Rủi ro giảm giá của OpenAI đưa biên lợi nhuận AI và tâm lý Nasdaq vào tầm ngắm

Cuộc tranh luận về giá của OpenAI đang trở thành câu chuyện thị trường vì các nhà đầu tư không còn định giá trí tuệ nhân tạo chỉ dựa trên sự phấn khích của người dùng nữa. Họ đang hỏi mỗi truy vấn, đăng ký và triển khai doanh nghiệp có thể tạo ra bao nhiêu doanh thu sau khi tính toán chi phí. Cuộc thảo luận thị trường tập trung vào khả năng giảm giá OpenAI, cạnh tranh mạnh mẽ hơn với Anthropic và triển vọng giám sát thị trường công trong tương lai. Đối với các nhà giao dịch, điểm quan trọng không phải là liệu kế hoạch hàng tháng có thay đổi vài đô la hay không. Vấn đề là liệu các nhà cung cấp AI tiên phong có thể hạ giá, bảo vệ thị phần và vẫn cho thấy con đường đáng tin cậy để đạt được lợi nhuận bền vững hay không.

Câu hỏi đó vượt xa các công ty AI tư nhân. OpenAI và Anthropic không thể giao dịch trực tiếp thông qua thị trường vốn cổ phần đại chúng thông thường, nhưng chiến lược của họ ảnh hưởng đến các đại diện công nghệ được niêm yết. Microsoft, Nvidia, Alphabet, Amazon, nhà điều hành trung tâm dữ liệu, nhà cung cấp chất bán dẫn và chỉ số liên kết với Nasdaq đều xoay quanh cùng một chủ đề đầu tư. Nếu giá AI thấp hơn sẽ đẩy nhanh việc áp dụng, nhu cầu cơ sở hạ tầng có thể vẫn mạnh. Nếu họ bộc lộ sức mạnh định giá yếu hơn ở lớp mô hình, các nhà đầu tư có thể trở nên chọn lọc hơn về vị trí thực sự của nhóm lợi nhuận AI.

Kênh định giá rất dễ hiểu. Các sản phẩm AI sáng tạo sử dụng mã thông báo hoặc quyền truy cập đăng ký để chuyển đổi nhu cầu thành doanh thu. Mỗi tương tác cũng tiêu tốn tài nguyên máy tính. Việc đào tạo và phục vụ các mô hình biên giới đòi hỏi phải có chip tiên tiến, cụm trung tâm dữ liệu lớn, nguồn điện, hệ thống làm mát, mạng và nhân tài kỹ thuật. Phần mềm truyền thống có thể mở rộng quy mô với tỷ suất lợi nhuận tăng dần rất cao sau khi nền tảng được xây dựng. AI cũng có thể mở rộng quy mô nhanh chóng nhưng mỗi làn sóng sử dụng bổ sung vẫn mang lại chi phí cơ sở hạ tầng đáng kể. Điều đó làm cho việc giảm giá trở nên phức tạp hơn một chiến thuật tăng trưởng đơn giản.

Giá thấp hơn có thể mang lại lợi ích tích cực cho việc áp dụng. Khách hàng doanh nghiệp đã thử nghiệm AI trên các lĩnh vực hỗ trợ khách hàng, mã hóa, nghiên cứu, tiếp thị, vận hành và tự động hóa quy trình làm việc. Nhiều phi công trong số đó chỉ trở nên lớn hơn khi chi phí cho mỗi nhiệm vụ giảm đủ để có thể triển khai rộng rãi. Nếu OpenAI giảm giá mã thông báo hoặc đăng ký, nhiều doanh nghiệp có thể thử nghiệm hơn, nhà phát triển có thể xây dựng nhiều ứng dụng hơn và khối lượng sử dụng có thể tăng lên. Điều đó có thể mở rộng thị trường có thể định địa chỉ và làm cho các công cụ AI không giống các thử nghiệm cao cấp mà giống cơ sở hạ tầng năng suất hàng ngày hơn.

Rủi ro ký quỹ là mặt khác. Nếu giá giảm nhanh hơn chi phí phân phát thì doanh thu trên mỗi người dùng hoặc doanh thu trên mỗi mã thông báo có thể bị giảm. Điều đó thậm chí còn quan trọng hơn trước bất kỳ đợt niêm yết nào trong tương lai, bởi vì các nhà đầu tư đại chúng có xu hướng yêu cầu kinh tế đơn vị rõ ràng hơn từ các công ty có mức định giá rất lớn. Một nhà lãnh đạo AI tư nhân có thể nhấn mạnh sự tăng trưởng, sự phù hợp về mặt chiến lược và khả năng dẫn đầu về công nghệ trong thời gian dài. Một ứng cử viên trên thị trường đại chúng cuối cùng phải trả lời các câu hỏi về tỷ suất lợi nhuận gộp, mức độ tập trung của khách hàng, nhu cầu vốn, rủi ro pháp lý và mức chi tiêu cần thiết để duy trì ở mức biên.

Sự cạnh tranh với Anthropic làm vấn đề trở nên sắc nét hơn. Anthropic đã được một số nhà đầu tư coi là đối thủ cạnh tranh mạnh về giá trị, nhưng phân tích cuối cùng nên tránh tuyên bố một cách khách quan rằng một nhà cung cấp nào đó tốt hơn. Người mua doanh nghiệp chọn mô hình AI vì các lý do khác nhau: khả năng, độ tin cậy, hồ sơ an toàn, tích hợp hệ sinh thái, kiểm soát dữ liệu, độ trễ, phù hợp với quy trình làm việc và giá cả. Bài học thực tế rút ra được từ thị trường là sự cạnh tranh đang trở nên đa chiều. Các nhà cung cấp có thể cạnh tranh về chất lượng mẫu mã, bao bì sản phẩm, tính năng doanh nghiệp hoặc chiết khấu và mỗi đòn bẩy đều có tác động khác nhau đến tỷ suất lợi nhuận.

Định giá tư nhân là một chất xúc tác khác. Hồ sơ nghiên cứu coi định giá $965 tỷ của Anthropic và định giá $852 tỷ của OpenAI là các điểm thảo luận thị trường hiện tại cần được xử lý cẩn thận. Liệu những con số chính xác đó cuối cùng có xác định được giá cả thị trường đại chúng trong tương lai hay không thì ít quan trọng hơn hướng mong đợi của nhà đầu tư. Định giá tư nhân rất cao tạo ra áp lực chứng tỏ rằng việc áp dụng có thể mang lại lợi nhuận trên quy mô lớn. Một cuộc chiến về giá có thể giúp chứng minh nhu cầu, nhưng nó cũng có thể khiến việc dự báo lợi nhuận trở nên khó khăn hơn.

Do đó, góc IPO phải được đóng khung như một lăng kính rủi ro chứ không phải như một thời gian biểu được đảm bảo. Những người tham gia thị trường có thể mong đợi các phòng thí nghiệm AI hàng đầu cuối cùng sẽ tìm kiếm danh sách công khai, nhưng thời gian, định giá và quy mô giao dịch trong tương lai vẫn chưa chắc chắn. Nếu kỳ vọng niêm yết tăng lên, các nhà đầu tư có thể so sánh các nhà lãnh đạo AI tư nhân với các proxy AI được niêm yết mạnh mẽ hơn. Điều đó có thể ảnh hưởng đến mức chênh lệch khan hiếm hiện đang gắn liền với các nhà sản xuất chip, nền tảng đám mây và siêu vốn hóa Nasdaq vốn đã giúp các nhà đầu tư đại chúng tiếp cận với việc xây dựng AI.

Đối với các nhà giao dịch trên Nasdaq, vấn đề là giá trị tích lũy ở đâu. Giá model thấp hơn có thể mang lại lợi ích tích cực cho các công ty mua dịch vụ AI và tích hợp chúng vào các sản phẩm phần mềm. Chúng cũng có thể hỗ trợ nhu cầu về chip và đám mây nếu mức sử dụng tăng đủ để yêu cầu nhiều cơ sở hạ tầng hơn. Nhưng họ có thể gây áp lực cho các nhà cung cấp mô hình nếu doanh thu trên mỗi đơn vị giảm trước khi hiệu quả đạt được. Sự phân chia đó là lý do tại sao tin tức về AI có thể đẩy các phần khác nhau của tổ hợp công nghệ theo hướng trái ngược nhau ngay cả khi tiêu đề nhìn chung có vẻ lạc quan.

Phông nền macro thêm một lớp khác. Khi lãi suất cao hoặc lạm phát khiến nhà đầu tư thận trọng, thị trường sẽ ít sẵn sàng tài trợ cho những câu chuyện lợi nhuận xa vời mà không có bằng chứng. AI vẫn là một chủ đề dài hạn mạnh mẽ, nhưng vốn không miễn phí. Các công ty yêu cầu đầu tư điện toán khổng lồ cần phải chứng minh rằng quy mô sẽ cải thiện tính kinh tế thay vì chỉ đơn giản là tăng chi phí. Nếu OpenAI giảm giá, các nhà đầu tư sẽ xem liệu động thái này phản ánh niềm tin vào việc giảm chi phí phục vụ hay phản ứng phòng thủ trước cạnh tranh.

MC Markets sẽ coi cuộc tranh luận về giá như một cuộc kiểm tra chất lượng kiếm tiền của AI. Chỉ nhận con nuôi thôi là chưa đủ. Các nhà giao dịch nên theo dõi nhu cầu của doanh nghiệp, định giá mã thông báo, việc sử dụng cơ sở hạ tầng, nguồn cung cấp chip, lợi nhuận trên đám mây và bất kỳ dấu hiệu nào cho thấy khách hàng đang đàm phán khó khăn hơn. Một chu trình AI lành mạnh sẽ cho thấy cả mức sử dụng rộng hơn và hiệu quả được cải thiện. Một công ty kém lành mạnh hơn sẽ cho thấy tốc độ tăng trưởng người dùng nhanh chóng cùng với tỷ suất lợi nhuận thấp hơn và cường độ vốn tăng lên.

Điểm rút ra trong giao dịch rõ ràng là việc giảm giá AI có thể đồng thời tốt cho việc sử dụng nhưng đồng thời cũng thách thức việc định giá. Sự căng thẳng đó khiến mức độ tiếp xúc được liên kết với Nasdaq trở nên nhạy cảm với mọi tín hiệu mới về giá cả, chi phí tính toán và mức độ sẵn sàng của IPO. Cho đến khi các công ty AI tư nhân chứng minh rằng giá thấp hơn có thể mở rộng quy mô có lợi nhuận, các nhà giao dịch trên thị trường công có thể tiếp tục tách những người chiến thắng về cơ sở hạ tầng khỏi các công ty lớp ứng dụng vẫn cần chứng minh sức mạnh định giá.