US — TechCrunch

Anthropic vẫn đang vật lộn với bài toán kinh tế của năng lực tính toán

AI4 tháng 11, 20262 phút đọc

Anthropic, công ty làm AI, vừa công bố thêm số liệu về chi phí máy tính mà họ dùng để chạy AI. Các số liệu cho thấy chi phí này đang ăn vào phần lớn doanh thu, khi công ty chuẩn bị bán cổ phiếu ra công chúng (IPO).

Chuyện gì đã xảy ra?

Anthropic đã nộp bản cập nhật cho hồ sơ S-1, tài liệu mà công ty nộp cho cơ quan chứng khoán trước khi bán cổ phiếu ra công chúng. Bản cập nhật này có thêm số liệu của quý thứ ba, tức là đến ngày 30 tháng 9. Trước đó, hồ sơ chỉ có số liệu đến ngày 30 tháng 6. Số liệu mới cho thấy tỷ suất lợi nhuận liên quan đến chi phí máy tính đã tệ đi.

Các con số chính

Doanh thu quý vừa qua đạt 17 tỷ USD, tăng từ 11,5 tỷ USD của quý trước.
Chi phí máy tính chiếm 58% doanh thu, tăng từ 48% của quý trước.
Chi phí máy tính lên tới 10 tỷ USD trong quý, trong đó 5 tỷ USD là máy tính thuê theo hợp đồng ngắn hạn, có giá cao hơn nhiều.
Doanh thu cho mỗi 1 USD chi phí máy tính từng tăng lên hơn 2 lần, rồi giảm còn 1,72 lần.

Vì sao chi phí tăng?

Nhu cầu dùng AI tăng quá nhanh. Anthropic phải tìm máy tính ở đâu có sẵn để thuê, kể cả từ các nhà cung cấp nhỏ gọi là neocloud. Những nhà cung cấp này linh hoạt hơn nhưng giá cao hơn so với các ông lớn như hyperscaler. Anthropic đang trả SpaceX 1,25 tỷ USD mỗi tháng để thuê máy tính, và còn có các hợp đồng lớn với Nscale, Akamai và Volta. Công ty cũng đang làm dự án riêng, gọi là "Anthropic Direct", để tự xây hạ tầng máy tính, nhưng việc này chưa theo kịp nhu cầu.

Vì sao điều này quan trọng?

Chi phí máy tính là khoản lớn nhất trong chi phí vận hành của Anthropic, và công ty cho biết khoản này vẫn sẽ tăng trong thời gian tới. Hiện các nhà đầu tư vẫn chấp nhận vì doanh thu đang tăng gần 50% mỗi quý. Nhưng nếu nhu cầu chậm lại, hoặc việc xây trung tâm dữ liệu gặp khó vì thị trường trái phiếu bất ổn hay người dân địa phương phản đối, thì bài toán chi phí sẽ càng khó khăn. Tương lai của Anthropic và các công ty AI khác vì vậy phụ thuộc nhiều vào giá máy tính.

Cần theo dõi điều gì?

Tỷ suất lợi nhuận chi phí máy tính có cải thiện khi công ty dùng nhiều hợp đồng dài hạn hơn không.
Tiến độ dự án Anthropic Direct tự xây hạ tầng máy tính.
Nhu cầu AI có tiếp tục tăng nhanh như hiện nay không.
Việc xây trung tâm dữ liệu có chậm lại vì tài chính hoặc phản đối tại địa phương không.

Chú giải

Anthropic: Công ty phát triển trí tuệ nhân tạo (AI), làm ra các mô hình AI như Claude.
IPO: Việc công ty lần đầu bán cổ phiếu ra công chúng trên thị trường chứng khoán.
S-1: Hồ sơ công ty nộp cho cơ quan chứng khoán trước khi bán cổ phiếu ra công chúng, gồm số liệu tài chính.
neocloud: Nhà cung cấp điện toán đám mây nhỏ, linh hoạt hơn nhưng thường tính giá cao hơn.
hyperscaler: Nhà cung cấp đám mây quy mô rất lớn, có hạ tầng trải rộng khắp thế giới.

Cùng chủ đề

AIZDNet Korea3 thg 11

Chỉ có mô hình AI là chưa đủ: Snowflake đặt cược vào dữ liệu doanh nghiệp

Snowflake đang cạnh tranh trên thị trường tác nhân AI bằng cách kết nối dữ liệu doanh nghiệp và hệ thống nghiệp vụ, đồng thời sử dụng các mô hình của OpenAI và Anthropic. Nhân sự kiện trực tuyến Expedition 2026, công ty đã giới thiệu "bot Cocoa-Cowork" thực hiện công việc dựa trên dữ liệu doanh nghiệp, cùng một tính năng quản lý việc thực thi AI. Snowflake cũng cho biết sẽ cung cấp "Business Ontology" dưới dạng xem trước công khai để thống nhất các thuật ngữ dùng chung giữa các phòng ban.

AIThe Register3 thg 11

Không cần huấn luyện lại - AI giờ có thể chỉnh trọng số của AI khác

Các nhà nghiên cứu MIT CSAIL phát hiện các mô hình AI tiên tiến như GPT-6 Astra của OpenAI có thể trực tiếp viết lại trọng số của mô hình khác, thay vì thông qua huấn luyện, và từ đó thay đổi hành vi của nó. Trong một minh họa, Astra chỉ thay đổi 0,016% trọng số của Qwen3.5-0.8B, nâng điểm MATH-500 lên tới gấp sáu lần và điểm tuân thủ hướng dẫn IFEval khoảng gấp ba lần, mà không dùng gradient descent. Nhóm nghiên cứu gọi phương pháp này là "Weight-Space Programming" và dự kiến xây dựng một bộ benchmark cùng khung đánh giá cho nó.

AIThe Register3 thg 11

Mô hình mở có thể đảm nhận 90% công việc tác nhân với chi phí bằng 1/20 LLM tiên tiến: Gartner

Các nhà phân tích Gartner Mark Petty và Raymond Paquet cho rằng các mô hình trọng số mở có thể xử lý khoảng 90% các bước quy trình tác nhân thường ngày của doanh nghiệp với hiệu năng tương đương mô hình đóng và chi phí chỉ bằng một phần tư mô hình đóng rẻ nhất. Trong trường hợp tốt nhất, so với việc chạy mọi bước trên mô hình tiên tiến, chi phí có thể giảm còn 1/20, nhưng do các mô hình mở hiện nay dài dòng và thử lại thường xuyên hơn, mức tiết kiệm thực tế gần 5 đến 6 lần. Các nhà phân tích dự báo đến năm 2030, 90% các bước quy trình tác nhân vận hành của doanh nghiệp sẽ chạy trên mô hình trọng số mở, và giá trị của sản phẩm AI nằm ở các harness, công cụ phân phối công việc giữa các mô hình.

AIZDNet Korea3 thg 11

Ai làm việc giỏi hơn? AI agent do nhân viên SK Telecom phát triển đọ sức

SK Telecom đã tổ chức vòng chung kết "AX Spark", cuộc thi nội bộ đánh giá năng lực làm việc của các AI agent do chính nhân viên phát triển, và trao giải cho các tác phẩm xuất sắc. Năm tác phẩm vào chung kết, được chọn từ 173 tác phẩm dự thi, đang được dùng trong công việc thực tế, chẳng hạn phân tích mức điện năng và chi phí của khoảng 180.000 thiết bị viễn thông trên toàn quốc và truy vết máy chủ tấn công của ứng dụng độc hại trên điện thoại. Công ty dự kiến áp dụng các trường hợp tốt nhất cho các tổ chức khác để mở rộng việc sử dụng AI agent trên toàn công ty.