Đón đầu làn sóng AI: Bí quyết thành công cho các thương hiệu toàn cầu mới

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

2026-07-24 17:57:35 Nguồn: QbitAI

Trong giai đoạn bứt phá của AI, chúng ta nhìn thấy chặng đường tiếp theo của các thương hiệu toàn cầu hóa mới.

Đòn bẩy năng lượng cao tiếp theo cho sự phát triển toàn cầu hóa của các thương hiệu Trung Quốc là gì?

Đứng ở năm 2026, gần như không còn ai nghi ngờ về câu trả lời mang tên "Năng lực cạnh tranh AI".

Trong thập kỷ qua, chúng ta đã chứng kiến sự chuyển dịch của các doanh nghiệp Trung Quốc từ "dám vươn ra biển lớn" sang "biết cách vươn ra biển lớn". Và trong một thời gian dài sắp tới, câu chuyện mới sẽ được triển khai xoay quanh việc "làm thế nào để sử dụng AI vươn ra toàn cầu hiệu quả hơn" — khi AI đang định hình lại mọi mắt xích của ngành, không ai có thể đứng ngoài xu thế đang cuộn trào này.

Nền tảng, sản phẩm, dịch vụ và tổ chức đều đang được AI định nghĩa lại; từ thấu hiểu người tiêu dùng đến nghiên cứu phát triển sản phẩm, từ tổ chức chuỗi cung ứng đến tiếp thị và vận hành xuyên biên giới, toàn bộ chuỗi giá trị đang được AI cải tạo. Đứng trước giai đoạn bứt phá mang tính thời đại này, chúng ta nên đón nhận thế giới như thế nào, và thế giới sẽ chào đón chúng ta nhập cuộc ra sao?

Ngày 23 tháng 7, tại Hàng Châu – thành phố văn hóa lịch sử với 2.200 năm hình thành và phát triển, cũng là nơi đặt khu thí điểm thương mại điện tử xuyên biên giới toàn diện đầu tiên của cả nước, gần 1.000 nhà hoạch định chiến lược thương hiệu và đối tác hệ sinh thái từ khắp nơi trên cả nước đã hội tụ tại Hội nghị Thượng đỉnh Thương mại điện tử Xuyên biên giới Toàn cầu lần thứ 10 và Hội nghị Năng lực Cạnh tranh AI của Thương hiệu Toàn cầu hóa mới năm 2026 để tìm kiếm câu trả lời.

"Hàng Châu đang sử dụng công nghệ AI để mài giũa sức mạnh cứng của sản phẩm, dùng mỹ học phương Đông để nâng cao sức mạnh mềm của thương hiệu doanh nghiệp, cùng nhau hỗ trợ các thương hiệu Trung Quốc kể câu chuyện toàn cầu hóa một cách xuất sắc" — đây cũng chính là hình ảnh thu nhỏ về trạng thái phát triển của toàn ngành. Tại hội nghị, hơn 20 nhà lãnh đạo đầu ngành đang trực tiếp "chinh chiến" tại thị trường nước ngoài đã dốc lòng chia sẻ những quan sát tiên phong và kinh nghiệm thực chiến quý báu. Tại đây, chúng tôi đã cô đọng nội dung bài phát biểu kéo dài 8 giờ của họ thành những tinh hoa dưới đây để chia sẻ tới các bạn.

I. Làm thẳng chuỗi toàn cầu hóa thương hiệu: Cơ sở hạ tầng mới cho việc vươn ra toàn cầu trong kỷ nguyên AI trông như thế nào?

Lời dẫn của Yibang: Các loại nền tảng thương mại điện tử xuyên biên giới và nhà cung cấp dịch vụ, bao gồm B2B, B2C và SaaS cho website độc lập, đều đang xây dựng cơ sở hạ tầng mới cho việc vươn ra toàn cầu trong kỷ nguyên AI. Họ sử dụng các công cụ thông minh để kết nối các mắt xích kinh doanh vốn bị phân tán, từ đó làm thẳng chuỗi vận hành toàn cầu vốn dài dòng và phức tạp, giúp việc xây dựng thương hiệu trở nên hiệu quả hơn.

Accio Work của Alibaba.com giúp thông suốt chuỗi cung ứng B2B và vận hành đa nền tảng; Amazon sử dụng nền tảng AI toàn diện để xuyên suốt các quy trình vận hành xuyên biên giới như chọn sản phẩm, logistics, quảng cáo và tuân thủ; SHOPLINE tái cấu trúc cơ sở hạ tầng website độc lập, giúp cấu trúc hóa tài sản sản phẩm để thích ứng với tương tác AI; AgentOS Marvy 2.0 – thế hệ tiếp thị xuyên biên giới cấp doanh nghiệp mới của Meetsocial – dựa vào năm tác nhân thông minh (Agent) để khép kín và thông suốt toàn bộ chuỗi tiếp thị nước ngoài...

Phó Chủ tịch Tập đoàn Alibaba, Chủ tịch Alibaba.com, Zhang Kuo:

Trước đây, chúng ta đưa AI vào các mắt xích vận hành hàng ngày của người bán, để AI phối hợp với con người hoàn thành một số công việc. Đến nay, chúng ta nâng cấp tác nhân thông minh (Agent) thu mua Accio thành Accio Work, hy vọng thông qua AI Agent để giúp người bán tự chủ hoàn thành công việc. Kinh doanh B2B đang tiến những bước dài tới A2A, tức là sự tương tác giữa Agent với Agent, cuối cùng hoàn thành toàn bộ quá trình tìm nguồn cung ứng và thu mua.

Chúng tôi hy vọng có thể mở rộng năng lực của Accio Work sang các nền tảng thương mại điện tử chủ lưu trong nước và toàn cầu. Hiện tại, nó đã kết nối với Alibaba.com, 1688, Taobao, Tmall, Shopify, v.v., cho phép nhiều người bán tái sử dụng bộ năng lực thông minh này.

Loại năng lực thứ nhất là tiếp đón tự động. Người bán trước tiên có thể tải lên kho tri thức của mình, để mỗi phản hồi trong quá trình giao tiếp giữa người mua và người bán đều được tạo ra dựa trên tri thức và ngữ liệu của chính người bán. Khi một lượng lớn người mua đổ về, điều ông chủ quan tâm nhất là bối cảnh, nhu cầu thực tế và ngân sách của người mua; còn quản lý kinh doanh cần hiểu tình hình phản hồi hàng ngày của nhân viên và những khía cạnh nào còn có thể cải thiện. Chúng tôi sử dụng AI để nhận diện người dùng giá trị cao, giúp người bán tiếp cận và chuyển đổi họ tốt hơn.

Loại năng lực thứ hai là phân tích dữ liệu đa nền tảng. Khi người bán kinh doanh hướng tới toàn cầu, họ cần đưa ra quyết định liên tục cho khách hàng ở các quốc gia khác nhau và với quy mô khác nhau. Họ không chỉ muốn thực hiện một đơn hàng, mà còn phải vận hành một công việc kinh doanh có khả năng sinh lời bền vững và tạo ra lợi nhuận kép trong tương lai. Tiếp theo, chúng tôi không chỉ tiếp tục đào sâu năng lực phân tích dữ liệu kinh doanh bên trong Alibaba.com, mà còn hy vọng kết nối thêm nhiều nền tảng, cung cấp cảnh báo thời gian thực để giúp ông chủ đẩy nhanh việc ra quyết định.

Loại năng lực thứ ba là đăng sản phẩm đa nền tảng. Chúng tôi hy vọng Accio Work vừa có thể hiểu thông số kỹ thuật sản phẩm, vừa hiểu được thuộc tính của các nền tảng và người mua khác nhau, sau đó dựa trên các nền tảng B2B, B2C khác nhau, cũng như các quốc gia và ngôn ngữ khác nhau để tạo ra mô tả sản phẩm tương ứng, đăng sản phẩm tốt lên các nền tảng lớn trên toàn cầu chỉ bằng một cú nhấp chuột. Alibaba.com, Taobao, Tmall, 1688, cũng như các nền tảng thương mại điện tử trong và ngoài nước như Shopify, SHOPLINE đều có yêu cầu rất khác nhau về sản phẩm và người bán. Vai trò cốt lõi của AI là giúp người bán hiểu quy tắc của từng nền tảng, quản lý sản phẩm đa nền tảng, nắm bắt cơ hội về lưu lượng truy cập và người dùng của các nền tảng khác nhau.

Phó Chủ tịch Amazon Trung Quốc, Phụ trách thị trường và phát triển kinh doanh khu vực Châu Á - Thái Bình Dương của Amazon Global Selling, Qiu Sheng:

Một mô hình thương mại điện tử toàn cầu hóa mới do AI dẫn dắt đang hình thành. Trong mô hình này, vai trò của người bán cũng thay đổi. Trước đây, người bán bị cuốn vào vô số công việc lặp đi lặp lại hàng ngày, dù là sửa nội dung, theo dõi tồn kho hay điều chỉnh quảng cáo, đều cần tiêu tốn rất nhiều sức lực. Hiện nay, AI đã tiếp quản một phần đáng kể công việc thực thi, người bán có thể chuyển từ người vận hành sang người ra quyết định, từ người vận hành một trang web đơn lẻ sang kiến trúc sư kinh doanh bố trí toàn cầu. Và AI đang tiến hóa từ một công cụ thành một trợ lý, và xa hơn nữa là trở thành "đối tác" của người bán.

Chúng tôi đã đúc kết năm xu hướng ứng dụng AI trong toàn bộ chuỗi thương mại điện tử xuyên biên giới từ các trường hợp của người bán trên Amazon: Thứ nhất, đổi mới sản phẩm đang chuyển từ chạy theo sản phẩm "hot" sang dùng AI để định nghĩa danh mục; Thứ hai, quyết định kinh doanh đang chuyển từ dựa vào kinh nghiệm sang dùng dữ liệu để lên tiếng; Thứ ba, tự động hóa vận hành đang chuyển từ sử dụng công cụ đơn lẻ sang dùng AI để thông suốt toàn bộ quy trình; Thứ tư, nâng cao hiệu suất đang chuyển từ dựa vào tăng nhân sự sang dùng AI để thúc đẩy quy mô; Thứ năm, an toàn tuân thủ đang chuyển từ khắc phục hậu quả sang quản lý trước.

Tất nhiên, điểm xuất phát của mỗi người bán khác nhau, lộ trình áp dụng AI cũng không giống nhau. Một số người bán đã thâm canh trong ngành nhiều năm, dần dần đưa AI vào hoạt động kinh doanh hiện tại để nâng cấp từng bước. Những người bán thế hệ mới khác lại xây dựng hệ thống kinh doanh với AI là năng lực nền tảng ngay từ ngày đầu khởi nghiệp. Nhịp độ của hai con đường khác nhau, nhưng hướng đi là nhất quán. Dù chọn con đường nào, không người bán nào cần phải đi một mình. Bởi vì phía sau mỗi người bán đều có sự nỗ lực chung của Amazon và các đối tác dịch vụ.

Sự đầu tư của Amazon vào AI là liên tục. Năm 2026, chi phí vốn của Amazon dự kiến sẽ đạt 200 tỷ USD, trong đó phần lớn sẽ được đầu tư vào lĩnh vực AI. Chúng tôi hy vọng sẽ xây dựng cho người bán một nền tảng năng lực AI bao phủ toàn bộ chuỗi từ thấu hiểu người dùng, chọn sản phẩm, Listing, logistics, quảng cáo đến tuân thủ, giúp mọi người tham gia cạnh tranh toàn cầu một cách đơn giản và hiệu quả hơn. Đồng thời, chúng tôi cũng chào đón nhiều nhà cung cấp dịch vụ am hiểu về xuyên biên giới và AI gia nhập mạng lưới dịch vụ Amazon SPN. Amazon cung cấp nền tảng, nhà cung cấp dịch vụ truyền tải chuyên môn, hai sức mạnh kết hợp mới có thể thực sự trao quyền cho từng người bán theo phương châm "đo ni đóng giày".

Phó Chủ tịch SHOPLINE, Qiao Guanyuan:

Trong kỷ nguyên AI, người bán không cần phải tự xây dựng đội ngũ kỹ thuật, nghiên cứu quy tắc của các trình thu thập dữ liệu (crawler) AI khác nhau rồi mới cải tạo trang web của mình. Những việc này nên do các nhà cung cấp cơ sở hạ tầng hoàn thành. Chúng tôi hy vọng trở thành "bộ cân bằng" của AI, biến các công nghệ phức tạp phía sau người bán thành năng lực mặc định, giúp AI hiểu được sản phẩm và dịch vụ của người bán.

Trong tương lai, nếu các Agent dần tiếp quản một phần hành vi nghiên cứu và so sánh mua sắm, website độc lập sẽ không chỉ dành cho con người xem, mà còn cần phải được các mô hình lớn (Large Models) đọc hiểu chính xác. Chi tiết sản phẩm, chính sách đổi trả, FAQ, đánh giá đáng tin cậy từ bên thứ ba, cũng như giá cả, chất liệu, thông số kỹ thuật, kịch bản áp dụng, chính sách khuyến mãi và thành viên, tất cả đều cần dần trở thành tài sản mà mô hình lớn có thể đọc được.

Chúng tôi sắp ra mắt năng lực Knowledge Base FAQ. Người bán có thể sắp xếp các câu hỏi thường gặp, chính sách đổi trả và ngữ liệu hình thành từ việc giao tiếp với khách hàng trong quá khứ, sau đó tải lên như một nguồn dữ liệu đáng tin cậy. Điều này vừa có thể nâng cao trải nghiệm tự phục vụ của người tiêu dùng, vừa có thể giảm bớt "ảo giác" (hallucination) phát sinh khi AI trả lời câu hỏi của khách hàng.

Chúng tôi cũng sẽ tiếp tục thúc đẩy việc cấu trúc hóa tiêu chuẩn sản phẩm, danh mục và thuộc tính, để AI có thể thu thập, trích dẫn và đề xuất sản phẩm chính xác hơn. Những công việc này sẽ ảnh hưởng đến tìm kiếm trong trang web, đề xuất của nền tảng và khả năng hiển thị trên thị trường đa ngôn ngữ. Sự kết hợp giữa đánh giá sản phẩm, dữ liệu thành viên và kho tri thức chăm sóc khách hàng mới có thể giúp AI đọc hiểu, thấu cảm và tin tưởng một thương hiệu tốt hơn, từ đó đề xuất nó.

Điều SHOPLINE cần làm là biến những năng lực nền tảng phức tạp này thành sản phẩm, mặc định hóa và cơ sở hạ tầng hóa nhiều nhất có thể. SHOPLINE chịu trách nhiệm hiểu việc kinh doanh, AI cung cấp năng lực tạo và suy luận chung. Chỉ khi đóng gói AI vào các hành động kinh doanh, năng lực trả lời của AI mới thực sự trở thành năng suất của người bán. Phía sau những năng lực này cần rất nhiều cơ sở hạ tầng, bao gồm API, tài liệu phát triển, làm sạch dữ liệu, giao diện hành động kinh doanh, quản lý quyền hạn, kiểm toán nhật ký và ranh giới an toàn.

Nhà sáng lập kiêm CEO của Meetsocial, Shen Chengang:

Chúng tôi hy vọng Marvy 2.0 sẽ vượt qua sự kết nối đơn giản kiểu "một lối vào + N mô hình lớn + công cụ tìm kiếm", phá vỡ rào cản năng lực của "tác nhân đa thông minh giả", trở thành một hệ thống ra quyết định và thực thi có khả năng tác chiến thực sự. Nó bao gồm năm Agent cốt lõi, tương ứng với toàn bộ chuỗi tiếp thị của doanh nghiệp từ nhận biết thị trường, xây dựng chiến lược đến tạo ý tưởng, thực thi quảng cáo, rồi đến phân tích phản hồi.

Một là Agent thấu hiểu thị trường. Chúng tôi tích lũy dữ liệu và kinh nghiệm ngành trong hơn mười năm qua vào kho dữ liệu, trong đó bao gồm hàng nghìn trường hợp lịch sử ngành độc quyền, cùng hàng chục nguồn dữ liệu bên thứ ba bên ngoài được cập nhật liên tục. Trên cơ sở nhận thức phối hợp của AI, doanh nghiệp chỉ cần nhập yêu cầu mục tiêu thống nhất, hệ thống có thể nâng cao hiệu suất phân tích thị trường lên 10 lần, tạo ra một báo cáo phân tích thị trường chuyên nghiệp trong vòng 5 phút, cung cấp tham chiếu ra quyết định cho chủ doanh nghiệp.

Hai là Agent chiến lược truyền thông. Chúng tôi đã xây dựng cơ sở dữ liệu bao gồm hơn 60 phương tiện truyền thông và tích lũy tham chiếu thực thi cho hàng chục triệu chiến dịch (Campaign). Đồng thời, đội ngũ chuyên gia của chúng tôi sẽ phân tách logic thực thi của chiến dịch và chiến lược truyền thông, số hóa toàn bộ quá trình vận hành, sau đó giao cho AI để dự đoán và tối ưu hóa. Bằng cách này, hiệu suất vận hành của chiến lược truyền thông có thể tăng hơn 5 lần.

Ba là Agent ý tưởng thông minh. Hiện tại, mỗi ngày Meetsocial có thêm hơn 800.000 tư liệu (creative), dữ liệu đằng sau mỗi tư liệu như lượt nhấp, lượt hiển thị (Impression), chuyển đổi và hành vi mua hàng, v.v., đều được gắn nhãn và chấp nhận giải cấu trúc hóa. Xoay quanh các thông tin như điểm bán hàng trong tư liệu, chúng tôi đã tinh lọc ra hơn 27.000 nhãn. Đồng thời, nhân sự chiến lược sáng tạo sẽ tiếp tục tối ưu hóa chiến lược. Marvy 2.0 sẽ dựa trên những dữ liệu lịch sử này và tư liệu mới mỗi ngày để huấn luyện, liên tục nâng cao hiệu suất sản xuất tư liệu và vận hành.

Bốn là Agent quảng cáo thông minh. Chúng tôi đã tích lũy các kỹ năng (Skills) biên tập và điều chỉnh quảng cáo trong hơn mười năm qua. Đội ngũ vận hành của chúng tôi quản lý khoảng 8 tỷ USD ngân sách quảng cáo mỗi năm, có hơn 300 chuyên gia tối ưu hóa làm công việc chạy quảng cáo. Marvy 2.0 sẽ số hóa và gắn nhãn kinh nghiệm của chuyên gia tối ưu hóa trong quá trình chạy quảng cáo, sau đó kết hợp với SOP của toàn bộ quy trình tối ưu hóa. Nhìn từ hiệu quả ứng dụng nội bộ, hiệu suất vận hành chạy quảng cáo đã tăng 20 lần.

Cuối cùng là Agent phân tích dữ liệu. Trước đây, chuyên gia tối ưu hóa cần dành rất nhiều thời gian mỗi ngày để kết hợp dữ liệu từ các phương tiện truyền thông khác nhau và các ý tưởng khác nhau, sau đó thực hiện diễn giải và quy kết. Trong quá trình phát triển Marvy 2.0, chúng tôi liên tục tích lũy dữ liệu lịch sử và bí quyết (Know-how) của chuyên gia tối ưu hóa trong phân tích dữ liệu, dữ liệu kinh doanh mới mỗi ngày cũng liên tục cung cấp huấn luyện chất lượng cao cho Marvy 2.0. Như vậy, thấu hiểu, chiến lược, ý tưởng, quảng cáo và phân tích không còn là những mắt xích bị chia cắt, mà hình thành một chuỗi hoàn chỉnh có khả năng phản hồi và tối ưu hóa liên tục.