Vì sao năm 2026, dòng vốn AI lại ưu tiên các ứng dụng 'biết kiếm tiền'?

Ngay trước thềm WAIC năm nay, Moonshot AI đã ra mắt Kimi K3 và tạo nên cơn sốt ngay khi vừa trình làng. Tuy nhiên, sự chú ý của thị trường vốn lại đổ dồn vào một vấn đề khác.

Trong nửa năm qua, công ty mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đình đám này đã tăng giá trị định giá lên gấp 6 lần, đạt mục tiêu 30 tỷ USD và đang đồng thời thúc đẩy kế hoạch IPO tại Hồng Kông. Trong bức thư gửi toàn thể nhân viên vào đêm giao thừa cuối năm 2025, nhà sáng lập Dương Thực Lân (Yang Zhilin) đã viết một câu: Năm 2026 sẽ tập trung vào Agent, không lấy số lượng người dùng tuyệt đối làm mục tiêu.

Cùng với việc định giá tăng gấp 6 lần trong nửa năm, họ cũng chủ động từ bỏ DAU (số người dùng hoạt động hàng ngày) – chỉ số vốn được thị trường vốn săn đón trong hai năm qua.

Điều này đủ để chứng minh rằng, dù quy mô người dùng vẫn quan trọng, nhưng nó không còn là "tài sản cứng" duy nhất để định giá các ứng dụng AI. Trọng tâm câu chuyện mới đã quay trở lại với khả năng thương mại hóa bền vững lâu dài của hình thái sản phẩm.

Các tiêu chuẩn (benchmark) của giới đầu tư khi đánh giá AI đã thay đổi: Hai năm qua, xu hướng chủ đạo là dùng trợ cấp sức mạnh tính toán (compute) để đổi lấy quy mô, nhưng DAU trên sổ sách chỉ đủ để nâng định giá chứ không thể gánh nổi lợi nhuận gộp. Thị trường vốn nhận ra rằng, lối chơi "chiếm đất" thời kỳ Internet không còn hiệu quả với AI; chi phí tính toán và đường cong giữ chân người dùng (retention curve) lần lượt "hiện nguyên hình", và những sản phẩm từng được kỳ vọng là "bom tấn" cũng bắt đầu rút lui hàng loạt.

Điểm uốn của ngành đã đến, giới đầu tư không còn chi tiền cho quy mô đơn thuần mà chuyển sang kiểm chứng chất lượng thương mại hóa.

Dưới logic mới, những công ty sở hữu mô hình kinh doanh vững chắc lại có nhiều cơ hội hơn để tồn tại như những "đồng tiền tốt" và nhận được mức định giá xứng đáng. Ví dụ, SeaArt – công ty vừa hoàn tất vòng gọi vốn Series B hơn 100 triệu NDT – là một doanh nghiệp vững chắc được giới đầu tư đánh giá cao: đến từ Thành Đô, hướng tới toàn cầu, lấy triết lý kinh doanh "sinh ra vì người dùng cá nhân (C-end)" làm cốt lõi. Trong vài năm qua, họ liên tục tạo ra các ứng dụng AI "bom tấn" với số liệu tài chính khá ấn tượng.

Sau khi thủy triều rút đi, câu hỏi đáng suy ngẫm hơn là: Loại ứng dụng AI nào mới có thể "kiếm tiền một cách đường hoàng"?

Kiểm chứng chất lượng thương mại hóa, điểm uốn đã đến.

Câu chuyện chủ đạo của tầng ứng dụng AI trong hai năm qua là việc các nhà đầu tư bắt tay cùng doanh nghiệp để "đốt tiền" cạnh tranh với Thung lũng Silicon. Vì vậy, ưu tiên quy mô, trợ cấp sức mạnh tính toán, loại bỏ đối thủ trước, còn vấn đề lợi nhuận gộp thì "để sau tính". Lối chơi này hiệu quả trong giai đoạn vốn dồi dào, nhưng đã bắt đầu lộ rõ sự đuối sức vào nửa cuối năm 2025.

Chi phí tính toán vẫn ở mức cao, chi phí thu hút khách hàng ngày càng tăng, dữ liệu giữ chân người dùng nhìn chung không mấy khả quan, các quỹ đầu tư mạo hiểm (VC) không còn đủ sức "đốt tiền", và logic định giá cũng theo đó chuyển sang kiểm chứng thương mại hóa.

Tuy nhiên, các hoạt động thương mại hóa của các mô hình lớn và ứng dụng AI chủ đạo thực tế chưa bao giờ dừng lại trong vài năm qua, và giải pháp của mỗi bên cũng rất khác nhau.

Mô hình đăng ký (subscription) để bán sức mạnh tính toán là con đường phổ biến; ChatGPT Plus, Claude Pro, Kimi đều đang đi theo hướng này, cùng với việc tính phí API cho người dùng cá nhân và nhà phát triển. Hình thức kiếm tiền từ quảng cáo được một số ứng dụng nhẹ, tần suất cao áp dụng, trong khi hệ thống Credit cho công cụ sáng tạo AI lại là mô hình chủ đạo của các nền tảng như Midjourney. Mỗi con đường đều có người thử nghiệm và đều từng đạt được những con số nhất định ở từng giai đoạn.

Sự sôi động của thương mại hóa đã kéo dài hai năm, luôn có người kiếm được tiền, nhưng người kiếm được tiền bền vững lại rất ít.

Một ví dụ đáng suy ngẫm là Character.AI, công ty từng là chuẩn mực trong lĩnh vực tương tác nhân vật AI toàn cầu. Dữ liệu từ Business of Apps cho thấy, đỉnh điểm vào tháng 8/2024, công ty đạt 28 triệu người dùng hoạt động hàng tháng (MAU), nhưng những tháng sau đó lại giảm thay vì tăng; đến tháng 1/2025, họ đã mất khoảng 8 triệu MAU. Cũng trong năm 2024, sau khi Google ký thỏa thuận thu nhận hai nhà sáng lập và giành quyền cấp phép không độc quyền đối với mô hình lớn của họ, công ty cũng đã ngừng tự phát triển mô hình.

Quỹ đạo của Inflection AI cũng tương tự: huy động được 1,3 tỷ USD, định giá từng đạt 4 tỷ USD, nhưng sản phẩm Pi sau đó bị giới hạn lưu lượng, nhà sáng lập rời sang Microsoft và chuyển hướng sang dịch vụ doanh nghiệp.

Điểm chung của hai công ty ngôi sao này là từng sở hữu quy mô người dùng và con số huy động vốn đáng ngưỡng mộ, nhưng đều không vượt qua được bài kiểm tra về chi phí tính toán và đường cong giữ chân người dùng.

Do đó, dù ai cũng đang làm thương mại hóa, nhưng ngành đã đạt được sự đồng thuận cơ bản cho năm 2026: Sự phát triển của AI không thể chỉ đánh giá thành bại qua thương mại hóa, số liệu người dùng hoạt động và người dùng trả phí chưa bao giờ là đích đến cuối cùng. Trước sức mạnh tính toán đắt đỏ, thương mại hóa chất lượng cao thực sự là một việc rất khó.

Vậy đối với AI, thế nào mới được coi là thương mại hóa chất lượng cao?

Câu hỏi này chưa ai trả lời nghiêm túc trong hai năm qua vì tất cả đều bận rộn tranh giành quy mô, nhưng giờ đây đã đến lúc phải trả lời. Câu trả lời thực ra không phức tạp: Người dùng có sẵn sàng trả phí liên tục cho giá trị thực hay không, và liệu có thể tạo ra sự kết hợp giữa lợi nhuận gộp dương và tỷ lệ giữ chân cao hay không.

Tỷ suất lợi nhuận gộp trả lời cho câu hỏi "công việc kinh doanh này có bù đắp được chi phí tính toán và chi phí thu hút khách hàng hay không", còn tỷ lệ giữ chân và tỷ lệ gia hạn trả lời cho câu hỏi "sau khi trải nghiệm sản phẩm trả phí, người dùng có ở lại hay không". Cái trước quyết định mô hình kinh doanh có khả thi không, cái sau quyết định giá trị sản phẩm có thực sự hiệu quả hay không.

Hai con số này có ý nghĩa hơn DAU và số lượng người dùng trả phí trong việc chứng minh một công ty ứng dụng AI có khả năng tự tăng trưởng lâu dài và khả năng chống chịu rủi ro hay không.

Dữ liệu công khai mà SeaArt đưa ra là: tỷ suất lợi nhuận gộp tổng thể vượt 40%, ARPPU (doanh thu trung bình trên mỗi người dùng trả phí) khoảng 60 USD, tỷ lệ gia hạn sản phẩm cốt lõi đã vượt 60%. Trong thị trường ứng dụng AI ToC toàn cầu, hầu hết các doanh nghiệp hiện vẫn đang mắc kẹt trong vòng lặp "lỗ để đổi lấy quy mô". Những công ty có thể đạt được con số này ở cả hai khía cạnh lợi nhuận gộp và tỷ lệ giữ chân là cực kỳ hiếm hoi ở tầng ứng dụng.

SeaArt không phải là một công ty mới, cũng không làm trong lĩnh vực mới. Khởi đầu từ Thành Đô năm 2023, với tổ chức mang tính toàn cầu hóa nguyên bản, họ bắt đầu từ cộng đồng sáng tạo AI đa phương thức. Hình thái sản phẩm không hề xa lạ: tạo ảnh, huấn luyện LoRA, làm video, trò chuyện với nhân vật.

Nhưng chính một công việc kinh doanh trông có vẻ "bình thường và quen thuộc" như vậy lại có cấu trúc tài chính đặc biệt nổi bật trong điểm uốn về chất lượng thương mại hóa lần này.

Ba đường cong, một logic.

Tỷ lệ gia hạn cao, ARPPU cao là tiền đề, lợi nhuận gộp dương là câu trả lời. Đằng sau các số liệu tài chính, vấn đề mà giới đầu tư thực sự quan tâm là: SeaArt đã làm điều đó như thế nào và liệu có thể duy trì lâu dài hay không.

Thương mại hóa chất lượng cao về bản chất là sự kết hợp giữa sản phẩm đúng và logic kinh doanh đúng. Vì vậy, để phân tích một công ty tầng ứng dụng, vẫn cần quay lại xem họ đã tạo ra những sản phẩm nào và giữa các sản phẩm đó tồn tại vòng lặp logic nào.

Ma trận sản phẩm của SeaArt hiện bao gồm ba đường cong. Đường cong thứ nhất là cộng đồng sáng tạo đa phương thức AI SeaArt, nơi đã tích lũy được 2 triệu tài sản sáng tạo AI nguyên bản trong 36 tháng, bao gồm mô hình, LoRA, quy trình làm việc (workflow) và mẫu (template).

Đường cong thứ hai là nền tảng phim ngắn AI MoreShort, đạt doanh thu hàng tháng vượt 1 triệu USD chỉ sau 6 tháng ra mắt.

Đường cong thứ ba là sản phẩm tương tác nhân vật AI SeaSoul, đạt 500.000 người dùng hoạt động hàng ngày (DAU) trong 4 tháng, với thời gian trực tuyến trung bình mỗi người dùng vượt 66 phút/ngày.

Có thể thấy, ba đường cong này có hình thái hoàn toàn khác nhau: cộng đồng sáng tạo, tiêu thụ phim ngắn và tương tác nhân vật. Tuy nhiên, điểm chung rất rõ ràng: tất cả đều là những mảng kinh doanh đang cạnh tranh khốc liệt trên toàn cầu, nơi từ các ông lớn đến các công ty khởi nghiệp đều đang điên cuồng chiếm lĩnh thị trường, nhưng SeaArt đã đưa ra câu trả lời về tài sản AI và doanh thu với tốc độ vận hành cực nhanh.

Đứng trên những đường đua "cấp chiến trường" này, một công ty có thể liên tục khởi động nhanh ở tầng ứng dụng, thông suốt vận hành toàn cầu về mặt số liệu và tạo ra các sản phẩm "bom tấn", cần có hai cấu trúc không thể thiếu.

Lớp dễ thấy hơn là sự liên kết năng lực (capability interlocking). SeaArt đã chia hệ thống sản phẩm của mình thành năm năng lực: tạo đa phương thức, tương tác tác tử (agent), phân phối và đề xuất nội dung, tăng trưởng bằng cách đổ tiền quảng cáo (performance marketing), và thương mại hóa.

SeaArt đã chạy thử nghiệm thành công logic kinh doanh từ tạo nội dung, giữ chân người dùng đến chuyển đổi trả phí trong cộng đồng sáng tạo, sau đó trừu tượng hóa các khâu then chốt thành các mô-đun năng lực có thể tái sử dụng và áp dụng vào các hình thái sản phẩm khác nhau.

Ngược lại, ba dòng sản phẩm cũng liên tục làm sâu sắc thêm hệ thống năng lực này: kịch bản cộng đồng sáng tạo tích lũy tài sản nhân vật và mô hình tạo, MoreShort huấn luyện hiệu quả phân phối và lộ trình thương mại hóa trong kịch bản tiêu thụ phim ngắn, còn SeaSoul mài giũa khả năng đối thoại và giữ chân người dùng của tác tử (agent) trong kịch bản tương tác nhân vật.

Dưới vòng lặp tích cực này, chu kỳ kiểm chứng sản phẩm mới cũng được rút ngắn đáng kể: SeaArt mất 36 tháng, MoreShort rút ngắn xuống 6 tháng, và SeaSoul chỉ mất 4 tháng. Hiệu ứng "bom tấn" từ cùng một cấu trúc năng lực đã được tái hiện trên các hình thái sản phẩm khác nhau.