Các gã khổng lồ công nghệ đang dần vượt qua cú sốc DeepSeek

Huyền Trần
Junior Analyst
DeepSeek gây chấn động ngành AI Mỹ, nhưng thị trường nhanh chóng phục hồi nhờ cam kết đầu tư mạnh vào hạ tầng AI. Nvidia, dù chịu tổn thất lớn, vẫn giữ lợi thế khi ngành chuyển từ đào tạo mô hình sang tối ưu hóa suy luận. Tuy nhiên, sự trỗi dậy của AI nguồn mở và áp lực thương mại hóa đang định hình một cuộc cạnh tranh khốc liệt hơn.

Chỉ mới tháng trước, DeepSeek của Trung Quốc khiến ngành AI Mỹ rung chuyển và làm chao đảo Phố Wall. Nhưng giờ đây, nếu lắng nghe các giám đốc điều hành và nhà đầu tư AI, có vẻ như mọi chuyện đã qua. Nvidia, công ty chịu ảnh hưởng nặng nề nhất, đã lấy lại hơn một nửa trong tổng số 630 tỷ USD vốn hóa sau khi bị thổi bay.
Sự phục hồi nhanh chóng này phần lớn nhờ vào cam kết của các tập đoàn công nghệ Mỹ rằng họ sẽ chi tiêu nhiều hơn cho hạ tầng AI trong năm nay. Tuy nhiên, điều này cũng đặt ra câu hỏi: Liệu đây có phải một sự thay đổi thực sự về triển vọng ngành, hay chỉ là chiến lược truyền thông để trấn an thị trường?
Trước đây, lý do để đặt cược vào Nvidia xuất phát từ những dự đoán như của Dario Amodei, CEO Anthropic. Chỉ sáu tháng trước, ông từng khẳng định chi phí đào tạo một mô hình ngôn ngữ tiên tiến có thể sớm chạm mốc 100 tỷ USD. Giờ đây, dù vẫn dự báo nhu cầu chip AI sẽ bùng nổ, Amodei cho rằng nguyên nhân không còn nằm ở chi phí đào tạo, mà ở nhu cầu xử lý những tác vụ phức tạp hơn như lập luận và suy luận.
Điều này khiến các nhà đầu tư rơi vào trạng thái bối rối, khi viễn cảnh bùng nổ AI ngày càng trở nên khó đoán.
Bước đột phá của DeepSeek làm dấy lên lo ngại rằng ngay cả những mô hình ngôn ngữ tiên tiến nhất cũng có thể sớm trở thành hàng hóa phổ thông. Điều này lại xảy ra đúng vào lúc giới công nghệ đối mặt với một thách thức lớn: Đổ thêm tài nguyên tính toán không còn tạo ra những bước tiến vượt bậc như trước.
CEO OpenAI, Sam Altman, đã phản ứng bằng một động thái chiến lược. Trong một bài đăng trên X tuần này, ông tuyên bố OpenAI sẽ không còn tung ra các mô hình ngôn ngữ lớn dưới dạng sản phẩm riêng lẻ. Thay vào đó, chúng sẽ được tích hợp với các công nghệ khác, chẳng hạn như khả năng lập luận để tạo ra những hệ thống toàn diện hơn. Theo Altman, AI sẽ không còn chỉ là một công cụ rời rạc mà sẽ “tự vận hành” theo bất kỳ yêu cầu nào từ người dùng.
Ngành AI trước bước ngoặt: Thích ứng với cú sốc DeepSeek
Chiến lược dịch chuyển “lên tầng cao hơn” bằng cách xây dựng các công nghệ giá trị gia tăng dựa trên nền tảng sản phẩm cũ khi các công nghệ mới dần trở thành hàng hóa phổ biến, từ lâu đã là cách các công ty công nghệ bảo vệ giá cả và biên lợi nhuận. Khi chi phí linh kiện từng mang lại lợi nhuận cao giảm mạnh, điều đó không hẳn là bất lợi mà còn thúc đẩy tốc độ phổ cập công nghệ.
Việc tích hợp các công nghệ AI theo hướng này sẽ tái định hình toàn bộ ngành. Một tác động rõ rệt là khi các công ty như OpenAI phát triển những hệ thống AI toàn diện hơn, phân khúc thị trường thấp hơn sẽ mở ra cơ hội cho các đối thủ như DeepSeek.
Những công ty muốn tự phát triển ứng dụng AI sẽ tìm đến các mô hình ngôn ngữ lớn như Llama của Meta hay R1 của – những công nghệ phát hành dưới dạng nguồn mở với chi phí thấp hơn đáng kể. Điều này có thể mở đường cho nhiều công ty tham gia cuộc đua AI. Tuy nhiên, theo cựu CEO Google Eric Schmidt, xu hướng này cũng tiềm ẩn rủi ro địa chính trị, khi DeepSeek có thể vươn lên trở thành nền tảng AI quan trọng trên toàn cầu, tạo ra thách thức lớn đối với phương Tây.
Bên cạnh đó, các nhà cung cấp hạ tầng AI cũng phải nhanh chóng điều chỉnh chiến lược sản phẩm và kinh doanh. Dòng vốn đầu tư sẽ không còn đổ dồn vào các cụm siêu chip chuyên phục vụ đào tạo mô hình.
Nvidia – công ty hưởng lợi lớn nhất từ cơn sốt đào tạo AI – hiện vẫn sở hữu danh mục chip AI đa dạng nhất. Hãng đang nỗ lực tối ưu hóa sản phẩm để đáp ứng nhiều loại tác vụ khác nhau khi thị trường dịch chuyển. Nhưng khi AI vượt khỏi giai đoạn tập trung vào đào tạo mô hình, thị trường sẽ phân mảnh hơn và cạnh tranh giữa các nhà cung cấp công nghệ sẽ trở nên khốc liệt hơn.
Cuối cùng, sự bùng nổ AI trong tương lai sẽ không chỉ dựa vào các khoản đầu tư khổng lồ vào hạ tầng và mô hình, mà còn phụ thuộc vào mức độ ứng dụng thực tế. Phần lớn sức mạnh tính toán phục vụ AI suy luận là chi phí biến đổi, phát sinh theo nhu cầu sử dụng thay vì khoản đầu tư cố định như đào tạo mô hình. Vì thế, các công ty AI buộc phải chứng minh rằng họ có thể mang lại giá trị thực sự cho khách hàng.
Tất cả những áp lực này vốn đã tồn tại trong một ngành luôn chịu sức ép thương mại hóa nhanh chóng. Nhưng cú sốc DeepSeek đã đẩy tốc độ thay đổi lên một tầm cao mới.
Financial Times