Lời biên tập: Đầu năm 2024, AI vẫn đang trong giai đoạn hỗn hợp giữa cơn sốt và sự bất định. Khi đó, Daniel Gross đã đưa ra 18 câu hỏi chỉ trong một trang giấy: Giá trị sẽ chảy về đâu? Năng lượng có trở thành nút thắt không? Kỹ sư phần mềm có bị thay thế? Cục diện cạnh tranh giữa các quốc gia sẽ thay đổi ra sao?

Nhìn lại sau hai năm, chính những câu hỏi này mang tính gợi mở hơn bất kỳ dự đoán cụ thể nào. Lợi nhuận từ AI thực sự tập trung ở tầng hạ tầng — NVIDIA trở thành người chiến thắng lớn nhất; Năng lượng và điện lực nhanh chóng trở thành các nút thắt chiến lược mới; Chi phí API giảm mạnh, trong khi đó sức mạnh tính toán, vốn và rủi ro địa chính trị lại không ngừng được khuếch đại.

Bài viết này xem lại các câu hỏi then chốt mà Gross đã đặt ra và kiểm chứng từng cái dựa trên diễn biến thực tế trong hai năm qua. Đây không chỉ là một bản tổng kết về logic đầu tư vào AI, mà còn là một lộ trình quan sát cách mạng công nghệ định hình lại cấu trúc thị trường, chuỗi công nghiệp và cục diện quyền lực toàn cầu.

Dưới đây là nguyên văn:

Tháng 1 năm 2024, khi đó vẫn là CEO của Safe Superintelligence, nay là Trưởng bộ phận Sản phẩm AI tại Meta, Daniel Gross đã xuất bản một bài viết có tiêu đề "AGI Trades".

Bài viết này chỉ dài một trang, liệt kê một loạt câu hỏi về tác động mà tiến bộ AI có thể mang lại. Hơn hai năm sau nhìn lại, những câu hỏi này tỏ ra đặc biệt có tầm nhìn xa, mặc dù khi đó mỗi câu hỏi không đưa ra kết luận rõ ràng. Dưới đây chúng tôi lần lượt xem xét lại 18 câu hỏi ông đã đặt ra.

Thị trường (Markets)

Trong thế giới hậu AGI, giá trị sẽ chảy về đâu?

Hiện tại, giá trị thực sự tập trung ở tầng hạ tầng — chip, đóng gói, điện lực, v.v. NVIDIA gần như đã lấy đi hơn 100% lợi nhuận trong cơn sốt AI, bởi nhiều công ty vẫn đang thua lỗ. Điều này cũng thể hiện rất rõ trong biến động vốn hóa thị trường: Vốn hóa của NVIDIA tăng 3,2 nghìn tỷ USD, từ 1,2 nghìn tỷ lên 4,4 nghìn tỷ USD; so sánh, mức tăng của các nền tảng điện toán đám mây ôn hòa hơn nhiều (Microsoft tăng 4%, Amazon tăng 30%).

Trên thị trường vốn tư nhân, định giá của OpenAI, Anthropic và xAI cũng tăng trưởng rất đáng kinh ngạc, nhưng tổng mức tăng giá trị 1,4 nghìn tỷ USD của cả ba, vẫn thấp hơn mức vốn hóa mà NVIDIA tăng thêm trong cùng kỳ.

Đây là một câu hỏi then chốt ngay từ đầu năm 2024.

Điều gì sẽ xảy ra với NVIDIA và Microsoft?

NVIDIA thể hiện sức mạnh cực kỳ mạnh mẽ. Doanh thu của họ tăng từ 60,9 tỷ USD năm tài chính 2024 lên 215,9 tỷ USD năm tài chính 2026, gần như gấp ba lần.

Microsoft thì không chiếm ưu thế như vậy. Tăng trưởng của Azure thực sự tăng tốc lên tốc độ tăng trưởng hàng năm 40%, nhưng từ tháng 1/2024 đến tháng 3/2026, cổ phiếu Microsoft chỉ tăng 4%. Thị trường đã nghi ngờ về khoản chi tiêu vốn hơn 80 tỷ USD hàng năm cho AI của họ — thời điểm đầu tư chuyển hóa thành lợi nhuận vẫn chưa rõ ràng.

Trong cơn sốt AI "bán xẻng và cuốc" này, NVIDIA rõ ràng là người chiến thắng lớn nhất, còn sự đặt cược của Microsoft vào hạ tầng, tạm thời vẫn chưa mang lại lợi ích rõ rệt cho cổ đông.

Đồng có bị định giá sai không?

Thực sự bị đánh giá thấp nghiêm trọng. Tháng 1 năm 2024, giá đồng là 3,75 USD mỗi pound, hai năm sau đạt mức cao kỷ lục 6,61 USD mỗi pound.

Nhu cầu đồng cho AI cực kỳ lớn. Ví dụ:

Kệ máy chủ NVIDIA GB200 NVL72 sử dụng hơn 5000 dây đồng

Nếu kéo thẳng ra, tổng chiều dài hơn 2 dặm

Một trung tâm dữ liệu 100MW cần khoảng 3000 tấn đồng

Nhìn chung, các trung tâm dữ liệu có thể tiêu thụ 500.000 tấn đồng mỗi năm. Do đó có người nói "đồng là dầu mỏ mới". Tất nhiên, cũng có nhiều thứ khác được gọi là "dầu mỏ mới", bởi việc xây dựng hạ tầng AI cực kỳ phức tạp, hầu như mọi khâu đều có nút thắt. Vì vậy cách nói này cũng cần thận trọng.

Bất động sản (Real Estate)

Nếu AI có thể viết tất cả phần mềm, thì San Francisco có trở thành Detroit mới không?

Điều này phụ thuộc vào "Detroit mới" nghĩa là gì.

AI thực sự đã cứu San Francisco, ngăn nó trở thành một thành phố suy tàn như Detroit. Bây giờ San Francisco vẫn thịnh vượng:

· Tỷ lệ trống văn phòng giảm từ 36,9% xuống 33,5%

· OpenAI sở hữu 1 triệu feet vuông không gian văn phòng

· Anthropic sở hữu một tòa nhà văn phòng 25 tầng

· Sierra ký hợp đồng 300.000 feet vuông diện tích văn phòng

Nửa đầu năm 2025, 78% vốn đầu tư mạo hiểm AI của Mỹ đổ vào Vùng Vịnh

Tất nhiên, cũng có mặt khác: tổng số việc làm ở San Francisco vẫn thấp hơn mức trước đại dịch, nhưng giá nhà vẫn vững. Vì vậy, nó chắc chắn không phải là một "thành phố vỏ trấu". Môi trường thành phố cũng trở nên sạch sẽ hơn.

AI sẽ ảnh hưởng thế nào đến bất bình đẳng giàu nghèo?

Hiện còn quá sớm để kết luận, dữ liệu thay đổi không rõ rệt, nhưng đã có một số nghiên cứu đáng chú ý.

Nghiên cứu năm 2025 của IMF cho rằng: AI có thể làm giảm bất bình đẳng lương (do tự động hóa công việc thu nhập cao), nhưng có thể làm trầm trọng thêm bất bình đẳng giàu nghèo (lợi nhuận vốn tập trung vào chủ sở hữu công ty công nghệ).

Nghiên cứu của OECD phát hiện: Lương các vị trí kỹ năng thấp tăng nhanh nhất (thợ lắp ráp +11,6%), vị trí kỹ năng cao tăng chậm nhất (CEO +2,7%) Tuy nhiên, điều này có thể phản ánh chính sách lương tối thiểu nhiều hơn là bản thân AI.

Trên thị trường vốn, mức độ tập trung cũng đang tăng: "Bảy đại gia" (Mag7) chiếm khoảng 32% vốn hóa S&P 500, đóng góp khoảng 42% tổng lợi nhuận năm 2025; đồng thời, các vòng gọi vốn khổng lồ của startup AI (OpenAI 1100 tỷ USD, Anthropic 300 tỷ USD) cũng mang lại cho một số ít người sáng lập và nhà đầu tư sự giàu có tư nhân khổng lồ.

Năng lượng & Trung tâm dữ liệu (Energy & Data Centers)

Nếu AI trở thành một cuộc cạnh tranh năng lượng, nên đầu tư thế nào?

Nhận định này hoàn toàn chính xác. AI quả thực đã trở thành một trò chơi năng lượng.

Những người nắm bắt được giao dịch này kiếm được rất nhiều. Ví dụ:

Vistra: +321%, mức tăng lớn thứ hai trong S&P năm 2024 (chỉ sau Palantir)

Constellation Energy: Giá cổ phiếu tăng gấp ba kể từ khi ChatGPT ra mắt

NRG Energy: Tăng khoảng 95% chỉ trong năm 2025

Oklo: Tăng 700%+ trong 12 tháng

Năng lượng hạt nhân đã bùng nổ:

· Microsoft ký thỏa thuận PPA 16 tỷ USD, thời hạn 20 năm, khởi động lại nhà máy điện hạt nhân Three Mile Island

· Google ký thỏa thuận với Kairos Power cho 500MW lò phản ứng hạt nhân mô-đun nhỏ (SMR)

· Meta ký hợp đồng điện 6,6GW với nhiều công ty năng lượng hạt nhân

Năng lượng trở thành một trong những chủ đề đầu tư thành công nhất trong thời đại AI.

Trong toàn bộ chuỗi cung ứng trung tâm dữ liệu, khâu nào khó mở rộng gấp 10 lần nhất?

Nút thắt trong ngành chip là công nghệ đóng gói CoWoS (Chip-on-Wafer-on-Substrate của TSMC).

Trong lĩnh vực trung tâm dữ liệu, nút thắt lớn nhất có lẽ là máy biến áp điện.

· Thời gian giao hàng gần 3 năm

· Năm 2025 xuất hiện khoảng trống cung ứng 30%

· Chi phí tăng 150% kể từ năm 2020

Công nghệ đã 100 năm tuổi này, lại trở thành hạn chế then chốt đối với tốc độ kết nối trung tâm dữ liệu với lưới điện.

Than đá có bị đánh giá thấp không?

Ở một mức độ nào đó là có, nhưng không bằng đồng. Năm 2025 giá than thực tế giảm khoảng 22%, đến đầu năm 2026 có phục hồi.

Các công ty than hoạt động khá tốt:

· Peabody Energy: +34%

· CONSOL Energy: +37%

Đồng thời, sản lượng điện than của Mỹ đến tháng 9/2025 tăng 13%.

Các bang có tốc độ tăng trưởng trung tâm dữ liệu nhanh thể hiện rõ rệt hơn:

· Ohio: +23%

· Oklahoma: +58%

Quốc gia (Nations)

Ai là người thắng, ai là người thua?

Người thắng rõ ràng là Hoa Kỳ.

Năm 2024 Mỹ đầu tư tư nhân vào AI 1090 tỷ USD (Trung Quốc chỉ 93 tỷ USD)

Tổng đầu tư tích lũy kể từ 2013 là 4700 tỷ USD, vượt tổng của tất cả quốc gia khác

Năm 2024 Mỹ phát hành 40 mô hình AI quan trọng, Trung Quốc là 15

Trò chơi chưa kết thúc, nhưng nhìn hiện tại, Mỹ là trung tâm của cuộc cạnh tranh AI.

2500 tỷ USD GDP xuất khẩu của Ấn Độ phụ thuộc vào token GPT-4, điều gì sẽ xảy ra?

Tình hình đã bắt đầu lộ diện, nhưng vẫn ở giai đoạn sớm. Việc tuyển dụng trong ngành gia công phần mềm IT của Ấn Độ giảm rõ rệt. Trong giai đoạn 2024–2025, các công ty IT lớn cắt giảm khoảng 58.000 người, trong khi giai đoạn 2021–2023, ngành này đã tuyển thêm 360.000 nhân viên.

Kỹ sư phần mềm có bị thay thế như thư ký đánh máy trong lịch sử không?

Hiện các kỹ sư phần mềm vẫn chưa phải làm công việc chân tay, nhưng cấu trúc nghề nghiệp đã xuất hiện sự phân hóa:

Nhu cầu kỹ sư AI tăng 143%

Tuyển dụng vị trí sơ cấp tại các công ty công nghệ lớn giảm 25%

Vị trí thực tập giảm 30%

Lựa chọn trong tương lai có thể là: hoặc là nâng cấp lên thành "người quản lý đại lý AI", hoặc là chuyển sang các lĩnh vực như sản xuất — xét cho cùng nhiều nhà máy cũng cần người biết phần mềm để tự động hóa quy trình sản xuất.

Liệu có xuất hiện kế hoạch việc làm quy mô lớn kiểu "New Deal" không?

Hiện chưa có.

Tháng 7 năm 2025, chính quyền Trump đưa ra "Kế hoạch Hành động AI Hoa Kỳ", bao gồm:

Sắc lệnh hành pháp về giáo dục AI

Kế hoạch đào tạo kỹ năng

Khoản trợ cấp 84 triệu USD của Bộ Lao động cho chương trình học nghề

Nhưng chi tiêu đào tạo lực lượng lao động Mỹ chỉ chiếm 0,1% GDP, gần như thấp nhất trong các nước OECD. Hiện chưa có kế hoạch nào đạt quy mô của WPA ngày xưa (kế hoạch tạo việc làm cho 8,5 triệu người).

Học tập suốt đời có đáng để đầu tư không?

Đây là một câu hỏi rất trừu tượng, và cũng rất cá nhân. Nhưng câu trả lời của tôi là: Đáng.

Lạm phát (Inflation)

Nếu AI thực sự có tính giảm phát, chúng ta sẽ thấy tín hiệu này đầu tiên như thế nào?

Chỉ số tốt nhất có lẽ là giá API của AI.

Chi phí suy luận cấp GPT-4:

Cuối năm 2022: 20 USD mỗi triệu token

Tháng 12 năm 2025: 0,40 USD

Ba năm giảm 50 lần. Tốc độ này thậm chí vượt qua mức giảm chi phí tính toán của PC hoặc chi phí băng thông internet. Điều này rất có thể trở thành chỉ số dẫn đầu về giảm phát giá dịch vụ.

Nếu nhu cầu sản phẩm tri thức không ngừng tăng, trong khi chi phí sản xuất giảm, nên hiểu giảm phát như thế nào?

Mặc dù giá API AI giảm mạnh, nhưng doanh thu của các công ty AI lại tăng vọt. Giá giảm → Lượng sử dụng bùng nổ → Tổng chi tiêu tăng. Đồng thời, các công ty SaaS còn thu thêm 20%–37% "thuế AI" khi gia hạn. Vì vậy, ngay cả khi chi phí sản xuất phần mềm tiệm cận bằng không, doanh thu SaaS vẫn tăng.

Điều này tương tự ngành công nghiệp máy tính thời định luật Moore: sản phẩm đơn lẻ ngày càng rẻ, nhưng quy mô thị trường tổng thể không ngừng mở rộng.

Địa chính trị (Geopolitics)

Kết nối (interconnect) thực sự quan trọng không?

Cực kỳ quan trọng.

Trong các cụm GPU lớn:

30%–50% thời gian huấn luyện dùng cho giao tiếp giữa các GPU

chứ không phải tính toán

Ví dụ:

Google TPUv7 Ironwood sử dụng cấu trúc liên kết 3D torus để kết nối 9216 chip

Nvidia NVL72 kết nối 72 GPU

Vì vậy mạng lưới kết nối là cực kỳ quan trọng đối với việc mở rộng quy mô AI.

Nếu một quốc gia có nhiều năng lượng hơn, liệu có thể đạt được AGI bằng quy trình sản xuất lạc hậu không?

Hiện tại có vẻ không thể.

Tất cả chip AI hàng đầu đều sử dụng quy trình 4nm hoặc 3nm:

Nvidia Blackwell

Google TPUv7

AWS Trainium3

Huawei Ascend 910C của Trung Quốc (SMIC 7nm) có tính cạnh tranh trong suy luận, nhưng trong huấn luyện cần nhiều chip hơn và nhiều năng lượng hơn. Chỉ đơn thuần tăng mức tiêu thụ năng lượng để bù đắp khoảng cách công nghệ, cuối cùng sẽ gặp phải giới hạn về chi phí kinh tế.

Sự kiện "Đài Loan" có khả năng xảy ra nhất là gì?

Khả năng nhất là phong tỏa eo biển Đài Loan.

Và căng thẳng đã leo thang:

Năm 2024: Trung Quốc tiến hành diễn tập "Liên hợp kiếm-2024B"

Năm 2025: "Sứ mệnh chính nghĩa 2025" huy động hơn 100 máy bay, 13 tàu chiến

27 tên lửa phóng từ Phúc Kiến, trong đó 10 quả rơi vào vùng tiếp giáp của Đài Loan

Đồng thời, Trung Quốc trong kế hoạch 5 năm 2026–2030 bắt đầu tách biệt cách diễn đạt "thống nhất hòa bình" và "thống nhất".

TSMC cũng đang bố trí trước: Arizona đang xây dựng 8 nhà máy sản xuất wafer, trong tương lai có thể đảm nhận 30% sản lượng chip tiên tiến.

Nhưng toàn bộ hệ thống vẫn đang ở trên một sự cân bằng cực kỳ mong manh.