Cuộc chiến AI thực sự: Chặn trước và lan truyền tài sản chiến lược

Ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo (AI) thường được nhìn nhận như các kỳ Thế vận hội, nơi mà các mô hình mới liên tục ra mắt với hy vọng trở thành “nhanh nhất”, “thông minh nhất”. Tuy nhiên, cách tiếp cận này chỉ phản ánh bề nổi khi các công ty liên tục cạnh tranh để đạt điểm benchmark cao hơn mà chưa chú ý đến tầm quan trọng của việc sở hữu tài sản chiến lược thiết yếu.

Trong cuốn sách "Decoding the Software Landscape", tác giả nêu ra nhiều chiến lược các công ty áp dụng để xâm nhập thị trường công nghệ, bao gồm: trở thành hàng đầu trong lĩnh vực, tìm kiếm thị trường ngách, kiểm soát cốt lõi ngành, tiếp cận khách hàng mới, dẫn đầu về chi phí, chiếm đoạt tài sản chiến lược và phân phối qua mô hình freemium hoặc mã nguồn mở. Khi thị trường trưởng thành, chiến lược chủ yếu chuyển sang phát triển nền tảng và định hình chuẩn mực của hệ sinh thái.

OpenAI thể hiện rõ nét chiến lược chiếm đoạt tài sản chiến lược khi đầu tư mạnh mẽ vào cơ sở hạ tầng thông qua các dự án như Stargate và hợp tác với nhiều nhà cung cấp đám mây, nhà sản xuất chip, và vận hành trung tâm dữ liệu. Mục tiêu là chiếm giữ tài nguyên tính toán, năng lượng và không gian trung tâm dữ liệu lớn không chỉ để phục vụ nhu cầu nội bộ mà còn làm thu hẹp nguồn lực cho các đối thủ cạnh tranh.

Chiến lược này là sự đầu cơ điển hình: đầu tư vào tài nguyên quan trọng trước khi nó trở nên khan hiếm trên thị trường, khiến đối thủ phải tốn kém hơn, chờ đợi lâu hơn hoặc phải chấp nhận thiệt thòi. Rủi ro là nếu công nghệ phát triển làm giảm nhu cầu tính toán hoặc các kiến trúc mới hạ thấp tầm quan trọng của việc mở rộng bạo lực thì khoản đầu tư này có thể trở nên dư thừa, nhưng OpenAI đang đánh cược rằng chi phí đó vẫn thấp hơn việc bước vào cuộc chiến quyết định mà không có đủ năng lực.

Anthropic chọn lựa một hướng đi khác khi tài trợ và phân phối sản phẩm qua Amazon, tận dụng hạ tầng AWS và xây dựng vị thế chắc chắn trong các ngành có yêu cầu bảo mật và quy định nghiêm ngặt. Với các lĩnh vực như ngân hàng, y tế và cơ quan chính phủ, xây dựng niềm tin trở thành tài sản chiến lược khi các tổ chức này không dễ dàng chuyển đổi nhà cung cấp AI do thủ tục kiểm tra phức tạp và chi phí lớn khi thay đổi.

Một bước đi quan trọng của Anthropic là phát triển Model Context Protocol (MCP), một tiêu chuẩn mở kết nối ứng dụng AI với các công cụ và quy trình bên ngoài. Đây là chiến lược "coring", giúp hình thành chuẩn mực chung ngành mà thị trường sử dụng phối hợp. Dù các đối thủ cũng áp dụng MCP, điều này làm tăng cơ hội MCP trở thành tiêu chuẩn phổ biến, từ đó Anthropic hưởng lợi dù không cần sở hữu toàn bộ công nghệ.

Các phòng thí nghiệm AI của Trung Quốc như DeepSeek, Qwen của Alibaba và Moonshot AI đi theo hướng ngược lại khi phát hành mô hình mở tải trọng lớn (open-weight), cho phép nhà phát triển tải về, tùy chỉnh và vận hành trên hạ tầng riêng. Mặc dù không hoàn toàn mã nguồn mở, việc công bố trọng số mô hình giúp giảm mạnh chi phí và tạo cơ hội triển khai tại chỗ, tăng quyền tự chủ và giảm phụ thuộc vào các API độc quyền của Mỹ.

Chiến lược này kết hợp nhiều yếu tố: dẫn đầu về chi phí khi tránh phí truy vấn cao; tiếp cận khách hàng mới bị giới hạn bởi luật pháp; phân phối theo mô hình freemium, thúc đẩy sự phổ biến qua sử dụng miễn phí trước khi bán dịch vụ hỗ trợ; và tạo đòn bẩy nhằm thiết lập hệ sinh thái dựa trên mô hình mở. Đây là phản ứng chiến lược nhắm phá vỡ sự khan hiếm do các đối thủ phương Tây tạo ra, hướng đến cạnh tranh giá và trở thành nền tảng chuẩn tại các thị trường nhạy cảm về giá và chủ quyền.

Các công ty Mỹ cũng không đứng ngoài cuộc. Meta và Google tham gia phát triển mô hình mở, trong khi OpenAI mới đây cũng cung cấp các mô hình trọng số mở. Thị trường dần hình thành xu hướng hai chiều: một bên là hệ thống AI biên giới lớn thuộc sở hữu riêng với dịch vụ thương mại cao cấp; bên kia là các mô hình mở thu hút nhà phát triển nhằm ngăn chặn sự thống trị của hệ sinh thái đối thủ.

Google kết hợp tích hợp dọc với mạng lưới sản phẩm rộng lớn như Search, Workspace, Chrome và Android, không nhất thiết phải thắng mọi tiêu chuẩn mà vẫn đảm bảo duy trì lợi thế thông qua vị trí quá phổ biến. Microsoft tận dụng khả năng lưu trữ đa mô hình đồng thời giữ quyền kiểm soát dữ liệu doanh nghiệp và quan hệ khách hàng để giá hóa lớp quy trình làm việc thay vì mô hình AI đơn thuần. Amazon thì tập trung khai thác cơ sở hạ tầng thông qua AWS và Bedrock, thu lợi từ khả năng vận hành đa dạng mô hình AI trên nền tảng của mình, ngoại trừ việc phải trực tiếp tạo ra mô hình tốt nhất.

Nvidia hưởng lợi tại cả hai mặt trận khi cung cấp hạ tầng tính toán cho các phòng thí nghiệm AI tiên tiến lẫn phục vụ các công ty và chính phủ tự triển khai AI trên phần cứng riêng. Công nghệ AI có thể là trung tâm chiến lược của một công ty nhưng lại là sản phẩm hàng hóa của công ty khác phụ thuộc phần cứng cho vận hành.

Đối với các công ty phát triển ứng dụng AI, nhà cung cấp mô hình nền tảng không chỉ là đối tác cung cấp mà còn là các nền tảng với nguồn lực nghiên cứu lớn và khả năng mở rộng nhanh chóng, có thể nhanh chóng can thiệp vào thị trường bằng cách hạ giá, bổ sung tính năng, kết nối sản phẩm hoặc phát hành mô hình mở mới. Các ứng dụng chỉ dựa vào hiệu quả tạm thời của mô hình AI có thể nhanh chóng mất vị thế trước các bước tiến của nhà cung cấp lớn.

Song những ứng dụng xây dựng vị trí bền vững vẫn có thể dựa vào dữ liệu độc quyền, sự tin cậy từ khách hàng, phê duyệt quy định, tích hợp sâu trong các ngành nghề đặc thù như chăm sóc sức khỏe, an ninh mạng, dịch vụ tài chính và chính phủ. Đây là những lĩnh vực mà giá trị không chỉ đến từ kết quả phân tích mà xuất phát từ khả năng tác động vào quy trình ra quyết định thực tế.

Bất cứ chiến lược xâm nhập thị trường nào cũng phải dự đoán phản ứng từ các đối thủ, đặc biệt trong ngành AI. Một công ty khởi nghiệp có thể tìm thấy khoảng trống thị trường nhưng nếu cạnh tranh trực tiếp với các công ty nền tảng lớn, phải sẵn sàng đối mặt với sự phản công từ các ông lớn đã có vị thế vững chắc. Thời điểm một ứng dụng kiểm soát được quy trình quan trọng cho doanh nghiệp, khả năng nó trở thành mục tiêu tấn công là rất cao.

Khi đánh giá một công ty AI, điều quan trọng hơn là xem xét chiến lược kiểm soát tài sản nào được ưu tiên, phần thị trường nào bị định giá lại, ai sở hữu kênh phân phối và dự đoán phản ứng của các ông lớn nếu công ty đó thành công. Cuộc tranh luận giữa AI đóng và mở thực tế không chỉ là vấn đề triết lý mà là cách thức phân bổ giá trị và lợi nhuận xuyên suốt chuỗi giá trị công nghệ.

Chiếc cúp mô hình AI tốt nhất có thể chỉ thuộc về một công ty trong vài tuần, nhưng chiến lược thông minh nhất mới quyết định ai sẽ thống trị thị trường sau cuộc thi.