OpenAI đã cắt giảm mục tiêu chi tiêu vốn tới 60%. Các phương tiện truyền thông gọi đây là "hướng tới sự hợp lý".

Tôi nghĩ cách diễn đạt chính xác hơn là: họ cuối cùng cũng phải nói ra một con số có thể tự mình giải thích được với các nhà đầu tư.
Vài tháng trước, Sam Altman đã công khai cam kết về công suất tính toán 1,4 nghìn tỷ USD.
Khi con số đó xuất hiện, toàn ngành bắt đầu hoạt động: đặt hàng GPU, chọn địa điểm trung tâm dữ liệu, ký hợp đồng điện lực. Không ai tính toán kỹ, vì đó là lời của OpenAI.
Giờ đây, con số đó đã giảm xuống còn 6000 tỷ USD.
Bề ngoài, đây là "kỷ luật tài chính". Khiến chi tiêu và doanh thu dự kiến gắn kết với nhau, thể hiện công ty đã trưởng thành hơn. Nhiều nhà phân tích đang dùng khung này để diễn giải.
Nhưng có một con số đáng để dừng lại và xem xét kỹ hơn.
Doanh thu của OpenAI năm 2025 là 13,1 tỷ USD. Mục tiêu của họ vào năm 2030 là 280 tỷ USD.
Điều này không phải là quá mức, mà là tỷ lệ tăng trưởng kép trong 5 năm vượt quá 80%. Và để duy trì tốc độ này, suốt năm năm liên tiếp không được giảm tốc.
Chi tiêu 6000 tỷ USD "có kỷ luật", so với 1,4 nghìn tỷ USD. Nếu quy đổi thành chi tiêu trung bình hàng năm, khoảng 100 tỷ USD mỗi năm — cao hơn cả chi phí vốn hàng năm của Microsoft hoặc Amazon cho toàn bộ dịch vụ đám mây.
Vì vậy, câu chuyện "hướng tới sự hợp lý" thực ra chỉ là lấy một con số lớn hơn làm chuẩn.
Giống như một người nói: "Tôi đã chuyển từ tiêu 14 triệu mỗi tháng xuống còn 6 triệu, tôi đã hợp lý hơn rồi" — nhưng lương tháng của anh ta chỉ có 13 triệu.
Thực tế kỹ thuật là như thế này: khi câu chuyện về nhu cầu công suất tính toán là "càng nhiều càng tốt, vì mô hình vẫn chưa đến điểm giới hạn", thì chi tiêu vốn không có giới hạn. Nhưng sau DeepSeek, các bài báo về "sử dụng ít công suất hơn để đạt hiệu quả tương đương" bắt đầu thực sự đi vào môi trường sản xuất. Các nhà đầu tư bắt đầu đặt ra một câu hỏi trước đây ít dám hỏi: mối quan hệ giữa đầu tư công suất và kết quả đầu ra của bạn có thực sự tuyến tính không?
Con số 1,4 nghìn tỷ USD giờ đây trông giống như một chiến lược huy động vốn hơn là ngân sách kỹ thuật.
Để cạnh tranh theo kiểu hô hào, để thị trường nghĩ rằng nếu không theo kịp sẽ bị tụt lại phía sau, để câu chuyện về định giá vòng tiếp theo có gì đó để kể. Những con số kiểu này ở Silicon Valley có một tên gọi, không gọi là dự báo, mà gọi là "kể chuyện" (narrative).
Liệu 6000 tỷ USD có thực sự đáng tin không? Cũng chưa chắc.
Nhưng ít nhất nó thể hiện rằng câu chuyện "công suất tính toán vô hạn" đã không còn dễ bán nữa. Câu hỏi tiếp theo là, ai sẽ là người đầu tiên tìm ra một con số vừa có thể thuyết phục các nhà đầu tư, vừa phù hợp với thực tế kỹ thuật.
Điểm giới hạn đó có một tên gọi: chuyển từ cuộc đua về công suất sang cuộc đua về hiệu quả.
Không phải ai đốt nhiều tiền hơn, mà là ai có thể dùng cùng số tiền đó để làm cho lợi ích biên của mô hình không giảm quá nhanh.