Luận điểm về việc kiếm tiền từ AI của các công ty Công nghệ vốn hóa lớn (Megacap Tech) càng thêm rạn nứt: Những thắng lợi về sản phẩm của Meta xung đột với những thừa nhận về khâu thực thi trong toàn ngành

Câu chuyện về sự phân hóa đã sụp đổ thành một thực tế phức tạp hơn: Meta đang triển khai các API AI trả phí và chip tùy chỉnh để giảm bớt lo ngại về chi tiêu, nhưng Mark Zuckerberg (Zuckerberg) đồng thời thừa nhận rằng các mục tiêu về đại lý AI "chưa đạt được kết quả như mong đợi", trong khi việc tái cơ cấu 4.800 nhân sự của Microsoft (Microsoft) và các khoản phạt pháp lý của Alphabet (Alphabet) báo hiệu rủi ro thực thi mang tính hệ thống thay vì chỉ là những người thắng hay kẻ thua rõ ràng.

Những gì đã thay đổi

Kể từ bản cập nhật gần nhất vào ngày 9 tháng 7, luận điểm về việc kiếm tiền từ AI của các công ty công nghệ vốn hóa lớn đã gặp phải một mâu thuẫn then chốt: bằng chứng về cả sự tiến bộ thực sự của sản phẩm và sự thừa nhận đồng thời về thất bại trong khâu thực thi.

Sự tăng tốc sản phẩm của Meta: Meta đã ra mắt Muse Spark 1.1 API có thu phí với mức giá $1,25 cho mỗi triệu token đầu vào và $4,25 cho mỗi triệu token đầu ra, kèm theo $20 tín dụng miễn phí để bắt đầu, cạnh tranh trực tiếp với OpenAI và Anthropic. Một mặt khác, cổ phiếu của Meta đã phục hồi khi việc lập trình AI tác nhân (agentic AI coding) và chip tùy chỉnh giúp giảm bớt nỗi lo chi tiêu của nhà đầu tư. ARK Invest của Cathie Wood đã tăng tỷ trọng nắm giữ thêm hơn $20 triệu sau khi Muse Spark được phát hành, và Meta đã tiến gần hơn đến đường trung bình động 200 ngày sau khi ra mắt sản phẩm.

Lời thú nhận về khâu thực thi của Zuckerberg: Vào ngày 4 tháng 7, Zuckerberg tuyên bố rằng các mục tiêu tái cơ cấu AI của Meta "chưa đạt được kết quả như mong đợi", mâu thuẫn trực tiếp với luận điểm lạc quan xoay quanh chi phí vốn (capex) cho AI của Meta. Cổ phiếu đã giảm 5% sau lời thừa nhận này, và tính từ đầu năm đến ngày 2 tháng 7, Meta đã giảm 11,7%, tụt hậu so với mức tăng khoảng 9% của S&P 500 trong cùng kỳ.

Sự tái thiết cấu trúc của Microsoft: Microsoft đã thông báo cắt giảm 4.800 nhân sự (2,1% lực lượng lao động toàn cầu), với 3.200 vị trí bị loại bỏ từ Xbox và bốn studio được tách ra. Công ty cũng tuyên bố rằng một mảng kinh doanh của họ "không lành mạnh", báo hiệu một cuộc tái thiết lớn. Microsoft đã có tháng tồi tệ nhất trong hơn 25 năm vào tháng 6, giảm gần 20%—mức thực hiện kém nhất của công ty kể từ bong bóng dot-com.

Những rào cản về quy định và cạnh tranh của Alphabet: Tòa án Công lý Châu Âu đã giữ nguyên mức phạt chống độc quyền €4,1 tỷ ($4,71 tỷ) đối với Alphabet liên quan đến các thực hành Android. Một mặt khác, các nhà phân tích tại D.A. Davidson đã cảnh báo rằng việc cắt giảm chi phí AI ở cấp doanh nghiệp đang đẩy nhanh việc áp dụng các mô hình mã nguồn mở, một rào cản cấu trúc đối với doanh thu từ các mô hình đóng của Alphabet và Microsoft.

Sự giảm phát chi phí AI doanh nghiệp: Starbucks đã thông báo chuyển dịch $400 triệu chi tiêu phần mềm sang các công cụ AI nội bộ, nhằm giảm sự phụ thuộc vào các nhà cung cấp như Microsoft và IBM. Điều này cho thấy các doanh nghiệp đang nội bộ hóa các khả năng AI thay vì mua chúng dưới dạng dịch vụ, trực tiếp làm suy yếu luận điểm về sự tăng tốc doanh thu SaaS.

Tại sao điều này lại quan trọng

Việc ra mắt API của Meta không giải quyết được rủi ro thực thi. Mức giá Muse Spark 1.1 và mô hình tín dụng miễn phí phản chiếu chiến lược của OpenAI, nhưng việc ra mắt sản phẩm diễn ra sau khi Zuckerberg thừa nhận rằng các mục tiêu tái cơ cấu tác nhân AI đã không thành hiện thực. Điều này tạo ra một sự mâu thuẫn logic: nếu việc tái cơ cấu đã thất bại trong việc mang lại kết quả, thì nhà đầu tư nên đặt niềm tin vào đâu trong việc kiếm tiền từ một API mới? Sự phục hồi của cổ phiếu dựa trên tin tức sản phẩm cho thấy thị trường đang bỏ qua cảnh báo thực thi của Zuckerberg, đặt cược rằng bản thân API sẽ chứng minh được khả năng sinh lời cao hơn việc tái cơ cấu nội bộ. Tuy nhiên, đây là một vụ đặt cược vào sự phù hợp giữa sản phẩm và thị trường (product-market fit), chứ không phải vào luận điểm ban đầu rằng Meta là người chiến thắng rõ ràng trong việc kiếm tiền từ AI. Luận điểm này đòi hỏi Meta phải chứng minh rằng capex đang chuyển hóa thành sự tăng tốc doanh thu; thay vào đó, Meta hiện đang cạnh tranh trực tiếp với OpenAI và Anthropic về giá cả và tính năng—một động lực hàng hóa hóa (commoditization) gây áp lực lên biên lợi nhuận.

Việc tái thiết 4.800 nhân sự của Microsoft làm mất hiệu lực luận điểm "định giá thấp so với ngành". Luận điểm ban đầu mô tả Microsoft là "đang bị định giá thấp một cách trầm trọng so với lĩnh vực công nghệ" và đang hưởng lợi từ sự tăng tốc doanh thu do AI thúc đẩy. Việc cắt giảm nhân sự và tái thiết kinh doanh cho thấy các dòng kinh doanh truyền thống đang suy giảm nhanh hơn mức tăng trưởng doanh thu AI, buộc công ty phải tái cấu trúc. Tháng tồi tệ nhất trong 25 năm (giảm gần 20% vào tháng 6) phản ánh sự nghi ngờ của nhà đầu tư về việc liệu cuộc tái thiết có thành công hay không. Nếu tăng trưởng Azure AI không tăng tốc bất chấp capex, thì tuyên bố cốt lõi của luận điểm—rằng Microsoft đang bị định giá thấp—sẽ bị bác bỏ. Thị trường đang định giá rủi ro thực thi, chứ không phải sự định giá thấp.

Việc áp dụng mã nguồn mở là một rào cản doanh thu cấu trúc, không phải là áp lực giá tạm thời. Báo cáo của D.A. Davidson về việc cắt giảm chi phí doanh nghiệp đang đẩy nhanh việc áp dụng mã nguồn mở là một thông tin quan trọng vì nó chuyển đổi động lực cạnh tranh từ "các bên đương nhiệm có mô hình đóng nắm giữ quyền năng định giá" sang "các doanh nghiệp đang chuyển sang các lựa chọn thay thế miễn phí để giảm chi phí". Khoản chi $400 triệu cho AI nội bộ của Starbucks là một ví dụ cụ thể cho sự chuyển dịch này. Đối với Alphabet và Microsoft, điều này có nghĩa là ngay cả khi họ duy trì được thị phần theo khối lượng, doanh thu trên mỗi khách hàng sẽ giảm xuống khi các doanh nghiệp thương lượng giá thấp hơn hoặc chuyển sang mã nguồn mở. Luận điểm ban đầu giả định rằng việc kiếm tiền từ AI sẽ là một dòng doanh thu biên lợi nhuận cao, tăng trưởng cao; thay vào đó, nó đang trở thành một thị trường hàng hóa hóa, cạnh tranh khốc liệt về giá, nơi các bên đương nhiệm phải cạnh tranh về chi phí và khả năng tích hợp, chứ không phải về lợi thế độc quyền.

Khoản phạt €4,1 tỷ của Alphabet làm trầm trọng thêm gánh nặng pháp lý. Khoản phạt chống độc quyền không phải là mới (luận điểm đã cảnh báo rủi ro quy định), nhưng nó xác nhận rằng Alphabet đang đối mặt với áp lực pháp lý kéo dài, điều có thể hạn chế khả năng đóng gói các dịch vụ AI với tìm kiếm hoặc tận dụng lợi thế phân phối của mình. Kết hợp với sự cạnh tranh từ mã nguồn mở, Alphabet bị kẹp giữa các hạn chế về quy định và áp lực cạnh tranh—một động lực khiến luận điểm "người chiến thắng trong việc kiếm tiền từ AI" trở nên kém thuyết phục hơn.

Các nguồn đối lập và rủi ro

The các nguồn được đánh dấu là mâu thuẫn với luận điểm rất nhiều và quan trọng. Những mâu thuẫn đáng kể nhất là:

The rủi ro đối với luận điểm là thị trường đang định giá một cuộc khủng hoảng thực thi đồng bộ trên tất cả các tên tuổi công nghệ vốn hóa lớn, thay vì một sự phân hóa giữa người thắng và kẻ thua. Nếu điều này đúng, thì luận điểm ban đầu—rằng Meta được nâng cấp trong khi Microsoft bị định giá thấp—đã bị đảo ngược: cả hai hiện đang được định giá như những rủi ro thực thi, chứ không phải là những câu chuyện kiếm tiền khác biệt.

Những gì cần theo dõi

Báo cáo thu nhập tiếp theo của Meta và lộ trình sản phẩm tác nhân AI (tiếp tục theo dõi): Lời thừa nhận của Zuckerberg rằng sự tăng tốc của tác nhân AI "thực sự chưa tăng tốc" là một điểm xoay chuyển quan trọng. Cuộc họp báo cáo thu nhập tiếp theo sẽ tiết lộ liệu công ty có con đường đáng tin cậy để kiếm tiền từ các tác nhân AI hay không, hoặc liệu capex đang được triển khai mà không có ROI rõ ràng. Việc ra mắt Muse Spark API là một sản phẩm mới, nhưng nó không giải quyết được câu hỏi cốt lõi về thực thi liên quan đến các tác nhân.

Tăng trưởng doanh thu Azure AI của Microsoft trong báo cáo quý tới (tiếp tục theo dõi, mức độ khẩn cấp cao): Thông báo của công ty về việc tái thiết lớn và cắt giảm 4.800 nhân sự sẽ được theo sau bởi kết quả hàng quý cho thấy liệu sự sụt giảm của các mảng kinh doanh truyền thống có được bù đắp bởi doanh thu AI hay không. Nếu tăng trưởng Azure AI không tăng tốc bất chấp capex, luận điểm sẽ càng bị bác bỏ thêm. Tháng tồi tệ nhất trong 25 năm cho thấy thị trường đang hoài nghi; báo cáo thu nhập tiếp theo sẽ là một bài kiểm tra quan trọng.

Phản ứng của Alphabet đối với sự cạnh tranh mã nguồn mở và giá Google Cloud AI (tiếp tục theo dõi): Khi các doanh nghiệp chuyển sang các mô hình mã nguồn mở (theo D.A. Davidson), Alphabet có thể buộc phải hạ giá hoặc đóng gói các dịch vụ AI với tìm kiếm để duy trì thị phần. Bất kỳ sự nhượng bộ nào về giá cũng sẽ trực tiếp làm giảm giả định về doanh thu trên mỗi khách hàng vốn đã hỗ trợ luận điểm ban đầu. Hãy theo dõi các thông báo về các mức giá mới hoặc các gói sản phẩm kết hợp.

Các mô hình chi tiêu AI của doanh nghiệp và tỷ lệ áp dụng mã nguồn mở (tiếp tục theo dõi, mức độ khẩn cấp cao): Báo cáo của D.A. Davidson về việc áp dụng mã nguồn mở là một chỉ số dẫn dắt. Khoản chi AI nội bộ của Starbucks là một ví dụ cụ thể. Theo dõi xem liệu các doanh nghiệp khác có thông báo những sự chuyển dịch tương tự sang các công cụ AI nội bộ hoặc mã nguồn mở hay không, hoặc liệu Starbucks có phải là trường hợp ngoại lệ.

Kết quả pháp lý đối với Meta, Microsoft và Alphabet (tiếp tục theo dõi): Meta đối mặt với các vụ kiện về thực hành thiết kế gây nghiện, Alphabet đối mặt với việc thực thi chống độc quyền đang diễn ra (hiện bao gồm cả khoản phạt €4,1 tỷ), và việc tái thiết kinh doanh của Microsoft có thể kích hoạt sự giám sát pháp lý. Bất kỳ kết quả pháp lý bất lợi nào cũng sẽ gây thêm áp lực lên luận điểm. Hãy theo dõi các vụ kiện chống độc quyền mới hoặc các hành động pháp lý.

Sự áp dụng Muse Spark API của Meta và đóng góp doanh thu (mới): Việc ra mắt API là một phương tiện kiếm tiền cụ thể, nhưng nó đang ở giai đoạn đầu. Theo dõi xem liệu các nhà phát triển có áp dụng API này không, doanh thu trung bình trên mỗi nhà phát triển là bao nhiêu, và liệu Meta có thể bảo vệ mức giá trước OpenAI và Anthropic hay không. Điều này sẽ tiết lộ liệu việc ra mắt sản phẩm có chuyển hóa thành sự tăng tốc doanh thu mà luận điểm yêu cầu hay không.

Bối cảnh Arbora liên quan

Bản cập nhật này giao thoa với một số luận điểm liên quan:

  • Cơ sở hạ tầng AI và xây dựng trung tâm dữ liệu: Chu kỳ capex của công nghệ vốn hóa lớn đang tài trợ cho việc xây dựng trung tâm dữ liệu, nhưng xu hướng áp dụng mã nguồn mở cho thấy các doanh nghiệp có thể đang tự xây dựng cơ sở hạ tầng của riêng họ thay vì mua năng lực tính toán từ các nhà cung cấp đám mây lớn (hyperscalers). Điều này có thể làm giảm luận điểm về việc xây dựng cơ sở hạ tầng nếu các doanh nghiệp nội bộ hóa nhiều hơn trong ngăn xếp công nghệ.

  • Kiểm soát xuất khẩu mô hình AI và rủi ro tiếp cận AI chủ quyền: Khoản phạt chống độc quyền của Alphabet và áp lực pháp lý có thể tương tác với các biện pháp kiểm soát xuất khẩu để hạn chế hơn nữa thị trường tiềm năng của Alphabet cho các dịch vụ AI. Sự kết hợp giữa rủi ro pháp lý và địa chính trị là một rào cản cấu trúc đối với doanh thu AI quốc tế.

  • Sự xoay vòng phòng thủ sang nhóm cổ phiếu giá trị vốn hóa lớn và hàng tiêu dùng thiết yếu: Sự sụp đổ của luận điểm kiếm tiền từ AI của các công ty công nghệ vốn hóa lớn đang thúc đẩy sự xoay vòng sang các lĩnh vực phòng thủ. Tháng tồi tệ nhất trong 25 năm của Microsoft và việc Meta kém hiệu quả so với S&P 500 là nhất quán với sự xoay vòng này.

  • Sự gia tăng phát hành nợ trên thị trường vốn AI: Chu kỳ capex của công nghệ vốn hóa lớn đang được tài trợ bằng việc phát hành nợ, nhưng nếu luận điểm kiếm tiền đang sụp đổ, việc xây dựng dựa trên nợ có thể phải đối mặt với một cuộc thanh toán. Hãy theo dõi xem liệu việc phát hành nợ có chậm lại khi niềm tin của nhà đầu tư vào ROI của AI giảm xuống hay không.

Nguồn

Bài viết này là ghi chú nghiên cứu và không nên được hiểu là lời khuyên tài chính.