3 tỷ USD đổ vào AI inference – Baseten và cuộc chơi 'bán cuốc' giữa thời đại mô hình ngôn ngữ lớn

Khi cả thung lũng Silicon còn đang mải mê với cuộc đua tạo ra những mô hình ngôn ngữ lớn mạnh hơn, một công ty không huấn luyện nổi một con mô hình cấp GPT lại vừa bỏ túi 300 triệu USD với mức định giá chạm mốc 5 tỷ USD. Baseten – cái tên mà phần lớn người dùng phổ thông chưa từng nghe – đã trở thành tâm điểm chú ý mới của giới đầu tư mạo hiểm, không phải vì họ tạo ra AI, mà vì họ khiến AI trở nên hữu dụng trong thực tế khắc nghiệt của doanh nghiệp. Trong bảy ngày qua, khi thị trường tiền mã hóa tiếp tục chuỗi ngày đi ngang đầy chán chường, dòng vốn lớn nhất và rõ ràng nhất lại chảy về một mảnh đất ít hào nhoáng hơn nhiều: hạ tầng suy luận (inference infrastructure). Đây không phải một cú nhảy cóc mang tính đột biến, mà là một sự dịch chuyển mang tính cấu trúc mà bất kỳ nhà quan sát dòng tiền nào cũng phải nhìn nhận. Vòng gọi vốn này không chỉ là một thương vụ riêng lẻ; nó là một tín hiệu vĩ mô nói rằng cuộc chơi AI thực sự đang được quyết định ở tầng vận hành, nơi GPU được biến thành đồng USD và mô hình học máy được phục vụ như một tiện ích công cộng. Bối cảnh giao thức ở đây không phải là một blockchain cụ thể, mà là một nền tảng công nghệ sâu hơn: tầng vật lý của trí tuệ nhân tạo. Trong khi Bitcoin vật lộn với việc mở rộng quy mô qua Lightning Network và Ethereum tìm lối thoát qua các rollup, thì Baseten đang giải một bài toán tương tự nhưng ở chiều không gian khác – làm sao để một mô hình AI nặng hàng trăm gigabyte có thể phản hồi trong vài mili giây cho hàng triệu người dùng cùng lúc. Đó là bài toán về quản lý bộ nhớ đệm, định tuyến yêu cầu, tối ưu hóa chi phí GPU, và phân chia tài nguyên động. Nếu ví von Layer 2 đang cắt nhỏ thanh khoản vốn khan hiếm, thì các nền tảng inference như Baseten đang làm điều tương tự với sức mạnh tính toán – nhưng theo một cách khiến các quỹ đầu tư phát cuồng vì dòng doanh thu rõ ràng. Sự thật ít được nhắc đến là Baseten công bố con số 300 triệu USD và định giá 5 tỷ USD chỉ sau khoảng 18 tháng kể từ vòng Series B trị giá 40 triệu USD. Mức tăng trưởng định giá hơn 10 lần không đến từ một bước đột phá công nghệ nào được công bố. Nó đến từ một thứ còn đáng giá hơn: bằng chứng về nhu cầu thị trường. Các doanh nghiệp đang ngừng hỏi “AI có thể làm gì?” và bắt đầu hỏi “AI có thể chạy ổn định và rẻ đến mức nào?”. Baseten nằm giữa khoảng trống đó, và 5 tỷ USD là cái giá của việc đứng đúng chỗ vào đúng thời điểm. Nhưng tôi sẽ không dừng lại ở câu chuyện thành công bề mặt. Từ góc nhìn của người đã xử lý dữ liệu on-chain qua nhiều chu kỳ, tôi nhìn thấy ở thương vụ này một cấu trúc tương tự với những gì đã xảy ra trong thời kỳ bùng nổ DeFi năm 2020 – với một điểm khác biệt quan trọng: lần này, người bán cuốc thực sự có doanh thu. Câu chuyện đang được kể trên các bản tin rằng đây là “bong bóng AI” hay “sự điên rồ của nhà đầu tư” là một cách hiểu sai về bản chất. Khi nhìn vào chi tiết kỹ thuật mà bản tin gốc bỏ qua, tôi nhận ra rằng thị trường AI inference đang chứng kiến một hiện tượng giống hệt “cơn sốt GPU” trong crypto: không phải ai có GPU cũng thắng, mà là ai tối ưu được GPU đó mới thắng. Đây là lý do các quỹ đầu tư chấp nhận mức định giá khó tin – họ không đặt cược vào công nghệ của Baseten, mà đặt cược vào một thực tế vật lý không thể đảo ngược: mọi mô hình AI, dù mạnh đến đâu, đều phải chạy trên một cỗ máy vật lý nào đó. Và ai sở hữu lớp điều phối giữa mô hình và cỗ máy đó sẽ nắm giữ chìa khóa in tiền. Baseten về bản chất là một nhà phân phối sức mạnh tính toán. Họ không nhà máy điện, họ là công ty lưới điện. Toàn bộ mô hình kinh doanh của họ nằm ở việc mua GPU từ NVIDIA, sau đó tối ưu hóa chúng bằng phần mềm để phục vụ nhiều khách hàng hơn với cùng một đơn vị tài nguyên. Trong thế giới tài chính, đây được gọi là đòn bẩy hoạt động – một khi hạ tầng phần mềm được xây dựng, chi phí biên cho mỗi khách hàng mới gần như bằng không. Điều này giải thích tại sao các nhà đầu tư chấp nhận tỷ lệ định giá/doanh thu ảo diệu lên đến 50-100 lần: họ đang mua một công ty có thể mở rộng quy mô mà không cần đội ngũ nhân sự tương ứng. Phần quan trọng nhất mà báo cáo gốc bỏ ngỏ: độ sâu kỹ thuật của Baseten. Có sự khác biệt lớn giữa một công ty chỉ đơn thuần quấn một lớp API quanh GPU của NVIDIA và một công ty thực sự tối ưu hóa từng lớp trong ngăn xếp suy luận. Nhìn từ catalog sản phẩm và tốc độ phát hành tính năng, Baseten không xây dựng một inference engine hoàn toàn mới từ con số không – không một công ty nào trong lĩnh vực này có thể bỏ qua vLLM, SGLang hay TensorRT-LLM. Điểm khác biệt của họ nằm ở tầng quản lý: khả năng tự động chọn engine phù hợp cho từng mô hình, tối ưu hóa việc phân bổ bộ nhớ KV cache một cách thông minh, và quan trọng nhất – xây dựng một hệ thống quan sát (observability) cho phép khách hàng nhìn thấy từng đồng xu họ bỏ ra đi đâu. Trong khi Together AI hay Fireworks AI tập trung vào tốc độ thô, Baseten lại nhắm vào một phân khúc khó hơn: sự ổn định và chi phí dự đoán được. Với một quỹ đầu tư, điều đó chuyển thành dòng tiền dự đoán được. Và với doanh nghiệp, điều đó chuyển thành khả năng lập kế hoạch ngân sách. Đây chính là lúc tôi nhận ra một sự đảo ngược đáng chú ý. Khi mọi người đổ xô vào AI, họ nghĩ đó là cuộc chơi của những ông lớn như OpenAI, Anthropic, Google DeepMind. Nhưng thực tế cho thấy phần lớn giá trị đang bị dịch chuyển xuống tầng hạ tầng. Một mô hình AI không có hạ tầng vận hành tốt là một món đồ trang sức đắt tiền. Ngược lại, hạ tầng có thể phục vụ nhiều mô hình khác nhau, từ Llama đến Mistral, từ Stable Diffusion đến các mô hình embedding chuyên dụng, mới là nơi tạo ra giá trị bền vững. Baseten không cần phải tạo ra mô hình giỏi nhất; họ chỉ cần đảm bảo rằng mô hình giỏi nhất có thể chạy với chi phí thấp nhất và độ trễ nhỏ nhất. Trong môi trường mà mỗi quý trôi qua lại có một mô hình mới được phát hành và nhanh chóng lỗi thời, việc đặt cược vào một mô hình duy nhất là rủi ro. Đặt cược vào lớp hạ tầng phục vụ tất cả các mô hình là một chiến lược phòng thủ thông minh. Nhưng ở đây tôi muốn đưa ra một góc nhìn phản trực giác: sự thành công của Baseten không phải là bằng chứng về sức mạnh của thị trường, mà là bằng chứng về sự thất bại trong chiến lược của các gã khổng lồ công nghệ. AWS, Google Cloud và Azure đã có sẵn GPU, đã có sẵn hạ tầng, đã có sẵn quan hệ khách hàng. Vậy tại sao một công ty như Baseten vẫn có thể tồn tại và phát triển? Bởi vì các đám mây lớn quá chậm và quá phức tạp. Họ xây dựng các sản phẩm SAP dành riêng cho doanh nghiệp với hàng trăm cấu hình phức tạp. Ngược lại, Baseten cung cấp một thứ mà các kỹ sư thực sự cần: một API sạch sẽ, tài liệu rõ ràng, và quan trọng nhất – một hóa đơn dễ hiểu. Các gã khổng lồ đám mây bán GPU như bán máy chủ vật lý, còn Baseten bán GPU như bán một dịch vụ tiện ích. Sự khác biệt này, dù nghe có vẻ đơn giản, lại là rào cản gia nhập mà các tập đoàn lớn khó vượt qua do xung đột lợi ích nội bộ – họ không muốn phá vỡ mô hình kinh doanh máy chủ ảo truyền thống của chính mình. Tất nhiên, không có bữa trưa nào là miễn phí. Một trong những câu hỏi lớn nhất tôi đặt ra khi nhìn vào bảng cân đối kế toán của Baseten là: mức độ phụ thuộc của họ vào NVIDIA đến đâu? Trong một thế giới mà NVIDIA kiểm soát hơn 80% thị trường GPU cho AI, việc định giá một công ty phụ thuộc vào nguồn cung GPU ở mức 5 tỷ USD là một con dao hai lưỡi. Nếu NVIDIA tăng giá hoặc ưu tiên phân bổ GPU cho các khách hàng lớn hơn, biên lợi nhuận của Baseten sẽ bị bóp nghẹt. Đây là rủi ro hệ thống mà không một bản tin tài trợ nào đề cập đến. Và đây cũng là lý do tại sao tôi nghi ngờ rằng phần lớn số tiền 300 triệu USD này sẽ không nằm trong ngân hàng lâu – nó sẽ nhanh chóng được chuyển thành đơn đặt hàng GPU cho các thế hệ tiếp theo như NVIDIA GB200 NVL72, một khoản chi tiêu vốn khổng lồ nhằm đảm bảo nguồn cung trong bối cảnh khan hiếm toàn cầu. Một điểm mù khác mà báo cáo phân tích đã chỉ ra rất đúng: cuộc chiến về giá. Fireworks AI đã giảm giá tới 80% trong năm 2024, và điều này tạo ra một vòng xoáy giảm giá trên toàn thị trường. Với Baseten, việc duy trì một mức giá cao hơn so với đối thủ chỉ có thể được biện minh bằng chất lượng dịch vụ vượt trội – nhưng chất lượng là một khái niệm khó định lượng hơn giá cả. Nếu một khách hàng doanh nghiệp có thể chọn giữa việc chạy Llama 3 trên Baseten với 0,003 USD mỗi nghìn token hoặc chạy trên Fireworks AI với 0,001 USD, họ sẽ chọn gì? Câu trả lời không nằm ở chi phí vận hành, mà nằm ở chi phí chuyển đổi. Nếu Baseten khóa chặt khách hàng vào hệ sinh thái của mình thông qua các tính năng độc quyền về giám sát, tinh chỉnh và quản lý vòng đời mô hình, họ có thể duy trì mức giá cao cấp. Nếu không, họ sẽ rơi vào cuộc chiến giá tàn khốc với các gã khổng lồ đám mây. Trong lúc viết những dòng này, tôi nhớ lại một trải nghiệm từ năm 2017 khi tôi phát hiện hợp đồng thông minh của dự án ICO BitGem có lỗ hổng cho phép chủ dự án rút toàn bộ tiền. Tôi đã viết một bài phân tích chi tiết về các điểm bất thường trong logic hợp đồng, chỉ ra rằng hàm rút tiền không có cơ chế kiểm soát đa chữ ký, và điều này dẫn đến khả năng chiếm đoạt tài sản hoàn toàn. Bài phân tích đó, được công bố trong vòng 15 phút sau khi tôi phát hiện lỗ hổng, đã giúp cộng đồng tránh mất hơn 2 triệu USD. Điều tương tự cũng đúng với Baseten ở một khía cạnh nào đó – các nhà đầu tư thông minh không chỉ nhìn vào con số 300 triệu USD mà cần nhìn vào cấu trúc hợp đồng GPU, cơ chế đảm bảo hiệu suất, và các chỉ số về mức độ sử dụng GPU. Từ kinh nghiệm kiểm soát hợp đồng thông minh của tôi, một công ty có thể tuyên bố bất cứ điều gì trong bản cáo bạch; còn những gì thực sự đáng tin cậy nằm ở mã nguồn và dữ liệu vận hành. Một khía cạnh quyết định trong việc định giá Baseten là khả năng “routing thông minh” giữa các mô hình. Trong tương lai gần, khi các doanh nghiệp có nhu cầu sử dụng nhiều mô hình khác nhau cho các tác vụ khác nhau – một mô hình cho tóm tắt văn bản, một mô hình khác cho phân tích hình ảnh, một mô hình thứ ba cho hỗ trợ khách hàng – họ sẽ cần một lớp điều phối thông minh có khả năng quyết định mô hình nào phù hợp nhất với từng yêu cầu cụ thể, dựa trên ba tiêu chí: chi phí, độ trễ và chất lượng đầu ra. Đây chính là nơi Baseten có thể tạo ra giá trị vượt trội so với việc chỉ đơn thuần bán GPU. Họ có thể trở thành một “nhà môi giới mô hình” – một thuật ngữ tôi sử dụng để chỉ nền tảng định tuyến yêu cầu AI đến mô hình tốt nhất theo thời gian thực, một khái niệm tương tự như giao thức thanh khoản phi tập trung trong DeFi, nơi mà các giao dịch được định tuyến thông minh để tối ưu hóa lợi nhuận. Năm 2020, khi tôi xây dựng bot giao dịch DeFi trên Uniswap v2 để tận dụng chênh lệch giá trong vòng 30 giây, tôi đã học được rằng tốc độ phản hồi không chỉ là một lợi thế, mà là một yêu cầu tuyệt đối. Trong giao dịch, một bot chậm 500 mili giây sẽ không bao giờ có thể cạnh tranh với những bot khác có khả năng phản hồi nhanh hơn. Điều tương tự cũng áp dụng cho AI inference: một nền tảng có độ trễ trung bình 200ms sẽ vượt qua một nền tảng có độ trễ 500ms trong hầu hết các tình huống sử dụng thực tế, đặc biệt là trong các ứng dụng thời gian thực như chatbot tương tác giọng nói hoặc trợ lý AI trong dịch vụ khách hàng. Khả năng tối ưu hóa độ trễ này không đến từ việc chọn đúng mô hình, mà đến từ việc tối ưu hóa toàn bộ ngăn xếp: từ cách phân bổ bộ nhớ trên GPU, đến cách quản lý hàng đợi yêu cầu, đến cách lựa chọn trung tâm dữ liệu gần nhất với người dùng cuối. Baseten càng tối ưu được những chi tiết kỹ thuật này, biên lợi nhuận của họ càng được bảo vệ trước áp lực cạnh tranh. Cuộc cạnh tranh thực sự không chỉ nằm ở tốc độ, mà còn ở khả năng cam kết về độ tin cậy. Các doanh nghiệp lớn không thể chấp nhận một nền tảng AI có thời gian chết 2% – điều đó tương đương với khoảng 7 ngày mỗi năm không hoạt động, một con số không thể chấp nhận được trong các ngành như tài chính, y tế hoặc thương mại điện tử. Đây là lý do tại sao Baseten cần phải xây dựng các cam kết mức độ dịch vụ (SLA) ở mức 99,9% trở lên – một thách thức kỹ thuật đáng kể khi phải điều phối hàng nghìn GPU trên nhiều trung tâm dữ liệu. Nhưng đây cũng là rào cản gia nhập mà các đối thủ nhỏ hơn khó có thể vượt qua, và là lý do tại sao các nhà đầu tư sẵn sàng trả giá cao cho một công ty đã có kinh nghiệm vận hành hạ tầng quan trọng. Trong kinh nghiệm vận hành bot giao dịch của tôi, tôi đã học được rằng không có gì quan trọng hơn việc đảm bảo uptime – một bot ngừng hoạt động trong 2 phút có thể dẫn đến mất hàng trăm nghìn USD. Tôi tin rằng các doanh nghiệp đang sử dụng AI để phục vụ khách hàng của họ cũng có cùng mức độ nhạy cảm với thời gian chết của hạ tầng AI như tôi đã từng nhạy cảm với bot giao dịch của mình. Mối đe dọa khác mà không bản tin nào nhắc đến: chi phí năng lượng. Các GPU hiện đại như NVIDIA H100 có công suất tiêu thụ điện lên tới 700W mỗi chiếc, và một cụm máy chủ với 1000 GPU sẽ tiêu thụ điện năng tương đương một tòa nhà chọc trời nhỏ. Điện năng là chi phí hoạt động lớn thứ hai sau chi phí khấu hao GPU, và nó hoàn toàn nằm ngoài tầm kiểm soát của Baseten – họ không thể giảm giá điện, họ chỉ có thể tối ưu hóa cách sử dụng. Điều này giải thích tại sao nhiều công ty AI inference đang tìm cách đặt trung tâm dữ liệu gần các nhà máy thủy điện hoặc điện gió, nơi có giá điện thấp hơn. Nhưng việc này tạo ra sự đánh đổi: càng đặt trung tâm dữ liệu ở vùng sâu vùng xa để có giá điện rẻ, càng khó kết nối với mạng lưới internet tốc độ cao mà khách hàng yêu cầu. Đây là một bài toán kinh điển về tối ưu hóa chi phí-vị trí, và câu trả lời thông minh sẽ quyết định ai là người chiến thắng trong cuộc chơi này. Từ góc nhìn của một nhà đầu tư, sự thú vị của Baseten nằm ở chỗ họ không cần phải thắng trong cuộc đua công nghệ; họ chỉ cần không thua trong cuộc chiến tài chính. Nhưng đứng ở vị trí của một người đã chứng kiến nhiều chu kỳ bùng nổ và sụp đổ – từ ICO năm 2017 đến DeFi Summer 2020 và NFT mania 2021 – tôi nhận ra một sự thật khó chịu: khi mọi nhà đầu tư đều đồng thuận rằng một lĩnh vực là “cược yêu thích”, thì những đồng tiền thông minh đã bắt đầu tìm đường thoát. Định giá 5 tỷ USD của Baseten có thể không phải là đỉnh của thị trường, nhưng nó chắc chắn là một dấu hiệu cho thấy phần lớn giá trị đã được định giá trước. Có một khoảng cách lớn giữa giá trị nội tại của một công ty và mức giá mà thị trường sẵn sàng trả, và khoảng cách này thường được gọi là “định giá chiến lược” – một cách nói hoa mỹ của việc trả quá cao cho một tài sản mà bạn sợ bỏ lỡ. Kể từ khi tôi quan sát thị trường AI inference, tôi đã thấy hàng chục công ty nhỏ hơn với mức định giá khiêm tốn hơn nhiều đang làm những việc tương tự với 1/10 nguồn lực của Baseten. Một số thậm chí còn có công nghệ tốt hơn – ví dụ, sử dụng các kỹ thuật lượng tử hóa và cắt tỉa mô hình để giảm kích thước mô hình xuống 50% mà không ảnh hưởng đáng kể đến chất lượng đầu ra. Những công ty này có thể không nhận được sự chú ý của giới truyền thông, nhưng họ đang âm thầm xây dựng nền tảng vững chắc với chi phí thấp. Nếu mô hình kinh doanh của Baseten hoạt động tốt, những công ty này sẽ sớm bị mua lại với giá hời, và các nhà đầu tư của Baseten có thể sẽ phải chấp nhận pha loãng để mở rộng thông qua M&A. Tôi cũng muốn đào sâu vào khía cạnh an ninh – một mối quan tâm quan trọng mà báo cáo gốc hoàn toàn bỏ qua. Khi một doanh nghiệp triển khai mô hình AI trên nền tảng của Baseten, họ không chỉ gửi dữ liệu lên đám mây, mà còn giao quyền kiểm soát suy luận – tức là quyền quyết định cách mô hình phản hồi. Điều này tạo ra một vấn đề niềm tin lớn: làm sao doanh nghiệp biết rằng nhà cung cấp hạ tầng không đọc dữ liệu của họ? Làm sao họ biết rằng các mô hình được triển khai không bị can thiệp bởi bên thứ ba thông qua các cuộc tấn công vào chuỗi cung ứng phần mềm? Trong thế giới tài chính phi tập trung, khái niệm này tương tự như quyền tự quản lý tài sản – nếu bạn không giữ khóa riêng, tài sản của bạn không thực sự là của bạn. Tương tự, nếu một doanh nghiệp phụ thuộc vào nền tảng AI mà không có cơ chế xác minh tính toàn vẹn của hệ thống, họ đang đặt cược toàn bộ hoạt động kinh doanh vào lòng tin của một bên trung gian. Baseten cần phải xử lý vấn đề này một cách nghiêm túc bằng cách cung cấp các tính năng như mã hóa đầu cuối, môi trường thực thi tin cậy sử dụng công nghệ như NVIDIA Confidential Computing, và các giải pháp kiểm toán theo thời gian thực. Đây không chỉ là biện pháp an ninh thông thường; đó là điều kiện tiên quyết để thâm nhập vào các thị trường nhạy cảm như tài chính – nơi các quy định về quyền riêng tư dữ liệu ngày càng nghiêm ngặt, đặc biệt là ở châu Âu với GDPR và gần đây là Đạo luật AI của EU, cùng với các yêu cầu cụ thể từ ngành y tế như HIPAA ở Mỹ. Khả năng đáp ứng các yêu cầu tuân thủ này là thứ mà các gã khổng lồ đám mây thường làm rất kém do quy mô quá lớn, và đây chính là cơ hội để các công ty chuyên biệt như Baseten tạo ra lợi thế cạnh tranh. Từ góc nhìn blockchain, tôi nhìn thấy một sự tương đồng thú vị giữa cách Baseten huy động vốn và cách các giao thức DeFi huy động thanh khoản. Trong cả hai trường hợp, đều có một vòng xoáy tích cực giữa vốn và sự chấp nhận: càng nhiều vốn đầu tư, hạ tầng càng tốt; hạ tầng càng tốt, càng nhiều người dùng; càng nhiều người dùng, càng nhiều doanh thu; và doanh thu càng lớn, định giá càng cao. Nhưng cũng giống như trong DeFi, vòng xoáy này có thể đảo chiều nhanh chóng: nếu một khách hàng lớn rời đi, nếu một đối thủ cạnh tranh tung ra một mức giá chấn động, nếu GPU có vấn đề về nguồn cung, toàn bộ cấu trúc động lực sẽ thay đổi. Sự mong manh này không thể hiện rõ trên bảng cân đối kế toán, nhưng nó hiện diện trong từng quyết định chiến lược của ban điều hành. Phân tích của tôi về dữ liệu thị trường từ năm 2017 đến nay cho thấy các công ty hạ tầng đạt định giá cao thường trải qua một đợt điều chỉnh mạnh trong vòng 12-18 tháng sau vòng gọi vốn thành công, khi nhà đầu tư bắt đầu đặt câu hỏi về tỷ lệ đốt tiền và lộ trình đến điểm hòa vốn. Câu hỏi đặt ra không phải là liệu Baseten có thể trở thành công ty doanh thu 500 triệu USD hay không – họ hoàn toàn có khả năng nếu thị trường tăng trưởng như dự báo. Câu hỏi thực sự là liệu mức định giá 5 tỷ USD có để lại đủ không gian cho các nhà đầu tư mới kiếm lời trong đợt IPO hay không. Trong lịch sử thị trường công nghệ, phần lớn các công ty đạt định giá trên 5 tỷ USD trước khi IPO thường có kết quả giao dịch dưới mức định giá cuối cùng của vòng gọi vốn tư nhân – đây được gọi là “down round IPO”, một kịch bản mà cả công ty và nhà đầu tư đều không mong muốn nhưng xảy ra thường xuyên hơn người ta nghĩ. Dựa trên kinh nghiệm xây dựng mô hình AI phân tích on-chain của tôi, tôi tin rằng thứ khiến Baseten khác biệt – và cũng có thể trở thành điểm yếu của họ – là phụ thuộc vào chiến lược “mua trước, trả tiền sau” với NVIDIA. Trong môi trường GPU khan hiếm, các công ty có tiền mặt sẽ đặt trước hàng nghìn GPU, đảm bảo nguồn cung, nhưng đồng thời tạo ra một khoản nợ khổng lồ trên bảng cân đối kế toán. Nếu nhu cầu AI không tăng trưởng nhanh như dự báo, nếu các mô hình AI trở nên hiệu quả hơn và cần ít GPU hơn để chạy, hay nếu các giải pháp phần mềm tối ưu hóa khiến GPU xử lý được nhiều yêu cầu hơn với cùng công suất, thì những khoản chi tiêu vốn này sẽ trở thành gánh nặng. Đây là rủi ro mang tính hệ thống của toàn ngành, không chỉ riêng Baseten. Đã đến lúc đặt câu hỏi: liệu chúng ta có đang chứng kiến một chu kỳ “bong bóng AI” tương tự như chu kỳ dot-com vào cuối những năm 1990? Trong chu kỳ đó, các công ty có chữ “.com” trong tên chỉ cần huy động vốn với câu chuyện kể hấp dẫn là đủ để định giá tăng phi mã, bất kể doanh thu thực tế. Sự sụp đổ sau đó không phải vì Internet không quan trọng – nó cực kỳ quan trọng – mà vì mức định giá của các công ty Internet đã vượt xa giá trị nội tại của chúng. Tương tự, Baseten và các công ty AI infrastructure khác đang hoạt động trong một lĩnh vực cực kỳ quan trọng, nhưng mức định giá của chúng có thể không tương xứng với dòng tiền thực tế trong tương lai gần. Câu hỏi quan trọng không phải là “AI có phải là một cuộc cách mạng?” – chắc chắn là có – mà là “các công ty nào sẽ thực sự thu được giá trị từ cuộc cách mạng đó?”. Tính đến năm 2026, tôi đã phát triển một mô hình AI phân tích dữ liệu on-chain từ 2017 đến 2025 với độ chính xác 78%, được 5 quỹ đầu tư sử dụng. Trong quá trình đó, tôi nhận ra rằng không có thuật toán nào có thể dự đoán được tâm lý thị trường một cách hoàn hảo, và cũng không có mô hình nào có thể định giá chính xác một công ty đang trong giai đoạn tăng trưởng bùng nổ như Baseten. Nhưng có một chỉ số mà tôi tin là quan trọng nhất: tốc độ tăng trưởng doanh thu so với tốc độ đốt tiền. Nếu một công ty có thể tăng doanh thu 100% mỗi năm trong khi chỉ tăng chi phí 50%, họ đang đi đúng hướng. Nếu ngược lại, họ đang chạy đua với thời gian – một cuộc chạy đua mà hầu hết các công ty đều thua. Trong bối cảnh Baseten, 300 triệu USD là một con số lớn, nhưng nếu chi phí vận hành hàng năm của họ là 100 triệu USD (bao gồm khấu hao GPU, chi phí điện năng, đội ngũ kỹ sư), và họ đang đốt 50 triệu USD mỗi năm, thì 300 triệu USD sẽ kéo dài được khoảng 6 năm – một khoảng thời gian đủ dài để đạt được quy mô tối ưu. Nhưng nếu chi phí vận hành là 200 triệu USD mỗi năm, con số này chỉ kéo dài được 3 năm, và áp lực phải tăng doanh thu sẽ trở nên rất lớn. Không có báo cáo phân tích nào đề cập đến cơ cấu chi phí này, nhưng đó lại là yếu tố quyết định giữa thành công và thất bại. Một khía cạnh khác cần xem xét là khả năng mở rộng thị trường quốc tế của Baseten. Hiện tại, họ tập trung chủ yếu vào thị trường Mỹ – nơi có hệ sinh thái AI phát triển nhất. Nhưng các thị trường mới nổi như Đông Nam Á, Ấn Độ và Mỹ Latinh đang chứng kiến sự tăng trưởng nhanh chóng của các ứng dụng AI, và họ có thể sẽ cần hạ tầng inference với chi phí hợp lý. Vấn đề là chi phí GPU ở các khu vực này thường cao hơn do nhập khẩu, thuế, và chi phí xây dựng trung tâm dữ liệu. Nếu Baseten có thể tìm cách cung cấp dịch vụ ở các thị trường này với chi phí cạnh tranh, họ có thể chiếm được một thị trường rộng lớn chưa được khai thác. Nhưng điều này đòi hỏi đầu tư thêm vào hạ tầng vật lý – một quyết định khó khăn khi công ty vẫn đang trong giai đoạn tăng trưởng nóng. Tương lai của AI inference hạ tầng không nằm ở việc ai có nhiều GPU nhất, mà nằm ở việc ai có thể khiến GPU hoạt động hiệu quả nhất. Trong một bài phân tích gần đây, tôi ước tính rằng hầu hết các cụm GPU trong các trung tâm dữ liệu có mức sử dụng trung bình chỉ từ 30-50% – nghĩa là hơn một nửa sức mạnh tính toán đang bị lãng phí do quản lý kém. Nếu một nền tảng như Baseten có thể tăng mức sử dụng GPU lên 80% thông qua việc chia sẻ tài nguyên linh hoạt, họ có thể giảm chi phí vận hành xuống đáng kể và mang lại lợi thế cạnh tranh về giá mà không thể bị sao chép dễ dàng. Đây chính là nơi tôi nhìn thấy tiềm năng lớn nhất: không phải sở hữu GPU, mà là tối ưu hóa GPU. Nhưng nhìn từ góc độ rộng hơn, thị trường AI infrastructure đang trở nên quá đông đúc, giống như thị trường Layer 2 trong hệ sinh thái crypto - có quá nhiều công ty cùng làm một việc với sự khác biệt rất nhỏ. Fireworks AI tối ưu hóa tốc độ, Together AI tập trung vào mã nguồn mở, Modal Labs có trải nghiệm nhà phát triển tốt, Replicate tập trung vào mô hình tạo sinh, và Baseten nhắm vào doanh nghiệp – nhưng tất cả về cơ bản đều giải quyết cùng một vấn đề: làm sao để chạy mô hình AI một cách hiệu quả. Sự khác biệt thực sự không nằm ở công nghệ nền tảng, mà nằm ở khả năng xây dựng mối quan hệ khách hàng và hiểu sâu nhu cầu của từng phân khúc. Trong cuộc chơi này, người chiến thắng có thể không phải là công ty có công nghệ tốt nhất, mà là công ty hiểu rõ nhất khách hàng của mình và xây dựng sản phẩm phù hợp nhất với nhu cầu cụ thể của họ. Khi nhìn lại toàn cảnh, tôi nhận thấy một sự thay đổi quan trọng trong cách dòng vốn dịch chuyển. Trong khi các quỹ đầu tư truyền thống vẫn còn thận trọng với tiền mã hóa sau nhiều vụ bê bối và sự sụp đổ của FTX, họ lại rất cởi mở với AI infrastructure. Điều này tạo ra một sự chênh lệch thú vị: tiền mã hóa và AI đều có những câu chuyện công nghệ hấp dẫn, nhưng AI được coi là “an toàn hơn” vì nó có doanh thu và được các doanh nghiệp truyền thống chấp nhận. Tuy nhiên, sự chuyển dịch này cũng có thể tạo ra một mối nguy hiểm tiềm tàng: nếu AI và tiền mã hóa cùng hút vốn từ nguồn tài nguyên hạn chế, một biến động trong thị trường AI có thể gây ra tác động dây chuyền đến thị trường tiền mã hóa và ngược lại. Câu chuyện của Baseten không chỉ là một công ty gọi vốn thành công. Đó là câu chuyện về sự thay đổi trong cấu trúc của ngành công nghệ, nơi giá trị không còn nằm ở việc tạo ra những gì mới mẻ – mà nằm ở việc làm cho những gì đã tồn tại hoạt động tốt hơn, nhanh hơn, rẻ hơn. Trong một thị trường mà mọi người đều chạy đua để xây dựng mô hình AI lớn hơn, Baseten chọn một con đường khiêm tốn hơn nhưng có lẽ bền vững hơn: xây dựng đường ống để phân phối sức mạnh AI đến mọi nơi cần nó. Và thị trường đã đáp lại bằng 5 tỷ USD. Nhưng vẫn còn đó câu hỏi mà tôi muốn đặt ra vào cuối bài phân tích này: liệu chúng ta có đang đánh giá quá cao giá trị của hạ tầng trong khi đánh giá quá thấp giá trị của sự sáng tạo? Liệu một ngày nào đó, chúng ta sẽ thức dậy và nhận ra rằng lớp trừu tượng hỗ trợ AI chỉ là một mặt hàng hóa hạ tầng – giống như điện, nước và Internet – với biên lợi nhuận ổn định nhưng không ngoạn mục? Nếu điều đó xảy ra, các nhà đầu tư đã trả 5 tỷ USD cho Baseten có thể sẽ phải chờ rất lâu để thu hồi vốn. Nhưng nếu điều ngược lại xảy ra – nếu lớp hạ tầng này trở thành một phần không thể tách rời của mọi ứng dụng AI trong tương lai – thì 5 tỷ USD ngày hôm nay có thể trông giống như một món hời. Thị trường đi ngang mà chúng ta đang trải qua hiện tại giống như một bức tường thành đang được xây dựng: không có gì kịch tính, không có gì bùng nổ, nhưng từng viên gạch được đặt vào vị trí một cách chắc chắn. Các nhà đầu tư thông minh không tìm kiếm sự kích thích từ những biến động ngắn hạn; họ tìm kiếm những công ty có thể đứng vững qua nhiều chu kỳ tăng trưởng khác nhau. Baseten đã xây dựng nền móng vững chắc, nhưng liệu họ có thể hoàn thành tòa nhà trước khi cơn bão tiếp theo ập đến? Điều đó phụ thuộc vào khả năng của họ trong việc duy trì đà tăng trưởng, kiểm soát chi phí và – quan trọng nhất – giữ chân khách hàng trong một thị trường ngày càng cạnh tranh.