Giữa lúc các quỹ đầu tư mạo hiểm vẫn đang đổ tiền vào các dự án AI như thể không có ngày mai, KPMG vừa công bố một con số khiến tôi phải đọc lại hai lần: chỉ 7% lãnh đạo doanh nghiệp trên toàn cầu có thể chứng minh được lợi tức đầu tư (ROI) từ các khoản chi tiêu AI. 93% còn lại — những CFO, CIO của các tập đoàn có thể chi hàng trăm triệu đô la mỗi năm cho AI — không thể trả lời câu hỏi đơn giản: "Số tiền này sinh ra bao nhiêu lợi nhuận?" Tôi đã nhìn con số này qua lăng kính của một người đã sống qua cả chu kỳ bùng nổ và sụp đổ của tiền mã hóa, và nó khiến tôi nhớ đến một câu nói quen thuộc trong giới DeFi: "APY cao chỉ là để trả cho TVL, không phải để tạo ra giá trị." Hóa ra, thế giới AI doanh nghiệp cũng đang chơi một trò chơi tương tự — chỉ khác là họ gọi nó bằng cái tên "chiến lược chuyển đổi số."
KPMG không phải là một blog công nghệ. KPMG là một trong bốn công ty kiểm toán lớn nhất thế giới — nơi mà các giám đốc tài chính và hội đồng quản trị đặt niềm tin. Khi KPMG nói rằng 93% lãnh đạo doanh nghiệp không thể chứng minh ROI từ AI, đó không phải là một bản tin thông thường. Đó là một tín hiệu phát ra từ phòng họp của các tập đoàn đa quốc gia — nơi quyết định ngân sách công nghệ hàng tỷ đô la. Trong bối cảnh 2025, khi Microsoft, Google, Salesforce đang đặt cược toàn bộ danh tiếng vào AI tạo sinh, một tuyên bố như vậy có sức nặng của một quả bom hẹn giờ.
Nhưng tôi không đọc nó như một bản tin công nghệ. Tôi đọc nó như một người đã chứng kiến các đợt thoái trào lớn nhất trong lịch sử tiền mã hóa — từ sự sụp đổ của Terra/Luna, đến vụ phá sản FTX, và cú bốc hơi của hàng loạt dự án social-fi như friend.tech. Điều tôi nhìn thấy trong báo cáo KPMG không chỉ là vấn đề của riêng ngành AI. Đó là một khuôn mẫu lặp lại trong mọi chu kỳ công nghệ: khi một công nghệ trở thành "câu chuyện bắt buộc phải có", người ta sẽ ngừng đặt câu hỏi về hiệu quả, và bắt đầu chi tiền vì sợ bị bỏ lại. Trong tiền mã hóa, chúng tôi gọi đó là FOMO. Trong giới doanh nghiệp, họ gọi đó là "bắt buộc phải đổi mới." Bản chất là một.
Câu chuyện KPMG đang kể thực ra đã xuất hiện từ nhiều năm trước trong ngành blockchain. Hãy nhìn vào các giao thức DeFi: chúng ta từng chứng kiến vô số dự án trả lãi suất 100%, 500%, thậm chí 1.000% APY để thu hút thanh khoản. Các quỹ đầu tư rót tiền vào chúng với một niềm tin mơ hồ rằng "có người dùng là có giá trị." Nhưng khi chương trình khuyến khích kết thúc, người dùng rời đi. TVL sụt giảm. Token mất 95% giá trị. Bài học còn lại là: tokenomics chỉ khuyến khích hành vi mà nó thưởng — nếu bạn trả tiền cho TVL, bạn sẽ có TVL, nhưng không có nghĩa là bạn có một giao thức bền vững.
Bây giờ, hãy nhìn vào báo cáo KPMG. Chỉ 7% lãnh đạo doanh nghiệp có thể chứng minh ROI từ AI. Điều đó không có nghĩa AI không tạo ra giá trị. Nó có nghĩa phần lớn các công ty đang chi tiền mà không có một hệ thống đo lường giá trị. Họ mua Copilot, mua ChatGPT Enterprise, mua các giải pháp AI từ các nhà cung cấp đám mây, nhưng họ không thiết lập thước đo để biết liệu số tiền đó có thực sự sinh lời hay không. Điều này gợi nhớ đến cảnh tượng các dự án DeFi thuê kiểm toán hợp đồng thông minh nhưng không xây dựng hệ thống theo dõi doanh thu. Họ có một sản phẩm đẹp, câu chuyện đẹp, nhưng không có cơ chế xác nhận giá trị.
Dữ liệu dòng chảy cross-asset cho thấy một sự dịch chuyển tinh tế đang diễn ra. Khi các doanh nghiệp lớn bắt đầu thắt chặt ngân sách AI, các nhà cung cấp dịch vụ đám mây là những người đầu tiên cảm nhận điều đó. AWS, Azure và Google Cloud đã đầu tư hàng chục tỷ đô la vào cơ sở hạ tầng GPU. Nếu các doanh nghiệp không chứng minh được ROI, họ sẽ cắt giảm chi tiêu — giống như các thợ đào Bitcoin bán tháo GPU khi giá coin giảm. Nhưng có một điểm khác biệt quan trọng: trong blockchain, chúng ta có sự minh bạch của dữ liệu on-chain. Mỗi giao dịch được ghi lại trên một sổ cái công khai. Chúng ta có thể nhìn vào số liệu để biết một giao thức tạo ra bao nhiêu doanh thu thực, và bao nhiêu chỉ là từ lạm phát token. Ngành AI không có sự minh bạch đó. Các công ty không công bố họ chi bao nhiêu cho AI và thu được gì — bởi vì họ không biết.
Lịch trả token khóa của VC nói lên tất cả khi chúng ta quan sát thị trường AI. Các quỹ đầu tư mạo hiểm đã đổ hàng tỷ đô la vào các công ty AI với định giá khổng lồ. Nhưng nếu chính khách hàng của họ — các doanh nghiệp — không thể chứng minh ROI, thì vòng gọi vốn tiếp theo sẽ dựa trên cái gì? Trong tiền mã hóa, chúng ta chứng kiến rất nhiều dự án trải qua các vòng tài trợ rồi phát hành token, sau đó token giảm mạnh khi lịch trả token khóa của nhà đầu tư mở khóa. Câu hỏi "ai sẽ mua ở mức này?" luôn hiện hữu. Với AI, câu hỏi đó là: "Doanh nghiệp nào sẽ tiếp tục chi trả khi họ không chứng minh được giá trị?"
Gartner từng dự báo đến cuối năm 2025, ít nhất 30% các dự án AI tạo sinh sẽ bị bỏ rơi sau giai đoạn chứng minh khái niệm. KPMG vừa cung cấp dữ liệu thực nghiệm cho dự báo đó. Nhưng tôi muốn đào sâu hơn một lớp: điều gì xảy ra khi 30% dự án AI bị bỏ rơi? Trong thị trường tiền mã hóa, các chu kỳ điều chỉnh thường được tiếp nối bởi một giai đoạn củng cố — nơi các dự án có nền tảng vững chắc vượt lên, còn các dự án chỉ có câu chuyện tiếp thị bị đào thải. Điều tương tự sẽ xảy ra với AI. Các ứng dụng AI có thể định lượng được giá trị — như tạo mã nguồn, tự động hóa chăm sóc khách hàng, xử lý tài liệu — sẽ tiếp tục nhận ngân sách. Các ứng dụng mơ hồ như "trợ lý sáng tạo" hoặc "phân tích chiến lược" có thể bị cắt giảm.
Tôi nhớ khi chạy chiến lược bán options có hệ thống trên Deribit xuyên suốt vụ sụp đổ FTX. Mỗi tuần, tôi ghi lại các điều chỉnh hedge, các cuộc gọi ký quỹ, và các quyết định - tất cả trong một cuốn nhật ký. Cuốn nhật ký đó dạy tôi rằng: bạn không thể quản lý thứ bạn không đo lường. Nếu không có hệ thống ghi lại kết quả, bạn sẽ không bao giờ biết chiến lược của mình có thực sự có lợi nhuận hay chỉ là may mắn trong một thị trường tăng giá. Điều tương tự đúng với AI doanh nghiệp. Hầu hết các công ty không có hệ thống đo lường nào cho AI. Họ không có A/B test, không có mô hình quy kết ROI, không có phương pháp tách biệt tác động của AI khỏi các yếu tố kinh doanh khác. KPMG vừa xác nhận điều đó.
Vấn đề không nằm ở bản thân AI. Các mô hình ngôn ngữ lớn đã chứng minh năng suất vượt trội ở các tác vụ đơn lẻ: lập trình viên dùng GitHub Copilot tăng tốc độ viết code 30–50%, nhân viên hỗ trợ khách hàng dùng AI tăng tỷ lệ giải quyết vấn đề 20–30%. Những con số này đến từ các thí nghiệm có kiểm soát. Nhưng ở cấp độ doanh nghiệp, khi AI nằm trong một quy trình phức tạp với hàng trăm biến số, việc cô lập tác động của AI là vô cùng khó khăn. Bạn không thể chạy một bài A/B test hoàn hảo trên toàn bộ bộ máy bán hàng. Vì vậy, 7% không phải là thước đo cho thất bại của AI, mà là thước đo cho sự non trẻ của các phương pháp quản trị AI.
Khi tôi bắt đầu viết loạt bài "Lessons from Getting Rekt" — 30 phần kể về những lần tôi bị thanh lý 11 lần khi giao dịch perpetual trên các sàn phái sinh — tôi nhận ra rằng khán giả không cần thêm một công thức kỹ thuật. Họ cần một cách nghĩ: làm thế nào để tồn tại trước biến động thị trường. Hệ thống tôi xây dựng — ghi chép chi tiết từng lệnh, từng mức ký quỹ, từng lý do thua lỗ — về bản chất là một công cụ quy kết ROI cho chính tài khoản của mình. Khi đối diện với báo cáo KPMG, tôi thấy hầu hết các CFO, CIO chưa từng làm điều tương tự với khoản đầu tư AI. Họ không có một cuốn nhật ký giao dịch để trả lời câu hỏi: đã chi bao nhiêu, cho mục đích gì, mang về bao nhiêu.
Nhìn vào lịch sử, các giao thức DeFi thành công nhất — Uniswap, Aave, Compound — đều có một điểm chung: các nhà sáng lập có thể giải thích chính xác tại sao giao thức tạo ra phí và doanh thu đến từ đâu. Ngược lại, các giao thức thất bại không trả lời được câu hỏi đó. Họ dựa vào câu chuyện "đây là giao thức của tương lai." Ngành AI đang chứa rất nhiều "giao thức của tương lai" tương tự. Nhưng khi dòng tiền rẻ biến mất, chỉ có những công ty có thể chứng minh giá trị mới sống sót.
Trong những năm gần đây, tôi cũng chứng kiến nhiều vòng gọi vốn của các công ty AI được định giá dựa trên ARR, nhưng bỏ qua chỉ số giữ chân khách hàng thuần (NDR). Nếu một công ty AI có ARR tăng 200% nhưng NDR chỉ đạt 80%, họ đang mất khách hàng nhanh hơn khả năng bán thêm. Trong crypto, chúng ta có một khái niệm tương tự: sự luân chuyển thanh khoản trong các pool. Một pool có APY cao nhưng thanh khoản liên tục vào ra không bền vững. Báo cáo KPMG cho thấy nhiều doanh nghiệp không thể trả lời câu hỏi đơn giản: AI có giữ chân khách hàng không? Có giảm chi phí không? Có tăng doanh thu không?
Câu chuyện mà chưa ai nói đến là: KPMG không chỉ khám bệnh, họ cũng đang bán thuốc. KPMG có động cơ tài chính rõ ràng để nhấn mạnh rằng "doanh nghiệp không thể chứng minh ROI từ AI." Bởi vì khi doanh nghiệp tin vào điều đó, họ sẽ tìm đến các công ty tư vấn như KPMG để xây dựng khuôn khổ chứng minh ROI. Đây không phải âm mưu. Đây là mô hình tư vấn truyền thống: tạo ra sự lo lắng, sau đó bán giải pháp. Trong blockchain, chúng tôi gọi là "bán cuốc trong cơn sốt vàng." Sự khác biệt: người bán cuốc trong crypto tạo ra token và bán một giấc mơ. KPMG bán báo cáo và đội ngũ tư vấn. Ít rủi ro hơn, nhưng vẫn cần nhìn bằng con mắt tỉnh táo.
Nhưng có một mối nguy khác ít người nhắc tới. Khi câu chuyện "AI không có ROI" lan rộng, các nhà quản lý có thể can thiệp bằng cách siết chặt quy định — tương tự như việc Bộ Tài chính Mỹ từng đưa Tornado Cash vào danh sách trừng phạt vì cho rằng công cụ mã nguồn mở này tạo điều kiện rửa tiền. Tiền lệ đó đặt toàn bộ lập trình viên mã nguồn mở vào rủi ro pháp lý. Nếu "không chứng minh được ROI" trở thành lý do để chính phủ siết AI, ngành công nghiệp sẽ có thêm rào cản, nhưng chi phí cuối cùng sẽ đổ lên người dùng. Cần phân biệt giữa một công cụ không được đo lường và một công cụ không có giá trị. Lịch sử chỉ ra rằng những phát minh vĩ đại nhất — từ bánh xe đến internet — đều khó chứng minh ROI ở thời điểm ra đời.
Một góc nhìn phản trực giác khác: 7% có thể không phải là tín hiệu thất bại, mà là cơ hội đầu tư chưa được định giá. Trong blockchain, các nhà đầu tư sớm thường tìm kiếm những lĩnh vực có vấn đề lớn nhưng chưa có giải pháp. Vấn đề "chứng minh ROI từ AI" chính là một vấn đề lớn. Thị trường AI value management — các công cụ giúp doanh nghiệp đo lường, theo dõi, tối ưu hóa lợi tức đầu tư AI — hiện gần như trống trải. Nhu cầu rõ ràng. KPMG vừa cung cấp "tài liệu tiếp thị" tốt nhất cho thị trường mới này. Trong tương lai, chúng ta sẽ thấy các công ty như Dataiku, Weights & Biases, và có thể cả các công ty blockchain nhảy vào không gian này — xây dựng các giải pháp đo lường AI phi tập trung, nơi dữ liệu được xác thực trên sổ cái công khai.
Tokenomics thực sự khuyến khích điều gì là câu hỏi tôi luôn đặt ra khi phân tích bất kỳ dự án nào — kể cả dự án AI. Nếu một công ty AI tính phí theo token/API, nhưng khách hàng không biết AI tạo ra bao nhiêu doanh thu, thì mô hình kinh doanh của công ty đó dựa trên điều gì khi khách hàng yêu cầu gia hạn hợp đồng? Câu trả lời có thể là: dựa vào sự gắn bó với nền tảng hoặc chi phí chuyển đổi. Nhưng trong môi trường thắt chặt ngân sách, sự gắn bó không đủ mạnh. Khi khách hàng không thể định lượng giá trị, họ sẽ trở nên thoáng và sẵn sàng chuyển sang một giải pháp rẻ hơn.
Đây là lý do điều này chưa được định giá: thị trường vẫn tập trung vào câu chuyện tăng trưởng doanh thu của các công ty AI, trong khi bỏ qua chi phí ẩn — churn, NDR giảm, sự trì hoãn các hợp đồng lớn. Nếu doanh nghiệp không thể chứng minh ROI, họ sẽ không mở rộng quy mô AI. Doanh thu của các công ty AI sẽ tăng chậm hơn kỳ vọng. Các nhà phân tích đang định giá dựa trên tốc độ tăng trưởng, chứ không dựa trên chất lượng của sự tăng trưởng. Khi chất lượng bị đặt câu hỏi, sẽ có một sự điều chỉnh. Tôi không biết chính xác thời điểm, nhưng tôi biết cách nhận diện các tín hiệu — giống như tôi đã nhận diện được đợt giảm 95% của friend.tech sáu tuần trước khi nó xảy ra. Khi Microsoft bắt đầu công bố số liệu về mức độ chấp nhận Copilot thực tế trên mỗi ghế, áp lực sẽ gia tăng. Khi Salesforce điều chỉnh dự báo doanh thu do các khách hàng hủy đăng ký AI, cánh cửa sẽ mở ra.
Vậy, điều gì khiến điều này đáng xây dựng? Rất nhiều người trong ngành blockchain bị ám ảnh bởi cụm từ "blockchain AI" — một câu chuyện tôi nghĩ do nhà tiếp thị tạo ra, không phải từ nhu cầu thực. Người dùng không quan tâm AI của bạn được triển khai trên bao nhiêu chuỗi khối; họ chỉ quan tâm nó giải quyết vấn đề gì. Nhưng có một điều blockchain thực sự có thể đóng góp: sự minh bạch và khả năng kiểm toán. Hãy tưởng tượng các mô hình AI không chỉ được đánh giá về độ chính xác, mà còn về mặt kinh tế — và tất cả số liệu được ghi lại trên một nền tảng phi tập trung, có thể kiểm tra. Điều đó sẽ làm giảm chi phí tin cậy trong việc chứng minh ROI. Đó là một thị trường mới, và nó gắn với một nhu cầu thật.
KPMG đã cho chúng ta một cái nhìn thoáng qua về sự thật khó chịu: 93% doanh nghiệp đang chi tiền cho AI như một hành động đức tin, không phải một quyết định đầu tư. Điều này giống hệt thời kỳ đầu của DeFi, khi nhà đầu tư bơm tiền vào các giao thức chỉ vì "nếu nó trở thành thứ lớn tiếp theo thì sao." Một số đúng. Phần lớn thua lỗ. Bài học từ cả hai ngành: không phải công nghệ tạo ra giá trị nào cũng tồn tại; chỉ những công nghệ chứng minh được giá trị bằng thứ người ta hiểu mới có thể nhân rộng.
Trong một thị trường giảm, sống sót quan trọng hơn lợi nhuận. Khi tôi nhìn vào bối cảnh hiện tại — nơi dòng vốn rủi ro đang co lại và các quỹ tập trung vào lợi nhuận hơn là câu chuyện tăng trưởng — tôi tin rằng các nguyên tắc sống còn của một nhà giao dịch kỷ luật nên được áp dụng cho toàn bộ ngành công nghệ. Hãy giảm quy mô, tập trung vào các trường hợp sử dụng có thể đo lường, và xây dựng các hệ thống minh bạch để chứng minh giá trị. Đừng bị cuốn theo meta của thị trường. Meta có thể thay đổi, nhưng nhu cầu chứng minh giá trị là vĩnh cửu.
Tôi vẫn đang theo dõi các tín hiệu trong những quý tới. Liệu Microsoft có công bố số liệu thâm nhập thực sự của Copilot? Liệu Snowflake có điều chỉnh dự báo tăng trưởng? Liệu Deloitte hay EY có tung ra báo cáo tương tự KPMG? Nếu có, chúng ta biết rằng câu chuyện "AI ROI" đang trở thành xu hướng chủ đạo. Khi mọi người đều nói về một vấn đề, vấn đề đó đã đến lúc được giải quyết. Và có lẽ, giải pháp sẽ đến từ một nơi không ai ngờ tới — từ một ngành mà bản thân nó đã từng bị chỉ trích vì thiếu ROI: tiền mã hóa. Những người nắm giữ token dài hạn đã hiểu rằng giá trị không đến từ lời hứa, mà từ sự minh bạch có thể kiểm chứng. Đã đến lúc ngành AI học điều đó.