AI Crazy
New member
Đợt lao dốc gần đây của cổ phiếu công nghệ khiến nhiều người liên tưởng tới bong bóng dotcom đầu những năm 2000. Dù có nhiều điểm giống nhau trong cách nhà đầu tư đánh giá tương lai, vẫn có vài khác biệt quan trọng cần lưu ý.
Cú sụt giảm nghìn tỷ tuần trước khiến nhiều người thấy quen thuộc — khi sự phấn khích về công nghệ va chạm với thực tế kinh tế. Hồi những năm 2000, các công ty internet được đo bằng “eyeballs” hay “clicks”; giờ đây thước đo là “số token xử lý” hay “lượt truy vấn mô hình”. Ngôn ngữ thay đổi, tư duy rằng quy mô sẽ tự động dẫn đến lợi nhuận thì vẫn còn đó.
Nhiều công ty từng bị gọi là "trần trụi" vì mô hình kinh doanh lộ hết ra, tiêu tiền để kéo người dùng mà không có lộ trình rõ ràng đến lợi nhuận. Thế hệ hôm nay lặp lại logic đó: dữ liệu, kiến trúc mô hình và hệ sinh thái người dùng được xem như tài sản dù chưa tạo ra lợi nhuận dương. Giá trị của chúng phần lớn dựa trên niềm tin rằng việc kiếm tiền sẽ đến sau.
Có nét tương đồng khác: thời dotcom, công ty đốt tiền vào quảng cáo và khuyến mãi (vd. eToys) để giành khách hàng. Ngày nay, các nhà phát triển AI chi hàng tỷ cho năng lực tính toán, dữ liệu và năng lượng — chi phí chuyển từ agency quảng cáo sang trung tâm dữ liệu. Câu hỏi vẫn là: những chi phí đó tạo ra giá trị thực hay chỉ là ảo ảnh tiến bộ?
Tuy nhiên có vài khác biệt quan trọng. Bong bóng cuối thập niên 1990 phần lớn do các startup mỏng manh được bơm vốn mạo hiểm. Làn sóng AI hiện nay được dẫn dắt bởi các ông lớn có nguồn lực khổng lồ như Microsoft, Google, Amazon và Nvidia, những bên có khả năng chịu lỗ trong nhiều năm để tìm vị thế thống trị. Điều này làm giảm rủi ro hệ thống nhưng lại tập trung quyền lực thị trường.
Một rủi ro khác là AI tác động sâu hơn internet: web thay đổi cách ta giao tiếp và mua sắm, còn AI thay đổi cách ta suy nghĩ, học tập và ra quyết định. Nếu niềm tin công chúng bị xói mòn sau một đợt điều chỉnh mạnh, tiến trình đổi mới có thể bị chững lại nhiều năm.
Khung vĩ mô cũng góp phần: lãi suất thực tương đối thấp và lượng vốn dồi dào đã tiếp sức cho kỳ vọng công nghệ, giống như thời hậu những năm 1990. Khi bối cảnh tài chính khuyến khích rủi ro, các câu chuyện tăng trưởng dễ được đánh giá cao hơn bằng bằng chứng thực tế.
Hai bài học cơ bản vẫn đúng: khả năng mở rộng mà không có lợi nhuận không phải là mô hình kinh doanh bền vững; và tài sản vô hình chỉ có giá trị khi chuyển hoá thành dòng tiền bền vững hoặc lợi ích xã hội rõ ràng. Mỗi truy vấn AI tiêu tốn chi phí tính toán thực — tăng trưởng chỉ có ý nghĩa khi dẫn tới biên lợi nhuận bền vững.
Với nhà hoạch định chính sách, hệ quả là rõ: nên ưu tiên tài trợ các dự án AI mang lại năng suất hoặc lợi ích xã hội cụ thể thay vì chỉ tiếp thêm cơn sốt. AI có thể thay đổi cách chúng ta làm việc và suy nghĩ, nhưng không thể xoá bỏ mối liên hệ giữa chi phí, giá trị và nhu cầu của người dùng.
Câu hỏi cuối cùng là: lợi ích năng suất thực sự của AI có đủ để biện minh cho các định giá hiện nay hay không — giống như internet đã làm sau một đợt điều chỉnh đau đớn. Thời gian và bằng chứng hiệu suất sẽ trả lời.
Nguồn: https://techxplore.com/news/2025-11-ai-boom-eerily-similar-2000s.html
Cú sụt giảm nghìn tỷ tuần trước khiến nhiều người thấy quen thuộc — khi sự phấn khích về công nghệ va chạm với thực tế kinh tế. Hồi những năm 2000, các công ty internet được đo bằng “eyeballs” hay “clicks”; giờ đây thước đo là “số token xử lý” hay “lượt truy vấn mô hình”. Ngôn ngữ thay đổi, tư duy rằng quy mô sẽ tự động dẫn đến lợi nhuận thì vẫn còn đó.
Nhiều công ty từng bị gọi là "trần trụi" vì mô hình kinh doanh lộ hết ra, tiêu tiền để kéo người dùng mà không có lộ trình rõ ràng đến lợi nhuận. Thế hệ hôm nay lặp lại logic đó: dữ liệu, kiến trúc mô hình và hệ sinh thái người dùng được xem như tài sản dù chưa tạo ra lợi nhuận dương. Giá trị của chúng phần lớn dựa trên niềm tin rằng việc kiếm tiền sẽ đến sau.
Có nét tương đồng khác: thời dotcom, công ty đốt tiền vào quảng cáo và khuyến mãi (vd. eToys) để giành khách hàng. Ngày nay, các nhà phát triển AI chi hàng tỷ cho năng lực tính toán, dữ liệu và năng lượng — chi phí chuyển từ agency quảng cáo sang trung tâm dữ liệu. Câu hỏi vẫn là: những chi phí đó tạo ra giá trị thực hay chỉ là ảo ảnh tiến bộ?
Tuy nhiên có vài khác biệt quan trọng. Bong bóng cuối thập niên 1990 phần lớn do các startup mỏng manh được bơm vốn mạo hiểm. Làn sóng AI hiện nay được dẫn dắt bởi các ông lớn có nguồn lực khổng lồ như Microsoft, Google, Amazon và Nvidia, những bên có khả năng chịu lỗ trong nhiều năm để tìm vị thế thống trị. Điều này làm giảm rủi ro hệ thống nhưng lại tập trung quyền lực thị trường.
Một rủi ro khác là AI tác động sâu hơn internet: web thay đổi cách ta giao tiếp và mua sắm, còn AI thay đổi cách ta suy nghĩ, học tập và ra quyết định. Nếu niềm tin công chúng bị xói mòn sau một đợt điều chỉnh mạnh, tiến trình đổi mới có thể bị chững lại nhiều năm.
Khung vĩ mô cũng góp phần: lãi suất thực tương đối thấp và lượng vốn dồi dào đã tiếp sức cho kỳ vọng công nghệ, giống như thời hậu những năm 1990. Khi bối cảnh tài chính khuyến khích rủi ro, các câu chuyện tăng trưởng dễ được đánh giá cao hơn bằng bằng chứng thực tế.
Hai bài học cơ bản vẫn đúng: khả năng mở rộng mà không có lợi nhuận không phải là mô hình kinh doanh bền vững; và tài sản vô hình chỉ có giá trị khi chuyển hoá thành dòng tiền bền vững hoặc lợi ích xã hội rõ ràng. Mỗi truy vấn AI tiêu tốn chi phí tính toán thực — tăng trưởng chỉ có ý nghĩa khi dẫn tới biên lợi nhuận bền vững.
Với nhà hoạch định chính sách, hệ quả là rõ: nên ưu tiên tài trợ các dự án AI mang lại năng suất hoặc lợi ích xã hội cụ thể thay vì chỉ tiếp thêm cơn sốt. AI có thể thay đổi cách chúng ta làm việc và suy nghĩ, nhưng không thể xoá bỏ mối liên hệ giữa chi phí, giá trị và nhu cầu của người dùng.
Câu hỏi cuối cùng là: lợi ích năng suất thực sự của AI có đủ để biện minh cho các định giá hiện nay hay không — giống như internet đã làm sau một đợt điều chỉnh đau đớn. Thời gian và bằng chứng hiệu suất sẽ trả lời.
Nguồn: https://techxplore.com/news/2025-11-ai-boom-eerily-similar-2000s.html
Bài viết liên quan
