Patel dự đoán 700 tỷ USD tại hai phòng thí nghiệm AI vào năm 2027 trong khi Levie cho doanh nghiệp một thập kỷ

Bain cho biết ngành AI cần 6 nghìn tỷ USD doanh thu mỗi năm vào năm 2031 để trang trải cho các trung tâm dữ liệu của mình. Trên một podcast phát hành ngày 9 tháng 10, Dylan Patel của SemiAnalysis gọi con số đó là thấp và cho biết riêng OpenAI và Anthropic có thể đạt 600 đến 700 tỷ USD vào tháng 12 năm 2027. Cùng tuần đó, Aaron Levie, người bán phần mềm cho các ngân hàng và công ty dược phẩm có thể phải viết những tấm séc đó, nói với hai khán giả rằng việc áp dụng trong doanh nghiệp là một công việc kéo dài mười đến hai mươi năm. Cả hai người đều lạc quan. Lịch trình của họ không khớp nhau, và việc xây dựng được tài trợ dựa trên lịch của Patel.

Patel nghĩ những người bi quan đang đếm thiếu chi tiêu

Người dẫn chương trình Alex Kantrowitz đọc cho Patel con số của Bain và chờ đợi sự bảo vệ. Báo cáo Công nghệ Toàn cầu của Bain cho biết các sản phẩm AI hiện tại đạt tối đa 1,2 đến 1,8 nghìn tỷ USD mỗi năm vào năm 2031, để lại khoảng 4,2 nghìn tỷ USD từ các thị trường chưa tồn tại. Báo cáo đặt chi tiêu vốn năm 2026 tại năm công ty siêu quy mô gần 780 tỷ USD. Động thái đầu tiên của Patel là nói rằng chi tiêu lớn hơn con số đó. Hãy tính cả các nhà cung cấp xây dựng nhà máy sản xuất chip, dây chuyền bộ nhớ và thiết bị điện, ông nói, và chi tiêu vốn của Mỹ vào năm tới là khoảng 2 nghìn tỷ USD, tương đương 5% đến 6% GDP. Sau đó, ông nói doanh thu vượt qua rào cản dù sao đi nữa.

Nhưng bạn biết đấy, tôi tin rằng chúng ta có thể đạt khoảng 600, 700 tỷ USD chỉ riêng OpenAI và Anthropic vào tháng 12 năm sau.

Dylan Patel, ngày 9 tháng 10 năm 2026, nguồn

Quy tắc hoàn vốn của ông rất đơn giản. Một nghìn tỷ USD chip khấu hao trong sáu năm cần khoảng 250 tỷ USD doanh thu mỗi năm. Áp dụng điều đó cho con số 2 nghìn tỷ của riêng ông và một năm chi tiêu phải kiếm được khoảng 500 tỷ USD mỗi năm trong sáu năm. Bước cuối cùng đó là phép tính của tôi, và con số 2 nghìn tỷ của ông bao gồm chi tiêu vốn của nhà cung cấp mà con số của Bain về các công ty siêu quy mô bỏ qua. Một lưu ý về chính dự báo. Trong câu tiếp theo, Patel nói hai phòng thí nghiệm có thể đạt 1,5 nghìn tỷ USD "thậm chí có thể vào cuối năm 2027", cùng ngày với con số 700 tỷ. Tôi sử dụng con số thấp hơn và giả định con số cao hơn thuộc về năm 2028.

Con số của Anthropic vượt xa bất cứ điều gì được báo cáo

Lập luận của Patel dựa vào một công ty. Ông nói Anthropic đã tăng trưởng gấp mười lần trong năm nay, từ dưới 10 tỷ USD doanh thu lên hơn 100 tỷ USD, và hiện kiếm được nhiều hơn số tiền chi cho tính toán huấn luyện và suy luận cộng lại. Con số công khai cuối cùng tôi có thể tìm thấy thấp hơn. Vào tháng 8, các nguồn tin của Bloomberg đặt tốc độ doanh thu hàng năm của Anthropic trên 65 tỷ USD vào cuối tháng 7, tăng từ khoảng 9 tỷ USD vào cuối năm 2025. Tốc độ doanh thu là một tháng nhân với mười hai. Anthropic có thể đã vượt 100 tỷ USD kể từ tháng 7 với tốc độ đó, nhưng S-1 vẫn được giữ kín và không ai bên ngoài có thể kiểm tra.

Và Anthropic về suy luận của họ đang đạt biên lợi nhuận gộp 75%, thậm chí cao hơn một chút, bạn biết đấy, đặc biệt là trên các mô hình tiên tiến.

Dylan Patel, ngày 9 tháng 10 năm 2026, nguồn

Khi được hỏi khách hàng tìm 700 tỷ USD ở đâu, Patel chỉ vào ngân sách nghiên cứu, giá vốn hàng bán và tiền lương. Ông kỳ vọng tỷ trọng lao động trong nền kinh tế sẽ tiếp tục giảm trong khi tiền lương giữ nguyên bằng đô la vì mọi thứ khác đều tăng. Ông thẳng thắn về việc bao nhiêu trong số đó là hy vọng.

Và vì vậy, bạn biết đấy, tôi hy vọng, và cho xã hội, rằng đó là niềm tin của tôi, bạn biết đấy, và có thể đó là một niềm tin phi lý, nhưng tôi tin rằng chúng ta sẽ tăng trưởng nền kinh tế nhanh đến mức lao động tính bằng đô la sẽ không co lại.

Dylan Patel, ngày 9 tháng 10 năm 2026, nguồn

Levie nói người mua chưa sẵn sàng

Levie dành nhiều tuần trong các cuộc họp nơi số tiền lương đó sẽ được phân bổ lại. Tại một sự kiện của Axios vào ngày 10 tháng 10, ông mô tả các agent mã hóa đang "cất cánh theo chiều dọc" và hầu hết mọi thứ khác bị kẹt sau các công việc vặt. Các công ty chưa sắp xếp được dữ liệu nào mà agent có thể đọc. Họ chưa quyết định nơi một người ký duyệt. Các đội tuân thủ của họ không biết ai chịu trách nhiệm khi một agent phê duyệt khoản vay.

Nhưng chúng ta vẫn thực sự đang ở, bạn biết đấy, những khoảnh khắc trước hiệp đầu tiên của quá trình triển khai này và đó là vì có rất nhiều thay đổi quản lý phải xảy ra trong doanh nghiệp.

Aaron Levie, ngày 10 tháng 10 năm 2026, nguồn

Ông không nghĩ đây là tin xấu. Sự phổ biến chậm, ông nói với Axios, cho nền kinh tế thời gian để giải quyết công việc và an toàn, và nó để lại chỗ cho các công ty như của ông kết nối các mô hình với quy trình làm việc cũ.

Mười năm trên một sân khấu, hai mươi trên sân khấu khác

Hai ngày trước đó, tại AGI House trong Tuần lễ Công nghệ SF, Levie đã thẳng thắn hơn về mốc thời gian. Ông so sánh các agent với điện toán đám mây, mà mọi công ty khởi nghiệp ở Thung lũng đã áp dụng trong vòng một hoặc hai năm sau khi Amazon ra mắt S3.

Nhưng vẫn mất hai thập kỷ để phần còn lại của nền kinh tế thậm chí đạt đến điểm mà họ đồng ý rằng đám mây là tương lai.

Aaron Levie, ngày 8 tháng 10 năm 2026, nguồn

Sau đó trong cùng phiên, ông nói việc tái cấu trúc bán hàng, tuyển dụng và nghiên cứu xung quanh các agent là "một thập kỷ phổ biến". Hầu hết các công ty, ông nói, đã đưa cho nhân viên một chatbot mà họ sử dụng như cách họ dùng Google, và điều đó tiết kiệm tối đa 30% thời gian cho một nhiệm vụ. Ông cũng nói rằng ông có thể dự đoán tiến trình của một khách hàng chỉ bằng cách đoán những gì các giám đốc điều hành của họ đọc trên X.

Số liệu của chính Box phù hợp với đồng hồ chậm. Vào tháng 8, Box đã báo cáo doanh thu quý là 321,1 triệu USD, tăng 9%, và dự báo khoảng 1,29 tỷ USD cho năm tài chính, tăng 10%. Box là lớp ứng dụng mà Levie liên tục mô tả. Nếu lớp mang các mô hình vào ngân hàng tăng 10% trong năm mã hóa đi theo chiều dọc, tôi đọc đó là bằng chứng cho mốc thời gian của ông hơn là của Patel.

Không ai bán token biết biên lợi nhuận chưa

Một nhà sáng lập tại AGI House hỏi Levie về việc các phòng thí nghiệm trợ cấp cho các gói người tiêu dùng. Ông nói đã thấy các báo cáo về các gói có tới 10.000 USD tính toán được trợ cấp, cuối cùng được trả bởi các quỹ tài trợ hỗ trợ các quỹ đầu tư mạo hiểm. Các phòng thí nghiệm, ông nói, hy vọng rằng các cải thiện hiệu quả sẽ giảm hóa đơn đó trong khi vốn vẫn rẻ.

Giống như câu hỏi lớn, tôi nghĩ câu hỏi mở lớn cho bất kỳ ai ở phía phòng thí nghiệm là, chúng ta có đang ở, mô hình kinh doanh cuối cùng của AI là một doanh nghiệp biên lợi nhuận 10% không? Nó có phải là một doanh nghiệp biên lợi nhuận 80% không?

Aaron Levie, ngày 8 tháng 10 năm 2026, nguồn

Con số 75% của Patel và câu hỏi của Levie đều có thể đúng, vì một mô tả suy luận API và mô tả kia mô tả các gói đăng ký giá cố định. Nhưng Patel cũng nói các phòng thí nghiệm gần như không có chi phí thu hút khách hàng. Một gói trợ cấp là một chi phí thu hút khách hàng. Nó chỉ xuất hiện trên dòng tính toán.

Meta nhắm đến những người không trả tiền

Alexandr Wang, giám đốc AI của Meta, đã đưa ra phiên bản tiêu dùng của vụ cá cược cho David Senra trong một cuộc phỏng vấn ghi âm ngày 5 tháng 10 và phát hành ngày 11 tháng 10. Meta ra mắt agent Muse vào ngày 8 tháng 9 với gói miễn phí và các gói 20 và 100 USD mỗi tháng. Wang cho biết phần còn lại của ngành đổ xô vào các agent mã hóa sau khi Anthropic vượt lên, và Meta đã chọn không làm theo.

Meta có phân phối đến ba tỷ rưỡi người sử dụng các ứng dụng mỗi ngày. Và lĩnh vực tự nhiên mà Meta sẽ thành công là AI tiêu dùng.

Alexandr Wang, ngày 5 tháng 10 năm 2026, nguồn

Khi bị hỏi về số lượng người dùng, ông chỉ nói "Chúng tôi đã nói hàng triệu." Đó là một sự ra mắt thực sự, và nó vẫn là một chi phí trước khi là doanh thu. Meta có thể trang trải nó từ dòng tiền quảng cáo, đó là lý do Patel gạt bỏ những lời bàn tán về khả năng thanh toán của Meta. Nó không đóng góp gì cho con số 700 tỷ.

Musk trả 60 tỷ USD một phần vì đội ngũ bán hàng

Elon Musk đã đưa ra quan điểm của Levie từ phía bên kia trong một cuộc phỏng vấn tại Giga Texas đăng ngày 10 tháng 10. Khi được hỏi tại sao SpaceX mua Cursor, ông liệt kê dữ liệu mã hóa đầu tiên và sau đó là một thứ kém hào nhoáng hơn.

Về cơ bản, để AI thành công, bạn cần dữ liệu, người tài năng và tính toán, và bạn cũng cần một đội ngũ bán hàng doanh nghiệp tốt. Và Cursor cũng có một đội ngũ bán hàng doanh nghiệp tốt với mối quan hệ với hàng nghìn công ty.

Elon Musk, ngày 10 tháng 10 năm 2026, nguồn

SpaceX đã đồng ý vào tháng 6 để trả 60 tỷ USD bằng cổ phiếu cho một công ty có doanh thu kinh doanh hàng năm khoảng 2,6 tỷ USD. Levie nói với đám đông AGI House rằng hiện có vô số công việc cho các giám đốc tài khoản hiểu công nghệ. Khi người đàn ông xây dựng tên lửa và nhà máy chip nói thành phần thứ tư là nhân viên bán hàng, tôi tin rằng nút thắt đã chuyển sang khách hàng.

Doanh thu AI có thể đến nhanh hơn việc doanh nghiệp áp dụng không?

Trong một hoặc hai năm, có. Mã hóa và hỗ trợ khách hàng đã đi theo chiều dọc, những người mua đó cần ít thay đổi quản lý, và con số năm 2027 của Patel chủ yếu yêu cầu họ tiếp tục tăng trưởng kép. Con số năm 2031 của Bain thì khác. Nó cần luật, ngân hàng, kế toán và nghiên cứu dược phẩm trả tiền với cường độ tương tự, và những lĩnh vực đó nằm trên mốc thời gian của Levie. Bằng chứng cứng đầu tiên sẽ là S-1 công khai của Anthropic. Nếu phần lớn doanh thu của họ vẫn đến từ các nhà phát triển phần mềm, các phòng thí nghiệm đã bán cho những khách hàng dễ tính và nghìn tỷ tiếp theo phụ thuộc vào những khách hàng chậm chạp.