Thị trường đang sốt với câu chuyện 'AI rẻ hơn' từ Kimi K3, nhưng đừng vội mừng. Đằng sau đó là cuộc tái cấu trúc thanh khoản toàn cầu mà ít người nhìn thấy.
Hãy nhìn vào dòng chảy: Q1 2025 chứng kiến sự kiện kép hiếm thấy – một bên là mô hình Trung Quốc (Kimi K3) tung ra với hiệu suất ngang ngửa GPT-4 nhưng chi phí huấn luyện chỉ bằng 1/10; bên kia là Nvidia công bố hệ thống Rubin rack trị giá 7-8 triệu USD, mỗi rack gồm 72 GPU. Đây không phải là hai câu chuyện riêng rẽ, mà là hai mặt của cùng một đồng tiền: thị trường đang định giá lại 'chiếc hào' mà các công ty AI từng xây dựng bằng tiền mặt.
Hãy đọc dòng chảy thanh khoản. Trong 12 tháng qua, các quỹ đầu tư mạo hiểm đã đổ hơn 50 tỷ USD vào AI infrastructure. Nhưng Kimi K3 đặt ra câu hỏi khó chịu: nếu bạn có thể đạt được kết quả tương tự với ít tiền hơn, thì 'chiếc hào' bằng vốn đầu tư khổng lồ còn giá trị không? Đám đông vẫn đang đuổi theo hype 'scaling law', nhưng tôi đã thấy điều này từ năm 2017 khi Stellar ICO – lúc đó ai cũng nói 'giao dịch xuyên biên giới sẽ thay đổi', nhưng chỉ những ai hiểu thanh khoản mới có lời.
Core insight: hai đường lối kỹ thuật đang va chạm.
Đường lối thứ nhất: hiệu suất thuật toán. Kimi K3 thuộc phe 'làm nhiều hơn với ít hơn'. Với kiến trúc MoE (Mixture of Experts) cải tiến, nó đạt benchmark tương đương GPT-4 nhưng chỉ dùng 1/10 compute. Điều này đe dọa trực tiếp mô hình kinh doanh của các công ty đóng – họ từng dựa vào 'chúng tôi chi nhiều tiền hơn nên chúng tôi giỏi hơn'. Nếu một mô hình mở, rẻ hơn có thể cạnh tranh, API pricing của OpenAI sẽ phải giảm mạnh.
Đường lối thứ hai: stacking compute. Nvidia Rubin đại diện cho phe 'làm nhiều hơn với nhiều hơn'. Mỗi rack Rubin tiêu thụ điện năng tương đương một trung tâm dữ liệu nhỏ, yêu cầu làm mát bằng chất lỏng, và chi phí 7-8 triệu USD. Nhưng Nvidia không bán GPU đơn lẻ nữa – họ bán cả hệ thống tích hợp. Đây là chiến lược 'bán xẻng' thế hệ mới: ngay cả khi khách hàng không dùng GPU của họ cho training, họ vẫn phải mua network switch, memory, cooling của Nvidia.
Contrarian angle: 'Jevons paradox' có thể là cái bẫy.
Nhiều người lạc quan cho rằng Kimi K3 sẽ mở rộng thị trường AI, kéo theo nhu cầu compute lớn hơn (hiệu ứng Jevons). Nhưng tôi không chắc. Jevons chỉ đúng khi giá giảm kích thích đủ nhiều ứng dụng mới. Trong trường hợp AI, rào cản không chỉ là chi phí, mà còn là quy định, hạ tầng dữ liệu, và sự sẵn sàng của doanh nghiệp. Nếu Kimi K3 chỉ làm giảm 30% chi phí inference, nhưng nhu cầu chỉ tăng 20%, thì tổng compute demand sẽ giảm. Đây là rủi ro mà thị trường chưa định giá.
Đừng đuổi theo hype, hãy đọc dòng chảy. Dòng chảy ở đây là capex guidance của các cloud provider trong mùa báo cáo sắp tới. Nếu Microsoft, Google, Amazon tăng dự chi cho AI infrastructure, đó là tín hiệu cho Rubin. Nếu họ thận trọng, thị trường sẽ chuyển hướng sang các công ty hiệu quả như Kimi K3.
Từ kinh nghiệm của tôi với Compound năm 2020, tôi nhận ra rằng khi thị trường tập trung vào một câu chuyện đơn lẻ, thường có một góc nhìn khác đang bị bỏ qua. Lúc đó mọi người chỉ nhìn vào APY cao, tôi nhìn vào stablecoin inflow và lãi suất Fed. Bây giờ, mọi người chỉ nhìn vào 'AI rẻ' hay 'AI đắt', tôi nhìn vào dòng vốn đầu tư và khả năng hấp thụ của thị trường.
