[HuskyRead] Ai Sẽ Thống Lĩnh Nền Tảng Trí Tuệ Nhân Tạo Tạo Sinh?

Chúng ta đang bắt đầu chứng kiến những giai đoạn thai nghén của các hạt giống công nghệ trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo tạo sinh (generative AI). Hàng trăm công ty startup đang tràng vào thị trường để xây dựng các mô hình nền tảng, tạo nên các ứng dụng di động AI gốc, và xây dựng hạ tầng liên quan tới lĩnh vực này.

Chúng ta thường thấy các xu hướng công nghệ bị thổi phồng lên và chạy thật xa trước khi nhu cầu thị trường thực sự bắt kịp. Tuy nhiên sự bùng nổ của AI tạo sinh đang đi đôi với những lợi ích thật thu được trên thị trường, với người dùng thật từ các công ty thật. Các mô hình như Stable Diffusion và ChatGPT đang tạo ra các kỷ lục mới về tăng trưởng người dùng, và rất nhiều ứng dụng đã sắp được mốc doanh thu 100 triệu đô la/năm trong khi chưa ra đời được tròn một năm. Các so sánh song song cho thấy nhiều mô hình AI vượt trội con người trong một số công việc với năng suất cao hơn nhiều lần.

Chúng ta có đủ dữ kiện để cho thấy một sự chuyển hóa lớn đang diễn ra trong xã hội. Tuy nhiên thứ chúng ta không biết, và giờ đang trở thành câu hỏi cốt lõi là: Giá trị của thị trường này sẽ được tích lũy ở đâu?

Trong năm qua, chúng tôi đã gặp gỡ nhiều startup cũng như những người quản lý vận hành ở các tập đoàn lớn, những người làm việc trực tiếp với AI tạo sinh. Chúng tôi quan sát thấy rằng những nhà cung cấp cơ sở hạ tầng là nhóm có khả năng cao là thu về lợi nhuận nhiều nhất trên thị trường tính đến giờ, với phần lớn dòng tiền đều chảy vào túi họ thông qua các công ty công nghệ. Các công ty phát triển ứng dụng cũng đang nằm trong nhóm doanh thu cao một cách nhanh chóng nhưng thường gặp phải khó khăn trong việc giữ chân khách hàng, khác biệt hóa sản phẩm cũng như duy trì biên độ lãi ròng. Còn nhóm các công ty cung cấp mô hình, mặc dù có vai trò tối cao trong việc duy trì sự sống còn của thị trường, thì lại chưa đạt được quy mô thương mại đủ lớn.

Nói cách khác, những công ty tạo ra nhiều giá trị nhất - tức tạo ra các mô hình AI tạo sinh và giúp chúng hoạt động trong các ứng dụng - thì lại chưa hưởng lợi từ việc đó. Việc dự đoán xem chuyện gì xảy ra tiếp theo thì khó hơn nhiều. Nhưng chúng tôi nghĩ rằng điều cốt lõi cần hiểu là nhóm nào trong khối công nghệ này sẽ tạo ra được sự khác biệt và bảo vệ được lợi thế đó. Điều này sẽ có tác động lớn đến cấu trúc thị trường (tức sự phát triển chiều ngang hay chiều dọc của một công ty) cũng như các giá trị lâu dài của công ty (ví dụ như biên độ lợi nhuận và tỷ lệ giữ chân khách hàng). Tính đến giờ, chúng tôi vẫn đang gặp nhiều khó khăn trong việc thực sự tìm ra được một cấu trúc vững chắc ở bất kỳ chỗ nào trong khối công nghệ này, ngoài những yếu tố lợi thế thường gặp trong mô hình kinh doanh truyền thống.

Chúng tôi cực kỳ lạc quan về triển vọng của AI tạo sinh và tin rằng chúng sẽ có tác động vô cùng lớn vượt ra cả bên ngoài ngành công nghiệp phần mềm. Mục đích của bài viết này là để đưa ra bức tranh toàn cảnh về các động lực dẫn dắt thị trường cũng như bắt đầu trả lời các câu hỏi tổng quát về mô hình kinh doanh dựa trên AI tạo sinh.

Để hiểu về thị trường AI tạo sinh đang được hình thành thế nào, chúng ta đầu tiên cần phải hiểu được cấu trúc công nghệ trong lĩnh vực này. Đây là mô hình tổng quát chúng tôi vẽ ra:

Khối công nghệ này có 3 lớp:

- Ứng dụng là những thứ tích hợp mô hình AI tạo sinh vào các sản phẩm được người dùng sử dụng. Các mô hình này có thể là của công ty tự phát triển (end-to-end apps) hoặc là dựa trên API của bên thứ ba.

- Mô hình là những thứ giúp sản phẩm AI hoạt động được. Các mô hình này có thể là các API độc quyền (proprietary APIs) hoặc là các cơ chế checkpoint mã nguồn mở (và do đó thì cần dùng đến các giải pháp hosting).

- Cơ sở hạ tầng thì được cung cấp bởi các đối tác (tức những bên cung cấp dịch vụ đám mây và sản xuất phần cứng máy chủ) và chúng có nhiệm vụ chạy các chương trình dạy AI cũng như các thuật toán phục vụ cho các mô hình AI tạo sinh.

Có một điều quan trọng cần lưu ý ở đây rằng mô hình trên không phải là bản đồ giải thích mọi thứ đang diễn ra trên thị trường, mà chỉ là một bộ khung cơ bản để giúp phân tích thị trường. Trong mỗi lớp công nghệ, chúng tôi đều đưa ra ví dụ về một vài công ty có danh tiếng. Chúng tôi cũng chưa làm một danh sách chi tiết về tất cả các ứng dụng AI tạo sinh vô cùng ấn tượng đã được tạo ra. Chúng tôi cũng sẽ không đào sâu vào các công cụ vận hành quy trình máy học (MLops và LLMlops) trong bài viết này, những công cụ này thì chưa có chuẩn hoàn toàn và sẽ được phân tích sâu hơn trong một bài viết khác.

Trong những chu kỳ công nghệ trước kia, để xây dựng được một công ty lớn mạnh, độc lập, lựa chọn phổ biến là bạn phải nắm chắc được đầu ra tức khách hàng của bạn - cho dù đó là khách hàng cá nhân hay là khách hàng doanh nghiệp. Rõ ràng chúng ta sẽ vội nhận định rằng các công ty lớn nhất trong lĩnh vực AI tạo sinh cũng sẽ là các công ty làm ứng dụng đầu cuối. Tuy nhiên đến giờ thì điều đó không đúng.

Hiển nhiên là tốc độ tăng trưởng của các ứng dụng AI tạo sinh trong thời gian qua là rất lớn nhờ vào tính độc đáo của chúng cũng như vô vàng lợi ích thực tế chúng mang lại. Thực sự chúng tôi tìm hiểu và biết rằng có ít nhất ba nhóm sản phẩm đang tạo ra doanh thu vượt mức 100 triệu đô/năm là: tạo hình ảnh, tạo nội dung chữ và viết phần mềm.

Nhưng tăng trưởng không thôi thì không đủ để tạo ra một công ty phần mềm bền vững. Điều cốt lõi là sự tăng trưởng này phải có thể sinh lời - tức người dùng và khách hàng sau khi sử dụng dịch vụ thì phải mang đến khoản lợi nhuận lớn (biên độ lợi nhuận cao) và liên tục dùng sản phẩm trong một thời gian dài (tỷ lệ quay lại cao). Khi không có sự khác biệt hóa về mặt công nghệ, các ứng dụng B2B và B2C tạo ra giá trị lâu dài nhờ hiệu ứng mạng lưới, nắm giữ dữ liệu lớn, hoặc là xây dựng các quy trình xử lý phức tạp.

Còn trong thị trường AI tạo sinh, những kinh nghiệm nêu trên chưa hẳn đã đúng. Trong số các công ty chúng tôi đã nói chuyện, biên độ lợi nhuận họ thu về đang trải dài với mức cao nhất là tới 90% ở một vài trường hợp, nhưng thường đa số là thấp ở mức 50-60%, với chi phí cao nhất đến từ việc xây dựng mô hình dự đoán.

Tốc độ tăng trưởng đầu phễu (top-of-funnel growth) của nhiều công ty đang rất ấn tượng , nhưng khả năng mở rộng của chiến lược thu hút người dùng này thì chưa rõ ràng - chúng tôi đã chứng kiến tỷ lệ thu hút người dùng trả tiền và giữ chân khách hàng tụt giảm (khi sự mở rộng diễn ra -ND). Rất nhiều ứng dụng thì không có điểm khác biệt bởi vì họ đều tận dụng các mô hình AI giống nhau và chưa khai phá được hiệu ứng mạng (network effect) cần thiết, hoặc là chưa tìm ra các giải pháp có quy trình độc đáo mà đối thủ khó sao chép.

Do đó, rõ ràng là việc tạo ra ứng dụng đầu cuối không phải là con đường duy nhất, hoặc là tốt nhất, để tạo ra một mô hình kinh doanh AI tạo sinh. Biên lợi nhuận sẽ được cải thiện khi độ cạnh tranh và độ hiệu quả của các mô hình AI tăng lên (sẽ nói rõ hơn ở dưới). Tỷ lệ giữ chân khách hàng sẽ tăng lên khi những ai làm theo phong trào rời đi. Và có những quan điểm mạnh mẽ cho rằng các ứng dụng tích hợp theo chiều dọc sẽ có ưu thế trong việc tạo ra tính khác biệt, nhưng luận điểm này cần nhiều dữ liệu hơn nữa để chứng minh.

Nhìn xa hơn, một số câu hỏi lớn liên quan tới các công ty làm ứng dụng AI tạo sinh bao gồm:

- Tích hợp chiều dọc ("mô hình + ứng dụng"). Các mô hình AI tiêu dùng hoạt động như là dịch vụ cho phép các lập trình viên ứng dụng nhanh chóng xây dựng ứng dụng mới với một đội ngũ nhỏ và dễ dàng thay đổi sang mô hình mới khi công nghệ phát triển tốt hơn. Mặt khác, có lập trình viên cho rằng bản thân sản phẩm đã là một mô hình, và dạy AI học dữ liệu từ đầu là cách duy nhất tạo ra thế mạnh riêng cho sản phẩm - tức liên tục cho máy học dựa trên dữ liệu công ty đã thu thập được từ khách hàng. Nhưng điều này đòi hỏi nguồn vốn lớn hơn nhiều và đội ngũ làm sản phẩm sẽ phình to ra.

- Xây dựng tính năng hay cả ứng dụng. Các sản phẩm AI tạo sinh rất đa dạng về loại hình: ứng dụng máy tính, ứng dụng điện thoại, plugins cho Figma/Photoshop, extension cho Chrome, thậm chí là bot trên Discord. Rất dễ để tích hợp sản phẩm AI vào những thứ mà người dùng đang dùng, bởi vì phần lớn giao diện chỉ là một ô nhập liệu. Vậy thì trong số đó, tính năng nào sẽ được phát triển thành sản phẩm độc lập của một công ty, và tính năng nào sẽ bị những tay chơi hiện hữu, như Microsoft và Google, tích hợp vào các sản phẩm hiện hữu?

- Vượt qua chu kỳ bong bóng. Chúng ta chưa rõ tỷ lệ khách hàng rời đi hiện tại ở mức cao là tại vì mô hình kinh doanh của các sản phẩm AI tạo sinh hiện tại, hay đây là hiện tượng phổ biến của một thị trường mới chớm nở. Hoặc liệu sự hứng thú của người dùng với AI tạo sinh sẽ rơi mạnh khi mà sự phấn khích qua đi. Những câu hỏi này rất quan trọng cho các công ty làm ứng dụng, vì họ cần biết khi nào thì ngừng gọi vốn, làm cách nào để đầu tư mạnh tay vào việc thu hút người dùng mới, nhóm khách hàng nào thì nên ưu tiên và khi nào thi tuyên bố sản phẩm đã phù hợp với thị trường.

Thứ mà chúng ta giờ gọi là AI tạo sinh sẽ không thể tồn tại nếu không có những công trình nghiên cứu và xây dựng mang tính đột phá được tạo ra ở công ty như Google, OpenAi và Stability. Nhờ những kiến trúc mô hình tân tiến và các nỗ lực phi thường để mở rộng quy trình huấn luyện, chúng ta đã được hưởng lợi rất nhiều nhờ những khả năng vượt mức tưởng tượng của các mô hình ngôn ngữ lớn (large language model - LLM) cũng như mô hình tạo ảnh (image-generation model).

Thế nhưng doanh thu đạt được của các công ty này thì vẫn còn là tí hon so với lượt sự dụng và sự quan tâm trên thị trường. Ở mảng tạo ảnh, Stable Diffusion đã chứng kiến cộng đồng người dùng tăng trưởng bùng nổ, và cộng đồng này còn hỗ trợ phát triển một hệ sinh thái các giao diện, cung cấp các dịch vụ hosting và tạo ra các phương pháp tinh chỉnh việc học dữ liệu. Thế nhưng Stability lại cho đi miễn phí phần lớn các tính năng vì đó là phương châm kinh doanh cốt lõi của họ. Còn trong mô hình ngôn ngữ tự nhiên, OpenAI đang thống trị với GPT-3/3.5 và ChatGPt. Nhưng có ít ứng dụng đột phá được phát triển dựa trên các nền tảng này, và chi phí mà công ty tính cho khách hàng thì đã từng giảm một lần.

Hiệu ứng này có thể chỉ là tạm thời. Stability dù sao cũng vẫn là một công ty mới và có thể chưa tập trung vào việc thương mại hóa. OpenAi thì có tiềm năng trở thành một gã khổng lồ, thâu tóm phần lớn thị phần của nhiều lĩnh vực trên thị trường khi số lượng ứng dụng đột phá được tạo ra nhiều hơn - với bước ngoặt có thể đến nếu Microsoft tích hợp mô hình của họ vào nhóm sản phẩm của công ty một cách mượt mà. Với lượng lớn người dùng như hiện nay, việc các công ty này đạt được doanh thu quy mô lớn là một tương lai không xa.

Nhưng trên thị trường cũng có các thế lực đối nghịch. Các mô hình mã nguồn mở có thể được host bởi bất cứ ai, đặc biệt là những công ty bên ngoài không phải gánh chịu chi phí liên quan tới huấn luyện học dữ liệu quy mô lớn (chi phí này có thể từ mức hàng trăm ngàn tới hàng triệu đô la). Còn các mô hình mã nguồn đóng thì khó có thể duy trì ưu thế của chúng lâu dài. Chúng ta có thể thấy các mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) được phát triển bởi những công ty như Anthropic, Cohere và Character.ai đang có hiệu quả hoạt động gần sát với mô hình của OpenAI, chúng cũng được học trên cùng nhóm dữ liệu (tức học khắp Internet) và dùng kiến trúc dữ liệu tương tự. Ví dụ của Stable Diffusion cho thấy nếu mô hình mã nguồn mở đạt được sự hỗ trợ cao từ cộng đồng cũng như tính hiệu quả cao trong vận hành, thì các mô hình đóng khó có đường mà cạnh tranh.

Có thể nói rằng hướng đi rõ ràng hiện nay cho các công ty phát triển mô hình là việc thương mại hóa sẽ phụ thuộc nhiều vào hosting. Như cầu cho việc sử dụng API cho mô hình đóng (ví dụ như của OpenAI) đang phát triển mạnh. Các dịch vụ hosting cho mô hình mở (ví dụ như Hugging Face và Replicate) cũng đang được biết đến như là một nơi hữu ích để dễ dàng chia sẻ và tích hợp mô hình, và ở một mức nào đó còn tạo ra hiệu ứng mạng giữa nhà cung cấp mô hình và người dùng. Hiện tại còn có một giả thiết là các công ty có thể kiếm tiền nhờ vào việc cung cấp dịch vụ hosting cho các khách hàng doanh nghiệp.

Bên cạnh đó, chúng ta có một số câu hỏi lớn sau cho các nhà phát triển mô hình:

- Thương mại hóa diện rộng khiến dịch vụ AI trở thành mặt hàng phổ biến. Có một niềm tin phổ biến trong giới công nghệ là các mô hình AI dần dần ngang bằng nhau về hiệu quả hoạt động ở thời điểm nào đó, từ đó khiến chúng trở thành dịch vụ phổ thông. Qua các cuộc trò chuyện với những đội ngũ làm ứng dụng, chúng tôi hiểu rằng điều đó chưa xảy ra, và lĩnh vực đang chứng kiến sự thống trị của vài công ty là mô hình ngôn ngữ và hình ảnh. Ưu thế của các mô hình đó không đến từ kiến trúc đặc biệt, mà đến từ chi phí vốn cao, mã nguồn đóng và có các nhân sự AI giỏi mà nơi khác không có. Liệu đây có phải là ưu thế lâu dài không?

- Giải quyết rủi ro khi mô hình AI trở nên phổ biến. Xây dựng dựa trên mô hình AI được cung cấp sẵn là một cách tuyệt vời để các công ty ứng dụng khởi đầu việc kinh doanh của mình, thậm chí là phát triển lâu dài. Tuy nhiên dần rồi họ sẽ có động lực tự làm mô hình cho riêng họ khi doanh nghiệp của họ đã đủ lớn. Có rất nhiều bên cung cấp mô hình gặp phải vấn đề về độ phủ người dùng, với phần lớn nguồn thu phụ thuộc vào một vài ứng dụng. Chuyện gì sẽ xảy ra nếu các khách hàng lớn này tự phát triển mô hình AI của riêng họ?

- Tiền bạc có quan trọng không? Tiềm năng hứa hẹn của AI tạo sinh - cũng như tiềm ẩn rủi ro nó mang lại - là quá lớn, và do đó nhiều bên cung cấp mô hình đã coi công ty mình là một tập đoàn phúc lợi xã hội (B corps), đưa ra các giới hạn về mức chia sẻ lợi nhuận, hoặc là đặt mục tiêu phát triển dịch vụ công vào sứ mệnh của họ. Đến giờ thì các hoạt động này vẫn chưa ảnh hưởng tới nỗ lực gọi vốn của họ. Nhưng đã có những tranh luận hợp lý về việc các bên cung cấp dịch vụ này có muốn hưởng lợi lớn hay không, và họ có nên làm như thế.

Gần như trong bất kỳ thời điểm nào, mọi thứ trong AI tạo sinh đều được xử lý trên đám mây dùng card đồ họa (GPU hoặc TPU). Dù cho người dùng là ai: các công ty cung cấp mô hình AI, các phòng nghiên cứu xử lý dữ liệu, các công ty hosting chạy các thuật toán suy đoán, hay là các công ty ứng dụng - FLOPS chính là huyết quản của AI tạo sinh. Lần đầu tiên trong một quãng lịch sử rất dài, các tiến bộ của một công nghệ đột phá hoàn thoàn phụ thuộc vào năng lực tính toán của máy móc.

Kết quả là dòng tiền trong thị trường AI tạo sinh đang chảy ào ạt vào các công ty cung cấp cơ sở hạ tầng. Có một số ước tính sơ bộ cho con số này: chúng tôi tính toán rằng trung bình mỗi công ty làm ứng dụng chi khoảng 20-40% doanh thu cho quy trình dự đoán và cá nhân hóa cho người dùng. Số tiền này hoặc là được trả trực tiếp cho các bên cung cấp dịch vụ đám mây hoặc là đến những bên thứ ba cung cấp mô hình AI - và những bên thứ ba này thì dành một nửa doanh thu chi trả cho bên cung cấp cơ sở hạ tầng đám mây. Do đó ước tính hợp lý là 10-20% tổng doanh thu trên thị trường AI hiện nay đi vào tài khoản của các bên dịch vụ đám mây.

Chưa dừng ở đó, thống kê cho thấy các startup huấn luyện mô hình AI của riêng họ đã gọi vốn hàng tỷ đô la - và phần lớn số đó (khoảng 80-90% lượng tiền thu về trong các vòng gọi vốn đầu tiên) thì được chi trả cho các bên dịch vụ đám mây. Có rất nhiều công ty công nghệ đại chúng chi hàng trăm triệu đô la mỗi năm cho việc huấn luyện AI, và số tiền này hoặc là chảy vào túi bên dịch vụ đám mây hoặc là trực tiếp vào túi bên cung cấp phần cứng.

Thuật ngữ chúng tôi dùng để miêu tả hiện tượng này là "lợi nhuận khổng lồ" - đặc biệt là cho một thị trường mới nổi. Phần lớn số tiền ấy được gặt hái bởi Bộ Ba ông lớn trong mảng đám mây: Amazon Web Services (AWS), Google Cloud Platform (GPC), và Microsoft Azure. Những nhà cung cấp dịch vụ đám mây này chi hơn 100 tỷ đô la mỗi năm để đảm bảo nền tảng của họ là tối tân nhất, chạy ổn định nhất và có chi phí phải chăng nhất. Còn trong thị trường AI tạo sinh, họ còn có ưu thế đặc biệt vì họ được tiếp cận với các phần cứng vốn khan hiếm khó tìm (ví dụ như các GPU Nvidia A100 và H100).

Nhưng cũng thật thú vị là chúng ta bắt đầu thấy xuất hiện những đối thủ thách thức các gã khổng lồ này. Những tay chơi mới như Oracle bắt đầu tham gia vào thị trường với nguồn vốn khổng lồ và chiến dịch bán hàng hấp dẫn. Rồi cũng có một số startup như Coreweave và Lambda Labs đang tăng trưởng nhanh chóng với các sản phẩm nhắm cụ thể đến các nhà phát triển mô hình AI lớn. Các công ty này cạnh tranh về chi phí, độ sẵn sàng về hệ thống cũng như chính sách chăm sóc riêng biệt cho từng khách hàng. Họ cũng cho phép tiếp cận các tài nguyên gốc hơn (ví dụ như các vật chứa - containers), trong khi các ông lớn đám mây chỉ cho tiếp cận máy tính ảo (VM) do giới hạn về GPU.

Đằng sau lớp mây này là khối động cơ vận hành liên tục để giúp AI hoạt động, và có thể cũng là phe đang hưởng lợi nhiều nhất từ AI tạo sinh tính đến lúc này: Nvidia. Công ty báo cáo doanh thu đạt 3.8 tỷ đô la từ các sản phẩm GPU phục vụ cho trung tâm dữ liệu trong quý 3 năm tài chính 2023, với phần đóng góp đáng kể đến từ nhu cầu vận hành AI tạo sinh. Và họ đã xây dựng một lợi thế vững chắc quanh mô hình kinh doanh này nhờ vào nhiều thập kỷ đầu tư vào kiến trúc GPU, một hệ sinh thái phần mềm bền chặt, cũng như một cộng đồng lớn những người dùng chuyên sâu. Một báo cáo gần đây nhất cho thấy Nvidia GPU được nhắc đến trong các nghiên cứu nhiều hơn 90 lần so với những startup làm chip AI đầu ngành gộp lại.

Cũng có những lựa chọn phần cứng khác trên thị trường như Google Tensor Processing Units (TPU), AMD Instinct GPU, AWS Inferentia và vi xử lý Trainium, có những startup hỗ trợ tăng tốc phát triển AI như Cerebras, Sambanova, và Graphcore. Intel thì tham gia cuộc chơi muộn nhưng cũng đã chào hàng trên thị trường những sản phẩm vi xử lý cao cấp như Habana và Ponte Vecchio GPU. Nhưng đến giờ thì có rất ít trong số các vi xử lý này chiếm được thị phần đáng kể trong thị trường. Chỉ có hai tay chơi đáng để theo dõi là Google với chip xử lý TPU của mình đang xâm chiếm từ từ cộng đồng Stable Diffusion cũng như vừa đạt được một số thỏa thuận với nền tảng Google Cloud Platform. Kẻ thứ hai là TSMC, tập đoàn sản xuất chip hàng đầu và có lẽ là đang sản xuất toàn bộ các con chip kể trên, bao gồm cả GPU của Nvidia (Intel thì vừa sản xuất chip tại nhà máy riêng vừa đặt hàng từ TSMC).

Nói chung thì cơ sở hạ tầng có lẽ là mảng kinh doanh béo bở nhất cũng như dễ bảo vệ thế thượng phong nhất trong khối công nghệ tạo nên mạng lưới AI. Những câu hỏi lớn cho lĩnh vực này bao gồm:

- Duy trì mô hình làm việc ở tình trạng phi trạng thái (stateless). Các GPU của Nvidia thì hoạt động y như nhau cho dù bạn thuê chúng ở máy chủ nào. Phần lớn việc vận hành AI là phi trạng thái, tức quy trình suy đoán từ mô hình không đòi hỏi phải gắn chặt với cơ sở dữ liệu hay nơi lữu trữ dữ liệu (ngoại trừ các trọng số trong mô hình). Điều đó có nghĩa là việc vận hành AI có thể dễ dàng thay đổi từ đám mây này sang đám mây khác không như các ứng dụng truyền thống. Vậy trong bối cảnh này thì những bên cung cấp dịch vụ đám mây làm sao tăng độ trung thành và giảm thiểu được tình trạng người dùng đổi qua dùng dịch vụ của đối thủ?

- Sống sót khi chip không còn khan hiếm. Chi phí cho thuê của các bên cung cấp dịch vụ đám mây, cũng như của Nvidia, đang được hỗ trợ nhờ vào sự khan hiếm nguồn cung cho những GPU được săn lùng. Một bên cung cấp dịch vụ nói với chúng tôi rằng chi phí vận hành GPU A100 thực sự đã tăng từ lúc chúng được tung ra thị trường, một điều hiếm thấy cho các sản phẩm phần cứng. Khi mà điểm nghẽn về nguồn cung được gỡ ra nhờ vào việc gia tăng sản lượng hoặc sự xuất hiện của một loại phần cứng mới, thì điều này ảnh hưởng tới các bên cung cấp dịch vụ đám mây thế nào?

- Liệu một tay chơi mới vươn lên được không? Chúng tôi có niềm tin mạnh mẽ rằng các mô hình đám mây tích hợp theo chiều dọc sẽ lấy được thị phần của Bộ Ba khổng lồ với các dịch vụ chuyên sâu hơn. Trên mặt trận AI, các đối thủ trẻ đã có được những sự tăng trưởng đáng kể nhờ vào sự khác biệt hóa vừa phải về mặt công nghệ cũng như sự hỗ trợ từ Nvidia - bởi vì đối với công ty này những gã khổng lồ đám mây hiện tại vừa là khách hàng lớn nhất cũng như đối thủ tiềm năng to nhất. Câu hỏi là liệu điều này có đủ để các tay chơi mới vượt qua được quy mô to lớn của Bộ Ba?

Tất nhiên là bây giờ chúng tôi chưa biết được. Nhưng dựa trên trên các dữ liệu mới nhất chúng tôi thu thập được về AI tạo sinh, kết hợp với kinh nghiệm chúng tôi có được khi làm việc với các công ty AI/máy học, thì trực giác mách bảo chúng tôi những điều sau.

Đến hôm nay dường như không có một lợi thế về mặt hệ thống cho AI tạo sinh. Dựa trên các ước tính ban đầu, chúng tôi thấy các ứng dụng thì thiếu sự khác biệt hóa về mặt sản phẩm vì họ dùng các mô hình tương tự nhau, và các mô hình này thì về lâu dài rất khó để phân hóa do chúng đều được huấn luyện trên cùng nhóm dữ liệu được xây dựng trên cùng kiểu kiến trúc, các bên cung cấp đám mây cũng thiếu sự phân hóa kỹ thuật về chiều sâu vì họ dùng chung loại GPU, còn các công ty làm phần cứng thì đều đặt hàng chip từ cùng nhà máy.

Tất nhiên các kiểu thế mạnh truyền thống vẫn được áp dụng ở lĩnh vực này: thế mạnh quy mô ("Tôi có thể huy động được nhiều vốn hơn anh!"), thế mạnh chuỗi cung ứng ("Tôi có GPU, anh thì không!"), thế mạnh hệ sinh thái ("Ai cũng đang dùng phần mềm của tôi!"), thế mạnh thuật toán ("Chúng tôi thông minh hơn anh!"), thế mạnh phân phối ("Tôi có đội bán hàng mạnh và nhiều khách hàng hơn anh!") và thế mạnh quy trình xử lý dữ liệu ("Tôi có thể lấy được nhiều dữ liệu từ Internet hơn anh!"). Những không có thế mạnh nào có thể duy trì lâu dài được và còn quá sớm để thấy được các hiệu ứng mạng hình thành ở từng tầng trong khối công nghệ.

Dựa trên các dữ liệu đang có, chúng tôi chưa thấy rõ được liệu sẽ có một doanh nghiệp thống trị về lâu dài trong thị trường AI tạo sinh đầy biến động này không.

Điều này không bình thường chút nào. Nhưng với chúng tôi đây là tin tốt. Tiềm năng của thị trường này là quá lớn vượt qua nhiều giới hạn hiểu biết - giá trị của nó nằm đâu đó giữa toàn bộ phần mềm của nhân loại cho tới toàn bộ hoạt động của nhân loại - do đó chúng tôi kỳ vọng sẽ có rất nhiều tay chơi mới tham gia cuộc chơi với những cuộc cạnh tranh lành mạnh ở mọi tầng công nghệ. Chúng tôi cũng kỳ vọng các công ty phát triển chiều ngang và chiều dọc đều thành công, với lối tiếp cận tốt nhất là lối tiếp cận bám sát thị trường cuối và người dùng cuối. Ví dụ, như để các ứng dụng AI tạo ra sự khác biệt về mặt sản phẩm, con đường có lẽ phù hợp để chiến thắng là tích hợp chiều dọc (tức gắn chặt ứng dụng của mình vào mô hình phân tích tự phát triển nội bộ). Còn với những công ty mà AI chỉ là một phần trong một danh mục sản phẩm to lớn thì phát triển chiều ngang sẽ là hợp lý. Tất nhiên chúng ta vẫn sẽ thấy các công ty xây dựng phát triển các kiểu thế mạnh truyền thống - nhưng chúng ta có thể cũng sẽ chứng kiến các kiểu thế mạnh mới xuất hiện.

Dù chuyện gì xảy ra đi nữa thì có một thứ chúng tôi chắc chắn rằng AI tạo sinh sẽ thay đổi cuộc chơi. Chúng ta đều đang học những nguyên tắc của cuộc chơi đó theo những gì xảy ra thời gian thực, giá trị tiềm năng đang chờ được khai phá của thị trường này là khổng lồ, và bộ mặt thế giới công nghệ chắc hẳn sẽ trông khác hoàn toàn trong tương lai. Và chúng ta đang ở đây, chứng kiến điều đó.

--------------