Công nghệ
Số liệu lợi nhuận điều chỉnh theo AI của OpenAI gợi nhớ về Groupon và WeWork
Khi Google được khoảng năm tuổi, thế giới lần đầu tiên được nhìn thấy tình hình tài chính của công ty khi nó nộp hồ sơ IPO. Công ty đã có lợi nhuận cực kỳ ấn tượng, đạt hơn 100 triệu đô la thu nhập ròng trong năm 2003. Kể từ đó, Google chưa bao giờ phải nhìn lại.
Khi Facebook được khoảng bảy tuổi, công ty đã chia sẻ dữ liệu tài chính với các nhà đầu tư tiềm năng. Tôi đã có cơ hội xem xét tài liệu này khi còn là phóng viên tại MarketWatch. Nó cho thấy công ty đã trở nên đáng kinh ngạc về mức độ sinh lời. Giờ đây, chúng ta vừa có cái nhìn đầu tiên về tình hình tài chính của OpenAI. Công ty này gần 10 tuổi, nhưng hoàn toàn khác biệt so với Google và Facebook. The Information đã có được các tài liệu tài chính của OpenAI và công bố một bài phân tích trong tuần này. Doanh thu đang tăng trưởng nhanh chóng và có thể đạt 100 tỷ đô la vào năm 2029. Tuy nhiên, công ty dự kiến tổng lỗ từ năm 2023 đến 2028 sẽ lên tới 44 tỷ đô la.
Loại trừ chi phí đào tạo mô hình AI
Phần đáng lo ngại nhất: Theo các tài liệu được The Information phân tích, OpenAI đang yêu cầu các nhà đầu tư loại trừ hàng tỷ đô la mà công ty chi tiêu cho việc đào tạo các mô hình AI.
Đào tạo mô hình AI là một trong những hoạt động chính của OpenAI. Đó là điều mà mọi người nghĩ đến khi nhắc tới startup này. Ví dụ, họ đã ra mắt GPT-4 vào đầu năm 2023 và triển khai một mô hình o1 mới vào tháng 9.
Liệu có phù hợp khi một công ty AI loại trừ chi phí đào tạo các mô hình AI của mình khi báo cáo lợi nhuận? Tôi đã kiểm tra điều này với một nhà đầu tư mạo hiểm kỳ cựu, người từng là một giám đốc cấp cao tại một công ty công nghệ lớn trong nhiều năm.
Người này nói rõ ràng là không. Họ giải thích rằng những chi phí này là thực tế và việc OpenAI yêu cầu các nhà đầu tư bỏ qua một khoản chi phí kinh doanh cơ bản như vậy là dấu hiệu của sự tự phụ. Họ yêu cầu không tiết lộ danh tính khi thảo luận về những vấn đề nhạy cảm này.
‘Không đúng chuẩn mực’
Tôi cũng đã yêu cầu một chuyên gia kế toán đưa ra ý kiến chính thức về vấn đề này. Tôi đã trò chuyện với Francine McKenna, người viết blog The Dig, tập trung vào các vấn đề kế toán, kiểm toán và quản trị doanh nghiệp tại các công ty đại chúng và các công ty chuẩn bị IPO. Trước đây, cô từng làm việc tại KPMG Consulting và PwC, đồng thời triển khai các hệ thống kế toán và tài chính, bao gồm phần mềm ERP SAP và Oracle cho các công ty lớn.
Cô ấy am hiểu sâu sắc về kế toán và công nghệ. Cô đã đọc kỹ bài báo trên The Information vào hôm thứ Năm và đưa ra nhận xét về nỗ lực của OpenAI trong việc thuyết phục các nhà đầu tư bỏ qua chi phí đào tạo các mô hình AI của họ.
“Đó là một bước đi quá xa,” McKenna nói với tôi. “Điều này không đúng chuẩn mực.”
Đối với một công ty AI như OpenAI, việc đào tạo mô hình sẽ là một quá trình liên tục. Thế giới không ngừng phát triển, và dữ liệu mới được tạo ra liên tục, điều này buộc phải được tích hợp vào hiểu biết của các mô hình AI. “Họ sẽ phải liên tục đào tạo các mô hình AI của mình với thông tin mới,” McKenna nói. “Họ sẽ không bao giờ hoàn thành. Tôi nghĩ việc cố gắng loại trừ những chi phí này là một thủ thuật đánh lừa.”
Quy định về IPO
Điều này sẽ trở nên đặc biệt quan trọng nếu OpenAI tiến hành IPO, điều mà một số nhà đầu tư kỳ vọng công ty khởi nghiệp này sẽ thực hiện trong những năm tới. Ủy ban Chứng khoán và Giao dịch (SEC) tập trung mạnh mẽ vào các biện pháp thay thế để đo lường lợi nhuận và không cho phép các công ty loại trừ nhiều chi phí liên tục của hoạt động kinh doanh.
“Nếu họ đưa điều đó vào bản cáo bạch IPO và SEC xem xét, SEC có thể sẽ nói rằng bạn không thể sử dụng những điều này như một sự điều chỉnh đối với thu nhập,” McKenna nói. “Đối với tôi, điều đó giống với việc bảo trì và phát triển sản phẩm liên tục hơn.”
Tôi đã hỏi OpenAI về những lo ngại của McKenna và đối tác VC vào sáng thứ Năm và vào cuối ngày hôm đó. Công ty không trả lời các câu hỏi chi tiết của tôi.
Đối tác VC lưu ý rằng các chi phí khác của OpenAI có thể giảm trong những năm tới, dẫn chứng inference là một ví dụ. Inference là giai đoạn sau khi đào tạo cho phép các mô hình AI phản hồi thông tin mới. Về cơ bản, đó là cách các mô hình được vận hành. Những chi phí sau đào tạo này có thể giảm đáng kể trong những năm tới, điều này có thể giúp OpenAI giảm lỗ, đối tác VC giải thích.
Tuy nhiên, VC nói rằng bạn vẫn không thể loại trừ việc đào tạo mô hình AI, điều này sẽ là một chi phí cơ bản lớn và liên tục trong việc cung cấp dịch vụ của OpenAI.
Groupon và WeWork: Loại trừ chi phí của hoạt động cốt lõi
Việc loại trừ chi phí của hoạt động cốt lõi gợi nhớ đến các công ty khởi nghiệp công nghệ nổi tiếng khác cách đây vài năm. McKenna đã so sánh với Groupon và cũng thảo luận về WeWork.
Trước khi Groupon niêm yết công khai vào năm 2011, họ đề xuất các nhà đầu tư xem xét “thu nhập hoạt động phân khúc hợp nhất điều chỉnh” (adjusted CSOI), loại trừ một số chi phí liên quan đến marketing. SEC đã phản đối và Groupon buộc phải thay đổi cách kế toán của mình. Năm ngoái, Groupon đã đưa ra cảnh báo “lo ngại về khả năng hoạt động liên tục”, gây nghi ngờ về khả năng duy trì hoạt động kinh doanh của họ. (Hiệu suất của họ đã cải thiện một chút trong năm nay).
Năm 2019, WeWork yêu cầu các nhà đầu tư tập trung vào “EBITDA điều chỉnh theo cộng đồng”. Về cơ bản, công ty đang yêu cầu các nhà đầu tư bỏ qua chi phí thực hiện nhiều việc cần thiết để vận hành doanh nghiệp của họ. Theo McKenna và đối tác VC, OpenAI đang làm điều tương tự. Hãy gọi đó là “lợi nhuận điều chỉnh theo AI” cho một công ty AI.
“OpenAI có thể làm bất cứ điều gì họ muốn và cố gắng tạo ra bất kỳ câu chuyện nào họ muốn với các nhà đầu tư. Họ là một công ty tư nhân,” McKenna nói. “Liệu họ có đang tạo ra các báo cáo tài chính đã được kiểm toán và cung cấp cho các nhà đầu tư không? Điều đó không rõ ràng. Hiện tại, họ không bắt buộc phải làm vậy. Nhưng điều đó sẽ dừng lại tại một thời điểm nào đó nếu họ cuối cùng chuẩn bị một bản cáo bạch cho IPO.”
WeWork đã nộp đơn phá sản vào tháng 11 năm 2023.
Tác giả: Alistair Barr
Link bài gốc: OpenAI’s AI-adjusted earnings numbers have echoes of Groupon and WeWork | Bài được đăng vào ngày 11/10/2024, trên báo điện tử businessinsider.com
Dịch giả: Hoàng Phan – KenkAI Nhiều thứ hay
(*) Bạn có thể sao chép và chia sẻ thoải mái.
(**) Follow KenkAI Nhiều thứ hay để đọc các bài dịch khác và cập nhật thông tin bổ ích hằng ngày.
Công nghệ
AI Cách Mạng: Khởi Nghiệp Công Nghệ Tương Lai Ngay
Ông Lee cho biết: “Nếu thuộc thế hệ trước, chúng tôi dễ dàng có tới 200 nhân viên. Chúng tôi có cơ hội để suy nghĩ lại về điều đó, về cơ bản là viết lại kịch bản”.
Khởi nghiệp AI đang định hình tương lai kinh doanh. Với sức mạnh công nghệ, startup AI giải phóng tiềm năng sáng tạo, tối ưu hóa quy trình và mở ra những cơ hội kinh doanh chưa từng có trong kỷ nguyên số.
DeepSeek đang tạo ra một bước ngoặt mới cho Thung lũng Silicon.
Hầu như ngày nào, doanh nhân Grant Lee cũng được các nhà đầu tư thuyết phục xuống tiền. Một số người thậm chí còn gửi cho ông và những người đồng sáng lập khác nhiều giỏ quà đắt đỏ để lấy lòng.
Ông Lee, 41 tuổi, trước đây đã giúp thành lập một công ty khởi nghiệp AI có tên Gamma. Giống như nhiều startup trẻ khác ở Thung lũng Silicon, Gamma theo đuổi một chiến lược mới: sử dụng các công cụ trí tuệ nhân tạo để tăng năng suất của nhân viên, từ dịch vụ khách hàng, tiếp thị đến mã hóa và nghiên cứu.
Điều đó có nghĩa là Gamma không cần thêm tiền mặt nữa, ông Lee cho biết. Công ty của ông chỉ tuyển dụng 28 người cũng có thể tạo ra hàng chục triệu USD doanh thu định kỳ hàng năm với gần 50 triệu người dùng. Gamma cũng có lãi.
Ông Lee cho biết: “Nếu thuộc thế hệ trước, chúng tôi dễ dàng có tới 200 nhân viên. Chúng tôi có cơ hội để suy nghĩ lại về điều đó, về cơ bản là viết lại kịch bản”.
Mô hình Thung lũng Silicon cũ chỉ ra rằng các công ty khởi nghiệp nên huy động một khoản tiền lớn từ các nhà đầu tư mạo hiểm, sau đó chi tiền thuê một đội ngũ nhân viên để mở rộng quy mô. Trong khi đó, Gamma vẫn kiếm được tiền và phát triển nhanh chóng dù không cần vốn tài trợ hay số lượng lớn nhân viên.
Những câu chuyện thành công này đã thu hút sự chú ý của Thung lũng Silicon. Anysphere, một công ty khởi nghiệp tạo ra phần mềm mã hóa Cursor, đạt doanh thu 100 triệu USD trong vòng chưa đầy hai năm với chỉ 20 nhân viên. ElevenLabs, một công ty A.I. công ty khởi nghiệp bằng giọng nói, cũng làm nên kỳ tích tương tự với khoảng 50 nhân sự.
Khả năng A.I. cho phép các công ty khởi nghiệp làm được nhiều việc hơn với ít nhân viên hơn đã dẫn đến những suy đoán hoang đường về tương lai. Sam Altman, giám đốc điều hành của OpenAI, dự đoán rằng một ngày nào đó có thể có một công ty một người trị giá 1 tỷ USD.
Với các công cụ A.I., một số công ty khởi nghiệp hiện đang tuyên bố ngừng tuyển dụng ở một quy mô nhất định. Runway Financial, một công ty phần mềm tài chính, cho biết chỉ tuyển tối đa 100 nhân viên vì mỗi người sẽ tăng năng suất gấp rưỡi. Agency, startup sử dụng A.I. cho dịch vụ khách hàng, cũng có kế hoạch tuyển dụng không quá 100 nhân viên.
“Mục đích là loại bỏ những vai trò không cần thiết”, Elias Torres, người sáng lập Agency, cho biết.
Ý tưởng này được thúc đẩy bởi DeepSeek, công ty khởi nghiệp A.I. của Trung Quốc xây dựng các công cụ trí tuệ nhân tạo với chi phí chỉ bằng một phần nhỏ so với chi phí thông thường. Bước đột phá, được xây dựng trên các công cụ nguồn mở có sẵn miễn phí trực tuyến, đã tạo ra sự bùng nổ của các công ty xây dựng sản phẩm mới giá rẻ.
“DeepSeek là một bước ngoặt”, Gaurav Jain, một nhà đầu tư tại công ty đầu tư mạo hiểm Afore Capital, đơn vị đã hỗ trợ Gamma, cho biết. “Chi phí điện toán sẽ giảm rất, rất nhanh, rất nhanh”.
Ông Jain so sánh các công ty khởi nghiệp A.I. mới với làn sóng cuối những năm 2000, sau khi Amazon bắt đầu cung cấp các dịch vụ điện toán đám mây giá rẻ. Điều đó đã làm giảm chi phí thành lập công ty, dẫn đến một loạt các công ty khởi nghiệp mới có thể được xây dựng với chi phí rẻ.
Trước cơn sốt A.I. này, các công ty khởi nghiệp thường đốt 1 triệu USD để đạt được doanh thu 1 triệu USD. Bây giờ, để đạt được doanh thu 1 triệu USD, chi phí chỉ bằng 1/5 và cuối cùng có thể giảm xuống còn 1/10, theo phân tích của Afore đối với 200 công ty khởi nghiệp.
Ông Jain cho biết: “Lần này, chúng tôi đang tự động hóa con người chứ không chỉ tự động hóa các trung tâm dữ liệu”.
Tuy nhiên, nếu các công ty khởi nghiệp vẫn có thể có lãi mà không cần chi nhiều tiền, điều đó có thể trở thành vấn đề lớn đối với các nhà đầu tư mạo hiểm, những người phân bổ hàng chục tỷ USD để đầu tư vào các công ty khởi nghiệp A.I. Năm ngoái, các công ty A.I. đã huy động được 97 tỷ USD tiền tài trợ, chiếm 46% tổng số tiền đầu tư mạo hiểm tại Mỹ, theo PitchBook.
“Vốn đầu tư mạo hiểm chỉ hiệu quả nếu bạn rót tiền vào những người chiến thắng”, Terrence Rohan, một nhà đầu tư của Quỹ Otherwise, tập trung vào các công ty khởi nghiệp rất trẻ, cho biết.
“Nếu người chiến thắng trong tương lai cần ít tiền hơn, không biết dòng vốn đầu tư mạo hiểm sẽ ra sao?”.
Hiện tại, các nhà đầu tư vẫn tiếp tục đấu tranh để đầu tư vào các công ty đang phát triển mạnh nhất, nhiều công ty trong số đó không cần thêm tiền. Một số nhà đầu tư lạc quan rằng hiệu quả do A.I. thúc đẩy sẽ thôi thúc các doanh nhân thành lập nhiều công ty hơn, dẫn đến nhiều cơ hội đầu tư hơn. Họ hy vọng khi các công ty khởi nghiệp đạt đến một quy mô nhất định, họ sẽ áp dụng mô hình cũ là các nhóm lớn và tiền lớn.
Quay trở lại với Gamma.
Ông Lee cho biết ông đang có kế hoạch tăng gấp đôi lực lượng lao động trong năm nay lên 60, tuyển dụng cho bộ phận thiết kế, kỹ thuật và bán hàng. Nhân sự phải có kiến thức tổng quát có thể thực hiện nhiều nhiệm vụ thay vì một việc như trước đây. Theo ông Lee, mô hình hiệu quả với AI đã giúp giải phóng thời gian. Bây giờ ông chỉ việc tập trung tư vấn khách hàng và cải thiện sản phẩm.
“Đó thực sự là giấc mơ của mọi nhà sáng lập”, ông Lee nói.
Theo: Financial Times, WSJ
Hashtags: #StartupAI #CongNgheKhoiNghiep #KinhDoanhCongNghe #AIKhaiPha #StartupCongNghe
Nguồn: markettimes.vn / 21-Feb-2025 / https://markettimes.vn/deepseek-khoi-phat-ky-nguyen-startup-gia-re-chi-20-nhan-su-cung-tao-ra-hang-chuc-trieu-usd-cac-cong-ty-khong-con-khat-tien-mat-77486.html
WikiTok – Ứng dụng hiển thị bài viết Wikipedia ngẫu nhiên, có thể là giải pháp cho thói quen lướt web tiêu cực.
Nếu bạn, cũng như tôi, trải qua những năm tháng định hình trên internet vào giữa thập niên 2000, chắc hẳn bạn đã từng nghe đến StumbleUpon. Trang web này có thể coi là tiền thân của ứng dụng WikiTok đang gây sốt hiện nay.
StumbleUpon, hoạt động từ 2001 đến 2018, cho phép người dùng nhập các sở thích và sau đó đề xuất các trang web ngẫu nhiên liên quan. Chỉ cần nhấn nút “StumbleUpon”, bạn sẽ bắt đầu hành trình khám phá những điều thú vị trên internet – từ nghệ sĩ vẽ phấn trên vỉa hè đến bài nghiên cứu học thuật về luật hải tặc.
Thời sinh viên, tôi dành gần như toàn bộ thời gian trong lớp để lướt qua các trang web này. Rồi tôi lớn lên, đi làm, và StumbleUpon ngừng hoạt động vào năm 2018. Tuy nhiên, đến năm 2025, một công cụ giải trí mới đã xuất hiện, mang tính giáo dục cao hơn. Đó chính là WikiTok.
Mặc dù tên gọi gợi nhớ đến ứng dụng video TikTok, nhưng WikiTok lại có cách hoạt động tương tự StumbleUpon. Điểm khác biệt là thay vì hiển thị bất kỳ trang web nào trên internet, WikiTok chỉ tập trung vào các bài viết Wikipedia.
Bạn có thể truy cập WikiTok qua trình duyệt di động. Khi tìm kiếm, bạn sẽ thấy một hình ảnh đẹp mắt kèm đoạn mở đầu của một bài viết Wikipedia – có thể là về một nhân vật, địa điểm hoặc sự vật thú vị nào đó. Bạn có thể chọn đọc thêm hoặc vuốt lên để xem bài tiếp theo. WikiTok cũng có phiên bản máy tính, nhưng trải nghiệm người dùng chưa được tối ưu lắm.
Nhà phát triển Isaac Gemal đã công bố mã nguồn của WikiTok trên GitHub. Hiện có một số ứng dụng cùng tên trên App Store và Google Play, nhưng chúng không liên quan đến WikiTok gốc.
“Tôi không có kế hoạch biến nó thành một thuật toán phức tạp như TikTok để kiếm tiền,” Gemal chia sẻ với Ars Technica. “Nếu có, nó là một ứng dụng chống lại thuật toán.” Đó chính là điểm đặc biệt mà Gemal muốn gìn giữ.
Không giống TikTok gây nghiện cao độ hay StumbleUpon đề xuất nội dung dựa trên sở thích, WikiTok không nhằm mục đích giữ chân người dùng. Nó hoàn toàn ngẫu nhiên. Có những bài viết sẽ khiến bạn thích thú, nhưng cũng có những bài khiến bạn chán ngắt.
Gemal không muốn tạo ra một thuật toán khiến người dùng dính chặt vào ứng dụng, ông cũng không có ý định kiếm tiền từ nền tảng này. Người dùng có thể đọc thoải mái, và khi gặp một bài không hứng thú – chẳng hạn như về thị trấn Pleasant Hill, Ohio, hay một loài bướm đêm nào đó – họ có thể thoải mái rời đi. Tuy nhiên, trong quá trình sử dụng, người dùng sẽ học được nhiều điều thú vị về lịch sử, địa lý, nhân vật chính trị, người nổi tiếng và các kiến thức tạp nham khác – những thông tin có thể hữu ích cho một thí sinh Jeopardy! tương lai chẳng hạn.
Là một người có nhiều thời gian rảnh rỗi, tôi tò mò không biết phải mất bao lâu để tìm ra trang Wikipedia dẫn nhanh nhất đến trò chơi “Six Degrees of Kevin Bacon” (Sáu bước tới Kevin Bacon).
Hashtags: #WikiTok #KhamPhaWikipedia #LuotWebNgauNhien #KhamPhaTrucTuyen #RandomLearning #DigitalExploration
Keyword: WikiTok khám phá Wikipedia
Nguồn: Inc / FEB 13, 2025 / https://www.inc.com/sarah-sicard/stumbleupon-walked-so-wikitok-could-run/91147304
Thủ thuật IT
Cách Đột Phá 500 Lượt Xem Trên YouTube: Hướng Dẫn Từ Chuyên Gia
Bạn đã bao giờ tự hỏi tại sao video YouTube của mình chưa vượt qua được ngưỡng 500 lượt xem?
-
Công nghệ1 month ago
Pluralsight tiết lộ: Xu hướng đột phá định hình công nghệ 2025 (Phần 2.2)
-
Góc Nhìn3 weeks agoVideo Truyền Cảm Hứng Thành Công Mạnh Mẽ Nhất
-
Thủ thuật IT2 weeks agoChưa đến 100 người đăng ký? Đây là cách kiếm 250.000 đô la với một kênh nhỏ
-
Khóa học6 months ago41 Tài Nguyên Về “Reinforcement Learning” (Học Tăng Cường) Tốt Nhất
-
Sách3 weeks agoChủ nghĩa khắc kỷ trỗi dậy
-
Kỹ năng4 weeks agoLời Thì Thầm Của Trí Tuệ: Làm chủ bản thân
-
Giải trí2 weeks agoSức Mạnh Lãnh Đạo: Nghệ Thuật Điều Binh Khiển Tướng Trong Kinh Doanh
-
Công nghệ2 weeks agoOpenAI chính thức từ chối ‘bán mình’ cho tỉ phú Elon Musk