Trong một tweet siêu "chất", Andrew Chen đã đặt ra một câu hỏi cực kỳ "xoắn não" về tương lai của các startup AI trong bối cảnh các mô hình AI nền tảng (foundation models) ngày càng trở nên phổ biến và "na ná" nhau. Ổng hỏi: "Nếu tầng mô hình nền tảng AI trở thành hàng hóa/chuẩn hóa/không còn khác biệt, thì các startup AI sẽ tạo sự khác biệt ở đâu?" Nghe mà thấy "căng" ghê! Nhưng đúng là câu hỏi này rất "trúng tim đen" khi công nghệ AI đang phát triển nhanh như "tên lửa", giống như cách các cơ sở dữ liệu (database) từng thay đổi vai trò của mình trong các ứng dụng web.

Vậy thì, khi AI ngày càng dễ tiếp cận, bài toán đặt ra cho các startup là làm sao để "chơi lớn" và tạo dấu ấn riêng trong một thị trường "đông như quân Nguyên". Andrew Chen gợi ý rằng sự khác biệt có thể quay trở lại từ sản phẩm thông qua các yếu tố như hiệu ứng mạng (network effects), tích hợp sâu vào quy trình B2B, hoặc thậm chí là thương hiệu và trải nghiệm người dùng. Đây có thể sẽ là "chiến trường" mới cho các startup AI trong thời đại "hàng hóa hóa".

Hàng hóa hóa AI không chỉ là một xu hướng, mà nó còn phản ánh một sự thay đổi lớn trong cách công nghệ được nhìn nhận và sử dụng. Theo nghiên cứu từ Frontiers, AI đang đi theo con đường giống như ngành CNTT hồi đầu những năm 2000, khi công nghệ trở nên phổ biến và không còn là lợi thế cạnh tranh nữa. Nghe hơi "chua chát", nhưng đây là thực tế mà các startup AI phải đối mặt. Giờ đây, họ phải "vắt óc" tìm cách sáng tạo để nổi bật trong một thị trường mà mô hình nền tảng không còn là "hàng độc".

Một hướng đi tiềm năng để tạo sự khác biệt chính là tinh chỉnh các mô hình AI bằng những bộ dữ liệu độc quyền, được "may đo" cho từng ngành cụ thể. Theo một bài viết trên Operator.blog, dù mô hình nền tảng có bị hàng hóa hóa, thì giá trị độc đáo được tạo ra từ dữ liệu chuyên biệt vẫn có thể giúp các startup "lên đời". Điều này cho thấy dữ liệu chính là "vũ khí bí mật" trong cuộc chơi AI, nơi mà khả năng tận dụng các bộ dữ liệu độc đáo có thể mang lại lợi thế cạnh tranh lớn.

Hiệu ứng mạng (network effects) từ lâu đã là "vũ khí tối thượng" giúp nhiều công nghệ thành công, và với AI thì cũng không ngoại lệ. Theo Harvard Business Review, càng nhiều người dùng tương tác với hệ thống AI, thì hệ thống càng "thông minh" hơn nhờ lượng dữ liệu thu thập được. Đây là một vòng lặp "thần thánh": dự đoán và dịch vụ tốt hơn -> người dùng thích hơn -> lại có thêm dữ liệu -> lại tốt hơn nữa. Startup nào "bắt trend" được hiệu ứng này thì kiểu gì cũng "chắc kèo" trong thị trường.

Trong mảng B2B, khả năng tích hợp các công cụ AI vào quy trình kinh doanh hiện tại là cực kỳ quan trọng. Writesonic.com chỉ ra rằng các công cụ AI dễ sử dụng, có thể mở rộng và tích hợp mượt mà luôn được đánh giá cao. Điều này cho thấy các startup tập trung vào việc tạo ra giải pháp không chỉ "xịn sò" về công nghệ mà còn giúp tăng hiệu quả vận hành sẽ có lợi thế lớn. Tích hợp AI không chỉ là thêm công nghệ vào, mà là tạo ra một hệ sinh thái "ngon lành" để mang lại giá trị thực sự.

Một yếu tố khác để tạo sự khác biệt chính là cá nhân hóa. Theo Arnab Ghosh, các hệ thống AI học được sở thích của người dùng theo thời gian có thể tạo ra một "hào chắn" vững chắc, giúp giữ chân khách hàng. Hiệu ứng cá nhân hóa này rất hợp với xu hướng "may đo" dịch vụ cho từng người dùng, và đây có thể là "át chủ bài" trong một thị trường đã bị hàng hóa hóa. Startup nào ưu tiên trải nghiệm người dùng và cá nhân hóa sẽ dễ dàng xây dựng lòng trung thành và sự gắn bó từ khách hàng.

Khi đối mặt với những phức tạp của một thị trường AI bị hàng hóa hóa, những góc nhìn từ tweet của Andrew Chen và các phân tích sau đó chính là "kim chỉ nam" cho các startup AI. Con đường để tạo sự khác biệt có thể đầy "chông gai", nhưng bằng cách tận dụng dữ liệu độc quyền, khai thác hiệu ứng mạng, đảm bảo tích hợp mượt mà và tập trung vào cá nhân hóa, các startup hoàn toàn có thể "chơi lớn" và tìm được chỗ đứng riêng. Tương lai của AI không chỉ là về công nghệ, mà còn là về việc hiểu rõ cách tạo ra giá trị trong một thế giới đang thay đổi "chóng mặt".