OpenAI hiểu được một điều đặc biệt và hiếm có, đang ẩn mình ngay trước mắt chúng ta. Đó là, như Peter Drucker đã nói cách đây nửa thế kỷ, mục đích của một doanh nghiệp là tạo ra khách hàng.
OpenAI sẽ không chiến thắng vì họ có những mô hình tốt nhất, hay những con chip tiên tiến nhất, hoặc đường cong hiệu năng trên chi phí tốt nhất, hay thậm chí là sản phẩm tốt nhất, dù chúng tôi tin rằng họ thực sự sở hữu tất cả những điều đó. Chúng tôi cho rằng OpenAI sẽ chiến thắng bởi vì họ quá giỏi trong việc tạo ra những kiểu khách hàng mới, và bởi vì họ có chiến lược phân phối bền vững nhất.
Khi chúng tôi viết bài này vào tháng 9 năm 2026, bảng xếp hạng các sản phẩm trí tuệ dưới dạng dịch vụ (intelligence-as-a-service) không còn là câu hỏi quan trọng nhất nữa. Trí tuệ đã hiện diện ở khắp mọi nơi. Bất kỳ ai cũng có thể làm gần như mọi thứ; nhưng phần lớn mọi người vẫn chưa làm vậy. Việc bạn có thể đánh thức hành vi mới hay không, và bạn có chiến thắng ở khâu phân phối hay không, mới là điều thực sự quan trọng.
Lập luận ủng hộ OpenAI có thể tóm gọn lại như sau. Để xây dựng một doanh nghiệp bền vững ở quy mô biên giới AI (AI frontier), có bốn đòn bẩy mà bạn có thể sử dụng:
- Tạo ra những kiểu hành vi mới
- Phân phối đến thật nhiều người dùng
- Định giá sản phẩm sao cho nắm bắt được tối đa giá trị
- Có chi phí chuyển đổi cao
Đòn bẩy số 4 về cơ bản đã bị loại. Biên giới AI 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 quá dễ dàng, đến mức có thể thay đổi theo từng tác vụ, và mọi đối thủ đều đang tiến bộ hơn mỗi ngày.
Đòn bẩy số 3 là điều ai cũng mong muốn đạt được. Nhưng một lần nữa, thị trường ngoài kia vô cùng khốc liệt & OpenAI (cùng các công ty khác) đang quyết tâm dẫn đầu ở biên giới chi phí - điện toán, theo đuổi mục tiêu này thông qua lợi thế kinh tế theo quy mô, tích hợp dọc và các chiến lược khác nhằm giảm chi phí token. Bất cứ ai cuối cùng dẫn đầu về tỷ lệ hiệu năng trên giá thành thì dù sao đi nữa cũng chính là người đang chiến thắng về quy mô.
Điều đó có nghĩa là mọi thứ sẽ phụ thuộc vào đòn bẩy 1 và 2. Chúng tôi cho rằng OpenAI rõ ràng là người giỏi nhất ở điểm 1:
- Họ có bề dày thành tích đã được khẳng định trong ngành AI về việc tìm ra những đột phá đơn giản, hiển nhiên khi nhìn lại giúp mở khóa các kiểu hành vi tiêu dùng mới
Và họ cũng giỏi nhất ở điểm 2:
- Mọi phòng thí nghiệm AI hiện nay đều đang cố gắng "phá đảo" khâu phân phối, vượt ra khỏi các sản phẩm nội bộ (first-party) của họ. Và có hai cách để làm điều đó: trở thành một nền tảng, hoặc thông qua các mối quan hệ đối tác. Làm điều này với tư cách một nền tảng thực thụ sẽ mang lại lợi thế dài hạn tốt hơn: doanh thu có thể đến chậm hơn một chút, nhưng nó bền vững và giá trị hơn rất nhiều khi bạn đạt được.
Có một lý do cốt lõi giải thích vì sao OpenAI đang áp đảo ở điểm 1 và 2, đó là họ sở hữu một trong những trí tuệ tổng quát rộng lớn và toàn diện nhất, không chỉ trong các mô hình mà còn trong chính công ty và tập khách hàng của họ. Họ tiếp cận được tệp người dùng rộng nhất (bao gồm người dùng phổ thông, prosumer và doanh nghiệp), họ có stack công nghệ tự cải tiến sâu nhất (xuống tận các con chip độc quyền), và đó là lý do họ liên tục tìm ra những mẫu hình (pattern) và nguyên thủy (primitive) mới thực sự hiệu quả. Họ đang giữ tầm nhìn dài hạn về cách xây dựng nền tảng AI chiến thắng, và chiến lược đó đang phát huy tác dụng.
OpenAI thực sự rất giỏi trong việc khám phá ra "điều tiếp theo"
OpenAI ban đầu không hề đặt mục tiêu trở thành một công ty hướng tới người tiêu dùng. Họ phần nào tình cờ bước chân vào lĩnh vực này với sự ra mắt của ChatGPT. Đó là một sự tình cờ may mắn, bởi khoảnh khắc ấy chính là một trong những bước ngoặt của lịch sử công nghệ. Nếu họ không làm vậy, thế giới đã trông rất khác. AI có lẽ vẫn bị giam giữ trong tay các phòng thí nghiệm và nhóm khách hàng thân thiết, tốc độ cải tiến sẽ không thể nhanh như hiện tại, và chúng ta sẽ mắc kẹt trong dòng thời gian "mặc định đóng", chứ không phải một thế giới phong phú vô tận như hôm nay.
Sam Altman gần đây đã kể lại một câu chuyện về những tuần sau khi ChatGPT ra mắt, khi phần lớn nhân viên tại OpenAI có chung suy nghĩ: "Chà, vui đấy, nhưng có lẽ chúng ta nên chuyển sang xây dựng vài sản phẩm thực thụ. Một chatbot không thể là đích đến cuối cùng được, đúng không?" Chính Peter Thiel là người đã khuyên Sam rằng, không, chính là nó đấy. Bạn vừa tạo ra một kiểu khách hàng hoàn toàn mới. Không có gì quan trọng hơn điều này.
Cũng không chỉ riêng ChatGPT: OpenAI xứng đáng được ghi nhận vì nói chung là rất giỏi trong việc tìm ra các mẫu hình và nguyên thủy đột phá thực sự quan trọng, đồng thời đánh thức những kiểu hành vi mới của người dùng. Ben Hylak đã diễn đạt điều này rất hay trong một bài viết gần đây: “OpenAI là vị vua (hầu như) bất bại trong việc tìm ra 'điều tiếp theo'. Nó luôn đơn giản hơn bạn tưởng và cực kỳ hiển nhiên khi nhìn lại.” Giao diện trò chuyện GPT, khả năng suy luận (reasoning), gọi công cụ (tool calling) và Computer Use đều là những đột phá lớn giúp đơn giản hóa và định hướng lộ trình công nghệ, biến nó thành thứ thực sự dùng được. Ngoại lệ lớn duy nhất mà OpenAI không phải là người dẫn đầu về đột phá là mảng lập trình (coding), và họ cũng đã bắt kịp một cách ổn thỏa.
Vì sao họ lại giỏi việc này đến vậy? Có lẽ trong những năm đầu, họ đơn giản là sở hữu "bí kíp" đặc biệt đó; không ai có thể diễn đạt chính xác nguồn năng lượng khởi nguyên và phép màu đã tạo nên một thứ như vậy. Nhưng theo thời gian, điều này rõ ràng đã trở thành một kỹ năng mà họ dày công trau dồi. Có ba yếu tố đầu vào then chốt ở đây:
- Họ tư duy và hành động như một công ty muốn trở thành nền tảng. “Nền tảng” là một thuật ngữ mang nhiều hàm ý và chúng ta sẽ phân tích chi tiết ngay sau đây, nhưng đây là một công ty thực sự tin rằng người dùng của họ đủ thông minh để tự đưa ra lựa chọn, trong khuôn khổ những giới hạn được thiết kế cẩn thận.
- Họ đang dồn lực vào chiều sâu kỹ thuật, nghĩa là họ cố gắng sở hữu hoặc kiểm soát mọi tầng sâu trong stack của mình, đồng thời liên tục tinh chỉnh các nguyên thủy nền tảng mà người dùng cần như những khối gạch để xây dựng sản phẩm.
- Và có lẽ quan trọng nhất, họ có độ phủ người dùng khổng lồ. Họ vẫn là người dẫn đầu về sự đa dạng thuần túy của các nhóm người tiêu dùng và trường hợp sử dụng, trải dài từ đời sống cá nhân đến công việc.
Sự đa dạng của những người đang sử dụng sản phẩm của 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 khái niệm rất chung chung và không cụ thể. Để làm tốt hơn ở mảng này, bạn cần nâng cao trí tuệ của mình một cách tổng quát. Trên nhiều lĩnh vực, qua nhiều luồng công việc.” Mọi người thường xuyên đánh giá thấp mức độ khó khăn khi chuyển từ một giải pháp cụ thể sang một giải pháp tổng quát. 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 (với tư cách là vấn đề cần giải quyết), bằng cách theo đuổi chính giải pháp tổng quát đó.
Vì sao không có nhiều công ty theo đuổi “giải pháp tổng quát”? Bởi vì việc đó thực sự rất tốn kém, và đi ngược lại hầu hết các phương pháp hay nhất (best practice) trong việc vận hành một tổ chức sản phẩm tập trung. Bạn cần thu thập dữ liệu đầu vào từ một phạm vi cực kỳ rộng các khách hàng, hành vi và hành động, cho phép họ làm về cơ bản là bất cứ điều gì họ muốn, để tạo ra tiến bộ tổng quát trong cả một lĩnh vực, thay vì chỉ tiến bộ cụ thể trên một sản phẩm.
Điều đó có nghĩa là khả năng tích hợp “tri thức tổng quát” vào sản phẩm của bạn thực chất phụ thuộc vào chiến lược phân phối. Đây là điều không hiển nhiên nhưng rất quan trọng, và OpenAI hiểu rõ nó.
Làm thế nào để bạn phục vụ “chính xác những gì tôi muốn” (vốn có thể là một thứ rất tùy chỉnh, cụ thể và khó chiều) ở quy mô khổng lồ, cho tất cả mọi người?
Về cơ bản có ba cách. Bạn có thể cung cấp nó qua một sản phẩm độc lập, bạn có thể phân phối thông qua quan hệ đối tác, hoặc bạn có thể cung cấp nó dưới dạng một nền tảng.
- Sản phẩm độc lập có một lợi thế ràng buộc, đó là sản phẩm của bạn về bản chất phải cho phép người dùng “làm bất cứ điều gì họ muốn” (ví dụ: hỏi ChatGPT bất cứ thứ gì), do đó bạn thực sự đang kiến tạo toàn bộ trải nghiệm khách hàng, từ lúc đưa sản phẩm vào tay họ cho đến khi thấy họ sử dụng nó mỗi ngày.
- Phân phối qua quan hệ đối tác có lợi thế là các đối tác giúp bạn tiếp cận nhanh chóng lượng lớn người dùng xoay quanh nhiều trường hợp sử dụng. Nhưng rốt cuộc, chính đối tác mới là người sở hữu và định hướng bản năng “làm bất cứ điều gì tôi muốn” của khách hàng. Do đó, về lâu dài, không chỉ khả năng cao là họ sẽ thâu tóm phần lợi nhuận hấp dẫn nhất, mà họ còn kiểm soát được việc người dùng cuối cùng làm gì và học được gì. Hơn nữa, khách hàng có thể không hề biết bạn là người đứng sau cung cấp sức mạnh cho tính năng đó, nên bạn chẳng thu được chút niềm tin hay thiện cảm nào từ họ.
- Phân phối dưới dạng nền tảng nghĩa là mọi người có thể xây dựng bất cứ thứ gì họ muốn trên nền tảng của bạn. Cách này chậm, vì bạn phải tạo ra mọi sản phẩm mới hỗ trợ “bất cứ điều gì tôi muốn” từ con số không. Nhưng nó cực kỳ mạnh mẽ khi đã định hình, bởi dù doanh thu có thể đến chậm hơn hoặc tỷ lệ chiết khấu (take rate) 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 thủy và mẫu hình của bạn, dạy cho bạn hiểu về thế giới và về những gì mọi người thực sự muốn ở bạn. Không phải theo nghĩa “huấn luyện trên dữ liệu khách hàng”, mà theo nghĩa “các nguyên thủy dần trở thành một tấm bản đồ chính xác hơn về lãnh thổ”.
https://x.com/GavinSBaker/status/2100240010695827959
Trong một khoảng thời gian đủ dài, các sản phẩm sẽ đến rồi đi, động lực 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 lại với khát khao xây dựng nền tảng trường tồn. Và những gì họ đang làm thực sự hiệu quả.
Nền tảng thực thụ rất hiếm nhưng vô cùng xứng đáng
Nền tảng rất khó xây dựng, và cũng khó để luận giải. Thậm chí chúng còn khó định nghĩa!
Nhìn chung, chúng ta có một khái niệm khá rộng và mơ hồ về nền tảng, đại loại là: “nền tảng cho phép mọi người xây dựng thứ phù hợp với nhu cầu cụ thể của họ.”
Trong phần mềm, có một vài cách để làm điều đó. Mười chín năm trước, Marc đã viết một bài luận mang tên “Ba loại nền tảng bạn gặp trên internet” mà đến nay vẫn còn nguyên giá trị. Định nghĩa của Marc là: “'Nền tảng' là một hệ thống có thể được lập trình và do đó được tùy chỉnh bởi các nhà phát triển bên ngoài — tức người dùng — và bằng cách đó, thích ứng với vô số nhu cầu cũng như ngách thị trường mà chính những nhà phát triển gốc của nền tảng không thể nào lường trước được, chứ chưa nói đến có thời gian để đáp ứng.”
“Ba loại” tương ứng với ba cách khác nhau để bạn sắp xếp các máy tính sao cho người dùng nhận được kết quả tùy chỉnh mà họ mong muốn. Mức độ xây dựng sẽ khó dần lên (khi bạn đi từ 1 đến 3), nhưng lại càng kỳ diệu hơn xét về mặt hành vi và khả năng sáng tạo mà chúng mở khóa.
- Loại 1 là thứ mà ngày nay chúng ta gọi là “Headless” (không giao diện) - cung cấp cho người dùng quyền truy cập vào một thứ hữu ích thông qua API (như Flickr thời đó, hoặc thậm chí một số công ty giá trị như Stripe cũng rơi vào nhóm này).
- Loại 2 sử dụng cái mà bạn gọi là “Plugin”: giống như nền tảng Facebook cũ, hoặc phần lớn các ứng dụng Shopify hay HubSpot ngày nay. Bạn có một dịch vụ cốt lõi đáp ứng 80% nhu cầu đầu tiên của người dùng, sau đó là các ứng dụng tùy chỉnh chạy trên máy chủ riêng của chúng, và có thể được quản lý qua một cửa hàng ứng dụng nào đó, mang lại cho người dùng những trải nghiệm tùy biến mà họ muốn.
- Loại 3 mới là loại then chốt: đó là một môi trường runtime thực thụ mà mọi người có thể lập trình để tạo ra bất cứ thứ gì họ muốn. Những thứ này cực kỳ, cực kỳ khó xây dựng, nhưng chúng là phép màu thực sự khi hoạt động trơn tru. iOS, AWS, Ethereum, và gần đây là Cloudflare là một vài ví dụ.
Điều thú vị về AI ngày nay là mọi công ty phát triển mô hình và nhà cung cấp inference, theo một nghĩa nào đó, đều có cơ sở để tuyên bố rằng họ đang đóng góp vào công cuộc xây dựng “nền tảng Loại 3”. (Các mô hình chính là một dạng runtime, được kích hoạt bằng các chỉ dẫn tùy chỉnh!) Nhưng bản thân các mô hình không tự mở khóa hành vi mới, và chúng cũng không có tính phòng thủ cao đến vậy. Giống như những gì chúng ta thấy ở mảng lập trình, nơi phần khung (harness) cũng quan trọng không kém, chính lớp cấu trúc thượng tầng gồm các ràng buộc và nguyên thủy mới là thứ thực sự quan trọng ở đây. Chúng tôi sẽ đưa ra cho bạn một lý do mang tính lý thuyết và một lý do thực tế.
Lý do lý thuyết là, nếu bạn muốn khám phá ra những mẫu hình và nguyên thủy hiển nhiên khi nhìn lại nhưng thực sự quan trọng, bạn cần tiếp xúc với phạm vi sử dụng, tri thức ngầm và quá trình thử-sai rộng nhất có thể từ người dùng, để có thể tiến hóa từ một sản phẩm cụ thể (đột phá cục bộ) thành một sản phẩm tổng quát (đột phá toàn cục). Và cách thuần khiết nhất để làm điều đó là cho phép họ viết các chỉ dẫn tùy ý (tức là code) cho những gì họ muốn làm. Việc đảm bảo an toàn bảo mật, quyền truy cập, cấu trúc dữ liệu và các ràng buộc một cách chuẩn chỉnh là một nhiệm vụ khổng lồ mà các công ty “thiên về sản phẩm” rất khó ưu tiên; chỉ những ai thực sự cam kết mới chạm được đến miền đất hứa.
Lý do thực tế, đối với AI ngay lúc này, là để các agent trở nên hữu ích, chúng cần phải biết viết code. Đây có thể là điều không hiển nhiên, nhưng là bài học chúng tôi rút ra được trong năm qua. Dù các mô hình AI viết code xuất sắc đến đâu, chúng lại tệ một cách đáng ngạc nhiên khi gọi công cụ và thực thi chỉ dẫn trong các công việc tri thức hàng ngày - trừ khi bạn lật ngược vấn đề và bảo chúng: “hãy viết một chương trình để làm những tác vụ này”, thì lúc đó chúng lại làm rất cừ. Một câu hỏi bỏ ngỏ trong việc ứng dụng AI vào doanh nghiệp hiện nay là “con người và 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 giải quyết đúng bài toán này.
Một trong những câu hỏi lớn đang bỏ ngỏ hiện nay là loại hiệu ứng mạng lưới, chi phí chuyển đổi và các hào phòng thủ khác sẽ xuất hiện ở những tầng nào trong stack AI. Tính đến lúc này, tầng mô hình vẫn có thể bị thay thế một cách đáng kinh ngạc. Có một cảm giác chung rằng “chế độ nhiều người chơi” (multiplayer mode - ví dụ: cộng tác trong các dự án, agent được agent của bạn bè tin tưởng) chứa đựng vài yếu tố tốt để bảo vệ mô hình kinh doanh, nhưng nó vẫn chưa thực sự tác động đến cuộc hỗn chiến tổng thể xoay quanh “tăng mức sử dụng, giảm chi phí” mà chúng ta đang thấy qua lượng token tiêu thụ. Câu hỏi chính yếu không phải là “mô hình của bạn có độ bám dính không”, mà là “bạn có đang tạo ra hành vi mới không?” Như Steve Hou đã diễn đạt 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 nhu cầu đối với AI.”
Việc đối chiếu mẫu hình (pattern-matching) không bao giờ hoàn hảo, nhưng nếu bốn năm qua của AI là một dấu hiệu, thì những đột phá lớn tiếp theo về khả năng sử dụng AI đa người chơi, có tính phòng thủ bởi những người bình thường sẽ nảy sinh từ những khoảnh khắc giác ngộ, khi chúng ta tìm ra cách phân lớp tối ưu giữa các mô hình thông minh, nguyên primitive điện toán và mẫu hình hành vi, để rồi một thứ gì đó đơn giản và hiển nhiên xuất hiện. Nó có thể đến từ các startup xây dựng trên nền tảng của những công ty phát triển mô hình; cũng có thể đến từ chính các công ty mô hình đó. Dù bằng cách nào, OpenAI rõ ràng muốn là người cung cấp sức mạnh cho nó và phân phối nó đến tay người dùng.
Trong một thế giới dư dả, quan hệ nhân quả sẽ đảo ngược
Thói quen cũ rất khó bỏ. Theo những cách thông thường mà bạn có thể dùng để phân tích một phòng thí nghiệm Biên giới AI với tư cách một doanh nghiệp, bạn sẽ nhìn vào đủ loại yếu tố hiển nhiên để đánh giá lợi thế cạnh tranh: ai có mô hình tốt nhất? Ai có chip tốt nhất? Ai có tỷ lệ hiệu năng trên chi phí tốt nhất? Ai có sản phẩm tốt nhất?
Rõ ràng những điều này vẫn còn quan trọng. Nhưng trong một thế giới mà trí tuệ dồi dào, có thể gọi ra theo yêu cầu ở bất cứ đâu, chúng ta có lẽ đang hiểu sai quan hệ nhân quả nếu cho rằng sở hữu tất cả những thứ đó đồng nghĩa với chiến thắng. Chúng tôi tin rằng, trong tương lai, OpenAI sẽ có những mô hình, con chip và sản phẩm tốt nhất bởi vì họ có hệ thống phân phối tốt nhất, chứ không phải ngược lại. Cho đến nay, họ đã đưa ra những quyết định tuyệt vời trong việc đảm bảo đủ năng lực điện toán, huấn luyện mô hình thực sự hiệu quả, phát triển Jalapeno như một con chip tối ưu, cùng nhiều bước đi thực tế khác có thể tạo ra khác biệt cạnh tranh trong tập hợp các lựa chọn AI. Nhưng trong tương lai, chúng tôi nghĩ họ sẽ tiếp tục chiến thắng vì họ sẽ luôn ở tuyến đầu trong việc thu thập thông tin về thế giới, từ chính những người dùng mới được đánh thức của mình, và tự cải tiến từ đó.
Các sản phẩm và mô hình mới có thể thu hút sự chú ý của tất cả mọi người trong một hoặc hai tuần, nhưng về lâu dài, chúng tôi không thực sự thấy OpenAI nhường lại vị thế dẫn đầu của họ ở những yếu tố quan trọng:
- Họ giữ vững được thương hiệu tiêu dùng thống trị và độ phủ người dùng rộng lớn
- Họ đã đánh thức những kiểu hành vi mới của người dùng, vốn hiển nhiên khi nhìn lại và làm thay đổi hoàn toàn cuộc chơi về những gì khả thi
- Họ đã đẩy ranh giới của “mô hình tốt nhất, giá tốt nhất” trong các sản phẩm mô hình của mình
- “Bánh đà” (flywheel) của họ không bao giờ ngừng quay, và mọi thứ cùng nhau cải thiện
Sam mô tả trạng thái sản phẩm tương lai của OpenAI là chỉ có hai lựa chọn: hoặc bạn có thể tạo ra bất cứ thứ gì bạn muốn, hoặc bạn chỉ cần trò chuyện với ChatGPT. Đây chính là hình hài của sự dư dả thực sự trong một sản phẩm. Bạn có thể mô tả chính xác những gì bạn muốn để giúp ích cho bản thân và nhận được nó, hoặc bạn có thể lùi lại với suy nghĩ, “hay là mình cứ gõ vào hộp thoại này và xem nó dẫn mình đi đến đâu.”
Sự dư dả đó hiện đã được phổ biến rộng rãi; ngay hôm nay. Có một nhóm khá nhỏ những người đang sử dụng AI cuồng nhiệt cho mọi thứ trong cuộc sống của họ; và có một nhóm đông đảo hơn, rộng rãi hơn đang sử dụng ChatGPT một cách thường xuyên. Họ vẫn chưa được đánh thức với tư cách là khách hàng. Ai sẽ làm điều đó?
Chúng tôi tin rằng OpenAI biết cách làm.
