Bên ngoài có vẻ rực rỡ, "bốn khó khăn" của OpenAI

Viết bài: Triệu Ứng

Nguồn: Huaren Thị Giới

Cựu đối tác của a16z, nhà phân tích công nghệ nổi tiếng Benedict Evans gần đây đã đăng bài phân tích sâu sắc, trực tiếp chỉ ra bốn khó khăn chiến lược căn bản mà OpenAI đang đối mặt sau vẻ hào nhoáng bên ngoài. Ông cho rằng, mặc dù OpenAI sở hữu lượng người dùng lớn và nguồn vốn dồi dào, nhưng thiếu lợi thế công nghệ bảo vệ, sự gắn bó của người dùng chưa đủ mạnh, các đối thủ cạnh tranh đang bắt kịp nhanh chóng, và chiến lược sản phẩm bị giới hạn bởi hướng nghiên cứu của phòng thí nghiệm, tất cả đều đe dọa khả năng cạnh tranh lâu dài của họ.

Evans chỉ ra rằng, mô hình kinh doanh hiện tại của OpenAI chưa có lợi thế cạnh tranh rõ ràng. Công ty này không có công nghệ độc quyền, cũng chưa hình thành hiệu ứng mạng, trong số 9 tỷ lượt hoạt động hàng tuần, chỉ có 5% người dùng trả phí, và 80% người dùng trong năm 2025 gửi ít hơn 1000 tin nhắn — tương đương trung bình chưa đến ba lần nhắc nhở mỗi ngày. Mô hình sử dụng “rộng một dặm, sâu một inch” này cho thấy ChatGPT vẫn chưa trở thành thói quen hàng ngày của người dùng.

Trong khi đó, các ông lớn công nghệ như Google và Meta đã bắt kịp về mặt công nghệ và đang tận dụng lợi thế phân phối để chiếm lĩnh thị trường. Evans cho rằng, giá trị thực của AI sẽ đến từ những trải nghiệm và ứng dụng mới chưa được phát minh, và OpenAI không thể tự mình tạo ra tất cả những đổi mới này. Điều này buộc công ty phải chiến đấu trên nhiều mặt trận, từ hạ tầng đến tầng ứng dụng, để xây dựng toàn diện.

Phân tích của Evans tiết lộ một mâu thuẫn cốt lõi: OpenAI cố gắng xây dựng hàng rào cạnh tranh bằng cách đầu tư vốn quy mô lớn và chiến lược nền tảng toàn diện, nhưng trong bối cảnh thiếu hiệu ứng mạng và cơ chế giữ chân người dùng, chiến lược này vẫn còn nhiều nghi vấn về hiệu quả. Đối với nhà đầu tư, điều này đồng nghĩa với việc cần phải đánh giá lại giá trị dài hạn của OpenAI và vị thế thực sự của họ trong bối cảnh cạnh tranh AI.

Lợi thế công nghệ biến mất: Đồng nhất mô hình ngày càng tăng

Trong phân tích, Evans chỉ ra rằng hiện có khoảng sáu tổ chức có thể ra mắt các mô hình tiên tiến cạnh tranh, và hiệu suất của chúng gần như tương đương nhau. Các công ty này cứ vài tuần lại vượt mặt nhau, nhưng không có ai có thể thiết lập vị thế dẫn đầu công nghệ mà các đối thủ không thể cạnh tranh lại. Điều này khác biệt rõ rệt so với các nền tảng như Windows, Google Search hay Instagram — những nền tảng đã tạo ra hiệu ứng mạng giúp củng cố thị phần, khiến các đối thủ dù đầu tư nhiều đến đâu cũng khó phá vỡ độc quyền.

Tình hình công nghệ bình đẳng này có thể thay đổi nhờ một số đột phá, rõ ràng nhất là khả năng học liên tục, nhưng Evans cho rằng OpenAI hiện tại chưa có kế hoạch cho điều này. Một yếu tố khác có thể tạo ra sự khác biệt là quy mô dữ liệu độc quyền, bao gồm dữ liệu người dùng hoặc dữ liệu ngành dọc, nhưng các nền tảng hiện tại cũng có lợi thế trong lĩnh vực này.

Trong bối cảnh hiệu suất mô hình ngày càng đồng nhất, cuộc đua chuyển sang thương hiệu và kênh phân phối. Thị phần của Gemini và Meta AI tăng nhanh chứng minh xu hướng này — đối với người dùng phổ thông, các sản phẩm này trông khá giống nhau, còn Google và Meta sở hữu khả năng phân phối mạnh mẽ. Ngược lại, mô hình Claude của Anthropic dù thường đứng đầu các bài kiểm tra tiêu chuẩn, nhưng do thiếu chiến lược tiêu dùng và sản phẩm rõ ràng, nhận thức của người tiêu dùng về nó gần như bằng không.

Evans so sánh ChatGPT với Netscape, từng chiếm ưu thế trong thị trường trình duyệt ban đầu nhưng cuối cùng bị Microsoft tận dụng lợi thế phân phối đánh bại. Ông cho rằng, chatbot và trình duyệt đều đối mặt với bài toán khác biệt hóa tương tự: về bản chất, chúng chỉ là một ô nhập liệu và một ô xuất dữ liệu, không gian đổi mới sản phẩm rất hạn chế.

Người dùng dễ tổn thương: quy mô không thể che giấu sự thiếu gắn bó

Dù OpenAI có lợi thế rõ ràng với 8 đến 9 tỷ lượt hoạt động hàng tuần, Evans chỉ ra rằng con số này che giấu một vấn đề nghiêm trọng về mức độ tham gia của người dùng. Phần lớn người đã biết và biết cách sử dụng ChatGPT, nhưng chưa biến nó thành thói quen hàng ngày.

Dữ liệu cho thấy chỉ có 5% người dùng ChatGPT trả phí, ngay cả thanh thiếu niên Mỹ, sử dụng vài lần mỗi tuần hoặc ít hơn, tỷ lệ này cao hơn nhiều so với sử dụng nhiều lần trong ngày. Trong báo cáo tổng kết năm 2025, OpenAI tiết lộ rằng 80% người dùng gửi ít hơn 1000 tin nhắn, tương đương trung bình chưa đến ba lần nhắc nhở mỗi ngày, thậm chí còn ít hơn trong thực tế.

Việc sử dụng nông cạn này có nghĩa là phần lớn người dùng không nhận thấy sự khác biệt về cá tính và trọng tâm giữa các mô hình, cũng như không hưởng lợi từ các chức năng như “ghi nhớ” nhằm xây dựng sự gắn bó. Evans nhấn mạnh rằng, chức năng ghi nhớ chỉ có thể tạo ra sự gắn bó, chứ không phải hiệu ứng mạng. Đồng thời, dữ liệu từ quy mô người dùng lớn hơn có thể là lợi thế, nhưng khi 80% người dùng chỉ dùng vài lần mỗi tuần, lợi thế này còn đáng kể hay không vẫn còn nghi vấn.

OpenAI cũng thừa nhận vấn đề này, đề cập đến “khoảng cách năng lực” giữa khả năng của mô hình và cách người dùng thực sự sử dụng. Evans cho rằng, đây là cách họ né tránh thực tế về sự phù hợp của sản phẩm với thị trường. Nếu người dùng trong những ngày bình thường không nghĩ ra việc gì để làm với ChatGPT, thì rõ ràng nó chưa thực sự thay đổi cuộc sống của họ.

Công ty còn triển khai các dự án quảng cáo, một phần nhằm bù đắp chi phí dịch vụ cho hơn 90% người dùng không trả phí, nhưng ý nghĩa chiến lược lớn hơn là giúp công ty cung cấp các mô hình mới nhất, mạnh nhất (và đắt nhất) cho những người này, hy vọng tăng cường sự tham gia của người dùng. Tuy nhiên, Evans đặt câu hỏi, nếu hôm nay hoặc tuần này người dùng không nghĩ ra việc gì để làm với ChatGPT, thì việc cung cấp mô hình tốt hơn có thể thay đổi được tình hình không.

Chiến lược nền tảng còn nhiều nghi vấn: Thiếu hiệu ứng đòn bẩy thực sự

Năm ngoái, CEO OpenAI Sam Altman cố gắng hợp nhất các sáng kiến của công ty thành một chiến lược nhất quán, trình bày một biểu đồ, và trích dẫn câu nói của Bill Gates: “Nền tảng là tạo ra giá trị vượt quá giá trị tạo ra cho chính mình.” Đồng thời, CFO của họ cũng phát hành một biểu đồ thể hiện “hiệu ứng đòn bẩy”.

Evans cho rằng, hiệu ứng đòn bẩy là một chiến lược tinh tế và nhất quán: chi tiêu vốn tạo ra vòng tuần hoàn tích cực, trở thành nền tảng để xây dựng các công ty nền tảng toàn diện. Bắt đầu từ chip và hạ tầng, xây dựng từng lớp trong hệ sinh thái công nghệ, càng lên cao, càng giúp người khác sử dụng công cụ của bạn để tạo ra sản phẩm riêng. Mọi người đều dùng đám mây, chip và mô hình của bạn, rồi ở các tầng cao hơn, các tầng của hệ sinh thái củng cố lẫn nhau, tạo ra hiệu ứng mạng và hệ sinh thái.

Tuy nhiên, Evans thẳng thắn cho rằng, đây không phải là phép so sánh đúng đắn, OpenAI không có được động thái nền tảng và hệ sinh thái như Microsoft hay Apple từng có, và biểu đồ hiệu ứng đòn bẩy đó thực ra không thể hiện hiệu ứng đòn bẩy thực sự.

Về mặt chi tiêu vốn, bốn ông lớn đám mây đã đầu tư khoảng 400 tỷ USD vào hạ tầng năm ngoái, và tuyên bố sẽ đầu tư ít nhất 650 tỷ USD trong năm nay. OpenAI vài tháng trước tuyên bố có cam kết 1,4 nghìn tỷ USD và 30 GW công suất tính toán (chưa rõ thời gian cụ thể), nhưng đến cuối 2025, thực tế sử dụng chỉ đạt 1,9 GW. Do thiếu dòng tiền lớn từ hoạt động kinh doanh hiện tại, họ dựa vào huy động vốn và sử dụng bảng cân đối kế toán của người khác (một phần liên quan đến “doanh thu luân chuyển”) để đạt các mục tiêu này.

Evans cho rằng, đầu tư vốn quy mô lớn có thể chỉ giúp có được một chỗ đứng, chứ không phải lợi thế cạnh tranh. Ông so sánh chi phí hạ tầng AI với ngành chế tạo máy bay hoặc bán dẫn: không có hiệu ứng đòn bẩy mạng, nhưng mỗi thế hệ sản phẩm đều trở nên phức tạp và đắt đỏ hơn, cuối cùng chỉ có một số ít công ty có thể duy trì đầu tư ở đỉnh cao. Tuy TSMC có vị thế độc quyền thực tế trong chip tiên tiến, nhưng điều này chưa mang lại đòn bẩy hay khả năng tạo giá trị trong các tầng trên của hệ sinh thái.

Evans chỉ ra rằng, các nhà phát triển phải xây dựng ứng dụng cho Windows vì nó có gần như tất cả người dùng, và người dùng phải mua PC chạy Windows vì nó có gần như tất cả các nhà phát triển — đó là hiệu ứng mạng. Nhưng nếu bạn dùng AI tạo sinh để phát minh ra một ứng dụng hoặc sản phẩm mới xuất sắc, bạn chỉ cần gọi API để chạy mô hình trên đám mây, người dùng không biết hoặc không quan tâm bạn dùng mô hình nào.

Thiếu quyền kiểm soát sản phẩm: Chiến lược bị phụ thuộc vào phòng thí nghiệm

Trong bài viết, Evans trích dẫn lời của trưởng nhóm sản phẩm OpenAI Fidji Simo vào năm 2026: “Jakub và Mark đặt hướng nghiên cứu dài hạn. Sau vài tháng làm việc, sẽ xuất hiện thành quả đáng kinh ngạc, rồi các nhà nghiên cứu sẽ liên hệ với tôi nói: ‘Tôi có một số thứ rất hay. Bạn định làm gì với nó trong trò chuyện? Dùng để sản phẩm doanh nghiệp của chúng ta như thế nào?’”

Câu này đối lập rõ ràng với câu nói nổi tiếng của Steve Jobs năm 1997: “Bạn phải bắt đầu từ trải nghiệm khách hàng, rồi mới suy nghĩ đến công nghệ. Không thể bắt đầu từ công nghệ rồi cố gắng tìm cách bán nó.”

Evans cho rằng, khi bạn là người phụ trách sản phẩm của phòng thí nghiệm AI, bạn không thể kiểm soát lộ trình của mình, khả năng định hướng chiến lược sản phẩm rất hạn chế. Buổi sáng mở email, phát hiện ra phòng thí nghiệm đã có thành quả nghiên cứu, và nhiệm vụ của bạn là biến nó thành một nút bấm. Chiến lược diễn ra ở nơi khác, nhưng ở đâu?

Vấn đề này làm nổi bật thách thức căn bản của OpenAI: khác với Google thập niên 2000 hay Apple thập niên 2010, nhân viên thông minh và đầy tham vọng của OpenAI không có một hệ thống sản phẩm thực sự hiệu quả và không thể sao chép của người khác. Evans cho rằng, trong 12 tháng qua, một cách hiểu về hoạt động của OpenAI là Sam Altman nhận thức rõ điều này và cố gắng trước khi âm nhạc dừng lại, chuyển đổi định giá của công ty thành vị thế chiến lược bền vững hơn.

Trong phần lớn thời gian năm ngoái, câu trả lời của OpenAI dường như là “mọi thứ cùng lúc, thực hiện ngay lập tức”. Nền tảng ứng dụng, trình duyệt, video xã hội, hợp tác với Jony Ive, nghiên cứu y học, quảng cáo… Evans cho rằng, một số trong đó có vẻ như là “tấn công toàn diện” hoặc chỉ là kết quả của việc tuyển dụng nhanh nhiều người năng động. Đôi khi còn có cảm giác là họ đang sao chép hình thức của các nền tảng thành công trước đó, mà không thực sự hiểu rõ mục đích hoặc cơ chế vận hành của chúng.

Evans lặp lại các thuật ngữ như nền tảng, hệ sinh thái, đòn bẩy và hiệu ứng mạng, nhưng ông thừa nhận rằng, những thuật ngữ này được sử dụng rộng rãi trong ngành công nghệ, nhưng ý nghĩa khá mơ hồ. Ông trích dẫn lời giáo sư lịch sử trung cổ Roger Lovatt thời đại đại học: “Quyền lực là khả năng khiến người khác làm những điều họ không muốn.” Đó mới là vấn đề thực sự: Liệu OpenAI có khả năng khiến người tiêu dùng, nhà phát triển và doanh nghiệp sử dụng hệ thống của họ nhiều hơn, bất kể hệ thống đó làm gì? Microsoft, Apple và Facebook từng có khả năng này, Amazon cũng vậy.

Evans cho rằng, cách hiểu câu nói của Bill Gates là nền tảng thực sự là tận dụng toàn bộ sức sáng tạo của ngành công nghệ, để bạn không cần phải tự phát minh mọi thứ, mà có thể xây dựng quy mô lớn hơn nhiều thứ, tất cả đều dựa trên hệ thống của bạn, do bạn kiểm soát. Các mô hình nền tảng thực sự là bộ nhân số, tạo ra vô số thứ mới sẽ dựa trên chúng. Nhưng liệu bạn có lý do để bắt buộc mọi người phải dùng sản phẩm của mình, ngay cả khi đối thủ đã xây dựng những thứ tương tự? Có lý do để sản phẩm của bạn luôn vượt trội so với đối thủ, bất kể họ đầu tư bao nhiêu tiền và công sức?

Evans kết luận rằng, nếu không có những lợi thế này, thì thứ duy nhất bạn có chính là khả năng thực thi hàng ngày. Thực thi tốt hơn người khác tất nhiên là một mong muốn, một số công ty đã làm được trong thời gian dài, thậm chí tự cho rằng đã hệ thống hóa được điều đó, nhưng đó không phải là chiến lược.