Chỉ số chi tiêu AI Token giảm gần 20%, có thể xuất hiện dấu hiệu người dùng giảm nhiệt tình chi trả

Thị trường giao dịch AI toàn cầu đang đối mặt với sự giảm nhiệt của một chỉ số quan sát quan trọng. Chỉ số lõi đo lường chi tiêu sử dụng AI Token, sau một đợt tăng trưởng nhanh, đã xuất hiện sự suy giảm, khiến thị trường phải đánh giá lại tính vững chắc của chu kỳ AI dẫn dắt bởi chi tiêu vốn cực lớn này — cả về cường độ nhu cầu lẫn khả năng định giá, đều đang bị xem xét một cách nghiêm ngặt hơn.

Theo Bloomberg, Chỉ số LLM Token Expenditure Index do Silicon Data xây dựng đã gần như tăng gấp đôi kể từ khi ra mắt vào tháng 12 năm ngoái, nhưng kể từ mức đỉnh vào tháng 5 năm nay đã giảm gần 20%. Chỉ số này được xem là chỉ báo thị trường trực tiếp nhất phản ánh ý chí chi trả dịch vụ AI và biến động nhu cầu cận biên, sự suy yếu của nó đang dẫn đến việc đánh giá lại tốc độ thương mại hóa AI.

Một số nhà đầu tư cho rằng, sự thay đổi này có thể cho thấy các doanh nghiệp AI đang bước vào một môi trường cạnh tranh nhạy cảm hơn về chi phí, quyền định giá có thể đang bị xói mòn. Nhà đầu tư kỳ cựu Louis Navellier chỉ ra rằng, đã có dấu hiệu cho thấy một số người dùng bắt đầu hạn chế tần suất sử dụng do áp lực chi phí. Cùng lúc đó, những tin đồn thị trường về khả năng OpenAI trì hoãn IPO cũng được xem như một bằng chứng phản chiếu cho thấy khả năng sinh lời vẫn đang gặp thách thức.

Tuy nhiên, sự giảm của chỉ số này không có nghĩa là dịch vụ AI đang “trở nên rẻ hơn”. Silicon Data nhấn mạnh, chỉ số này là kết quả tổng hợp tác động qua lại giữa giá cả và khối lượng sử dụng, gần giống như một biến đại diện cho “ý chí chi trả cận biên”. Do đó, động lực phía sau xu hướng của nó khác nhau, ý nghĩa thị trường tương ứng cũng có thể khác biệt hoàn toàn.

Tranh cãi gia tăng: Nhu cầu giảm nhiệt hay cấu trúc giá thay đổi

Đối với việc giải thích cho sự suy giảm của chỉ số, thị trường có những quan điểm trái chiều rõ rệt.

Một cách diễn giải lạc quan cho rằng, giá token đã giảm hơn 90% kể từ năm 2023, đáng kể làm giảm rào cản sử dụng, qua đó thúc đẩy quy mô tổng chi tiêu mở rộng. Theo khung này, sự giảm pha của chỉ số phản ánh nhiều hơn là điều chỉnh cấu trúc nhu cầu, chứ không phải nhu cầu tổng thể yếu đi, và logic mở rộng AI vẫn tồn tại.

Tuy nhiên, quan điểm bi quan lại cho rằng, điều này có thể có nghĩa ý chí chi trả của người dùng đã tiến sát ngưỡng giới hạn giai đoạn. Allianz Research cho biết, hiện tại tồn tại khoảng cách tăng trưởng khoảng 46% giữa đầu tư AI và doanh số thực tế, cao hơn mức lệch 32% của bong bóng viễn thông năm 2001. Trong bối cảnh này, bất kỳ sự yếu đi nào từ phía cầu đều có thể làm tăng áp lực định giá.

Louis Navellier cũng đề cập rằng, các doanh nghiệp sử dụng dịch vụ AI đang gặp phải ràng buộc chi phí, bắt đầu giới hạn tình trạng “sử dụng không giới hạn”, điều này được một số người trong thị trường xem là tín hiệu sớm của việc nhu cầu kém linh hoạt.

Logic chi tiêu vốn vẫn còn, nhưng cấu trúc đang thay đổi

Mặc dù tín hiệu nhu cầu dao động, nhưng chu kỳ đầu tư hạ tầng AI chưa có dấu hiệu đảo chiều rõ ràng. Số liệu thị trường cho thấy, GPU cao cấp và bộ nhớ băng thông cao vẫn đang trong tình trạng cung không đủ cầu, dự kiến kéo dài đến 2026, thậm chí có thể tới 2028.

Tuy nhiên, trọng tâm chú ý của thị trường đang dịch chuyển từ phía huấn luyện sang phía suy luận. Bài viết chỉ ra, sự thay đổi này có nghĩa nhu cầu về tính toán đang chuyển dịch về mặt cấu trúc, tỷ lệ GPU huấn luyện cao cấp có thể giảm, trong khi phần cứng tối ưu hóa cho suy luận có thể tăng lên, từ đó làm thay đổi cơ cấu hưởng lợi trong chuỗi ngành.

Sự thay đổi này không trực tiếp dẫn đến phán đoán tiêu cực về ngành chip, nhưng có thể có nghĩa động lực tăng trưởng đang chuyển từ “mở rộng năng lực tính toán cao cấp đơn lẻ” sang “phân bổ lại nhu cầu theo cấu trúc”.

Chính sách và yếu tố quản lý làm tăng độ phức tạp định giá của doanh nghiệp

Ngoài yếu tố nhu cầu, môi trường quản lý cũng đang ảnh hưởng đến lộ trình thương mại hóa sản phẩm AI.

Gần đây, cơ quan quản lý Mỹ đã đưa ra yêu cầu điều chỉnh tiến độ phát hành một số mô hình, đồng thời nới lỏng hạn chế truy cập với một số mô hình của Anthropic PBC. Trong khi đó, AI Act của Liên minh châu Âu yêu cầu đánh giá bắt buộc và nâng cao minh bạch với các mô hình tiên tiến.

Những thay đổi về chính sách này không trực tiếp hạn chế giá cả, nhưng làm tăng áp lực chi phí triển khai và tuân thủ, khiến doanh nghiệp ưu tiên tối ưu hóa chi phí khi phân bổ tải công việc giữa các mô hình khác nhau. Xu hướng này có thể gián tiếp ảnh hưởng khả năng định giá và tỷ lệ sử dụng của các mô hình cao cấp.