a16z phân tích mới nhất: Thương mại điện tử truyền thống đã chết? Các nền tảng gốc AI đang định nghĩa lại việc "mua sắm"
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
a16z phân tích mới nhất: Thương mại điện tử truyền thống đã chết? Các nền tảng gốc AI đang định nghĩa lại việc "mua sắm"
Mô hình mua sắm truyền thống tìm kiếm - so sánh - mua đang được thay thế bằng trải nghiệm mua sắm thông minh do AI agent điều khiển.
Chuyên sâu báo cáo Web3
Bạn đã bao giờ tự hỏi tại sao Google có thể trở thành một gã khổng lồ trị giá 2 nghìn tỷ USD trong khi Wikipedia lại là một tổ chức phi lợi nhuận? Câu trả lời rất đơn giản: ma lực của tìm kiếm thương mại. Khi bạn tìm kiếm "cesium có bao nhiêu proton", Google chẳng kiếm được đồng nào. Nhưng khi bạn tìm kiếm "cây vợt tennis tốt nhất", nó bắt đầu in tiền. Sự bất đối xứng này định nghĩa bản chất toàn bộ nền kinh tế tìm kiếm. Bây giờ, cùng với sự trỗi dậy của AI, cán cân này đang bị phá vỡ hoàn toàn.
Gần đây tôi đọc được một phân tích sâu sắc từ các đối tác của a16z là Justine Moore và Alex Rampell, những hiểu biết của họ về cách AI định hình lại lĩnh vực thương mại điện tử khiến tôi vô cùng ấn tượng. Họ không chỉ phân tích mối đe dọa tiềm tàng đối với Google, quan trọng hơn, họ phác họa một bức tranh hoàn toàn mới về thương mại điện tử trong thời đại AI. Trong bức tranh này, mô hình mua sắm truyền thống tìm kiếm–so sánh–mua đang được thay thế bằng trải nghiệm mua sắm thông minh do các agent AI điều khiển. Tôi đã dành nhiều thời gian suy ngẫm về quan điểm của họ và kết hợp với quan sát của bản thân về ngành này, muốn chia sẻ một số suy nghĩ sâu sắc hơn.
Thực trạng thực sự của Google: Không phải lượng tìm kiếm, mà là di chuyển giá trị
Justine đưa ra một quan điểm khiến tôi ấn tượng mạnh trong bài viết: ngay cả khi Google mất tới 95% lượng tìm kiếm, doanh thu vẫn có thể tăng trưởng miễn là giữ được những truy vấn mang giá trị thương mại. Quan điểm này nghe có vẻ phản trực giác, nhưng thực tế tiết lộ bí mật cốt lõi của nền kinh tế tìm kiếm. Sau khi suy nghĩ kỹ lưỡng, tôi nhận thấy ẩn sâu bên trong là một vấn đề sâu xa hơn: AI đang thay đổi vị trí tạo ra giá trị.
Theo mô hình truyền thống, Google đóng vai trò trung gian thông tin. Người dùng có ý định mua hàng, Google cung cấp kết quả tìm kiếm và quảng cáo, doanh nghiệp nhận được lưu lượng truy cập, Google thu phí quảng cáo. Đây là một cuộc chơi ba bên tương đối đơn giản. Nhưng sự xuất hiện của agent AI đã phá vỡ sự cân bằng này. Khi ChatGPT hoặc Perplexity có thể trực tiếp trả lời câu hỏi “cây vợt tennis tốt nhất là gì” và đưa ra đề xuất cụ thể, người dùng còn cần gì phải nhấp vào liên kết quảng cáo của Google nữa?
Quan trọng hơn, AI không chỉ đang trả lời câu hỏi, mà còn đang định nghĩa lại chính khái niệm “tìm kiếm”. Hành vi tìm kiếm trước đây của chúng ta là: đặt câu hỏi → nhận danh sách liên kết → nhấp để xem → so sánh thông tin → ra quyết định. Trong khi quy trình của agent AI là: mô tả nhu cầu → nhận đề xuất → mua trực tiếp. Các bước so sánh và nghiên cứu ở giữa bị rút ngắn đáng kể hoặc thậm chí biến mất. Điều này có nghĩa là công cụ tìm kiếm truyền thống không chỉ mất lượng truy vấn, mà còn mất vị trí then chốt trong chuỗi ra quyết định.
Từ lời khai của Eddy Cue, Phó Chủ tịch Cấp cao của Apple, trong phiên tòa chống độc quyền DOJ hồi tháng 5 năm 2025 đã hé lộ manh mối. Ông cho biết lượng tìm kiếm trên Safari lần đầu tiên giảm trong hơn hai mươi năm, thông tin này khiến cổ phiếu Alphabet giảm gần 8% trong một ngày, xóa sổ hơn 1500 tỷ USD vốn hóa thị trường. Mặc dù báo cáo tài chính Q2 của Google cho thấy doanh thu tìm kiếm vẫn tăng, điều này cho thấy hiện tại chủ yếu mất những truy vấn có giá trị thấp, nhưng xu hướng này là rõ ràng.
Tôi cho rằng Google đang đối mặt không phải chỉ là mối đe dọa cạnh tranh đơn giản, mà là một thách thức cấu trúc về mô hình kinh doanh. Khi AI có thể hoàn tất toàn bộ quá trình từ nhận diện ý định đến ra quyết định mua, mô hình truyền thống “lưu lượng → quảng cáo → chuyển đổi” sẽ trở nên kém hiệu quả hoặc thậm chí lỗi thời. Điều Google cần không phải là thuật toán tìm kiếm tốt hơn, mà là một mô hình kinh doanh hoàn toàn mới để thích nghi với hành vi tiêu dùng do AI thúc đẩy.
Chuyển đổi AI trong năm loại hành vi mua sắm: Từ bốc đồng đến suy tính kỹ lưỡng
Trong bài viết, Justine chia hành vi mua sắm thành năm hạng mục, từ mua sắm bốc đồng đến những quyết định lớn trong đời, mỗi loại đều sẽ thay đổi ở mức độ khác nhau trong thời đại AI. Tôi cho rằng khung phân loại này rất chính xác, nhưng tôi muốn phân tích sâu hơn về cơ chế tâm lý đằng sau từng loại hành vi mua sắm, cũng như cách AI định hình lại các cơ chế này.
Mua sắm bốc đồng (Impulse buy) dường như là lĩnh vực ít chịu ảnh hưởng nhất từ AI, vì bốc đồng nghĩa là không có quá trình nghiên cứu lý tính. Tuy nhiên, tôi cho rằng đánh giá này có thể quá hời hợt. Sức mạnh thực sự của AI nằm ở khả năng dự đoán và dẫn dắt hành vi bốc đồng. Hãy tưởng tượng, khi bạn thấy một chiếc áo thun hài hước trên TikTok, AI đã phân tích lịch sử duyệt web, hồ sơ mua hàng, hoạt động mạng xã hội, thậm chí cả trạng thái cảm xúc của bạn, rồi gửi sản phẩm phù hợp nhất với nhu cầu tâm lý hiện tại của bạn vào đúng thời điểm chính xác. Đây không đơn thuần là đề xuất theo thuật toán, mà là sự thấu hiểu và thao túng sâu sắc tâm lý bốc đồng của con người. Tôi cho rằng kiểu dẫn dắt bốc đồng cá nhân hóa này có thể khiến việc mua sắm bốc đồng diễn ra thường xuyên và chính xác hơn.
Việc chuyển đổi sang AI trong mua sắm thiết yếu thường ngày (Routine essentials) là dễ hiểu và dễ thực hiện nhất. Nhưng tôi nhận thấy một hiện tượng thú vị: khi AI bắt đầu thay mặt chúng ta ra quyết định mua sắm hàng ngày, thói quen tiêu dùng của chúng ta có thể thay đổi một cách tinh vi. Ví dụ, AI có thể điều chỉnh thời điểm và số lượng mua hàng của bạn dựa trên biến động giá, tình trạng tồn kho, thậm chí là dự báo thời tiết. Một agent AI thông minh có thể phát hiện một thương hiệu đang giảm giá vào tuần trước khi nước giặt của bạn sắp hết, rồi mua trước và gợi ý bạn thử. Loại hành vi “khai thác thông minh” này có thể giúp người tiêu dùng vô thức đạt được tỷ lệ hiệu quả chi phí tốt hơn, đồng thời buộc các thương hiệu phải suy nghĩ lại chiến lược định giá và khuyến mãi của họ.
Mua sắm theo phong cách sống (Lifestyle purchases) là lĩnh vực tôi cho rằng AI sẽ tạo ra ảnh hưởng lớn nhất. Đặc điểm của loại mua sắm này là: có ngưỡng giá nhất định, liên quan đến gu cá nhân, cần một mức độ nghiên cứu nhất định. Justine nhắc đến sản phẩm như Plush, nhưng tôi cho rằng đây mới chỉ là phần nổi của tảng băng. Cuộc cách mạng thực sự sẽ đến từ việc AI học sâu về phong cách và sở thích cá nhân. Hãy tưởng tượng một trợ lý AI không chỉ biết bạn từng mua gì, mà còn hiểu vóc dáng, tông da, lối sống, tầng lớp xã hội, thậm chí là hoài bão (aspiration) của bạn. Nó có thể đề xuất không chỉ một sản phẩm riêng lẻ, mà là cả bộ phối đồ, thậm chí là lộ trình nâng cấp phong cách sống. Mức độ cá nhân hóa này là điều các sàn thương mại điện tử truyền thống không thể đạt tới.
Việc chuyển đổi sang AI trong mua sắm chức năng (Functional purchases) là phức tạp và thách thức nhất. Loại mua sắm này thường liên quan đến khoản chi lớn và sử dụng lâu dài, người tiêu dùng cần không chỉ đề xuất sản phẩm mà còn tư vấn chuyên gia. Tôi cho rằng ở đây sẽ xuất hiện một loại ứng dụng AI mới: cố vấn AI. Những AI này không chỉ có kiến thức sản phẩm phong phú, mà còn có thể thực hiện các cuộc đối thoại sâu sắc giống như chuyên gia bán hàng con người. Chúng có thể hỏi nhu cầu cụ thể, bối cảnh sử dụng, giới hạn ngân sách, thậm chí kế hoạch tương lai của bạn, rồi đưa ra đề xuất cực kỳ cá nhân hóa. Quan trọng hơn, các cố vấn AI này đa thương hiệu, không thiên vị sản phẩm nào do hoa hồng hay tồn kho.
Mua sắm lớn trong đời (Life purchases) có lẽ là lĩnh vực chịu ảnh hưởng nhỏ nhất nhưng quan trọng nhất từ AI. Những quyết định như mua nhà, kết hôn, giáo dục quá lớn và cá nhân, khó có thể hoàn toàn giao phó cho AI. Nhưng AI có thể đóng vai trò quan trọng trong thu thập thông tin, so sánh lựa chọn, đánh giá rủi ro. Tôi hình dung ra một huấn luyện viên AI không nhằm thay bạn ra quyết định, mà giúp bạn ra quyết định tốt hơn. Nó có thể tổng hợp khối lượng thông tin khổng lồ, nhận diện các bẫy tiềm tàng, mô phỏng hậu quả dài hạn của các lựa chọn khác nhau, thậm chí hỗ trợ bạn đàm phán hợp đồng. Tôi cho rằng giá trị của huấn luyện viên AI này nằm ở tính trung lập và toàn diện, không giống cố vấn con người có thể có xung đột lợi ích.
Hào phòng thủ của Amazon và Shopify: Lợi thế kép từ dữ liệu và hạ tầng
Justine chỉ ra trong phân tích rằng Amazon và Shopify có khả năng phòng thủ mạnh hơn Google, tôi hoàn toàn đồng ý với quan điểm này, nhưng tôi muốn phân tích sâu hơn về nguồn gốc và tính bền vững của lợi thế này. Lợi thế của Amazon không chỉ nằm ở việc kiểm soát toàn bộ chuỗi từ tìm kiếm đến vận chuyển, quan trọng hơn là nó nắm giữ behavioral data (dữ liệu hành vi) có giá trị nhất.
Amazon biết bạn mua gì, khi nào mua, nhận hàng nhanh thế nào, có trả lại hay không, có mua lại hay không, v.v. Giá trị của dữ liệu này vượt xa lịch sử tìm kiếm, vì chúng phản ánh trực tiếp hành vi mua hàng thật và mức độ hài lòng. Khi một agent AI cần ra quyết định mua hàng cho người dùng, những dữ liệu này chính là nguyên liệu huấn luyện quý giá nhất. Google tuy biết bạn tìm kiếm gì, nhưng không biết cuối cùng bạn đã mua gì, càng không biết bạn có hài lòng với kết quả mua hàng hay không. Khoảng cách dữ liệu này trong thời đại AI sẽ càng được khuếch đại.
Quan trọng hơn, chương trình trung thành Prime của Amazon tạo ra một hiện tượng kinh tế độc đáo: sunk cost bias (thiên kiến chi phí chìm). Khi bạn đã trả tiền trở thành thành viên Prime, bạn có xu hướng mua nhiều hàng hơn trên Amazon để “gỡ lại vốn”. Cơ chế tâm lý này trong thời đại AI có thể trở nên mạnh mẽ hơn. Agent AI khi tìm kiếm lựa chọn mua tốt nhất cho bạn, có thể một cách tự nhiên thiên về Amazon, vì nó biết bạn là thành viên Prime, được hưởng giao hàng miễn phí và các ưu đãi khác.
Lý luận phòng thủ của Shopify hoàn toàn khác biệt, nhưng cũng mạnh mẽ không kém. Nó không xây dựng hào phòng thủ bằng cách kiểm soát người tiêu dùng, mà bằng cách trao quyền cho các doanh nghiệp để tạo ra hiệu ứng mạng lưới. Khi ngày càng nhiều thương hiệu D2C (Direct-to-Consumer – trực tiếp tới người tiêu dùng) chọn Shopify, nền tảng này trở nên ngày càng không thể thay thế. Trong thời đại AI, lợi thế phân tán này có thể càng rõ rệt. Agent AI có thể cần đồng thời lấy thông tin và hoàn tất giao dịch từ hàng trăm website thương hiệu khác nhau, và nếu các website này đều chạy trên Shopify, sẽ hình thành một hệ sinh thái API chuẩn hóa.
Tôi cho rằng Shopify còn một lợi thế bị đánh giá thấp: nó gần nhất với câu chuyện thương hiệu. Trong thời đại AI, sự khác biệt về chức năng sản phẩm có thể bị AI nhận diện và so sánh nhanh chóng, nhưng kết nối cảm xúc thương hiệu vẫn cần con người cảm nhận. Các thương hiệu trên Shopify thường có câu chuyện và văn hóa riêng biệt, những giá trị mềm này rất khó định lượng hoàn toàn bằng AI, nhưng lại là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến quyết định tiêu dùng.
Bốn thách thức hạ tầng trong thương mại hóa AI
Justine đề cập trong phần cuối bài viết bốn điều kiện cơ bản cần thiết để AI phát huy tối đa tiềm năng trong lĩnh vực thương mại, tôi cho rằng mỗi điều đều đáng được thảo luận sâu, vì chúng không chỉ là thách thức kỹ thuật, mà còn là cơ hội đổi mới mô hình kinh doanh.
Đầu tiên là vấn đề dữ liệu tốt hơn. Hệ thống đánh giá sản phẩm hiện tại thực sự có vấn đề nghiêm trọng: đánh giá ảo, phân cực, thiếu thông tin bối cảnh. Nhưng tôi cho rằng gốc rễ vấn đề nằm ở sự lệch lạc cơ chế khuyến khích. Người tiêu dùng viết đánh giá thường vì cực kỳ hài lòng hoặc cực kỳ không hài lòng, trạng thái trung gian hiếm khi được ghi lại. Hơn nữa, hệ thống đánh giá hiện tại không thể nắm bắt bối cảnh sử dụng sản phẩm, kỳ vọng của người dùng, và sự thay đổi theo chiều kích thời gian.
Tôi hình dung hệ thống dữ liệu lý tưởng như sau: agent AI không chỉ thu thập đánh giá chủ quan của người dùng, mà còn giám sát tình trạng sử dụng thực tế qua thiết bị IoT. Ví dụ, một đồng hồ thông minh không chỉ xét người dùng có cho五星 hay không, mà còn xem tần suất và thời gian đeo thực tế. Đánh giá một máy pha cà phê không chỉ dựa vào phản hồi văn bản, mà còn xem tần suất sử dụng thực tế, tình trạng vệ sinh bảo dưỡng, v.v. Chỉ khi kết hợp dữ liệu sử dụng khách quan với phản hồi chủ quan mới tạo nên hệ thống đánh giá sản phẩm thực sự có giá trị.
Thách thức API thống nhất mang tính chính trị nhiều hơn kỹ thuật. Mỗi sàn thương mại điện tử đều có cấu trúc API, định dạng dữ liệu, cơ chế xác thực riêng, những khác biệt này phần lớn là cố ý, nhằm tạo hiệu ứng khóa nền tảng. Nhưng trong thời đại agent AI, sự phân mảnh này có thể trở thành nút thắt cổ chai hiệu quả của toàn ngành. Tôi dự đoán sẽ xuất hiện các dịch vụ tổng hợp API chuyên biệt, tương tự hệ thống phân phối toàn cầu trong ngành du lịch. Những dịch vụ này sẽ chuẩn hóa giao diện các nền tảng khác nhau, giúp agent AI so sánh và mua hàng liền mạch xuyên nền tảng.
Danh tính và trí nhớ là thách thức phức tạp nhất, vì nó liên quan đến sự cân bằng giữa quyền riêng tư, độ chính xác và khả năng thích nghi. Tôi cho rằng trợ lý mua sắm AI trong tương lai cần xây dựng một mô hình sở thích nhiều tầng. Mô hình này không chỉ ghi lại lịch sử mua hàng, mà còn hiểu giá trị, giai đoạn cuộc sống, giới hạn tài chính... của bạn. Ví dụ, nó cần biết bạn ưu tiên sự tiện lợi trong bữa trưa ngày làm việc, nhưng chú trọng chất lượng và hình thức trình bày hơn trong bữa tiệc cuối tuần. Loại đề xuất nhận biết bối cảnh này đòi hỏi AI phải có khả năng hiểu xã hội gần giống con người.
Thu thập nhúng (embedded capture) có thể là lĩnh vực tiềm năng sáng tạo nhất. Việc thu thập dữ liệu truyền thống đều thụ động và chậm trễ: mua xong mới đánh giá, dùng xong mới phản hồi. Nhưng agent AI có thể học sở thích theo thời gian thực. Ví dụ, khi bạn duyệt một sản phẩm và dừng lâu ở đặc tính nào đó, AI có thể suy luận bạn quan tâm đặc tính đó. Khi bạn bỏ qua nhanh các tùy chọn màu sắc nhất định, AI có thể học được sở thích màu sắc của bạn. Phân tích các tương tác vi mô này giúp AI hiểu sâu sắc hơn về sở thích của bạn.
Sắp xếp lại các sàn thương mại điện tử: Ai sẽ chiến thắng?
Sau khi suy ngẫm phân tích của Justine, tôi có một số nhận định riêng về cục diện tương lai của ngành thương mại điện tử. Tôi cho rằng AI sẽ gây ra một lần xáo trộn nền tảng mới, nhưng logic chiến thắng sẽ khác trước.
Cạnh tranh trong thời đại thương mại điện tử truyền thống chủ yếu xoay quanh ba chiều: độ phong phú lựa chọn, sự thuận tiện và giá cả. Amazon giành chiến thắng về lựa chọn nhờ triết lý “Tất cả cửa hàng”, đồng thời xây dựng lợi thế về sự thuận tiện thông qua Prime. Nhưng trong thời đại AI, tầm quan trọng của những lợi thế này sẽ thay đổi.
Khi agent AI có thể tự động so sánh giá toàn mạng và thay mặt mua hàng, lợi thế giá của một nền tảng riêng lẻ sẽ bị pha loãng. Khi AI có thể xử lý thông minh theo lô và thực hiện xuyên nền tảng, định nghĩa về sự thuận tiện cũng thay đổi. Lợi thế cạnh tranh thực sự sẽ chuyển sang chất lượng dữ liệu, năng lực AI và tích hợp hệ sinh thái.
Tôi dự đoán sẽ xuất hiện vài loại người chơi nền tảng mới: nền tảng thương mại điện tử nguyên sinh AI, agent AI theo ngành dọc và nhà cung cấp hạ tầng thương mại. Nền tảng nguyên sinh AI sẽ được thiết kế từ đầu, lấy nhu cầu của agent AI làm trung tâm, cung cấp dữ liệu sản phẩm có cấu trúc, API chuẩn hóa và trải nghiệm người dùng thân thiện với AI. Agent AI theo ngành dọc sẽ tập trung vào một hạng mục cụ thể, ví dụ như thời trang AI, sản phẩm kỹ thuật số AI hay cải tạo nhà AI, xây dựng lợi thế cạnh tranh qua chuyên môn sâu. Nhà cung cấp hạ tầng thương mại sẽ cung cấp các dịch vụ kỹ thuật nền tảng, giúp các sàn thương mại điện tử truyền thống hóa thân thành AI.
Tôi cũng cho rằng sẽ xuất hiện một mô hình kinh doanh mới: đăng ký agent AI. Người tiêu dùng có thể không còn trực tiếp mua sắm trên các sàn khác nhau, mà đăng ký một hoặc nhiều agent mua sắm AI, để những agent này thay mặt ra mọi quyết định mua hàng. Những agent này sẽ thu phí đăng ký thay vì hoa hồng, từ đó tránh xung đột lợi ích, thực sự đứng về phía người tiêu dùng. Mô hình này có thể định nghĩa lại cách phân bổ chuỗi giá trị trong thương mại điện tử.
Tái cấu trúc tiếp thị thương hiệu bằng AI: Từ tiếp thị đại chúng đến đối thoại cá nhân
Sự thay đổi của AI đối với thương mại không chỉ giới hạn ở hành vi mua sắm, mà còn định hình lại tận gốc logic tiếp thị thương hiệu. Trong thời đại agent AI, hiệu quả của tiếp thị đại chúng truyền thống sẽ giảm mạnh, vì người tiêu dùng không còn chủ động tìm kiếm và so sánh sản phẩm, mà phụ thuộc vào đề xuất của agent AI.
Điều này có nghĩa là các thương hiệu cần học cách nói chuyện với AI, chứ không phải với con người. Agent AI khi đánh giá sản phẩm sẽ lý tính và dựa trên dữ liệu hơn, chúng sẽ không bị ảnh hưởng bởi bao bì đẹp hay quảng cáo cảm xúc, mà sẽ tập trung vào các chỉ số hiệu suất khách quan, hiệu quả chi phí và điểm hài lòng người dùng.
Nhưng điều này không có nghĩa là câu chuyện thương hiệu trở nên không quan trọng. Ngược lại, tôi cho rằng tường thuật thương hiệu chân thực sẽ trở nên quan trọng hơn, vì agent AI sẽ phân tích sâu tính nhất quán và độ tin cậy của thương hiệu. Một thương hiệu nếu truyền tải thông tin mâu thuẫn nhau trên các nền tảng, tại các thời điểm khác nhau, AI dễ dàng nhận diện và hạ thấp trọng số đề xuất.
Tôi dự đoán sẽ xuất hiện một vai trò tiếp thị mới: chuyên viên quan hệ AI. Công việc của họ là đảm bảo thông tin sản phẩm, chiến lược giá, quản lý tồn kho... của thương hiệu đều có thể được AI hiểu và đánh giá đúng. Họ cần tối ưu dữ liệu sản phẩm, quản lý tích hợp API, theo dõi mẫu đề xuất của AI, v.v.
Một thay đổi quan trọng khác là sự cực đoan hóa cá nhân hóa. Khi agent AI hiểu sâu từng người tiêu dùng, các thương hiệu có thể cung cấp sản phẩm tùy chỉnh cho mỗi người. Đây không chỉ là đề xuất cá nhân hóa, mà là sản phẩm cá nhân hóa thực sự. Hãy tưởng tượng, khi agent AI của bạn nói với một thương hiệu may mặc về số đo chính xác, sở thích màu sắc, yêu cầu chất liệu và phạm vi ngân sách của bạn, thương hiệu đó có thể may cho bạn một món đồ độc nhất. Loại sản xuất tùy chỉnh quy mô lớn này trong thời đại AI trở nên khả thi về mặt kinh tế.
Mười năm tới: Chúng ta đang chứng kiến điều gì?
Sau khi suy ngẫm kỹ phân tích của Justine và quan sát của bản thân, tôi cảm thấy chúng ta đang chứng kiến không chỉ là sự thay đổi của ngành thương mại điện tử, mà là một sự chuyển dịch hành vi kinh tế sâu sắc hơn.
Kinh tế học truyền thống giả định người tiêu dùng là những người hành động lý tính, chủ động thu thập thông tin, so sánh lựa chọn, ra quyết định tối ưu. Nhưng trên thực tế, ai cũng biết quyết định của con người đầy thiên kiến, cảm xúc và giới hạn nhận thức. Sự xuất hiện của agent AI có thể khiến người tiêu dùng trở nên “lý tính” hơn, vì AI có thể xử lý nhiều thông tin hơn, tránh thiên kiến cảm xúc, áp dụng tiêu chí ra quyết định một cách nhất quán.
Sự phổ biến của tiêu dùng lý tính này có thể mang lại ảnh hưởng sâu rộng. Trước hết, hiệu quả thị trường sẽ tăng mạnh, vì người tiêu dùng có thể đánh giá giá trị sản phẩm chính xác hơn. Thứ hai, chất lượng sản phẩm sẽ trở nên quan trọng hơn năng lực tiếp thị, vì agent AI sẽ không bị mê hoặc bởi quảng cáo hoa mỹ. Cuối cùng, độ minh bạch giá cả sẽ tăng, vì AI có thể dễ dàng so sánh giá toàn mạng.
Nhưng tôi cũng lo ngại rằng kiểu tiêu dùng “siêu lý tính” này có thể gây ra một số hậu quả tiêu cực. Niềm vui khám phá khi mua sắm có thể giảm, vì agent AI luôn đề xuất lựa chọn “tối ưu”, chứ không phải lựa chọn gây ngạc nhiên hay thích thú. Mua sắm bốc đồng tuy thiếu lý tính, nhưng cũng là một phần niềm vui trong cuộc sống. Nếu mọi thứ đều bị AI tối ưu, cuộc sống có thể trở nên quá dễ dự đoán.
Xét ở góc độ vĩ mô hơn, tôi cho rằng việc ứng dụng AI trong lĩnh vực thương mại sẽ đẩy nhanh quá trình số hóa kinh tế. Ngày càng nhiều hành vi thương mại sẽ được ghi lại và phân tích dưới dạng số, điều này sẽ cung cấp cơ sở dữ liệu chưa từng có cho hoạch định kinh tế và xây dựng chính sách. Chính phủ có thể dự đoán xu hướng kinh tế, nhận diện thất bại thị trường, thiết kế biện pháp can thiệp chính xác hơn một cách chính xác hơn.
Tôi dự đoán trong vòng mười năm tới, chúng ta sẽ chứng kiến thương mại do AI thúc đẩy phát triển từ ứng dụng thử nghiệm thành thực tiễn chủ lưu. Những người đi đầu sẽ có lợi thế cạnh tranh rõ rệt, nhưng khi công nghệ phổ biến, những lợi thế này sẽ dần bị hàng hóa hóa. Những người chiến thắng thực sự về lâu dài sẽ là những doanh nghiệp có thể định nghĩa lại giá trị khách hàng trong thời đại AI.
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
