Ứng dụng được thúc đẩy bởi AI, "hào moat mới" rốt cuộc nằm ở đâu?
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Ứng dụng được thúc đẩy bởi AI, "hào moat mới" rốt cuộc nằm ở đâu?
Để xây dựng một doanh nghiệp có lợi nhuận bền vững, bạn cần tạo ra những hào phòng thủ vững chắc xung quanh công ty.
Chuyên sâu báo cáo Web3Trong kinh doanh, tôi tìm kiếm những lâu đài thương mại được bảo vệ bởi hào sâu vững chắc.
—— Warren Buffett
Sáu năm trước, Jerry Chen đã đăng bài viết trên Greylock có tên “Hào sâu mới: Vì sao các hệ thống thông minh là mô hình kinh doanh phòng thủ tiếp theo”, dự đoán rằng các công ty khởi nghiệp nên tận dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để xây dựng hào sâu phòng thủ. Ngày nay, khi ngày càng nhiều mô hình LLM (mô hình ngôn ngữ lớn) được mã nguồn mở, việc xây dựng mô hình ngôn ngữ lớn riêng của doanh nghiệp dường như không còn là rào cản nữa. Vậy thì, cái gì sẽ là hào sâu của các doanh nghiệp AI trong tương lai? Vài ngày trước, Jerry Chen đã nhìn lại các hệ thống thông minh và những hào sâu truyền thống của các công ty công nghệ, đồng thời đưa ra triển vọng về thế hệ hào sâu mới trong bối cảnh LLM được mở mã nguồn quy mô lớn.
Góc nhìn TechFlow
- Hào sâu thương mại truyền thống: Kinh tế nhờ quy mô, hiệu ứng mạng lưới, công nghệ sâu/bằng sáng chế/tích lũy ngành nghề, chi phí chuyển đổi cao và thương hiệu/trung thành của khách hàng là những hào sâu thương mại truyền thống của các công ty công nghệ.
- Hào sâu mới trong làn sóng Gen-AI:
1. Rào cản từ mô hình nền tảng: 1) Cách giải quyết vấn đề khó đang chuyển từ thiết kế sản phẩm và giao diện tinh xảo sang chính bản thân mô hình; mô hình nền tảng hiện nay là một trong những rào cản công nghệ sâu/bằng sáng chế, còn các công ty khởi nghiệp ở tầng ứng dụng mô hình hiện chưa xây dựng được hào sâu đủ mạnh. 2) Rào cản công nghệ sâu vẫn tồn tại, có thể xây dựng mô hình kinh doanh đáng tin cậy quanh tài sản sở hữu trí tuệ, nhưng phải là những vấn đề kỹ thuật ít có sản phẩm thay thế, đòi hỏi kỹ thuật phức tạp và cần kiến thức vận hành để mở rộng quy mô.
2. Rào cản từ hệ thống thông minh: 1) Hệ thống doanh nghiệp có thể chia thành "hệ thống ghi nhận" và "hệ thống tương tác người dùng", trong đó giá trị quyền sở hữu hệ thống tương tác là lớn nhất; giao tiếp đa phương tiện sẽ làm đảo lộn hệ thống tương tác người dùng, từ đó ảnh hưởng đến hệ thống ghi nhận. 2) "Hệ thống thông minh" sẽ kết nối và quản lý nhiều bộ dữ liệu và hệ thống ghi nhận, với ba lĩnh vực chính: các ứng dụng hướng tới khách hàng tập trung vào hành trình khách hàng, các ứng dụng hướng tới nhân viên (như quản lý nhân sự, quản lý dịch vụ CNTT, tài chính...) và các hệ thống cơ sở hạ tầng (như an ninh, tính toán/lưu trữ/mạng và giám sát/quản lý).
- Điều bất biến: Giá trị ứng dụng nằm ở cách thức truyền tải giá trị. Quy trình làm việc, tích hợp với dữ liệu và các ứng dụng khác, thương hiệu/niềm tin, hiệu ứng mạng lưới, quy mô và hiệu quả chi phí vẫn là những yếu tố tạo ra giá trị kinh tế và rào cản. AI không thay đổi cách các công ty khởi nghiệp tiếp thị, bán hàng hay hợp tác; họ vẫn cần am hiểu sâu sắc về tiếp thị.
Lời dẫn
Để xây dựng một doanh nghiệp sinh lời bền vững, bạn cần tạo ra những hào sâu phòng thủ vững chắc xung quanh công ty mình. Điều này đặc biệt quan trọng khi chúng ta đang trải qua cuộc chuyển đổi nền tảng lớn nhất trong một thế hệ, khi các ứng dụng đang chuyển lên đám mây, được tiêu thụ trên iPhone, Echo và Tesla, được xây dựng dựa trên mã nguồn mở và vận hành bởi AI cùng dữ liệu. Những thay đổi lớn này khiến một số hào sâu hiện tại trở nên vô dụng, khiến các CEO cảm thấy gần như không thể xây dựng một doanh nghiệp có khả năng phòng thủ.
Việc ngày càng nhiều mô hình như LLaMA, Alpaca, Vicuna, RedPajama... được mở mã nguồn khiến Google phát biểu: "Chúng tôi không có hào sâu, OpenAI cũng vậy." Những lợi thế độc quyền mà Google và OpenAI từng nắm giữ đang bị phá vỡ bởi xu hướng mã nguồn mở, đặc biệt là sau khi Meta công bố mô hình LLaMA, tạo ra một hệ sinh thái phát triển (và cải tiến) dựa trên mô hình nền tảng này. Google nhận xét: "Mâu thuẫn thay, điều duy nhất rõ ràng ở đây là người chiến thắng thực sự là Meta. Bởi vì mô hình bị rò rỉ là của họ, thực tế họ đã nhận được lực lượng lao động miễn phí từ toàn bộ hành tinh."
Tuy nhiên, Meta không phải là bên duy nhất hưởng lợi từ sự phát triển này. Các công ty khởi nghiệp trên toàn thị trường, dù lớn hay nhỏ, đều có lợi thế. Trong bài viết gốc "Hào sâu mới" được đăng sáu năm trước, tác giả đã đúng khi chỉ ra sức mạnh của mã nguồn mở, nhưng sai lầm khi cho rằng nó chỉ có lợi cho các nhà cung cấp đám mây lớn có khả năng cung cấp dịch vụ quy mô lớn. Ngược lại, thế hệ mô hình AI mới này có thể tái phân phối quyền lực trở lại các công ty khởi nghiệp, vì họ có thể tận dụng các mô hình nền tảng —— dù là mã nguồn mở hay không —— trong sản phẩm của mình.
Thực tế, một số người hưởng lợi sớm đầu tiên từ làn sóng AI mới này là các công ty hiện tại và các công ty khởi nghiệp đã có thể tích hợp AI tạo sinh vào ứng dụng của họ, ví dụ như Adobe, Abnormal, Coda, Notion, Cresta, Instabase, Harvey, EvenUp, CaseText và Fermat.
Mượn lời Darwin để giải thích: "Công ty sống sót không phải là công ty mạnh nhất (lớn nhất, vốn mạnh nhất hay nổi tiếng nhất), mà là công ty thích nghi tốt nhất với việc tích hợp AI." Trọng tâm của bài viết này không phải để tranh luận về việc có tồn tại hào sâu hay không, mà là nơi nào giá trị AI được tích tụ và bùng nổ.
Xét về lịch sử, công nghệ mã nguồn mở luôn làm giảm giá trị ở tầng mà nó hiện diện, đồng thời chuyển giá trị sang các tầng liền kề. Ví dụ, các hệ điều hành mã nguồn mở như Linux hay Android đã làm giảm sự phụ thuộc của ứng dụng vào Windows và iOS, đồng thời chuyển nhiều giá trị hơn sang tầng ứng dụng. Điều này không có nghĩa là tầng mã nguồn mở hoàn toàn không có giá trị (Windows và iOS rõ ràng có giá trị!). Đồng thời, bạn vẫn có thể tạo ra giá trị thông qua mô hình kinh doanh mã nguồn mở dựa trên đám mây, ví dụ như Databricks, MongoDB và Chronosphere.
Trong bài viết được đăng sáu năm trước, tác giả nhấn mạnh cách các tầng liền kề hưởng lợi từ các nền tảng đám mây lớn. Tuy nhiên, đối với các mô hình nền tảng mã nguồn mở, chúng ta có thể thấy phần giá trị trước đây có thể bị OpenAI hoặc Google chiếm giữ nay có thể được chuyển sang các ứng dụng, công ty khởi nghiệp và cơ sở hạ tầng xung quanh LLMs. OpenAI và Google vẫn có thể thu giá trị, và khả năng xây dựng và vận hành các mô hình khổng lồ này vẫn là một hào sâu. Xây dựng cộng đồng nhà phát triển và hiệu ứng mạng lưới vẫn là một hào sâu, nhưng trong thế giới có sẵn các lựa chọn mã nguồn mở, những hào sâu này thu hút ít giá trị hơn.
Trong bài viết này, chúng ta sẽ điểm lại một số hào sâu thương mại truyền thống mà các công ty công nghệ thường tận dụng, cũng như cách chúng bị phá vỡ. Các công ty khởi nghiệp ngày nay cần xây dựng các hệ thống thông minh —— các ứng dụng do AI thúc đẩy —— như "hào sâu mới". Doanh nghiệp có thể xây dựng nhiều loại hào sâu khác nhau và thay đổi hào sâu theo thời gian.
Hào sâu thương mại truyền thống
Để xây dựng một doanh nghiệp sinh lời bền vững, bạn cần tạo ra những hào sâu phòng thủ vững chắc xung quanh công ty mình. Điều này đặc biệt quan trọng khi chúng ta đang trải qua cuộc chuyển đổi nền tảng lớn nhất trong một thế hệ, khi các ứng dụng đang chuyển lên đám mây, được tiêu thụ trên iPhone, Echo và Tesla, được xây dựng dựa trên mã nguồn mở và vận hành bởi AI cùng dữ liệu. Những thay đổi lớn này khiến một số hào sâu hiện tại trở nên vô dụng, khiến các CEO cảm thấy gần như không thể xây dựng một doanh nghiệp có khả năng phòng thủ.
01. Kinh tế nhờ quy mô
Một số công ty công nghệ vĩ đại và lâu đời nhất đều có những hào sâu mạnh mẽ. Ví dụ, Microsoft, Google và Facebook (nay là Meta) đều có hào sâu dựa trên kinh tế nhờ quy mô và hiệu ứng mạng lưới.
Vào thời điểm chuyển đổi công nghệ này, thành phần then chốt để xây dựng sản phẩm AI có giá trị là các mô hình nền tảng, được huấn luyện trên hàng tỷ hoặc hàng nghìn tỷ tham số, đòi hỏi chi phí huấn luyện lên tới hàng trăm triệu USD và tài nguyên tính toán khổng lồ để vận hành. Nếu không có việc phát hành LLaMA, phần lớn giá trị có thể sẽ thuộc về các công ty như Google hoặc các công ty khởi nghiệp như OpenAI, Anthropic và Inflection —— những đơn vị có vốn (và GPU) để huấn luyện các mô hình này. Một câu hỏi đặt ra là cân bằng giữa mô hình nghìn tỷ tham số và mô hình nhỏ hơn. Nếu cuộc đua nghiêng về việc xây dựng mô hình ngày càng lớn, thì quy mô có thể trở thành hào sâu cuối cùng.
Quy mô của một sản phẩm càng lớn thì đòn bẩy hoạt động mà sản phẩm đó có được càng nhiều, từ đó giảm chi phí của bạn. SaaS và dịch vụ đám mây có thể có kinh tế nhờ quy mô mạnh mẽ: bạn có thể mở rộng doanh thu và cơ sở khách hàng trong khi giữ cho đội ngũ kỹ thuật cốt lõi tương đối ổn định.
Là đối tác tính toán quan trọng trong việc phát triển mô hình nền tảng cho các công ty khởi nghiệp, ba nhà cung cấp đám mây lớn nhất thế giới — AWS, Microsoft và Google — đang tận dụng kinh tế nhờ quy mô và hiệu ứng mạng lưới để duy trì tính cạnh tranh trong làn sóng AI hiện nay. Việc huấn luyện mô hình AI đã trở thành một vấn đề quy mô trung tâm dữ liệu, kết hợp tính toán và mạng thành một siêu máy tính khổng lồ.
Việc phụ thuộc vào các nhà cung cấp đám mây lớn để chạy các mô hình học máy phức tạp thậm chí đã khiến Oracle hồi sinh với tư cách là đối tác ưu tiên. Ban đầu chậm chân trong lĩnh vực máy chủ đám mây, Oracle sau đó đã bắt kịp mạnh mẽ thông qua hợp tác với NVIDIA trong lĩnh vực AI. Hiện nay, Oracle đang hợp tác với một số công ty khởi nghiệp hàng đầu, bao gồm Adept, Character và Cohere.
02. Hiệu ứng mạng lưới
Định luật Metcalfe cho rằng nếu mỗi người dùng bổ sung vào sản phẩm hoặc dịch vụ mang lại thêm giá trị cho tất cả người dùng khác, thì sản phẩm/dịch vụ đó có "hiệu ứng mạng lưới". Các ứng dụng nhắn tin như Slack và WhatsApp, và mạng xã hội như Facebook là những ví dụ điển hình về hiệu ứng mạng lưới mạnh mẽ. Các hệ điều hành như iOS, Android và Windows cũng có hiệu ứng mạng lưới mạnh mẽ, vì càng nhiều khách hàng sử dụng hệ điều hành, thì càng có nhiều ứng dụng được xây dựng trên nền tảng đó.
Một trong những nhà cung cấp đám mây thành công nhất, Dịch vụ Web Amazon (AWS), vừa có lợi thế về quy mô, vừa sở hữu sức mạnh của hiệu ứng mạng lưới. Bởi vì "khách hàng và dữ liệu ở đó", ngày càng nhiều ứng dụng và dịch vụ được xây dựng trên AWS. Ngược lại, hệ sinh thái cơ sở hạ tầng cung cấp giải pháp thu hút thêm khách hàng và nhà phát triển, họ xây dựng thêm ứng dụng, tạo ra thêm dữ liệu, tiếp tục vòng lặp tích cực, đồng thời giúp Amazon giảm chi phí nhờ lợi thế quy mô.
Các nhà đổi mới đầu tiên giành được sự ủng hộ của người dùng có thể xây dựng hiệu ứng mạng lưới. OpenAI đang nhanh chóng xây dựng rào cản hiệu ứng mạng lưới đầu tiên xung quanh mô hình của họ. Đặc biệt, kiến trúc gọi hàm và plugin của họ có thể biến OpenAI thành "đám mây AI" mới. Tuy nhiên, cuộc đua xây dựng hiệu ứng mạng lưới vẫn còn quá sớm để tuyên bố ai là người chiến thắng. Thực tế, có rất nhiều công ty mở rộng khái niệm này, tạo ra các tác nhân như LlamaIndex, Langchain, AutoGPT, BabyAGI,... tất cả đều nhằm mục đích tự động hóa ứng dụng, cơ sở hạ tầng hoặc một phần cuộc sống của bạn.
03. Công nghệ sâu/Bằng sáng chế/Tích lũy chuyên môn ngành
Hầu hết các công ty công nghệ đều bắt đầu từ phần mềm hoặc phương pháp riêng. Những bí mật thương mại này có thể bao gồm giải pháp cốt lõi cho các vấn đề kỹ thuật khó, các phát minh mới, quy trình mới, công nghệ mới, và sau này là các bằng sáng chế bảo vệ tài sản trí tuệ (IP) được phát triển. Theo thời gian, tài sản IP của công ty có thể phát triển từ các giải pháp kỹ thuật cụ thể thành kiến thức vận hành tích lũy hoặc hiểu biết sâu sắc về vấn đề hoặc quy trình.
Ngày nay, một số công ty AI đang xây dựng mô hình riêng, vừa dùng để phát triển ứng dụng, vừa cung cấp dưới dạng dịch vụ cho người khác. Các công ty khởi nghiệp trong lĩnh vực này bao gồm Adept, Inflection, Anthropic, Poolside, Cohere... Như đã nói, chìa khóa của các mô hình này là cân nhắc chi phí huấn luyện. Điều thú vị là liệu các tiên phong mô hình nền tảng như OpenAI, Google có thể tận dụng công nghệ sâu để xây hào sâu, hay cuối cùng họ chỉ là một mô hình khác trong làn sóng nghiên cứu học thuật và công việc trong lĩnh vực AI mã nguồn mở.
04. Chi phí chuyển đổi cao
Khi khách hàng bắt đầu sử dụng sản phẩm của bạn, bạn muốn họ càng khó chuyển sang đối thủ cạnh tranh càng tốt. Bạn có thể tạo độ bám dính này thông qua chuẩn hóa, thiếu sản phẩm thay thế, tích hợp với các ứng dụng và nguồn dữ liệu khác, hoặc vì bạn xây dựng một quy trình làm việc ăn sâu và có giá trị khiến khách hàng phụ thuộc vào nó. Bất kỳ yếu tố nào trong số này đều có thể tạo thành một dạng khóa chặt, khiến khách hàng khó rời bỏ.
Một điểm suy ngẫm thú vị là liệu có tồn tại chi phí chuyển đổi ở tầng mô hình hay tầng ứng dụng hay không. Ví dụ, Midjourney có hàng triệu người dùng sử dụng mô hình lan tỏa của họ để tạo hình ảnh. Nếu xuất hiện một mô hình tốt hơn, việc Midjourney thay thế mô hình của chính họ khó đến mức nào? Ngay cả khi có mô hình tốt hơn, người dùng chuyển sang ứng dụng khác khó đến đâu? Trong vài năm tới, chúng ta sẽ chứng kiến các công ty cố gắng xây dựng chi phí chuyển đổi ở tầng ứng dụng và cả tiềm năng ở tầng mô hình.
05. Thương hiệu/Trung thành của khách hàng
Một thương hiệu mạnh có thể trở thành hào sâu. Sau mỗi tương tác tích cực giữa sản phẩm và khách hàng, lợi thế thương hiệu sẽ ngày càng mạnh hơn theo thời gian, nhưng nếu khách hàng mất niềm tin vào sản phẩm, sức mạnh thương hiệu sẽ nhanh chóng tan biến.
Trong lĩnh vực AI, niềm tin cực kỳ quan trọng, nhưng với nhiều người, niềm tin này vẫn chưa giành được. Những mô hình AI đầu tiên này có thể gặp phải "ảo giác", đưa ra câu trả lời sai hoặc tạo ra nhân cách kỳ lạ, ví dụ như Sydney trong Bing. Sẽ diễn ra cuộc đua xây dựng AI đáng tin cậy và các công cụ như Trulens để giành lấy niềm tin của khách hàng.
Hào sâu truyền thống sẽ được tái định hình
Những hào sâu mạnh mẽ có thể giúp công ty sống sót qua các cuộc chuyển đổi nền tảng lớn, nhưng sống sót không nên bị nhầm lẫn với phát triển mạnh mẽ.
Ví dụ, chi phí chuyển đổi cao phần nào giải thích vì sao sau nhiều năm, các hệ thống máy chủ và "máy tính lớn" vẫn tồn tại. Các doanh nghiệp truyền thống có hào sâu sâu sắc có thể không còn là động lực tăng trưởng mạnh mẽ như thời hoàng kim, nhưng họ vẫn tạo ra lợi nhuận. Các công ty cần nhận thức và phản ứng trong quá trình chuyển đổi toàn ngành, tránh trở thành nạn nhân của chính thành công của mình.
"Chi phí chuyển đổi" như một hào sâu: Doanh thu từ máy chủ x86 chỉ vượt doanh thu từ máy chủ và "máy tính lớn" khác vào năm 2009.
Chúng ta có thể thấy sự chuyển đổi sang nền tảng AI qua hiệu suất tài chính của NVIDIA với tư cách là nhà cung cấp GPU chính và Intel với tư cách là nhà cung cấp CPU chính. Năm 2020, NVIDIA vượt Intel trở thành nhà cung cấp chip có vốn hóa lớn nhất. Năm 2023, vốn hóa công ty đạt mức nghìn tỷ đô la Mỹ.
Những chuyển đổi nền tảng quy mô lớn như điện toán đám mây và di động là những xu hướng công nghệ, tạo cơ hội cho người mới gia nhập và cho phép các nhà sáng lập xây con đường riêng trên các hào sâu hiện có.
Các nhà sáng lập công ty khởi nghiệp thành công thường áp dụng chiến lược hai mũi nhọn: 1) Tấn công hào sâu của doanh nghiệp truyền thống; 2) Đồng thời xây dựng hào sâu đáng tin cậy riêng để hòa nhịp với xu hướng mới.
AI đang trở thành công nghệ nền tảng ngày nay, và làn sóng LLM mới này có khả năng phá vỡ thứ bậc giữa các doanh nghiệp hiện tại. Một ví dụ là, thông qua việc tích hợp ChatGPT của OpenAI, Microsoft Bing —— vốn bị chỉ trích dai dẳng —— có thể cuối cùng phá vỡ hào sâu tìm kiếm của Google.
Một ví dụ khác, Facebook sở hữu mạng xã hội vững chắc nhất, nhưng Instagram đã xây dựng một ứng dụng chụp ảnh tập trung vào thiết bị di động, đón làn sóng smartphone và được mua lại với giá một tỷ đô la. Trong lĩnh vực dịch vụ doanh nghiệp, các công ty SaaS như Salesforce đang phá vỡ格局 thị trường của các công ty phần mềm tại chỗ như Oracle. Giờ đây, với sự xuất hiện của điện toán đám mây, AWS, Azure và Google Cloud đang tạo kênh trực tiếp cho khách hàng. Những thay đổi nền tảng này cũng có thể thay đổi vai trò của người mua và người dùng cuối. Trong doanh nghiệp, người mua đã chuyển từ đội ngũ CNTT trung tâm sang các nhân viên tri thức văn phòng, rồi đến người dùng iPhone, và cuối cùng là bất kỳ ai có tài khoản GitHub.
Ngày nay, các mô hình LLM mới đã tạo ra một nhóm người dùng mới: các kỹ sư prompt. Khi các mô hình AI tạo sinh được huấn luyện cho mọi ngành nghề, vai trò người dùng trở nên rộng và đa dạng hơn. Với AI trở thành thành phần nội tại của mọi sản phẩm, tính bền vững của vai trò kỹ sư prompt vẫn còn để ngỏ.
Hào sâu mới?
Trong làn sóng phá vỡ hiện nay, liệu vẫn có thể xây dựng những hào sâu bền vững? Với các nhà sáng lập, họ có thể cảm thấy mọi lợi thế họ xây dựng đều có thể bị một nhóm khác sao chép, hoặc ít nhất cảm giác chỉ có thể xây hào sâu khi có quy mô lớn. Các công cụ mã nguồn mở và điện toán đám mây đã chuyển quyền lực sang "các doanh nghiệp hiện tại mới" —— những đơn vị có quy mô lớn, mạng phân phối mạnh, chi phí chuyển đổi cao và thương hiệu mạnh. Những công ty này bao gồm Apple, Facebook, Google, Amazon và Salesforce.
Tại sao lại có cảm giác như "không còn hào sâu" để xây dựng? Trong thời đại điện toán đám mây và mã nguồn mở, việc giải quyết các vấn đề khó bằng công nghệ sâu đang trở thành hào sâu nông hơn. Việc sử dụng mã nguồn mở khiến việc thương mại hóa tiến bộ kỹ thuật trở nên khó khăn hơn, còn việc sử dụng điện toán đám mây để cung cấp công nghệ thì chuyển tính phòng thủ sang các phần khác của sản phẩm. Những công ty quá chú trọng kỹ thuật mà không đặt nó vào bối cảnh vấn đề khách hàng sẽ rơi vào thế tiến thoái lưỡng nan, "nằm giữa mã nguồn mở và điện toán đám mây". Ví dụ, các công nghệ hiện tại như cơ sở dữ liệu độc quyền của Oracle đang bị tấn công bởi các lựa chọn mã nguồn mở như Hadoop và MongoDB, cũng như các công nghệ đổi mới trên đám mây như Amazon Aurora và Google Spanner. Mặt khác, các công ty xây dựng trải nghiệm khách hàng xuất sắc có thể đạt được tính phòng thủ thông qua quy trình làm việc của phần mềm.
Chúng tôi tin rằng, rào cản công nghệ sâu không hoàn toàn biến mất, và có thể xây dựng mô hình kinh doanh đáng tin cậy quanh tài sản sở hữu trí tuệ. Nếu chọn một lĩnh vực trong ngăn xếp công nghệ và trở thành giải pháp tốt nhất tuyệt đối, bạn vẫn có thể tạo ra một công ty có giá trị. Tuy nhiên, điều đó có nghĩa là chọn một vấn đề kỹ thuật ít có sản phẩm thay thế, đòi hỏi kỹ thuật phức tạp và cần kiến thức vận hành để mở rộng quy mô.
Mô hình nền tảng là một trong những rào cản công nghệ sâu/tài sản trí tuệ ngày nay. Người sở hữu mô hình nền tảng phát hành API và plugin, đồng thời không ngừng nỗ lực nội bộ để phát triển sản phẩm tốt hơn. Các nhà phát triển có thể tương đối dễ dàng xây dựng ứng dụng trên LLM mã nguồn mở, dẫn đến hàng loạt công ty khởi nghiệp cung cấp các sản phẩm chuyên biệt. Nhưng hiện rõ ràng rằng, phần lớn các công ty khởi nghiệp ở tầng này chưa xây dựng được hào sâu đủ mạnh. Họ không chỉ có nguy cơ bị cáo buộc sở hữu "tài sản trí tuệ mỏng manh" (về cơ bản là gói gọn đơn giản các ứng dụng quanh ChatGPT), mà còn đối mặt với rủi ro cạnh tranh trực tiếp từ các nhà cung cấp mô hình nền tảng, như chúng ta đã thấy giữa OpenAI và Jasper.
Một khả năng tiềm tàng là các mô hình lớn có thể giải quyết phần lớn các vấn đề phức tạp, trong khi các mô hình nhỏ hơn có thể giải quyết các vấn đề cụ thể hoặc cung cấp năng lượng cho các thiết bị biên như điện thoại, ô tô hoặc nhà thông minh.
Ngày nay, thị trường thiên về các công ty "toàn ngăn xếp" (full-stack), cung cấp sản phẩm SaaS bao gồm logic ứng dụng, phần mềm trung gian và cơ sở dữ liệu. Công nghệ đang trở thành một thành phần vô hình của giải pháp hoàn chỉnh (ví dụ: "Miễn là đồ ăn đến đúng giờ, ai quan tâm ứng dụng di động yêu thích của bạn dùng cơ sở dữ liệu nào phía sau!"). Trong lĩnh vực tiêu dùng, Apple đã làm cho trải nghiệm tích hợp hoặc toàn ngăn xếp trở nên phổ biến bằng cách tích hợp liền mạch phần cứng và phần mềm. Trải nghiệm tích hợp này cũng dần thống trị phần mềm doanh nghiệp. Điện toán đám mây và SaaS khiến việc tiếp cận trực tiếp khách hàng một cách hiệu quả về chi phí trở nên khả thi. Do đó, khách hàng ngày càng có xu hướng mua công nghệ toàn ngăn xếp dưới dạng ứng dụng SaaS, thay vì mua từng thành phần ngăn xếp công nghệ và tự xây ứng dụng. Việc nhấn mạnh trải nghiệm ứng dụng tổng thể hoặc "đỉnh ngăn xếp công nghệ" cũng là lý do tác giả đánh giá các công ty thông qua một khuôn khổ bổ sung —— ngăn xếp hệ thống doanh nghiệp.
Ngăn xếp hệ thống doanh nghiệp
01. Hệ thống ghi nhận (Systems of Record)
Phần底层 của một hệ thống thường là cơ sở dữ liệu, trên đó xây dựng các ứng dụng. Nếu dữ liệu và ứng dụng hỗ trợ các chức năng kinh doanh then chốt, nó trở thành một "hệ thống ghi nhận". Trong doanh nghiệp có ba hệ thống ghi nhận chính: khách hàng, nhân viên và tài sản. Quản lý quan hệ khách hàng (CRM) quản lý khách hàng, quản lý nhân sự (HCM) quản lý nhân viên, hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP)/quản lý tài chính quản lý tài sản.
Nhiều thế hệ công ty được xây dựng quanh việc sở hữu một hệ thống ghi nhận, và mỗi làn sóng công nghệ đều tạo ra người chiến thắng mới. Trong lĩnh vực CRM, chúng ta thấy Salesforce thay thế Siebel trở thành hệ thống ghi nhận dữ liệu khách hàng, Workday thay thế Oracle PeopleSoft trở thành hệ thống ghi nhận dữ liệu nhân viên. Workday còn mở rộng sang lĩnh vực dữ liệu tài chính. Các ứng dụng khác có thể được xây dựng quanh hệ thống ghi nhận, nhưng thường kém giá trị hơn hệ thống ghi nhận thực tế. Ví dụ, các công ty tự động hóa marketing như Marketo và Responsys đã xây dựng doanh nghiệp lớn quanh CRM, nhưng chưa bao giờ đạt được tầm chiến lược hay giá trị như Salesforce.
Mô hình nền tảng không thay thế các hệ thống ghi nhận hiện có, mà dùng để giải phóng giá trị và sự hiểu biết từ tất cả các hệ thống ghi nhận. Như đã nói, hiện nay có một vài mô hình nền tảng. Việc thế giới đang phát triển theo hướng vài mô hình lớn, được tinh chỉnh hoặc cắt tỉa để dùng trong nhiều tình huống, hay có một thị trường cho các mô hình nhỏ hơn, vẫn còn gây tranh cãi. Dù theo hướng nào, các mô hình này đều là thành phần then chốt của "hệ thống thông minh" mà tác giả gọi trong bài "Hào sâu mới" sáu năm trước.
02. Hệ thống tương tác người dùng (Systems of Engagement)
Hệ thống tương tác người dùng (Systems of Engagement™) là giao diện giữa người dùng và hệ thống ghi nhận, chúng có thể trở thành doanh nghiệp mạnh mẽ vì kiểm soát tương tác của người dùng cuối.
Vào thời đại máy chủ lớn, hệ thống ghi nhận và hệ thống tương tác bị gắn liền, khi máy chủ lớn và thiết bị đầu cuối thực chất là cùng một sản phẩm. Làn sóng khách-chủ (client-server) mang đến một loạt công ty cố gắng chiếm lĩnh bàn làm việc của bạn, nhưng cuối cùng họ bị các công ty dựa trên trình duyệt lật đổ, rồi tiếp tục bị các công ty ưu tiên thiết bị di động thay thế.
Thế hệ công ty hiện tại đang tranh giành quyền sở hữu hệ thống tương tác bao gồm Slack, Amazon Alexa và các công ty khởi nghiệp về giao diện giọng nói/văn bản/thoại khác. Tại Trung Quốc, WeChat đã trở thành hệ thống tương tác thống trị, nay là nền tảng tích hợp bao phủ từ thương mại điện tử đến game.
Tốc độ thay thế hệ thống tương tác có thể nhanh hơn hệ thống ghi nhận. Các thế hệ hệ thống tương tác liên tiếp không nhất thiết biến mất, mà người dùng liên tục thêm các cách mới để tương tác với ứng dụng của họ. Trong thế giới đa kênh, quyền sở hữu hệ thống tương tác là có giá trị nhất, nếu bạn kiểm soát phần lớn sự tương tác của người dùng cuối, hoặc là một hệ thống xuyên kênh, có thể tiếp cận người dùng ở bất cứ nơi nào họ hiện diện.
Một trong những lợi thế chiến lược quan trọng nhất của hệ thống tương tác là bạn có thể cùng tồn tại với nhiều hệ thống ghi nhận và thu thập tất cả dữ liệu đi qua sản phẩm của bạn. Theo thời gian, bạn có thể tận dụng toàn bộ dữ liệu tích lũy để phát triển vị trí tương tác của mình thành một hệ thống ghi nhận thực sự.
Sáu năm trước, tác giả nhấn mạnh vai trò của trò chuyện như một hệ thống tương tác mới. Slack và Microsoft Teams cố gắng trở thành hệ thống tương tác chính cho doanh nghiệp, cung cấp giao diện trò chuyện cho các ứng dụng doanh nghiệp, nhưng không đạt được mục tiêu. Tầm nhìn ưu tiên trò chuyện này chưa thành hiện thực, nhưng mô hình nền tảng có thể thay đổi điều đó. Chúng ta có thể đặt câu hỏi với trợ lý AI của mình để đặt bữa tối hoặc lên kế hoạch nghỉ dưỡng, thay vì mở các ứng dụng như Uber hay Instacart để gọi xe hoặc giao hàng. Trong tương lai khi mọi người đều có trợ lý AI riêng, mọi tương tác có thể giống như đang dùng ứng dụng nhắn tin. Các hệ thống trò chuyện bằng giọng nói dựa trên AI như Siri và Alexa sẽ được thay thế bởi các hệ thống trò chuyện thông minh như Pi (trợ lý trí tuệ cá nhân do Inflection.ai phát triển).
Việc OpenAI phát hành plugin và giao diện gọi hàm đang xây dựng một cách thức mới để xây dựng và phân phối ứng dụng, hiệu quả biến GPT thành một nền tảng mới. Trong thế giới đó, trò chuyện có thể trở thành cổng vào cho hầu hết mọi thứ, trở thành hệ thống tương tác hàng ngày của chúng ta. Sẽ rất thú vị để xem trải nghiệm người dùng của các ứng dụng AI sẽ phát triển ra sao trong tương lai gần. Mặc dù trò chuyện dường như rất phổ biến hôm nay, chúng tôi dự đoán sẽ thấy các mô hình tương tác đa phương tiện tạo ra các hệ thống tương tác mới vượt xa trò chuyện.
03. Hào sâu mới: Hệ thống thông minh (Systems of Intelligence)
Hệ thống thông minh siêu cấp vẫn là hào sâu mới.
"Hệ thống thông minh là gì, và tại sao nó lại có tính phòng thủ mạnh?"
Hệ thống thông minh có giá trị vì thường xuyên vượt qua nhiều bộ dữ liệu và nhiều hệ thống ghi nhận. Một ví dụ là kết hợp phân tích website, dữ liệu khách hàng và dữ liệu mạng xã hội để dự đoán hành vi người dùng cuối, nguy cơ rời bỏ, giá trị vòng đời (LTV) hoặc cung cấp nội dung kịp thời hơn. Bạn có thể xây dựng hệ thống thông minh trên một nguồn dữ liệu đơn lẻ hoặc một hệ thống ghi nhận đơn lẻ, nhưng vị trí đó sẽ khó chống lại sự cạnh tranh từ nhà cung cấp sở hữu dữ liệu.
Đối với các công ty khởi nghiệp, để phát triển mạnh xung quanh các doanh nghiệp lâu đời như Oracle và SAP, cần kết hợp dữ liệu của họ với các nguồn dữ liệu khác (công cộng hoặc riêng tư) để tạo giá trị cho khách hàng. Các doanh nghiệp lâu đời có lợi thế trên dữ liệu riêng của họ. Ví dụ, Salesforce đang xây dựng một hệ thống thông minh có tên Einstein, bắt đầu từ hệ thống ghi nhận CRM của chính họ.
Sau khi đề xuất khái niệm "hệ thống thông minh" sáu năm trước, chúng ta đã chứng kiến sự xuất hiện của một số ứng dụng AI đáng kinh ngạc, ví dụ như Tome, Notable Health, RunwayML, Glean, Synthesia, Fermat, v.v., cùng hàng trăm công ty khởi nghiệp khác. Mặc dù chưa rõ giá trị sẽ tích tụ ở đâu trong ngăn xếp mới nổi này, nhưng sự chuyển đổi này mang lại cơ hội dồi dào cho các công ty khởi nghiệp.
Nhưng như đã đề cập trước đó, ban đầu chúng ta chưa lường trước được sức mạnh của các mô hình ngôn ngữ lớn, những mô hình thực sự gia tăng giá trị của hệ thống thông minh mà chúng ta gọi sáu năm trước.
Và trong các ứng dụng LLM, một loạt "ngăn xếp mới" đã xuất hiện, bao gồm các công cụ phần mềm trung gian mới để liên kết prompt hoặc kết hợp mô hình. Cũng như chúng ta đã thấy hàng loạt công ty ra đời để làm cho điện toán đám mây và lưu trữ dễ quản lý hơn, chúng ta đang chứng kiến một loạt công ty khởi nghiệp nhằm mục đích làm cho các mô hình nền tảng dễ sử dụng hơn.
Ngăn xếp phần mềm trung gian mới này sẽ bao gồm các khung dữ liệu như LlamaIndex, để kết nối dữ liệu doanh nghiệp với LLM; các khung tác nhân như Langchain, để xây dựng ứng dụng và kết nối mô hình. Ngoài ra, cần một thế hệ công cụ mới về an ninh và khả năng quan sát để đảm bảo thời gian hoạt động và an toàn của các ứng dụng mới này.
Thế hệ sản phẩm doanh nghiệp tiếp theo sẽ sử dụng các công nghệ AI khác nhau để xây dựng hệ thống thông minh. Không chỉ ứng dụng bị thay đổi bởi AI, các sản phẩm trung tâm dữ liệu và cơ sở hạ tầng cũng sẽ biến đổi. Chúng ta có thể phân loại các lĩnh vực chính xây dựng hệ thống thông minh thành ba nhóm: các ứng dụng hướng tới khách hàng tập trung vào hành trình khách hàng, các ứng dụng hướng tới nhân viên (như quản lý nhân sự, quản lý dịch vụ CNTT, tài chính...) hoặc các hệ thống cơ sở hạ tầng (như an ninh, tính toán/lưu trữ/mạng và giám sát/quản lý). Ngoài các trường hợp sử dụng theo chiều ngang rộng rãi này, các công ty khởi nghiệp còn có thể tập trung vào ngành hoặc thị trường cụ thể, xây dựng hệ thống thông minh dựa trên dữ liệu độc đáo trong các lĩnh vực dọc (ví dụ như Veeva trong khoa học đời sống hoặc Rhumbix trong ngành xây dựng).
Các ứng dụng trước đây thay thế quy trình kỹ thuật số, nhưng các ứng dụng AI mới này sẽ mạo hiểm thay thế con người, hoặc theo hướng tích cực, chúng sẽ tăng cường và nâng cao năng lực con người, khiến cá nhân trở nên hiệu quả hơn.
Các công cụ AI đã tồn tại để làm cho công việc thiết kế, lập trình, xử lý dữ liệu, công việc pháp lý và các công việc khác trở nên chính xác và nhanh hơn. Ví dụ, trong lĩnh vực pháp lý, các công ty như Harvey.AI và Even Up Law đang thực hiện nhiệm vụ của trợ lý pháp lý và luật sư. Github Co-pilot làm tăng năng suất của mỗi lập trình viên lên vài lần, các lập trình viên mới nay có thể viết mã như các chuyên gia giàu kinh nghiệm. Các nhà thiết kế sử dụng sản phẩm mới Firefly của Adobe có thể tạo ra hình ảnh kỹ thuật số trước đây cần cả một đội hoàn thành. Các ứng dụng năng suất như Tome, Coda và Notion hiện nay trao cho mỗi nhân viên văn phòng những siêu năng lực mới, tăng tốc độ và năng suất. Đây thực sự là "bộ giáp Người Sắt" do AI thúc đẩy mà công nghệ từng hứa hẹn. Khi chúng ta ngày càng phụ thuộc vào các ứng dụng dựa trên AI, việc quản lý và giám sát AI đáng tin cậy trở nên quan trọng hơn bao giờ hết, để đảm bảo chúng ta không ra quyết định dựa trên ảo giác.
Trong tất cả các thị trường này, trọng tâm cạnh tranh đang chuyển từ các rào cản cũ (nguồn dữ liệu) sang các rào cản mới (cách tận dụng dữ liệu). Việc tận dụng dữ liệu công ty có thể giúp bán sản phẩm giá trị gia tăng cho khách hàng, tự động trả lời vé hỗ trợ, ngăn ngừa nhân viên nghỉ việc và nhận diện bất thường an ninh. Các sản phẩm sử dụng dữ liệu đặc thù ngành (như chăm sóc sức khỏe, dịch vụ tài chính) hoặc dữ liệu đặc thù công ty (dữ liệu khách hàng, nhật ký máy móc...) để giải quyết các vấn đề chiến lược trông giống như một hào sâu sâu sắc, đặc biệt nếu AI có thể thay thế hoặc tự động hóa toàn bộ quy trình làm việc doanh nghiệp, hoặc tạo ra một quy trình làm việc giá trị gia tăng mới được hiện thực hóa bởi công nghệ thông minh này.
Các ứng dụng doanh nghiệp xây dựng hệ thống ghi nhận luôn là mô hình kinh doanh mạnh mẽ. Một số công ty ứng dụng tồn tại lâu dài như Salesforce và SAP được xây dựng trên nền tảng tài sản trí tuệ sâu sắc, hưởng lợi từ kinh tế nhờ quy mô, và theo thời gian tích lũy thêm dữ liệu và kiến thức vận hành trong quy trình làm việc
Chào mừng tham gia cộng đồng chính thức TechFlow
Nhóm Telegram:https://t.me/TechFlowDaily
Tài khoản Twitter chính thức:https://x.com/TechFlowPost
Tài khoản Twitter tiếng Anh:https://x.com/BlockFlow_News
