Cuộc thi AI đang chuyển từ cuộc cạnh tranh về mô hình sang cuộc chơi phân phối vốn, ai tính sai trước sẽ bị loại trước

Theo giám sát của 1M AI News, một bài phân tích được Axios đăng tải cho rằng cuộc đua AI ngày càng không giống như cạnh tranh mô hình, mà giống như một bài toán phân bổ vốn. Việc mua sắm năng lực tính toán cần phải khóa trước một đến hai năm; mua quá nhiều thì lỗ đến mức phá sản, mua quá ít thì khách hàng sẽ bỏ đi. Nguyên văn lời của CEO của Anthropic, Dario Amodei, trong Dwarkesh Podcast là: “Nếu mua sắm theo tốc độ tăng trưởng 10 lần mỗi năm thì thực tế chỉ là 5 lần, hoặc muộn hơn một năm. ‘Trên đời không có công cụ phòng hộ nào có thể ngăn được phá sản’.” Và dù chi phí trên mỗi đơn vị năng lực tính toán có thực sự giảm, thì mức sử dụng lại tăng nhanh hơn, khiến tổng chi tiêu tiếp tục leo thang—đây là nghịch lý Jevons kinh điển.

Bài viết chỉ ra rằng cho đến nay vẫn chưa ai trả lời đúng bài toán này. Anthropic chọn cách kiềm chế, thà giới hạn lưu lượng và mất khách hàng còn hơn là mua quá mức; các tác vụ huấn luyện tránh né giờ cao điểm của người dùng. Trong khi đó, OpenAI chọn cách mạnh tay, đổ vốn lớn vào năng lực tính toán. Hai chiến lược đều có cái giá riêng: người dùng trả phí của Anthropic thường xuyên vấp phải giới hạn lưu lượng và bị gián đoạn, Dylan Patel của hãng phân tích bán dẫn SemiAnalysis cảnh báo rằng họ có thể bị buộc phải chuyển sang năng lực tính toán có chất lượng thấp hơn; kỷ luật chi tiêu của OpenAI đã phản ánh trên thị trường thứ cấp, khi nhà đầu tư đang chuyển từ OpenAI sang Anthropic. Các nhà cung cấp đám mây quy mô cực lớn dự kiến chi tiêu vốn cho AI trong năm nay sẽ tiến gần 7000 tỷ USD; ngay cả ở mức kỷ lục này, toàn ngành vẫn không cung ứng đủ năng lực tính toán để theo kịp nhu cầu. Càng tiến gần IPO, đáp án của bài toán này càng khó giấu.