Mô hình AI không phải là lợi thế cạnh tranh bền vững, vậy đâu mới là chìa khóa?

< img id="wx_img" src="https://www.qbitai.com/wp-content/uploads/imgs/qbitai-logo-1.png" width="400" height="400">

Mô hình AI không phải là "hào sâu" bảo vệ doanh nghiệp, vậy điều gì mới thực sự là?

06-07-2026 16:17:34 Nguồn: QbitAI

Các mô hình lớn ngày càng mạnh mẽ, tại sao doanh nghiệp lại không mạnh lên tương ứng?

Tác giả: Yun Zhong, đưa tin từ QbitAI (Ao Fei Si)

QbitAI | Kênh thông tin chính thức QbitAI

"Tại sao mô hình AI mỗi tháng đều mạnh lên, nhưng doanh nghiệp của tôi dường như không mạnh lên cùng với nó?"

Đây là nỗi băn khoăn trong lòng của rất nhiều CEO và lãnh đạo bộ phận kinh doanh.

Trong hai năm qua, lộ trình ứng dụng AI của các doanh nghiệp có sự tương đồng rất cao.

Đầu tiên là cấp tài khoản sử dụng mô hình lớn cho nhân viên, sau đó triển khai Copilot, tiếp đến là kết nối với kho tri thức và cuối cùng là thực hiện một vài dự án thí điểm Agent.

Năm nay, mọi thứ còn tiến xa hơn: triển khai các sản phẩm dạng OpenClaw, giúp AI chuyển từ "biết nói" sang "biết làm".

Hiệu ứng trình diễn rất ấn tượng, các buổi ra mắt sản phẩm cũng đủ sôi động.

Nhân viên quả thực đã viết nhanh hơn, biên bản cuộc họp cũng dễ dàng được tạo ra hơn, còn PPT và các kế hoạch cũng được hoàn thành nhanh chóng hơn.

Nhưng vấn đề nằm ở chỗ:

Đây có lẽ mới là cột mốc phân định thực sự khi AI doanh nghiệp bước vào giai đoạn chuyên sâu.

Giai đoạn đầu của cuộc đua AI là cuộc chiến về năng lực mô hình.

Giai đoạn thứ hai là cuộc chiến về ứng dụng Agent.

Và tiếp theo, cuộc cạnh tranh then chốt đang chuyển hướng sang:

Ai có thể biến AI thành động cơ thông minh của chính doanh nghiệp mình.

Khi cơn sốt mô hình tổng quát bùng nổ, đã có người đưa ra một nhận định đi ngược xu hướng.

Vấn đề này, ngay từ khi cơn sốt mô hình lớn tổng quát đang ở đỉnh điểm, đã có người nhìn ra.

Giáo sư Zhou Bowen, nhà sáng lập của衔远科技 (SnailTech), lúc đó đã đưa ra một nhận định đi ngược xu hướng:

Lộ trình đúng đắn của sự phát triển AI là trên cơ sở tổng quát hóa đầy đủ, phải sở hữu năng lực chuyên môn hóa sâu sắc cho bất kỳ lĩnh vực nào.

Góc nhìn cốt lõi của ông là: Chuyên môn hóa sâu trên nền tảng tổng quát hóa mới là bản chất của năng lực cạnh tranh doanh nghiệp. Quyền sở hữu năng lực chuyên môn quyết định giá trị của AI cuối cùng sẽ nằm trong tay ai.

Mô hình tổng quát giải quyết vấn đề "biết làm", nhưng năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp chưa bao giờ đến từ việc "biết làm", mà đến từ việc "làm chính xác hơn, nhanh hơn và phù hợp với logic kinh doanh của riêng mình hơn người khác".

Nếu một doanh nghiệp chỉ kết nối với mô hình tổng quát tốt nhất, thì cũng giống như tất cả mọi người cùng lên một chuyến tàu cao tốc — tốc độ nhanh hơn, nhưng hướng đi và điểm đến đều giống nhau, không thể tạo ra lợi thế cạnh tranh.

Nhận định này sâu sắc hơn so với quan điểm "doanh nghiệp cần công cụ AI" và cũng chính xác hơn so với việc "doanh nghiệp cần xây dựng triển khai riêng tư".

Nó chỉ ra một vấn đề căn bản hơn: Trong kỷ nguyên AI, quyền sở hữu năng lực chuyên môn của doanh nghiệp thuộc về ai?

Một loạt phát biểu gần đây của CEO Microsoft Satya Nadella đã xác nhận hướng đi này từ một góc độ khác:

Ông đã đưa ra hai khái niệm là Human Capital (Vốn nhân lực) và Token Capital (Vốn Token).

Năng lực thông minh có thể tái sử dụng được tích lũy thông qua hệ thống AI của doanh nghiệp chính là hình thái vốn mới của thời đại này.

Nhận định của ông là: AI sẽ không làm cho vốn nhân lực trở nên kém quan trọng, ngược lại, nó làm cho những đánh giá chất lượng cao của con người trở nên quan trọng hơn.

Điều thực sự nguy hiểm là doanh nghiệp giao toàn bộ tri thức, kinh nghiệm và khả năng phán đoán của mình cho các mô hình bên ngoài mà không hình thành hệ thống học tập của riêng mình.

Ông lấy toàn cầu hóa làm ví dụ: Trong làn sóng toàn cầu hóa đầu tiên, nhiều ngành công nghiệp đã thuê ngoài năng lực sản xuất, và cái giá phải trả cho sự rỗng hóa công nghiệp đã kéo dài nhiều năm.

Trong kỷ nguyên AI, nếu thứ bị thuê ngoài là năng lực nhận thức và kinh nghiệm chuyên gia, hậu quả có thể còn nghiêm trọng hơn.

Nhưng câu hỏi mà Nadella chưa trả lời là:

Nếu các phán đoán chuyên môn, quy tắc kinh doanh và kinh nghiệm chuyên gia của doanh nghiệp liên tục bị hút vào nền tảng mô hình trong quá trình sử dụng mô hình tổng quát, thì Token Capital đó rốt cuộc đang nằm trong tay doanh nghiệp hay trong tay nhà cung cấp mô hình?

Câu trả lời của Giáo sư Zhou Bowen rất rõ ràng:

Năng lực chuyên môn hóa phải được giữ lại trên nền tảng của chính doanh nghiệp, trong chính know-how của doanh nghiệp, chứ không phải trở thành nguyên liệu huấn luyện cho sự bành trướng vô hạn của các mô hình tổng quát.