Cursor gửi lời cảm ơn đến Anthropic và OpenAI: “Cảm ơn hai bên đã nuôi dưỡng, giờ đây tôi sẽ cạnh tranh giành thị phần!”
Tuyển chọn TechFlowTuyển chọn TechFlow
Cursor gửi lời cảm ơn đến Anthropic và OpenAI: “Cảm ơn hai bên đã nuôi dưỡng, giờ đây tôi sẽ cạnh tranh giành thị phần!”
Đối thủ cạnh tranh được nuôi dưỡng bằng API đang quay lại cắn ngược nền tảng AI.
Chuyên sâu báo cáo Web3Tác giả: Daniel Barabander
Biên dịch: TechFlow
Dẫn nhập từ TechFlow: Ba năm trước, Cursor là một tiện ích mở rộng VS Code chạy hoàn toàn trên API của OpenAI; hôm nay, công ty đã ra mắt mô hình tự phát triển, vượt qua Claude Opus 4.6 trên các tiêu chuẩn trọng yếu với chi phí chỉ bằng một phần mười.
Bài viết này xuất phát từ trường hợp này để hệ thống trả lời câu hỏi chiến lược quan trọng nhất trên Internet: Khi nào nên mở API, và khi nào nên đóng lại? Kết luận mang tính cảnh báo đối với mọi nền tảng đang hoạt động.
Toàn văn như sau:
Viết chung với Elijah Fox (@PossibltyResult).
Đầu tháng Ba, Cursor đã ra mắt Composer 2 — một mô hình lập trình sở hữu riêng, được xây dựng dựa trên nền tảng mô hình mã nguồn mở, vượt qua Claude Opus 4.6 trên các tiêu chuẩn trọng yếu với chi phí chỉ bằng một phần mười. Ba năm trước, Cursor vẫn hoàn toàn phụ thuộc vào API của OpenAI trong một phiên bản phân nhánh của VS Code.
Hành trình chuyển mình của Cursor từ một khách hàng phụ thuộc thành một đối thủ cạnh tranh thực sự là minh họa điển hình cho câu hỏi chiến lược quan trọng nhất trên Internet: Một công ty nên mở khả năng của mình thông qua API vào thời điểm nào, và nên giữ chúng khép kín vào thời điểm nào?
Chúng tôi đã xây dựng một khuôn khổ để trả lời câu hỏi này, phụ thuộc vào hai yếu tố. Thứ nhất: Việc mở API có làm suy yếu hào lũy của bạn hay không? Nếu có: Bạn có thể tìm thấy hào lũy ở nơi khác hay không?
Mỗi khi một công ty mở quyền sở hữu trí tuệ của mình thông qua API, nó đều đối mặt với rủi ro bị xói mòn hào lũy do tập trung nhu cầu. Nói một cách đơn giản: Các đối thủ có thể tận dụng quyền sở hữu trí tuệ đó để dẫn dắt giai đoạn đầu sản phẩm của họ; một khi đã tích lũy đủ nhu cầu, họ có thể cắt đứt API thông qua tích hợp dọc. Netflix đã làm đúng như vậy: Ban đầu cấp phép nội dung phim ảnh, rồi khi đã đạt quy mô người dùng đủ lớn để san sẻ chi phí cố định khổng lồ, họ bắt đầu sản xuất nội dung gốc như loạt phim “House of Cards”.
Nhưng tình huống thực sự nguy hiểm là khi đầu ra của API có thể trực tiếp trở thành đầu vào, tạo hiệu ứng tích lũy để nâng cao chất lượng sản phẩm cạnh tranh. Đây là một đòn đánh kép, bởi đối thủ vừa có thể sử dụng API để dẫn dắt và tập trung nhu cầu, vừa có thể trực tiếp cải thiện quy trình sản xuất nội bộ của chính mình. Điều này đang diễn ra đúng trong lĩnh vực AI. Dù OpenAI và Anthropic đều cấm rõ ràng trong hợp đồng việc sử dụng đầu ra API để huấn luyện các mô hình cạnh tranh, họ vẫn không thể ngăn Cursor và những công ty tương tự khai thác các mô hình tiên tiến nhằm dẫn dắt và thu thập dữ liệu sản phẩm sở hữu riêng thông qua các luồng công việc, từ đó cải thiện dần mô hình của mình theo thời gian.
Đây dường như chính là điều đã xảy ra đằng sau Composer 2. Cursor đã sử dụng các mô hình nền tảng như Claude và GPT để tập trung đủ nhu cầu, đạt doanh thu hàng năm khoảng 2 tỷ USD, rồi tận dụng mô hình nền tảng mã nguồn mở Kimi K2.5 cùng dữ liệu thu thập được từ quá trình tiền huấn luyện và học tăng cường liên tục trên IDE của mình để xây dựng một mô hình lập trình cấp tiên tiến.
Khi tồn tại mối quan hệ động đầu ra/đầu vào như vậy, nhà cung cấp API chỉ có hai lựa chọn: Hoặc đóng API để ngăn chảy máu, hoặc duy trì trạng thái mở và tìm kiếm các tài sản bổ sung giúp phát huy hào lũy hiện có.
Twitter là ví dụ tiêu biểu cho con đường thứ nhất. Ban đầu, Twitter nổi tiếng với API hào phóng và miễn phí — vào thời kỳ đỉnh cao, nhà phát triển có thể lấy miễn phí tới 500.000 bài đăng mỗi tháng. Nhưng Twitter đã đóng hầu hết các giao diện vì API làm rò rỉ hào lũy của họ: đồ thị xã hội sở hữu riêng. Ngày nay, API về cơ bản đã bị đóng: Việc truy cập bị giới hạn nghiêm ngặt về tốc độ, chi phí rất cao ở quy mô có ý nghĩa, và về mặt cấu trúc, việc xây dựng sản phẩm nghiêm túc đòi hỏi phải tích hợp B2B dưới sự kiểm soát chặt chẽ.
Con đường thứ hai là giữ API mở và bổ sung bằng một nguồn quyền lực khác. Không ngành nào hiểu rõ điều này hơn lĩnh vực tiền mã hóa — nơi API bị buộc phải mở, và cách duy nhất để tồn tại là tìm hào lũy ở nơi khác.
Giao thức cho vay Morpho cung cấp một ví dụ tiêu biểu. Giao thức này ra đời từ việc kết nối với API mở của Aave và Compound để xây dựng sản phẩm tối ưu hóa. Sau đó, Morpho sử dụng đầu ra của các giao thức này — thanh khoản tổng hợp của chúng — làm đầu vào để dẫn dắt nền tảng riêng. Như vậy, Cursor và Morpho có cùng con đường khai thác API nhằm xây dựng sản phẩm cạnh tranh.
Tuy nhiên, động lực thực sự thú vị nằm ở hành động tiếp theo của Morpho. Vì bản thân Morpho cũng là một API mở, nên nó cần tìm hào lũy để bù đắp cho việc thiếu chi phí chuyển đổi. Do đó, Morpho quyết định khiến giao thức càng dễ tích hợp (aggregatable) càng tốt, đồng thời xây dựng hào lũy bằng các phương thức khác — chẳng hạn như hiệu ứng Lindy, và hiệu ứng mạng phát sinh từ thanh khoản sâu đa dạng giữa các bên cho vay và đi vay.
Theo khuôn khổ này, ta có thể đưa ra một dự đoán: Về lâu dài, các công ty mô hình nền tảng sẽ ngày càng có xu hướng chọn con đường thứ nhất — dần hạn chế quyền truy cập API vào các mô hình tiên tiến nhất của họ.
Để tin vào con đường thứ hai, bạn phải cho rằng các mô hình như Opus và GPT đã đủ mạnh và đủ đáng tin cậy để duy trì trạng thái mở, cho phép các mô hình cạnh tranh sử dụng đầu ra của chúng làm đầu vào, nhưng bên thứ ba vẫn sẽ không rời đi. Điều này hàm ý rằng các công ty mô hình đặt cược vào các nguồn quyền lực khác: Hiệu ứng Lindy (nếu họ cho rằng người dùng không muốn mất công xây dựng niềm tin mới với mô hình khác), hiệu ứng mạng nhà phát triển (nếu họ cho rằng người dùng sẽ xây dựng hệ sinh thái phụ thuộc chặt chẽ vào tính mở của API), hoặc lợi thế kinh tế nhờ quy mô (nếu họ cho rằng việc tối đa hóa lượt gọi API sẽ giúp họ san sẻ chi phí cố định khi huấn luyện các mô hình tiên tiến).
Nhưng bằng chứng hiện tại lại chỉ về hướng ngược lại. Động lực “mô hình nóng nhất tháng này” vẫn rất mạnh mẽ: Người dùng sẵn sàng chuyển ngay sang mô hình tốt nhất hiện tại — điều này vừa được chứng kiến rõ ràng qua lần tăng đột biến gần đây về lượng sử dụng Claude sau khi Opus 4.5 ra mắt. Ở cấp độ mô hình, hiệu ứng mạng nhà phát triển cũng chưa có dấu hiệu rõ ràng — khả năng tương tác giữa các API đang tăng lên chứ không giảm, và hệ sinh thái công cụ hỗ trợ đang chủ động chống lại hiện tượng khóa (lock-in), cố tình làm cho việc thay đổi nhà cung cấp trở nên dễ dàng hơn. Đồng thời, lợi thế kinh tế nhờ quy mô trong giai đoạn huấn luyện hiện đã không còn đủ mạnh để trở thành hào lũy, vì công nghệ triết ly (distillation) cho phép đối thủ huấn luyện các mô hình có hiệu năng tương đương với chi phí thấp hơn nhiều. Khi không có nguồn quyền lực thay thế nào khác, các công ty AI nền tảng rất có thể sẽ chỉ duy trì mức truy cập hạn chế cho người dùng nghiệp dư, còn trọng tâm sẽ tập trung vào triển khai B2B với kiểm soát và giám sát sử dụng nghiêm ngặt. Và ngày càng nhiều hơn, lựa chọn chiến thắng sẽ là từ chối tham gia cuộc chơi này.
Đây là một kết quả đáng lo ngại, bởi sự bùng nổ hiện nay của các sản phẩm AI dành cho người tiêu dùng chính là được xây dựng trên nền tảng các nhà cung cấp mô hình này. Đồng thời, điều này cũng mở ra cánh cửa cho chiến lược định vị ngược: Nếu các phòng thí nghiệm hàng đầu ngày càng hạn chế truy cập, thì những đối thủ chấp nhận hào lũy yếu hơn nhưng cam kết mạnh mẽ với việc duy trì mở liên tục sẽ có giá trị để chiếm lĩnh thị phần.
Cảm ơn @systematicls (@openforage) và @AlexanderLong (@Pluralis) đã dành thời gian phản biện sâu sắc cho bài viết này.
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
@dbarabander
