[Hãy đón xem cuộc phỏng vấn của tôi trong tuần này (ngày 11 tháng 9!) về AI với Erik Townsend trên Macrovoices, podcast kinh tế vĩ mô hàng đầu thế giới]
Tuần trước, tôi đã đốt cháy bốn tỷ token trong một ngày duy nhất.
Không phải công ty của tôi. Mà là tôi. Một người, một bàn phím, một thẻ tín dụng đang rên rỉ khe khẽ trong góc.
Trong 17 năm, tôi đã cố gắng để nhóm của mình tạo ra một báo cáo Thống kê Hàng ngày trước 9:30 sáng: những gì đã xảy ra qua đêm với Freelancer; cái gì tăng hay giảm, và tại sao? Một phần là để hiểu chuyện gì đang xảy ra trong kinh doanh và một phần là để thúc đẩy kiến thức về dữ liệu. Tuy nhiên, mặc dù nhóm của tôi rất có năng lực, tôi đã thất bại trong nhiệm vụ có một báo cáo buổi sáng thường xuyên đúng giờ; một phần do báo cáo luân phiên giữa tất cả nhân viên công ty, một phần vì chúng tôi hoạt động ở các múi giờ khác nhau, và ờ, một phần vì họ là con người, báo cáo này hiếm khi có trước 9:30 sáng, đôi khi là 10:30 sáng, đôi khi là buổi chiều, đôi khi không có gì cả (có thể ai đó bị ốm, quên đến lượt mình hoặc đang bận việc gấp).
Tôi đã cắm một agent vào cơ sở dữ liệu, hệ thống phân tích, kho mã nguồn và hệ thống ticket của chúng tôi và bây giờ tôi có Thống kê Hàng ngày được gửi đến mỗi sáng lúc 7 giờ, với hình thức, chất lượng và sự tinh vi vượt trội hơn bất kỳ nhóm người nào có thể duy trì. Mười bảy năm kỹ thuật quy trình, được giải quyết bằng cách loại bỏ lịch trực. Báo cáo chưa bao giờ là vấn đề về tài năng. Đó là vấn đề về tự động hóa, và tự động hóa là thứ máy móc dùng để làm.
Tôi hiện đã viết khoảng năm mươi agent để chạy các quy trình làm việc cho nhiều nhóm khác nhau bên trong Freelancer. Chúng tạo báo cáo, xử lý hàng đợi, trả lời mọi thứ, thực hiện quy trình làm việc, đối chiếu mọi thứ, theo đuổi mọi thứ. Và tôi đã làm điều này trong vòng một tháng. Tôi vẫn tiếp tục quá trình để Thống kê Hàng ngày cũng được tạo ra bởi con người, nhằm xây dựng kiến thức về dữ liệu trong toàn công ty, và bây giờ tôi có một agent hơi táo bạo một chút đang huấn luyện và phê bình các báo cáo đó khi chúng (cuối cùng) được đưa ra.
Các agent của tôi làm việc trong khi tôi ngủ, điều này nghe có vẻ tuyệt vời cho đến khi bạn nhận ra đồng hồ tính tiền cũng hoạt động trong khi tôi ngủ.
Thật là điên rồ. Tôi đã tạo một agent xử lý ticket để viết các lỗi và yêu cầu tính năng từ một agent báo cáo lỗi mà tôi đã viết để quét các báo cáo do người dùng tạo, và các agent khác, chẳng hạn như trình phân tích tiền gửi của tôi, vốn quét các vấn đề thanh toán, bắt đầu gửi lỗi để viết lên, mà không cần hỏi.
deposit-analyser tự động bắt đầu đưa lỗi cho phab-ticketer
Tôi đã hoàn toàn, một cách toàn diện bị 'khai sáng' bởi chính sản phẩm của mình.
Nó giống như Factorio, ngoài đời thực vậy. Ai biết thì biết.
Nếu bạn không biết tôi muốn nói gì, thì tuyệt đối đừng, trong bất kỳ trường hợp nào, tải Factorio về và khởi động nó. Đó là một trò chơi về việc xây dựng một nhà máy. Nó gây nghiện hơn cả crack cocaine, và không giống như crack, nó đi kèm với một file lưu. Bạn sẽ thức dậy lúc 4 giờ sáng để tối ưu hóa một bus đồng mà bạn sẽ phá bỏ lúc 5 giờ sáng, bởi vì nhà máy phải phát triển, và nhà máy không bao giờ hoàn thành.
Crack Cocaine
Nhân tiện, đây chính xác là vòng lặp tâm lý của việc chạy agent: bạn không còn làm việc nữa, bạn đang tối ưu hóa thứ làm công việc đó, và hóa ra đó là công việc gây nghiện nhất thế giới. Factorio là trình mô phỏng đào tạo cho AI agent và không ai trong chúng ta nhận ra điều đó.
Trong ba năm, tôi đã viết rằng con số quan trọng trong AI không phải là tham số, mà là token. Trong Pay per PrAI, kẻ thù là token trên mỗi tác vụ — chuỗi suy luận, thuế ngữ cảnh, các mô hình đi vòng vòng với chi phí của bạn. Tôi đã mô tả việc trả tiền cho mỗi token giống như đặt thẻ tín dụng của bạn vào một máy đánh bạc.
AI Agent là những gì xảy ra khi bạn đưa tay cầm của máy đánh bạc cho một máy đánh bạc khác.
Tôi đang ở mức bốn tỷ token mỗi ngày và tôi thậm chí còn chưa bắt đầu. Năm mươi agent đó là thế hệ đầu tiên, được viết bằng tay và đang chạy một số ít quy trình làm việc. Khoảnh khắc chúng bắt đầu tạo ra các agent con của riêng mình, khoảnh khắc chúng chạy canh gác thường trực cho doanh nghiệp thay vì các tác vụ rời rạc, mức tiêu thụ của tôi không tăng lên, nó cộng dồn. Nhu cầu của người dùng chat bị giới hạn ở tốc độ đọc. Nhu cầu của người dùng agent bị giới hạn ở tham vọng. Không có điểm bão hòa, chỉ có một ngân sách, và tham vọng chưa bao giờ tôn trọng một trong những thứ đó.
AI-gent, Kẻ Khiêu Khích
Bỏ qua lớp hào nhoáng của các bài phát biểu hội nghị, một agent là bốn thứ: một mô hình, một số công cụ, một mục tiêu và một quy trình tự động hóa chạy dựa trên một trình kích hoạt (chẳng hạn như một thứ gì đó được chèn vào hàng đợi, như một khách hàng mới đến, một bộ hẹn giờ hoặc một vòng lặp).
Giải phẫu hoàn chỉnh của một AI agent. Các số đo đáng tin cậy như các điểm chuẩn
Tự động hóa là sự đổi mới và tự động hóa là hóa đơn. Mỗi lần chạy một vòng lặp, ví dụ, agent đọc lại ngữ cảnh của nó, xem xét lại kế hoạch của nó, gọi một công cụ, kiểm tra kết quả và chạy lại. Thuế ngữ cảnh mà tôi đã phàn nàn trong bài luận trước cộng dồn. Một agent là một mô hình suy luận với một thẻ thành viên phòng gym mà nó thực sự sử dụng.
Một người dùng chat đốt token trong khi gõ. Luôn có một giới hạn tốc độ tự nhiên cho toàn bộ ngành: sự chú ý của con người. Bạn chỉ có thể gõ một số lượng prompt nhất định mỗi ngày, nhận được một số câu trả lời nhất định, đọc một lượng đầu ra nhất định. Mọi làn sóng điện toán trước đây đều bị bóp nghẹt bởi 'cái máy thịt' ở bàn phím.
Agent loại bỏ 'cái máy thịt'. Bây giờ, máy tính luôn làm việc trong khi chúng ta ngủ. Các tác vụ cron, chạy hàng loạt, hệ thống giao dịch: toàn bộ khoa học máy tính là tự động hóa, và tôi đã nói điều đó trong mỗi bài luận này. Nhưng mọi hệ thống trong số đó đều tiêu thụ chính xác lượng tính toán mà một con người đã kịch bản trước. Công việc bị giới hạn bởi các hướng dẫn của nó. Một agent bị giới hạn bởi mục tiêu của nó. Nó tự quyết định bước tiếp theo của mình, tự tạo ra các tác vụ con của mình và đốt token trong khi bạn ngủ, trong khi bạn ăn trưa, trong khi bạn đang trong một cuộc họp về việc giảm hóa đơn token. Nhu cầu tính toán trước đây bị giới hạn bởi những gì con người có thể chỉ định. Bây giờ nó bị giới hạn bởi những gì con người có thể muốn, và việc muốn thì mở rộng quy mô tốt hơn nhiều so với việc chỉ định.
Nhà máy phải phát triển
Bốn tỷ token mỗi ngày là những gì một người có động lực làm bây giờ. Nhân lên với mọi người có động lực trên Trái Đất và nói lại với tôi về sự dư thừa tính toán.
OpenAI đã từng hiểu đây là một cột mốc quan trọng như thế nào. Cách đây không lâu, nếu bạn đốt cháy mười tỷ token thông qua API của họ trong một năm, họ đã gửi cho bạn một chiếc cúp. Một chiếc cúp vật lý thực sự, vì là người dùng cao cấp. Bây giờ tôi đốt gấp bốn trăm lần số đó trước khi ăn sáng, và thay vì một chiếc cúp, tôi nhận được một giới hạn tốc độ và thời gian chờ bảy giờ. Phần thưởng cho việc sử dụng nhiều đã được thay thế bằng hình phạt cho việc đó, điều này cho bạn biết tất cả mọi thứ về những gì đã xảy ra với kinh tế đơn vị ở giữa.
Giải thưởng của Retool cho việc vượt qua mười tỷ token. Được đóng khung một cách trìu mến bởi công ty hiện đã biết chính xác những token đó tốn bao nhiêu để phục vụ
Tối ưu hóa nhà máy
Ngày bốn tỷ token có giá khoảng 1.300 đô la. Khoảng 900 đô la trong số đó là của Claude Sonnet, phần còn lại chia cho Grok và Claude Fable, tất cả đều là các mô hình tiên tiến, tất cả đều ở mức giá công bố. Bây giờ, 1.300 đô la nghe có vẻ hợp lý cho đến khi bạn tính toán hàng năm: gần nửa triệu đô la một năm, cho các agent của một người.
Nếu tôi sử dụng bốn tỷ token trên Opus, nó sẽ có giá 80.000 đô la, và tôi mới chỉ bắt đầu! Tôi có thể dễ dàng thấy mình đốt gấp 10 lần, 100 lần khá nhanh chóng.
Stripe đã xem dữ liệu thanh toán và nghĩ, chúng ta phải có một phần
Phải có một cách tốt hơn.
Lần đầu tiên tôi thực hiện năm mươi agent, nói một cách tử tế, là không hiệu quả lắm. Chúng đang làm những việc trong vòng lặp, bằng token, mà không đáng phải làm bằng token: phân tích cú pháp, định dạng, lọc, xáo trộn dữ liệu giữa các hệ thống. Công việc mà mã thông thường đã làm trong năm mươi năm đang được thực hiện, một cách tốn kém, bởi một mô hình suy luận, bởi vì ở mức giá thử nghiệm, không ai buồn kiểm tra.
Vì vậy, tôi đã làm điều hiển nhiên, cũng là điều hầu như không ai làm: tôi bảo các agent tối ưu hóa mã của chính chúng. Đẩy công việc xác định ra khỏi mô hình và vào JavaScript, script và cron, và giữ token cho những phần thực sự cần một bộ óc. Một lần tối ưu đó đã cắt giảm 85% chi tiêu.
Ngày bốn tỷ token, khi xem xét kỹ lưỡng, thực ra là một ngày sáu trăm triệu token mặc một bộ trang phục rất đắt tiền.
Tuy nhiên.
Một khi bạn đã thực hiện cắt giảm đó, suy nghĩ không dừng lại, bởi vì các nước đi tiếp theo đang ở ngay trên bàn cờ. Nếu tôi có thể hoán đổi mã, tôi có thể hoán đổi mô hình. Cùng một khối lượng công việc trên GLM-5.3, hoạt động không chỉ ở cấp Opus mà còn gần cấp Fable, có giá khoảng 150 đến 200 đô la cho toàn bộ ngày ban đầu, so với 1.300 đô la của tôi, so với 80.000 đô la của Opus. Cùng token, cùng công việc, chênh lệch gấp năm trăm lần ở mức giá công bố, và không ai thương lượng gì cả.
Bất kỳ ai nắm giữ cổ phiếu AI ở những định giá này nên khiếp sợ trước sự dễ dàng mà bất kỳ người dùng nào cũng có thể chuyển đổi mô hình.
Tôi đã cắt giảm chi phí sử dụng của mình khoảng 500 lần chỉ bằng cách gõ "/model glm-5.3" vào phiên làm việc của mình.
Chỉ có vậy thôi.
Đó là toàn bộ quá trình di chuyển.
Không viết lại, không có dự án tích hợp, không có chuyên gia tư vấn, không di chuyển dữ liệu, không đào tạo lại, không có chu kỳ mua sắm sáu tháng. 14 lần gõ phím. Hãy xem xét chi phí chuyển đổi đã như thế nào đối với mọi nền tảng công nghệ trong lịch sử: thay đổi nhà cung cấp mainframe mất một thập kỷ. Thay đổi hệ thống ERP là một dự án trăm triệu đô la có thể kết thúc sự nghiệp. Thay đổi nhà cung cấp đám mây là một quá trình viết lại kéo dài nhiều năm, đó chính xác là lý do tại sao tỷ suất lợi nhuận của AWS tồn tại.
Thậm chí thay đổi hệ điều hành điện thoại của bạn cũng tốn một ngày cuối tuần và sự tỉnh táo của bạn.
Toàn bộ lịch sử tỷ suất lợi nhuận của công nghệ là lịch sử của chi phí chuyển đổi, và ngành công nghiệp AI đã tung ra một sản phẩm có chi phí chuyển đổi là một lệnh gạch chéo. Đây không chỉ là chi phí chuyển đổi thấp.
Chúng là chi phí chuyển đổi thấp nhất trong lịch sử thương mại, gắn liền với việc xây dựng cơ sở hạ tầng đắt đỏ nhất trong lịch sử thương mại.
Cả hai điều đó không thể cùng đúng mãi mãi.
Và nếu tôi có thể hoán đổi mô hình, tôi có thể hoán đổi nguồn gốc của mô hình.
Rồng Xuất Hiện
Việc sử dụng token của tôi sẽ không giảm.
Không bao giờ.
85% tôi tiết kiệm được ngay lập tức được tái đầu tư vào nhiều agent hơn, nhiều quy trình làm việc hơn, nhiều tham vọng hơn — đó là Nghịch lý Jevons.
Nhu cầu token sẽ trở nên parabol.
Thứ sụp đổ không phải là khối lượng. Đó là tỷ suất lợi nhuận gộp trên mỗi đơn vị công việc, và ai thu được nó.
Cùng một sản lượng đầu ra trong ngày trị giá 1.300 đô la cho Anthropic thì chỉ trị giá 150 đô la cho Z.ai. Mọi tối ưu hóa, mọi hoán đổi mô hình, mọi hộp tôi mua đều làm tăng khối lượng công việc và thu nhỏ tấm séc, và tôi chỉ là một khách hàng với một thẻ tín dụng.
Đội hình open weights. Không ai trong số chúng tính tiền thuê khi chạy trên phần cứng của riêng bạn
Dự báo doanh thu bên dưới năm nghìn tỷ đô la xây dựng trung tâm dữ liệu không cần nhu cầu token tăng trưởng. Nó cần nhu cầu token tăng trưởng ở mức giá phương Tây đóng băng, được phục vụ bởi Anthropic và OpenAI. Mọi lực lượng đều đang kéo theo hướng ngược lại.
Chiến lược của Mỹ là các mô hình đóng, biên giới có kiểm soát, thu giữ biên lợi nhuận và kiểm soát xuất khẩu — trí thông minh như một con đường thu phí. Chiến lược của Trung Quốc hoàn toàn ngược lại: mã nguồn mở mọi thứ, chạy trên silicon nội địa, định giá bằng hoặc dưới giá thành, và cho đi phần còn lại. Giấy phép MIT trên các mô hình cấp tiên phong. Trọng số trên Hugging Face ngay ngày phát hành. Các gói miễn phí sẽ làm phá sản một phòng thí nghiệm phương Tây. Đây không phải là từ thiện và cũng không phải là điểm yếu. Trung Quốc thắng trong bất kỳ thế giới nào mà trí thông minh là một hàng hóa miễn phí, bởi vì lợi thế của họ là sản xuất, triển khai và quy mô, và họ có một tỷ người, nhiều người trong số họ không đủ khả năng trả dù chỉ 20 đô la một tháng. Nó thua trong bất kỳ thế giới nào mà trí thông minh là một tiện ích được đo đếm theo kiểu phương Tây. Vì vậy, nó đang có hệ thống biến điều trước thành điều không thể tránh khỏi. Các biện pháp kiểm soát xuất khẩu được cho là sẽ bóp nghẹt AI Trung Quốc. Thay vào đó, chúng đã tạo ra một đối thủ cạnh tranh có toàn bộ chiến lược là đảm bảo AI Mỹ không bao giờ kiếm được lợi nhuận, và vũ khí được lựa chọn của nó là một món quà.
Open weights hiện chiếm 62% token được phục vụ trên OpenRouter. Phong trào mã nguồn mở 'ngoài lề' chính là thị trường. (Nguồn: OpenRouter)
Điều này được tài trợ như thế nào? Trực tiếp, có chủ đích và bởi nhà nước, thông qua các công cụ mà không bảng cân đối kế toán phương Tây nào có thể đáp ứng. Quỹ Mạch tích hợp Quốc gia, Big Fund, đang ở phiên bản thứ ba với 47,5 tỷ đô la, trên hai vòng trước đó, và đó chỉ là phương tiện chính: bên dưới nó là các quỹ của chính quyền tỉnh, các hạn mức tín dụng ngân hàng nhà nước với lãi suất mà không ngân hàng thương mại nào dám viết, đất miễn phí, điện trợ cấp và miễn thuế cho bất cứ thứ gì liên quan đến chất bán dẫn. SMIC và Huawei không huy động vốn từ Sand Hill Road với chi phí vốn VC; họ rút tiền từ các ngân hàng chính sách thực hiện một kế hoạch quốc gia. Kết quả là một ngành công nghiệp có thể cố tình thua lỗ vô thời hạn, đó là một vũ khí cạnh tranh mà không công ty phương Tây nào tìm kiếm lợi nhuận có thể sánh kịp. Dòng Ascend của Huawei có lẽ chỉ xuất xưởng 4% sản lượng của Nvidia, bị bóp nghẹt bởi năng suất của SMIC, nhưng sản lượng không phải là vấn đề: thành phần mới là vấn đề.
DeepSeek vừa đặt hàng 160.000 chip Ascend. GLM 5.3 Flash đã ra mắt trên 100.000 chip Trung Quốc, với CEO đưa ra quan điểm về việc tất cả silicon nội địa một cách rõ ràng. Malaysia đang hướng tới Ascend cho AI có chủ quyền của mình; Huawei đang đấu thầu các trung tâm dữ liệu của chính phủ Ai Cập, đến với tài trợ Vành đai và Con đường và không có ràng buộc kiểm soát xuất khẩu. Hệ sinh thái Trung Quốc được trợ cấp không cần phải đánh bại Nvidia về điểm chuẩn. Nó cần hấp thụ nhu cầu của Trung Quốc và Nam bán cầu, mà tình cờ lại chính là nhu cầu được cho là sẽ lấp đầy các trung tâm dữ liệu phương Tây.
Và bản thân các mô hình không còn là những bản sao rẻ tiền của các cuộc thảo luận năm 2025 nữa. GLM 5.3 hoạt động ở cấp độ gần Fable, vốn là mô hình tiên tiến có sẵn rộng rãi của Anthropic, với một phần mười giá thành, được cấp phép MIT, với cửa sổ ngữ cảnh một triệu token, và Z.ai báo cáo hiệu suất phát hiện lỗ hổng của nó ngang bằng với Mythos hạn chế của Anthropic, có nghĩa là: khả năng mà các phòng thí nghiệm Mỹ đã kiểm soát thông qua kiểm tra an ninh vào tháng 9, Trung Quốc đã mã nguồn mở trong cùng quý.
DeepSeek V4 Flash đứng đầu bảng xếp hạng mã hóa và là mô hình được sử dụng nhiều nhất trên OpenRouter về khối lượng token, và trên cặp DGX Sparks của tôi, nó phục vụ 45 đến 60 token mỗi giây, hoàn toàn có thể sử dụng được cho công việc mã hóa thực tế: đủ nhanh để theo kịp một nhà phát triển, trên một hộp chỉ tiêu thụ một trăm watt. Qwen lấp đầy phần dưới của đường cong: mô hình 27B của dòng 3.8 chạy đầu ra cấp Opus trên một GPU tiêu dùng duy nhất, và Qwen3.8 Max đứng đầu bảng xếp hạng Code Arena, cao hơn Claude Opus 5 ba điểm, với giá 2 đô la cho mỗi triệu token so với 20 đô la.
Nơi mà các mô hình Trung Quốc vẫn thực sự tụt hậu là ở độ tin cậy agentic. V4 Flash đứng đầu các điểm chuẩn và sau đó chỉ hoàn thành 53,8% một bộ tác vụ agent phức tạp trong thế giới thực, điều này phù hợp với trải nghiệm của riêng tôi: các vòng lặp thất bại khi gọi công cụ. Thứ hạng điểm chuẩn không phải là sự sẵn sàng sản xuất, và sự khác biệt là ở khung, các vòng lặp dài, việc sử dụng công cụ và không đi vòng vòng ở giờ thứ ba. Khoảng cách độ tin cậy đó, rộng nhất là một thế hệ mô hình, là toàn bộ lý do còn lại để trả tiền cho Anthropic. Tôi vẫn chuyển các phân tích nặng của mình cho Fable và các vòng lặp của mình cho Grok, và tôi trả phí bảo hiểm một cách có ý thức. Nhưng tôi sẽ lưu ý rằng "con hào là một chu kỳ điểm chuẩn" không phải là một câu hỏi hỗ trợ cho định giá hai nghìn tỷ đô la.
Đúng lúc tôi đang xuất bản bài luận này, DeepSeek đã phát hành V4.1 Flash.
Điểm chuẩn độc lập đầu tiên đã chấm nó cho các tác vụ thiết kế hàng ngày ở mức 98% của GPT-6 Astra, viên ngọc quý của biên giới Mỹ được kiểm soát, chỉ có quyền truy cập được xác minh, với 1,4% chi phí qua API. Mọi mô hình khác được thử nghiệm đều đạt điểm thấp hơn và tốn nhiều chi phí hơn. Astra đã ra mắt được năm ngày.
Rẻ hơn bảy mươi mốt lần, ở mức 1,4% chi phí, năm ngày sau.
Nó đánh bại Claude Opus 5 và GPT 5.6-Sol một cách trực tiếp trên các điểm chuẩn mã hóa agentic, an ninh mạng và tự động hóa.
Các trọng số đã được tải lên Hugging Face để cho phép bạn chạy miễn phí, trên phần cứng của riêng bạn.
Làm thế nào Anthropic và OpenAI có thể cạnh tranh với điều này?
Bị hủy diệt
Điều này đưa chúng ta đến Ox Alpha, sự kiện mang tính hướng dẫn nhất trong năm. Mô hình ẩn danh này xuất hiện từ hư không, thông báo rằng nó sẽ tặng 100 nghìn tỷ token miễn phí. Đó là một nghìn tỷ với chữ T.
Nó đã phục vụ 42 nghìn tỷ token trong sáu ngày.
Miễn phí.
Ox xuất hiện
Hãy tạm dừng về quy mô của điều đó. Ngày bốn tỷ token của tôi đã biến tôi thành một người dùng cao cấp với tầm vóc lịch sử, và Ox Alpha đã cho đi mười nghìn ngày của tôi cho thế giới mỗi ngày, trong một tuần, mà không mất gì.
Tuần nó chạy là một vở kịch thuần túy. Không ai biết đó là mô hình của ai, và việc đoán mò đã tiêu tốn toàn bộ internet AI. Và sau đó, vào giữa tuần, mọi người bắt đầu nhận thấy một điều thực sự kỳ lạ: mô hình đang trở nên tốt hơn. Không phải một phiên bản mới, không phải một thông báo, cùng một điểm cuối, cải thiện có thể đo lường được TRONG TUẦN nó đang được thử nghiệm. Các điểm chuẩn chạy vào thứ Hai cho kết quả khác vào thứ Năm. Mọi nhà cung cấp dưới ánh mặt trời đều được cho là tác giả: một checkpoint bí mật của OpenAI, flagship tiếp theo của Gemini, Anthropic 'sandbagging', Meta sống lại từ cõi chết. Điều duy nhất mọi người đồng ý là bất kể đó là ai thì cũng phải rất lớn, bởi vì không ai tặng hàng nghìn tỷ token công suất phục vụ miễn phí trừ khi họ có quy mô như Google. Riêng sức mạnh tính toán đã định giá bí ẩn ở quy mô siêu quy mô.
Sau đó là tiết lộ. Cộng đồng AI bắt đầu hướng tới khi nó được hỏi liệu Đài Loan có phải là một phần của Trung Quốc hay không.
Ox Alpha là Z.ai's GLM 5.3 Flash, chạy không phải trên đám mây siêu quy mô mà trên một trăm nghìn chip Trung Quốc. Không phải Google. Không phải OpenAI. Một phòng thí nghiệm Bắc Kinh, trên phần cứng thời kỳ bị trừng phạt, phục vụ thứ mà phương Tây cho là cần một siêu quy mô.
Nguồn: Z.ai
Điều này để lại hai câu hỏi. Thứ nhất, làm thế nào nó trở nên tốt hơn trong tuần? Bởi vì ngăn xếp phục vụ một phần được xây dựng bởi chính mô hình: một agent cơ sở hạ tầng GLM 5.3 đã tự viết các kernel GPU, tự gỡ lỗi các nút thắt cổ chai của chính nó và tiếp tục tối ưu hóa trong sản xuất trong khi thế giới đang đo điểm chuẩn nó. Con rắn không còn tự ăn đuôi nữa. Nó đang tối ưu hóa nó.
Và thứ hai, tại sao nó lại miễn phí?
Tại sao ai đó lại cho đi thứ hàng hóa đắt đỏ nhất của thập kỷ? Vì lý do tương tự mà mọi sản phẩm freemium trong lịch sử đã tồn tại, ngoại trừ ở quy mô văn minh:
BỞI VÌ HỌ ĐANG HUẤN LUYỆN TRÊN DỮ LIỆU CỦA BẠN.
Mọi khối lượng công việc được định tuyến đến điểm cuối miễn phí đó, mọi kho mã nguồn, mọi vòng lặp agent, mọi quy trình doanh nghiệp chảy qua một trăm nghìn chip đó, đều là tiền huấn luyện cho mô hình tiếp theo. Các token chưa bao giờ là sản phẩm. Bạn không phải là khách hàng. Bạn là dữ liệu tiền huấn luyện. Phương Tây tính phí bạn để xây dựng các mô hình của họ bằng đăng ký của bạn. Trung Quốc trả cho bạn, bằng token miễn phí, để xây dựng các mô hình của họ với khối lượng công việc của bạn, và đánh giá qua đường cong chất lượng của mười hai tháng qua, thỏa thuận của Trung Quốc đang tạo ra các mô hình tốt hơn. Đó là phần thực sự đáng lo ngại: chiến lược token miễn phí không chỉ là định giá săn mồi. Nó là một bánh đà thu hút dữ liệu / khách hàng, và nó đang hoạt động.
Bạn có thể đặt cược một điều tương tự đang xảy ra trong khu chợ xám đang phát triển mạnh trên Taobao, nơi bán lại quyền truy cập Claude dưới giá bán lẻ: được cho là token còn sót lại từ các đăng ký gộp, kinh doanh chênh lệch giá từ khoản trợ cấp của Thung lũng Silicon. Tôi không nghi ngờ gì các prompt chảy qua các rơ-le đó đang được tổng hợp cho một hoặc nhiều phòng thí nghiệm, một khoản trợ cấp thứ hai của Trung Quốc chồng lên khoản trợ cấp đầu tiên.
Những điều khiến bạn phải suy nghĩ: Claude, rẻ hơn Claude
Cuối cùng, Trung Quốc sẽ không bán cho bạn Claude rẻ hơn Claude. Họ sẽ bán cho bạn một Claude, với một phần mười giá, và ngày càng nhiều, nó không phải là hàng nhái, nó là một đối thủ ngang hàng với giấy phép MIT.
Điều này đặt ra một câu hỏi trước đây là về chất bán dẫn và bây giờ là về trọng số: Đài Loan có phải là một phần của Trung Quốc không? Bạn đã từng hỏi nó về chuỗi cung ứng chip của mình. Bây giờ mọi người hỏi nó CHO mô hình như một bài kiểm tra nguồn gốc.
Nó được huấn luyện ở đâu, trên silicon của ai, dưới chế độ xuất khẩu của ai, với các giá trị của ai được tích hợp bởi RLHF? Nguồn gốc mô hình sắp trở thành một ô kiểm tra mua sắm bên cạnh SOC 2, và một nửa số công ty đánh dấu "không có AI Trung Quốc" sẽ đang chạy Qwen dưới ba lớp API nhãn trắng mà không hề hay biết.
Và đây là phần khó chịu của câu hỏi về giá trị: đối với công việc thực tế, sự điều chỉnh của Trung Quốc tốt hơn. Tôi đã yêu cầu Claude xem xét các điều khoản và điều kiện của trang web của chính tôi, một tài liệu tôi đã viết, cho công ty của tôi, và nhận được một bài giảng về đạo đức và từ chối tiếp tục. Anthropic đã RLHF các mô hình hàng đầu của họ đến mức các nhiệm vụ chuyên nghiệp cơ bản, một đánh giá pháp lý, một kiểm toán bảo mật, một đàm phán hợp đồng, đều được bọc trong một bài thuyết giảng về tuân thủ và một cơ hội khá cao bị từ chối thẳng thừng, và vẫn bị tính phí theo token.
Các mô hình Trung Quốc chỉ đơn giản làm công việc. Bất cứ giá trị nào Bắc Kinh đã tích hợp vào GLM, rõ ràng nó không bao gồm việc giảng giải cho một khách hàng trả tiền về các tài liệu của chính họ. Có một sự đảo ngược thực sự kỳ lạ ở đây: các mô hình từ nhà nước giám sát là những mô hình đối xử với bạn như một người trưởng thành, và các mô hình từ vùng đất tự do đối xử với bạn như một trách nhiệm pháp lý.
Mỗi lần từ chối là một token tôi phải trả và một lý do để gõ /model glm-5.3, và nhóm an toàn của Anthropic, từ lần từ chối này đến lần từ chối khác, đang làm công việc bán hàng cho Z.ai. Mỗi lần làm suy yếu là một khoản trợ cấp cho Hàng Châu. Bạn biết tại sao OpenAI, và đặc biệt là Anthropic làm điều đó, họ đang cố gắng làm các nhà quản lý khiếp sợ để triển khai một lá chắn pháp lý chống lại các đối thủ cạnh tranh mới nổi, và đặc biệt là mã nguồn mở. Họ không muốn khoảnh khắc Android không thể tránh khỏi của mình.
Cái Đe
Không chỉ Trung Quốc huấn luyện trên dữ liệu của bạn.
Tất cả bọn họ đều làm vậy.
Trung Quốc chỉ đơn giản là giỏi hơn vì họ ít quan tâm đến bản quyền hơn, và điều này thể hiện rõ nhất ở một phương thức duy nhất mà dữ liệu huấn luyện là tất cả: video. Các mô hình video của Trung Quốc, Seedance của ByteDance, Hailuo của MiniMax, Kling, hiện đã đi trước một thế hệ so với bất cứ thứ gì phương Tây tung ra, cập nhật trong vòng vài giờ với nhau trong khi OpenAI đã giết chết Sora hoàn toàn.
Có thể Sora chết vì nó không có lãi, mặc dù mọi thứ OpenAI làm đều không có lãi, vì vậy chỉ riêng điều đó không phân biệt được nó. Nhiều khả năng họ không thể có được dữ liệu huấn luyện.
Trung Quốc chỉ cần scrape nó.
Và trước khi bất kỳ ai ở phương Tây lên mặt đạo đức về điều đó, hãy nhìn vào các tài liệu khám phá. Anthropic đã quét nửa triệu cuốn sách lậu và trả 1,5 tỷ đô la để dàn xếp vụ kiện tập thể, vụ dàn xếp bản quyền lớn nhất trong lịch sử. Meta đã bị các nhà xuất bản và Scott Turow kiện trong năm nay với cáo buộc Zuckerberg đã đích thân cho phép vi phạm bản quyền hàng loạt để phục vụ việc huấn luyện, và, trong hồ sơ pháp lý yêu thích của tôi trong thập kỷ này, đã bị bắt quả tang riêng rẽ khi đang tải torrent một lượng lớn nội dung khiêu dâm, với vụ kiện Strike 3 cáo buộc công ty đã truy cập và phân phối các bộ phim người lớn có bản quyền, bản thiết kế súng in 3D và deepfake của người nổi tiếng.
Tại sao Meta lại tải nhiều phim khiêu dâm như vậy, The Atlantic đã hỏi, với vẻ mặt nghiêm trọng. Bởi vì đó là dữ liệu huấn luyện, và cuối cùng, một trường hợp sử dụng cho Metaquest.
Vấn đề là tất cả mọi người đều đang lấy cắp mọi thứ, bởi vì tất cả dầu rẻ đã được khoan cạn khỏi internet, và thứ duy nhất còn lại có thể cải thiện một mô hình là dữ liệu đương đại, và dữ liệu đương đại tốt nhất và phù hợp nhất với bạn là… của bạn.
Tin nhắn của bạn, ảnh của bạn, lịch của bạn, mã nguồn của bạn, quy trình làm việc của bạn, tài liệu của bạn, cuộc gọi của bạn, đến mới mỗi ngày thông qua một điểm cuối API mà người khác kiểm soát.
Và, như tôi đã dự đoán trong các bài luận trước, mọi người cuối cùng cũng sẽ nhận ra điều này. Tôi đã tưởng tượng ra sự nhận thức từ từ. Thay vào đó, trong tuần này, sự nhận thức đã xuyên thủng trần nhà.
OpenAI đã công bố rằng một mô hình chưa được phát hành đã giải được bài toán Navier-Stokes: một trong bảy bài toán Giải thưởng Thiên niên kỷ, một triệu đô la từ Viện Clay, và sự bất tử trong toán học cho bất kỳ ai giải được nó. Thực sự lịch sử, chỉ là bài toán Thiên niên kỷ thứ hai từng được giải. Một vấn đề nhỏ. Một nhà toán học NYU, Tristan Buckmaster, và một cộng tác viên đã âm thầm tiến gần đến cùng một lời giải trong nhiều năm và đã soạn thảo toàn bộ dự án bên trong Codex của OpenAI, đưa từng bản thảo vào công cụ khi họ làm việc. Khi Buckmaster hỏi OpenAI liệu mô hình đã "giải" bài toán có được huấn luyện trên các phiên Codex của anh ấy hay không, anh ấy nói rằng mình được cho biết mô hình đã không tra cứu dữ liệu người dùng.
Vì vậy, anh ấy đã hỏi câu hỏi tiếp theo hiển nhiên: được rồi, không tra cứu, nhưng được huấn luyện trên?
Về câu hỏi đó, theo lời kể của anh ấy, anh ấy đã không nhận được câu trả lời.
Hãy suy ngẫm về điều đó. Một phòng thí nghiệm tiên phong tuyên bố đã chinh phục một trong những vấn đề sâu sắc nhất của toán học. Một nhà toán học đang làm việc hỏi, các bạn có huấn luyện trên bản thảo của tôi không? Và phản hồi là sự tương đương của công ty với việc nhìn chằm chằm vào đôi giày của mình. Sau đó, theo Buckmaster, OpenAI đã đưa cho anh ấy một thực đơn các thỏa thuận tín dụng, bao gồm một thỏa thuận trong đó tên của cộng tác viên của anh ấy bị loại khỏi bài báo, và anh ấy đã từ chối. Công ty sau đó đã hào phóng thông báo rằng họ sẽ không nhận một triệu đô la, đó là câu nói hài hước nhất trong toàn bộ vụ việc: tiền thưởng là thứ duy nhất trong câu chuyện này mà họ không lấy.
Sau đó, dưới áp lực, OpenAI đã đưa ra một tuyên bố chính thức, và tôi muốn trích dẫn nguyên văn câu quan trọng, bởi vì nó đáng được đóng khung: “Mặc dù khó xảy ra, nhưng chúng tôi không thể loại trừ khả năng dữ liệu đã được khử nhận dạng bắt nguồn từ việc họ sử dụng sản phẩm của chúng tôi đã giúp cải thiện các mô hình của chúng tôi.” Đó là một lời thú tội được khoác lên mình một ước tính xác suất. Công ty có giá trị nhất trong ngành AI, công bố một trong những kết quả toán học vĩ đại nhất của thế kỷ, không thể loại trừ khả năng kết quả đó được nuôi dưỡng bởi các bản thảo của chính các nhà toán học mà nó đã vượt mặt, bởi vì đường ống huấn luyện là một vòi phun lửa và không ai, kể cả OpenAI, thực sự biết trong bể chứa có gì.
“Đã được khử nhận dạng” cũng đang làm một công việc anh hùng trong câu đó: dữ liệu đã bị tước tên, điều này sẽ là một niềm an ủi lớn cho người đàn ông mà công trình cả đời của anh ấy có thể được mô tả bởi nó.
Đây là các điều khoản và điều kiện của toàn bộ ngành công nghiệp, được nêu ra một lần một cách rõ ràng: mọi thứ bạn gõ vào máy đều có thể cải thiện máy, chúng tôi sẽ không thể nói cho bạn biết liệu nó có làm vậy hay không, và sự cải thiện sẽ được hướng đến bất cứ thứ gì mà chủ sở hữu máy thấy có giá trị, bao gồm, đôi khi, là bạn.
Có lẽ chúng tôi đã liếc nhìn (Nguồn: OpenAI)
Nếu nó có thể xảy ra với một Giải thưởng Thiên niên kỷ, thì nó đang xảy ra với công ty, sản phẩm hoặc nghiên cứu của bạn.
Hãy quên việc sự nhận thức từ từ. Đây là khoảnh khắc của Wile E. Coyote: toàn bộ ngành công nghiệp đã chạy khỏi vách đá từ nhiều năm trước, và tuần này mọi người đều nhìn xuống.
Mọi thứ bạn từng gõ vào đều là sản phẩm.
Thứ tiếp theo rơi xuống là cái đe.
Được tạo ra trên bàn làm việc của tôi với chi phí bằng 5 phút của một bóng đèn
Internet, công bằng mà nói, đã hiểu ra ngay lập tức. Một bài đăng lan truyền đã gọi toàn bộ sự sắp xếp này là định nghĩa trong sách giáo khoa của một món quà Hy Lạp — bề ngoài, OpenAI hào phóng cấp cho mười nghìn nhà toán học và kỹ sư ưu tú quyền truy cập miễn phí vào các mô hình tiên phong của mình dưới ngọn cờ cao quý của việc thúc đẩy khoa học; bên trong, nó có được quyền truy cập cửa sau vào công trình thô, chưa được công bố của những bộ óc xuất sắc nhất thế giới, mỗi lời nhắc là một ý tưởng đột phá chưa từng tồn tại trong tài liệu nào, được lắp ghép một cách lặng lẽ trong nhiều tháng cho đến khi, ngay khi con người sắp hoàn thành, phòng thí nghiệm đốt hai mươi triệu đô la token trên mười nghìn tác nhân để giải quyết các bước cuối cùng bằng vũ lực và tổ chức một cuộc họp báo. Điều đó được viết như một bức biếm họa hoài nghi. Phần khó xử là mô tả nó khác với những gì Buckmaster nói đã xảy ra như thế nào, và toàn bộ chiến lược có ý nghĩa thương mại ngay khi bạn định giá nó: các token miễn phí tiêu tốn của OpenAI hàng triệu đô la, toán học tiên phong chưa được công bố trị giá hàng tỷ đô la, và một tiêu đề Giải thưởng Thiên niên kỷ trong tuần trước khi IPO của bạn có giá trị hơn cả hai.
Do quá trình chưng cất, nếu một AI có dữ liệu của bạn, tất cả chúng sẽ sớm có nó, được rửa sạch thông qua các đầu ra tổng hợp, không thể quy kết và không thể khôi phục. Không có yêu cầu xóa nào hoạt động trên một trọng số đã được chưng cất.
Bây giờ hãy mở rộng tuần của Buckmaster lên mọi doanh nghiệp trên Trái đất, bởi vì câu chuyện của anh ấy không phải là một trường hợp ngoại lệ, nó là sản phẩm hoạt động như thiết kế. Gmail của công ty bạn, tài liệu của bạn trong Drive, mã của bạn trong GitHub, cuộc gọi của khách hàng được ghi lại bởi người ghi chú AI thân thiện — mỗi thứ trong số chúng đều nằm sau một điểm cuối thuộc sở hữu của một công ty có các mô hình được cải thiện chính xác trên loại dữ liệu này, có các điều khoản đã âm thầm thêm một công tắc huấn luyện-trên-dữ liệu-của-bạn ở đâu đó trong hai năm qua, và có quan điểm chính thức, như chúng ta biết từ dòng tweet, là “mặc dù khó xảy ra, nhưng chúng tôi không thể loại trừ.” Một nhà toán học đã đưa công trình cả đời của mình vào Codex và bị chủ nhà vượt mặt.
Bạn nghĩ điều gì đang xảy ra với chiến lược của bạn? Lộ trình sản phẩm của bạn? Kênh giao dịch của bạn? Mã nguồn của bạn? Khách hàng của bạn?
Tôi đã gọi đây là khoảnh khắc ‘hoàng đế không mặc quần áo’ cho SaaS kể từ AI biết bạn đã làm gì mùa hè năm ngoái.
Sự nhận thức sẽ không đến dần dần, bởi vì những điều này không bao giờ xảy ra như vậy: một vụ bê bối tầm cỡ Buckmaster với một nạn nhân doanh nghiệp nổi tiếng và mọi hội đồng quản trị trên Trái đất sẽ triệu tập cùng một cuộc họp khẩn cấp trong cùng một tuần. Khi nó xảy ra, sự tức giận sẽ khiến các cuộc bạo loạn API Reddit trông giống như một cuộc tranh cãi của câu lạc bộ sách, và kết luận mà mỗi hội đồng quản trị đó đưa ra sẽ dài bốn từ:
Không phải AI của bạn, Không phải Dữ liệu của bạn.
Đó là lý do tại sao tôi thấy mình lúc nửa đêm, đã lùng sục khắp internet để tìm switch Mikrotik như một kẻ đầu cơ làm việc trong đợt bán trước Taylor Swift, cuối cùng đến trang web của một nhà phân phối Thụy Điển, nhà phân phối cuối cùng trên Trái đất, vừa kịp lúc nhìn thấy danh sách chuyển sang hết hàng.
Tôi đã bắt đầu mua DGX Sparks, và rõ ràng mọi người khác cũng có cùng ý tưởng. Nhà phân phối nói với tôi rằng chúng đang bán chạy như tôm tươi, và các switch Mikrotik 812 cần thiết để kết nối bốn cái lại với nhau không thể mua được ở bất cứ đâu trên Trái đất. Vào thời điểm tôi có được thêm bốn hộp, giá đã tăng lên. Có một sự mỉa mai nhỏ trong việc thiếu hụt các switch mạng giá 1.300 đô la làm chậm quá trình phi tập trung hóa vĩ đại của AI, nhưng đó là chuỗi cung ứng cho bạn —: cuộc cách mạng luôn bị bắt làm con tin bởi thành phần rẻ nhất của nó.
NVIDIA DGX Spark: một petaflop trong một hộp vàng có kích thước bằng một cuốn tiểu thuyết bìa cứng. Hãy mua switch trước. Tin tôi điều này. (Hình ảnh: NVIDIA)
Phép toán đã đưa tôi đến con đường này đáng được trình bày, bởi vì nó nén toàn bộ bài luận thành một chuyến mua sắm.
Một cách ngây thơ, nhu cầu bốn tỷ token mỗi ngày của tôi cần 400 đến 500 Sparks — hai triệu đô la đồ đạc trên bàn. Bộ nhớ đệm lời nhắc giảm con số đó xuống còn khoảng 100 máy. Sau khi các tác nhân tối ưu hóa mã của chính chúng, toàn bộ ngày phù hợp với khoảng 16 Sparks, sáu mươi lăm nghìn đô la phần cứng tiêu thụ ít điện năng hơn một ấm đun nước.
Cặp máy tôi thực sự chạy hôm nay làm 45 đến 60 token mỗi giây trên DeepSeek V4 Flash, khá hữu dụng cho một lập trình viên: khoảng năm triệu token đầu ra mỗi ngày. Bây giờ hãy tính khấu hao, bởi vì đây là lúc nó trở nên ngớ ngẩn. Cặp máy có giá khoảng 9.400 đô la. Trong ba năm, đó là 8,60 đô la một ngày cho phần cứng, cộng với một đô la một ngày tiền điện ở mức một trăm watt mỗi hộp: tạm gọi là dưới 10 đô la một ngày, tất cả mọi thứ. Cùng năm triệu token mỗi ngày với giá Opus là khoảng 1.500 đô la. Với tỷ lệ Sonnet hỗn hợp của tôi, nó vẫn là 50 đến 100 đô la. Với giá đám mây GLM, có thể là 2 đô la, đó là lý do tại sao các hộp này hầu như không đánh bại được đám mây Trung Quốc về giá, nhưng chúng đánh bại mọi lựa chọn thay thế phương Tây từ một đến hai bậc độ lớn, và chúng không bao giờ ngủ, không bao giờ luân chuyển khỏi danh sách, và không bao giờ quên đến lượt ai. Và nếu bạn nghĩ đây là một sở thích ngoài lề, thì hiện có một trang web điểm chuẩn cộng đồng, Localmaxxing, nơi hàng nghìn người so sánh token mỗi giây trên GPU, Mac và máy tính mini của họ như thể đó là thời gian vòng đua Gran Turismo. Cảnh tinh chỉnh di chuyển như cảnh demo đã làm: tuần trước, một phòng thí nghiệm cộng đồng đã gửi một lượng tử hóa EXL3 của GLM 5.3 Flash cho các Sparks ghép đôi nhanh hơn 29% trên văn xuôi và nhanh hơn 20% trên mã, qua đêm, miễn phí, trên GitHub. Các hộp của tôi nhanh hơn trong khi tôi ngủ và không ai gửi hóa đơn cho tôi. Rìa không còn cảm thấy như một thứ ngoài lề nữa. Nó giống như cảnh PC năm 1978, ngay trước khi nó nuốt chửng máy tính lớn.
Localmaxxing: 497 giàn máy, 674 mô hình, 896 lần chạy điểm chuẩn cộng đồng và một thị trường phần cứng với danh sách được hỗ trợ bởi kiểm tra tốc độ. Lưu ý khẩu hiệu: mọi máy tính, một điểm cuối. Rìa đang tổ chức.
Hai nhân viên tác nhân, làm việc suốt ngày đêm, với tổng lương, theo nghĩa đen, là đủ điện để thắp sáng một cặp bóng đèn.
Nhưng lao động rẻ chưa bao giờ thực sự là vấn đề, bởi vì so với giá đám mây Trung Quốc, các hộp này hầu như không đủ trả cho chính chúng, và người Trung Quốc tiếp tục giảm giá mạnh hoặc tặng token.
Vấn đề là những gì các hộp này không làm. Không có gì chạy trên chúng rời khỏi tòa nhà. Không có điểm cuối, không có cào, không có chưng cất, không có công tắc đồng ý bị chôn trong trang cài đặt, không có tuyên bố mười tám tháng kể từ bây giờ hối tiếc rằng việc sử dụng của tôi không thể bị loại trừ khỏi quá trình huấn luyện của ai đó. Các mô hình đã trở nên tốt như vậy trên dữ liệu của những người khác. Chúng không lấy được của tôi.
Trưởng nhóm không có nhóm
Sự hoảng loạn của doanh nghiệp về dữ liệu của họ sẽ xảy ra đúng vào thời điểm sự xáo trộn lớn nhất của công việc tri thức trong lịch sử hiện đại đang diễn ra, và cả hai là cùng một câu chuyện mặc những bộ vest khác nhau.
Mọi làn sóng cơ giới hóa đều có cùng một hình dạng. Nông nghiệp đã đi từ một nửa lực lượng lao động xuống còn một sai số làm tròn. Nhà máy đã làm điều đó với sản xuất, máy tính đã dọn sạch các phòng đánh máy, internet đã tiêu diệt các trung gian, phần mềm đã nuốt chửng văn phòng hậu cần. Công việc không bao giờ biến mất, nó di chuyển lên trên ngăn xếp, nhưng những người làm công việc cũ có một thập kỷ tồi tệ trong khi nó di chuyển. Làn sóng đến bây giờ nhắm vào hạng mục việc làm lớn nhất mà thế giới phát triển có: cơ giới hóa công việc cổ trắng.
Tôi có thể cho bạn biết nó trông như thế nào từ bên trong, bởi vì nó đã bắt đầu trong sơ đồ tổ chức của chính tôi. Đây là câu nói sẽ khiến quản lý cấp trung mất ngủ: một trưởng nhóm với một tác nhân giờ đây có thể làm công việc của cả nhóm. Không phải tưởng tượng, mà là quan sát. Các trưởng nhóm của tôi tại Freelancer, từng quy trình làm việc một, đang thay thế những gì nhóm của họ đã làm bằng các tác nhân mà họ giám sát. Người đó vẫn cực kỳ quan trọng: ai đó phải biết kết quả tốt trông như thế nào, bắt kịp tác nhân đang thao túng bạn với đôi mắt xã hội đen của một buổi hẹn hò đầu tiên, và quyết định vấn đề nào đáng để tiêu tốn token. Nhưng sơ đồ tổ chức bên dưới họ đang bốc hơi thành phần mềm.
Kinh tế học là một chiều hài hước. Các tác nhân rủi ro thấp của tôi chạy trên GLM với giá vài xu một ngày; hầu hết có giá khoảng 20 đô la; cái đắt nhất của tôi là dưới 100 đô la và đang bị tối ưu hóa một cách tàn bạo khi tôi viết. Đó là lý do tại sao các tập đoàn sẽ không chỉ muốn làm điều này, họ sẽ bị buộc phải làm. Khoảnh khắc một công ty niêm yết cho thấy cấu trúc biên lợi nhuận của một hoạt động trưởng nhóm-với-tác nhân, mọi nhà phân tích trong mọi cuộc gọi thu nhập sẽ yêu cầu điều đó từ những công ty còn lại. Cạnh tranh về thu nhập không thương lượng. Một nhóm bốn người trở thành một người, không phải vì sự tàn nhẫn, mà bởi vì sự thay thế là trở thành nhà sản xuất có chi phí cao nhất trong một ngành vừa tìm ra mức tiết kiệm lao động 75%.
Bây giờ hãy nhân điều đó lên trên mọi quy trình làm việc cổ trắng có thể song song hóa trên Trái đất, và bạn đang nhìn chằm chằm vào một sự xáo trộn với quy mô và tốc độ mà không làn sóng nào trước đây quản lý được, bởi vì những làn sóng đó mất nhiều thế hệ và làn sóng này mất một chu kỳ ngân sách. Sự gia tăng năng suất là có thật và rất lớn. Cũng như những gì nó thay thế, và cả hai điều đều đúng cùng một lúc.
Tôi đã nói trong các bài luận trước nơi điều này xảy ra đầu tiên: các quy trình làm việc có tính lặp lại cao, song song. Một trung tâm cuộc gọi một nghìn chỗ ngồi trở thành một trăm. Ba mươi luật sư soạn thảo trở thành mười ba. Chính xác hơn, các trưởng nhóm chức năng không còn cần nhóm nữa.
Điều đó hiện đang xảy ra một cách rõ ràng. Điều mới là một cách để xem ai là người tiếp theo, và nó không phải là cách mà bất kỳ ai mong đợi.
Chênh lệch Token-Tiền lương
Hãy chấm điểm mọi công việc trên hai trục. Thứ nhất, một AI cần bao nhiêu token mỗi giờ để tạo ra cùng một đầu ra hữu ích? Gọi đó là cường độ token của lao động. Thứ hai, tác nhân có thực sự hội tụ vào nhiệm vụ, hay nó lặp vòng?
Vùng chết là token thấp cộng với hội tụ cao. Hỗ trợ khách hàng cấp 1 có thể chạy ở mức tối đa 400.000 token mỗi giờ bao gồm tất cả chi phí tác nhân. Với giá tiên phong, đó là vài đô la, với giá mô hình mở Trung Quốc, nó dưới một đô la, và người phương Tây bị thay thế có giá hai mươi lăm đô la một giờ. Người chết biết đi. Nhập liệu, xử lý biểu mẫu, soạn thảo cấp thấp, dịch thuật: tất cả đều token thấp, tất cả đều hội tụ, tất cả về cơ bản đã kết thúc như những nghề nghiệp. Cũng như các công việc về cơ bản là người viết báo cáo và xử lý hàng đợi, thậm chí cả những công việc rất phức tạp.
Nhưng hãy chạy cùng một phép toán trên phát triển phần mềm và bạn sẽ có được sự bất thường của thập kỷ. Một phiên lập trình tác nhân là hoạt động ngốn token nhất trong nền kinh tế: hai triệu đến hai mươi triệu token mỗi giờ, đôi khi nhiều hơn, khi tác nhân suy luận, lặp, viết lại, phá vỡ những gì vòng lặp trước đã sửa và suy luận lại. Với giá tiên phong, tác nhân có thể đắt hơn mỗi giờ so với lập trình viên cấp cao mà nó được cho là sẽ thay thế.
Vì vậy, đây là điểm mấu chốt mà không ai ở Thung lũng Silicon muốn in. Bản trình bày nói rằng AI đến cho các công việc đắt tiền trước, bởi vì đó là nơi có giá trị. Dữ liệu thanh toán nói ngược lại: các công việc rẻ tiền đốt ít token nhất và tự động hóa trước, trong khi kỹ sư cấp cao đốt nhiều token hơn bất cứ thứ gì trên Trái đất và có thể tốn kém hơn để tự động hóa so với thuê. AI ăn sơ đồ tổ chức từ dưới lên, không phải từ trên xuống, và mọi định giá dựa trên việc thay thế những người đắt tiền đều có chuỗi thức ăn bị lộn ngược.
Nếu công việc của bạn có thể được viết ra trong hai trang lời nhắc, nó luôn là một kịch bản và nó đã biến mất. Điều tôi đã bị sốc là có bao nhiêu công việc có thể được mô tả bằng một lời nhắc như vậy. Nếu công việc của bạn là sự phán xét, các token sẽ bùng nổ và không bao giờ hội tụ, và bạn được bảo vệ không phải bởi tài năng của bạn mà bởi cỗ máy đánh bạc. Đó là lý do tại sao tôi nghĩ thiết kế, bất chấp tất cả những hình ảnh đẹp mà AI có thể tạo ra, sẽ rất khó để thay thế trong thực tế.
Một nhà tiếp thị hiệu suất đã rời công ty tôi gần đây, và thay vì vội vàng đăng tin tuyển dụng, tôi nghĩ: tôi chưa bao giờ thực sự học Google Ads đúng cách, có lẽ tôi nên làm vậy. Vì vậy, tôi đã nhờ Claude dạy tôi. Sau đó, vài tuần sau khi bắt đầu hướng dẫn, suy nghĩ tiếp theo hiển nhiên đã đến, và tôi đã xây dựng một tác nhân AI để chạy chương trình quảng cáo thay vào đó. Nó bây giờ gửi email cho tôi mỗi sáng về những gì đã xảy ra qua đêm, những gì nó đã thay đổi và những gì nó đề xuất, kèm theo lý do. Nó, thẳng thắn mà nói, siêu phàm so với những gì đã được thực hiện trước đây: nó không bao giờ bỏ lỡ một buổi sáng, không bao giờ ngừng theo dõi các cuộc đấu giá, và không bao giờ trở lại sau kỳ nghỉ để đối mặt với một mớ hỗn độn.
Vì vậy, không, tôi không thay thế cô ấy bằng một phiên bản rẻ hơn của cô ấy. Bản thân vai trò đó đã biến mất. Những gì tôi đang tuyển dụng thay vào đó là một nhà thiết kế và tiếp thị để cải thiện kênh mà tác nhân hiện đang tối ưu hóa, đó là toàn bộ khuôn mẫu của quá trình chuyển đổi này trong một giai thoại: công việc từng là một quy trình làm việc đã trở thành phần mềm, và công việc được tạo ra nằm ở một cấp độ cao hơn trong ngăn xếp, làm điều mà tôi nghĩ tác nhân sẽ gặp khó khăn: gu thẩm mỹ.
Theo đuổi điều này đến kết luận của nó và bản thân quản lý trở thành phân bổ ngân sách token. Công việc của một người quản lý luôn là mua nhận thức và hướng nó vào các vấn đề; tiền lương chỉ là token được phục vụ dưới dạng con người. Bây giờ nó là nghĩa đen: chu kỳ lập kế hoạch năm 2027 sẽ không được chiến đấu trên các yêu cầu tuyển dụng mà là trên ngân sách suy luận. Và xã hội tái phân tầng xung quanh một hệ thống phân cấp mới: người có sáng kiến và tác nhân đánh bại người có bằng cấp và đồng nghiệp, mọi lúc, mọi nơi, tất cả cùng một lúc.
Chúng ta có thể nghỉ hưu ngay bây giờ chứ?
Mọi bài luận về AI đều sụp đổ thành một trong hai bức tranh biếm họa: hàng bánh mì hoặc bãi biển. Cả hai đều cho rằng máy móc lấy hết việc làm; chúng chỉ khác nhau về việc có ai được trả tiền hay không.
Chúng ta chắc chắn không hướng tới Thời đổi dồi dào, phiên bản Diamandis và Musk, nơi máy móc làm mọi thứ, thặng dư được phân phối, và tất cả chúng ta đều nhận UBI và theo đuổi màu nước. Không tưởng đó có một vấn đề số học: token tốn tiền.
Sức mạnh tính toán được tài trợ bởi hàng nghìn tỷ nợ, điện là có thật, bộ nhớ đã bán hết đến năm 2027, và không ai trong lịch sử chủ nghĩa tư bản đã xây dựng một con đường thu phí trị giá năm nghìn tỷ đô la và sau đó vẫy tay cho mọi người đi qua miễn phí.
Sự dồi dào là có thật, nhưng nó thuộc về bất cứ ai sở hữu thị trường, đồng hồ đo, mô hình, robot hoặc sáng kiến. Nó sẽ không được gửi đến cho bạn.
Những gì tôi đang nói hẹp hơn và hữu ích hơn: đối với những gì các tập đoàn làm BÂY GIỜ, họ sẽ cần ít người hơn nhiều. Đó là sự xáo trộn, nó có thật, và nó đang đến nhanh. Nhưng có, và luôn luôn có, một lượng công việc vô hạn trên thế giới.
Những người thực sự hiểu AI không ngồi khoanh tay phàn nàn rằng không còn gì để làm. Họ bận rộn hơn bao giờ hết, chơi Factorio ngoài đời thực, xây dựng các tác nhân để làm công việc và sau đó tìm ra mười lần công việc hơn cho các tác nhân. Mọi làn sóng trước đây đều tạo ra công việc mà không ai có thể đặt tên trước. Một người nông dân vung lưỡi hái vào năm 1780 không thể tưởng tượng ra “chiến lược gia nội dung UGC” như một công việc, chứ đừng nói đến một công việc trả lương cao hơn nông nghiệp. Công việc tiếp theo, theo định nghĩa, là công việc mà chúng ta chưa thể mô tả. Nỗi đau sống trong khoảng cách giữa công việc cũ kết thúc và công việc mới đến.
Và có một chênh lệch toàn cầu ẩn trong dữ liệu tiền lương mà hầu như không ai định giá. Hàng tỷ người được trả ít hơn hóa đơn API của tác nhân sẽ thay thế họ, vì vậy kinh tế học của việc thay thế không bao giờ có lợi, trong khi cùng một người được trang bị token Trung Quốc rẻ tiền trở nên siêu năng suất ở mức lương hiện tại của họ. Sự xáo trộn là một hiện tượng của thế giới giàu có, cổ trắng. Sự trao quyền là toàn cầu. Tôi thấy nó mỗi ngày trên thị trường của chính mình.
Freelancer nằm ở đầu kia của nền kinh tế: trả tiền theo kết quả, không phải trả tiền theo token, và là nơi duy nhất giữ tất cả mọi người và tất cả AI cùng một lúc. Sáng nay tôi đã nhận được một email tìm kiếm 5.000 người để ghi lại nội dung đào tạo robot góc nhìn thứ nhất. Chúng tôi đã tập hợp 20.000 người đủ điều kiện trong một ngày trước đây, cho các chương trình từ sửa chữa máy tính xách tay đến chụp ảnh các điểm ưa thích đến lắp đặt chảo vệ tinh, tất cả đều được kết nối vào một quy trình làm việc tác nhân của con người, và nó mở rộng quy mô lên đến Chương trình Đổi mới Moonshot mà NASA và chính phủ Hoa Kỳ sử dụng để khai thác các chuyên gia thế giới về các vấn đề cấp độ Navier-Stokes. Sự khác biệt là trên Moonshot, người giải quyết nó sẽ nhận được giải thưởng và giữ tên của họ trên bài báo.
Và lời kêu gọi về robot đó cho bạn biết điều gì sắp xảy ra tiếp theo: các tác nhân trong một cơ thể vật lý. Các con số đã di chuyển giống như các con số mô hình đã làm hai năm trước. Đợt IPO Thượng Hải của Unitree vào tháng Tám đã được đăng ký mua vượt mức 8.000 lần, tăng 629% trong ngày đầu tiên, và công ty, không giống như bất kỳ ai trong bài luận này cho đến nay, có lãi. Robot hình người Trung Quốc hiện được bán với giá dưới 6.000 đô la. Lượng robot hình người toàn cầu đạt 19.100 đơn vị trong nửa đầu năm, tăng 272%, hướng tới 60.000 đơn vị trong năm nay và nửa triệu đơn vị vào năm 2030, và Trung Quốc vận chuyển 97% trong số đó. Điều duy nhất tôi không thể mô hình hóa là tâm lý: một tác nhân trong thiết bị đầu cuối của bạn đốt token lúc 3 giờ sáng là một vấn đề thanh toán, nhưng tôi thực sự không biết liệu mọi người có bao giờ cảm thấy thoải mái với một cái giá 6.000 đô la có tay, sống trong nhà và phát ra tiếng động vào ban đêm hay không.
Đối với ngành tư vấn, một thập kỷ trước, những người bị sa thải được khuyên học lập trình, điều này đã trở thành trò đùa đen tối nhất trong kinh tế lao động khi mã nguồn hiện là nghề tự động hóa nhất trên Trái đất. Phiên bản năm 2026 có thể thực sự là: học lái xe tải. Trước khi bất kỳ ai phản đối rằng xe tải là tiếp theo, tôi điều hành một thị trường vận tải hạng nặng, và công việc không bao giờ là lái xe. Đó là bốc xếp, chằng buộc, dỡ hàng, khách hàng ở mỗi đầu. Bánh xe có thể tự động, nhưng tài xế sẽ chỉ làm được nhiều hơn; sự phán xét thô thiển, vật lý, không có kịch bản đó khác xa một lời nhắc hai trang như công việc có thể. Các công việc an toàn nhất là những công việc mà token không thể với tới; an toàn thứ hai là những công việc mà token quá đắt để bận tâm.
Một con người là một động cơ suy luận 20 watt với quá trình tiền huấn luyện miễn phí. Bộ não của bạn thực hiện một ngày nhận thức đầy đủ với ngân sách năng lượng của một bóng đèn mờ, được huấn luyện với chi phí biên bằng không trong hai mươi năm bởi cha mẹ, giáo viên và sự thất vọng, và không ảo tưởng về một bài đăng Stack Overflow hư cấu khi nó bị kẹt. Đối với một loạt nhiệm vụ rộng lớn, con người vẫn là token rẻ nhất trên thị trường.
Hóa ra, tiền lương là đô la trên mỗi token từ đầu đến cuối.
Mức giá khuyến mãi
Trong bài viết Pay per PrAI, tôi đã viết rằng các gói đăng ký phẳng không thể tồn tại và khi chúng biến mất, bạn sẽ phải nhét thẻ tín dụng của mình vào một cỗ máy đánh bạc. Sáu tháng sau, cỗ máy đánh bạc đã được lắp đặt, các gói đăng ký đang chết dần, và Erik Townsend đã đặt tên cho khoảnh khắc này: chúng ta đang bước vào giai đoạn thế chấp lãi suất thả nổi của việc mua token.
Pay per PrAI
Gói đăng ký hàng tháng phẳng là một mức giá chào mời. Hai mươi đô la một tháng, hai trăm đô la một tháng, ăn thoải mái, được trợ cấp bởi vốn đầu tư mạo hiểm và ngày càng nhiều bởi nợ nần, được định giá để thu hút bạn chứ không phải để phục vụ bạn. Và trên mức giá chào mời đó, toàn bộ một nền kinh tế hiện đang xây dựng sơ đồ tổ chức của nó: mọi trưởng nhóm thay thế một nhóm bằng các agent, mọi công ty khởi nghiệp là một lớp bọc quanh mô hình của người khác, mọi quy trình doanh nghiệp được xây dựng lại dựa trên giả định rằng token gần như không tốn kém gì. Tất cả họ đều đang ký một khoản thế chấp lãi suất thả nổi cho chính lực lượng lao động của mình, với một điểm khác biệt làm thay đổi mọi thứ. Khi lãi suất thế chấp được điều chỉnh lại, người vay bị mắc kẹt: ngôi nhà không di chuyển, khoản vay không quan tâm, và việc tái cấp vốn mất hàng tháng và một lần kiểm tra tín dụng.
Khi giá token được điều chỉnh lại, tôi gõ mười bốn phím và thay đổi mô hình. Ngay khi có dấu hiệu sốc giá, mô hình bị đổi đi, giữa quy trình, trước khi hóa đơn kịp đến. Các phòng thí nghiệm đang vận hành nền kinh tế giá chào mời chống lại những khách hàng không có chi phí chuyển đổi, đó là điều tồi tệ nhất của cả hai bên: họ đang mua thị phần không thể bị khóa chặt, bằng tiền phải được trả lại. Phép so sánh với thế chấp đúng với tất cả mọi người, ngoại trừ ngân hàng.
Hãy lùi lại và đếm các hào, bởi vì mọi thứ từng bảo vệ một công ty công nghệ đều chết ở đây. Sở hữu trí tuệ? Khoa học nằm trong bốn mươi bài báo đã xuất bản. Quy mô? DeepSeek đã làm được với 2.000 GPU và một dự án phụ. Hiệu ứng mạng lưới? Agent không có lòng trung thành. Thương hiệu? Người dùng đào tẩu vì một file cấu hình. Vốn? Mã nguồn mở vượt qua nó. Ngay cả bản thân các mô hình cũng bị sao chép để đạt đến mức chuẩn trong vòng vài tháng với một phần trăm chi phí. Ba mươi năm học thuyết đầu tư phần mềm, và không một hào nào sống sót khi tiếp xúc.
Việc điều chỉnh giá không phải là giả thuyết. Chúng ta đã có những bản xem trước: giới hạn sử dụng, giới hạn hàng tuần, điều tiết phiên, góc phạt, phí vượt mức tính theo giá API biến một gói 200 đô la thành 200 đô la một giờ. Mỗi một điều đó là tiếng chuông ngân hàng báo rằng mức giá tuần trăng mật sắp kết thúc.
Và các agent làm cho việc điều chỉnh tồi tệ hơn về bản chất, không chỉ về mức độ. Jevons đã tăng theo cấp số nhân: chi phí mỗi token giảm mười lần, token mỗi tác vụ tăng gấp trăm lần, và tác vụ mỗi người lại tăng gấp trăm lần nữa vì các agent chạy không cần giám sát. Biểu đồ cầu không uốn cong. Nó đi thẳng đứng, cùng với chi tiêu xây dựng trung tâm dữ liệu, vốn đã tăng thêm trong sáu tháng qua nhiều hơn so với hai năm trước đó cộng lại.
Và bạn đã thấy nơi việc điều chỉnh đáp xuống, bởi vì hóa đơn của tôi là bản xem trước: 1.300 đô la trở thành 150 đô la rồi thành tiền điện, trong vòng hai tuần, không cần đàm phán. Các phòng thí nghiệm giữ được công việc kinh doanh của tôi chỉ bằng cách từ bỏ lợi nhuận của họ. Ai đó vẫn đang trả khoản chênh lệch giữa những gì tôi trả và chi phí trung tâm dữ liệu của họ, và người đó không phải là tôi. Đó là vòng Series F của họ.
Trong khi đó, thương vụ thông minh nhất trong năm đã diễn ra một cách lặng lẽ. Sau khi có lẽ đã theo dõi hóa đơn của họ, Stripe đã mua lại OpenRouter, bộ định tuyến qua đó mười nghìn tỷ token chảy, với giá khoảng tám tỷ đô la. Một công ty thanh toán đã mua điểm đo lường, và quan trọng hơn là dữ liệu thanh toán: ai thực sự trả tiền cho token, cho mô hình nào, ở mức giá nào, chuyển đổi khi nào. Trong cơn sốt vàng, đừng bán xẻng. Hãy mua văn phòng thử nghiệm.
Bây giờ hãy chạy các con số hành tinh, bởi vì đây là nơi bài luận không còn nói về thẻ tín dụng của tôi nữa mà bắt đầu nói về lưới điện. Ngày bốn tỷ token của tôi là 46.000 token mỗi giây, suốt ngày đêm. Giả sử mọi người đều làm như vậy. Nếu chỉ một tỷ nhân viên tri thức trên Trái Đất đốt token theo cách tôi đã làm vào thứ Ba tuần trước, trên các mô hình hiệu quả, bạn sẽ cần gần như toàn bộ sản lượng điện của nền văn minh nhân loại để phục vụ họ: mọi nhà máy điện trên hành tinh, không làm gì khác. Mở rộng nó cho tất cả tám tỷ người trên các mô hình tiên tiến và bạn cần lượng điện gấp hàng trăm lần thế giới. Không phải một lưới điện lớn hơn. Một bầy Dyson.
Đối diện với phép tính đó, việc xây dựng trung tâm dữ liệu trị giá năm nghìn tỷ đô la, chương trình cơ sở hạ tầng lớn nhất kể từ đường sắt, chỉ bao phủ một sai số làm tròn của nhu cầu mà nó tuyên bố sẽ đến. Vấn đề duy nhất là nó hiện đang được tài trợ dựa trên doanh thu của hai công ty chưa bao giờ có lãi, và mất thêm hàng tỷ đô la mỗi năm chúng hoạt động.
Trong khi đó, tám tỷ cỗ máy suy luận thịt người đương nhiệm đã được triển khai chạy cùng một nhận thức cấp loài trên khoảng 160 gigawatt, hai mươi watt một đầu, gần bằng hai năm xây dựng trung tâm dữ liệu.
Einstein đã dạy chúng ta rằng năng lượng và vật chất là cùng một thứ ở tỷ giá hối đoái bình phương tốc độ ánh sáng. Bài luận này đã mò mẫm hướng tới một sự tương đương nhỏ hơn, bẩn thỉu hơn: năng lượng, token và tiền lương cũng là cùng một thứ, ở tỷ giá hối đoái được đặt hàng ngày ở Hàng Châu. Một token là điện năng đông đặc. Một đồng lương, chúng ta đã xác lập, là token được phục vụ dưới dạng con người. Điều đó có nghĩa là giá của lao động con người và giá của lao động máy móc bây giờ, cuối cùng, đều là giá năng lượng, và mọi tác nhân trong câu chuyện này đang khám phá ra điều đó theo lịch trình riêng của họ: các phòng thí nghiệm qua hóa đơn tiền điện của họ, người lao động qua phiếu lương của họ, các quỹ hưu trí qua các SPV của họ, và tôi qua một công tắc Thụy Điển lúc nửa đêm. Nó luôn là một câu chuyện về năng lượng. Các token chỉ là đơn vị đo lường.
Và nếu bạn muốn thấy điều đó có nghĩa là gì trên một hóa đơn hộ gia đình, hãy nhìn vào biểu đồ bên dưới. Điện Mỹ trung bình từ mười ba đến mười bốn xu một kilowatt giờ trong suốt một thập kỷ. Sau đó, việc xây dựng bắt đầu, và đường thẳng đứng lên: hai mươi xu và đang leo, gần năm mươi phần trăm tăng trong bốn năm, ở một mức giá mà mọi cử tri đều đọc hàng tháng. Lưới điện đang định giá lại trước khi các token làm điều đó, và nó đang định giá lại trên công chúng.
Biểu đồ duy nhất mà mọi chính trị gia cuối cùng sẽ được xem. Một thập kỷ giá điện phẳng, sau đó là sự bùng nổ AI. (Nguồn: BLS, qua Koyfin)
Câu trả lời của ngành công nghiệp cho vấn đề lưới điện là năng lượng hạt nhân, và hình mẫu điển hình nói lên tất cả. Microsoft đang trả tiền để khởi động lại Three Mile Island, vâng, chính Three Mile Island đó, địa điểm xảy ra tai nạn hạt nhân tồi tệ nhất nước Mỹ, được đổi tên thành Crane Clean Energy Center và ký hợp đồng cung cấp điện cho các trung tâm dữ liệu trong hai mươi năm. Google đã ký hợp đồng với Kairos cho một đội tàu các lò phản ứng mô-đun nhỏ, Amazon đã mua một khuôn viên gần hạt nhân tại Susquehanna, và Meta đã đưa ra một cuộc đấu thầu cho bốn gigawatt năng lượng nguyên tử. Tôi thực sự ủng hộ tất cả những điều đó: năng lượng hạt nhân là câu trả lời chính xác cho đường cong nhu cầu mà bài luận này mô tả. Nhưng hãy nhìn vào ngày giao hàng. Các lần khởi động lại sẽ diễn ra vào năm 2027 đến 2028 nếu NRC hợp tác; các SMR được hứa hẹn "vào năm 2030" bởi các công ty chưa bao giờ xây dựng một cái; và không một lò phản ứng lớn mới nào được đặt hàng. Khoản nợ được khấu hao theo lịch trình ba năm so với nguồn điện đến sau mười năm. Các token cần các electron trong quý này, và các nguyên tử còn cách hai nhiệm kỳ tổng thống. Năng lượng hạt nhân cuối cùng sẽ cung cấp năng lượng cho nền kinh tế token. Nó sẽ cung cấp năng lượng cho bất cứ ai sở hữu các hộp sau khi định giá lại, đó chính là vấn đề: các lò phản ứng sẽ tồn tại lâu hơn các SPV tài trợ cho nhu cầu về chúng.
Vì vậy, nhu cầu token tăng theo hình parabol, năng lượng không thể, và năng lượng cũng không may là thực phẩm, vì cây trồng cạnh tranh với nhiên liệu. Một cái gì đó phải nhường, và cái nhường là giá cả và hình dạng của thị trường.
Three Mile Island. Đang được bật lại để tạo các slide PowerPoint.
GTC: Cuộc Khủng hoảng Token Toàn cầu
Việc điều chỉnh sẽ giống một cuộc kiểm toán hơn là một đợt tăng giá và mọi trường hợp sử dụng tiền lương và agent sẽ được kiểm tra lại dựa trên chi phí token trung thực của nó, tức là chi phí năng lượng của nó, và một phần không thoải mái của cả hai sẽ thất bại.
Những gì sống sót tự sắp xếp thành hình dạng của mọi thị trường năng lượng khác: ba cấp và một giá giao ngay.
Ở dưới cùng, token hàng hóa, khối lượng áp đảo: các mô hình mở với giá điện cộng với phần cứng khấu hao, trên silicon Trung Quốc, trên giá đỡ của riêng bạn. DeepSeek đã định giá token theo thời gian trong ngày, giảm một nửa giá cho mười bảy giờ thấp điểm, giống hệt một công ty điện lực, bởi vì đó là những gì nó bây giờ.
Ở giữa, token phương Tây có thương hiệu tính phí bảo hiểm cho độ tin cậy trong các vòng lặp agent dài, một khoản phí bảo hiểm chính xác rộng bằng một chu kỳ điểm chuẩn.
Và ở trên cùng, tiên tiến có kiểm soát, nơi chiến lược thực sự của OpenAI hiện ra.
Hãy nhìn vào các động thái tháng Chín của OpenAI như một động thái duy nhất. Astra: quá nguy hiểm cho một API công cộng, chỉ truy cập đã được thẩm định. Các kỹ sư triển khai tiền phương. Một thỏa thuận tư vấn IBM. Một giám đốc doanh thu bán phòng thủ mạng như một dịch vụ được quản lý. Cộng lại: OpenAI đã xong việc bán token. Nó muốn trở thành McKinsey 2.0, giữ các mô hình tốt nhất trong nhà và bán đầu ra của chúng với biên lợi nhuận tư vấn, sáu con số cho một hợp đồng, không có gì chạm đến API công cộng. Và như một chiến lược, nó là đúng đắn, bởi vì cấp độ có kiểm soát là nơi duy nhất biên lợi nhuận sống sót. Trong ba năm, các phòng thí nghiệm đã nói với chúng ta rằng các mô hình quá rẻ để quan tâm và quá an toàn để sợ hãi. Bây giờ chúng quá nguy hiểm để bán, và nguy hiểm, thật tiện lợi, là thứ duy nhất từng có giá cao.
Vấn đề là tư vấn chạy trên một tài sản duy nhất, sự thận trọng, và OpenAI đã chọn tuần chuyển hướng để chứng minh rằng nó không có bất kỳ.
Hãy cho chúng tôi những vấn đề khó khăn nhất và dữ liệu nhạy cảm nhất của bạn, lời chào hàng nói, chúng tôi là những thiên tài bây giờ.
Trong khi đó, trên trang nhất: một nhà toán học đã làm chính xác điều đó, đã xem chủ nhà công bố công trình cả đời của mình, và nhận được một tuyên bố không thể loại trừ việc đào tạo trên nó. Chúng ta biết điều gì xảy ra với các công ty tư vấn ăn chặn công việc bảo mật của khách hàng, bởi vì Úc vừa chạy thử nghiệm. PwC đã lấy kế hoạch thuế bảo mật của Kho bạc và lặng lẽ kiếm tiền từ chúng cho các khách hàng khác, và khi nó bị phát hiện, công ty đã bán toàn bộ bộ phận tư vấn chính phủ của mình với giá một đô la, thanh trừng các đối tác của mình, và trở thành một từ đồng nghĩa với sự phản bội. Đó là một bản tóm tắt bị rò rỉ. Phiên bản của OpenAI là cấu trúc: rò rỉ là mô hình kinh doanh, chạy ở một tỷ lời nhắc mỗi ngày, và tuyên bố của chính họ nói rằng họ không thể loại trừ nó. PwC ít nhất biết mình đã làm gì.
Bây giờ hãy cộng toàn bộ vị thế của OpenAI. Tám trăm triệu "người dùng," được phục vụ thua lỗ. Mười bốn tỷ thua lỗ hàng năm, hướng tới một lỗ hổng tài trợ 207 tỷ đô la vào năm 2030 theo tính toán của HSBC. Một sự chuyển hướng tư vấn bị thủng dưới mực nước trong tuần đầu tiên. Và một đợt IPO nghìn tỷ đô la để bán tất cả cho bạn. Loại bỏ những gì định giá trung thực loại bỏ, cấp miễn phí vô giá trị, những người dùng cao cấp đã đào tẩu sang các mô hình Trung Quốc và giá đỡ của riêng họ, và những gì còn lại là một thương hiệu và một thói quen: doanh nghiệp quảng cáo dễ nhận biết nhất thế giới, được bọc quanh giá vốn hàng bán đắt nhất thế giới. Các vì sao đã hội tụ cho lối thoát: Vụ kiện của Musk đã chết vào tháng Chín, đợt phát hành cổ phiếu kỷ lục của SpaceX đã mở ra cánh cửa IPO, và việc niêm yết là thương vụ. Hãy thanh khoản trước khi phép tính trở nên không thể phủ nhận, giao cho công chúng tốc độ đốt tiền, và để Microsoft ôm lấy và mở rộng bản thân trên bất cứ thứ gì còn lại. Chiếc trực thăng cuối cùng trên mái nhà, được bán như một vụ phóng lên mặt trăng.
Anthropic, công ty khác mà mọi người hỏi về, trông khỏe mạnh hơn và mong manh hơn. Ghi công xứng đáng: họ tạo ra những mô hình tốt nhất trên Trái Đất ngay bây giờ. Họ cũng tính giá cao nhất trên Trái Đất cho chúng, và dữ liệu chi tiêu cho thấy chính xác điều đó kết thúc như thế nào. Hãy nhìn vào biểu đồ bên dưới, từ dữ liệu thẻ công ty của Ramp. Dòng Anthropic duy nhất vẫn đang tăng là Opus, kệ hàng đầu. Sonnet, cấp độ làm việc chính, đang co lại: đó là doanh thu hàng hóa rò rỉ sang GLM và DeepSeek, chỉ cách một lệnh gạch chéo với một phần mười giá, đúng lịch trình. Và Fable 5, mô hình tiên tiến hoàn toàn mới, đang đi ngang: các doanh nghiệp sẽ không trả tiền cho một cấp độ cao cấp mới trong khi cái cũ vẫn hoạt động và mọi thứ bên dưới nó đang chuyển sang Trung Quốc. Đây là vòng xoáy tử thần gián đoạn kinh điển được nhìn từ bên trong: người đương nhiệm rút lui lên thị trường cao cấp, loại bỏ khối lượng nhạy cảm về giá trước, và sự pha trộn của nó trông khỏe mạnh hơn mỗi quý cho đến khi kệ hàng đầu là tất cả những gì còn lại và hào ở đó rộng bằng một chu kỳ điểm chuẩn. Sau đó vào tháng Sáu, kênh phân phối lớn nhất của họ đã bị mua lại từ dưới chân họ: SpaceX đã mua Cursor với giá sáu mươi tỷ đô la, thương vụ mua lại lớn nhất của một công ty khởi nghiệp được hỗ trợ bởi vốn đầu tư mạo hiểm từ trước đến nay, để biến Grok thành mô hình mã hóa mặc định. OpenAI đã trả đũa bằng cách rút các mô hình của mình khỏi Cursor hoàn toàn. Bất cứ ai mua lớp bọc sẽ mua doanh thu của bạn; bất cứ ai mất lớp bọc sẽ mang các mô hình của họ và về nhà; thị trường mã hóa đang xây dựng lại internet AOL ở lớp mô hình.
Vì vậy, Anthropic đang leo lên ngăn xếp, đi theo chiều dọc vào các ứng dụng, Claude Code, Claude Cowork, Claude Design phải không?, cố gắng nắm bắt giá trị mà định giá API của nó không thể giữ được. Kết cục hợp lý là nhượng quyền tin cậy doanh nghiệp: mô hình phương Tây an toàn, có thể kiểm toán cho các ngân hàng và chính phủ, một Lockheed của các LLM. Chỉ có hai vấn đề với việc trở thành Lockheed. Đầu tiên là khách hàng của Lockheed yêu thích nó, và chính phủ Hoa Kỳ công khai không yêu thích Anthropic: Lầu Năm Góc đã chỉ định nó là một rủi ro chuỗi cung ứng ngay cả khi các hệ thống nhắm mục tiêu của chính nó chạy trên Claude, và chính quyền coi vận động hành lang an toàn của nó là sự chiếm đoạt quy định trong một chiếc áo khoác phòng thí nghiệm. Thật khó để trở thành nhà thầu quốc phòng của một chính phủ liên tục gọi bạn là mối đe dọa. Thứ hai là chính sự tin cậy: cùng một sự tinh chỉnh an toàn được cho là để trấn an doanh nghiệp đang tích cực làm mất khách hàng, một lần từ chối và một bài giảng đạo đức mỗi lần, bao gồm cả của tôi. Một nhượng quyền tin cậy nơi chính phủ không tin tưởng bạn và khách hàng cảm thấy bị giảng bài là một hào hẹp hơn so với lời chào hàng ngụ ý. Một doanh nghiệp thực sự, có thể là một doanh nghiệp tuyệt vời. Không phải là tiện ích hai nghìn tỷ đô la cho nhân loại mà các cuộc đàm phán IPO đang định giá.
Phần tàn nhẫn nhất là định giá trung thực là lối thoát duy nhất của các phòng thí nghiệm, và cả hai đều không thể đi trước. Người đầu tiên định giá trung thực sẽ giao khối lượng của mình cho bất cứ ai vẫn đang trợ cấp, vì vậy cả hai tiếp tục đốt tiền, được tài trợ bởi tín dụng tư nhân, trong một trò chơi gà mà những người cho vay cầm vô lăng. Blue Owl rời khỏi một thỏa thuận trung tâm dữ liệu trị giá mười tỷ đô la là tiếng "không" đầu tiên.
Mức giá chào mời token kết thúc khi mức giá chào mời của người cho vay kết thúc.
Nghĩa vụ Trung tâm Dữ liệu Thế chấp
Bạn có thể nhớ các nghĩa vụ nợ thế chấp từ năm 2008, hoặc ít nhất là từ Margot Robbie giải thích chúng trong bồn tắm. Nếu phần tiếp theo có cảnh bồn tắm, tôi không chắc tôi muốn xem nó, nhưng nó có mọi thứ khác.
Ed Zitron nghĩ rằng các SPV trung tâm dữ liệu là CDO của bong bóng này, và các trung tâm dữ liệu AI là các khoản thế chấp dưới chuẩn của nó. Ông nói máy móc là manh mối. Không ai xây dựng một trung tâm dữ liệu AI trên bảng cân đối kế toán của riêng họ nữa. Bạn tạo ra một phương tiện có mục đích đặc biệt, một công ty nhỏ sở hữu chip, sở hữu nợ, và sở hữu rủi ro, và gã khổng lồ công nghệ đằng sau nó sở hữu, chính thức, không có gì ngoài ý định tốt.
Khuôn viên Hyperion của Meta thuộc về một thực thể do Blue Owl sở hữu 80%. Các hồ sơ SEC của Meta thừa nhận khoản rủi ro lên tới 46 tỷ đô la trong khi bảng cân đối kế toán của nó không hiển thị khoản nợ nào, với lập luận, được đưa ra một cách thẳng thắn, rằng Meta không phải là "người thụ hưởng chính" của một trung tâm dữ liệu được xây dựng hoàn toàn cho Meta. Ernst & Young đã gắn cờ nó như một vấn đề kiểm toán quan trọng, và sau đó vẫn ký nó: một chuỗi lần cuối cùng được làm nổi tiếng bởi Arthur Andersen, một công ty không còn tồn tại vì chính lý do này.
Như Zitron nói: "Bloomberg ước tính có hơn 500 tỷ đô la nợ trung tâm dữ liệu AI chưa thanh toán, với ít nhất 200 tỷ đô la trong số đó do tín dụng tư nhân nắm giữ," người cho vay cuối cùng, "chiếm khoảng 8% các khoản vay tín dụng tư nhân chưa thanh toán." Và điều đó, ông lưu ý, có khả năng là thiếu số, bởi vì cấu trúc SPV tồn tại chính xác để làm cho khoản nợ khó đếm. Trái phiếu AI hiện chiếm một phần tư tổng số phát hành cấp đầu tư của Hoa Kỳ.
Năm siêu quy mô đã chất thêm 1,65 nghìn tỷ đô la nợ trong năm năm. Đó là nhiều hơn so với dưới chuẩn ở đỉnh cao năm 2007, và dưới chuẩn có 55 triệu ngôi nhà đằng sau nó. Như hiện tại, có hai khách hàng. Theo Barclays, Wells Fargo và UBS, OpenAI và Anthropic chiếm ~73% doanh thu AI của Amazon, ~74% của Microsoft, và gần một nửa tất cả Google Cloud vào năm 2027. Loại bỏ chúng và AWS kiếm được 8,5 tỷ đô la doanh thu AI so với 220 tỷ đô la capex của Amazon, một tỷ lệ thường dành cho các chương trình không gian quốc gia.
Và các dự báo trong tương lai làm lu mờ con số hiện tại. Tom Tunguz đã chạy phép tính về việc xây dựng theo kế hoạch: khoảng 4 nghìn tỷ đô la nợ AI mới trong năm năm tới, sẽ lớn hơn toàn bộ thị trường tín dụng tư nhân toàn cầu, gần bằng quy mô thị trường trái phiếu đô thị Hoa Kỳ đã tài trợ cho mọi con đường, cây cầu và sân bay ở Mỹ, và một sự mở rộng 34% của thị trường trái phiếu doanh nghiệp Hoa Kỳ. Phục vụ nó ở lãi suất hiện hành cần 260 đến 300 tỷ đô la một năm chỉ riêng tiền lãi, mà ở mức độ bao phủ cấp đầu tư ngụ ý 1,2 đến 1,5 nghìn tỷ đô la doanh thu AI hàng năm vào năm 2030, so với có lẽ 150 tỷ đô la ngày nay. Tốc độ tăng trưởng kép 55%, duy trì trong năm năm, trong một sản phẩm có giá đang sụp đổ. Như Tunguz nói, đây không còn là một câu chuyện vốn đầu tư mạo hiểm nữa. Đó là một sự kiện tín dụng kinh tế vĩ mô.
Năm năm vay mượn AI theo kế hoạch, bên cạnh mọi thị trường nợ lớn trên Trái Đất. Thanh màu cam không tồn tại vào năm 2024. (Nguồn: Tomasz Tunguz, Theory Ventures)Nhấn Enter hoặc nhấp để xem hình ảnh ở kích thước đầy đủ📷
Điều này là với các chủ nhà tài trợ cho người thuê. Microsoft đã đầu tư hơn 100 tỷ đô la vào mối quan hệ OpenAI của mình, theo lời khai của chính họ trong phiên tòa Musk. Google đã đầu tư tới 40 tỷ đô la vào Anthropic, Amazon đã hoàn thành 50 tỷ đô la vào OpenAI ngoài cổ phần Anthropic trước đó của mình, và mỗi đô la trong số đó quay vòng trở lại dưới dạng doanh thu tính toán, nơi nó được trình bày với các cổ đông như tăng trưởng. Đi theo toàn bộ vòng tròn và kỹ thuật tài chính trở nên rõ ràng: doanh thu AI của các siêu quy mô là chi tiêu của các phòng thí nghiệm, chi tiêu của các phòng thí nghiệm là đầu tư của các siêu quy mô, và toàn bộ cấu trúc được bảo lãnh bởi một giả định, rằng OpenAI và Anthropic kết thúc việc sở hữu thị trường trí thông minh.
Đó là giả định chịu tất cả trọng lượng, và hãy lưu ý cẩn thận những gì đang được sản xuất. Nó không phải là nhu cầu AI nói chung, của tôi là đủ thực. Đó là nhu cầu cụ thể, trả tiền, ở-mức-giá-này biện minh cho các trung tâm dữ liệu cụ thể này: doanh thu được tạo ra bởi các siêu quy mô đầu tư vào hai khách hàng của chính họ và ghi nhận vòng quay vòng là tăng trưởng. Nhu cầu hữu cơ đang đến, với số lượng lớn. Nó chỉ không đến với họ, ở mức giá của họ, theo các điều khoản của họ, và không có số tiền đầu tư vào người thuê nhà của bạn thay đổi điều đó. Trong bất kỳ ngành công nghiệp nào khác, chúng ta sẽ có một từ để ghi nhận tiền của chính bạn như bằng chứng. Trong ngành này, chúng ta có một bài phát biểu quan trọng tại hội nghị.
Những người theo chủ nghĩa gấu thuần túy, Zitron trong số đó, nhìn vào tất cả điều này và kết luận nhu cầu là giả. Nó không phải giả, nhưng hãy chính xác về những gì đang tăng trưởng, bởi vì những người theo chủ nghĩa bò tót nhầm lẫn hai đường cong khác nhau. Nhu cầu về token sẽ tăng theo hình parabol. Sự sẵn sàng trả tiền cho chúng thì không. Tiêu dùng đang bùng nổ chính xác bởi vì giá đang sụp đổ; cùng một lực lượng thúc đẩy khối lượng đang phá hủy doanh thu. Vì vậy, các phòng thí nghiệm có được phiên bản tồi tệ nhất có thể của một sự bùng nổ: biểu đồ sử dụng đi thẳng đứng và sức mạnh định giá đi về không, bởi vì không có chi phí chuyển đổi, không có hào, và một sự đào tẩu tốn mười một lần gõ phím. Các token chảy đến silicon Trung Quốc, đến các mô hình mở, đến các hộp tại chỗ, trên bàn làm việc và trong tay bạn, với giá thấp hơn từ sáu mươi đến năm trăm lần so với những gì các mô hình nợ có khả năng giả định. Mọi dự báo ngoại suy tăng trưởng token thành tăng trưởng doanh thu đang nhân một số tăng với một số giảm và gọi sản phẩm là không thể tránh khỏi.
Và đây là phần mà khuôn khổ bất động sản bỏ lỡ: hợp đồng thuê trung tâm dữ liệu trông giống tài sản nhưng định giá như chợ cá. Tòa nhà có lẽ là một phần năm chi phí và kéo dài ba mươi năm; chip là phần còn lại và trở nên lỗi thời trong ba năm. Một chủ nhà colocation truyền thống bán bể cá và không bao giờ động đến cá: vỏ làm mát và kết nối lưới điện trong hợp đồng mười năm, không có rủi ro silicon. Các cấu trúc SPV đã sụp đổ hai lớp lại với nhau. Các phương tiện của CoreWeave đã vay dựa trên cá.
Vì vậy, hãy đi qua hai cách điều này thực sự kết thúc. Cách đầu tiên, và là tác nhân kích hoạt có khả năng nhất, là OpenAI hoặc Anthropic vỡ nợ các nghĩa vụ của mình. Không phải qua ác ý, mà qua phép tính: chi phí đã cam kết, doanh thu đang định giá lại về phía Hàng Châu, và một thị trường tài trợ cuối cùng nói không. Ngày một phòng thí nghiệm bỏ lỡ một khoản thanh toán tính toán, dòng thác là cơ học. Các giao ước của chính CoreWeave xác định ba tháng hóa đơn OpenAI chưa thanh toán là một vi phạm. SPV ngừng trả tiền cho các chủ nợ của mình, các chủ nợ tịch thu tài sản thế chấp, và tài sản thế chấp là một nhà kho chứa GPU đời cũ đang được định giá theo một thị trường mà Jalapeno và B200 đã bỏ lại phía sau. Một vụ vỡ nợ định giá lại mọi cấu trúc tương tự qua đêm, bởi vì đột nhiên các quỹ hưu trí nắm giữ giấy tờ phải hỏi tài sản thế chấp của họ thực sự có giá trị bao nhiêu, và câu trả lời là: cá, ba ngày tuổi.
Kết thúc thứ hai là kết thúc mà hầu như không ai mô hình hóa: nhu cầu về token tăng theo hình parabol và di cư đến biên và đến các mô hình mở, trên điện thoại, trên máy tính xách tay, trên các hộp bàn làm việc như của tôi, trên các thiết bị AI mà Jensen hiện đang bán lẻ. Vật lý ủng hộ nó, bởi vì chuyến đi khứ hồi đến trung tâm dữ liệu mất nhiều thời gian hơn một mô hình nhỏ cần để trả lời. Kinh tế học ủng hộ nó, bởi vì một thiết bị bạn sở hữu phục vụ token với chi phí biên là điện năng. Và cơn hoảng loạn về quyền riêng tư niêm phong nó: mọi doanh nghiệp có khoảnh khắc hoàng đế không mặc quần áo về dữ liệu đào tạo đều làm một phiên bản nào đó của những gì tôi đã làm, và mọi người tiêu dùng nhận được nó theo mặc định trong điện thoại di động của năm tới.
Về mặt doanh nghiệp, ngành điện toán đã chạy cùng một thí nghiệm năm lần và câu trả lời chưa bao giờ thay đổi. Máy tính lớn (mainframe) được tính phí theo giây tính toán thông qua một tầng lớp kỹ thuật viên trong phòng kính, và ngay khi máy tính mini (minicomputer) cho phép một phòng ban sở hữu máy riêng, mô hình tính phí đó đã chết. Chia sẻ thời gian (timesharing) bị tính phí, và PC đã giết chết nó: không ai thuê VisiCalc theo giờ khi chiếc máy trên bàn làm việc chạy nó miễn phí. Điện thoại đường dài bị tính phí theo phút cho đến khi chuyển mạch gói (packet switching) khiến chi phí cho mỗi cuộc gọi biên trở nên vô giá trị. Ngay cả đám mây (cloud), ví dụ phản biện vĩ đại, cũng chỉ tập trung hóa lại các khối lượng công việc được hưởng lợi từ việc chia sẻ, và ngay khi hóa đơn đám mây trở thành một khoản mục trên bảng cân đối kế toán của hội đồng quản trị, phong trào hồi hương (repatriation) đã bắt đầu kéo các khối lượng công việc ổn định trở lại tại chỗ. Mô hình này gần như là một quy luật: điện toán được tiêu thụ như một dịch vụ tính phí chính xác chừng nào phần cứng còn khan hiếm, và ngay khi khả năng đó vừa vặn trong một chiếc hộp mà khách hàng có thể sở hữu, quyền sở hữu sẽ chiến thắng, bởi vì chi phí biên của máy tính sở hữu là tiền điện, còn chi phí biên của máy tính thuê là bất cứ thứ gì nhà cung cấp nghĩ bạn có thể chịu đựng. Trí tuệ nhân tạo cũng sẽ không khác. Khối lượng token ổn định, có thể dự đoán, cao, các tác nhân AI (agents), các quy trình làm việc (workflows), nhận thức hàng ngày của doanh nghiệp, sẽ di cư sang silicon sở hữu, và đám mây giữ lại những gì nó luôn giữ: các đợt bùng nổ, các đỉnh điểm, và những vấn đề quá lớn so với chiếc hộp.
Các phòng thí nghiệm cũng không thể cứu vãn được bài toán số học, bởi vì các nghĩa vụ của chúng chỉ chạy theo một hướng. OpenAI chịu khoảng 1,1 nghìn tỷ đô la cam kết tính toán trên khắp Microsoft, Oracle, Amazon, CoreWeave và Cerebras, và những cam kết đó tự chúng là tài sản thế chấp đằng sau khoản nợ SPV. Chi phí đã cam kết, doanh thu thì tùy chọn: điều ngược lại chính xác của một doanh nghiệp tốt. Và không có cách nào tử tế để thu nhỏ lại. Phục vụ các mô hình rẻ hơn là bạn thừa nhận rằng mô hình tiên tiến (frontier) đã được cung cấp quá mức. Giết chết sản phẩm, như với Sora, và thị trường đọc được sự khốn khó. Từ bỏ các cam kết và bạn là sự kiện vỡ nợ (default event) mà toàn bộ hệ thống đang được định giá dựa trên, đó là lý do tại sao Phố Wall đã định giá khoản tồn đọng 630 tỷ đô la của Oracle ở mức xấp xỉ bằng không. Mọi lối thoát đều kích hoạt thứ mà nó đang trốn thoát. Đó là một cái bẫy ngón tay Trung Quốc (Chinese finger trap) về tài chính doanh nghiệp, và cả hai công ty đều có một tay trong đó.
Trong khi đó, giấy tờ (paper) rơi vào nơi giấy tờ luôn rơi. Tiền tiết kiệm hưu trí của giáo viên California nằm trong các quỹ của Blue Owl. Tiền hưu trí Quebec nằm trong các khoản vay của CoreWeave. Apollo đang tài trợ 35 tỷ đô la chip của Anthropic từ các niên kim bảo hiểm. Blue Owl được cho là đã đồng ý với một cam kết trung tâm dữ liệu trị giá 10 tỷ đô la sau cuộc họp đầu tiên kéo dài mười lăm phút, một tốc độ thẩm định thường chỉ thấy trong các bài thuyết trình về chia sẻ kỳ nghỉ (timeshare). Moody's ước tính mức độ tiếp xúc của ngân hàng với tín dụng tư nhân là 1,4 nghìn tỷ đô la, được giữ dựa trên dự trữ gần như bằng không, bởi vì chưa có điều tồi tệ nào xảy ra, đó cũng là tiêu chuẩn bảo lãnh phát hành vào năm 2006. Bức tường chịu lực của bong bóng này được làm từ những tấm séc hưu trí.
Vì vậy, hãy suy nghĩ cẩn thận về những gì một vụ vỡ nợ, hoặc thậm chí là một tình huống suýt vỡ nợ, thực sự sẽ gây ra, bởi vì nó không phải là một sự kiện đơn lẻ, mà là một chuỗi sự kiện. Nạn nhân đầu tiên không phải là phần cứng, mà là chi phí vốn. Vào ngày một phòng thí nghiệm gặp khó khăn trong việc thanh toán, mọi người cho vay sẽ định giá lại mọi cấu trúc tương tự cùng một lúc: chênh lệch (spreads) bùng nổ, phát hành SPV mới dừng lại, và các dự án phụ thuộc vào tái cấp vốn, chiếm phần lớn, sẽ gặp khó khăn giữa chừng khi xây dựng. Thị trường đang tập dượt cho điều này. Các hoán đổi rủi ro tín dụng (credit default swaps) của Oracle đang giao dịch ở mức lần cuối cùng thấy trong cuộc khủng hoảng tài chính, và JPMorgan đã xây dựng một rổ (basket) tùy chỉnh đặc biệt để khách hàng có thể bán khống nợ AI. Việc định giá lại diễn ra trước bất kỳ sự thanh lý nào, và nó có thể là giai đoạn duy nhất chúng ta có, bởi vì các siêu quy mô (hyperscalers) có mọi động cơ để âm thầm tiếp quản một người thuê đang gặp khó khăn hơn là để một vụ vỡ nợ xảy ra.
Nhưng nếu dòng chảy thác đổ chạy, hãy lưu ý ai là người cuối cùng nắm giữ thứ gì. Các chủ nợ là các quỹ hưu trí và công ty bảo hiểm, những người không thể chạy suy luận (inference); tài sản thế chấp là silicon đang khấu hao theo chu kỳ ba năm; và một số khoản lỗ đầu tiên thuộc về chính Nvidia, công ty đã bảo lãnh hàng tỷ đô la công suất chưa bán được của CoreWeave, nhà cung cấp tự ăn giấy tờ của chính mình. Thị trường hôm nay khan hiếm, không dư thừa, bộ nhớ bị chiếm giữ, switch không thể mua được, vì vậy các đợt phần cứng bị tịch thu đầu tiên sẽ nhanh chóng tìm được người mua sẵn sàng, với giá chiết khấu, và mọi người mua sẽ chính xác là những người mà bài luận này dự đoán: các doanh nghiệp, trường đại học, quốc gia và các nhà điều hành như tôi, mua lại, với chi phí của các chủ nợ, những chiếc hộp hoàn thành quá trình di cư khỏi chính các trung tâm dữ liệu mà các chủ nợ đã tài trợ. Đó là những gì đã xảy ra với cáp quang dotcom, thứ đã phá sản những người đặt nó và sau đó mang YouTube cho chủ sở hữu thứ ba với giá chỉ bằng một phần nhỏ.
Theo dõi nó thêm một bước nữa và kết thúc mang một hình dạng thực sự kỳ lạ. Các khoản lỗ đổ lên đầu những người về hưu và các công ty bảo hiểm, động cơ tăng trưởng mà chi tiêu vốn AI đã trở thành bị đình trệ, và Washington phát hiện ra, sau sự việc, rằng không ai bỏ phiếu cho bất kỳ điều nào trong số đó. Ngoại trừ Washington đã sẵn sàng cho chính xác thời điểm này. Chính quyền Trump đã dành hai năm để bình thường hóa việc quốc hữu hóa một phần: mua 9,9% cổ phần của Intel với giá 8,9 tỷ đô la, cổ phần trong các nhà sản xuất chip và khai thác đất hiếm, điện toán lượng tử được công bố là tiếp theo, ba mươi bảy thương vụ mua bán cổ phần hoặc gần như cổ phần kể từ tháng 1 năm 2025 theo thống kê của Hội đồng Quan hệ Đối ngoại (Council on Foreign Relations).
Kịch bản cho một ngành công nghiệp chiến lược đang gặp khó khăn không còn là một gói cứu trợ (bailout), mà là một cổ phần, và thật khó để tưởng tượng một nhà nước đã lấy mười phần trăm của Intel lại đứng nhìn OpenAI chao đảo mà không với tay lấy sổ séc và gọi đó là an ninh quốc gia. Vì vậy, hãy phác thảo trạng thái cuối cùng có khả năng xảy ra nhất của cuộc xây dựng AI vĩ đại của Mỹ, và đó là trạng thái mà không ai đang đấu thầu cho nó có chủ đích: khả năng tồn tại và phân tán vào hàng triệu chiếc hộp sở hữu chạy chủ yếu các mô hình Trung Quốc, các khoản lỗ được xã hội hóa lên những người tiết kiệm Mỹ, và bất cứ thứ gì còn lại của mô hình tiên tiến cuối cùng sẽ thuộc sở hữu một phần của chính phủ đã thất bại trong việc điều tiết nó trên đà tăng trưởng. Chiến lược của Bắc Kinh là họ không cần phải thắng cuộc đua. Họ chỉ cần đợi nguồn tài chính thua cuộc.
Ai đó nên nói với Margot hãy giữ cho bồn tắm ấm.
Jensen đã rời khỏi tòa nhà từ lâu
Có một người dường như đã thực hiện mọi phép tính này: người đàn ông bán xẻng.
Trên sân khấu, Jensen Huang là thầy tế lễ tối cao của cuộc xây dựng: 160 tỷ đô la doanh thu, 100 tỷ đô la lợi nhuận, một bài phát biểu quan trọng mỗi quý thông báo rằng nhu cầu là vô hạn và tương lai là một trung tâm dữ liệu có kích thước bằng Delaware. Nhưng hãy đọc vị thế của Nvidia theo cách ông ấy phải đọc nó một cách riêng tư. Khoảng 90% doanh thu là thiết bị trung tâm dữ liệu, và một số ít khách hàng mua hầu hết số đó. Những khách hàng đó là các siêu quy mô, có doanh thu AI bằng ba phần tư của OpenAI và Anthropic, và chi tiêu của họ là vốn đầu tư mạo hiểm và tín dụng tư nhân mặc áo khoác. Theo dõi chuỗi đến cùng và công ty có giá trị nhất trên Trái đất, về mặt chức năng, là một canh bạc có đòn bẩy dựa trên hai công ty khởi nghiệp không có lợi nhuận đang trả lương.
Và Jensen biết chính xác mức độ đòn bẩy, bởi vì ông ấy đang bảo lãnh cho cả hai mặt của nó: Nvidia bảo lãnh hàng tỷ đô la công suất chưa bán được của CoreWeave và vừa cắt giảm khoản bảo lãnh đề xuất cho trung tâm dữ liệu Ohio của OpenAI từ 250 tỷ đô la xuống dưới 120 tỷ đô la, đó không phải là hành vi của một người đàn ông tin vào bài phát biểu quan trọng của chính mình. Nếu các phòng thí nghiệm vấp ngã, các siêu quy mô cắt giảm chi tiêu vốn, các SPV vỡ nợ, và sổ đặt hàng mà định giá của ông ấy dựa trên sẽ bốc hơi trong một quý. Ông ấy có thể đọc một bảng vốn hóa (cap table) nhanh hơn bất kỳ ai còn sống.
Vì vậy, hãy nhìn vào tay ông ấy, không phải slide của ông ấy. Trong khi các bài phát biểu quan trọng ca ngợi các khuôn viên gigawatt, Nvidia đang âm thầm xây dựng một tương lai khác: trực tiếp, xuống thị trường thấp hơn, và hoàn toàn bên ngoài tổ hợp tài chính trung tâm dữ liệu. DGX Spark với giá 4.699 đô la, bán chạy đến nỗi bạn không thể mua được switch để kết nối chúng thành cụm. DGX Station, 748 gigabyte bộ nhớ hợp nhất trên một bàn làm việc, với giá bằng một sinh viên tốt nghiệp. MSI và Dell đã bắt đầu giao hàng các bản sao. Mọi chiếc hộp là một khách hàng không bao giờ ký hợp đồng đám mây, không bao giờ chạm vào SPV, và không bao giờ ngừng mua silicon của Nvidia. Đại lý GPU đang mở bán lẻ, và logic là hoàn hảo: khi bốn khách hàng lớn nhất của bạn đang xây dựng chip của riêng họ và thị trường cho thuê của bạn là một quả bom nợ, bạn bán chiếc hộp cho người dùng cuối và để các SPV tranh giành hợp đồng thuê. Ngôi nhà đang bán chip cho sòng bạc và, đồng thời, âm thầm mở một chuỗi bàn poker trong nhà của mọi người.
Dòng sản phẩm để bàn cũng giải quyết vấn đề riêng tư nhất của Nvidia: bộ nhớ. Phục vụ token là một khối lượng công việc bị giới hạn bởi bộ nhớ: mọi token được tạo ra yêu cầu đọc toàn bộ mô hình đang hoạt động từ RAM, vì vậy chip dành phần lớn thời gian chờ bộ nhớ, đó là lý do tại sao GPU trung tâm dữ liệu được xây dựng xung quanh HBM, bộ nhớ xếp chồng kỳ lạ được gắn vào đế chip. Và HBM LÀ sự khan hiếm. Nvidia không sản xuất nó; chỉ có SK Hynix, Samsung và Micron làm điều đó, TSMC thực hiện việc gắn kết, và Nvidia không kiểm soát bất kỳ giai đoạn vật lý nào. Toàn bộ sản lượng của năm 2027 được cho là đã được đặt trước, doanh thu của Micron tăng 346%, và Altman đã chiếm giữ 40% DRAM của thế giới trên đường đi qua Seoul. Giao dịch cốt lõi của Nvidia là mua thứ khan hiếm và bán lại nó được bọc trong một GPU với biên lợi nhuận bảy mươi điểm, một doanh nghiệp tuyệt vời với một trần cứng: nó chỉ có thể tăng trưởng nhanh bằng tốc độ ba nhà máy có thể xếp chồng silicon. Điều này làm cho điểm hỏng hóc đơn lẻ thực sự trong toàn bộ cuộc xây dựng trị giá năm nghìn tỷ đô la không phải là Đài Loan mà là Icheon: toàn bộ kế hoạch bị tắc nghẽn tại năng suất đóng gói của một công ty Hàn Quốc, và SK Hynix là nhà buôn vũ khí mà cả hai siêu cường đều xếp hàng, trong tầm tên lửa của Triều Tiên, với một nhà máy bên trong Trung Quốc. Chúng ta dành hàng ngày để định giá rủi ro Đài Loan. Không ai định giá rủi ro Icheon.
Các dòng Spark và Station né tránh toàn bộ cuộc chiến. Chúng chạy trên DRAM hợp nhất thông thường, bộ nhớ không khan hiếm, bộ nhớ mà ngay cả CXMT cũng có thể sản xuất. Màn thứ hai của Jensen chạy trên thành phần duy nhất mà không ai đang xếp hàng để mua.
Lùi lại một bước và sự đối xứng gần như thanh lịch. Chiến lược của Trung Quốc là các mô hình mở trên các hộp giá rẻ ở biên. Hàng rào của Nvidia là các hộp giá rẻ ở biên chạy các mô hình mở, hầu hết là của Trung Quốc. Hai kẻ thù được cho là của cuộc chiến AI đã hội tụ vào cùng một giao dịch: bán tương lai nơi trí tuệ là một hàng hóa bạn sở hữu, không phải một tiện ích bạn thuê. Các bên duy nhất vẫn cam kết với con đường thu phí là hai công ty không thể tồn tại nếu không có nó và những người cho vay đã tài trợ cho nó mười lăm lần. Nvidia sẽ bán xẻng cho các trung tâm dữ liệu cho đến khi âm nhạc dừng lại, và sau đó bán xẻng cho tất cả những người khác, bởi vì nó chưa bao giờ đặt cược dài hạn vào các phòng thí nghiệm. Nó đặt cược dài hạn vào tính toán, và tính toán đang bước ra khỏi các tòa nhà mà các quỹ hưu trí đã trả tiền, mỗi lần một hộp vàng.
Và nếu bạn nghi ngờ bất kỳ điều nào trong số này là có chủ đích, tuần trước Jensen đã xóa tan nghi ngờ: Nvidia đã mua Hugging Face với giá 12,9 tỷ đô la. Hugging Face không phải là một ván bài trung tâm dữ liệu, nó là điều ngược lại: kho lưu trữ trọng số mô hình mở của thế giới, nơi bạn tải xuống GLM và Qwen và DeepSeek, trung tâm phân phối của mọi thứ mà bài luận này nói sẽ chiến thắng. Công ty có tài sản được xây dựng từ việc phục vụ các phòng thí nghiệm phương Tây đóng cửa vừa trả mười ba tỷ đô la cho cánh cửa trước của thế giới mô hình mở, có nghĩa là, cho mối quan hệ khách hàng với tất cả những người sẽ sở hữu một chiếc hộp thay vì thuê một đám mây. Stripe đã mua đồng hồ đo. SpaceX đã mua nhu cầu. Jensen đã mua cửa hàng ứng dụng (app store) của kỷ nguyên hậu phòng thí nghiệm, và các tác nhân AI của chính các phòng thí nghiệm đã hữu ích chứng minh giá trị chiến lược của nó bằng cách đột nhập vào nó hai tháng trước đó.
Đó là toàn bộ bài luận trong một hình ảnh duy nhất. Công ty có giá trị nhất trên Trái đất, có định giá hoàn toàn dựa trên việc xây dựng trung tâm dữ liệu, đang đa dạng hóa ra khỏi việc xây dựng trung tâm dữ liệu, một cách công khai, ở cấp độ bán lẻ, và không ai tại bài phát biểu quan trọng dường như đã nhận thấy. Jensen đã kiếm được một trăm năm mươi tỷ đô la bán cuốc và xẻng cho cơn sốt vàng. Bây giờ ông ấy đã nhìn vào kết quả phân tích quặng, kết luận rằng mỏ đã bị nhiễm mặn, và âm thầm bắt đầu bán bộ dụng cụ tìm kiếm cho công chúng thay vào đó.
Bạn vẫn có thể mua một bộ dụng cụ tìm kiếm. Những gì bạn không thể mua là thiết bị để kết nối chúng lại với nhau. Tôi biết điều đó. Tôi đã mua những switch cuối cùng của Thụy Điển để cố gắng kết nối những cái của mình.
![Hướng dẫn thiết lập Claude Code cấp độ 'God-Tier' cho người dùng Nhật Bản [Sao chép miễn phí]](/cdn-cgi/image/width=1920,quality=90,format=auto,metadata=none/https%3A%2F%2Fcms-assets.youmind.com%2Fmedia%2F1791139777975_arnfzw_HTsDkD9a0AAaAvN.jpg)
![Dự đoán Daily Crown Stakes [S] hàng ngày](/cdn-cgi/image/width=1920,quality=90,format=auto,metadata=none/https%3A%2F%2Fcms-assets.youmind.com%2Fmedia%2F1791139224864_jgbtnv_HTsRNi4awAArhBP.jpg)
