Thung lũng Silicon quan tâm điều gì? Hiệp hai của AI bắt đầu! Tổng hợp quan điểm của các ông lớn công nghệ tại hội nghị TMT của Goldman Sachs (Phân tích chuyên sâu)

Tín hiệu rõ ràng nhất được truyền đi từ Hội nghị Goldman Sachs Communacopia + TMT 2026 là: Trọng tâm đầu tư AI đang chuyển dịch từ "xây dựng năng lực tính toán" sang "sử dụng năng lực tính toán", nhưng bản thân năng lực tính toán vẫn cực kỳ thiếu hụt so với nhu cầu. Hai điều này cùng tồn tại, tạo thành mâu thuẫn cốt lõi nhất ở Silicon Valley hiện tại.

Jan Hatzius, Chuyên gia kinh tế trưởng của Goldman Sachs, đã xác lập tông điệp tại hội nghị: "Cơn sốt đầu tư AI sẽ không kéo dài mãi mãi." Tuy nhiên, Huang Renxun của Nvidia lại mang đến cảm giác cấp bách trái ngược trong cùng sự kiện: "70% tăng trưởng là do giới hạn cung, không phải giới hạn cầu." Sự khác biệt này chính là đặc trưng cốt lõi của nửa sau AI—hướng đi không còn gây tranh cãi, vấn đề là nhịp độ và phân bổ.

Silicon Valley bàn về điều gì: Sáu chủ đề cốt lõi

Chủ đề 1: "Nút thắt vật lý" của năng lực tính toán trở thành câu chuyện mới

Huang Renxun đã hệ thống lại khung diễn giải về hạ tầng AI tại hội nghị. Ông cho rằng động lực nằm ở hai cuộc cách mạng ngành chồng lấp: chuyển đổi mô hình tính toán từ tra cứu sang sinh thành và sự chấm dứt của định luật Moore.

Trong 60 năm qua, máy tính chủ yếu vận hành theo kiểu "ghi sẵn"—người dùng nhấn vào mới trích xuất thông tin từ bộ nhớ. Nhưng AI sinh thành yêu cầu tạo ra câu trả lời theo ngữ cảnh trong thời gian thực, đòi hỏi một tầng tính toán hoàn toàn mới phải luôn sẵn sàng hoạt động. Song song đó, lợi ích từ việc thu nhỏ bóng bán dẫn biến mất, hiệu suất không còn dựa vào thu nhỏ tiến trình nữa. Đáp trả lại, Huang sử dụng giải pháp đóng gói nhiều chip qua CoWoS và mở rộng chiều dọc bằng NVLink để đạt thiết kế cực kỳ phối hợp, đồng thời khẳng định: "Nếu bạn không có NVLink, nếu bạn không thể mở rộng dọc thực sự xuất sắc, bạn sẽ chết, vì định luật Moore là kẻ thù của bạn."

Điểm then chốt của câu chuyện này là: Nút thắt trung tâm kìm hãm tăng trưởng AI không còn là "có nhu cầu hay không", mà là "thế giới vật lý có đáp ứng kịp không". Huang thẳng thắn thừa nhận, nút thắt tồn tại từ phía thượng nguồn đóng gói, wafer, bộ nhớ đến hạ nguồn về điện năng và vị trí trung tâm dữ liệu, đồng thời giữ nguyên dự báo tăng trưởng 70% YoY đến CY27. CFO của SpaceX, Bret Johnsen, tiết lộ kế hoạch mở rộng tham vọng hơn: nâng năng lực AI trên mặt đất từ 2GW lên 5–10GW năm 2027, và sẽ triển khai vệ tinh AI để giảm chi phí tính toán trên quỹ đạo bằng với mặt đất.

Chủ đề 2: "Lộ trình người thắng" ở tầng ứng dụng AI bắt đầu trở nên rõ nét

CEO Broadcom Hock Tan đã đưa ra một phân tích kinh tế ấn tượng: 1GW năng lực Frontier AI tương đương 30 tỷ USD ARR, trong đó 10 tỷ là chi phí, 20 tỷ còn lại do tầng mô hình + ứng dụng thu giữ, 10 tỷ còn lại là cuộc cạnh tranh của toàn chuỗi (Cloud+Chip+Memory+Power).

Điều này nghĩa là bức tranh phân bổ giá trị trong chuỗi nghiệp AI đã có thể lượng hóa. Dựa vào đó, Goldman Sachs đưa ra thứ tự "người thắng": Mô hình đóng mã > chip tự chủ > Hyperscaler > điện + làm lạnh bằng chất lỏng > mạng > tầng ứng dụng.

Dẫu vậy, Goldman Sachs cũng lưu ý rằng, dòng tiền thị trường đang lan rộng từ giai đoạn 1 (GPU/HBM/phần cứng trung tâm dữ liệu) sang giai đoạn 2 (ứng dụng thực sự chuyển đổi Token thành năng suất, doanh thu, dòng tiền doanh nghiệp). Việc phân hóa định giá trong tương lai có thể sẽ "còn dữ dội hơn": các công ty phần mềm sở hữu dữ liệu độc quyền, quy trình làm việc phức tạp và ROI rõ ràng sẽ được tái định giá; SaaS truyền thống dễ bị các mô hình gốc dễ dàng thay thế sẽ tiếp tục chịu áp lực.

Bài phát biểu của CEO Databricks Ali Ghodsi chứng minh cho nhận định này: Bản chất cạnh tranh ở lĩnh vực phần mềm ứng dụng AI đang dịch chuyển về phía triển khai thực tế trong doanh nghiệp, những nền tảng phần mềm có khả năng chuyển đổi hiệu quả và chính xác năng lực mô hình thành kết quả kinh doanh tin cậy sẽ mở ra không gian tăng trưởng mới.

Chủ đề 3: Agentic AI từ "khái niệm" bước vào "tái cấu trúc tổ chức"

Tại hội nghị lần này, Agentic AI không đơn thuần dừng ở màn trình diễn tính năng mà bắt đầu tái định hình cấu trúc nội bộ doanh nghiệp.

CHYM tiết lộ đã tiến hành cắt giảm 10% nhân sự, mục tiêu là xây dựng "tổ chức phẳng và vận hành nhanh hơn", quy mô đội sản phẩm và kỹ thuật hiện chỉ còn một nửa so với trước, tuy nhiên "nhờ trách nhiệm rõ ràng, vận hành tinh gọn nên kết quả đầu ra không đổi". Block cũng đã hoàn thiện tái cấu trúc tổ chức lớn hồi đầu năm (giảm bậc giữa nhà ra quyết định và người thực thi), từ đó đạt được hiệu ứng đòn bẩy vượt trội trên chi phí cố định.

Ở mặt công nghệ, AMD nhìn nhận Agentic AI là loại tác vụ hoàn toàn mới, cho rằng nó sẽ làm tăng nhu cầu về nhiều loại CPU, không chỉ GPU. SailPoint thì đưa ra mục tiêu cụ thể: agentic AI có thể trở thành động lực tăng trưởng chủ yếu, với kế hoạch doanh thu mảng agentic đạt 800 triệu USD trong tài khóa 2029.

CFO Microsoft Amy Hood tổng kết ra hệ thống nhất: Microsoft đang kết hợp cấp phép người dùng dự báo với giá dịch vụ AI theo mức sử dụng, đồng thời mở rộng các sản phẩm proxy như Agent 365, Copilot. Bà nhấn mạnh "quy trình làm việc agentic an toàn, được kiểm soát" có thể thúc đẩy tăng trưởng khi proxy, ứng dụng và con người ngày càng hợp tác chặt chẽ hơn.

Chủ đề 4: An ninh mạng thành "chủ đề được nhắc nhiều nhất"

An ninh mạng là kịch bản ứng dụng được nhắc đến nhiều nhất tại hội nghị này. Huang Renxun đã xác định nó là kịch bản ứng dụng chính tiếp theo của AI, đồng thời trình bày rõ logic kinh tế:

"Một sản phẩm phụ của lập trình là phát hiện lỗi, kéo theo thị trường khổng lồ về an ninh mạng. Trợ lý lập trình chỉ phản hồi theo yêu cầu và dừng lại; các proxy an ninh thì theo dõi mạng liên tục, đồng nghĩa với việc khách hàng phải trả phí suy diễn 24/7 thay vì trả phí đột xuất."

CEO Palo Alto Networks thẳng thắn "ngành bảo mật AI thậm chí còn chưa được thiết lập", và vốn hóa cộng gộp của CrowdStrike và Palo Alto chỉ khoảng 490 tỷ USD—thấp hơn đáng kể so với các công ty AI nghìn tỷ đô, khiến thị trường chú ý đến tiềm năng tái định giá cho lĩnh vực này.

CEO CrowdStrike George Kurtz cung cấp thêm dữ liệu tạo áp lực cấp thiết: các vụ tấn công mạng ứng dụng AI trong năm qua tăng 89%, thời gian tấn công nhanh nhất đã xuống còn 27 giây. 27 giây còn ngắn hơn cả thời gian mà hầu hết nhóm an ninh con người xử lý cảnh báo—đây chính là lập luận chủ đạo cho việc proxy tự chủ sẽ thay thế đội ngũ phân tích con người.

Huang Renxun gọi CrowdStrike là "đối tác an ninh mạng số 1 của Nvidia", nhấn mạnh việc ra mắt SafeMind là "một bước ngoặt mới của an ninh mạng".

Chủ đề 5: OpenAI với "tính phí theo kết quả" và kinh tế học về cường độ sử dụng

Bài phát biểu của CFO OpenAI Sarah Friar tại hội nghị cung cấp những tín hiệu mới nhất về thương mại hóa AI.

Doanh thu doanh nghiệp đã chiếm phân nửa: Tỷ trọng doanh thu từ người tiêu dùng và doanh nghiệp từ 60:40 đầu năm, đã sớm đạt 50:50 vào giữa năm. Tổng doanh thu theo run rate hàng năm trong tháng 7 tăng trưởng 20% so với tháng trước, mảng doanh nghiệp tăng 32%, trên nền tảng quy mô rất lớn.

Số liệu hoàn toàn mới là về cường độ sử dụng: Nhóm 10% khách hàng doanh nghiệp hàng đầu về ứng dụng frontier đã tiêu thụ lượng token gấp 8 lần khách hàng bình thường (trước đây là 3 lần), nội bộ OpenAI thậm chí đạt 33 lần. Friar gọi 33 lần này là "bức tranh tương lai của hành vi khách hàng hiện hữu", tức tăng trưởng doanh nghiệp dựa vào ngày càng tăng mức tiêu thụ từng khách chứ không phải mở rộng khách hàng mới.

Lộ trình giá đã xác lập: Đăng ký → Theo mức tiêu thụ → Tính phí theo kết quả. Friar nói rõ muốn loại bỏ việc thu phí theo token, chuyển sang chia sẻ dọc theo ngành dọc. Cạnh tranh ở tầng mô hình cũng thay đổi: không xét chi phí/tokens mà xét chi phí/tác vụ, số token cần để ra kết quả tương đương ít hơn đối thủ đến 68%.

Chủ đề 6: Tín hiệu từ phía cung ứng về lưu trữ, tiêu dùng và hiệu quả tổ chức

Sandisk đưa ra nhận định bị thị trường đánh giá thấp: Tăng trưởng cung NAND có thể sẽ tiếp tục bị hạn chế trong thời gian tới, trong khi ứng dụng AI inference diện rộng liên tục thổi phồng cầu. Cân đối cung—cầu này là yếu tố tiềm ẩn nâng đỡ giá NAND.

Tín hiệu phía tiêu dùng cực kỳ đồng thuận: Block cho biết "chi tiêu tiêu dùng toàn Q2 rất mạnh, xu thế này còn duy trì qua tháng 7, 8"; Toast nói chi tiêu giữ ở mức ổn định; Booking.com nhận định nhu cầu du lịch vẫn vững vàng. Điều này tương đồng với quan điểm của Visa đã phát biểu tại các sự kiện trước.

Việc AI tái cấu trúc hiệu năng nội bộ đang trực tiếp được hé lộ: Booking.com đã ứng dụng AI sinh thành trong hỗ trợ khách hàng và phát triển phần mềm, "đã nhìn thấy hiệu quả thực tế"; Etsy cho biết AI đã mang lại "nhận diện tồn kho, người mua và ý định mua ở tầng sâu hơn".

Khung "AI nửa sau" từ các báo cáo Goldman Sachs

Chuỗi báo cáo do Goldman Sachs phát hành quanh hội nghị tạo thành hệ khung phân tích nền tảng để diễn giải xu thế hội nghị này.

Tầng 1: Từ "mở rộng năng lực" sang "hiện thực hóa Token". Các chuyên gia Goldman Sachs nhấn mạnh, dòng tiền toàn cầu đang chuyển hướng đầu tư AI từ nút thắt phần cứng sang tầng ứng dụng thực sự biến Token thành năng suất, doanh thu, dòng tiền doanh nghiệp. Chuẩn đánh giá ứng dụng là: sở hữu dữ liệu lớn và độc quyền, lợi thế quy trình mạnh, quy trình Agent khép kín và ROI rõ ràng.

Tầng 2: Từ "song mã" sang "đa cực cạnh tranh". Đội phụ trách giao dịch One-Delta của Goldman Sachs nhận định chuyện kể AI đang chuyển từ "Nvidia và Google chạy đua công nghệ" sang "cuộc chơi đa cực cạnh tranh cao". Meta và xAI đã chứng tỏ có thể cung cấp dịch vụ API frontier với giá thấp hơn nhiều. Dù cạnh tranh làm giảm giá Token nhưng luận điểm "Token rẻ sẽ bùng nổ nhu cầu" không nhất thiết sẽ xảy ra trong thực tế. Tỷ lệ doanh nghiệp chấp nhận công cụ AI trả phí đã vượt 50%, do đó giảm giá chưa chắc tạo sóng cầu mới mạnh mẽ tức thì.

Tầng 3: Từ "mô hình lớn" sang "mô hình nhỏ chuyên dụng". Tác vụ doanh nghiệp đang ngày càng dựa vào các mô hình nhỏ chuyên biệt—xử lý tài liệu, phân luồng công việc, kiểm tra tuân thủ, chăm sóc khách hàng,… Những mô hình này hoạt động nhanh, chi phí thấp và có thể triển khai cục bộ trên thiết bị biên. Ý kiến CEO Hugging Face được Goldman Sachs trích dẫn: Doanh nghiệp đang trải qua bước chuyển đổi cấu trúc từ "thuê API đóng nguồn tiên tiến" sang "sở hữu và vận hành mô hình nguồn mở riêng".

Tầng 4: Hiệu quả sử dụng vốn sẽ là bài kiểm tra tối thượng. Yếu tố then chốt được Goldman Sachs đặt ra không phải liệu các ông lớn đám mây có chậm đầu tư mà là cổ đông khi nào sẽ yêu cầu hiệu quả vốn cao hơn. Một khi các đại gia buộc phải cắt chi đầu tư dưới sức ép cổ đông, dù số liệu kết quả của phần cứng vẫn mạnh, hệ số định giá cũng khó được duy trì.

Một câu tóm tắt trạng thái hiện tại của Silicon Valley

Bản chất của "nửa sau AI" không phải là "AI chậm lại", mà là "AI chuyển từ câu chuyện khan hiếm sang câu chuyện phân bổ". Năng lực tính toán vẫn thiếu hụt nghiêm trọng, nhưng thị trường bắt đầu đặt câu hỏi: cuối cùng năng lực này chuyển thành dòng tiền của ai? Trả lời của Huang Renxun là "bỏ 1 ăn 100", OpenAI là "tính phí theo kết quả", còn Goldman Sachs là "sản phẩm hữu ích trên mỗi đô AI đầu tư". Ai biến được Token thành thành quả doanh nghiệp có thể kiểm chứng, người đó sẽ xác lập luật chơi của nửa sau AI.