AI đứng trước bài toán doanh thu 6.000 tỷ USD
Sự bùng nổ của trí tuệ nhân tạo đang kéo theo một cuộc đua đầu tư hạ tầng có quy mô chưa từng có. Từ chip bán dẫn, trung tâm dữ liệu, bộ nhớ, điện toán đám mây cho tới các mô hình AI thế hệ mới, các doanh nghiệp đang chi hàng tỷ USD để đáp ứng nhu cầu tính toán ngày càng tăng.
Tuy nhiên, một câu hỏi lớn đang xuất hiện phía sau tốc độ đầu tư đó: Ngành AI sẽ kiếm đủ tiền từ đâu để duy trì quy mô chi tiêu khổng lồ này?
Theo một báo cáo của Bain & Company, ngành công nghiệp AI có thể cần tạo ra khoảng 6.000 tỷ USD doanh thu vào năm 2031 nếu muốn duy trì tốc độ xây dựng cơ sở hạ tầng toàn cầu đang diễn ra.
Con số này đặc biệt đáng chú ý khi doanh thu từ các sản phẩm AI dành cho người tiêu dùng và doanh nghiệp được dự báo chỉ đạt khoảng 1.200–1.800 tỷ USD vào năm 2031.
Nếu dự báo này trở thành hiện thực, ngành AI sẽ phải đối mặt với khoảng cách doanh thu lên tới 4.200 tỷ USD.
Đây không đơn thuần là khoảng cách giữa doanh thu và chi phí. Nó phản ánh một bài toán lớn hơn: liệu giá trị kinh tế mà AI tạo ra có đủ lớn để tài trợ cho toàn bộ cơ sở hạ tầng cần thiết để tiếp tục phát triển công nghệ hay không.
Khoảng cách 4.200 tỷ USD không nhất thiết là tín hiệu tiêu cực
David Crawford, Chủ tịch bộ phận công nghệ, truyền thông và viễn thông toàn cầu của Bain, cho rằng khoảng cách giữa nhu cầu doanh thu và doanh thu dự kiến không nhất thiết đồng nghĩa với một kịch bản tiêu cực.
Theo ông, trong những giai đoạn đầu của một công nghệ mang tính đột phá, rất khó để thị trường có thể nhìn thấy đầy đủ tất cả nguồn giá trị mới sẽ xuất hiện.
AI hiện vẫn đang ở giai đoạn phát triển tương đối sớm. Nhiều ứng dụng có thể tạo ra doanh thu lớn trong tương lai vẫn chưa xuất hiện hoặc chưa được thương mại hóa ở quy mô đáng kể.
Nói cách khác, mức doanh thu 1.200–1.800 tỷ USD hiện được dự báo có thể chưa phản ánh toàn bộ tiềm năng kinh tế của AI.
Crawford cho rằng ngay cả việc ngành AI hiện thực hóa được khoảng 40% trong tổng giá trị 6.000 tỷ USD nói trên cũng đã có thể tạo ra một quy mô kinh tế rất đáng kể.
Điều này mở ra một cách nhìn khác về cuộc đua AI. Thay vì chỉ tập trung vào doanh thu từ chatbot, phần mềm AI hoặc các dịch vụ thuê bao, thị trường có thể phải tìm kiếm những mô hình kinh doanh hoàn toàn mới.
Các doanh nghiệp có thể khai thác AI trong tự động hóa, robot, chăm sóc sức khỏe, tài chính, sản xuất, logistics, phần mềm doanh nghiệp, an ninh mạng và nhiều lĩnh vực khác.
AI cần một “làn sóng đổi mới” mới
Một trong những vấn đề quan trọng nhất là thời điểm.
Nếu các công ty AI nhanh chóng phát triển được những nguồn doanh thu mới trước năm 2031, dòng tiền bổ sung có thể giúp doanh nghiệp tiếp tục tăng chi tiêu vốn để xây dựng trung tâm dữ liệu, mua chip và mở rộng năng lực tính toán.
Ngược lại, nếu doanh thu không tăng đủ nhanh trong khi chi phí hạ tầng tiếp tục leo thang, các công ty có thể phải giảm tốc độ đầu tư.
Crawford không cho rằng kịch bản giảm tốc chắc chắn xảy ra. Nhưng ông chỉ ra một hệ quả khá rõ ràng: ngành AI cần một làn sóng đổi mới mạnh mẽ để tạo ra thêm những nguồn giá trị mới.
Đây có thể là một trong những thách thức quan trọng nhất của ngành công nghệ trong những năm tới.
Trong quá khứ, những công nghệ nền tảng thường mở ra các thị trường hoàn toàn mới sau khi được thương mại hóa. Internet tạo ra thương mại điện tử, quảng cáo kỹ thuật số và nền kinh tế nền tảng. Smartphone thúc đẩy ứng dụng di động, thanh toán số và nền kinh tế dịch vụ theo yêu cầu.
AI có thể cần một quá trình tương tự.
Những sản phẩm hiện nay có thể chỉ là lớp đầu tiên. Giá trị kinh tế lớn hơn có thể xuất hiện khi AI được tích hợp sâu vào hoạt động của doanh nghiệp và đời sống hàng ngày.
Chỉ 10% doanh nghiệp đang thực sự bắt kịp AI
Một nghịch lý khác cũng đang xuất hiện.
Trong khi các tập đoàn công nghệ hàng đầu đang đầu tư hàng chục tỷ USD vào AI, phần lớn doanh nghiệp vẫn chưa tận dụng được công nghệ này một cách hiệu quả.
Theo Bain, khoảng 10% doanh nghiệp đã thực sự bắt kịp và khai thác AI, trong khi khoảng 90% còn lại vẫn đang vật lộn để theo kịp tốc độ thay đổi.
Các công ty khởi nghiệp đang nằm trong nhóm đi đầu khi có khả năng triển khai những công nghệ mới nhanh hơn, ít bị ràng buộc bởi hệ thống công nghệ cũ và có thể xây dựng sản phẩm ngay trên nền tảng AI.
Trong khi đó, nhiều doanh nghiệp truyền thống phải đối mặt với hàng loạt vấn đề như thiếu nhân lực có kỹ năng AI, dữ liệu chưa được chuẩn hóa, hệ thống công nghệ cũ và khó xác định chính xác ứng dụng nào có thể tạo ra lợi nhuận.
Điều này tạo ra một “nút thắt cổ chai” mới cho ngành AI.
Không phải doanh nghiệp nào cũng thiếu quyền tiếp cận công nghệ. Vấn đề nằm ở khả năng hấp thụ và triển khai công nghệ.
Các hãng điện toán đám mây đang đóng vai trò cầu nối
Trước khoảng cách này, các công ty điện toán đám mây lớn đang ngày càng đóng vai trò quan trọng.
Thay vì chỉ bán năng lực tính toán, các nhà cung cấp hạ tầng công nghệ đang hỗ trợ doanh nghiệp triển khai mô hình AI, xây dựng ứng dụng và tìm cách tích hợp AI vào quy trình vận hành.
Crawford nhấn mạnh rằng những khoản đầu tư trị giá hàng tỷ USD từ các công ty như OpenAI, Anthropic, Google và Microsoft không chỉ nhằm phát triển công nghệ cho riêng họ.
Một phần quan trọng của chiến lược là giúp khách hàng và đối tác có thể tiếp thu công nghệ mới.
Đây là sự thay đổi đáng chú ý trong cấu trúc ngành AI.
Trước đây, doanh nghiệp có thể mua phần mềm rồi tự triển khai. Với AI, quá trình này phức tạp hơn nhiều. Doanh nghiệp cần dữ liệu, mô hình, hạ tầng tính toán, đội ngũ kỹ thuật và quy trình quản trị phù hợp.
Do đó, khả năng triển khai AI có thể trở thành một thị trường lớn không kém bản thân công nghệ AI.
Nvidia và Micron hưởng lợi từ cuộc đua hạ tầng
Dòng vốn khổng lồ đổ vào AI đã tạo ra những người hưởng lợi rõ rệt trong chuỗi cung ứng.
Nvidia là một trong những ví dụ nổi bật nhất. Với nhu cầu chip xử lý AI tăng mạnh, vốn hóa thị trường của Nvidia từng đạt khoảng 5.700 tỷ USD theo dữ liệu được đề cập trong nguồn.
Ở lĩnh vực bộ nhớ, Micron cũng ghi nhận mức tăng trưởng doanh thu rất mạnh. Doanh thu quý của công ty được cho là tăng tới 379%, phản ánh nhu cầu lớn đối với các loại bộ nhớ phục vụ hệ thống AI.
Điều này cho thấy sự phát triển của AI không chỉ mang lại doanh thu cho những công ty trực tiếp xây dựng mô hình.
Nó tạo ra một chuỗi giá trị rộng hơn gồm:
- Chip xử lý AI.
- Bộ nhớ tốc độ cao.
- Máy chủ.
- Trung tâm dữ liệu.
- Điện toán đám mây.
- Hệ thống mạng.
- Điện và năng lượng.
- Làm mát trung tâm dữ liệu.
- Phần mềm AI.
- Dịch vụ tích hợp và triển khai AI.
Chính sự mở rộng của chuỗi giá trị này đang khiến nhu cầu vốn của ngành AI tăng nhanh.
OpenAI và Anthropic hướng tới những mức định giá khổng lồ
Trong khi các nhà cung cấp hạ tầng hưởng lợi từ làn sóng đầu tư AI, các phòng thí nghiệm AI hàng đầu cũng đang tiến gần tới một giai đoạn mới.
OpenAI và Anthropic được cho là đang hướng tới khả năng phát hành cổ phiếu lần đầu ra công chúng, với mức định giá tiềm năng có thể lên tới 2.000 tỷ USD.
Nếu những kế hoạch này thành hiện thực, đây sẽ là một trong những thương vụ IPO đáng chú ý nhất trong lịch sử ngành công nghệ.
Tuy nhiên, mức định giá rất cao cũng đặt ra yêu cầu lớn đối với khả năng tạo doanh thu.
Các nhà đầu tư sẽ không chỉ quan tâm đến số lượng người dùng hay năng lực của mô hình. Họ sẽ muốn biết AI có thể chuyển đổi năng lực công nghệ thành dòng tiền ổn định như thế nào.
Đây chính là điểm giao giữa cuộc đua công nghệ và bài toán kinh tế của AI.
Người dùng có thể trở thành giới hạn của cuộc đua AI
Một rủi ro khác mà ngành AI phải tính đến là khả năng chi trả của khách hàng.
Các công ty AI có thể xây dựng những mô hình ngày càng mạnh, nhưng nếu chi phí vận hành quá cao và giá bán dịch vụ không thể tăng tương ứng, lợi nhuận sẽ chịu áp lực.
Ngược lại, nếu doanh nghiệp tăng giá quá nhanh để bù đắp chi phí hạ tầng, khách hàng có thể giảm mức sử dụng hoặc trì hoãn việc triển khai AI.
Do đó, bài toán không đơn giản là tạo ra mô hình AI tốt hơn.
Ngành AI cần tạo ra các sản phẩm có giá trị đủ lớn để khách hàng sẵn sàng trả tiền, đồng thời giữ chi phí ở mức hợp lý để việc sử dụng AI có thể mở rộng.
Đây có thể là yếu tố quyết định tốc độ tăng trưởng của ngành trong nửa cuối thập niên này.
6.000 tỷ USD sẽ đến từ đâu?
Con số 6.000 tỷ USD không nhất thiết phải đến từ một sản phẩm hoặc một nhóm công ty.
Nó có thể được hình thành từ nhiều nguồn doanh thu mới khi AI trở thành một phần cơ bản của nền kinh tế.
Một số lĩnh vực có tiềm năng lớn gồm tự động hóa doanh nghiệp, trợ lý AI, AI tác vụ, phần mềm lập trình, chăm sóc sức khỏe, robot, sản xuất thông minh, tài chính, quảng cáo, logistics và các dịch vụ chuyên nghiệp.
Đặc biệt, sự phát triển của các AI agent có thể mở ra một mô hình kinh doanh khác với chatbot truyền thống.
Thay vì chỉ trả tiền để hỏi AI, doanh nghiệp có thể trả tiền cho những hệ thống AI thực hiện công việc cụ thể như phân tích dữ liệu, quản lý khách hàng, viết phần mềm, xử lý hồ sơ, tối ưu chuỗi cung ứng hoặc hỗ trợ vận hành.
Nếu AI chuyển từ một công cụ hỗ trợ sang một “nhân sự kỹ thuật số” có khả năng thực hiện công việc, giá trị kinh tế mà công nghệ này tạo ra có thể lớn hơn đáng kể.
Nguồn tham khảo: Bain & Company và nội dung thông tin được cung cấp trong bài viết nguồn.
Lưu ý: Các số liệu và dự báo trong bài phản ánh thông tin, ước tính được nêu trong nguồn tham khảo và có thể thay đổi theo diễn biến của thị trường AI, đầu tư hạ tầng và nhu cầu công nghệ.
Câu hỏi doanh thu của ngành AI
Ngành AI cần bao nhiêu doanh thu vào năm 2031?
Theo báo cáo được đề cập, ngành AI có thể cần tạo ra khoảng 6.000 tỷ USD doanh thu vào năm 2031 để duy trì quy mô đầu tư cơ sở hạ tầng đang được xây dựng.
Doanh thu AI dự kiến đạt bao nhiêu vào năm 2031?
Doanh thu từ các sản phẩm AI trên thị trường tiêu dùng và doanh nghiệp được Bain & Company dự báo trong khoảng 1.200–1.800 tỷ USD vào năm 2031.
Vì sao xuất hiện khoảng cách 4.200 tỷ USD?
Nếu nhu cầu doanh thu đạt 6.000 tỷ USD nhưng doanh thu dự kiến chỉ 1.200–1.800 tỷ USD, ngành AI có thể đối mặt với khoảng cách khoảng 4.200 tỷ USD ở phía trên của khoảng dự báo.
Điều gì có thể giúp AI tạo thêm doanh thu?
Các nguồn doanh thu mới có thể đến từ AI agent, tự động hóa doanh nghiệp, robot, chăm sóc sức khỏe, phần mềm, tài chính, sản xuất, logistics và các dịch vụ chuyên nghiệp.
Tại sao khả năng “hấp thụ AI” lại quan trọng?
Một doanh nghiệp có thể tiếp cận mô hình AI nhưng chưa chắc có khả năng triển khai hiệu quả. Dữ liệu, nhân lực, hạ tầng và quy trình vận hành có thể trở thành những điểm nghẽn khiến doanh nghiệp không tạo ra giá trị từ AI.
Cuộc đua AI có thể chậm lại không?
Có thể. Nếu doanh thu không tăng đủ nhanh để hỗ trợ chi phí xây dựng hạ tầng, các công ty có thể phải điều chỉnh tốc độ đầu tư. Tuy nhiên, điều này chưa phải một kết luận chắc chắn, bởi ngành AI vẫn có khả năng xuất hiện những nguồn doanh thu mới trước năm 2031.
Bài toán lớn nhất của AI không còn chỉ là công nghệ
Cuộc đua AI đang chuyển sang một giai đoạn mới.
Ở giai đoạn đầu, câu hỏi quan trọng nhất là ai có mô hình mạnh nhất. Sau đó, trọng tâm chuyển sang việc ai có nhiều chip và năng lực tính toán nhất.
Nhưng khi chi phí hạ tầng ngày càng tăng, câu hỏi quan trọng hơn sẽ là: ai có thể biến năng lực AI thành doanh thu và lợi nhuận đủ lớn?
Khoảng cách giữa 6.000 tỷ USD doanh thu cần thiết và 1.200–1.800 tỷ USD doanh thu dự kiến cho thấy ngành AI vẫn còn một chặng đường rất dài phía trước.
Điều đáng chú ý là khoảng cách này đồng thời cũng đại diện cho cơ hội.
Nếu các doanh nghiệp có thể phát triển những sản phẩm AI hoàn toàn mới, giúp khách hàng tự động hóa nhiều công việc hơn và tạo ra giá trị kinh tế rõ ràng, nguồn doanh thu mới có thể xuất hiện nhanh hơn dự kiến.
Ngược lại, nếu tốc độ đổi mới không theo kịp tốc độ xây dựng hạ tầng, thị trường có thể bước vào giai đoạn tái cân bằng, khi các công ty phải cân nhắc kỹ hơn giữa tốc độ mở rộng và khả năng tạo dòng tiền.
Vì vậy, giai đoạn tiếp theo của cuộc cách mạng AI có thể không được quyết định chỉ bởi những mô hình thông minh hơn. Nó sẽ phụ thuộc vào khả năng biến trí tuệ nhân tạo thành một ngành kinh tế có doanh thu đủ lớn để tự tài trợ cho chính sự phát triển của mình.
