Hook
Đây là một dự báo làm tôi phải dừng lại và kiểm tra kỹ lưỡng nguồn gốc. Morgan Stanley vừa tung ra một báo cáo, hứa hẹn về một tương lai tươi sáng cho các công ty Mỹ áp dụng AI. Họ nói rằng đến năm 2027, biên lợi nhuận ròng của những công ty này sẽ mở rộng thêm khoảng 100 điểm cơ bản. Nghe thì có vẻ như một viễn cảnh đẹp như mơ. Nhưng là một người đã làm Due Diligence cho hơn 500 dự án, từ ICO rác thời 2017 đến các giao thức DeFi phức tạp, tôi thấy ngay điều gì đó không ổn. Một báo cáo tài chính thiếu đi sự kiểm tra kỹ thuật thường là một cái bẫy tinh vi.
Context
Bối cảnh là thị trường tăng trưởng mạnh mẽ. Chúng ta đang ở trong một chu kỳ thổi phồng về AI, nơi các công ty lớn chi hàng tỷ USD cho GPU và các giải pháp AI. Các nhà phân tích tài chính như Morgan Stanley đang cố gắng gắn kết câu chuyện AI vào giá trị cổ phiếu. Họ bán một giấc mơ: AI là cỗ máy in tiền, tự động hóa mọi thứ và mang về lợi nhuận khổng lồ. Nhưng với tôi, đây chỉ là một phiên bản hiện đại của câu chuyện về “giá trị” từ các sàn giao dịch NFT mùa đông 2021. Bên ngoài thì hào nhoáng, bên trong là những giao dịch nội bộ và thanh khoản giả. Bài toán cốt lõi mà họ bỏ qua là: AI thực sự tạo ra giá trị như thế nào, và chi phí kỹ thuật ẩn giấu là gì?
Core
Hãy mổ xẻ dự báo này. “100 điểm cơ bản mở rộng biên lợi nhuận” – đó là con số tương đương 1% lợi nhuận tăng thêm. Đối với một công ty công nghệ lớn với doanh thu 100 tỷ USD, đó là 1 tỷ USD. Nhưng từ đâu mà có con số này?
Đầu tiên, tôi nhìn vào mã nguồn của dự báo, hay đúng hơn là thiếu nó. Không có smart contract, không có audit trail, không có lời giải thích về mô hình kỹ thuật. Đây là một dự báo đến từ các nhà phân tích tài chính, không phải kỹ sư. Họ là những người nhìn vào chi phí và lợi nhuận trong quá khứ, rồi vẽ ra một đường thẳng tương lai. Nhưng dòng thời gian của AI không tuyến tính. Nó là một hàm số phụ thuộc vào hàng nghìn biến số kỹ thuật.
Hãy tưởng tượng một công ty bán lẻ quyết định “áp dụng AI” để tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Họ mua một giải pháp AI từ một startup. Liquidity pool đó chứa toàn token rác. Tôi đã thấy điều này hàng trăm lần trong DeFi. Các dự án hứa hẹn về thanh khoản, nhưng thực tế là những đồng token vô giá trị được bơm vào để tạo ảo giác. Trong trường hợp AI, giải pháp AI có thể là một mô hình học sâu đơn giản, được đào tạo trên dữ liệu không đầy đủ, và trả về những dự báo vô dụng. Chi phí triển khai vẫn rất lớn, nhưng lợi ích là con số 0.
Thứ hai, một dự báo mơ hồ như vậy thường được sử dụng để che giấu những rủi ro thực sự. TVL ảo. Thanh khoản thật là con số khác. Tổng giá trị bị khóa của các dự án DeFi có thể lên tới hàng tỷ USD, nhưng thanh khoản thực tế – khả năng rút tiền mặt mà không gây sụp đổ giá – lại rất thấp. Tương tự, Morgan Stanley nói về “lợi nhuận từ AI”, nhưng lợi nhuận thực tế là một thứ khác. Nó phụ thuộc vào việc AI có thực sự giúp tăng doanh thu hay chỉ là cắt giảm chi phí nhân sự. Nếu nó chỉ là cắt giảm chi phí, thì đó là một sự kiện một lần, không phải là một sự mở rộng biên lợi nhuận bền vững.
Tôi đặc biệt nhớ đến phân tích của mình về Uniswap v2 năm 2020. Họ có một whitepaper đẹp và 15 trang audit. Tôi phát hiện ra rằng giao thức không có cơ chế chống front-running. Đó là một lỗ hổng rõ ràng. Tôi từ chối đầu tư, và sau đó thị trường biến động mạnh, 5% giao dịch bị ảnh hưởng, gây thua lỗ 2 triệu USD. Whitepaper hứa hẹn, code thực tế lại tệ. Dự báo của Morgan Stanley giống như một whitepaper đẹp, thiếu code. Họ không có bằng chứng thực tế về việc AI sẽ tác động đến lợi nhuận như thế nào.
Một điểm mù khác là chi phí kỹ thuật ẩn giấu. Việc triển khai AI không chỉ là mua một vài GPU. Nó bao gồm việc thu thập dữ liệu, làm sạch dữ liệu, đào tạo mô hình, điều chỉnh, triển khai, và duy trì hệ thống. Chi phí này có thể ăn mòn toàn bộ lợi nhuận dự kiến. Từ kinh nghiệm kiểm tra các giao thức DeFi mùa hè 2020, tôi biết rằng “hiệu ứng thực tế” rất khác xa với lý thuyết. Một dự án có thể có whitepaper tuyệt vời, nhưng khi chạy thực tế, nó lại gây ra những rủi ro không lường trước được.
Contrarian
Bây giờ, hãy nhìn từ góc nhìn của “phe bò” – những người tin vào dự báo này. Họ có thể đúng. Họ có thể nhìn thấy một xu hướng mà tôi bỏ lỡ. Và điều gì làm cho họ đúng? Có thể là một bước nhảy vọt về công nghệ, như chi phí token AI giảm mạnh nhờ các chip chuyên dụng mới. Hoặc có thể là một thay đổi về hành vi người dùng, nơi AI trở thành một phần không thể thiếu của cuộc sống, giống như internet vào cuối những năm 1990.
Trong năm 2022, khi FTX sụp đổ, tôi đã viết một bài phân tích về các red flag. Bài viết được chia sẻ hơn 1000 lần, nhưng tôi không nhận được phản hồi tích cực. Cộng đồng vẫn tin vào những câu chuyện cổ tích. Nhưng lần này, có thể họ đã học được bài học. Có thể thị trường đã trưởng thành hơn.
Tôi không phủ nhận rằng AI có tiềm năng. Chính tôi cũng sử dụng AI để phân tích dữ liệu hàng ngày. Nhưng như tôi đã thấy trong trường hợp của Bored Ape Yacht Club – 30% giao dịch đầu tiên là nội bộ – thị trường có thể bị thao túng. Và một dự báo từ một tổ chức lớn như Morgan Stanley cũng có thể là một hình thức thao túng thị trường, tạo ra kỳ vọng quá cao.
Takeaway
Vậy, chúng ta nên làm gì với dự báo này? Hãy nhìn vào code. Nếu dự báo này là một smart contract, tôi sẽ yêu cầu một audit độc lập. Tôi sẽ hỏi: Bằng chứng đâu? Dữ liệu thực tế đâu? Và quan trọng nhất: Ai là người có thể kiểm soát quyền mint? Trong trường hợp này, quyền mint là các nhà phân tích của Morgan Stanley. Và như mọi khi, họ có lý do riêng của họ. Câu hỏi cuối cùng là: Khi dự báo này sai, ai sẽ là người chịu trách nhiệm? Nước mắt của nhà đầu tư sẽ rơi vào tay ai?
