Cựu nhân viên OpenAI cảnh báo: Hãy bán cổ phiếu ngay trước khi quá muộn!

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400">

01/08/2026 13:02:49 Nguồn: QbitAI

Bi quan về định giá của các phòng thí nghiệm tiên phong

Có cơ hội rút tiền mặt thì hãy rút ngay!

Một nhân viên vừa rời OpenAI, người đang nắm giữ số cổ phần trị giá 700.000 USD, đã không ngủ để lên mạng nhắn nhủ các đồng nghiệp cũ.

Chứng kiến định giá của OpenAI liên tục tăng cao, tại sao anh ta lại khuyên mọi người nên sớm "chốt lời"?

Thực tế, bản thân anh ta khá bi quan về định giá của các phòng thí nghiệm AI tiên phong.

Theo góc nhìn của anh, định giá của các phòng thí nghiệm AI hiện nay đã được xây dựng dựa trên những kỳ vọng cực kỳ lạc quan. Nếu thị trường bắt đầu định giá lại, thì:

Khả năng tăng gấp đôi là không cao, nhưng một khi thị trường trở nên lý trí, khả năng bị "chia đôi" giá trị là rất lớn.

Trùng hợp thay, ngay trước ngày anh đăng bài trên X (Twitter), cổ phiếu công nghệ Mỹ vừa trải qua một đợt điều chỉnh hàng loạt.

Chỉ số Nasdaq 100 rơi vào vùng điều chỉnh kỹ thuật, Meta giảm hơn 10% trong một ngày, Google giảm lũy kế hơn 8% trong một tuần...

Đừng đợi IPO nữa

Andrew Ho gia nhập đội ngũ kỹ thuật của OpenAI vào cuối năm 2025 và chọn rời đi để khởi nghiệp sau khoảng 8 tháng làm việc.

Vừa rời đi, anh đã ngay lập tức nhắn nhủ các đồng nghiệp cũ:

Ai có thể tham gia đợt mua lại cổ phần (tender offer) thì hãy nhanh chóng lấy tiền về, đừng đợi IPO nữa.

Theo Andrew Ho, sự khác biệt thực sự nằm ở chỗ logic định giá trước và sau khi lên sàn hoàn toàn khác nhau.

Thị trường tư nhân thích kể chuyện, nhà đầu tư sẵn sàng chi tiền cho giấc mơ AGI xa vời, có thể chấp nhận việc doanh nghiệp thua lỗ triền miên, tất cả đều dựa vào những kỳ vọng lạc quan để đẩy giá trị lên cao;

Nhưng một khi đã lên sàn, thị trường thứ cấp chỉ công nhận dòng tiền, lợi nhuận và sự tăng trưởng thực tế, họ không còn đủ kiên nhẫn để trả tiền cho những câu chuyện viễn tưởng dài hạn.

Nhìn từ góc độ thực tế hơn, ngay cả khi công ty IPO thành công, cổ phiếu trong tay nhân viên thường vẫn phải trải qua vài tháng thời gian khóa (lock-up period) mới có thể giao dịch.

Hơn nữa, khi thời gian khóa kết thúc, một lượng lớn nhân viên tập trung bán cổ phiếu, thị trường thường sẽ phải đối mặt với một đợt áp lực bán tháo mới.

Và chính Andrew Ho là người đang nắm giữ khoảng 700.000 USD cổ phần nhưng tạm thời chưa thể quy đổi thành tiền mặt.

Tháng 10 năm ngoái, OpenAI đã hoàn tất đợt mua lại cổ phần nhân viên trị giá khoảng 6,6 tỷ USD, với hơn 600 nhân viên tham gia, nhiều người trong số đó đã trở thành triệu phú chỉ sau một đêm.

Trong đợt mua lại cổ phần nhân viên lập kỷ lục đó, con số 700.000 USD này không phải là con số nổi bật nhất.

Nhưng nhìn ở một góc độ khác, một nghiên cứu viên chỉ làm việc tại OpenAI trong 8 tháng mà giá trị cổ phần trên sổ sách đã đạt khoảng 700.000 USD, điều này phản ánh rằng dưới hệ thống định giá hiện nay, giá trị cổ phần mà nhân viên OpenAI nắm giữ đã rất đáng kể.

Và loại cổ phần giá trị cao này, tự thân nó cũng là hình ảnh thu nhỏ của mức định giá cao trong ngành AI hiện nay.

Tuy nhiên, theo Andrew Ho, mức định giá cao này không đồng nghĩa với độ chắc chắn cao.

Bi quan về định giá của các phòng thí nghiệm tiên phong

Khuyên mọi người rút tiền chỉ là bề nổi, điều mà Andrew Ho thực sự lo ngại chính là logic định giá của toàn bộ đường đua các mô hình lớn (LLM) hàng đầu.

Có người cho rằng, biên lợi nhuận gộp của mảng kinh doanh mô hình lớn rất cao, nên mức định giá 1.000 tỷ USD không phải là không thể.

Andrew Ho đã làm một phép tính đơn giản:

Giả sử một phòng thí nghiệm AI có thể duy trì biên lợi nhuận gộp 80% trong dài hạn, đồng thời thị trường vốn sẵn sàng trả hệ số P/E là 20 lần, thì để hỗ trợ mức vốn hóa 1.000 tỷ USD, công ty cần tạo ra doanh thu khoảng 100 đến 200 tỷ USD mỗi năm.

Nhưng thực tế rõ ràng không phải như vậy, các phòng thí nghiệm AI không đơn thuần là một công ty phần mềm chỉ cung cấp dịch vụ suy luận (inference).

Để duy trì vị thế dẫn đầu, họ phải liên tục đổ tiền vào việc huấn luyện các thế hệ mô hình tiếp theo.

Hơn nữa, khoản đầu tư này gần như không có nút tạm dừng, bởi vì chỉ cần người dẫn đầu dừng lại, các đối thủ phía sau sẽ nhanh chóng đuổi kịp.

Hôm nay là OpenAI dẫn đầu, ngày mai có thể là Anthropic;

Và ở phía bên kia, các mô hình mã nguồn mở với chi phí ngày càng thấp cũng liên tục ép giá API trên toàn thị trường.

Đây chính là cuộc đua "Nữ hoàng đỏ" (Red Queen race) mà giới AI không thể thoát khỏi. Dốc toàn lực vào sức mạnh tính toán, dữ liệu và mở rộng đội ngũ để lặp lại mô hình, không phải để bỏ xa đối thủ, mà chỉ là để cố gắng giữ vững thị phần của chính mình.

Mô hình mạnh lên thực sự có thể kéo doanh thu tăng, nhưng chi phí huấn luyện cho thế hệ mô hình tiếp theo còn tăng nhanh hơn, người dẫn đầu ngược lại phải gánh chịu áp lực tài chính nặng nề nhất.