Dù OpenAI đang dẫn đầu làn sóng AI toàn cầu, bài toán lợi nhuận vẫn là thách thức lớn đối với CFO. Ảnh: The Economist.

 
Thứ Tư | 21/05/2025 16:17

OpenAI: Hào quang của Sam Altman, gánh nặng của CFO

Khi Sam Altman tỏa sáng, CFO Sarah Friar lặng lẽ chèo lái OpenAI vượt thua lỗ và chi phí vận hành ngày càng phình to.

Kể từ khi ChatGPT ra mắt vào tháng 11/2022, người đứng đầu OpenAI, công ty đứng sau chatbot này, đã trở thành ngôi sao toàn cầu trong giới công nghệ và kinh doanh. Ông Altman được cả giới tinh hoa ở Davos lẫn cộng đồng startup ở Thung lũng Silicon ca ngợi. Ông xuất hiện cùng mọi nhân vật nổi tiếng, từ ca sĩ Katy Perry đến Tổng thống Donald Trump.

Không ai ngạc nhiên nếu vòng gọi vốn sắp tới đưa OpenAI, hiện được định giá 300 tỉ USD, vượt qua SpaceX và ByteDance để trở thành startup chưa niêm yết có giá trị lớn nhất thế giới. Gần đây, “thần đồng A.I” này còn tự tin khẳng định với tờ Financial Times rằng bản thân đang làm “công việc thú vị và quan trọng nhất trong lịch sử”. Và ông nói hoàn toàn nghiêm túc.

Trái ngược với ánh hào quang của Altman, vai trò của bà Sarah Friar, Giám đốc Tài chính (CFO) của OpenAI, lại không hề lộng lẫy. Nhiệm vụ của nữ doanh nhân người Ireland này chủ yếu xoay quanh hai việc: đảm bảo các con số tài chính hợp lý, và thuyết phục nhà đầu tư rót hàng tỉ USD để công ty tiếp tục huấn luyện và vận hành những mô hình trí tuệ nhân tạo (A.I) ngày càng tinh vi.

Trong bối cảnh làn sóng cuồng nhiệt với A.I, việc gọi vốn dễ dàng hơn bao giờ hết. Ngày 13/5, SoftBank cho biết khoản đầu tư 30 tỉ USD vào OpenAI vẫn giữ nguyên, bất chấp việc công ty duy trì mô hình quản trị lạ lùng: một hội đồng phi lợi nhuận vẫn sẽ kiểm soát mảng kinh doanh vì lợi nhuận.

Sự hào hứng của giới đầu tư giúp bà Friar có thêm thời gian tập trung vào bài toán khó hơn: tìm đường đưa OpenAI đến lợi nhuận. Và trên hành trình đó, cựu vận động viên chèo thuyền của Đại học Oxford đang phải “chèo ngược dòng”.

Với OpenAI, cũng như mọi startup, tạo ra lợi nhuận là hành trình nhiều chông gai. Trước tiên là thu hút và giữ chân nhân tài, phát triển công nghệ đột phá, thương mại hóa sản phẩm, kiểm soát chi phí cho đến khi dòng tiền dương. Dù đã mất một số nhân sự kỳ cựu, trong đó có cả đồng sáng lập, OpenAI vẫn là "nam châm hút tài năng". Năng lực công nghệ cũng được đánh giá rất cao. Ông Altman từng tuyên bố mô hình mới nhất o3 đã đạt đến trình độ “trí thông minh cấp thiên tài”. Dù hơi cường điệu, tuyên bố này không phải không có cơ sở.

Vấn đề nảy sinh ở các bước tiếp theo. Nếu so với hai “ông lớn” khác chưa niêm yết là ByteDance và SpaceX, có thể thấy OpenAI gặp bất lợi. Thuật toán đề xuất của ByteDance, cốt lõi của TikTok và phiên bản Trung Quốc, gần như không thay đổi từ năm 2016. Tên lửa của SpaceX ngày càng lớn, bền và rẻ, nhưng công nghệ nền tảng vẫn ổn định. Chính sự ổn định đó giúp họ xây dựng sản phẩm và mô hình kinh doanh bền vững, từ đó tạo ra lợi nhuận lớn: năm ngoái, ByteDance lãi ròng 33 tỉ USD trên doanh thu 155 tỉ USD.

Trong khi đó, chính yếu tố khiến nhà đầu tư hào hứng với OpenAI, tốc độ tiến bộ chóng mặt của A.I, lại là nguyên nhân khiến mô hình kinh doanh trở nên bất ổn. Công nghệ không ngừng thay đổi, và mỗi bước nhảy vọt đều có thể làm đảo lộn toàn bộ cấu trúc kinh tế của công ty.

Một phần của sự đảo lộn đến từ cạnh tranh. Tháng 1 vừa qua, một startup Trung Quốc có tên DeepSeek bất ngờ tung ra mô hình gần ngang ngửa sản phẩm chủ lực của OpenAI, nhưng tiết kiệm năng lượng và chi phí chip hơn nhiều. Đáng chú ý, DeepSeek còn công khai mã nguồn, mở đường cho nhiều đối thủ khác gia nhập cuộc đua A.I tiên tiến. Điều này làm suy giảm lợi thế cạnh tranh của OpenAI, vốn dựa nhiều vào nguồn lực điện toán từ Microsoft, đồng thời khiến việc tăng giá sử dụng mô hình trở nên khó khăn, dù hiện mức phí đã lên tới 200 USD mỗi tháng cho mỗi tài khoản.

Không chỉ có cạnh tranh là đáng ngại. Cấu trúc chi phí vận hành của OpenAI cũng đang thay đổi mạnh. So sánh giữa GPT-4, mô hình vận hành ChatGPT năm 2023, với o3 cho thấy vấn đề đáng lo. Với GPT-4, chi phí vận hành trong một năm gấp khoảng 4 lần chi phí huấn luyện. Nhưng với o3, tỉ lệ này có thể lên tới 100 lần, do nhu cầu điện toán khi sử dụng (inference) tăng vọt.

Chính chi phí vận hành ngày càng phình to khiến khoản lỗ của OpenAI ngày càng lớn. Dù doanh thu năm 2024 được dự đoán tăng gấp ba, đạt 3,7 tỉ USD, công ty vẫn có thể lỗ tới 5 tỉ USD (chưa tính chi phí cổ phiếu). Năm nay, OpenAI kỳ vọng doanh thu tăng gấp ba lần nữa, đạt 13 tỉ USD, nhưng chi phí inference cũng sẽ tăng tương ứng, lên tới 6 tỉ USD.

Cấu trúc chi phí thay đổi liên tục khiến việc định giá sản phẩm và lên kế hoạch tài chính trở nên vô cùng khó khăn. Mô hình thu phí cố định từng phù hợp với GPT-4, nhưng không còn khả thi với o3. Một phương án là giữ mức phí cố định cho phiên bản cũ, còn phiên bản mới sẽ thu theo mức sử dụng. Nhưng liệu có bao nhiêu người sẵn sàng trả cho công nghệ đã cũ? Và liệu OpenAI sẽ phải thay đổi cách tiếp cận bao nhiêu lần nữa, trước khi kịp xây dựng mô hình kinh doanh ổn định?

Tất cả dự báo về doanh thu hay chi phí sau vài tháng tới đều đặt trên nền tảng đầy rủi ro. Mục tiêu đạt 125 tỉ USD doanh thu và dòng tiền 12 tỉ USD vào năm 2029 nghe như “rút từ nón ra”. Không phải vì nó quá lạc quan, mà vì nó tỏ ra quá chắc chắn trong một thế giới quá bất định. Điều tương tự cũng đúng với mức định giá 300 tỉ USD của OpenAI, một con số khổng lồ với một startup, nhưng vẫn nhỏ so với 1.400 tỉ USD vốn hóa mà Microsoft đã tăng thêm kể từ khi bắt tay với OpenAI vào cuối năm 2022.

Khoảng cách này có thể giúp bà Friar dễ dàng huy động thêm vốn. Nhưng nó cũng cho thấy sự mong manh trong cách thị trường định giá công ty, và khối lượng công việc khổng lồ mà vị CFO lặng lẽ này đang phải gánh vác.

Có thể bạn quan tâm:

Phát triển toàn cầu chững lại sau đại dịch COVID-19

Nguồn The Economist