BẢN ĐỒ HỆ SINH THÁI AI

Chiến lược cho nhà sáng lập: Xây dựng lợi thế cạnh tranh bền vững trong cơn sốt vàng trí tuệ nhân tạo

Thế giới công nghệ đang quay cuồng trong một cuộc cách mạng mang tên trí tuệ nhân tạo với những thuật ngữ như "Mô hình ngôn ngữ lớn," "AI tạo sinh," và "Agent" xuất hiện ở khắp mọi nơi. Mỗi ngày, chúng ta lại nghe về những mô hình đột phá, những vòng gọi vốn khổng lồ, và những ứng dụng có khả năng thay đổi toàn bộ ngành công nghiệp. Trong bối cảnh đó, các nhà sáng lập, kỹ sư, và nhà đầu tư không chỉ đối mặt với sự sôi động mà còn phải vượt qua sự hỗn loạn để tìm ra hướng đi đúng đắn. Đối với các nhà sáng lập, giữa vô vàn tiếng ồn, việc xác định "tín hiệu" - cơ hội thực sự để xây dựng một doanh nghiệp có giá trị và khả năng phòng thủ - trở nên khó khăn hơn bao giờ hết.

Câu hỏi chiến lược không còn là liệu có nên xây dựng với AI hay không, mà là nên xây dựng ở đâu và như thế nào. Việc chỉ đơn thuần tạo ra một "lớp giao diện mỏng" (thin wrapper) bao quanh API của một mô hình có sẵn (như OpenAI) đã không còn là một chiến lược khả thi. Để xây dựng một doanh nghiệp AI có giá trị và bền vững, bạn cần một bản đồ chiến lược để điều hướng hệ sinh thái phức tạp này. Bài viết này sẽ cung cấp tấm bản đồ đó, bằng cách bóc tách "Ngăn xếp AI" (AI Stack) thành 5 tầng riêng biệt, từ lớp silicon nền tảng cho đến ứng dụng người dùng cuối. Ở mỗi tầng, chúng ta sẽ phân tích sâu sắc bản chất, cơ hội khởi nghiệp, và quan trọng nhất là những "hào sâu kinh tế" (economic moats) bạn có thể xây dựng.

Nguồn: https://www.srajdev.com/p/the-ai-stack

Tầng 1: Hạ tầng (Infrastructure Layer)

Đây là nền móng vật lý của toàn bộ hệ sinh thái AI. Tầng này cung cấp sức mạnh tính toán thô - hàng ngàn, hàng vạn bộ xử lý chuyên dụng hoạt động song song - để huấn luyện những mô hình khổng lồ và thực thi hàng tỷ yêu cầu suy luận mỗi ngày. Nếu không có tầng này, không có AI. Nếu AI là một tòa nhà chọc trời, đây chính là phần móng và kết cấu thép.

Thành phần chính:

• GPUs & AI Accelerators: NVIDIA đang thống trị tuyệt đối với các GPU H100 và nền tảng phần mềm CUDA. Các đối thủ như AMD, Intel, Google (TPU) và các startup chuyên về chip AI đang nỗ lực giành thị phần.
• Compute & Cloud Providers: AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, Oracle Cloud và các nhà cung cấp đám mây lớn khác là những gã khổng lồ cho thuê hạ tầng GPU quy mô lớn. Họ bán khả năng truy cập tức thì vào các siêu máy tính AI mà không đòi hỏi khoản đầu tư hàng tỷ đô la ban đầu.
• Software Libraries: CUDA (cho GPU NVIDIA), ROCm (cho AMD), oneDNN (cho Intel) và các thư viện phần mềm cấp thấp khác đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa hiệu suất của phần cứng.

Cơ hội khởi nghiệp:

• Tạo ra các nền tảng "serverless GPU": Xây dựng các nền tảng "cho thuê" GPU linh hoạt và hiệu quả về chi phí. Các công ty như CoreWeave và Runpod đang thành công bằng cách tập trung hoàn toàn vào việc cung cấp hạ tầng AI, phục vụ cho các startup AI không muốn bị "khóa chân" trong hệ sinh thái của các gã khổng lồ đám mây. Họ cung cấp một giải pháp chuyên biệt, thường rẻ hơn và linh hoạt hơn.
• Phát triển phần cứng chuyên dụng: Thiết kế chip tối ưu cho các tác vụ AI cụ thể (ví dụ: suy luận tại biên - edge inference).

Phân tích:

• Ưu điểm: Giải quyết một vấn đề cực kỳ giá trị và cơ bản. Nếu thành công, bạn sẽ sở hữu một phần của "đường ống" cơ bản nhất, tạo ra doanh thu bền vững và có khả năng phòng thủ cao.
• Nhược điểm: Đây là cuộc chơi của vốn. Nó đòi hỏi vốn đầu tư ban đầu cực lớn (capital-intensive), chu kỳ R&D dài, kiến thức chuyên môn sâu về phần cứng và vận hành trung tâm dữ liệu. Bạn sẽ phải đối đầu trực tiếp với những tập đoàn công nghệ lớn nhất thế giới. Đây là sân chơi dành cho những người xây đập thủy điện, không phải những người đào giếng.

Ví dụ về startup thành công

Runpod, một nền tảng cung cấp GPU "serverless" cho các nhà phát triển AI. Họ đã thu hút được nhiều vòng gọi vốn lớn nhờ cung cấp khả năng truy cập GPU linh hoạt và chi phí hiệu quả hơn so với các nhà cung cấp đám mây lớn.

Runpod cung cấp một nền tảng cho phép các nhà phát triển AI và các công ty thực hiện các tác vụ huấn luyện mô hình AI một cách nhanh chóng và hiệu quả về chi phí. Thay vì phải đầu tư xây dựng cơ sở hạ tầng GPU riêng hoặc sử dụng các dịch vụ đám mây tốn kém, các khách hàng của Runpod có thể truy cập vào các tài nguyên GPU theo yêu cầu, chỉ trả phí cho những gì họ sử dụng.

Điều này đã giúp Runpod thu hút được nhiều nhà phát triển AI và các công ty khởi nghiệp, đặc biệt là những công ty có nhu cầu tài nguyên GPU lớn nhưng không muốn phải đầu tư xây dựng cơ sở hạ tầng riêng. Nhờ vào mô hình kinh doanh linh hoạt và chi phí hiệu quả, Runpod đang nhanh chóng trở thành một trong những nền tảng hàng đầu trong lĩnh vực này.

Tầng 2: Mô hình (Model Layer)

Nếu hạ tầng là phần xác, thì đây là nơi "bộ não" AI được sinh ra. Các mô hình nền tảng như dòng GPT của OpenAI, Gemini của Google, hay Llama của Meta là những mạng nơ-ron khổng lồ, được huấn luyện trước (pre-trained) trên một tập dữ liệu không tưởng - gần như toàn bộ tri thức của nhân loại trên Internet. Chúng sở hữu khả năng ngôn ngữ và tư duy tổng quát đáng kinh ngạc.

Thành phần chính:

• Mô hình nền tảng (Foundation Models): Đây là những mô hình AI quy mô lớn, được huấn luyện trên tập dữ liệu khổng lồ và dùng làm nền tảng để tinh chỉnh và thích ứng cho các ứng dụng cụ thể. Các công ty như OpenAI (GPT-4, DALL·E), Anthropic (Claude), Google (Gemini), Mistral, Meta (Llama) và một số startup khác đang phát triển những mô hình này.
• Mô hình được tinh chỉnh (Post-Trained & Fine-Tuned Models): Đây là những mô hình được điều chỉnh và huấn luyện thêm bằng dữ liệu chuyên ngành hoặc dữ liệu riêng của công ty, nhằm tạo ra các ứng dụng AI chuyên biệt cho các lĩnh vực cụ thể như pháp lý, y tế, khoa học, v.v. Các công ty như Cohere, Hugging Face, Stability AI, Replit (các mô hình code) đang tập trung vào phát triển các mô hình này.

Cơ hội khởi nghiệp:

• Xây dựng mô hình nền tảng mới: Cạnh tranh trực tiếp với OpenAI, Google, Meta trong việc phát triển những mô hình AI tổng quát mới, có khả năng vượt trội. Đây là một nỗ lực mang tầm "Manhattan Project", đòi hỏi hàng trăm triệu USD chi phí tính toán và đội ngũ nghiên cứu AI hàng đầu thế giới. Kết quả là một mô hình tổng quát có khả năng đáng kinh ngạc nhưng chưa phải là chuyên gia trong bất kỳ lĩnh vực cụ thể nào.
• Tinh chỉnh (fine-tuning) mô hình mở: Lấy một mô hình mở như Llama và huấn luyện thêm trên một bộ dữ liệu chuyên ngành độc quyền (ví dụ: dữ liệu y tế, pháp lý, tài chính) để tạo ra một mô hình chuyên gia. Bạn sẽ tạo ra một "nhà hóa học AI" vượt trội hơn hẳn GPT-4 trong việc khám phá thuốc mới. Đây là quá trình "dạy chuyên sâu", biến một "sinh viên biết tuốt" thành một "tiến sĩ chuyên ngành".

Phân tích:

• Ưu điểm: Việc tinh chỉnh mô hình cho phép tạo ra sản phẩm chuyên biệt với hiệu suất vượt trội và sự khác biệt rõ rệt trong một thị trường ngách, tạo ra giá trị độc nhất mà các mô hình tổng quát khó có thể sánh bằng. Chi phí thấp hơn nhiều so với việc xây dựng từ đầu.
• Nhược điểm: Xây dựng mô hình nền tảng từ đầu là cực kỳ tốn kém và đòi hỏi đội ngũ R&D hàng đầu thế giới. Việc tinh chỉnh thì ít tốn kém hơn nhưng lại phụ thuộc vào các mô hình gốc. Bạn đang đứng trên vai người khổng lồ, và người khổng lồ đó có thể di chuyển. Mô hình nền tảng gốc có thể thay đổi chính sách, hoặc phiên bản tiếp theo của nó có thể đủ tốt để làm lu mờ lợi thế của bạn. Hào sâu của bạn nằm ở chất lượng và tính độc quyền của bộ dữ liệu tinh chỉnh.

Ví dụ về startup thành công

BloombergGPT, một mô hình AI được tinh chỉnh dựa trên Llama 3 để đặc biệt giỏi trong các tác vụ liên quan đến tài chính, nhờ việc sử dụng dữ liệu chuyên ngành độc quyền của Bloomberg.

BloombergGPT được xây dựng dựa trên nền tảng Llama 3, một mô hình ngôn ngữ lớn được phát triển bởi Meta. Tuy nhiên, họ đã tinh chỉnh và huấn luyện mô hình này sử dụng dữ liệu tài chính và kinh tế độc quyền của Bloomberg, giúp nó trở nên đặc biệt giỏi trong các tác vụ như phân tích thị trường, dự báo kinh tế và tư vấn đầu tư.

Nhờ vào khả năng phân tích và tư vấn tài chính chuyên sâu, BloombergGPT đã thu hút được nhiều khách hàng là các quỹ đầu tư, ngân hàng và công ty tài chính lớn. Họ đang nhanh chóng trở thành một công cụ không thể thiếu trong quy trình ra quyết định đầu tư và quản lý tài sản của các tổ chức tài chính.

Tầng 3: Dữ liệu (Data Layer)

Nếu mô hình là bộ não, thì dữ liệu chính là "nhiên liệu". Chất lượng của AI phụ thuộc trực tiếp vào chất lượng dữ liệu. Tầng này bao gồm tất cả các công cụ và nền tảng để thu thập, xử lý, lưu trữ và quản lý dữ liệu cho AI. Câu nói "Dữ liệu là dầu mỏ mới" chưa bao giờ đúng hơn. Đây là hệ thống hậu cần và nhà máy lọc dầu cho toàn bộ nền kinh tế AI.

Thành phần chính:

• Dữ liệu cho mô hình nền tảng (Data for Foundation Models): Các công ty như Scale AI, Common Crawl, Karya, Labelbox chuyên về thu thập và gán nhãn dữ liệu với quy mô lớn, phục vụ cho việc huấn luyện các mô hình AI nền tảng.
• Dữ liệu cho tinh chỉnh và suy luận (Data for Post-Training & Inferencing): Các công ty như Snowflake, Databricks (DBRX) và các nhà cung cấp dữ liệu tổng hợp (synthetic data) tập trung vào cung cấp dữ liệu để tinh chỉnh và suy luận thời gian thực.

Cơ hội khởi nghiệp:

• Xây dựng nền tảng dữ liệu tổng hợp (Synthetic Data): Tạo ra dữ liệu nhân tạo chất lượng cao để huấn luyện AI trong các lĩnh vực thiếu dữ liệu thực tế.
• Xây dựng đường ống dữ liệu (Data Pipelines): Tạo ra giải pháp để cung cấp dữ liệu cho mô hình AI trong thời gian thực, đảm bảo rằng dữ liệu luôn sẵn sàng và phù hợp cho các tác vụ AI.
• Tạo ra các bộ dữ liệu độc quyền, chất lượng cao: Thu thập và làm sạch các bộ dữ liệu chuyên ngành để bán hoặc dùng làm lợi thế cạnh tranh.

Phân tích:

• Ưu điểm: Đây là thị trường "cuốc và xẻng" của cơn sốt vàng AI. Thị trường xây dựng dữ liệu cho AI đang rất tiềm năng nhờ nhu cầu lớn và rõ ràng từ các công ty trong lĩnh vực này. Việc phát triển một bộ dữ liệu độc quyền không chỉ tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững mà còn giải quyết được những vấn đề thực tiễn mà nhiều doanh nghiệp AI đang gặp phải. Hơn nữa, nếu xây dựng được công cụ tích hợp sâu vào quy trình dữ liệu của khách hàng, sẽ tạo ra rào cản chuyển đổi cao, góp phần giữ chân khách hàng lâu dài.
• Nhược điểm: Thị trường công cụ hiện rất đông đúc và thay đổi nhanh chóng, khiến các sản phẩm mới dễ bị lỗi thời hoặc trở nên thừa thãi khi các nhà cung cấp mô hình lớn hoặc nền tảng điện toán đám mây tích hợp miễn phí những tính năng tương tự vào dịch vụ của họ.

Ví dụ về startup thành công

Scale AI, cung cấp dịch vụ gán nhãn dữ liệu quy mô lớn cho các công ty AI. Họ đã trở thành một trong những công ty hàng đầu trong lĩnh vực này nhờ vào chất lượng dịch vụ và quy mô hoạt động.

Scale AI cung cấp các dịch vụ gán nhãn dữ liệu cho các ứng dụng AI như nhận dạng hình ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và lái xe tự động. Họ có một mạng lưới các nhà cung cấp dịch vụ gán nhãn trên toàn thế giới, cho phép họ xử lý khối lượng dữ liệu lớn với chất lượng và tốc độ cao. Điều này đã giúp Scale AI trở thành một trong những nhà cung cấp hàng đầu trong lĩnh vực này.

Nhờ vào quy mô hoạt động và chất lượng dịch vụ, Scale AI đã thu hút được nhiều khách hàng lớn trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo, từ các công ty công nghệ hàng đầu đến các startup AI mới nổi. Họ đang nhanh chóng trở thành một nhà cung cấp không thể thiếu trong hệ sinh thái AI.

Tầng 4: Công cụ (Tooling Layer)

Tầng này đóng vai trò kết nối các mô hình, dữ liệu và công cụ khác nhau thông qua các "chất kết dính" để thực hiện các tác vụ phức tạp, đánh dấu sự chuyển mình từ việc trả lời câu hỏi đơn lẻ sang thực hiện chuỗi hành động tự động. Nếu tầng 2 được ví như bộ não, thì tầng 4 chính là hệ thần kinh trung ương, chịu trách nhiệm liên kết mô hình với các "giác quan" (như API và công cụ) và "chân tay" (khả năng thực thi hành động), từ đó giúp AI không chỉ phản hồi mà còn tương tác và hành động một cách hiệu quả.

Khái niệm cốt lõi ở đây là "Agent" - một thực thể AI tự trị. Người dùng không cần phải ra lệnh cho agent từng bước, mà chỉ cần giao cho nó một mục tiêu cụ thể. Ví dụ: "Hãy đặt cho tôi một chuyến bay từ Hà Nội đến Seoul vào tuần tới, hạng phổ thông, ưu tiên hãng bay có đánh giá tốt nhất và giá dưới 10 triệu đồng." Agent sẽ tự mình thực hiện các bước sau:

• Hiểu yêu cầu: Phân tích và nắm bắt thông tin từ yêu cầu của người dùng.
• Lên kế hoạch: Tìm kiếm chuyến bay, so sánh giá cả và kiểm tra đánh giá của các hãng hàng không.
• Thực thi: Truy cập API của các website đặt vé, điền thông tin cần thiết để hoàn tất đặt chỗ.
• Báo cáo kết quả: Cung cấp thông tin chi tiết về chuyến bay đã đặt cho người dùng.

Thành phần chính:

• MLOps & AI Deployment: Các công cụ như PortKey, Weights & Biases và MLflow giúp quản lý quy trình phát triển và triển khai mô hình AI. Chúng cung cấp giải pháp để theo dõi hiệu suất, kiểm soát phiên bản và đảm bảo rằng các mô hình được triển khai một cách hiệu quả trong môi trường sản xuất.
• Vector Databases & Retrieval-Augmented Generation (RAG): Các cơ sở dữ liệu vector như Pinecone, Weaviate và ChromaDB cho phép lưu trữ và truy xuất thông tin một cách nhanh chóng và hiệu quả. Công nghệ Retrieval-Augmented Generation (RAG) cải thiện khả năng của AI trong việc tìm kiếm và sử dụng thông tin từ các nguồn dữ liệu lớn, giúp nâng cao độ chính xác và tính phù hợp của các câu trả lời. Điều này giống như "nhắc bài" cho mô hình AI, cho phép AI làm bài thi mở với tài liệu do chính bạn cung cấp.
• AI API Marketplaces: Các nền tảng như Hugging Face Spaces, Replicate, và AssemblyAI cung cấp một thị trường cho các API AI, giúp doanh nghiệp dễ dàng truy cập và tích hợp các mô hình AI vào ứng dụng của họ. Những API này không chỉ đơn giản hóa quy trình tích hợp mà còn cho phép doanh nghiệp tận dụng sức mạnh của AI mà không cần phát triển từ đầu.
• Agentic & Workflow Tools: Các công cụ như Composio, LangChain, và LlamaIndex cung cấp các khung làm việc để phát triển các agent AI có khả năng tự động hóa quy trình làm việc. Những công cụ này giúp doanh nghiệp xây dựng các luồng công việc thông minh, cho phép AI thực hiện các tác vụ phức tạp và tương tác với người dùng một cách hiệu quả hơn.

Cơ hội khởi nghiệp

• Phát triển công nghệ MLOps: Có nhu cầu ngày càng cao về các công cụ MLOps để quản lý quy trình phát triển và triển khai AI. Các công ty khởi nghiệp có thể phát triển các giải pháp mới để tối ưu hóa quy trình này, giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và chi phí.
• Xây dựng nền tảng RAG: Việc phát triển các công nghệ và dịch vụ liên quan đến Retrieval-Augmented Generation (RAG) sẽ giúp nâng cao khả năng của AI trong việc truy xuất thông tin từ các nguồn dữ liệu lớn. Đây là một lĩnh vực tiềm năng cho các công ty khởi nghiệp.
• Tạo ra thị trường API AI: Các nền tảng cung cấp API AI có thể phát triển mạnh mẽ khi nhu cầu tích hợp AI vào các ứng dụng ngày càng tăng. Các công ty khởi nghiệp có thể xây dựng các giải pháp độc đáo để kết nối và cung cấp các API cho người dùng.
• Phát triển công cụ tự động hóa quy trình làm việc: Các công ty khởi nghiệp có thể tạo ra các công cụ và nền tảng giúp doanh nghiệp tự động hóa quy trình làm việc bằng AI mà không cần viết code. Đây là một nhu cầu lớn trong nhiều ngành công nghiệp.

Phân tích

• Ưu điểm: Tầng công cụ có tiềm năng tạo ra giá trị đột phá bằng cách tự động hóa các công việc tri thức mà trước đây chỉ con người mới có thể thực hiện. Sự phát triển của các công cụ này giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian, giảm thiểu sai sót và nâng cao hiệu quả hoạt động.
• Nhược điểm: Công nghệ vẫn còn rất mới và độ tin cậy là một thách thức lớn. Việc cho phép AI tự do hành động trên các hệ thống quan trọng của doanh nghiệp đi kèm với rủi ro bảo mật và vận hành đáng kể. Do đó, cần có các biện pháp đảm bảo an toàn và bảo mật khi triển khai AI trong môi trường doanh nghiệp.

Ví dụ về startup thành công

Một trong những startup nổi bật trong tầng này là Composio, cung cấp nền tảng xây dựng các "agent" AI có khả năng tự động hóa các quy trình nghiệp vụ phức tạp trong doanh nghiệp. Họ đã thu hút được nhiều khách hàng lớn nhờ khả năng tự động hóa các tác vụ như lập kế hoạch, giao tiếp với khách hàng và quản lý dự án.

Composio cho phép các doanh nghiệp xây dựng các agent AI được huấn luyện để thực hiện các quy trình cụ thể như lên lịch cuộc họp, gửi email theo mẫu, theo dõi tiến độ dự án, và thậm chí tự động phát hiện và giải quyết các vấn đề phát sinh. Các agent này có khả năng tích hợp sâu vào các hệ thống hiện có như Gmail, Salesforce, và Microsoft 365, giúp tăng năng suất và giảm chi phí nhân công đáng kể.

Điều quan trọng là Composio không chỉ cung cấp các agent sẵn có, mà còn mang đến một nền tảng trực quan giúp các doanh nghiệp tự xây dựng và điều chỉnh các agent theo nhu cầu riêng. Điều này tạo ra một "hào sâu" về chi phí chuyển đổi, khiến các khách hàng trở nên phụ thuộc vào nền tảng của Composio.

Nhờ vào khả năng tự động hóa các quy trình phức tạp và tích hợp sâu vào hệ thống của khách hàng, Composio đã thu hút được nhiều khách hàng lớn trong các lĩnh vực như tài chính, bán lẻ và dịch vụ chuyên nghiệp. Họ đang nhanh chóng trở thành một trong những nền tảng AI hàng đầu trong lĩnh vực tự động hóa quy trình doanh nghiệp.

Tầng 5: Ứng dụng (Application Layer)

Đây chính là "mặt tiền" của tòa nhà AI, nơi người dùng cuối trực tiếp tương tác và nhận được giá trị từ các giải pháp AI. Đây là khu vực diễn ra cuộc cạnh tranh khốc liệt nhất, đồng thời cũng là nơi khó khăn nhất để xây dựng lợi thế bền vững nếu không có chiến lược đúng đắn.

Thành phần chính:

• Ứng dụng ngang (Horizontal): Những ứng dụng này giải quyết các nhu cầu chung và rộng khắp, phục vụ cho nhiều đối tượng người dùng khác nhau. Ví dụ điển hình hướng đến người tiêu dùng cá nhân hoặc doanh nghiệp nhỏ là ChatGPT (trợ lý AI giao tiếp tự nhiên, trả lời câu hỏi và cung cấp thông tin thân thiện), Perplexity (công cụ tìm kiếm AI cho phép người dùng truy vấn thông tin một cách tự nhiên, cung cấp câu trả lời chi tiết và dễ hiểu từ nhiều nguồn khác nhau), Jasper & Copy.ai (giúp tạo nội dung tự động, từ bài viết blog đến quảng cáo, sử dụng mô hình AI để phân tích và sản xuất văn bản phù hợp). Ví dụ điển hình hướng đến doanh nghiệp lớn hơn là Haptik (cung cấp giải pháp chatbot cho các doanh nghiệp, giúp tự động hóa dịch vụ khách hàng và cải thiện trải nghiệm người dùng), Glean (nền tảng tìm kiếm AI dành cho doanh nghiệp, giúp nhân viên tìm kiếm thông tin nhanh chóng và hiệu quả từ các nguồn dữ liệu khác nhau trong tổ chức), Decagon (cung cấp các công cụ phân tích dữ liệu và dự đoán cho doanh nghiệp, giúp họ đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu một cách thông minh hơn), Cursor (nền tảng AI hỗ trợ lập trình viên, giúp họ viết mã nhanh hơn và chính xác hơn thông qua các gợi ý thông minh).
• Ứng dụng dọc (Vertical): Tập trung sâu vào một ngành cụ thể. Đây là nơi cơ hội thực sự tỏa sáng. Ví dụ: Qure AI sử dụng AI để phân tích hình ảnh y tế, phát hiện bệnh tật và hỗ trợ bác sĩ trong việc đưa ra chẩn đoán chính xác hơn, có thể giúp giảm thời gian chẩn đoán và nâng cao hiệu quả điều trị.

Cơ hội khởi nghiệp:

• Tập trung vào ứng dụng dọc: Đây là con đường vàng cho các startup. Hãy tìm một ngành có nhiều quy trình phức tạp, dữ liệu đặc thù và chi phí lao động cao. Ví dụ như Harvey.AI - trợ lý pháp lý AI cho luật sư. Họ không cạnh tranh với ChatGPT, họ cạnh tranh với hàng giờ làm việc đắt đỏ của một luật sư tập sự. Bằng cách tích hợp sâu vào quy trình nghiên cứu án lệ và rà soát hợp đồng, họ trở nên không thể thiếu.
• Tích hợp sâu vào quy trình làm việc: Xây dựng ứng dụng AI trở nên không thể thiếu trong quy trình nghiệp vụ của khách hàng, tạo ra "hào sâu" về chi phí chuyển đổi.
• Tận dụng dữ liệu độc quyền: Sử dụng các bộ dữ liệu chuyên ngành độc quyền để xây dựng các mô hình AI vượt trội so với đối thủ.

Phân tích:

• Ưu điểm: Bạn tiếp cận trực tiếp với doanh thu và xây dựng mối quan hệ sâu sắc với khách hàng. Bằng cách tích hợp sâu vào quy trình làm việc và thu thập dữ liệu chuyên ngành, bạn tạo ra một "hào sâu" kép mà các đối thủ đi sau rất khó vượt qua.
• Nhược điểm: Cạnh tranh ở tầng này rất khốc liệt. Để thành công, bạn cần có sự am hiểu sâu sắc về ngành mà bạn phục vụ. Rủi ro lớn nhất là trở thành một "lớp vỏ mỏng" nếu không giải quyết được các vấn đề một cách đủ sâu sắc hoặc không xây dựng được các hào sâu về dữ liệu và quy trình làm việc.

Ví dụ về startup thành công

Một ví dụ điển hình về startup thành công trong tầng ứng dụng là Harvey AI - một trợ lý pháp lý AI được tích hợp sâu vào quy trình làm việc của các công ty luật. Harvey AI đã thu hút được nhiều khách hàng lớn nhờ khả năng tự động hóa các tác vụ như nghiên cứu án lệ và soạn thảo hợp đồng, thay thế hàng giờ làm việc tốn kém của các luật sư.

Harvey AI không chỉ là một công cụ hỗ trợ mà còn là một phần thiết yếu trong quy trình làm việc hàng ngày của các luật sư. Nó có khả năng tự động tìm kiếm và tóm tắt các án lệ liên quan, soạn thảo hợp đồng và văn bản pháp lý, thậm chí dự đoán khả năng thành công của một vụ kiện dựa trên các tiền lệ trước đó.

Điều quan trọng là Harvey AI đã được tích hợp sâu vào các quy trình cốt lõi của các công ty luật, tạo ra một "hào sâu" về chi phí chuyển đổi rất khó vượt qua. Điều này khiến cho khách hàng trở nên phụ thuộc vào nền tảng của Harvey AI, từ đó tạo ra giá trị bền vững cho cả hai bên.

Nhờ vào khả năng tự động hóa các tác vụ pháp lý phức tạp và tích hợp sâu vào quy trình làm việc của khách hàng, Harvey AI đã nhanh chóng trở thành một giải pháp không thể thiếu trong ngành luật, từ các công ty luật quốc tế lớn cho đến các văn phòng luật địa phương.

Tổng kết: Tìm kiếm "hào sâu" bền vững

Hệ sinh thái AI có thể được chia thành 5 tầng chính:

• Infrastructure Layer: Tầng cơ sở hạ tầng bao gồm phần cứng và phần mềm cần thiết để chạy các mô hình AI. Các thành phần chính là GPU, nhà cung cấp điện toán đám mây và thư viện phần mềm. Tầng này là nền tảng cho toàn bộ hệ sinh thái AI.
• Model Layer: Tầng mô hình bao gồm các mô hình nền tảng và các mô hình đã được tinh chỉnh cho các trường hợp sử dụng cụ thể. Đây là nơi diễn ra hầu hết các nghiên cứu AI tiên tiến.
• Data Layer: Tầng dữ liệu bao gồm dữ liệu cho các mô hình nền tảng và dữ liệu cho việc tinh chỉnh và suy diễn. Chất lượng dữ liệu ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất và độ tin cậy của mô hình.
• Tooling Layer: Tầng công cụ bao gồm các công cụ MLOps, cơ sở dữ liệu vector và các công cụ quản lý quy trình làm việc, giúp doanh nghiệp sử dụng AI một cách hiệu quả.
• Application Layer: Tầng ứng dụng là nơi AI được cung cấp đến tay người dùng cuối, tích hợp các mô hình, dữ liệu và hạ tầng để giải quyết các vấn đề thực tế. Việc tích hợp liền mạch với các hệ thống khác là yếu tố then chốt để thành công trong tầng này.

Trong bối cảnh hệ sinh thái AI phát triển nhanh chóng, các công ty không xác định rõ vị trí của mình trong cấu trúc này sẽ có nguy cơ bị các đối thủ chiến lược hơn vượt qua. Dù bạn là nhà sáng lập, nhà đầu tư hay kỹ sư, việc nắm vững các tầng mà bạn hoạt động là điều cần thiết cho sự thành công lâu dài. Tại sao điều này quan trọng?

• Xác định lợi thế độc đáo: Bạn đang cạnh tranh ở một tầng đã bão hòa hay đang tạo ra giá trị độc nhất? Sự khác biệt là yếu tố then chốt để xây dựng một doanh nghiệp bền vững.
• Dự đoán sự biến đổi thị trường: AI không phải là một lĩnh vực tĩnh. Các công nghệ mới, sự phát triển mã nguồn mở và những thay đổi về quy định liên tục định hình lại bối cảnh. Hiểu rõ tầng mà bạn đang hoạt động giúp bạn luôn đi trước.
• Nhận biết đối thủ thực sự: Thách thức lớn nhất của bạn có thể không phải là một startup khác, mà là một công ty lớn, nhà cung cấp mô hình nền tảng hoặc những doanh nghiệp đã có sẵn đang tích hợp AI một cách hiệu quả hơn.
• Xây dựng hào sâu bảo vệ: Những "hào sâu" thực sự trong AI đến từ việc sở hữu-dữ liệu, phân phối hay sự tích hợp sâu trong quy trình làm việc của doanh nghiệp. Dựa quá nhiều vào các tầng khác có thể khiến bạn dễ bị tổn thương. Các yếu tố tạo ra "hào sâu" bao gồm:
  • Dữ liệu độc quyền có thể tự cải thiện (Proprietary, Compounding Data): Sản phẩm của bạn có khả năng trở nên thông minh hơn sau mỗi lần người dùng tương tác không? Dữ liệu bạn thu thập có tạo ra một vòng lặp tích cực, giúp sản phẩm ngày càng tốt hơn và khó bị sao chép hơn không?
  • Tích hợp sâu vào quy trình làm việc (Deep Workflow Integration): Sản phẩm của bạn có ăn sâu vào cách khách hàng làm việc hàng ngày đến mức việc loại bỏ nó sẽ gây ra sự gián đoạn lớn không? Chi phí chuyển đổi chính là người bạn thân thiết nhất của bạn.
  • Hiệu ứng mạng lưới (Network Effects): Sản phẩm của bạn có trở nên giá trị hơn cho tất cả người dùng khi có thêm một người dùng mới không?

Mỗi công ty hoạt động ở những tầng khác nhau của cấu trúc AI. Ví dụ, một công ty ứng dụng AI có thể sử dụng dữ liệu khách hàng độc quyền để tinh chỉnh mô hình nhưng vẫn phụ thuộc vào các mô hình nền tảng từ OpenAI hoặc Anthropic và hạ tầng từ AWS. Việc xác định rõ các tầng mà bạn đang tận dụng so với nơi bạn tạo ra sự khác biệt độc đáo giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định chiến lược về đối tác, đầu tư và tầm nhìn dài hạn.

Cơn sốt vàng AI sẽ không kéo dài mãi mãi. Những công ty tồn tại không phải là những người đào nhanh nhất, mà là những người đã dành thời gian để nghiên cứu bản đồ, chọn đúng mảnh đất, và xây dựng nền móng vững chắc. Họ không chỉ đào vàng; họ xây dựng những thành phố. Câu hỏi cuối cùng dành cho bạn, với tư cách là một nhà sáng lập, không phải là "AI có thể làm gì?", mà là "Với AI, chúng ta có thể xây dựng một hào sâu không thể vượt qua ở đâu?"