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

Benedict Evans cho rằng, thiếu các hàng rào công nghệ, sự gắn bó của người dùng chưa đủ mạnh, chiến lược nền tảng thiếu hiệu ứng đòn bẩy, cùng với chiến lược sản phẩm bị giới hạn bởi hướng nghiên cứu của phòng thí nghiệm, đang đe dọa khả năng cạnh tranh lâu dài của OpenAI.

Bài viết của: Triệu Ứng

Nguồn: Wallstreet Jingwen

Cựu đối tác của a16z, nhà phân tích công nghệ nổi tiếng Benedict Evans gần đây đã đăng bài phân tích sâu, chỉ rõ 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 các hàng rào công nghệ, sự gắn bó của người dùng chưa đủ mạnh, các đối thủ cạnh tranh đang bắt kịp nhanh chóng, cùng với chiến lược sản phẩm bị giới hạn bởi hướng nghiên cứu của phòng thí nghiệm, điều này đang 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 lưới, trong 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 các đổi mới này. Điều này buộc công ty phải hoạt động trên nhiều mặt trận, từ hạ tầng đến tầng ứng dụng, để xây dựng chiến lược 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 lưới và cơ chế giữ chân người dùng, chiến lược này 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.

Mất lợi thế công nghệ: mô hình đồng nhất ngày càng tăng

Evans phân tích rằng hiện có khoảng sáu tổ chức có thể ra mắt các mô hình tiên tiến cạnh tranh, với hiệu suất 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 về 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 lưới giúp củng cố thị phần, khiến các đối thủ dù đầu tư nhiều cũng khó phá vỡ độc quyền.

Tình hình công nghệ bình đẳng này có thể thay đổi nhờ các đột phá, rõ ràng nhất là khả năng học liên tục, nhưng Evans cho rằng hiện tại OpenAI 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 cạnh tranh 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 có khả năng phân phối mạnh mẽ. Trong khi đó, mô hình Claude của Anthropic dù thường đứng đầu các bài kiểm tra 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, nền tảng trình duyệt đã chiếm ưu thế trong giai đoạn 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: chúng về cơ bản chỉ là một ô nhập và một ô xuất, không có nhiều không gian sáng tạo sản phẩm.

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 lớn 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 giới trẻ Mỹ sử dụng vài lần mỗi tuần hoặc ít hơn cũng cao hơn nhiều so với dùng nhiều lần trong ngày. Trong “Tổng kết năm 2025”, OpenAI tiết lộ rằng 80% người dùng gửi ít hơn 1000 tin nhắn trong năm, 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 khiến phần lớn người dùng không nhận thấy sự khác biệt về cá tính hay 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 tạo ra sự gắn bó, chứ không tạo ra hiệu ứng mạng lưới. Đồng thời, dữ liệu từ lượng 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 còn là câu hỏi lớn.

OpenAI cũng thừa nhận tồn tại vấn đề, cho rằng khả năng của mô hình còn cách xa khả năng thực tế của người dùng. Evans cho rằng, đây là cách họ né tránh thực tế rằng, nếu người dùng không thể nghĩ ra việc làm gì với ChatGPT trong ngày thường, thì sản phẩm chưa thực sự làm thay đổi cuộc sống của họ.

Công ty này đã ra mắt 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 họ cung cấp các mô hình mới nhất, mạnh nhất (và đắt nhất) để tăng cường sự tham gia của người dùng. Tuy nhiên, Evans đặt câu hỏi, nếu người dùng hôm nay hoặc tuần này không nghĩ ra việc gì để làm với ChatGPT, liệu việc cung cấp mô hình tốt hơn có thể thay đổi điều đó 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 qua 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, làm nền tảng để xây dựng các công ty nền tảng toàn diện. Bắt đầu từ chip và hạ tầng, xây dựng từng lớp công nghệ, càng lên cao, càng giúp người khác dùng 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 công nghệ hỗ trợ lẫn nhau, tạo ra hiệu ứng mạng lưới và hệ sinh thái.

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

Về mặt chi tiêu vốn, bốn gã khổng lồ đám mây năm ngoái đã đầu tư khoảng 400 tỷ USD vào hạ tầng, và tuyên bố sẽ chi ít nhất 650 tỷ USD trong năm nay. OpenAI vài tháng trước tuyên bố có cam kết về 1,4 nghìn tỷ USD và 30 GW công suất tính toán trong tương lai (chưa rõ thời gian cụ thể), nhưng đến cuối 2025, thực tế chỉ sử dụng 1,9 GW. Do thiếu dòng tiền lớn từ hoạt động kinh doanh hiện tại, công ty này 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 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 mạng lưới, nhưng mỗi thế hệ sản phẩm đều đòi hỏi công nghệ ngày càng phức tạp, đắt đỏ hơn, cuối cùng chỉ có một số ít công ty đủ khả năng duy trì đầu tư ở đỉnh cao. Dù TSMC có vị thế độc quyền thực tế trong chip tiên tiến, nhưng điều này chưa mang lại đòn bẩy hay khả năng thu lợi trong các công đoạn trên của chuỗi công nghệ.

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 nhà phát triển—đây là hiệu ứng mạng lưới. 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, còn người dùng không biết hoặc không quan tâm bạn dùng mô hình nào.

Thiếu quyền chủ đạo về sản phẩm: chiến lược bị giới hạn bởi phòng thí nghiệm

Trong bài viết, Evans trích dẫn lời của Fidji Simo, trưởng nhóm sản phẩm của OpenAI, 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?’”

Điều này đối lập rõ rệt 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 trưởng nhóm 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, 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, các nhân viên thông minh và đầy tham vọng của OpenAI chưa có một sản phẩm thực sự hiệu quả và không thể sao chép bởi người khác. Evans cho rằng, một cách hiểu về hoạt động của OpenAI trong 12 tháng qua là, Sam Altman nhận thức rõ điều này và cố gắng trước khi bóng tối buông xuống, 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, hành động ngay lập tức”. Nền tảng ứng dụng, trình duyệt, video xã hội, hợp tác với Jony Ive, nghiên cứu y học, quảng cáo, v.v. 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 chóng 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 hay cơ chế vận hành của chúng.

Evans lặp lại các thuật ngữ như nền tảng, hệ sinh thái, đòn bẩy và hiệu ứng mạng lưới, 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 làm.” Đây 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 sức sáng tạo của toàn 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 tố nhân rộng, nhiều thứ mới sẽ dựa vào chúng để xây dựng. 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 các 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 mong muốn, một số công ty đã làm được trong thời gian dài, thậm chí tự thuyết phục rằng đã hệ thống hóa được điều đó, nhưng đó không phải là chiến lược.