# Bài viết Liên quan AI

Trung tâm Tin tức HTX cung cấp những bài viết mới nhất và phân tích chuyên sâu về "AI", bao gồm xu hướng thị trường, cập nhật dự án, phát triển công nghệ và chính sách quản lý trong ngành tiền kỹ thuật số.

Phỏng vấn 7 nhân viên văn phòng bình thường: Sau khi AI đến, bạn có ổn không?

Cuộc phỏng vấn với 7 người lao động bình thường đã tiết lộ những thay đổi sâu sắc mà AI mang đến cho môi trường làm việc. Các chuyên gia từ Web3, thương mại hóa chất, nông nghiệp số, sản xuất thông minh đến bán buôn truyền thống đều thừa nhận AI đã trở thành công cụ không thể thiếu, chủ yếu để **giảm chi phí, tăng hiệu suất** và tự động hóa. Những thay đổi rõ rệt nhất nằm ở cách thức làm việc và tư duy. Các kỹ sư phần mềm nhận thấy AI giải quyết vấn đề coding, kiến trúc và sáng tạo nhanh chóng, dẫn đến "lập trình theo cảm hứng". Công việc tìm kiếm, sáng tạo nội dung và học tập trở nên hiệu quả hơn 50%, cho phép một người nắm bắt 80% kiến thức mới trong thời gian ngắn. Sự phân cực giữa người biết dùng và không dùng AI ngày càng lớn. Tuy nhiên, làn sóng hiệu quả này đi kèm với những lo ngại. **Áp lực cạnh tranh được đẩy lên cấp độ mới**: AI mở rộng phạm vi công việc, đòi hỏi con người phải liên tục học công cụ mới và nâng cao khả năng phán đoán, xác minh đầu ra của AI. Nhiều người cảm thấy lo lắng về việc bị đào thải và thu hẹp cơ hội nghề nghiệp. Các vị trí như thư ký, kế toán, tuyển dụng, CSKH, lập trình viên cơ bản và họa sĩ được dự đoán sẽ giảm mạnh. Một số ý kiến cho rằng AI tạo ra "sự bình đẳng toàn ngành", thu hẹp khoảng cách giữa người mới và chuyên gia, khiến người giỏi càng giỏi hơn. Để tồn tại, các chuyên gia nhấn mạnh việc xây dựng **"hào thành" của con người** mà AI khó thay thế: khả năng hiểu ngữ cảnh nghiệp vụ sâu, phán đoán rủi ro, đưa ra quyết định cuối cùng, xử lý các tình huống bất thường phức tạp và chịu trách nhiệm. Giao tiếp cá nhân hóa, đánh giá dựa trên kinh nghiệm thực tế và xử lý các dự án siêu lớn vẫn cần con người. Định hướng tương lai là trở thành **người chịu trách nhiệm cho hệ thống phức tạp**, **người điều phối siêu cấp** quản lý các AI Agent, hoặc phát triển kỹ năng như giảng dạy, xây dựng thương hiệu cá nhân và nhạy bén thị trường. Mức độ phụ thuộc vào AI khác nhau, từ trung bình đến nặng. Các công cụ như Claude Code, GPT, Gemini được đánh giá cao trong các lĩnh vực cụ thể. Kết luận chung là AI không còn là một lựa chọn, mà là một xu thế bắt buộc. Ranh giới nghề nghiệp cũ đang bị phá vỡ, đòi hỏi mỗi người phải không ngừng học hỏi và thích ứng để định vị lại giá trị trong một hệ thống mới đang hình thành.

marsbit06/01 08:20

Phỏng vấn 7 nhân viên văn phòng bình thường: Sau khi AI đến, bạn có ổn không?

marsbit06/01 08:20

Vương Xuyên: Khi ông lão hàng xóm kiếm được ba mươi lần lợi nhuận từ cổ phiếu bộ nhớ, làm thế nào để không còn lo lắng (Sáu) - Cái bẫy của hàng hóa đồng nhất

Tác giả Vương Xuyên tiếp tục loạt bài về đầu tư, cảnh báo nguy cơ của cổ phiếu lưu trữ - một ngành hàng hóa đồng nhất. Bài viết lấy ví dụ về công ty Iomega (chuyên ổ đĩa Zip) những năm 1990, cổ phiếu tăng 160 lần rồi sụp đổ 97%, và ngành DRAM với chu kỳ giá cả khắc nghiệt, nhiều công ty phá sản. Bản chất ngành lưu trữ là nhu cầu co giãn (elastic demand) đối mặt với nguồn cung cứng nhắc, nặng vốn và chu kỳ dài (rigid supply). Khi nhu cầu AI (đặc biệt cho HBM) bùng nổ gần đây, nguồn cung hạn chế đẩy giá và lợi nhuận biên của các hãng như Sandisk, Micron tăng vọt (lợi nhuận gộp từ ~22% lên ~78%). Tuy nhiên, lợi nhuận cao này sẽ tự hủy diệt chính nó vì: 1. Kích thích đầu tư mở rộng công suất mới (hàng trăm tỷ USD từ 2026), dự kiến ra mắt từ cuối 2027. 2. Giá cao sẽ làm giảm nhu cầu cận biên và thúc đẩy đổi mới công nghệ để tiết kiệm bộ nhớ. 3. Các thỏa thuận dài hạn (LTA) trong ngành thường mong manh, có thể bị phá vỡ khi thị trường thay đổi. Tác giả chỉ ra nghịch lý: ở đỉnh chu kỳ, cổ phiếu lưu trữ thường có P/E thấp (có vẻ rẻ), nhưng đó lại là thời điểm rủi ro nhất vì lợi nhuận có thể biến mất nhanh chóng khi giá hàng hóa giảm. Rủi ro hiện tại là bất cân xứng: khả năng giá giảm cao hơn nhiều so với khả năng tiếp tục tăng. Các yếu tố rủi ro bao gồm suy thoái kinh tế, cắt giảm chi tiêu AI của nhà cung cấp đám mây, công suất mới (đặc biệt từ Trung Quốc) tăng nhanh, và đột phá công nghệ giảm nhu cầu bộ nhớ.

marsbit06/01 07:16

Vương Xuyên: Khi ông lão hàng xóm kiếm được ba mươi lần lợi nhuận từ cổ phiếu bộ nhớ, làm thế nào để không còn lo lắng (Sáu) - Cái bẫy của hàng hóa đồng nhất

marsbit06/01 07:16

Cuộc Phỏng Vấn Với Bậc Thầy Vĩ Mô Raoul Pal: Điểm Kỳ Dị Kinh Tế Đang Đến Gần, Đừng Dễ Dàng Xuống Xe Trong 4 Năm Tới

Nhà đầu tư vĩ mô Raoul Pal chia sẻ quan điểm về tương lai kinh tế và cơ hội đầu tư trong bối cảnh AI phát triển bùng nổ. Ông nhận định cuộc đua AI giữa các quốc gia và doanh nghiệp là sự kiện vốn hóa lớn nhất lịch sử, dẫn dắt dòng tiền và có thể tiến tới "điểm kỳ dị kinh tế" - khi tốc độ công nghệ vượt quá khả năng vận hành của hệ thống kinh tế truyền thống. Về tiền mã hóa, Pal cho rằng đây vẫn là kênh đầu tư có tỷ suất sinh lời rủi ro tốt nhất về dài hạn. Ông nhấn mạnh tiềm năng vô hạn khi AI Agents (tác nhân AI) gia nhập và sử dụng mạng lưới blockchain, biến các Layer1 như ETH, Solana, Sui thành nền tảng hạ tầng then chốt. Ông xem đây là "cổ phần cơ bản" cho mọi người trong nền kinh tế số tương lai. Pal khuyên nhà đầu tư nên kiên nhẫn nắm giữ dài hạn thay vì cố gắng giao dịch thời điểm, vì lịch sử cho thấy chiến lược "mua và giữ" thường mang lại kết quả vượt trội. Ông lạc quan về triển vọng 2026-2027 với sự gia tăng thanh khoản toàn cầu, sự tham gia của ngân hàng, tiến bộ về mặt pháp lý và vị thế định giá hấp dẫn hiện tại của tài sản mã hóa so với các thị trường truyền thống.

链捕手06/01 06:14

Cuộc Phỏng Vấn Với Bậc Thầy Vĩ Mô Raoul Pal: Điểm Kỳ Dị Kinh Tế Đang Đến Gần, Đừng Dễ Dàng Xuống Xe Trong 4 Năm Tới

链捕手06/01 06:14

NVIDIA ra mắt nền tảng DSX, tiếp tục tiến sâu vào hạ tầng "nhà máy AI"

NVIDIA đã ra mắt nền tảng NVIDIA DSX tại hội nghị GTC Taipei ở Đài Bắc, Trung Quốc, mở rộng hoạt động kinh doanh sang lĩnh vực cơ sở hạ tầng nhà máy AI. Thay vì chỉ tập trung vào bán GPU, DSX hướng đến cung cấp giải pháp toàn diện từ thiết kế, mô phỏng, triển khai đến vận hành quản lý cho nhà máy AI. Khi quy mô mô hình AI ngày càng lớn, các thách thức của trung tâm dữ liệu không chỉ là hiệu suất chip mà còn liên quan đến nguồn điện, khả năng tản nhiệt, điều phối tài nguyên và hiệu quả vận hành tổng thể. NVIDIA cho rằng chỉ số cạnh tranh then chốt trong ngành AI sẽ dần chuyển từ hiệu suất chip đơn lẻ sang hiệu quả tổng thể của cơ sở hạ tầng. Nền tảng DSX tích hợp chip, hệ thống, phần mềm, kiến trúc tham chiếu và công nghệ đối tác của NVIDIA, bao phủ toàn bộ vòng đời xây dựng và vận hành nhà máy AI. Thông qua việc thống nhất các chồng công nghệ như tính toán, phần mềm và cơ sở vật chất, nền tảng giúp khách hàng nâng cao tốc độ triển khai, độ tin cậy, hiệu quả vận hành và giảm chi phí tạo Token trong quá trình suy luận AI. Hệ thống phần mềm chính bao gồm DSX MaxLPS và DSX OS. DSX MaxLPS sử dụng công nghệ làm mát bằng chất lỏng 45 độ C và tối ưu hóa công suất cấp máy để cải thiện sản lượng Token trên mỗi megawatt. DSX OS là nền tảng phần mềm mã nguồn mở cho vận hành nhà máy AI, hỗ trợ quản lý vòng đời, điều phối thông minh, tự động hóa tình trạng sức khỏe, vận hành đa tenant và dịch vụ nền tảng. DSX còn tích hợp nhiều khả năng hiện có như DSX Reference Design, DSX Sim, DSX Flex và DSX Exchange. Về triển khai thương mại, một số nhà cung cấp dịch vụ đám mây như CoreWeave, Crusoe, IREN và Lambda đã triển khai các thành phần cốt lõi của DSX. Nhiều nhà sản xuất phần cứng cũng đang phát triển hệ thống sẵn sàng cho NVIDIA DSX. Về mặt chiến lược, DSX đánh dấu việc NVIDIA tiếp tục chuyển đổi từ nhà cung cấp chip AI sang nhà cung cấp nền tảng cơ sở hạ tầng AI, với mục tiêu thiết lập tiêu chuẩn ngành bao phủ toàn bộ vòng đời nhà máy AI và củng cố vị thế dẫn đầu trên thị trường cơ sở hạ tầng AI toàn cầu.

marsbit06/01 04:28

NVIDIA ra mắt nền tảng DSX, tiếp tục tiến sâu vào hạ tầng "nhà máy AI"

marsbit06/01 04:28

Sau khi đốt cháy hàng chục tỷ USD cho Token, các ông lớn ở Thung lũng Silicon bắt đầu hạn chế lượng Token nhân viên sử dụng

Vài ngày trước, Microsoft đã dừng cấp phép Claude Code cho phần lớn nhân viên. Đây không phải là trường hợp duy nhất, khi các công ty lớn ở Thung lũng Silicon đang chuyển hướng sang hạn chế và giám sát việc nhân viên sử dụng AI, sau một thời gian thúc đẩy sử dụng tối đa token. Hiện tượng "tokenmaxxing" (tối đa hóa token) bắt đầu phổ biến từ 2025, xuất phát từ quan niệm rằng nhân viên càng dùng nhiều AI thì càng chuyển đổi số tốt. Hậu quả là nhiều người dùng mô hình AI doanh nghiệp đắt tiền cho các tác vụ không quan trọng. Nghiên cứu chỉ ra cứ mỗi đô la chi cho token AI thì có 0.44 đô la dùng để sửa lỗi do AI tạo ra và 0.27 đô la để viết lại mã code từ AI. Cuộc khủng hoảng chi phí đã bùng nổ. Báo cáo của JPMorgan cảnh báo "Chi phí Token AI đang ăn mòn lợi nhuận Internet". Chỉ 14% CFO thấy được lợi tức đầu tư (ROI) rõ ràng từ AI. Vấn đề cốt lõi là tăng hiệu suất cá nhân không đồng nghĩa với tăng trưởng doanh thu cho công ty. Các lãnh đạo như Andrew Macdonald của Uber thừa nhận khó liên kết việc tăng năng suất cá nhân với tác động kinh doanh tổng thể. Sophia Velastegui, cựu Giám đốc AI của Microsoft, nhận xét các công ty thường tự động hóa những công việc nhân viên "ghét" thay vì những việc "tạo ra tiền". Để đối phó, các công ty như Salesforce đang tìm kiếm giải pháp như "bộ định tuyến thông minh" để phân bổ tác vụ cho mô hình phù hợp, tối ưu chi phí. Trên thị trường, các công cụ quản lý chi phí AI như của Harness và CloudZero đang xuất hiện. Một số nhà cung cấp như HubSpot cũng chuyển đổi mô hình định giá từ tính phí theo token sang tính phí theo kết quả (như số cuộc hội thoại giải quyết được). Đây được coi là cơn đau chuyển đổi cần thiết cho ngành công nghiệp AI. Tuy nhiên, bài học lớn hơn là các công ty cần tái thiết kế quy trình làm việc và mô hình kinh doanh xung quanh AI, thay vì chỉ dùng nó để thực hiện công việc cũ một cách nhanh hơn. Nếu không, hóa đơn token sẽ tiếp tục là gánh nặng.

marsbit06/01 04:08

Sau khi đốt cháy hàng chục tỷ USD cho Token, các ông lớn ở Thung lũng Silicon bắt đầu hạn chế lượng Token nhân viên sử dụng

marsbit06/01 04:08

Lợi suất trái phiếu kho bạc 30 năm Mỹ lần nữa vượt 5%, kỷ nguyên 'tất cả đều rẻ' đã khép lại

Lợi suất trái phiếu Kho bạc Mỹ kỳ hạn 30 năm một lần nữa vượt ngưỡng 5%, đánh dấu một phản ứng thị trường khác biệt so với năm 2023. Các nhà đầu tư đang bắt đầu chấp nhận thực tế rằng lãi suất cao có thể sẽ kéo dài. Sự thay đổi này phản ánh một chuyển dịch cấu trúc sâu sắc hơn: ba trụ cột từng hỗ trợ nền kinh tế Mỹ với lạm phát và lãi suất thấp trong nửa thế kỷ qua – vốn rẻ, lao động rẻ và năng lượng rẻ – đang đồng thời suy yếu. **Sự kết thúc của kỷ nguyên "mọi thứ đều rẻ":** * **Vốn:** Toàn cầu hóa đảo ngược và tái thiết chuỗi cung ứng đẩy giá cả, trong khi sức mua trái phiếu từ các nhà đầu tư quốc tế giảm. * **Lao động:** Tình trạng thiếu hụt lao động, làn sóng đình công và hạn chế nhập cư đang tạo áp lực tăng lương. * **Năng lượng:** Căng thẳng địa chính trị và sự xói mòn của hệ thống petrodollar đe dọa nguồn cung năng lượng ổn định và rẻ. Các yếu tố "biến động chậm" như nợ công tăng, căng thẳng địa chính trị và chủ nghĩa dân túy cũng khiến các chủ nợ yêu cầu mức bù rủi ro cao hơn, đẩy lãi suất dài hạn lên. **AI: Yếu tố bất định lớn** Tương lai của Trí tuệ nhân tạo (AI) là ẩn số lớn nhất đối với lạm phát: * **Kịch bản lạc quan:** AI thúc đẩy năng suất lan rộng, tạo việc làm mới và giảm nợ cùng lạm phát. * **Kịch bản bi quan:** AI chủ yếu được dùng để cắt giảm chi phí và sa thải, trong khi chính cơ sở hạ tầng AI (tiêu thụ chip, đất, nước, điện khổng lồ) lại tạo ra áp lực lạm phát mới. Hiện tại, các gã khổng lồ AI đang đẩy giá các nguồn lực này. Kết quả cuối cùng vẫn chưa rõ ràng. **Thách thức cho nhà đầu tư** Bài học then chốt là phần lớn thị trường đã quen với môi trường lãi suất thấp. "Quán tính kỳ vọng" khiến việc điều chỉnh tư duy và mô hình đầu tư trở nên khó khăn, nhưng sự thay đổi cấu trúc này đang thực sự diễn ra.

marsbit06/01 03:35

Lợi suất trái phiếu kho bạc 30 năm Mỹ lần nữa vượt 5%, kỷ nguyên 'tất cả đều rẻ' đã khép lại

marsbit06/01 03:35

Giải mã báo cáo của Goldman Sachs: Thiếu hụt bộ nhớ kéo dài đến năm 2028, tiếp tục mua vào

Bài báo từ Goldman Sachs nhấn mạnh rằng chu kỳ tăng trưởng bộ nhớ bán dẫn (DRAM, NAND, HBM) hiện tại sẽ kéo dài hơn dự kiến, với tình trạng thiếu hụt kéo dài đến năm 2028 do nhu cầu từ máy chủ AI, nguồn cung hạn chế và các hợp đồng dài hạn. Báo cáo nâng mục tiêu giá cổ phiếu cho Samsung Electronics, SK Hynix và nâng hạng mua cho Kioxia. Các công ty khác trong chuỗi cung ứng AI cũng được đề xuất mua, bao gồm MediaTek (chuyển đổi sang chip AI), Eoptolink (mô-đun quang), Biren (chip AI Trung Quốc), Huaqin (gia công AI), Lenovo (AI PC), cùng các công ty như GDS và VNET. Báo cáo cũng đề cập đến các lĩnh vực khác như bất động sản Trung Quốc (trong kịch bản lạc quan), BYD (xe thông minh), thiết bị bán dẫn Nhật Bản và Panasonic. Một chủ đề vĩ mô được nêu bật là sự va chạm giữa đầu tư AI bùng nổ và khủng hoảng năng lượng, có lợi cho các nước xuất khẩu công nghệ. Lưu ý quan trọng: Tất cả xếp hạng và dự báo là quan điểm của nhà phân tích Goldman Sachs, không phải lời khuyên đầu tư. Độc giả nên tập trung vào logic tổng thể và các giả định đằng sau báo cáo.

marsbit06/01 02:17

Giải mã báo cáo của Goldman Sachs: Thiếu hụt bộ nhớ kéo dài đến năm 2028, tiếp tục mua vào

marsbit06/01 02:17

Alibaba 'Bán Hàng', ByteDance 'Luyện Công'

Tuần cuối tháng 5, hai sự kiện AI liền kề đã phơi bày hai cách tiếp cận khác biệt của các gã khổng lồ công nghệ Trung Quốc. Alibaba tập trung vào tích hợp và thương mại hóa AI. Họ kết nối ứng dụng Qwen với Taobao, cho phép mua sắm và sử dụng các tính năng AI như thử đồ, so giá. Tổ chức được tái cấu trúc để tập trung vào AI, với động lực rõ ràng từ thị trường vốn. Doanh thu bên ngoài của Alibaba Cloud tăng 40%, cho thấy chiến lược "lắp AI vào quầy thu ngân" đang tạo ra dòng tiền. Tuy nhiên, cách tiếp cận thực dụng này có thể đi kèm rủi ro nếu có sự chênh lệch lớn về năng lực mô hình nền trong tương lai. Ngược lại, ByteDance theo đuổi giới hạn công nghệ thông qua bộ phận Seed. Họ đạt được thành tích đỉnh cao với mô hình tạo video Seedance 2.0 và đầu tư mạnh vào nghiên cứu cơ bản, thu hút nhân tài với các mục tiêu thuần túy học thuật. Ngân sách vốn (capex) của ByteDance được báo cáo là tăng vọt, lên tới 4700 tỷ NDT vào năm 2026, được tài trợ chủ yếu từ lợi nhuận. Lợi thế lớn của họ là không bị áp lực thị trường công khai, cho phép tập trung vào nghiên cứu dài hạn. Bài viết chỉ ra rằng sự khác biệt chiến lược này không chỉ là triết lý, mà chủ yếu bị chi phối bởi việc công ty có niêm yết hay không. Các công ty đại chúng như Alibaba chịu áp lực phải thể hiện kết quả tài chính ngắn hạn, dẫn đến chiến lược "bán AI". Các công ty chưa niêm yết như ByteDance có "sự xa xỉ" để "làm AI" và tập trung vào đột phá công nghệ. Tương lai của con đường nghiên cứu dài hạn tại ByteDance có thể được kiểm chứng nếu công ty này tiến hành IPO.

marsbit06/01 00:10

Alibaba 'Bán Hàng', ByteDance 'Luyện Công'

marsbit06/01 00:10

Ba năm sau: Nhìn lại nhận định của tôi về ChatGPT vào năm 2023

**Tóm tắt tiếng Việt:** Năm 2026, tác giả Vương Kiến Thạc nhìn lại 20 dự đoán của mình về ChatGPT từ năm 2023, sử dụng AI (41 agent Opus 4.8) để đối chiếu với dữ liệu thực tế. **Kết quả chính:** Phần lớn các dự đoán về **cơ chế và xu hướng** là đúng: * **Đúng:** Kiến trúc RAG + tìm kiếm trở thành chuẩn để giảm ảo giác. LUI (Giao diện ngôn ngữ tự nhiên) tạo ra một "lục địa mới" cho tương tác máy tính. Mạng lưới agent với giao thức kết nối mới đang hình thành. Trung Quốc thu hẹp khoảng cách về mô hình lớn có thể sử dụng. ChatGPT không có ý thức, vượt qua bài kiểm tra Turing nhờ biểu diễn. Nó là bước tiến lớn nhưng chưa phải AGI, chưa gây ra làn sóng thất nghiệp hàng loạt. * **Sai/Sai một phần:** Dự đoán cụ thể **GPT-4 có 100 nghìn tỷ tham số** là sai hoàn toàn (thực tế ~1.8 nghìn tỷ). Nhận định **LLM không thể tự học toán** bị bác bỏ khi các mô hình giành huy chương IMO. **Giá trị sẽ thuộc về lớp ứng dụng** bị chứng minh ngược lại khi lợi nhuận khổng lồ thuộc về lớp nền tảng tính toán (như NVIDIA). **AI có thể né tránh vấn đề bản quyền** là sai, với các vụ kiện và khoản bồi thường lớn. Dự đoán **chi phí đào tạo mô hình lớn chỉ 5-10 tỷ USD** là quá thấp so với thực tế. **Bài học rút ra:** 1. **Dự đoán xu hướng và cơ chế đáng tin cậy hơn nhiều so với các con số cụ thể hay mức độ tuyệt đối.** 2. **Có xu hướng đánh giá quá cao tốc độ thay đổi trong ngắn hạn, nhưng lại đánh giá thấp mức độ thay đổi trong dài hạn.** 3. **Sai lầm tinh vi thường nằm ở "sự phân bố":** tổng thể đúng nhưng tác động không đồng đều (ví dụ: việc làm). 4. **Những phát biểu có giới hạn, thận trọng thường đứng vững theo thời gian.** 5. **Ba năm là chưa đủ để kết luận cho một số vấn đề sâu xa** (như ý thức máy móc, sự xuất hiện năng lực). Bài viết kết luận rằng việc nhìn đúng hướng đi lớn không quá khó, nhưng thừa nhận những sai lầm trong ước tính chi tiết, tốc độ và phân bố mới là điều đáng ghi nhớ cho những dự đoán trong tương lai.

marsbit05/31 16:07

Ba năm sau: Nhìn lại nhận định của tôi về ChatGPT vào năm 2023

marsbit05/31 16:07

Cảnh báo bong bóng AI: Đầu tư vào AI mang lại lợi nhuận âm cho hầu hết các gã khổng lồ công nghệ

Bài viết cảnh báo về bong bóng đầu tư AI khi phân tích chỉ ra rằng hầu hết các gã khổng lồ công nghệ như Microsoft, Alphabet, Meta, Oracle (trừ Amazon) có thể nhận tỷ suất lợi nhuận âm từ các khoản đầu tư hàng nghìn tỷ USD vào trung tâm dữ liệu AI. Dựa trên kỳ vọng của nhà phân tích về doanh thu và chi tiêu vốn giai đoạn 2025-2030, tốc độ tăng đầu tư (~20%/năm) vượt xa tốc độ tăng doanh thu dự kiến (~15%/năm). Tác giả nhấn mạnh, đầu tư công nghệ hiện giải thích 93% tăng trưởng GDP Mỹ. Nếu các công ty cắt giảm chi tiêu, không chỉ chuỗi cung ứng (Nvidia, TSMC, ASML) bị ảnh hưởng mà nền kinh tế Mỹ có thể suy thoái, kéo theo thị trường chứng khoán lao dốc. Các IPO của OpenAI, Anthropic được xem như cách chuyển giao rủi ro từ nhà đầu tư ban đầu sang các nhà đầu tư tổ chức và cá nhân. Dù cơn sốt có thể kéo dài đến 2026 nhờ IPO, nhưng thực tế toán học khắc nghiệt (cần thêm 2-5 nghìn tỷ USD doanh thu để đạt lợi nhuận 10%) khiến việc điều chỉnh là không tránh khỏi vào 2027-2028, tương tự bong bóng dot-com những năm 2000. Câu hỏi then chốt: ai sẽ trả giá cho cuộc chạy đua cơ sở hạ tầng đắt đỏ này?

marsbit05/31 12:45

Cảnh báo bong bóng AI: Đầu tư vào AI mang lại lợi nhuận âm cho hầu hết các gã khổng lồ công nghệ

marsbit05/31 12:45

活动图片

Danh mục Phổ biếnright-arrow

Thẻ Nổi bậtright-arrow

Cập nhật Dự ánright-arrow