Bản dịch gốc: Deep潮 TechFlow
Khách mời: Doug O'Loughlin, chuyên gia phân tích của SemiAnalysis (cựu sáng lập Fabricated Knowledge)
Người dẫn chương trình: Dylan Patel, người sáng lập SemiAnalysis
Nguồn podcast: SemiAnalysis Weekly
Tập 022 - Suy giảm thị trường, bong bóng lịch sử, tài trợ cho việc xây dựng, chính trị AI (Doug đã quay trở lại)
Ngày phát sóng: 29 tháng 7 năm 2026
Khẳng định lợi ích: Doug O'Loughlin và Dylan Patel đều là nhân viên của SemiAnalysis, một tổ chức nghiên cứu trả phí trong ngành bán dẫn, mô hình kinh doanh của họ phụ thuộc vào tình hình ngành. Nội dung dưới đây trình bày trung thực cuộc trò chuyện gốc và không phải là lời khuyên đầu tư.
Tóm tắt điểm chính
Doug O'Loughlin trở lại SemiAnalysis Weekly sau một thời gian vắng bóng, đúng vào thời điểm ngành bán dẫn trải qua đợt điều chỉnh mạnh sau giai đoạn "sáu tháng đầu năm tốt nhất trong lịch sử". KOSPI của Hàn Quốc giảm 40%, nhà đầu tư lẻ với đòn bẩy 2x bị thanh lý, SK Hynix không đạt kỳ vọng do tốc độ tăng giá chậm lại sau khi chuyển sang LTA. Doug so sánh tình hình hiện tại với bong bóng Đài Loan những năm 1980, cho rằng mô hình hành vi của bong bóng có nhiều điểm tương đồng, nhưng nền tảng cơ bản vẫn khỏe mạnh.
Hai người tranh luận sôi nổi về chủ đề “Nhu cầu về AI thực sự lớn đến đâu?”. Dylan dựa trên kinh nghiệm của SemiAnalysis: sau khi triển khai đại lý mã hóa, chi phí AI của công ty tăng 100 lần, số người dùng tăng từ 9 lên 90 người, và lượng sử dụng trung bình mỗi người cũng tăng 10 lần. Doug không phủ nhận nhu cầu mạnh mẽ, nhưng đưa ra mối lo ngại cốt lõi: phía cung có thể tính toán rõ ràng, nhưng phía cầu là “vấn đề nghìn tỷ”, không ai có câu trả lời. Quan trọng hơn, các quy luật mở rộng yêu cầu chip phải tăng gấp đôi, nhưng các rào cản vật lý và thể chế như điện lực, vốn và giấy phép không thể đồng thời tăng gấp đôi. Các nhà cung cấp đám mây quy mô lớn đã phát hành trái phiếu trị giá 450 tỷ USD trong năm nay, nguồn vốn đến từ quỹ hưu trí và lương hưu, trong khi chính quỹ hưu trí đang thu hẹp.
Tóm tắt quan điểm nổi bật
Về sự điều chỉnh thị trường
“Đến hết quý 2, đây là biểu hiện tốt nhất trong lịch sử ngành bán dẫn. Sau đó, chúng tôi bắt đầu trả nợ. Những thứ tăng càng nhanh thì lực hấp dẫn càng lớn.”
Người Hàn Quốc có một lịch sử 20 năm: luôn mua vào đỉnh. Năm 2007 mua ngân hàng, năm 2021 mua SaaS, lần này họ yolo luôn chính mình.
KOSPI giảm 40%, những người dùng đòn bẩy 2 lần bị xóa sạch. Sau đó là vòng xoáy tự thực hiện: mọi người nhìn vào tài khoản giảm giá và quyết định bán ra, làm trầm trọng thêm đà giảm.
Về chu kỳ bộ nhớ
SK Hynix chuyển sang nhiều LTA hơn, mức tăng giá giảm từ 3 lần xuống còn 30 đến 50%. Não của giới tài chính đều hỏng hết, chỉ nhìn vào tỷ lệ thay đổi. Khi đạo hàm bậc hai giảm xuống, họ cho rằng chu kỳ đã kết thúc.
Kịch bản của ngành bán dẫn luôn giống nhau: khi thiếu hụt, mọi người đều đặt hàng gấp đôi, nhà máy thấy nhu cầu tăng mạnh nên mở rộng sản xuất ồ ạt. Sau đó, nhu cầu chỉ cần hắt hơi một cái, nguồn cung vẫn đang tăng, tỷ lệ sử dụng giảm từ 100% xuống 50%, buộc phải giảm giá.
Về nhu cầu AI
Đường cầu mới là vấn đề trị giá hàng nghìn tỷ đô la. Đường cung tương đối dễ hiểu, nhưng nhu cầu thực sự là gấp 10 lần hay 100 lần thì không ai biết.
SemiAnalysis chính là ví dụ: sau khi triển khai đại lý mã hóa, số lượng người dùng kỹ thuật tăng từ 9 lên 90 người dùng toàn công ty, lượng token sử dụng mỗi người cũng tăng 10 lần. Chi phí AI của công ty tăng 100 lần.
Về các điểm nghẽn trong chuỗi cung ứng
Mỹ thiếu 100.000 thợ điện. Thợ điện trung cấp có mức lương hàng năm 250.000 USD, những người sẵn sàng làm thêm giờ có thể đạt 400.000 đến 500.000 USD. Có người dùng máy bay Cessna nhỏ để chở thợ điện đến các công trường xa xôi.
Các nhà cung cấp đám mây quy mô lớn đã phát hành 450 tỷ USD nợ trong năm nay, chỉ sau quy mô vay nợ của chính phủ Mỹ và Trung Quốc. Số tiền này đến từ quỹ hưu trí và lương hưu, nhưng quỹ hưu trí sẽ không tăng gấp đôi.
TSMC chiếm 20% GDP của Đài Loan, cả trực tiếp lẫn gián tiếp. Nếu tăng gấp đôi, Đài Loan sẽ cần sinh thêm nhiều trẻ em mới đủ lao động.
Về chính trị AI
AI không受欢迎的程度低于冰淇淋，低于政客。这一点尚未被定价。在中期选举中，AI 将成为生活成本问题的替罪羊。
Đạo luật ROSA đã được thông qua tại Hạ viện với tỷ lệ 300 phiếu thuận và 20 phiếu chống, nhưng bị đình trệ tại Thượng viện. Các nhóm vận động hành lang doanh nghiệp đang cản trở các nỗ lực lập pháp nhằm hạn chế việc Trung Quốc truy cập từ xa vào GPU.
Body
Sáu tháng đầu năm tốt nhất trong lịch sử ngành bán dẫn, sau đó bắt đầu trả nợ
Dylan: Thị trường chứng khoán điều chỉnh, tất cả các cái tên AI đều giảm điểm. Hôm nay chúng ta либо đổ thêm dầu vào lửa, либо mang đến một chút an ủi cho mọi người.
Doug: Tính đến khi quý 2 kết thúc vào ngày 30 tháng 6, đây có lẽ là biểu hiện tốt nhất trong lịch sử ngành bán dẫn. Sau đó, chúng ta bắt đầu giải vị thế. Phần lớn điều này có thể quy cho các yếu tố kỹ thuật: đòn bẩy, đảo chiều động lượng. Nhưng thực tế là, những thứ tăng càng nhanh thì lực hút trọng lực càng lớn. Chúng ta đang trả giá cho đợt rally động lượng điên rồ trước đó.
Tình hình ở Hàn Quốc rất điên rồ. Mỗi ngày đều có cổ phiếu bị đẩy xuống mức giảm sàn. Có một bài đăng trên Twitter nói: “Tôi phải làm việc thế nào đây?” Giám đốc nhân sự đã mất hết tiền, mọi người đều rất chán nản vì tất cả cổ phiếu đều giảm. Nếu bạn quay lại xem lịch sử thị trường tài chính châu Á, những sự việc như thế này xảy ra thường xuyên hơn bạn tưởng.
Cuốn sách yêu thích nhất của tôi nói về bong bóng tài chính ở Đài Loan, Trung Quốc. Đài Loan đã trải qua một bong bóng gấp 100 lần trên cơ sở bình quân đầu người, giao dịch ngân hàng ở mức bội số P/E 500, mọi thứ đều điên rồ.
Dylan: Đây là khi nào?
Doug: Cuối những năm 1980.
Dylan: Bạn có nghĩ rằng cơ bản của Hàn Quốc bây giờ khác với lúc đó không?
Doug: Cơ bản là tốt. Nhưng vấn đề là, mọi thứ chưa bao giờ tệ như nỗi sợ của bạn, cũng chẳng tốt như bạn tưởng tượng. SK Hynix hôm nay đã không đạt kỳ vọng do chuyển sang nhiều LTA hơn. Điều讽刺 là, khi họ thực hiện các buổi路演 ADR, họ vẫn phàn nàn rằng Micron nhận giá thấp hơn khi thực hiện LTA.
Giá bộ nhớ năm ngoái tăng khoảng 3 lần, năm tới không thể tăng thêm 3 lần nữa, có thể tăng 30 đến 50%. Nhưng não bộ của giới tài chính đều đã hỏng, chỉ nhìn vào tỷ lệ thay đổi. Trong chu kỳ bộ nhớ qua các thời kỳ, khi đạo hàm bậc hai giảm xuống, thường đó chính là điểm kết thúc. Vì tỷ lệ thay đổi sẽ không dừng lại ở 30%, mà sẽ rơi thẳng xuống -50%.
Kịch bản của chu kỳ này luôn giống nhau: mọi người đầu tư xây nhà máy, công suất được đưa vào hoạt động, sau đó phát hiện ra “Trời ơi, tại sao nhu cầu lại ít thế này?”. Bởi vì trước đó đã có đặt hàng kép, đặt hàng ba lần. Công suất nhà máy giảm từ 100% xuống còn 50%, cách duy nhất để thu hồi vốn là thương lượng giảm giá. Đó chính là bản chất của thị trường bán dẫn.
KOSPI hiện đã giảm 40%. Những người dùng đòn bẩy 2 lần đã bị xóa sạch. Sau đó là vòng xoáy tự thực hiện: mọi người nhìn vào tài khoản giảm giá và quyết định bán ra, làm trầm trọng thêm đà giảm.
Trung Quốc memory: Có thể làm hỏng bữa tiệc, nhưng nhu cầu vẫn vượt quá nguồn cung
Dylan: Gần đây, ngành bộ nhớ Trung Quốc đã gia nhập hệ sinh thái với các đợt IPO lớn của CXMT và YMTC, bạn nghĩ sao?
Doug: Họ có năng lực sản xuất, ngay cả khi tỷ lệ sản phẩm đạt yêu cầu thấp cũng không sao. Các công ty Trung Quốc không đang cạnh tranh về biên lợi nhuận hay EPS.
CXMT hiện đã rõ ràng là nhà cung cấp lớn thứ tư trên thị trường, nhưng trong bối cảnh thiếu hụt, họ vẫn có thể kiếm lời. Apple đã bắt đầu sử dụng bộ nhớ của CXMT vì Micron đang “gian lận giá”. Không ai khóc ở sòng bạc đâu, Tim Apple. Bạn phải mua theo giá thị trường.
CXMT có thể làm hỏng bữa tiệc, nhưng thực tế là nhu cầu vẫn vượt quá nguồn cung. Vấn đề nghìn tỷ đô la thực sự là: nhu cầu nằm ở đâu? Đường cung tương đối dễ hiểu. Nhưng chúng ta không biết đường cầu. Chúng ta biết rằng các đại lý mã hóa và chatbot sẽ tạo ra nhiều nhu cầu hơn, nhưng không biết là tăng 10 lần hay 100 lần. Nguồn cung sẽ tăng một cách mù quáng cho đến khi va phải đường cầu.
Mã đại lý là điểm ngoặt: SemiAnalysis chi tiêu AI gấp 100 lần
Dylan: Tôi cảm thấy nhu cầu rõ ràng rất mạnh mẽ và sẽ kéo dài trong một thời gian dài. Tôi chỉ cần xem xét lượng sử dụng nội bộ của công ty mình là đủ. Nếu bạn nghĩ rằng nhu cầu trong tương lai sẽ ổn định hoặc giảm xuống, bạn phải tin rằng mô hình sẽ không còn được cải thiện nữa. Tôi không thấy bất kỳ dấu hiệu nào của sự đình trệ, mà chỉ thấy các tín hiệu ngược lại.
Doug: Hãy để tôi đóng vai người phản đối. Lập luận ngắn nhất là gì? Tốc độ tiến bộ công nghệ có thể vượt quá tốc độ con người sử dụng nó. Giả sử ứng dụng then chốt của AI là nhập liệu, thì Kimi K3 đã đủ dùng. Chúng ta chế tạo xe ngày càng nhanh, sản phẩm ngày càng tốt hơn, nhưng đường cong nhu cầu thực sự đã được đáp ứng bởi một sản phẩm mà chúng ta đã nắm vững.
Giống như bong bóng internet: lúc đó người ta nói “nhu cầu tăng gấp đôi mỗi 90 ngày”, nhưng công nghệ sợi quang tăng 2 đến 3 lần mỗi năm. Cuối cùng, hiệu suất của một sợi quang đã tăng lên 500.000 lần, rồi mọi người nói: “Chờ đã, có vẻ như chúng ta không cần nhiều sợi quang đến vậy.”
Dylan: Tôi không đồng ý, nhưng đây là một chủ đề đáng để thảo luận. Phản biện của tôi là: hiện vẫn có từ 100 đến 1.000 lần nhiều người hơn chưa sử dụng bất kỳ mô hình nào. Thứ hai, các ứng dụng của AI không chỉ giới hạn ở lập trình. Nó còn có thể dùng để tạo video, phát hiện thuốc, khoa học vật liệu. Có người dùng AI để làm các linh kiện siêu dẫn, điều đó đáng giá bao nhiêu? Rất nhiều tiền GPU.
Hơn nữa, mã hóa bản thân không chỉ đơn thuần là “căn giữa một div”. Nó đại diện cho một lớp nhiệm vụ hoàn toàn khác có giá trị kinh tế cao hơn nhiều so với gỡ lỗi giao diện người dùng. Sam Altman đang nói về RSI (tự cải tiến đệ quy), Anthropic sắp ra mắt mô hình mới. Đại diện mã hóa trong phiên bản Claude 4.5 chính là một điểm chuyển biến rõ ràng: bạn vượt qua một đường ranh giới trí tuệ nào đó, và một thị trường hoàn toàn mới xuất hiện. Những việc ngày hôm trước bạn không thể làm, ngày hôm sau đã có thể thực hiện được.
Doug: Bạn là người dùng mẫu. Vào thời điểm này năm ngoái, chỉ có dưới 10 thành viên trong đội ngũ kỹ thuật của SemiAnalysis sử dụng đại lý mã hóa, và bạn đã nói với Dylan: “Mọi người trong công ty đều phải học cách sử dụng nó.” Giờ đây chúng ta có 90 người dùng.
Dylan: Từ 9 đến 90, tăng 10 lần. Sau đó, trong vòng 3 đến 4 tháng, mức sử dụng của mỗi người cũng tăng khoảng 10 lần. Chi tiêu AI của công ty tăng 100 lần. Hiện tại, vấn đề là tất cả các công ty đều sẽ làm như vậy không? Có lẽ không ở mức độ mạnh mẽ như chúng ta, nhưng nhiều công ty có rất nhiều công việc có thể cắt giảm.
H100 sẽ không trở thành phế liệu, nhưng các mô hình đang trở nên lớn hơn
Doug: Tôi cho rằng các chip cũ sẽ trở nên vô giá trị. Mọi người đều nói “H100 là tài sản tăng giá”, nhưng rồi sẽ có một ngày, việc suy luận một mô hình cần đến 100 chiếc H100. Khi đó, bạn sẽ nói: “Hãy cho cô già nghỉ hưu đi, mua một chiếc B300”. Tín hiệu xác nhận thực sự là sự phân hóa giá giữa B200 và B300.
Dylan: Tôi hoàn toàn không đồng ý. Lý do cơ bản nhất là: không ai sẽ tháo rời H100 để đổi lấy B300. Thiết kế trung tâm dữ liệu hoàn toàn khác nhau. Bạn không thể thay thế Hopper bằng Blackwell hoặc Rubin trong cùng một phòng máy, bạn phải tháo dỡ toàn bộ và xây lại từ đầu. Vì vậy, để hợp lý hóa việc loại bỏ một trung tâm dữ liệu Hopper hoàn chỉnh, bạn phải chứng minh rằng doanh thu từ những chip đó đã thấp hơn chi phí vận hành. Đây không phải là chi phí biến đổi, mà là chi phí chìm.
Doug: Trong thế giới không có ma sát, bạn đúng, nhưng thế giới chúng ta đang sống ngày càng có nhiều ma sát. Các rào cản để xây dựng năng lực tính toán mới bao gồm giấy phép điện, đất đai và các thủ tục phê duyệt.
Dylan: Đúng vậy, tôi đồng ý. Tình huống giá GPU giảm là khi tiến bộ mô hình đình trệ, còn tình huống giá tăng là khi tiến bộ mô hình tiếp tục. Còn một yếu tố X: sự can thiệp của chính phủ vào các phòng thí nghiệm tiên tiến. Nếu hạn chế ai được sử dụng các chip mới nhất và tốt nhất, nhu cầu sẽ bị nén lại, và giá của các chip cũ cũng sẽ theo đó giảm.
Capital and Electrician: The Physical Ceiling of Scaling Laws
Doug: Điều khiến tôi lo lắng nhất không phải là nhu cầu, mà là các điểm nghẽn vật lý ở phía cung cấp. Đầu tiên là thợ điện. Mỹ thiếu 100.000 thợ điện. Thợ điện trung cấp có mức lương hàng năm 250.000 USD, những người sẵn sàng làm 18 giờ có thể kiếm được 400.000 đến 500.000 USD. Có một trang web theo dõi tuyển dụng thợ điện, trên Wayback Machine có thể thấy mức lương theo giờ tăng từ 15-20 USD lên 50, 100, thậm chí 200 USD. Đào tạo một thợ điện mất 18 tháng. Để nhân đôi số lượng người cần, chúng ta chưa bao giờ đào tạo được nhiều như vậy.
Thứ hai là vốn. Các nhà cung cấp đám mây quy mô siêu lớn năm nay đã phát hành khoảng 450 tỷ USD trái phiếu, mức cao nhất trong lịch sử, chỉ sau chính phủ Mỹ và chính phủ Trung Quốc. Ai đó phải mua những trái phiếu này. Để khiến họ mua nhiều hơn, bạn phải cung cấp lãi suất cao hơn. Nguồn tiền này phần lớn đến từ quỹ hưu trí và lương hưu. Quỹ hưu trí đang co lại về mặt cấu trúc. Lương hưu đã chuyển mạnh sang 401k, và 401k không mua trái phiếu. Vì vậy, về cơ bản bạn phải tin rằng mọi người đều cần gấp đôi bảo hiểm, nhưng điều đó không hợp lý.
Các định luật quy mô nói: “Tuyệt vời, chúng ta hãy tăng kích thước mô hình lên gấp đôi.” Nhưng không phải mọi thứ đều có thể đồng thời được tăng lên gấp hai, gấp ba.
Dylan: Chờ đã, bạn đang nói rằng lương hưu đang chi trả cho việc xây dựng trung tâm dữ liệu?
Doug: Vâng. Các khoản hưu trí được mua tập trung trước khi nghỉ hưu, và thế hệ baby boomer đang dần nghỉ hưu, do đó quy mô tài sản này khá lớn. Nhưng nó có thể tăng gấp đôi không? Tăng gấp ba lần không? Tôi không nghĩ vậy. Bảo hiểm nhân thọ cũng là một nguồn. Nhưng bạn phải tin rằng mọi người đều cần gấp đôi bảo hiểm. Không ai sẽ mua bảo hiểm nhân thọ gấp đôi.
Dylan: Điều này rất thú vị. Quỹ hưu trí về mặt cấu trúc đang thu hẹp, nhưng thực sự có rất nhiều tiền ở đó.
Doug: Một ví dụ khác là Đài Loan. TSMC chiếm 20% GDP của Đài Loan, trực tiếp hoặc gián tiếp. Nếu TSMC tăng gấp đôi hoặc gấp ba lần, Đài Loan sẽ cần sinh thêm nhiều trẻ em mới đủ lao động. Đài Loan chỉ đang chơi một trò chơi duy nhất. GDP của Đài Loan năm nay tăng 25% chính là do TSMC sản xuất chip. Nhưng nếu tăng gấp đôi nữa, sẽ không đủ người.
Chính trị hóa AI: Con cừu hi sinh trong cuộc bầu cử giữa nhiệm kỳ
Dylan: Nhiều người không thích AI, điều này chưa được định giá. Làm sao có thể được định giá? Tôi nghĩ đó là cuộc bầu cử giữa nhiệm kỳ.
Doug: AI có lẽ ở thứ năm trong danh sách ưu tiên, không phải ba hạng đầu. Y tế và chi phí sinh hoạt mới xếp trước. Không ai sẽ tranh cử với chương trình chính trị dựa trên AI.
Dylan: Nhưng AI sẽ trở thành một đại lý phụ của vấn đề chi phí sinh hoạt. Không phải là “chúng ta có ủng hộ AI hay không”, mà là “quan tâm đến kinh tế, đổ lỗi cho tech bro và AI”. Dự luật ROSA đã được thông qua tại Hạ viện với tỷ lệ 300-20, nhưng bị đình trệ tại Thượng viện. Các nhóm vận động doanh nghiệp đang ngăn cản nó.
Doug: Nếu không phải là ba ưu tiên hàng đầu, lực lượng vận động sẽ chiến thắng ý chí của người dân.
Dylan: Nhưng AI đã trở thành vật hi sinh cho những vấn đề khác của con người. Biến đổi khí hậu, nhà ở, lạm phát, AI và những người trong công nghệ đều sẽ bị đưa ra.
Doug: Có một cuộc khảo sát thú vị: những người ghét trung tâm dữ liệu thường không sống gần trung tâm dữ liệu. Trong khi những người sống gần đó, đặc biệt là giới trẻ, lại có thái độ tích cực vì việc làm. Tôi đã từng thăm một trung tâm dữ liệu gần Buffalo, và người dân địa phương cực kỳ ủng hộ. Việc xây dựng trung tâm dữ liệu ở vùng xa xôi thực sự là điều tốt, vì nó giúp lan rộng sự tham gia kinh tế. Một trung tâm dữ liệu 1 gigawatt cần khoảng 10.000 người. 70 gigawatt sẽ tạo ra 700.000 việc làm. Điều này bắt đầu ảnh hưởng đến lá phiếu.
Kết cục: 5 nghìn tỷ đầu tư, 50 tỷ doanh thu
Doug: Tương lai thịnh vượng về công nghệ chắc chắn sẽ đến, vấn đề nằm ở thời điểm dòng tiền. Bạn chi tiêu một nghìn tỷ, nhận về một trăm tỷ, nó thực sự sẽ trở thành một nghìn tỷ vào một ngày nào đó. Nhưng có thể là sau năm năm, đến lúc đó bạn nói: “Này bạn, tôi hết tiền rồi.”
Giả sử tổng ARR của toàn bộ hệ sinh thái AI hiện tại là 150 tỷ USD, với tổng CAPEX tích lũy là 1 nghìn tỷ USD. Tỷ lệ lợi nhuận 15%, với biên lợi nhuận 50% thì tương đương 7,5%. Không phải là tệ, nhưng cũng không phải siêu lợi nhuận. Bạn phải tin rằng 150 tỷ có thể tăng lên 500 tỷ — điều này hoàn toàn có thể làm được. Sau đó, 500 tỷ có thể hỗ trợ CAPEX từ 2 đến 3 nghìn tỷ. Nhưng nếu muốn nhân đôi thêm một lần nữa thì sẽ rất khó.
OpenAI và Anthropic tin rằng cuối cùng cũng sẽ đến ngày pre-training, vì họ đang chuẩn bị IPO. Mô hình được pre-training cuối cùng thực sự rất tốt, doanh thu tăng trưởng nhanh, nhưng tốc độ tăng trưởng vẫn chưa đủ để trả hóa đơn. Bạn đã xây một căn nhà mà bạn không trả nổi. Đã đầu tư năm nghìn tỷ, doanh thu chỉ năm trăm tỷ — đó là tiền của mười năm.
Dylan: Bạn nói đây là doanh thu chứ không phải lợi nhuận. Và khi bạn nói điều đó, bạn biết rằng lợi nhuận gộp của các công ty này hiện đang cao đến mức nào.
Doug: Đúng vậy, chúng ta chưa đến bước đó. Hiện tại vẫn đang đi trên con đường hẹp, chỉ có thể thấy cách doanh thu được cân bằng. Các nhà cung cấp đám mây quy mô siêu lớn có các ngành kinh doanh khác kiếm tiền mặt rất nhiều; nếu họ muốn ngừng CAPEX, lợi nhuận sẽ lập tức được tạo ra ngay. Nhưng khi bạn đầu tư ngày càng nhiều, mức cược càng cao, con đường càng trở nên hẹp hơn. Đến một điểm nào đó, bạn thực sự phải yêu cầu mọi người đều sử dụng nó. Vấn đề là người ra quyết định và người thực sự sử dụng là hai thế giới hoàn toàn khác nhau. Zuck nghĩ rằng mọi người sẽ đeo kính Meta và đốt hàng nghìn tỷ token mỗi ngày trong metaverse, nhưng bà nội ở Nebraska thậm chí còn không dùng được iPhone mới.
Dylan: Thu nhập không phụ thuộc vào bà nội. Mà dựa vào doanh nghiệp, ngân hàng, công ty viễn thông, công ty bán lẻ, quốc phòng và các cơ quan tình báo. Tôi thấy mỗi ngân hàng, mỗi công ty viễn thông, mỗi công ty bán lẻ đều sử dụng nó trong công việc hàng ngày. Những ràng buộc thú vị hơn nằm ở phía cung: Bạn có thể lắp đủ GPU không, có thể tuyển đủ người để bán không?
Doug: Đúng vậy, vấn đề về phía cung thú vị và khó hơn. Những thứ như thợ điện, vốn, giấy phép không thể nhân đôi theo các quy luật quy mô. Nhưng cho họ thời gian, nó sẽ đến. Năm tới, họ thực sự có thể phát hành một nghìn tỷ đô la trái phiếu. Vấn đề thực sự nằm ở việc con đường sẽ trở nên hẹp hơn, mức cược sẽ cao hơn, và bạn buộc phải yêu cầu mọi người đều sử dụng. Đường cong chấp nhận này cần thời gian.