây bên ngoài, không có cơ sở hạ tầng cốt lõi cũng như không tích lũy tài sản, cuối cùng chỉ có thể làm tư vấn nhẹ và tích hợp nhẹ, khó nâng cao định giá.

Con đường hợp lý hơn là phân tầng.

Công ty có thể kiểm soát các khu vực trung tâm, nguồn điện, phòng máy làm mát bằng chất lỏng và tải khách hàng then chốt, đồng thời hợp tác với các nhà cung cấp đám mây, nhà cung cấp GPU và các công ty mô hình để có được khả năng tính toán linh hoạt và năng lực công nghệ. Như vậy, công ty vừa tích lũy được tài sản, vừa có tính linh hoạt mở rộng, không bị khóa chặt vào một mô hình duy nhất.

Giao dịch chứng minh một điều: cơ sở hạ tầng AI có thể trực tiếp đi vào hệ thống lợi nhuận.

Tại sao Jane Street dám đầu tư lớn đến vậy? Vì cơ sở hạ tầng AI của họ không chỉ là trang trí, mà còn có thể tích hợp vào hệ thống sinh lời.

Reuters báo cáo, doanh thu giao dịch ròng của Jane Street năm 2025 đạt 39,6 tỷ USD, vượt qua nhiều đối thủ cạnh tranh chính như Citadel Securities và Hudson River Trading, đồng thời cũng vượt doanh thu giao dịch của một số ngân hàng đầu tư lớn. Báo cáo cũng nêu rằng hiệu suất của Jane Street được hỗ trợ bởi biến động thị trường, năng lực giao dịch thuật toán và lợi nhuận từ các khoản đầu tư liên quan đến AI. Financial Times của Anh cũng đưa tin, doanh thu của Jane Street năm 2025 gần như tăng gấp đôi, đạt 39,6 tỷ USD, đồng thời đề cập đến các khoản đầu tư của công ty vào các doanh nghiệp liên quan đến AI như CoreWeave, Anthropic và Thinking Machines Lab.

Dữ liệu này cho thấy trung tâm dữ liệu AI của Jane Street không thể chỉ tính toán dựa trên “tiết kiệm được bao nhiêu chi phí đám mây”. Đối với họ, lợi ích từ năng lực tính toán có thể thể hiện qua việc huấn luyện mô hình nhanh hơn, kiểm tra lại sâu hơn, thực thi ổn định hơn, nhận diện rủi ro mạnh mẽ hơn và dung lượng giao dịch cao hơn.

Các doanh nghiệp thông thường khi áp dụng AI thường tính ROI dựa trên số tiền tiết kiệm được từ việc giảm nhân công. Logic của Jane Street lại táo tợn hơn nhiều: sức tính toán không nhằm mục đích tiết kiệm chi phí, mà là để tạo ra lợi nhuận.

Đây cũng là điều mà Trung Quốc Token Factory nên học hỏi. Nếu trung tâm tính toán chỉ có thể nói “tôi có bao nhiêu P tính toán”, thì giá trị của nó là không đầy đủ. Nó phải trả lời những câu hỏi mang tính thương mại sâu sắc hơn: Những dịch vụ tính toán này phục vụ ai? Giúp ai tăng thu nhập? Giảm chi phí gì? Rút ngắn chu kỳ nào? Tạo ra sự trung thành của khách hàng như thế nào? Cuối cùng, liệu nó có thể trở thành dòng tiền bền vững không?

Computing power only has real value when integrated into customers' business systems.

Lời启发 cho các token Trung Quốc ra nước ngoài nằm ở việc biến điện năng thành dịch vụ thông minh

Trung Quốc đang thảo luận về việc các token ra nước ngoài, dễ dàng rơi vào kịch bản mô hình. DeepSeek, Qwen, Zhipu, Kimi, MiniMax, mô hình video của ByteDance, tất nhiên đều quan trọng. Nhưng trường hợp của Jane Street nhắc nhở chúng ta rằng mô hình chỉ là lớp trung gian. Điều thực sự tạo ra lợi thế ngành công nghiệp là chu trình khép kín hoàn chỉnh, từ điện năng đến sức mạnh tính toán, từ sức mạnh tính toán đến token, từ token đến ứng dụng, và từ ứng dụng đến doanh thu.

Lợi thế của Trung Quốc chính nằm trong vòng lặp khép kín này.

Trung Quốc có nguồn điện xanh, cơ sở hạ tầng điện lực, năng lực xây dựng trung tâm dữ liệu, năng lực giao dự án, hệ sinh thái mô hình lớn và các ứng dụng thực tế tần suất cao như phim ngắn, thương mại ngoại, dịch vụ khách hàng, trò chơi, giáo dục, tài chính. Chỉ cần những nguồn lực này được tích hợp thành nhà máy Token, thì việc xuất khẩu token không chỉ là xuất khẩu API mô hình, mà còn là xuất khẩu năng lực cơ sở hạ tầng số của Trung Quốc.

Jane Street sử dụng trung tâm dữ liệu AI để phục vụ giao dịch, trong khi các "nhà máy token" của Trung Quốc có thể phục vụ nhiều cảnh quan rộng lớn hơn: các doanh nghiệp xuất nhập khẩu có thể sử dụng tác nhân thông minh để lựa chọn sản phẩm, dịch vụ khách hàng, dịch thuật và tiếp thị; các công ty phim ngắn có thể sử dụng AI để hoàn thành dịch thuật, lồng tiếng, cắt ghép và phân phối; ngành sản xuất có thể sử dụng AI để đưa ra báo giá, lập kế hoạch sản xuất, dự đoán chuỗi cung ứng và hỗ trợ dịch vụ sau bán hàng; các tổ chức tài chính có thể sử dụng AI để quản lý rủi ro, nghiên cứu đầu tư và hỗ trợ giao dịch.

Các ứng dụng này đều tiêu tốn token.

Việc tiêu tốn token càng lớn, nhà máy tính toán càng có giá trị. Nhà máy tính toán càng trưởng thành, dịch vụ AI của Trung Quốc khi ra nước ngoài càng có lợi thế chi phí. Một khi lợi thế chi phí đạt đến quy mô, nó sẽ trở thành lợi thế ngành công nghiệp.

Lấy cảm hứng từ các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Hồng Kông, không phải chạy theo AI, mà là tái cấu trúc bảng cân đối kế toán

Các công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Hồng Kông, đặc biệt là các công ty trong lĩnh vực bất động sản, khu công nghiệp, xây dựng, bất động sản, năng lượng và sản xuất, nên nhìn ra một hướng đi sâu hơn từ trường hợp của Jane Street.

Không phải công ty nào cũng cần phát triển mô hình lớn, cũng không phải công ty nào cần trở thành nhà cung cấp đám mây AI. Nhưng nhiều công ty có thể tái cấu trúc tài sản hiện có để trở thành một phần của cơ sở hạ tầng AI.

Các nhà máy cũ có thể được cải tạo thành phòng máy làm mát bằng chất lỏng. Các khu công nghiệp có thể kết nối với các nút tính toán. Các tài sản năng lượng có thể liên kết với trung tâm dữ liệu. Quản lý bất động sản có thể tích hợp tác nhân thông minh. Các nền tảng niêm yết có thể nhập tài sản tính toán AI thông qua mua lại, phát hành cổ phiếu thêm hoặc hợp tác chiến lược. Điều then chốt là quá trình chuyển đổi phải đi vào cấu trúc doanh thu, chứ không chỉ dừng lại ở các thông báo.

Nếu một công ty niêm yết trên thị trường chứng khoán Hồng Kông muốn nói về nhà máy Token, ít nhất phải trả lời vài câu hỏi sau:

Có nguồn điện ổn định không? Có không gian phù hợp để cải tạo không? Có khả năng phòng máy làm mát bằng chất lỏng và mật độ cao không? Có khách hàng thực tế không? Có đối tác hợp tác về mô hình hoặc ứng dụng không? Có cơ chế định giá nội bộ cho sức mạnh tính toán không? Có lộ trình đưa doanh thu từ sức mạnh tính toán vào báo cáo tài chính không?

Nếu không thể trả lời được những câu hỏi này, thì sức mạnh tính toán AI chỉ là thuật ngữ quản lý vốn hóa thị trường. Nếu có thể trả lời rõ ràng, các công ty niêm yết truyền thống sẽ có cơ hội chuyển từ định giá tài sản cũ sang định giá cơ sở hạ tầng số.

Lý do cốt lõi mà Jane Street đưa ra là, nhà máy token không phải là câu chuyện huy động vốn, mà là một hệ thống vận hành. Nó cần công nghệ, cũng cần kỷ luật tài chính; cần năng lực kỹ thuật, cũng cần đơn đặt hàng từ khách hàng; cần sức mạnh tính toán, cũng cần thị trường tài nguyên nội bộ.

Phiên bản Trung Quốc của Token Factory, không chỉ học phần cứng, mà còn phải học cách tổ chức

Nếu chỉ học Jane Street mua GPU, làm làm mát bằng chất lỏng, lên CoreWeave thì vẫn còn học chưa sâu.

Điều nên học hơn là cách tổ chức.

Jane Street đặt giao dịch, nghiên cứu, kỹ thuật, năng lực tính toán và vốn đầu tư vào cùng một hệ thống. Mô hình không phải là thành quả nghiên cứu của các nhà nghiên cứu, mà là một phần của hệ thống giao dịch; năng lực tính toán không phải là chi phí của bộ phận CNTT, mà là nhiên liệu cho quá trình lặp lại chiến lược; tiền tệ nội bộ không phải là chiêu trò, mà là cơ chế phân bổ nguồn lực; đám mây bên ngoài không phải là thay thế việc tự xây dựng, mà là mở rộng linh hoạt; đầu tư vốn không phải là quản lý tài chính, mà là vị trí chiến lược trong hệ sinh thái cơ sở hạ tầng AI.

Ở Trung Quốc, nhiều doanh nghiệp đang chuyển đổi sang AI, nhưng vấn đề thường không nằm ở công nghệ, mà ở sự chia cắt tổ chức. Các bộ phận kinh doanh không hiểu về năng lực tính toán, bộ phận CNTT không hiểu về doanh thu, bộ phận tài chính chỉ quan tâm đến chi phí, và hội đồng quản trị chỉ nhìn vào khái niệm, cuối cùng rất khó tạo thành vòng lặp khép kín.

Để Token Factory thành công, phải thay đổi cấu trúc tổ chức. Năng lực tính toán cần có người phụ trách, điện năng cần có sổ chi phí, mô hình cần có ứng dụng thực tế, khách hàng cần có mức sử dụng, Token cần có giá nội bộ, doanh thu cần có thể truy xuất nguồn gốc. Nếu không, dù năng lực tính toán có nhiều đến đâu, cũng chỉ là phân tán nguồn lực.

Kết luận: Thiên tài tài chính tương lai có thể bắt đầu từ một nhà máy AI

Ví dụ của Jane Street cho thấy một điều: các khổng lồ tài chính thế hệ tiếp theo, dù bề ngoài là các công ty giao dịch, nhưng về cơ bản có thể là một nhà máy AI.

Nó chuyển hóa điện năng thành sức mạnh tính toán, sức mạnh tính toán thành mô hình, mô hình thành phán quyết giao dịch, và phán quyết giao dịch thành lợi nhuận. Một khi chuỗi này hoạt động trơn tru, trung tâm dữ liệu AI sẽ không còn là trung tâm chi phí, mà trở thành một phần của hệ thống sinh lời.

Đối với Trung Quốc, giá trị của trường hợp này không nằm ở việc sao chép Jane Street. Trung Quốc không cần mỗi công ty đều thực hiện giao dịch định lượng, cũng không cần mỗi công ty niêm yết tại Hồng Kông xây trung tâm dữ liệu với 4.032 GPU. Điều thực sự cần học hỏi là phương pháp nền tảng của nó: coi nhà máy Token như một hệ thống tư liệu sản xuất, chứ không phải hệ thống khái niệm; coi sức mạnh tính toán như một tài sản có thể định giá, điều phối, kiểm toán và huy động vốn, chứ không phải chỉ là một đống máy chủ; coi việc xuất khẩu token như một chu trình khép kín hoàn chỉnh bao gồm điện năng, sức mạnh tính toán, mô hình, ứng dụng và thanh toán, chứ không phải chỉ là một API xuất khẩu đơn giản.

Trong tương lai, ai kiểm soát nhà máy Token, người đó sẽ kiểm soát năng lực sản xuất thông minh. Ai có thể biến các nhà máy cũ, khu công nghiệp cũ, trung tâm dữ liệu cũ và các nền tảng niêm yết cũ thành dây chuyền sản xuất token, người đó sẽ có cơ hội đạt được định giá mới trong thời đại AI.

Wall Street đã đưa ra mẫu.

Jane Street không xây dựng phòng máy, mà là một động cơ thông minh biến dữ liệu nhiễu thành lợi nhuận giao dịch. Điều Trung Quốc cần làm là đưa động cơ này vào các bối cảnh ngành nghề rộng lớn hơn, để sản xuất, xuất nhập khẩu, nội dung, tài chính và thị trường vốn Hồng Kông đều có thể kết nối với nhà máy Token của riêng mình.

Thời kỳ cũ nhìn vào đất đai và tòa nhà.

Thời đại mới nhìn vào điện lực, sức mạnh tính toán và token.

Đây mới là điểm thực sự đáng phân tích trong trường hợp của Jane Street.