Steve Eisman, người nổi tiếng với cú short thành công khủng hoảng tài chính 2008, vừa đưa ra một cảnh báo khiến giới đầu tư công nghệ phải chú ý. Ông chỉ ra rằng câu chuyện tăng trưởng của các ông lớn công nghệ Mỹ đang phụ thuộc quá nhiều vào doanh thu từ hai 'cỗ máy' AI: OpenAI và Anthropic. Nếu một làn sóng các giải pháp thay thế rẻ hơn xuất hiện và chiếm lĩnh thị trường, toàn bộ ngành AI có thể rơi vào vòng xoáy điều chỉnh. Điều thú vị là, cấu trúc rủi ro này có nhiều điểm tương đồng với thị trường crypto – nơi các dự án Layer 1 và Layer 2 cũng đang đối mặt với bài toán tập trung thanh khoản và phụ thuộc vào một số ít giao thức chủ chốt.
Để hiểu rõ, chúng ta cần đặt lời cảnh báo vào bối cảnh dòng vốn toàn cầu. Kể từ cuối 2023, các 'Big Tech' như Microsoft, Amazon, Google đã đổ hàng trăm tỷ USD vào cơ sở hạ tầng AI – chủ yếu là GPU và trung tâm dữ liệu. Kỳ vọng của thị trường là số tiền này sẽ sớm sinh lời thông qua doanh thu từ dịch vụ đám mây và bán API AI. Nhưng Eisman đặt câu hỏi: nguồn thu đó thực sự đến từ đâu? Phần lớn là từ chính OpenAI và Anthropic – hai công ty tiêu thụ tài nguyên điện toán khổng lồ của các 'ông lớn' này. Nói cách khác, Microsoft kiếm tiền từ việc bán GPU cho OpenAI, còn OpenAI kiếm tiền từ việc bán API cho khách hàng cuối. Nếu khách hàng cuối chuyển sang các mô hình rẻ hơn (như Llama, DeepSeek, Qwen), cả chuỗi sẽ sụp đổ. Đây là một cấu trúc rủi ro tương tự như khi một giao thức DeFi phụ thuộc vào một nguồn thanh khoản duy nhất – sự cố ở một mắt xích có thể gây ra hiệu ứng domino.
Phân tích kỹ thuật cho thấy cốt lõi của vấn đề nằm ở sự tập trung doanh thu. Eisman không phản đối AI, mà chỉ ra rằng thị trường đang định giá quá cao khả năng duy trì tăng trưởng của OpenAI và Anthropic trong bối cảnh xuất hiện hàng loạt đối thủ cạnh tranh giá rẻ. Dữ liệu từ ngành cho thấy giá API mô hình ngôn ngữ lớn đã giảm hơn 90% trong hai năm qua. Các mô hình mã nguồn mở như Llama-3, Qwen-2.5, hay các phiên bản distilled của DeepSeek đang đạt hiệu suất gần bằng các mô hình đóng trong nhiều tác vụ, nhưng chỉ với một phần nhỏ chi phí. Điều này đặt ra câu hỏi: liệu khoảng cách về khả năng (performance gap) có đủ lớn để biện minh cho mức giá cao hơn gấp hàng chục lần? Nếu không, các công ty lớn có thể buộc phải giảm giá, dẫn đến tăng trưởng doanh thu chậm lại – một kịch bản mà thị trường chưa tính đến. Trong thế giới crypto, chúng ta cũng từng thấy điều tương tự: khi các Layer 2 mới ra mắt với phí thấp hơn và tốc độ nhanh hơn, dòng vốn và người dùng lập tức dịch chuyển, khiến các Layer 2 cũ mất đi lợi thế định giá.
Góc nhìn phản trực giác là điều đáng chú ý: Eisman có thể đang đánh giá thấp khả năng thích ứng của các 'ông lớn'. Google, một trong những bên được hưởng lợi từ sự suy yếu của OpenAI/Anthropic, sở hữu chuỗi giá trị khép kín: từ chip TPU, mô hình Gemini, đến hệ sinh thái ứng dụng rộng lớn. Nếu thị trường chuyển sang các giải pháp rẻ hơn, Google có thể nhanh chóng tung ra các gói dịch vụ cạnh tranh, tận dụng lợi thế quy mô. Hơn nữa, sự xuất hiện của các mô hình 'rẻ hơn' không nhất thiết làm giảm tổng chi tiêu cho AI, mà có thể mở rộng thị trường, thu hút thêm người dùng mới (tương tự như hiệu ứng Jevons trong kinh tế năng lượng). Trong crypto, điều này giống như khi phí giao dịch giảm nhờ Layer 2, khối lượng giao dịch tăng lên, bù đắp cho sự sụt giảm doanh thu trên mỗi giao dịch. Nhưng Eisman lại tập trung vào rủi ro tập trung – một quan điểm mang tính phòng thủ, đặc biệt phù hợp với bối cảnh thị trường đang ở giai đoạn định giá cao.
Bài học cho nhà đầu tư crypto là rõ ràng: Cấu trúc rủi ro tương tự đang hiện hữu trong hệ sinh thái blockchain. Các dự án Layer 2 như Arbitrum, Optimism, Base, zkSync đều cạnh tranh để thu hút thanh khoản và người dùng, nhưng phần lớn giá trị vẫn tập trung ở một số ít giao thức. Nếu một giải pháp thay thế rẻ hơn, nhanh hơn xuất hiện (ví dụ, một rollup mới với chi phí gần bằng không), dòng vốn có thể dịch chuyển nhanh chóng, gây ra sự điều chỉnh giá trị tương tự. Eisman đã dạy chúng ta rằng, trong những thời điểm 'tăng trưởng bùng nổ', hãy luôn hỏi: 'Ai đang trả tiền cho sự tăng trưởng này? Và điều gì sẽ xảy ra nếu người trả tiền chuyển sang lựa chọn rẻ hơn?'