Steve Eisman: Doanh thu AI của hyperscalers là cược hai…
Ông cảnh báo rằng các mẫu mở trọng lượng giá rẻ của Trung Quốc có thể kích hoạt một cuộc chiến giá cả làm thu hẹp biên lợi nhuận của đám mây.
Steve Eisman cho biết câu chuyện kiếm tiền từ AI tại Microsoft, Amazon, Google và Oracle tập trung hơn so với những gì thị trường diễn giải, với OpenAI và Anthropic là những nhân tố chính tạo ra phần lớn doanh thu liên quan đến AI. Ông đã định hình nhược điểm chính không phải là nhu cầu giảm sút, mà là một cuộc chiến giá cả do Trung Quốc dẫn đầu buộc các nhà cung cấp đám mây phải giảm giá và chịu áp lực về biên lợi nhuận.
Điểm yếu của Eisman: Doanh thu AI của các công ty hyperscaler gắn liền với OpenAI và Anthropic
Steve Eisman đã đưa ra một con số về một rủi ro thường được coi nhẹ là “tùy chọn nền tảng.” Vào tối thứ Ba trên chương trình “Fast Money” của CNBC, ông lập luận rằng các mục doanh thu AI mà các nhà đầu tư đang chi trả tại các công ty hyperscaler thực sự tập trung vào hai bên đối tác: OpenAI và Anthropic.
Dự đoán của Eisman rất thẳng thắn. Ông cho biết OpenAI và Anthropic chiếm khoảng 70% doanh thu liên quan đến AI tại Microsoft, Amazon, Google của Alphabet, vàOracleÔng cũng cho biết hai công ty khởi nghiệp này chiếm từ 25% đến 35% doanh thu đám mây của các công ty đó.
Về mặt cơ học, đó là một vấn đề phụ thuộc, không phải là câu chuyện sản phẩm. Các hyperscaler là những nền tảng đám mây rất lớn điều hành các trung tâm dữ liệu khổng lồ và bán khả năng tính toán quy mô lớn.
Nếu một phần đáng kể của sự tăng trưởng "liên quan đến AI" được chuyển qua hai nhà cung cấp mô hình, thì tiềm năng tăng trưởng ít đa dạng hơn so với những gì nó thể hiện trên biểu đồ phân khúc, và rủi ro không được phân bổ đồng đều trên toàn bộ hệ thống.
Eisman đã định hình nó như một cược tập trung vào việc thực hiện và độ bền ở tầng mô hình. “Thehợp đồng tương laicủa những công ty khổng lồ này, theo một cách nào đó, là một cược rằng OpenAI, Anthropic sẽ thành công,” ông nói.
Điều đáng lưu ý là đoạn này không trình bày phương pháp cho các con số "khoảng 70%" và "25% đến 35%". Các nhà giao dịch có thể coi các con số này là định hướng hơn là được kiểm toán, nhưng cấu trúc của tuyên bố vẫn quan trọng: việc kiếm tiền từ AI của các hyperscaler đang được định giá như một cái gì đó rộng rãi, trong khi Eisman mô tả nó như một sự tiếp xúc giữa hai tên được nhúng trong đám mây.
Các mô hình mở trọng số rẻ hơn của Trung Quốc như là chất xúc tác cho cuộc chiến giá cả
Con đường giảm giá của Eisman không phải là "nhu cầu AI sụp đổ." Mà là "AI trở nên rẻ hơn nhanh hơn so với kinh tế đám mây có thể hấp thụ." Ông đã xác định Trung Quốc là mối đe dọa chính, lập luận rằng các mô hình mã nguồn mở và trọng số mở của Trung Quốc rẻ hơn đáng kể và có vẻ như đang chiếm lĩnh thị trường.
Các mô hình trọng số mở là các mô hình mà tham số, trọng số, được công khai, cho phép các bên thứ ba chạy và điều chỉnh chúng mà không phải trả phí cho mô hình đóng. Điều đó có thể đẩy áp lực giá lên cao hơn. Nếu các doanh nghiệp có thể đạt được hiệu suất mô hình "đủ tốt" từ các tùy chọn trọng số mở rẻ hơn, các hyperscaler và nhà cung cấp mô hình sẽ phải cạnh tranh về giá mỗi token, thông lượng suy diễn và tín dụng gộp.
Eisman mô tả chế độ thất bại như một cuộc chiến giá cả, có nghĩa là các nhà cung cấp giảm giá để giành thị phần và biên lợi nhuận bị nén lại như một kết quả. "Điểm yếu chí mạng của toàn bộ câu chuyện này ... là nếu có điều gì xấu xảy ra với Anthropic và OpenAI ... các mô hình mở cuối, mô hình trọng số mở rẻ hơn rất nhiều.
Và nếu họ bắt đầu thực sự chiếm lĩnh thị trường và nghe từ những gì tôi đang nghe, họ đang bắt đầu, bạn có thể có một cuộc chiến giá cả lớn. Và sau đó chúng ta có một vấn đề," ông nói.
Khung này nằm trong một cuộc tranh luận "chi phí vốn AI so với lợi nhuận" đã hoạt động. Các bình luận của Eisman được đặt bên cạnh quan điểm bi quan hơn của Michael Burry về việc liệu nhu cầu AI có thực sự được thúc đẩy bởi khách hàng cuối hay không, và các tham chiếu đến việc Burry đặt cược giảm giá chống lại Nvidia và các tiếp xúc khác liên quan đến thương mại bán dẫn rộng hơn.
Các xác nhận tiếp theo đều nằm trong các tiết lộ và hành vi định giá, không phải trong cảm xúc. Thị trường sẽ có những đọc rõ ràng hơn nếu các hyperscaler bắt đầu xác nhận hoặc mâu thuẫn với sự pha trộn doanh thu ngụ ý của Eisman trong các bình luận, nếu các nhà cung cấp đám mây trở nên quyết liệt hơn với tín dụng và giảm giá, hoặc nếu các đội quản lý bắt đầu nói rõ về áp lực giá AI/đám mây và sự đánh đổi biên lợi nhuận.
Về khía cạnh Trung Quốc, phần thiếu là bằng chứng cứng: các mô hình được đặt tên, các chỉ số sử dụng được đo lường, thông báo về việc áp dụng doanh nghiệp, hoặc bằng chứng dựa trên chuẩn về việc tăng thị phần so với "những gì tôi đang nghe" của Eisman.
Cách tôi sẽ giao dịch câu chuyện
Ngưỡng quan trọng ở đây là liệu "doanh thu AI" tại các hyperscaler có thực sự đa dạng trên nhiều khối lượng công việc hay không, hoặc liệu nó thực tế là một kênh hai bên đối tác nhồi nhét trong đám mây. Nếu mức độ tiếp xúc doanh thu đám mây 25% đến 35% của Eisman thậm chí đúng theo hướng, thị trường không chỉ dài hạn về nhu cầu AI, mà còn dài hạn về OpenAI và Anthropic vẫn khỏe mạnh và được định giá cao hơn so với các lựa chọn trọng số mở.
Điều gì sẽ chứng minh điều này sai là đơn giản: các tiết lộ cho thấy một sự pha trộn doanh thu liên quan đến AI rộng hơn so với những gì Eisman gợi ý, và một môi trường định giá mà trong đó cạnh tranh cải thiện kinh tế đơn vị thay vì nén chúng.
Nếu giá đám mây giữ vững và mối đe dọa trọng số mở vẫn bị giới hạn trong các trường hợp biên, điều này trông giống như một chất xúc tác tâm lý trong cuộc tranh luận về chi phí vốn hơn là một sự đứt gãy cấu trúc trong việc kiếm tiền từ AI của các hyperscaler.
