Báo cáo a16z: Neocloud tăng trưởng thần tốc nhưng đối mặt áp lực chi phí khổng lồ

Mỹ | Công nghệ | Ý kiến | Văn hóa | Biểu đồ

Đầu thế kỷ 20, Southern Pacific Railroad sở hữu quỹ đất dư thừa từ các khu vực đã giải phóng mặt bằng, kết nối nhiều thành phố và thị trấn trên khắp cả nước. Quyền sử dụng đất của đường sắt rộng hơn nhiều so với phần đường ray vật lý, để lại nhiều hành lang có thể xây dựng. Vì vậy, công ty đường sắt đã xây dựng một mạng lưới thông tin liên lạc dọc theo đường ray, được gọi là Southern Pacific Railroad Internal Networking Telephony, và bắt đầu thương mại hóa cho mục đích sử dụng rộng rãi hơn vào những năm 1970. Nhưng sau đó hai sự kiện đã xảy ra cùng lúc: tập đoàn độc quyền gọi đường dài chấm dứt và cáp quang trở nên khả thi về mặt thương mại. Các hành lang thông tin liên lạc được chuyển đổi mục đích sử dụng cho cáp quang, và mạng lưới này cuối cùng được biết đến với tên gọi Sprint, biến các tài sản đường sắt cũ thành xương sống của cuộc cách mạng viễn thông.

Đường sắt không phải là đơn vị duy nhất chuyển đổi mục đích sử dụng các mạng lưới vật lý của họ cho một công nghệ thương mại lớn hơn nhiều. Vào những năm 80, Williams Company đã chuyển đổi các đường ống dẫn khí đốt tự nhiên trống rỗng của mình thành các ống dẫn cáp quang và tạo ra WilTel, sau đó được bán lại và đổi tên thành WorldCom. Vào những năm 90, cáp đồng trục một chiều được xây dựng cho ngành truyền hình cáp đã trải qua một đợt nâng cấp lớn và tốn kém để trở thành cơ sở hạ tầng internet băng thông rộng cho người tiêu dùng của Comcast/Charter.

Tất cả những điều này dẫn chúng ta đến một nhóm doanh nghiệp khác đang nắm giữ cơ sở hạ tầng có sẵn, vốn đã được chuyển đổi mục đích và định giá lại một cách đáng kể để đáp ứng nhu cầu của một công nghệ mới nổi: neocloud (đám mây thế hệ mới). Nói một cách khái quát, các neocloud từng hoạt động trong lĩnh vực khai thác tiền điện tử vốn tiêu tốn nhiều năng lượng và sức mạnh tính toán, nhưng rồi, tất nhiên, AI đã xuất hiện. Đột nhiên, việc sở hữu quyền sử dụng năng lượng, cơ sở hạ tầng và bí quyết để xây dựng và quản lý nhu cầu tính toán cường độ cao (và trong trường hợp của CoreWeave, là rất nhiều GPU), đã trở thành một trong những cuộc chơi hấp dẫn nhất hiện nay:

Tất nhiên, đây không phải là sự so sánh tương đồng hoàn toàn, nhưng đối với ba công ty neocloud niêm yết công khai lớn nhất, tốc độ tăng trưởng doanh thu là một con số đáng kinh ngạc.

Chúng ta chỉ có thể ước tính giai đoạn đầu của doanh thu từ các hyperscaler (nhà cung cấp đám mây quy mô lớn), nhưng bạn có thể hiểu ý chính: các neocloud đang phát triển rất nhanh, với tốc độ nhanh hơn nhiều so với ba ông lớn dịch vụ đám mây khi họ mới bắt đầu.

Cần làm rõ rằng, các neocloud vẫn là những người chơi khá nhỏ trong vũ trụ bán sức mạnh tính toán rộng lớn hơn:

Họ cũng còn một chặng đường dài phía trước để đạt được quy mô tương đương với các hyperscaler:

Các hyperscaler tạo ra doanh thu mỗi quý lớn hơn gấp nhiều lần so với các neocloud, nhưng đồng thời, CoreWeave đã mất khoảng 25 quý để đạt được mức 2,6 tỷ USD tương tự như AWS đã tạo ra trong quý thứ 40 kể từ khi ra mắt. Một lần nữa, đây là những doanh nghiệp đang tăng trưởng rất nhanh.

Với tất cả sự tăng trưởng đó và tất cả những thuận lợi từ AI, bạn có thể nghĩ rằng các nhà đầu tư sẽ rất phấn khích, và ở một mức độ nào đó, họ đúng là như vậy, nhưng câu chuyện lại có nhiều sắc thái hơn:

Mặc dù mọi người đều có một tuần báo cáo thu nhập khá tốt, nhưng trong năm qua, cổ phiếu CoreWeave vẫn giảm khoảng 16% (và chỉ có Nebius là tiến gần đến mức đỉnh trước đó). Vì vậy, đây là một câu chuyện tốt, phần lớn là vậy, nhưng chắc chắn là ít tích cực hơn đối với neocloud lớn nhất trong nhóm.

Một phần lý do cho hiệu suất có phần trầm lắng gần đây là vì phần lớn sự tăng trưởng này có thể đã được phản ánh vào giá:

Hệ số giá trên doanh thu (Sales multiples) không phải là lựa chọn tốt nhất cho các doanh nghiệp thâm dụng vốn như neocloud, nhưng chúng hữu ích cho mục đích minh họa. Nebius và Applied Digital, dù nhỏ hơn nhưng tăng trưởng nhanh hơn, đang được giao dịch ở mức định giá cao hơn nhiều so với CoreWeave – công ty dù vẫn đang tăng trưởng gấp đôi nhưng không đạt mức tăng trưởng 400%-450% như những cái tên dẫn đầu.

Vấn đề thực sự, nếu có, không phải là tăng trưởng mà là khả năng sinh lời dài hạn. Các neocloud cần chip, năng lượng và cơ sở hạ tầng vật lý để phát triển, và điều đó không hề rẻ:

Chỉ lấy CoreWeave làm ví dụ, tăng trưởng doanh thu là đáng kể, vâng, nhưng chi phí vốn (Capex) thậm chí còn đáng kể hơn. Các chi phí khổng lồ khác bao gồm khấu hao chip, chiếm hơn một nửa doanh thu, và chi phí lãi vay ngày càng tăng đối với tất cả các khoản nợ đã được sử dụng để thúc đẩy quá trình xây dựng tốn kém này.

Charts không đưa ra quan điểm ủng hộ hay phản đối về sự thành công của các neocloud hay giá cổ phiếu hiện tại của họ. Ngoài việc mang tính thời sự, mục đích ở đây là các neocloud đại diện cho một mô hình thu nhỏ thú vị về sự giằng co của thị trường AI rộng lớn hơn: một mặt, các doanh nghiệp tăng trưởng nhanh trong lịch sử thuộc một ngành dọc đã phát triển lớn hơn nhiều so với bất kỳ ai nghĩ là có thể, và vẫn đang tiếp tục lớn hơn (tức là sức mạnh tính toán); trong khi mặt khác, đây là những doanh nghiệp tốn kém để xây dựng với chi phí cơ sở hạ tầng cố định khổng lồ (và đang khấu hao).

Hãy cùng kiểm tra nhanh những đường nét đang thay đổi của "saaspocalypse" (ngày tận thế của SaaS).

Một trong những kẻ thua cuộc lớn nhất trong đợt bán tháo phần mềm vừa qua đã có một tháng khá tốt:

Các doanh nghiệp phần mềm theo chiều ngang (horizontal software) đã đạt được kết quả tốt nhất trong quỹ ETF phần mềm IGV trong 30 ngày giao dịch vừa qua (mặc dù họ đã trả lại một phần lợi nhuận đó kể từ ngày dữ liệu này được thu thập).

Nhìn chung, hiệu suất cơ bản vẫn được duy trì, và Atlassian đặc biệt đã thách thức những kỳ vọng về sự sụp đổ do AI. Phần mềm năng suất này đã đạt được kết quả "vượt dự báo doanh thu và lợi nhuận", với mảng kinh doanh đám mây tăng trưởng 31% so với cùng kỳ năm ngoái (và lượng doanh thu tồn đọng tăng trưởng thậm chí còn nhiều hơn). Nhưng chìa khóa có lẽ là bằng chứng cho thấy AI đóng vai trò là chất xúc tác thay vì là lực cản. Công ty đã ghi nhận sự áp dụng rộng rãi của Rovo, trợ lý AI của Atlassian, và lưu ý rằng người dùng Rovo đang tăng chi tiêu với tốc độ gần gấp đôi so với người không sử dụng.

Tốt cho Atlassian, tốt cho Rovo, tốt cho SaaS theo chiều ngang. Tuy nhiên, thực tế vẫn là SaaS theo chiều ngang được định giá thấp hơn một chút so với các phần mềm khác:

Với một vài ngoại lệ, hệ số doanh thu kỳ hạn cho các công ty SaaS theo chiều ngang (bao gồm cả Atlassian) thường thấp hơn mức tương quan xu hướng giữa tăng trưởng và hệ số định giá.

Một lần nữa, đó là một tháng tương đối tốt, nhưng sẽ cần nhiều hơn một tháng để thuyết phục thị trường rằng "saaspocalypse" đã bị hủy bỏ.

Trừ khi, tất nhiên, phần mềm của bạn thuộc lĩnh vực an ninh mạng và khả năng quan sát (observability), trong trường hợp đó, không có "saaspocalypse" nào cả và chưa từng có:

Danh mục an ninh mạng tiếp tục bỏ xa các lĩnh vực khác trong IGV, trong trường hợp này, với AI là một yếu tố thuận lợi—giả định là AI đang làm gia tăng rủi ro cảm nhận về các mối đe dọa mạng, và không người mua nào muốn tự xây dựng giải pháp bằng cách "vibe-coding" (lập trình theo cảm tính).

Thời gian sẽ trả lời liệu luận điểm này có đúng hay không, nhưng hiện tại, khi nói đến các phần mềm hiện hữu, những thử thách và gian nan không hề diễn ra một cách bừa bãi: các nhà đầu tư rất nhạy bén với việc liệu AI có khả năng mang lại lợi ích hay gây hại, và họ đang cập nhật các giả định của mình với mỗi đợt dữ liệu mới (như lẽ ra họ phải làm).

Bối cảnh cho việc sử dụng mô hình, tiêu thụ token và quản lý chi tiêu token tiếp tục phát triển theo nhiều cách thú vị.

Lấy Databricks làm ví dụ. Thay vì cố gắng áp dụng cách tiếp cận "người thắng cuộc giành tất cả" cho câu hỏi "chúng ta nên sử dụng mô hình nào?" hay "mô hình nào là tốt nhất?", hoặc đơn giản là đưa cho các kỹ sư một ngân sách và nói "hãy làm những gì bạn muốn", Databricks đã nói "nếu chúng ta thiết kế một giải pháp định tuyến các tác vụ phù hợp đến các mô hình phù hợp thì sao?"

Tất nhiên họ không phải là đơn vị duy nhất, nhưng Databricks đã xây dựng một "Smart Router" (bộ định tuyến thông minh), và họ hài lòng với những gì mình thấy:

Rõ ràng, bộ định tuyến của Databricks đã có thể "giảm chi phí tác vụ trung bình một cách nhất quán hơn 30%" bằng cách sử dụng các mô hình mạnh hơn và đắt tiền hơn khi cần thiết, và sử dụng các mô hình ít mạnh hơn và rẻ hơn khi có thể.

Nhìn chung, thật khó để không coi việc theo đuổi một biên hiệu quả (efficient frontier) của chi tiêu token là một điều rất tốt. Điều đó có nghĩa là nhu cầu vẫn tiếp tục tăng, và các trường hợp sử dụng đang phát triển không chỉ ở mức hiệu suất cao nhất, mà còn cho cả các mô hình thấp hơn (vốn trong phiên bản đầu tiên của câu chuyện diệt vong, được cho là sẽ nhanh chóng trở nên lỗi thời).

Như chúng tôi đã lưu ý trước đây, việc hiệu quả đó làm tăng diện tích bề mặt của nhu cầu chính là động lực kiểu Jevons mà bạn muốn thấy:

Chỉ số cường độ giá token của Silicon Data cho thấy cường độ giá tổng thể đang giảm, đặc biệt là khi các mô hình mở rẻ hơn tăng thị phần trong một thị trường đang phát triển. Để nhắc lại một điểm về dữ liệu thường bị hiểu lầm này, các chỉ số đang đo lường cường độ chi phí của việc chi tiêu token, không phải giá trị đô la tuyệt đối—đó là sự kết hợp giữa số lượng token tiêu thụ và chi phí hỗn hợp của chúng, nghĩa là tổng giá trị đô la (và số lượng token tiêu thụ) vẫn có thể tăng, trong khi giá trên mỗi token lại giảm.

Tuy nhiên, chìa khóa là nhu cầu tổng thể vẫn tiếp tục tăng, và một biên hiệu quả về giá và lựa chọn mô hình sẽ chỉ giúp ích, đặc biệt là vì "nhu cầu AI" (và "việc áp dụng AI") không phải là một thứ duy nhất. Vẫn còn những khoảng cách lớn giữa người dùng chuyên nghiệp và những người còn lại, đó là một dấu hiệu khá tốt cho thấy "luôn sử dụng mô hình tốt nhất" có thể là cách tiếp cận tốt cho một số công ty, nhưng chắc chắn không phải cho tất cả—việc có các phương pháp thay thế đang nổi lên nhanh chóng để lựa chọn là một điều tốt về tổng thể.