 |
| Startup AI Việt và bài toán sống còn trước Big Tech |
Làn sóng AI bùng nổ trong hai năm qua từng mở ra kỳ vọng lớn cho nhiều startup công nghệ Việt. Không ít nhà sáng lập tin rằng chỉ cần đi nhanh, ra sản phẩm sớm và chạm đúng nhu cầu thị trường là có thể tạo được chỗ đứng. Nhưng thực tế đang diễn ra khắc nghiệt hơn nhiều.
Nguyễn Khánh, nhà sáng lập một ứng dụng AI hỗ trợ tạo truyện tranh, từng đặt cược lớn vào sản phẩm AI Comic. Ứng dụng này giải được một trong những bài toán khó nhất của AI tạo hình ở thời điểm đầu năm 2025: giữ sự nhất quán của nhân vật qua nhiều khung truyện. Sản phẩm nhanh chóng có khách hàng trả phí, chủ yếu là các đơn vị sáng tạo nội dung trên mạng xã hội, thậm chí từng có doanh nghiệp lớn ngỏ ý hợp tác. Tuy nhiên, mọi thứ đảo chiều chỉ sau một bản cập nhật từ Google. Khi Gemini tích hợp công cụ tạo ảnh mạnh hơn, miễn phí hơn và thuận tiện hơn, khách hàng của AI Comic bắt đầu rời đi. Chỉ trong vài tháng, startup này buộc phải đóng cửa.
Một trường hợp khác là FitRoom, ứng dụng thử quần áo ảo bằng AI do một nhóm kỹ sư Việt phát triển. Từng gây chú ý mạnh trên App Store trong trào lưu “AI thay đồ”, FitRoom được kỳ vọng có thể vươn ra thị trường quốc tế nhờ tự phát triển công nghệ lõi. Song sau đó, các nền tảng như Gemini, ChatGPT và Grok liên tục bổ sung năng lực chỉnh sửa, ghép và tạo ảnh. Khi người dùng có thể thực hiện cùng một nhu cầu ngay trong chatbot phổ biến, miễn phí hoặc chi phí rất thấp, các ứng dụng độc lập như FitRoom lập tức chịu áp lực lớn. Nhà sáng lập xác nhận doanh nghiệp phải dừng marketing đại trà để chuyển sang phục vụ các ngách thị trường hẹp hơn.
Câu chuyện của AI Comic hay FitRoom cho thấy một thực tế đáng suy nghĩ: với Big Tech, một tính năng AI mới chỉ là bước mở rộng hệ sinh thái; nhưng với startup, đó có thể là đòn đánh khiến toàn bộ mô hình kinh doanh sụp đổ.
Trong giới công nghệ, hiện tượng này không mới. Nó từng được gọi bằng thuật ngữ “Sherlocking”, bắt nguồn từ câu chuyện Apple nâng cấp công cụ Sherlock trên máy Mac, tích hợp gần như toàn bộ tính năng mà phần mềm Watson của bên thứ ba từng cung cấp, khiến doanh nghiệp đứng sau phải bán mình. Hình ảnh ví von của Steve Jobs khi đó rất đáng nhớ: các nhà phát triển nhỏ giống như những chiếc xe goòng thủ công trên đường ray, còn Apple mới là đoàn tàu thực sự thống trị hệ sinh thái ấy.
Hơn 20 năm sau, trong kỷ nguyên AI, phép so sánh này trở nên đúng hơn bao giờ hết. Mỗi kỳ DevDay của OpenAI hay Google I/O không chỉ là sân khấu công nghệ, mà còn là thời điểm nhiều startup phải nín thở xem sản phẩm của mình có bị “nuốt chửng” hay không.
Theo dữ liệu được trích dẫn trong bài viết, các nghiên cứu giai đoạn 2025–2026 cho thấy khoảng 90% startup AI thất bại ngay trong năm đầu hoạt động, cao hơn cả tỷ lệ thất bại của startup công nghệ truyền thống. Những nguyên nhân thường được nhắc đến gồm kỳ vọng quá mức, sản phẩm không khớp nhu cầu thị trường, dữ liệu chưa đủ mạnh, chi phí hạ tầng tăng cao, phụ thuộc vào mô hình bên ngoài và sai lầm trong chiến lược lãnh đạo.
Theo nhận định của các chuyên gia trong hệ sinh thái AI, nhóm dễ tổn thương nhất hiện nay là các startup xây dựng sản phẩm ở lớp ứng dụng chung, thường được gọi là “AI wrappers”. Đây là những dự án tạo ra một lớp giao diện hoặc trải nghiệm thuận tiện hơn để người dùng tương tác với các mô hình nền tảng như OpenAI, Google hay các mô hình mã nguồn mở.
Ưu điểm của hướng đi này là triển khai nhanh, chi phí ban đầu thấp, dễ thu hút người dùng trong giai đoạn thị trường còn mới. Nhưng mặt trái là rào cản cạnh tranh cũng rất thấp. Khi tính năng cốt lõi nằm ở mô hình của người khác, startup rất dễ rơi vào thế phụ thuộc. Chỉ cần nền tảng gốc cập nhật thêm một khả năng mới, lợi thế từng được xem là độc đáo có thể biến mất gần như ngay lập tức.
Những lĩnh vực dễ gặp tình trạng này nhất là tạo nội dung tự động, tạo hình ảnh, dựng video, chỉnh sửa ảnh, chuyển giọng nói thành văn bản, tổng hợp giọng nói, xây chatbot hoặc trợ lý AI tổng quát. Đây đều là những mảng Big Tech có thể nhanh chóng đưa vào hệ sinh thái của mình với lợi thế vượt trội về hạ tầng, dữ liệu, tệp người dùng và kênh phân phối.
Nói cách khác, nếu startup chỉ tạo ra một “lớp vỏ” đẹp hơn cho công nghệ lõi của người khác, thì giá trị đó rất khó bền vững.
Một điểm đáng chú ý là nhiều startup AI không thất bại vì yếu kỹ thuật. Vấn đề nằm ở việc họ xây sản phẩm dựa trên niềm tin rằng mô hình AI là lợi thế cạnh tranh, thay vì tạo ra giá trị riêng biệt cho khách hàng.
Chuyên gia trong bài viết cho rằng sai lầm phổ biến nhất là định nghĩa bài toán theo hướng “AI có thể làm gì”, thay vì đặt câu hỏi “nỗi đau nào đủ lớn để khách hàng sẵn sàng trả tiền”. Khi sản phẩm không gắn với dữ liệu độc quyền, quy trình vận hành thực tế hay bài toán nghiệp vụ cụ thể, startup gần như không có lớp phòng thủ trước các đối thủ lớn.
Bên cạnh đó là bài toán chi phí. Với các ứng dụng AI tạo sinh, chi phí máy chủ và GPU thường tăng gần như tuyến tính theo số lượng người dùng. Mỗi truy vấn, mỗi yêu cầu xử lý đều phát sinh chi phí cho mô hình nền tảng phía sau. Nếu không kiểm soát tốt unit economics, startup có thể rơi vào nghịch lý càng nhiều người dùng càng lỗ nặng. Đây là cái bẫy tài chính mà không ít dự án AI đang mắc phải.
Trong bối cảnh đó, cơ hội không hẳn đã khép lại. Ngược lại, sự thu hẹp chiến tuyến của các ông lớn có thể mở ra khoảng trống cho startup chuyên sâu.
Bài viết dẫn lại việc OpenAI từng thông báo dừng phát triển ứng dụng video AI Sora chỉ sau chưa đầy nửa năm ra mắt. Động thái này cho thấy ngay cả những công ty dẫn đầu thế giới cũng không thể theo đuổi mọi hướng đi cùng lúc. Khi chi phí tính toán tăng cao, chip xử lý còn hạn chế và áp lực tối ưu tài nguyên ngày càng lớn, Big Tech buộc phải tập trung vào những mảng cốt lõi nhất. Khoảng trống còn lại chính là cơ hội cho startup nếu biết chọn đúng sân chơi.
Theo các khuyến nghị trong bài, startup AI Việt có thể đi theo bốn hướng chính.
Thứ nhất, thay vì làm sản phẩm đại trà, doanh nghiệp nên phát triển Vertical AI – tức tập trung vào những bài toán chuyên sâu theo ngành như logistics, tài chính, sản xuất, giáo dục hay y tế. Đây là những lĩnh vực cần hiểu sâu về quy trình, pháp lý và bối cảnh địa phương, điều mà các nền tảng toàn cầu khó tùy biến đủ sâu.
Thứ hai, startup phải xây dựng lợi thế dữ liệu độc quyền càng sớm càng tốt. Tài sản giá trị nhất không nằm ở mô hình, mà ở dữ liệu phát sinh từ hành vi người dùng, quy trình nội bộ doanh nghiệp, hay ngữ cảnh tiếng Việt chuyên ngành. Đây mới là lớp phòng thủ dài hạn trước cạnh tranh.
Thứ ba, sản phẩm cần cắm sâu vào workflow của khách hàng. Một chatbot đơn thuần rất dễ bị thay thế. Nhưng một hệ thống AI đã kết nối với ERP, hiểu quy trình nội bộ, được huấn luyện trên dữ liệu riêng và gắn với KPI vận hành sẽ tạo ra chi phí chuyển đổi rất lớn. Khi đó, quyết định thay thế không còn đơn thuần là đổi công cụ, mà là thay đổi cả một cấu trúc vận hành.
Thứ tư, startup phải tận dụng tốc độ như một lợi thế cạnh tranh. Họ không thể thắng Big Tech về quy mô, nhưng có thể thắng ở tốc độ thử nghiệm, tốc độ học hỏi khách hàng và tốc độ điều chỉnh sản phẩm. Trong thị trường AI biến động từng tuần, đây là lợi thế mà doanh nghiệp nhỏ vẫn có thể khai thác nếu vận hành đủ linh hoạt.
Một bài học quan trọng khác là yếu tố bản địa. Theo chia sẻ được dẫn lại trong bài, một startup AI từng huy động vốn thành công cho rằng để chinh phục người dùng Việt, sản phẩm phải thực sự hiểu người Việt.
Lợi thế ấy có thể đến từ khả năng xử lý tiếng lóng trên mạng xã hội, nhận diện lỗi chính tả đặc thù, hiểu cách người dùng giao tiếp trong bối cảnh địa phương, hoặc xây dựng các yếu tố cộng đồng để người dùng tương tác với nhau thay vì chỉ với máy. Cùng với đó là bài toán chi phí: nếu duy trì được mức giá thấp nhưng vẫn tạo ra một hệ sinh thái dữ liệu thuần Việt đủ lớn, startup hoàn toàn có thể tạo khác biệt ở những phân khúc mà Big Tech chưa ưu tiên.
Đó cũng là lý do nhiều nhà sáng lập Việt bắt đầu dịch chuyển sang các lĩnh vực như y tế, văn hóa, giáo dục hoặc giải pháp cho doanh nghiệp – nơi đòi hỏi hiểu bối cảnh trong nước nhiều hơn là chỉ sở hữu công nghệ nền.
