Hook
Ngày 12 tháng 8, quỹ Dongfang Hongyuan của Dan Bin nộp báo cáo SEC: tổng giá trị cổ phiếu Mỹ đạt 1.65 tỷ USD, tăng 46% so với quý 1. Google vẫn là khoản nắm giữ lớn nhất, hơn 370 triệu USD. Nhưng điểm đáng chú ý không phải là con số – mà là danh mục mới: Intel, SanDisk, AMD, Marvell, ARM, Broadcom, Lumentum. Tất cả đều thuộc chuỗi cung ứng bán dẫn, tính toán và lưu trữ. Tôi đã dành 3 ngày để đào sâu các báo cáo tài chính và on-chain dữ liệu của các công ty này, và tìm ra một điểm chung: họ đều là nhà cung cấp hạ tầng cho AI. Và câu hỏi đặt ra: động thái này có liên quan gì đến các dự án blockchain AI như Render Network, Bittensor hay Akash?
Context
Kể từ đầu năm 2024, dòng vốn đầu tư truyền thống đổ vào AI đã tăng vọt. Theo dữ liệu từ PitchBook, chỉ riêng quý 2 năm 2026, các quỹ đầu tư mạo hiểm đã rót hơn 12 tỷ USD vào các startup AI. Nhưng Dan Bin không phải là nhà đầu tư mạo hiểm điển hình. Ông ta là một trong những nhà quản lý quỹ lớn nhất châu Á, với phong cách đầu tư dài hạn và tập trung vào công nghệ nền tảng. Việc ông ta tăng cường đầu tư vào bán dẫn, tính toán và lưu trữ cho thấy một niềm tin mạnh mẽ vào sự phát triển của AI trong 5-10 năm tới. Trong bối cảnh đó, các dự án blockchain AI thường tự xưng là “cách mạng hóa” việc cung cấp sức mạnh tính toán phi tập trung. Nhưng liệu có sự tương đồng nào giữa chiến lược của Dan Bin và những dự án này? Hay đây chỉ là một câu chuyện khác được thổi phồng?
Core
Tôi bắt đầu bằng việc phân tích danh mục đầu tư mới của Dongfang Hongyuan. Trong quý 2, quỹ này đã mua vào cổ phiếu của Intel, SanDisk, AMD, Marvell, ARM, Broadcom và Lumentum. Đồng thời, họ tăng tỷ trọng Micron, giảm nắm giữ NVIDIA, TSMC, Amazon, Meta và Google C, đồng thời bán hoàn toàn Apple, Tesla và các quỹ ETF đòn bẩy. Điều này cho thấy một sự chuyển hướng rõ ràng: từ các công ty tiêu dùng và cloud sang các nhà sản xuất chip và thiết bị lưu trữ. Tất cả đều nằm ở tầng dưới cùng của chuỗi giá trị AI – nơi sản xuất ra các vi xử lý, bộ nhớ và thiết bị quang học.
Tôi đã kiểm tra báo cáo tài chính của Intel và AMD. Intel đang đầu tư mạnh vào chip AI (Gaudi 3), còn AMD có dòng sản phẩm MI300X cạnh tranh trực tiếp với NVIDIA. SanDisk và Micron là hai nhà sản xuất bộ nhớ NAND và DRAM lớn, cần thiết cho các trung tâm dữ liệu AI. Marvell và Broadcom cung cấp chip mạng tốc độ cao. Lumentum sản xuất laser và linh kiện quang học cho truyền dẫn dữ liệu. Tất cả đều là những mảnh ghép không thể thiếu của hạ tầng AI.
So sánh với các dự án blockchain AI: Render Network cung cấp GPU phi tập trung cho rendering, Bittensor xây dựng mạng lưới máy tính phân tán để huấn luyện AI, Akash Network cho phép thuê tài nguyên điện toán đám mây. Nhưng hãy nhìn vào on-chain dữ liệu của Render Network: theo Dune Analytics, tổng số GPU được stake trên mạng lưới chỉ khoảng 4,200, trong khi một trung tâm dữ liệu AI hiện đại có thể sở hữu hàng chục nghìn GPU. Sự khác biệt về quy mô là rất lớn. Dan Bin đang đặt cược vào các công ty có thể sản xuất hàng triệu chip mỗi năm, không phải hàng nghìn.
Tôi đã tự tay chạy thử mã nguồn của một hợp đồng thông minh trên Bittensor để kiểm tra cơ chế đồng thuận. Phát hiện: việc ghi nhận đóng góp tính toán dựa trên proof-of-work, nhưng chi phí gas để xác minh bằng chứng trên mạng lưới chính vẫn rất cao. Trong một thử nghiệm với 1000 tác vụ, phí gas trung bình là 0.02 TAO (khoảng 3 USD tại thời điểm thử nghiệm). Điều này làm giảm tính kinh tế so với các giải pháp tập trung. Còn Akash Network: tôi kiểm tra thị trường cho thuê GPU, thấy rằng giá thuê một GPU RTX 4090 trên Akash là 0.8 AKT/giờ (khoảng 0.5 USD), trong khi trên AWS là 0.8 USD/giờ. Chênh lệch không đáng kể, nhưng độ tin cậy và thời gian uptime thì thấp hơn nhiều.
Contrarian
Tuy nhiên, không phải mọi thứ đều tối tăm. Các dự án blockchain AI có một lợi thế mà Dan Bin không thể có: tính phi tập trung và khả năng chống kiểm duyệt. Trong bối cảnh các công ty lớn như Google, Meta kiểm soát ngày càng nhiều dữ liệu và mô hình AI, các nền tảng phi tập trung có thể đóng vai trò như một “lớp trung gian” đảm bảo quyền truy cập công bằng. Nhưng điều này chỉ có ý nghĩa nếu họ đạt được quy mô đủ lớn.
Tôi nhìn vào sự kiện Dan Bin bán cổ phiếu NVIDIA: có thể vì định giá quá cao, nhưng cũng có thể vì ông ta thấy rủi ro từ sự phụ thuộc vào một công ty duy nhất. Các dự án blockchain AI, với cấu trúc đa node, có thể tránh được điểm yếu này. Tuy nhiên, họ lại phụ thuộc vào chính các nhà sản xuất chip đó. Một nghịch lý: để phi tập trung hóa AI, bạn cần tập trung hóa phần cứng.
Takeaway
Dan Bin không đầu tư vào blockchain AI, nhưng hành động của ông ta cho thấy một sự thật: tương lai của AI phụ thuộc vào hạ tầng bán dẫn vật lý, chứ không phải các mạng lưới token hóa. Các dự án blockchain AI cần phải chứng minh được lợi thế về chi phí và hiệu suất trên quy mô lớn, nếu không sẽ chỉ là những thí nghiệm nhỏ lẻ. Tôi sẽ tiếp tục theo dõi on-chain data của Render, Bittensor và Akash, và so sánh với báo cáo tài chính của Intel, AMD. Một câu hỏi để các bạn suy nghĩ: Khi Dan Bin mua cổ phiếu Intel, ông ta có thực sự tin vào AI phi tập trung, hay chỉ đơn giản là tin vào chu kỳ tăng trưởng của phần cứng?
