Dự đoán重磅 từ a16z: Vibe coding sẽ chiếm lĩnh thị trường?
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Dự đoán重磅 từ a16z: Vibe coding sẽ chiếm lĩnh thị trường?
Sai rồi, chuyên môn hóa theo chiều dọc mới là tương lai.
Chuyên sâu báo cáo Web3
Bạn có nhận ra rằng các nền tảng tạo ứng dụng AI đang đi theo một con đường hoàn toàn khác biệt so với dự đoán ban đầu? Rất nhiều người từng nghĩ đây sẽ là một cuộc chiến sinh tử kiểu zero-sum, nơi mọi bên sẽ lao vào cạnh tranh giá cả đến cùng cực, và cuối cùng chỉ còn lại một kẻ thống trị. Nhưng thực tế lại bất ngờ: thay vì loại trừ nhau, các nền tảng này đang tìm kiếm định vị riêng biệt, cùng tồn tại và phát triển trong những thị trường ngách khác nhau. Điều này khiến tôi nhớ đến hành trình phát triển của thị trường mô hình ngôn ngữ lớn – cũng đầy bất ngờ và gợi mở.
Chỉ mới hôm qua, hai cộng sự của a16z là Justine Moore và Anish Acharya đã đồng xuất bản bài phân tích mang tên "Batteries Included, Opinions Required: The Specialization of App Gen Platforms", quan sát của họ về thị trường nền tảng tạo ứng dụng AI khiến tôi vô cùng ấn tượng. Họ chỉ ra rằng các nền tảng này đang trải qua quá trình phân hóa tương tự như các mô hình nền tảng, chuyển từ cạnh tranh trực tiếp sang chuyên môn hóa. Quan sát này khiến tôi phải suy ngẫm lại quy luật phát triển của toàn bộ hệ sinh thái công cụ AI, đồng thời phản tư sâu sắc hơn về huyền thoại "nền tảng vạn năng". Tôi luôn tin rằng "không tồn tại một nền tảng mã hóa vạn năng nào có thể thống trị tất cả". Hiện nay quá nhiều người đang dùng AI để xây dựng ứng dụng, và bối cảnh sử dụng của họ cực kỳ đa dạng: thiết kế nguyên mẫu, trang web cá nhân, phát triển game, ứng dụng di động, nền tảng SaaS, công cụ nội bộ, v.v. Một sản phẩm làm sao có thể xuất sắc trong tất cả những lĩnh vực này?
Theo đánh giá của tôi, thị trường chắc chắn sẽ tiến tới phân khúc hóa. Một ứng dụng cấp tiêu dùng được thiết kế cho trang đích đẹp mắt tuyệt đối sẽ không phải là công cụ tạo công cụ nội bộ cấp doanh nghiệp. Cái trước cần tích hợp Spotify và có thể bùng nổ trên TikTok; cái sau cần chứng nhận SOC 2 và bán theo hướng từ trên xuống cho CTO. Thị trường đủ lớn để nuôi sống nhiều công ty trị giá hàng tỷ USD. Trở thành lựa chọn số một rõ ràng trong một bối cảnh sử dụng cụ thể, tập trung vào các chức năng, tích hợp và chiến lược thị trường cần thiết cho bối cảnh đó – có lẽ chính là chìa khóa chiến thắng.
PS: Gần đây tôi tự mình khởi nghiệp, đúng vào sản phẩm Vibe coding chuyên biệt theo chiều dọc, đã nhanh chóng đóng vòng gọi vốn Pre-seed. Nếu các cộng sự tại các quỹ VC cũng quan tâm định hướng này và có nghiên cứu nhất định, xin mời thêm WeChat của tôi (MohopeX) để trao đổi. Chúng tôi cũng đang tuyển thành viên founding team, bạn nào quan tâm vui lòng xem phần cuối để nộp hồ sơ.
Bài học từ mô hình nền tảng: Từ sản phẩm thay thế sang bổ trợ
Nhìn lại thị trường mô hình nền tảng năm 2022, lúc đó gần như tất cả đều mắc hai sai lầm giả định. Giả định thứ nhất là các mô hình này về cơ bản là thay thế lẫn nhau, giống như các giải pháp lưu trữ đám mây có thể hoán đổi. Khi bạn đã chọn một cái rồi, tại sao còn phải mất công dùng cái khác? Giả định thứ hai là vì chúng thay thế nhau, cuộc cạnh tranh sẽ ép giá xuống mức đáy, cách duy nhất để thắng là thu phí thấp hơn.
Nhưng thực tế lại hoàn toàn khác. Chúng ta chứng kiến sự bùng nổ theo nhiều hướng khác nhau. Claude bắt đầu chuyên sâu vào mã hóa và viết sáng tạo. Gemini nổi bật ở khả năng đa phương tiện, cung cấp mô hình hiệu suất cao với giá thấp. Mistral tập trung vào bảo mật và triển khai cục bộ. Trong khi ChatGPT càng củng cố vị trí "trụ sở" cho bất kỳ ai muốn một trợ lý phổ thông hữu ích và rộng rãi nhất. Thị trường không trở thành độc tôn, mà liên tục mở rộng: nhiều mô hình hơn, đa dạng hơn, đổi mới hơn. Giá cả không giảm, thậm chí tăng lên. Grok Heavy tính phí lên tới 300 USD/tháng nhờ chức năng mã hóa AI vượt trội và mô hình chuyển văn bản thành hình ảnh lan truyền mạnh mẽ – điều này vài năm trước là điều chưa từng thấy với phần mềm cấp tiêu dùng.
Mô hình này cũng xuất hiện ở các lĩnh vực khác. Nhớ lại lĩnh vực tạo hình ảnh, năm 2022 người ta nói đây là trò chơi zero-sum, hoặc "một mô hình ăn hết tất cả". Nhưng giờ bạn thấy Midjourney, Ideogram, Krea AI, BFL, v.v., đều thành công và cùng tồn tại, bởi mỗi cái tập trung vào phong cách hoặc quy trình làm việc khác nhau. Các mô hình này không "tốt hơn" hay "kém hơn", mà có lập trường riêng về nghệ thuật và chức năng, phục vụ các gu sáng tạo và nhu cầu khác nhau.
Nhìn kỹ sẽ thấy, các mô hình này thực chất không phải đối thủ, mà là bổ trợ cho nhau. Điều này trái ngược hoàn toàn với cuộc đua đáy hạ giá, mà là một trò chơi tổng dương: việc dùng một công cụ lại làm tăng khả năng bạn trả tiền cho công cụ khác. Trải nghiệm cá nhân của tôi minh chứng rõ điều này. Khi cần tạo mã nhanh, tôi dùng Claude; khi cần phân tích đa phương tiện, tôi chuyển sang Gemini; khi cần hỗ trợ viết sáng tạo, tôi có thể quay lại ChatGPT. Mỗi công cụ có bối cảnh sử dụng tối ưu riêng, tôi không cảm thấy chúng đang tranh giành sự chú ý, mà là đáp ứng các nhu cầu khác nhau vào những thời điểm khác nhau.
Sự phân hóa của nền tảng tạo ứng dụng AI đã bắt đầu
Tôi tin điều tương tự đang xảy ra trong lĩnh vực nền tảng tạo ứng dụng AI. Các công cụ này giúp bạn xây dựng toàn bộ ứng dụng bằng AI. Dễ bị cuốn vào những xung đột bề mặt kịch tính, ví dụ như Lovable, Replit, Bolt, v.v. Nhưng sự thật là, đây không phải trò chơi thắng tất cả. Quy mô thị trường khổng lồ và vẫn đang tăng, đủ chỗ cho nhiều công ty đột phá, mỗi công ty chiếm một vị trí trong phân khúc riêng.
Justine đề cập trong bài viết rằng thị trường đã bắt đầu phân mảnh theo các hướng sau, mỗi nền tảng "nổi bật" đặc biệt ở một lĩnh vực:
-
Các nền tảng nguyên mẫu (prototyping), chuyên dụng cho thử nghiệm ý tưởng nhanh. Những sản phẩm này cần xuất sắc về thẩm mỹ, tuân thủ prompt và thao tác hình ảnh tinh tế, đồng thời cung cấp cách triển khai logic kinh doanh nhanh và tạm.
-
Các nền tảng phần mềm cá nhân (personal software), chuyên xây dựng ứng dụng cho bạn và quy trình làm việc của bạn. Những sản phẩm này có thể phục vụ người dùng ít kỹ thuật nhất, cần "sẵn sàng dùng ngay", thậm chí cần thư viện mẫu tích hợp dễ chỉnh sửa.
-
Các nền tảng ứng dụng sản xuất (production apps), dành cho nhóm hoặc công chúng. Các nền tảng này cần tích hợp sẵn bộ chức năng cơ bản gồm xác thực, cơ sở dữ liệu, lưu trữ mô hình, thanh toán, v.v., và có thể mở rộng một cú nhấp.
Trong mỗi hạng mục, có thể sẽ có các nền tảng dành riêng cho từng cấp độ người dùng, từ người tiêu dùng thông thường đến các quản lý sản phẩm bán kỹ thuật, cho đến các nhà phát triển cốt lõi. Nói cách khác, với mỗi loại ứng dụng, sẽ có một loạt giải pháp. Theo dữ liệu từ Similarweb, dù còn sớm, xu hướng này đã hiện diện trong hành vi duyệt chéo giữa các nền tảng tạo ứng dụng cốt lõi. Các nền tảng này bao gồm Lovable, Bolt, Replit, Figma Make, v0 và Base44.
Theo dữ liệu, xuất hiện hai loại người dùng. Loại đầu tiên là người dùng trung thành với một nền tảng. Ví dụ, trong ba tháng qua, 82% người dùng Replit và 74% người dùng Lovable chỉ truy cập Replit hoặc Lovable trong tổ hợp nền tảng trên. Những người dùng này có thể thấy các nền tảng tạo ứng dụng về chức năng hiện tại khá giống nhau, nhưng chỉ chọn một cái để dùng chủ yếu, có thể do marketing, giao diện người dùng hoặc một chức năng cụ thể nào đó họ quan tâm. Theo quan sát, Lovable dường như được dùng cho các ứng dụng web thẩm mỹ và nguyên mẫu, trong khi Replit dường như là lựa chọn hàng đầu cho các ứng dụng phức tạp, nặng về backend.
Loại thứ hai là người dùng hoạt động trên nhiều nền tảng tạo ứng dụng. Ví dụ: trong ba tháng, gần 21% người dùng Bolt cũng truy cập Lovable. 15% người dùng Base44 cũng xem Lovable. Tôi suy đoán đây là những siêu người dùng rất năng động trên các nền tảng, họ dùng các nền tảng này theo cách bổ trợ. Mô hình hành vi người dùng này khiến tôi nhớ đến cách tôi dùng các công cụ thiết kế khác nhau. Khi cần tạo nguyên mẫu nhanh, tôi có thể dùng một công cụ; khi cần kiểm soát thiết kế chính xác hơn, tôi chuyển sang công cụ khác; khi cần cộng tác với đội phát triển, tôi có thể chọn công cụ thứ ba. Mỗi công cụ có ưu điểm riêng biệt, tôi chọn dùng cái nào tùy theo nhu cầu cụ thể.
Chuyên môn hóa là xu thế tất yếu
Tôi ngày càng tin rằng trong lĩnh vực công cụ hỗ trợ người dùng xây dựng ứng dụng có thể mở rộng, bị giới hạn tốt hơn là không bị giới hạn. Xuất sắc trong việc phát triển một loại sản phẩm cụ thể, có thể tốt hơn rất nhiều so với làm vừa đủ ở mọi sản phẩm. Một nền tảng tạo ứng dụng xuất sắc trong việc xây dựng công cụ nội bộ tích hợp SAP khó có thể đồng thời là nền tảng tạo ứng dụng mô phỏng bay chính xác nhất.
Hãy phân tích sâu hơn xu hướng chuyên môn hóa này. Các loại ứng dụng khác nhau đòi hỏi nền tảng cơ sở hoàn toàn khác biệt:
Ứng dụng dạng gói dữ liệu/dịch vụ cần tổng hợp, làm giàu hoặc hiển thị các dịch vụ dữ liệu lớn hoặc dịch vụ bên thứ ba hiện có, ví dụ như LexisNexis hay Ancestry. Cơ sở hạ tầng phải hỗ trợ thao tác trên bộ dữ liệu lớn. Thách thức cốt lõi của loại ứng dụng này nằm ở khả năng xử lý dữ liệu và độ phức tạp của tích hợp, chứ không phải ở vẻ đẹp giao diện.
Ứng dụng công cụ tiện ích là các ứng dụng nhẹ, đơn nhiệm, giải quyết nhu cầu rất cụ thể, ví dụ như công cụ chuyển PDF, quản lý mật khẩu hay sao lưu. Hầu hết các nền tảng ngang đã làm tốt trong việc tạo các ứng dụng này. Đặc điểm của loại ứng dụng này là chức năng rõ ràng, logic tương đối đơn giản, nhưng yêu cầu cao về độ tin cậy và hiệu suất.
Ứng dụng nền tảng nội dung được xây dựng để khám phá, phát trực tuyến hoặc đọc nội dung, ví dụ như Twitch hay YouTube, cần cơ sở hạ tầng chuyên biệt hỗ trợ phân phối nội dung. Thách thức kỹ thuật chính ở đây là phân phối nội dung quy mô lớn, xử lý phát trực tuyến thời gian thực và thuật toán đề xuất cá nhân hóa.
Ứng dụng trung tâm thương mại là các nền tảng thúc đẩy và thương mại hóa giao dịch, tập trung vào hậu cần, niềm tin, đánh giá và phát hiện giá. Các ứng dụng này cần tích hợp hỗ trợ thanh toán, hoàn tiền, giảm giá, v.v. Trong lĩnh vực này, tính tuân thủ, bảo mật và độ phức tạp của tích hợp tài chính là thách thức then chốt.
Ứng dụng công cụ năng suất giúp người dùng hoặc tổ chức hoàn thành nhiệm vụ, cộng tác và tối ưu hóa quy trình làm việc, thường có lượng lớn tích hợp với các dịch vụ khác. Loại ứng dụng này cần hiểu sâu về quy trình làm việc doanh nghiệp và hệ sinh thái công cụ hiện có.
Ứng dụng xã hội/tin nhắn cho phép người dùng kết nối, giao tiếp và chia sẻ nội dung, thường hình thành mạng lưới và cộng đồng. Cơ sở hạ tầng phải hỗ trợ tương tác thời gian thực quy mô lớn. Thách thức ở đây là xử lý đồ thị xã hội, giao tiếp thời gian thực và kiểm duyệt nội dung.
Tôi quan sát thấy, mỗi hạng mục đều có stack công nghệ, yêu cầu tích hợp và cân nhắc trải nghiệm người dùng riêng biệt. Một nền tảng chuyên tạo ứng dụng thương mại điện tử sẽ tích hợp sẵn xử lý thanh toán, quản lý kho, theo dõi đơn hàng, v.v., và tối ưu sâu các quy trình này. Trong khi một nền tảng chuyên tạo bảng điều khiển dữ liệu sẽ đầu tư nhiều hơn vào trực quan hóa dữ liệu, cập nhật thời gian thực và tối ưu truy vấn phức tạp. Sự chuyên môn hóa này không chỉ là sự khác biệt về chức năng, mà còn là sự khác biệt về triết lý sản phẩm và kiến trúc công nghệ.
Logic sâu xa của phân khúc thị trường
Xét sâu hơn, sự phân khúc thị trường này phản ánh sự phức tạp vốn có của phát triển phần mềm. Trước đây, chúng ta quen coi phát triển phần mềm là một lĩnh vực thống nhất, nhưng thực tế, các loại ứng dụng khác nhau có thách thức và ràng buộc hoàn toàn khác nhau. Ứng dụng di động cần xem xét tương tác cảm ứng, tuổi thọ pin, chức năng ngoại tuyến; Ứng dụng web cần xem xét khả năng tương thích trình duyệt, SEO, thiết kế đáp ứng; Công cụ nội bộ doanh nghiệp cần xem xét bảo mật, tuân thủ, tích hợp hệ thống hiện có, quản lý quyền.
Khi AI bắt đầu tự động hóa phát triển ứng dụng, những khác biệt này càng trở nên quan trọng. Một hệ thống AI giỏi tạo trang đích đẹp, dữ liệu huấn luyện, kỹ thuật prompt và tối ưu đầu ra của nó đều xoay quanh sức hấp dẫn thị giác, tối ưu tỷ lệ chuyển đổi và hiệu quả marketing. Trong khi một hệ thống AI giỏi tạo công cụ nội bộ cấp doanh nghiệp thì trọng tâm hoàn toàn khác: bảo mật dữ liệu, tích hợp hệ thống, quản lý quyền người dùng, nhật ký kiểm toán, v.v.
Tôi thường thấy một số nhóm cố gắng xây dựng nền tảng tạo ứng dụng AI "vạn năng", mong muốn đáp ứng mọi nhu cầu của mọi người dùng. Nhưng cách nghĩ này bỏ qua một điểm then chốt: mâu thuẫn về mục tiêu tối ưu. Khi bạn cố gắng đồng thời tối ưu tính thẩm mỹ và tuân thủ doanh nghiệp, bạn thường phải thỏa hiệp ở cả hai phía. Các nền tảng chuyên môn hóa có thể tránh được sự thỏa hiệp này, đạt đến đỉnh cao trong lĩnh vực cụ thể.
Điều này khiến tôi nhớ đến quá trình tiến hóa của các công cụ phát triển phần mềm truyền thống. Chúng ta từng có một số "IDE siêu cấp" cố gắng bao phủ mọi kịch bản phát triển, nhưng thị trường cuối cùng vẫn phân hóa: có công cụ chuyên phát triển web, có công cụ chuyên phát triển di động, có công cụ chuyên khoa học dữ liệu. Mỗi công cụ đều mang lại trải nghiệm vượt trội trong lĩnh vực chuyên môn, điều này có giá trị hơn hẳn một công cụ làm được mọi thứ nhưng chẳng tinh thông việc gì.
Trong lĩnh vực tạo ứng dụng AI, tôi dự đoán sẽ thấy sự phân hóa tương tự. Sẽ có nền tảng chuyên tạo website thương mại điện tử, tích hợp sẵn Shopify, xử lý thanh toán, quản lý kho, v.v. Sẽ có nền tảng chuyên tạo bảng điều khiển dữ liệu, giỏi kết nối các nguồn dữ liệu, tạo biểu đồ tương tác, thiết lập cập nhật thời gian thực. Sẽ có nền tảng chuyên tạo ứng dụng di động, hiểu rõ quy chuẩn thiết kế iOS và Android, thông báo đẩy, tối ưu cửa hàng ứng dụng, v.v.
Suy ngẫm từ hành vi người dùng
Dữ liệu hành vi người dùng mà Justine đề cập trong bài viết đặc biệt gợi mở. Những "siêu người dùng" chuyển đổi giữa nhiều nền tảng này thực tế đã xác nhận quan điểm của tôi: các nền tảng khác nhau phù hợp với các trường hợp sử dụng khác nhau. Một nhà phát triển có thể dùng Lovable để tạo nguyên mẫu nhanh, dùng Replit để phát triển ứng dụng có logic backend phức tạp, dùng nền tảng khác để xử lý nhu cầu tích hợp cụ thể.
Mô hình sử dụng này khiến tôi nhớ đến chuỗi công cụ của nhà phát triển hiện đại. Không ai mong đợi một công cụ giải quyết mọi vấn đề. Chúng ta dùng Figma để thiết kế, dùng VS Code để viết mã, dùng GitHub để kiểm soát phiên bản, dùng Vercel để triển khai, dùng Stripe để xử lý thanh toán. Mỗi công cụ đều đạt đến đỉnh cao trong lĩnh vực chuyên môn, và sự phối hợp của toàn bộ chuỗi công cụ tạo ra trải nghiệm phát triển mạnh mẽ hơn bất kỳ "công cụ vạn năng" đơn lẻ nào.
Phát triển của các nền tảng tạo ứng dụng AI rất có thể sẽ đi theo con đường tương tự. Người dùng sẽ chọn nền tảng phù hợp nhất với nhu cầu cụ thể, thay vì bị ép dùng một nền tảng làm được mọi thứ nhưng chẳng tinh thông việc gì. Độ tự do lựa chọn này thực tế làm tăng giá trị toàn bộ hệ sinh thái, vì mỗi nền tảng có thể tập trung làm tốt nhất việc mình giỏi nhất.
Một hiện tượng thú vị khác tôi quan sát thấy là người dùng ngày càng kém chịu đựng chi phí chuyển đổi. Trong phát triển phần mềm truyền thống, chi phí học công cụ mới rất cao, nên các nhà phát triển có xu hướng kiên trì dùng công cụ quen thuộc. Nhưng trong thời đại AI, độ dốc học tập của công cụ giảm mạnh. Nếu một nền tảng có thể hoàn thành hầu hết thao tác qua ngôn ngữ tự nhiên, thì rào cản để người dùng thử nền tảng mới rất thấp. Điều này càng khuyến khích chuyên môn hóa, vì người dùng sẵn sàng tìm công cụ tốt nhất cho nhu cầu cụ thể.
Suy nghĩ lại mô hình kinh doanh
Xu hướng chuyên môn hóa này cũng sẽ định hình lại mô hình kinh doanh của các nền tảng tạo ứng dụng AI. Mô hình SaaS truyền thống nhấn mạnh kinh tế quy mô và hiệu ứng mạng, cố gắng thu hút càng nhiều người dùng càng tốt và giữ chân họ. Nhưng trong thế giới chuyên môn hóa, chiều sâu quan trọng hơn chiều rộng.
Một nền tảng chuyên về ứng dụng thương mại điện tử có thể tích hợp sâu với các nền tảng TMĐT như Shopify, WooCommerce, BigCommerce, v.v., cung cấp trải nghiệm tạo ứng dụng TMĐT vượt trội mà các nền tảng khác không thể sánh kịp. Khách hàng của nó có thể ít hơn nền tảng phổ quát, nhưng giá trị mỗi khách hàng cao hơn, gắn bó mạnh hơn. Nền tảng chuyên môn hóa thậm chí có thể phát triển mô hình định giá riêng theo ngành, ví dụ chia sẻ theo doanh số giao dịch, thay vì phí đăng ký đơn giản.
Tương tự, một nền tảng chuyên về công cụ nội bộ doanh nghiệp có thể tích hợp sâu với cơ sở hạ tầng CNTT hiện có của doanh nghiệp, cung cấp chức năng đăng nhập đơn điểm liền mạch, đồng bộ dữ liệu, kiểm toán tuân thủ, v.v. Nền tảng như vậy có thể áp dụng mô hình bán hàng cấp doanh nghiệp, dùng đội ngũ bán hàng trực tiếp phục vụ khách hàng lớn, thay vì phụ thuộc vào đăng ký tự phục vụ.
Tôi cho rằng sự đa dạng hóa mô hình kinh doanh này thực tế sẽ tạo ra môi trường cạnh tranh lành mạnh hơn. Mỗi nền tảng có thể tập trung phục vụ nhóm người dùng cốt lõi, thay vì cố gắng đáp ứng mọi nhu cầu. Điều này làm giảm mức độ cạnh tranh trực tiếp, cho phép mỗi nền tảng có cơ hội xây dựng hào phòng thủ vững chắc trong lĩnh vực chuyên môn của mình.
Xét về đầu tư, điều này cũng có nghĩa các loại nhà đầu tư khác nhau sẽ bị thu hút bởi các nền tảng khác nhau. Các nền tảng tập trung vào ứng dụng cấp tiêu dùng có thể thu hút các nhà đầu tư coi trọng tăng trưởng người dùng và khả năng lan truyền. Các nền tảng tập trung vào ứng dụng cấp doanh nghiệp có thể thu hút các nhà đầu tư coi trọng dòng tiền ổn định và mối quan hệ khách hàng dài hạn. Sự đa dạng này sẽ mang lại thêm nhiều vốn và sự chú ý cho toàn ngành.
Sự khác biệt trong stack công nghệ
Xuống sâu đến cấp độ kỹ thuật, tôi thấy các loại ứng dụng khác nhau đòi hỏi stack công nghệ cơ sở hoàn toàn khác nhau, điều này càng củng cố tính cần thiết của chuyên môn hóa. Một nền tảng chuyên về ứng dụng thời gian thực (ví dụ như ứng dụng chat, công cụ cộng tác) cần tối ưu mạnh về kết nối WebSocket, hàng đợi tin nhắn, đồng bộ trạng thái. Trong khi một nền tảng chuyên về ứng dụng nặng dữ liệu lại cần đầu tư nhiều hơn vào tối ưu truy vấn cơ sở dữ liệu, chiến lược bộ nhớ đệm, trực quan hóa dữ liệu.
Một hiện tượng thú vị tôi quan sát thấy là các nền tảng bắt đầu phân hóa trong việc lựa chọn và tối ưu mô hình AI. Các nền tảng tạo giao diện đẹp có thể sử dụng nhiều hơn các mô hình tạo hình ảnh và dữ liệu huấn luyện liên quan đến thiết kế. Các nền tảng tạo logic backend sẽ dùng nhiều hơn các mô hình tạo mã và dữ liệu huấn luyện liên quan đến kiến trúc phần mềm. Việc tối ưu có định hướng này giúp hiệu năng của mỗi nền tảng trong lĩnh vực chuyên môn tăng đáng kể.
Quan trọng hơn, các loại ứng dụng khác nhau có tiêu chuẩn đánh giá chất lượng tạo hoàn toàn khác nhau. Một ứng dụng cấp tiêu dùng có thể coi trọng vẻ đẹp giao diện và trải nghiệm người dùng mượt mà, chấp nhận cả khi mã không đẹp. Trong khi một ứng dụng cấp doanh nghiệp lại coi trọng khả năng bảo trì, bảo mật và mở rộng của mã, sẵn sàng hy sinh vẻ ngoài giao diện. Sự khác biệt về tiêu chuẩn đánh giá này quyết định các nền tảng khác nhau cần áp dụng các mục tiêu tối ưu và cơ chế kiểm soát chất lượng khác nhau.
Tôi đặc biệt chú ý rằng một số nền tảng bắt đầu khác biệt hóa ở khâu triển khai và vận hành. Các nền tảng chuyên về dự án cá nhân có thể cung cấp triển khai một cú nhấp đơn giản lên dịch vụ lưu trữ tĩnh. Trong khi các nền tảng chuyên về ứng dụng doanh nghiệp lại cần hỗ trợ pipeline triển khai phức tạp, quản lý đa môi trường, giám sát cảnh báo, v.v. Những khác biệt tưởng nhỏ này lại ảnh hưởng quyết định đến trải nghiệm người dùng cuối.
Định hướng phát triển của hệ sinh thái
Xét từ góc nhìn vĩ mô hơn, xu hướng chuyên môn hóa của các nền tảng tạo ứng dụng AI thực tế phản ánh định hướng phát triển của toàn bộ hệ sinh thái phát triển phần mềm. Chúng ta đang chứng kiến một sự chuyển dịch từ "lấy công cụ làm trung tâm" sang "lấy kết quả làm trung tâm". Người dùng không còn quan tâm dùng công cụ gì, mà quan tâm đến kết quả đạt được. Sự chuyển dịch này tạo cơ hội lớn cho các nền tảng chuyên môn hóa.
Tôi dự đoán trong vài năm tới, chúng ta sẽ thấy ngày càng nhiều nền tảng tạo ứng dụng AI theo chiều dọc xuất hiện. Sẽ có nền tảng chuyên phát triển game, hiểu rõ về engine game, hệ thống vật lý, thiết kế màn chơi. Sẽ có nền tảng chuyên ứng dụng giáo dục, tích hợp sẵn hệ thống quản lý học tập, theo dõi tiến độ, lộ trình học cá nhân hóa. Sẽ có nền tảng chuyên ứng dụng y tế, tuân thủ các quy định bảo vệ dữ liệu y tế như HIPAA.
Xu hướng chuyên sâu theo chiều dọc này không chỉ thay đổi hình dáng sản phẩm, mà còn thay đổi nhu cầu nhân lực toàn ngành. Các nền tảng chuyên môn hóa cần nhân tài tổng hợp, vừa hiểu công nghệ AI vừa am hiểu ngành cụ thể. Một nền tảng tạo ứng dụng tài chính cần người hiểu sâu về tuân thủ tài chính, quản lý rủi ro, hệ thống giao dịch. Sự thay đổi nhu cầu nhân lực này sẽ càng củng cố lợi thế cạnh tranh của các nền tảng chuyên môn hóa.
Tôi cũng quan sát thấy, các nền tảng chuyên môn hóa bắt đầu xu hướng hợp tác thay vì cạnh tranh. Một nền tảng chuyên tạo frontend có thể hợp tác với nền tảng chuyên tạo backend, cùng cung cấp giải pháp end-to-end cho người dùng. Mô hình hợp tác này tạo ra một hệ sinh thái cởi mở và hợp tác hơn, mỗi nền tảng có thể tập trung vào lợi thế cốt lõi của mình.
Xét về dài hạn, tôi tin xu hướng chuyên môn hóa này sẽ thúc đẩy toàn bộ lĩnh vực phát triển ứng dụng AI tiến đến mức trưởng thành cao hơn. Khi mỗi phân khúc đều có nền tảng chuyên sâu, trình độ chung của toàn ngành sẽ được nâng cao, người dùng cũng có trải nghiệm tốt hơn. Đây là tình thế cùng thắng: các nền tảng xây dựng hào phòng thủ sâu trong lĩnh vực chuyên môn, người dùng nhận được giải pháp định hướng mạnh mẽ hơn, toàn bộ hệ sinh thái cũng trở nên phong phú và đa dạng hơn.
Dự đoán và suy nghĩ của tôi
Dựa trên các quan sát và phân tích trên, tôi có một vài dự đoán về tương lai thị trường nền tảng tạo ứng dụng AI. Tôi cho rằng trong ba đến năm năm tới, chúng ta sẽ thấy thị trường phân hóa rõ ràng thành vài hạng mục chính: nền tảng nguyên mẫu nhanh dành cho người tiêu dùng, nền tảng ứng dụng mẫu dành cho doanh nghiệp nhỏ, nền tảng công cụ nội bộ tùy chỉnh dành cho doanh nghiệp lớn, và các nền tảng chuyên môn hóa theo ngành.
Trong mỗi hạng mục, cuối cùng sẽ có 2-3 doanh nghiệp dẫn đầu, giành lợi thế cạnh tranh thông qua chuyên môn hóa sâu và xây dựng hệ sinh thái. Các nền tảng này sẽ không cố gắng thay thế nhau, mà liên tục đào sâu trong lĩnh vực của mình, cung cấp giá trị chuyên môn mà các nền tảng khác không thể sánh kịp.
Tôi đặc biệt đánh giá cao những nền tảng có thể xây dựng hào phòng thủ sâu trong một ngành dọc cụ thể. Ví dụ, một nền tảng chuyên ứng dụng ngành nhà hàng, nếu tích hợp sâu các nhu cầu đặc thù như hệ thống đặt món, quản lý kho, sắp lịch nhân viên, báo cáo tài chính, sẽ rất khó bị nền tảng phổ quát thay thế. Việc tích lũy kiến thức ngành và tích hợp chuyên sâu này là điều nền tảng phổ quát khó sao chép.
Tôi cũng cho rằng hành vi người dùng sẽ thay đổi căn bản. Khi chi phí chuyển đổi giữa các nền tảng giảm, người dùng sẽ trở nên "lý tính về công cụ" hơn, chọn nền tảng phù hợp nhất với nhu cầu cụ thể, thay vì trung thành với một nền tảng. Sự thay đổi này sẽ thúc đẩy sâu hơn nữa sự chuyên môn hóa của nền tảng, vì chỉ khi xuất sắc nhất trong một lĩnh vực cụ thể, mới có thể chiếm một vị trí trong hộp công cụ của người dùng.
Xét về phát triển công nghệ, tôi dự đoán các nền tảng chuyên môn hóa sẽ có sự phân kỳ lớn hơn trong việc huấn luyện và tối ưu mô hình AI. Các ứng dụng ở lĩnh vực khác nhau có yêu cầu khác nhau về chất lượng tạo của AI, điều này sẽ thúc đẩy các nền tảng phát triển các mô hình AI có định hướng mạnh hơn. Chúng ta có thể thấy các mô hình chuyên tối ưu tạo mã, chuyên tối ưu thiết kế giao diện, chuyên tối ưu logic kinh doanh, v.v.
Cuối cùng, tôi tin xu hướng chuyên môn hóa này sẽ định nghĩa lại tiêu chuẩn "thành công của nền tảng". Trước đây, thành công thường đồng nghĩa với số lượng người dùng nhiều nhất, phạm vi bao phủ rộng nhất. Nhưng trong thế giới chuyên môn hóa, thành công có thể đồng nghĩa với ảnh hưởng sâu nhất trong một lĩnh vực cụ thể, giá trị khách hàng cao nhất, năng lực chuyên môn mạnh nhất. Sự thay đổi tiêu chuẩn thành công này sẽ tạo ra nhiều cơ hội kinh doanh đa dạng hơn, và khiến toàn ngành trở nên khỏe mạnh và bền vững hơn.
Tóm lại, xu hướng chuyên môn hóa của các nền tảng tạo ứng dụng AI không chỉ là hệ quả tất yếu của phát triển công nghệ, mà còn là dấu hiệu của sự trưởng thành của thị trường. Khi nhu cầu người dùng trở nên đa dạng và chuyên biệt hơn, hạn chế của các giải pháp phổ quát sẽ bộc lộ. Và những nền tảng có thể thấu hiểu sâu sắc nhu cầu nhóm người dùng cụ thể, cung cấp giải pháp định hướng, sẽ chiếm ưu thế trong cuộc cạnh tranh tương lai. Thị trường đủ lớn để nuôi sống nhiều doanh nghiệp chuyên môn hóa thành công, chìa khóa là tìm đúng vị trí, làm sâu và làm kỹ.
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
