Cơn sốt AI: Lợi nhuận chảy về đâu, chi phí đổ lên ai?

Trong vài năm qua, AI giống như một cơn sóng lớn đưa nhóm cổ phiếu công nghệ Mỹ tăng mạnh. Nvidia nhanh chóng trở thành doanh nghiệp có vốn hóa lớn nhất nước Mỹ. Microsoft, Meta, Amazon và Alphabet cũng chứng kiến giá cổ phiếu tăng mạnh nhờ kỳ vọng vào AI. Trong khi đó, OpenAI và Anthropic liên tiếp huy động được những khoản vốn khổng lồ với tham vọng đạt mức định giá hàng nghìn tỷ USD.

Tuy nhiên, ở thời điểm hiện tại, nhóm doanh nghiệp hưởng lợi lớn nhất từ làn sóng AI có thể lại là những cái tên ít được nhắc đến hơn nhiều: các nhà sản xuất chip nhớ.

Điều này không xuất phát từ việc họ sở hữu mô hình AI tiên tiến nhất hay thiết kế những con chip mạnh nhất. Lợi thế của họ đến từ việc nắm giữ một “điểm nghẽn” của toàn bộ chuỗi cung ứng AI.

Quyền lực đến từ một linh kiện khan hiếm

Để huấn luyện và vận hành các mô hình AI, doanh nghiệp cần những GPU hiệu năng cao như của Nvidia. Tuy nhiên, GPU chỉ phát huy hết sức mạnh khi kết hợp với bộ nhớ băng thông cao (HBM).

Nhu cầu dành cho HBM tăng bùng nổ cùng làn sóng AI, nhưng nguồn cung lại không thể mở rộng với tốc độ tương ứng. Việc xây dựng nhà máy mới và tăng công suất sản xuất mất nhiều năm, trong khi thị trường hiện chỉ có ba nhà cung cấp quy mô lớn là Micron, Samsung và SK Hynix.

Điều đó khiến HBM trở thành một trong những nút thắt lớn nhất của chuỗi cung ứng AI. Khi toàn ngành đều cần cùng một loại linh kiện nhưng chỉ có số ít doanh nghiệp đủ năng lực sản xuất, quyền định giá sẽ nghiêng về phía người bán.

Kết quả kinh doanh gần nhất của Micron phản ánh khá rõ sự thay đổi trên. Trong quý kết thúc ngày 28/5, giá bán chip DRAM của công ty tăng hơn 60% so với quý trước, trong khi sản lượng xuất xưởng chỉ tăng chưa tới 6%. Giá bộ nhớ NAND - dòng chip cũng được sử dụng trong các trung tâm dữ liệu - còn tăng hơn 80%.

Điều đó cho thấy lợi nhuận của Micron không chủ yếu đến từ việc bán được nhiều chip hơn, mà từ khả năng bán cùng một sản phẩm với mức giá cao hơn đáng kể. Khi nguồn cung khan hiếm, khách hàng gần như không có nhiều lựa chọn ngoài việc chấp nhận mức giá mới.

Thị trường chứng khoán cũng bắt đầu phản ánh vị thế khác biệt giữa các nhà sản xuất chip nhớ và các khách hàng lớn của họ.

Trong giai đoạn tháng 5 - tháng 6, cổ phiếu Micron bật tăng 123%. Trong khi đó,  Meta, Microsoft,  Amazon, Alphabet (hạng A) lần lượt giảm 9,4%,6,7%, 5,2% và 5,3%.

Khi chip nhớ tăng giá, cả hệ sinh thái AI đều chịu áp lực

Nvidia vẫn là công ty bán những bộ xử lý quan trọng nhất cho cuộc đua AI và tiếp tục ghi nhận lợi nhuận cao. Tuy nhiên, mỗi lần giá HBM tăng, chi phí sản xuất GPU cũng tăng theo.

Nvidia vẫn có thể bù đắp một phần áp lực này bằng cách tăng giá GPU. Điều đó đồng nghĩa với các doanh nghiệp phát triển AI lại phải chịu áp lực chi phí phần cứng từ cả hai phía - GPU và chip nhớ.

Điều đó đặc biệt đúng với các công ty như OpenAI hay Anthropic. Khác với Nvidia, họ không bán phần cứng mà chủ yếu cung cấp dịch vụ. Trong bối cảnh cạnh tranh ngày càng gay gắt, việc tăng giá quá mạnh có thể khiến người dùng chuyển sang đối thủ. Vì vậy, phần lớn chi phí hạ tầng gia tăng hiện vẫn đang được chính các công ty này hấp thụ.

Theo các tài liệu tài chính được Financial Times xác thực, OpenAI lỗ khoảng 39 tỷ USD trong năm 2025. Anthropic cũng chưa từng ghi nhận một quý có lãi và chỉ kỳ vọng sẽ đạt được thành tích này trong quý II/2026.

Áp lực này còn lớn hơn khi tốc độ phổ cập AI đang vượt xa tốc độ tạo doanh thu. Theo Menlo Ventures, khoảng 1,8 tỷ người trên thế giới hiện sử dụng các công cụ AI dưới nhiều hình thức khác nhau, nhưng chỉ khoảng 3% trả tiền cho các gói dịch vụ cao cấp.

Ngay cả ChatGPT - một trong những nền tảng phổ biến nhất - cũng chỉ chuyển đổi được khoảng 5% người dùng thành thuê bao trả phí.

Nói cách khác, trong khi các nhà sản xuất chip nhớ có thể chuyển phần lớn chi phí sang khách hàng thông qua giá bán cao hơn, nhiều công ty phát triển AI lại đang làm điều ngược lại: Tự hấp thụ chi phí để giữ chân người dùng và mở rộng thị phần.

Đến lượt khách hàng phải siết chặt chi tiêu

Cho đến nay, phần lớn chi phí gia tăng trong hệ sinh thái AI vẫn đang được các công ty phát triển mô hình như OpenAI và Anthropic hấp thụ. Tuy nhiên, điều đó không có nghĩa khách hàng của họ hoàn toàn miễn nhiễm với áp lực chi phí.

Khi AI được triển khai trên quy mô ngày càng lớn, hóa đơn dành cho các công cụ AI cũng tăng nhanh hơn nhiều so với kỳ vọng ban đầu. Thay vì khuyến khích nhân viên sử dụng AI không giới hạn như một năm trước, nhiều doanh nghiệp giờ đây bắt đầu coi đây là một khoản chi cần được kiểm soát chặt.

Uber là một ví dụ điển hình. Giám đốc Công nghệ Praveen Neppalli Naga cho biết công ty đã sử dụng hết toàn bộ ngân sách AI của cả năm trong vòng  4 tháng, sau khi khuyến khích các kỹ tăng cường sử dụng các công cụ như Claude Code và Cursor. Sau đó, Uber buộc phải áp mức trần 1.500 USD mỗi nhân viên mỗi tháng cho các công cụ AI.

Xu hướng này không chỉ diễn ra tại Uber. Theo tờ Economist, có doanh nghiệp cho biết họ đã chi tới 500 triệu USD cho các tác vụ AI chỉ trong một tháng. Lãnh đạo phụ trách công nghệ tại Meta Platforms, Microsoft, Salesforce, DoorDash và nhiều công ty khác cũng cho biết họ đang siết chặt việc quản lý sử dụng AI, từ yêu cầu chứng minh hiệu quả đầu tư đến hạn chế quyền truy cập đối với một số công cụ.

Dữ liệu của công ty fintech Ramp cho thấy chi tiêu cho AI của các doanh nghiệp đã tăng khoảng 13 lần trong một năm. Trong nhóm 1% doanh nghiệp chi tiêu nhiều nhất, mức chi trung bình hiện vào khoảng 7.450 USD mỗi nhân viên một tháng.

Điều đáng chú ý là hiệu quả kinh tế vẫn chưa theo kịp tốc độ tăng chi phí. EntelligenceAI tổng hợp dữ liệu từ hơn 2.000 doanh nghiệp sử dụng các công cụ lập trình AI tiên tiến và phát hiện chỉ khoảng 18% chi phí dành cho token được chuyển hóa thành các sản phẩm phần mềm thực tế đến tay người dùng.

Nói cách khác, phần lớn khoản chi hiện nay vẫn đang được dành cho thử nghiệm, thay vì tạo ra giá trị kinh doanh tương xứng.

Diễn biến này cho thấy áp lực chi phí đang dần lan xuống các tầng dưới của hệ sinh thái AI. Nếu các nhà sản xuất chip nhớ là bên có thể tăng giá nhờ nắm giữ nguồn cung khan hiếm, thì các công ty phát triển AI đang phải tìm cách cân bằng giữa tăng trưởng và lợi nhuận, còn khách hàng doanh nghiệp ngày càng phải cân nhắc kỹ hơn về hiệu quả của từng USD chi cho AI.

Tạm thời, nhiều công ty phát triển mô hình AI có thể vẫn tiếp tục chấp nhận thua lỗ để mở rộng thị phần. Nhưng về dài hạn, họ rất khó có thể hấp thụ toàn bộ phần chi phí gia tăng trong chuỗi cung ứng.

Dần dần, áp lực sẽ được chuyển tiếp xuống khách hàng thông qua mức giá dịch vụ cao hơn. Nếu điều đó xảy ra, các nhà sản xuất chip nhớ sẽ vẫn là nhóm hưởng lợi đầu tiên từ mỗi đồng chi tiêu mới cho AI, trong khi phần còn lại của hệ sinh thái sẽ phải chia sẻ gánh nặng chi phí.