Jack Dorsey nói AI không có lợi thế cạnh tranh
Ngày 24 tháng 10, Jack Dorsey, nhà sáng lập Block, đã đăng một dòng tweet gây tranh cãi trên X: "There is no moat" (Không có hào kinh tế). Chỉ vỏn vẹn 4 từ, không có bất kỳ ngữ cảnh nào, nhưng lại nhanh chóng làm dấy lên cuộc thảo luận về hào kinh tế của ngành AI.
Chỉ một ngày trước đó, Block đã ra mắt mô hình giọng nói tự phát triển Dessa. Được huấn luyện bởi một nhóm nhỏ nội bộ, mô hình này chỉ sử dụng một rack máy Nvidia GB200 NVL72, học trực tiếp từ âm thanh hội thoại của con người, không phụ thuộc vào quá trình tiền huấn luyện dựa trên văn bản. Trong bản demo chính thức của Block, Dessa có thể vừa nghe vừa nói như người thật, và xử lý các khoảng dừng, tiếng cười cũng như sự thay đổi ngữ điệu một cách tự nhiên như người thật.
Dessa vẫn đang trong giai đoạn xem trước nghiên cứu, chưa đủ để chứng minh hiệu suất của nó đã bắt kịp các mô hình giọng nói hàng đầu. Nhưng một công ty lấy thanh toán làm trọng tâm, với nguồn lực tương đối hạn chế, lại có thể khám phá ra một con đường kỹ thuật khác với các mô hình lớn chủ đạo, vẫn đáng được quan tâm. Ít nhất nó cho thấy công nghệ AI tiên tiến không chỉ có một con đường hiện thực hóa duy nhất, và những người đi sau cũng không nhất thiết phải sao chép hoàn toàn lộ trình nghiên cứu của những người dẫn đầu mới có thể tạo ra sản phẩm có sức cạnh tranh.
Có người giải thích dòng tweet của Dorsey là ám chỉ mỉa mai OpenAI và Anthropic. Suy cho cùng, việc dẫn đầu về hiệu suất mô hình luôn là lợi thế cạnh tranh quan trọng của các công ty này, cũng là một trong những yếu tố hỗ trợ kỳ vọng về giá trị thương mại dài hạn của họ. Nhưng khi năng lực mô hình lan rộng, phương pháp huấn luyện dần trở nên phổ biến, thì ngay cả khi sở hữu mô hình tiên tiến nhất hôm nay, sự dẫn đầu này rốt cuộc có thể duy trì được bao lâu, và bao nhiêu có thể chuyển hóa thành lợi nhuận thương mại?
Có lẽ, điều đáng để truy vấn hơn cả "AI có hào kinh tế hay không" là: khi công nghệ tiên tiến ngày càng dễ bị sao chép, bắt kịp thậm chí thay thế, thì các công ty tạo ra công nghệ rốt cuộc còn có thể giữ lại được bao nhiêu giá trị kinh tế từ đó?
Lịch sử kinh doanh cho chúng ta biết, lợi ích do công nghệ tạo ra không nhất thiết thuộc về bên cung cấp công nghệ. Nếu đối thủ cạnh tranh có thể cung cấp năng lực AI tương tự với chi phí tương đương, thì một phần lợi ích từ tiến bộ công nghệ có thể được chuyển giao cho các doanh nghiệp hạ nguồn và người tiêu dùng thông qua cạnh tranh giá cả, thay vì tất cả đều nằm lại trên bảng lợi nhuận của các công ty mô hình. Điều này cũng giải thích tại sao "AI có thể tạo ra giá trị kinh tế khổng lồ" và "một số công ty AI có thể bị định giá quá cao" không hề mâu thuẫn: vế trước liên quan đến đóng góp của công nghệ đối với toàn bộ hệ thống kinh tế, vế sau phụ thuộc vào việc một doanh nghiệp cụ thể cuối cùng có thể thu được bao nhiêu lợi nhuận.
Việc Dorsey nói "không có hào kinh tế" có lẽ đã quá tuyệt đối. AI không khiến mọi lợi thế cạnh tranh trở nên vô hiệu, mà chỉ khiến một số năng lực từng khan hiếm trở nên dễ tiếp cận, đồng thời khiến một số lợi thế tích lũy lâu dài trở nên quan trọng hơn.
Nhìn từ ngành phần mềm, AI đã đẩy nhanh quá trình khấu hao lợi thế kỹ thuật phần mềm thuần túy. Các công cụ lập trình AI đã làm giảm mạnh chi phí xây dựng và sao chép các tính năng phần mềm. Trải nghiệm sản phẩm mà các công ty lớn trước đây xây dựng nhờ đầu tư kỹ thuật dày đặc, nay có thể được các nhóm nhỏ sao chép nhanh chóng với chi phí cực thấp; nhưng sự thay đổi này là hai chiều: các công ty nhỏ có thể bắt kịp các công ty lớn nhanh hơn, và lợi thế dẫn đầu của các công ty nhỏ cũng có thể bị những người đi sau sao chép nhanh hơn.
Vậy thì, còn điều gì có thể trở thành hào kinh tế? Khi "tính năng" không còn khan hiếm, những tài sản khó có thể được tạo ra thông qua thuật toán lại trở nên quan trọng hơn, ví dụ như dữ liệu độc quyền, quan hệ khách hàng sâu sắc, kiến thức ngành được tích hợp vào quy trình vận hành doanh nghiệp, và các kênh phân phối. Tầm quan trọng chiến lược của những yếu tố này đang ngày càng nổi bật. Trong nền kinh tế thực, khoảng cách này thể hiện rõ ràng hơn. AI dĩ nhiên có thể giúp nhà hàng tìm khách hàng, tối ưu thực đơn hoặc quản lý tồn kho, nhưng nó không thể tạo ra từ hư không uy tín và sự tin tưởng mà một nhà hàng đã tích lũy qua nhiều năm. Về lâu dài, lợi nhuận sẽ chảy từ "các công ty cung cấp công nghệ thông minh" sang "các doanh nghiệp ứng dụng những công nghệ này", tức là những doanh nghiệp nắm giữ dữ liệu khan hiếm, sở hữu các điểm tiếp cận quan trọng và thúc đẩy giao dịch thực tế.
Đối với các doanh nghiệp khởi nghiệp trong thời đại AI, sự bình đẳng công nghệ này không chỉ định hình lại cục diện cạnh tranh, mà còn mang lại một nghịch lý trong lựa chọn chiến lược. Trước đây, chi phí nghiên cứu cao tự nó là một ràng buộc tự nhiên, buộc doanh nghiệp phải giữ được sự tập trung. Ngày nay, khi chi phí xây dựng sản phẩm và thử nghiệm đã giảm mạnh, doanh nghiệp lại đối mặt với cám dỗ "làm được mọi thứ".
Tuy nhiên, việc hạ thấp ngưỡng thực thi không hề nâng cao tương ứng năng lực của doanh nghiệp trong việc nhận diện nhu cầu thương mại thực sự và xây dựng vòng khép kín giao dịch. Khi việc thực thi trở nên rẻ chưa từng có, thì việc mất tập trung về chiến lược lại trở thành cái giá đắt nhất. Trong một môi trường thị trường mà hào kinh tế công nghệ đang tan chảy nhanh chóng, việc giữ được sự tiết chế và xác định rõ "điều gì không nên làm" có lẽ mới là phòng tuyến vững chắc nhất mà các doanh nghiệp khởi nghiệp có thể xây dựng ở giai đoạn hiện nay.
