Mở đầu bài viết, tờ The Economist nhận định, vị trí CEO OpenAI – công ty sở hữu ChatGPT của Sam Altman thật hào nhoáng. Kể từ khi ChatGPT ra mắt vào tháng 11/2022, CEO của OpenAI đã trở thành một siêu sao toàn cầu trong giới kinh doanh.
Anh là "con cưng" của cả giới tinh hoa vốn khá “nghiêm nghị” ở Davos lẫn các tín đồ công nghệ theo chủ nghĩa không tưởng của Thung lũng Silicon.
Anh gặp gỡ đủ mọi tầng lớp, từ Katy Perry đến Tổng thống Donald Trump – người mà anh đã tháp tùng trong chuyến thăm Ả Rập Xê Út tuần này. Sẽ không ai ngạc nhiên nếu trong vòng gọi vốn tới, startup của anh – hiện được định giá 300 tỷ USD – vượt qua cả SpaceX và ByteDance để trở thành công ty chưa niêm yết có giá trị lớn nhất thế giới.
Vị thần đồng AI này gần đây nói với Financial Times rằng anh đang có “công việc ngầu nhất và quan trọng nhất trong lịch sử”. Nghe không ngoa chút nào.
Cùng trong công ty là vậy, nhưng làm CFO (Giám đốc tài chính) của OpenAI như Sarah Friar thì chẳng vui đến vậy. Với vai trò của mình, nữ doanh nhân người Ireland này có hai nhiệm vụ chính. Một là đảm bảo các con số tài chính hợp lý. Hai là thuyết phục nhà đầu tư rót hàng tỷ USD để công ty huấn luyện và vận hành các mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) ngày càng tinh vi.
May mắn cho bà Friar, các nhà đầu tư đang bị cuốn vào cơn sốt AI và không cần phải thuyết phục nhiều. Họ tranh nhau rót tiền vào OpenAI. Ngày 13/5, SoftBank cho biết khoản đầu tư 30 tỷ USD vào OpenAI sẽ không bị ảnh hưởng bởi quyết định gần đây của công ty về việc giữ nguyên cấu trúc quản trị kỳ lạ: Một hội đồng phi lợi nhuận vẫn sẽ kiểm soát công ty con vì lợi nhuận.
Quyết định của Softbank là quá tốt, điều đó cho CFO thêm thời gian để giải quyết nhiệm vụ còn lại. Tuy nhiên, trên con đường hướng tới lợi nhuận, cựu vận động viên chèo thuyền tại Đại học Oxford này dường như đang phải chèo ngược dòng.
Với OpenAI, cũng như mọi startup khác, việc kiếm tiền là một chuỗi các bước: Thu hút và giữ chân nhân tài, để họ tạo ra sản phẩm thông minh, biến sản phẩm đó thành hàng hóa có thể bán được, rồi bán thật nhiều trong khi giảm thiểu chi phí cho đến khi dòng tiền dương.
Dù đã có một số nhân sự chủ chốt rời đi (bao gồm cả đồng sáng lập), OpenAI vẫn là thỏi nam châm thu hút nhân tài. Trình độ công nghệ thì chắc chắn không ai có thể nghi ngờ. Dù tuyên bố của Altman rằng model o3 mới nhất sở hữu “trí thông minh cấp thiên tài” có thể hơi cường điệu – nhưng phải thừa nhận chất lượng của sản phẩm mới này.
Vấn đề của bà Friar nằm ở giai đoạn tiếp theo. Hãy nhìn sang hai công ty gồm ByteDance và SpaceX – để hiểu rõ. Thuật toán đề xuất nội dung của ByteDance, thứ khiến TikTok và bản Trung Quốc Douyin trở nên gây nghiện, từ 2016 đến nay có thể chỉ được cải thiện chút ít. Tên lửa của SpaceX thì lớn hơn, đáng tin hơn và rẻ hơn kể từ lần phóng thành công đầu tiên năm 2008.
Nhưng công nghệ cốt lõi của họ không thay đổi quá lớn – những đổi mới như Starlink (internet vệ tinh) chỉ là sản phẩm bổ sung. Chính sự ổn định này cho phép cả hai xây dựng mô hình kinh doanh xoay quanh sản phẩm. Đặc biệt là ByteDance: Năm ngoái họ đạt lợi nhuận ròng 33 tỷ USD trên doanh thu 155 tỷ USD.
Còn với OpenAI, điều khiến nhà đầu tư phấn khích – tốc độ đổi mới AI – lại chính là lý do khiến họ khó làm điều tương tự. Tiến bộ diễn ra quá nhanh, và thường xuyên làm đảo lộn toàn bộ kinh tế học của công ty.
Một phần nguyên nhân đến từ đối thủ. Tháng 1 vừa rồi, startup Trung Quốc DeepSeek bất ngờ xuất hiện với một mô hình gần như ngang ngửa “hàng đỉnh” của OpenAI, nhưng yêu cầu ít chip tiêu tốn điện năng hơn để huấn luyện và vận hành. DeepSeek còn công khai mã nguồn, khiến rào cản gia nhập ngành giảm mạnh.
Điều này làm xói mòn lợi thế cạnh tranh của OpenAI – vốn dựa vào khả năng tiếp cận tài nguyên tính toán khổng lồ từ đối tác Microsoft. Nó cũng hạn chế khả năng tăng giá sử dụng mô hình – vốn có thể lên đến 200 USD mỗi tháng cho một giấy phép.
Dĩ nhiên, cạnh tranh là bản chất của công nghệ, và OpenAI vẫn có thể làm mô hình hiệu quả hơn – kể cả học hỏi từ DeepSeek. Nhưng rắc rối lớn hơn là cấu trúc chi phí đang thay đổi một cách căn bản.
Hãy so sánh o3 với GPT-4 – model vận hành ChatGPT năm 2023 – bằng chỉ số tiêu thụ năng lượng. OpenAI không tiết lộ con số cụ thể, nhưng ước tính cho thấy: Với mỗi 1 USD chi phí huấn luyện, GPT-4 tốn khoảng 4 USD mỗi năm để vận hành (dựa trên lượng truy cập hiện tại).
Trong khi đó, o3 – do yêu cầu tính toán nhiều hơn trong giai đoạn suy luận sau huấn luyện – có thể tốn đến 100 USD cho mỗi 1 USD huấn luyện.
BAO GIỜ CÓ LÃI?
Chi phí vận hành tăng vọt là lý do khiến thua lỗ của OpenAI ngày càng lớn. Dù doanh thu năm 2024 đã gấp 3 lần, đạt khoảng 3,7 tỷ USD, công ty vẫn có thể lỗ tới 5 tỷ USD. Năm nay, họ dự báo doanh thu tiếp tục gấp ba, đạt 13 tỷ USD – trong khi chi phí suy luận cũng sẽ tăng tương ứng, lên 6 tỷ USD. Cấu trúc chi phí thay đổi khiến việc định giá sản phẩm và lập ngân sách cực kỳ khó.
Mức phí đăng ký cố định từng phù hợp thời GPT-4 nay không còn hiệu quả với o3. Có thể phải giữ mô hình cũ cho phiên bản cũ, và thêm phí theo mức sử dụng cho mô hình mới. Nhưng ai sẽ trả tiền cho công nghệ đã lỗi thời? Và bao lâu nữa thì một model mới lại buộc phải thay đổi toàn bộ chính sách giá?
Bất kỳ dự báo nào về doanh thu và chi phí sau vài tháng tới đều là suy đoán táo bạo. Dự báo 125 tỷ USD doanh thu và 12 tỷ USD dòng tiền vào năm 2029 của OpenAI nghe chẳng khác gì trò rút thăm may rủi. Không phải vì điều đó quá lạc quan, mà vì nó giả định một mức độ chắc chắn không hề tồn tại.
Giá trị định giá 300 tỷ USD cũng vậy – là con số khổng lồ với một startup, nhưng vẫn chỉ bằng một phần nhỏ so với 1,4 nghìn tỷ USD giá trị mà Microsoft đã tạo ra kể từ khi bắt tay với OpenAI cuối năm 2022.
Khoảng cách này có thể giúp bà Friar dễ huy động thêm vốn – nhưng đồng thời cũng cho thấy sự bất ổn trong việc xác định giá trị thực sự của OpenAI – và khối lượng công việc sổ sách mà bà phải gánh vác.
Theo: The Economist
