a16z: Thành công của OpenAI nằm ở chiến lược phân phối và tạo tệp khách hàng mới

OpenAI hiểu được một điều gì đó rất đặc biệt và hiếm có, vốn đang ẩn mình ngay trước mắt. Đó chính là, như Peter Drucker đã đúc kết nửa thế kỷ trước, mục đích của một doanh nghiệp là tạo ra khách hàng.

OpenAI sẽ không chiến thắng chỉ vì họ có những mô hình tốt nhất, hay những con chip tiên tiến nhất, hay đường cong chi phí-hiệu năng tối ưu nhất, hoặc thậm chí là sản phẩm tốt nhất, mặc dù chúng tôi tin rằng họ thực sự sở hữu những điều đó. Chúng tôi cho rằng OpenAI sẽ chiến thắng vì họ quá giỏi trong việc tạo ra những kiểu khách hàng mới, và vì họ có chiến lược phân phối bền vững nhất.

Khi chúng tôi viết những dòng này vào tháng 9 năm 2026, thứ hạng của các sản phẩm trí tuệ nhân tạo dưới dạng dịch vụ (intelligence-as-a-service) không còn là câu hỏi quan trọng nhất nữa. Trí tuệ nhân tạo đã hiện diện ở khắp mọi nơi. Bất kỳ ai cũng có thể làm gần như mọi thứ; nhưng hầu hết mọi người vẫn chưa làm. Liệu bạn có thể khơi dậy hành vi mới và liệu bạn có thể chiến thắng trong khâu phân phối hay không, đó mới là điều quan trọng.

Lập luận ủng hộ OpenAI quy về các điểm sau. Để xây dựng một doanh nghiệp bền vững ở quy mô tiên phong về AI, có bốn đòn bẩy bạn có thể sử dụng:

1. Tạo ra các kiểu hành vi mới
2. Phân phối đến đông đảo người dùng
3. Định giá sản phẩm theo cách nắm bắt được giá trị
4. Có chi phí chuyển đổi cao

Yếu tố 4 về cơ bản đã lỗi thời. Lĩnh vực AI tiên phong là một cuộc đua "Nữ hoàng đỏ" (Red Queen’s Race), ít nhất là ở tầng mô hình. Việc chuyển đổi giữa các mô hình rất dễ dàng, thậm chí đến mức chuyển đổi theo từng tác vụ, và mọi người đều đang cải tiến không ngừng.

Yếu tố 3 là điều mà ai cũng hy vọng đạt được. Nhưng một lần nữa, đây là một thế giới cạnh tranh khốc liệt và OpenAI (cùng những đơn vị khác) quyết tâm dẫn đầu ở biên giới chi phí-tính toán, theo đuổi nó thông qua lợi thế kinh tế nhờ quy mô, tích hợp dọc và các chiến lược khác để giảm chi phí token. Bất kỳ ai dẫn đầu về tỷ lệ giá trên hiệu năng cuối cùng cũng sẽ là người chiến thắng nhờ quy mô.

Điều đó có nghĩa là mọi thứ quy về yếu tố 1 và 2. Chúng tôi cho rằng OpenAI rõ ràng là đơn vị giỏi nhất ở yếu tố 1:

• Họ có bề dày thành tích trong lĩnh vực AI về việc tìm ra những đột phá đơn giản, dễ thấy khi nhìn lại, giúp mở khóa các kiểu hành vi tiêu dùng mới.

Và họ cũng là đơn vị giỏi nhất ở yếu tố 2:

• Mọi phòng thí nghiệm AI hiện nay đều đang cố gắng chạy đua phân phối, vượt ra ngoài các sản phẩm chính chủ của họ. Và có hai cách để thực hiện điều đó: với tư cách là một nền tảng, hoặc thông qua quan hệ đối tác. Thực hiện dưới dạng một nền tảng thực thụ là lựa chọn ưu tiên về lâu dài: doanh thu đến chậm hơn một chút, nhưng nó bền vững và có giá trị hơn nhiều khi đạt được.

Có một lý do sâu xa khiến OpenAI đang chiếm ưu thế ở yếu tố 1 và 2, đó là họ sở hữu trí tuệ tổng quát rộng khắp và toàn diện nhất, không chỉ trong các mô hình mà còn trong chính công ty và cơ sở khách hàng của họ. Họ tiếp cận được tệp người dùng rộng lớn nhất (bao gồm người tiêu dùng cá nhân, người dùng chuyên nghiệp và doanh nghiệp), họ có hệ thống công nghệ tự cải tiến sâu sắc nhất (đến tận các con chip độc quyền), và đó là lý do tại sao họ liên tục tìm ra các mô hình và nguyên lý mới hiệu quả. Họ đang có tầm nhìn dài hạn về cách xây dựng nền tảng AI chiến thắng, và điều đó đang phát huy tác dụng.

OpenAI không đặt mục tiêu trở thành một công ty tiêu dùng. Họ tình cờ bước vào lĩnh vực này với sự ra mắt của ChatGPT. Đó là một sự tình cờ đầy may mắn, vì khoảnh khắc đó là một trong những bước ngoặt trong lịch sử công nghệ. Nếu họ không làm điều này, thế giới sẽ trông rất khác biệt. AI có lẽ vẫn sẽ bị kiểm soát trong tay các phòng thí nghiệm và khách hàng thân thiết, nó sẽ không cải tiến với tốc độ như hiện nay, và chúng ta sẽ ở trong một dòng thời gian "mặc định đóng", thay vì một dòng thời gian phong phú vô tận như ngày nay.

Sam Altman gần đây đã kể một câu chuyện về những tuần sau khi ChatGPT ra mắt, khi hầu hết mọi người tại OpenAI đều có thái độ: "Chà, điều này thật thú vị, nhưng có lẽ chúng ta nên chuyển sang xây dựng một vài sản phẩm thực thụ. Một chatbot không thể là tất cả, phải không?" Chính Peter Thiel là người đã khuyên Sam rằng: "Không, đây chính là nó. Bạn đã tạo ra một kiểu khách hàng mới. Không gì quan trọng hơn điều này."

Không chỉ có ChatGPT: OpenAI xứng đáng được ghi nhận vì khả năng tìm ra các mô hình đột phá và nguyên lý thực sự quan trọng, cũng như khơi dậy các kiểu hành vi người dùng mới. Ben Hylak đã diễn đạt rất rõ ràng trong một bài viết gần đây: "OpenAI là vị vua (gần như) bất bại trong việc tìm ra 'điều tiếp theo'. Nó luôn đơn giản hơn bạn nghĩ và rất hiển nhiên khi nhìn lại." Giao diện trò chuyện GPT, khả năng suy luận, gọi công cụ và Computer Use đều là những đột phá lớn giúp đơn giản hóa và tập trung hóa hướng đi của công nghệ, đồng thời làm cho nó trở nên hữu dụng. Ngoại lệ lớn duy nhất mà OpenAI không phải là người dẫn đầu đột phá là lập trình, và họ cũng đã bắt kịp rất tốt.

Tại sao họ lại giỏi như vậy? Có lẽ trong những năm đầu, họ chỉ đơn giản là có "bí quyết đặc biệt" đó; không ai có thể diễn tả chính xác năng lượng sáng lập và phép màu tạo nên điều này. Nhưng theo thời gian, đây rõ ràng đã trở thành một kỹ năng mà họ đã trau dồi. Có ba yếu tố đầu vào quan trọng ở đây:

• Họ suy nghĩ và hành động như một công ty muốn trở thành nền tảng. "Nền tảng" là một thuật ngữ nặng ký và chúng ta sẽ đi sâu vào chi tiết trong giây lát, nhưng đây là một công ty thực sự tin rằng người dùng của họ thông minh và có thể tự đưa ra lựa chọn trong những khuôn khổ được thiết kế cẩn thận.
• Họ đang tăng cường đầu tư vào chiều sâu kỹ thuật, nghĩa là họ đang cố gắng sở hữu hoặc kiểm soát mọi tầng sâu trong hệ thống của mình, và liên tục tinh chỉnh các nguyên lý nền tảng mà người dùng cần như những khối xây dựng.
• Có lẽ quan trọng nhất, họ có sự bao phủ người tiêu dùng cực kỳ rộng lớn. Họ vẫn là đơn vị dẫn đầu về sự đa dạng tuyệt đối các loại hình người tiêu dùng và các trường hợp sử dụng trong đời sống cá nhân và công việc của con người.

Sự rộng khắp của những người sử dụng họ là yếu tố bị đánh giá thấp nhất ở đây. Như Hylak đã nói một cách đơn giản: "Computer use" [ví dụ] là một thứ rất chung chung và không cụ thể. Để giỏi hơn về nó, bạn cần tăng cường trí tuệ của mình một cách tổng quát. Trên nhiều lĩnh vực, trên nhiều quy trình làm việc." Mọi người thường đánh giá thấp việc chuyển từ một giải pháp cụ thể sang một giải pháp tổng quát khó khăn đến mức nào. Nhưng bạn thường chỉ khám phá ra những gì đơn giản và hiển nhiên (khi nhìn lại), nhưng lại chung chung và không cụ thể (như các vấn đề cần giải quyết), bằng cách theo đuổi giải pháp tổng quát đó.

Tại sao không có nhiều công ty theo đuổi "các giải pháp tổng quát"? Bởi vì thực tế rất tốn kém để làm điều đó, và đi ngược lại hầu hết các phương pháp thực hành tốt nhất của việc điều hành một tổ chức sản phẩm tập trung. Bạn cần thu thập dữ liệu đầu vào từ một phạm vi khổng lồ các khách hàng, hành vi và hành động, cho phép họ làm về cơ bản bất cứ điều gì họ muốn, để tạo ra tiến bộ tổng quát trên một lĩnh vực, thay vì tiến bộ cụ thể trên một sản phẩm.

Điều đó có nghĩa là khả năng xây dựng "kiến thức tổng quát" vào sản phẩm của bạn thực sự phụ thuộc vào chiến lược phân phối. Điều này không hiển nhiên nhưng rất quan trọng, và OpenAI hiểu điều đó.

Làm thế nào để phục vụ "chính xác những gì tôi muốn" (vốn có thể là một thứ rất tùy chỉnh, cụ thể và cầu kỳ) ở quy mô khổng lồ, cho tất cả mọi người?

Về cơ bản có ba cách. Bạn có thể cung cấp nó trong một sản phẩm độc lập, bạn có thể cung cấp nó thông qua quan hệ đối tác, hoặc bạn có thể cung cấp nó dưới dạng một nền tảng.

• Các sản phẩm độc lập (Standalone Products) có một lợi thế ràng buộc, đó là sản phẩm của bạn phải cho phép người dùng "làm bất cứ điều gì họ muốn" (ví dụ: hỏi ChatGPT bất cứ thứ gì), vì vậy bạn thực sự đang tạo ra trải nghiệm khách hàng, từ khâu đưa sản phẩm đến tay họ cho đến việc theo dõi họ sử dụng hàng ngày.
• Phân phối thông qua quan hệ đối tác có lợi thế là các đối tác giúp bạn tiếp cận phạm vi rộng, nhanh chóng, trên nhiều trường hợp sử dụng. Nhưng cuối cùng, chính đối tác mới là bên sở hữu và điều hướng bản năng "làm bất cứ điều gì tôi muốn" của khách hàng. Do đó, về lâu dài, họ không chỉ có khả năng chiếm lĩnh các lợi ích kinh tế hấp dẫn mà còn kiểm soát những gì người dùng thực sự có thể làm và những gì được học hỏi. Hơn nữa, khách hàng của bạn có thể thậm chí không biết bạn là bên cung cấp công nghệ đứng sau, vì vậy bạn không nhận được sự tin tưởng hay thiện chí nào từ họ.
• Phân phối dưới dạng nền tảng (platform) có nghĩa là mọi người xây dựng bất cứ thứ gì họ muốn trên nền tảng của bạn. Cách này diễn ra chậm vì bạn phải tạo ra tất cả các sản phẩm mới hỗ trợ "làm bất cứ điều gì tôi muốn" từ con số không. Nhưng nó rất mạnh mẽ khi đã được thiết lập, bởi vì ngay cả khi doanh thu có thể đến chậm hơn hoặc với tỷ lệ chiết khấu thấp hơn, bạn đã thiết lập được một vòng lặp học hỏi thực sự mạnh mẽ về thế giới khi người dùng sử dụng các nguyên hàm (primitives) và mô hình của bạn, những thứ dạy cho bạn về thế giới và về những gì mọi người muốn từ bạn. Không phải theo nghĩa "đào tạo trên dữ liệu khách hàng", mà theo nghĩa "các nguyên hàm trở thành bản đồ tốt hơn cho lãnh thổ đó".

Theo thời gian đủ dài, các sản phẩm sẽ đến rồi đi, động lực quan hệ đối tác thay đổi và hiệu quả kinh tế của chúng có thể gây thất vọng so với kỳ vọng. Nhưng OpenAI vẫn liên tục quay trở lại với nỗ lực xây dựng nền tảng bền vững. Và những gì họ đang làm đang phát huy hiệu quả.

Các nền tảng rất khó xây dựng và khó để lý giải. Chúng thậm chí còn khó định nghĩa!

Nhìn chung, chúng ta có một khái niệm rộng và mơ hồ về nền tảng rằng: "các nền tảng cho phép mọi người xây dựng thứ họ cần cho nhu cầu cụ thể của họ."

Trong phần mềm, có một vài cách để bạn làm điều đó. Mười chín năm trước, Marc đã viết một bài luận có tiêu đề “Ba loại nền tảng bạn gặp trên internet” vẫn còn hữu ích cho đến ngày nay. Định nghĩa của Marc là: “Một ‘nền tảng’ là một hệ thống có thể được lập trình và do đó được tùy chỉnh bởi các nhà phát triển bên ngoài—người dùng—và theo cách đó, được điều chỉnh cho vô số nhu cầu và thị trường ngách mà các nhà phát triển ban đầu của nền tảng không thể nào lường trước được, chứ chưa nói đến việc có thời gian để đáp ứng.”

"Ba loại" này tương ứng với ba cách khác nhau để bạn sắp xếp máy tính sao cho người dùng có được kết quả tùy chỉnh mà họ muốn. Chúng ngày càng khó xây dựng hơn (khi bạn đi từ 1 đến 3), nhưng lại kỳ diệu hơn về loại hành vi và khả năng xây dựng mà chúng mở ra.

• Loại 1 là cái mà ngày nay chúng ta gọi là "Headless" - cung cấp cho người dùng quyền truy cập vào thứ gì đó hữu ích thông qua API (như Flickr ngày trước, hoặc thậm chí một số công ty có giá trị như Stripe cũng thuộc loại này).
• Loại 2 sử dụng cái mà bạn gọi là "Plugins": giống như nền tảng Facebook cũ, hoặc hầu hết các ứng dụng Shopify hay HubSpot ngày nay. Bạn có một dịch vụ cốt lõi cung cấp 80% nhu cầu đầu tiên của người dùng, và sau đó là các ứng dụng tùy chỉnh chạy trên máy chủ riêng của họ, và có lẽ được quản lý thông qua một loại cửa hàng ứng dụng nào đó, mang đến cho người dùng những trải nghiệm tùy chỉnh mà họ muốn.
• Loại 3 là loại quan trọng nhất: đó là một môi trường thực thi (runtime environment) thực sự mà mọi người có thể lập trình để tạo ra bất cứ thứ gì họ muốn. Những nền tảng này thực sự rất khó xây dựng, nhưng chúng là phép thuật thực sự khi hoạt động hiệu quả. iOS, AWS, Ethereum và gần đây là Cloudflare là một vài ví dụ.

Điều thú vị về AI ngày nay là tất cả các công ty mô hình và nhà cung cấp suy luận, theo một nghĩa nào đó, đều có quyền tuyên bố đang đóng góp vào công việc "nền tảng loại 3". (Các mô hình là một loại môi trường thực thi, được nhắc lệnh bằng các hướng dẫn tùy chỉnh!) Nhưng các mô hình đơn thuần không mở ra hành vi mới, cũng như không hoàn toàn có khả năng phòng thủ. Giống như chúng ta đã thấy với lập trình, nơi mà bộ khung (harness) cũng quan trọng không kém, chính cấu trúc thượng tầng của các ràng buộc và nguyên hàm mới là thứ thực sự quan trọng ở đây. Chúng tôi sẽ đưa ra cho bạn một lý do lý thuyết và một lý do thực tế tại sao.

Lý do lý thuyết là, nếu bạn muốn khám phá các mô hình và nguyên hàm quan trọng (vốn hiển nhiên khi nhìn lại), bạn cần tiếp xúc với phạm vi sử dụng rộng nhất có thể, cùng kiến thức ngầm và quá trình thử sai từ người dùng, để bạn có thể tiến hóa từ một sản phẩm cụ thể (một bước đột phá cục bộ) thành một sản phẩm chung (một bước đột phá toàn cầu). Và cách thuần túy nhất để làm điều đó là để họ viết các hướng dẫn tùy ý (tức là mã) cho những gì họ muốn làm. Việc đảm bảo tính bảo mật, quyền truy cập, cấu trúc dữ liệu và các ràng buộc là một nhiệm vụ khổng lồ mà các công ty "định hướng sản phẩm" khó có thể ưu tiên; chỉ những người thực sự cam kết mới đạt được vùng đất hứa.

Lý do thực tế, đối với AI hiện nay, là để các tác nhân (agents) trở nên hữu ích, chúng cần viết mã. Đây là điều có lẽ không hiển nhiên, nhưng chúng ta đã học được trong năm qua. Với khả năng viết mã tuyệt vời của các mô hình AI, chúng lại tệ một cách đáng ngạc nhiên trong việc gọi các công cụ và thực hiện các hướng dẫn trong công việc tri thức hàng ngày - trừ khi bạn đảo ngược kịch bản và nói: "hãy viết một chương trình thực hiện các tác vụ này", và khi đó chúng lại làm rất tốt. Một câu hỏi mở trong việc áp dụng AI doanh nghiệp hiện nay là "con người và các tổ chức sẽ hỗ trợ điều này như thế nào một cách an toàn?" và bạn có lẽ nên đặt cược vào những người có tư duy nền tảng để thực hiện điều đó đúng đắn.

Một trong những câu hỏi lớn hiện nay là loại hiệu ứng mạng, chi phí chuyển đổi và các hào kinh tế (moats) nào sẽ xuất hiện ở các lớp khác nhau của hệ sinh thái AI. Cho đến nay, lớp mô hình vẫn có thể thay thế cho nhau một cách đáng kinh ngạc. Có một cảm nhận chung rằng "chế độ nhiều người chơi" (ví dụ: cộng tác trên các dự án, các tác nhân được các tác nhân của bạn bè tin tưởng) có một số yếu tố tốt cho khả năng phòng thủ của mô hình kinh doanh, nhưng nó vẫn chưa thực sự tác động đến cuộc chiến tổng thể xung quanh việc "tăng mức sử dụng, giảm chi phí" mà chúng ta thấy với chi tiêu token. Câu hỏi chính yếu không phải là "mô hình của bạn có gây nghiện không", mà là "bạn có đang tạo ra hành vi mới không?". Như Steve Hou đã nói rất hay: "Độ co giãn quan trọng không phải là độ co giãn thay thế giữa các mô hình mà là độ co giãn của tổng cầu đối với AI."

Việc khớp mẫu (pattern-matching) không bao giờ là hoàn hảo, nhưng nếu bốn năm qua của AI là bất kỳ dấu hiệu nào, thì những bước đột phá lớn tiếp theo trong khả năng sử dụng AI cho nhiều người chơi, có tính phòng thủ bởi những người bình thường sẽ xuất hiện từ những khoảnh khắc giác ngộ, nơi chúng ta tìm thấy sự phân lớp tối ưu của các mô hình thông minh, các nguyên hàm tính toán và các mô hình hành vi, và một thứ gì đó đơn giản, hiển nhiên sẽ xuất hiện. Nó có thể đến từ các startup xây dựng trên các công ty mô hình như những nền tảng; nó có thể đến từ chính các công ty mô hình. Dù thế nào đi nữa, OpenAI rõ ràng muốn cung cấp năng lượng cho nó và mang nó đến cho người dùng.

Bài gốc còn tiếp — xem tiếp tại bài gốc ↗