Khởi nghiệp AI tại thung lũng Silicon: Khó thở trước Big Tech

2 giờ trướcBài gốc

Cuộc chơi tại thung lũng Silicon không dành cho kẻ ít tiền

Trong kỷ nguyên phần mềm truyền thống, các công ty có thể bảo vệ mình bằng hiệu ứng mạng lưới hoặc chi phí chuyển đổi cao, nhưng với AI, mọi quy tắc cũ dường như đang bị đảo lộn. Các thách thức về dữ liệu độc quyền và sự áp đảo tuyệt đối của các đối thủ cạnh tranh sừng sỏ khiến việc xây dựng một "hào nước" (moat) bảo vệ doanh nghiệp trở nên cực kỳ khó khăn, đẩy nhiều nhà sáng lập vào tình thế tiến thoái lưỡng nan giữa việc tạo ra sự khác biệt thực sự hay chỉ đơn thuần là một bản sao mờ nhạt.

Bước vào giai đoạn phát triển sản phẩm, các startup AI nhanh chóng nhận ra rằng thuật toán không phải là tất cả. Trong một thế giới mà các kiến trúc mô hình như Transformer đã trở thành kiến thức công cộng và mã nguồn mở tràn ngập trên GitHub, công nghệ lõi không còn là tấm khiên bảo vệ vững chắc nhất. Thay vào đó, cuộc chiến chuyển sang một mặt trận mới, nơi mà quy mô và quyền sở hữu tài sản số mới là những yếu tố quyết định sự sống còn.

Các thách thức về dữ liệu và đối thủ cạnh tranh khiến việc xây dựng một lợi thế cạnh tranh bền vững trở nên cực kỳ khó khăn. Một startup có thể sở hữu những kỹ sư tài năng nhất và những con chip mạnh nhất, nhưng nếu không giải quyết được bài toán dữ liệu và tìm ra cách tồn tại dưới cái bóng của những gã khổng lồ công nghệ, họ vẫn sẽ bị đào thải không thương tiếc.

Vấn đề "hào nước" dữ liệu: Khi kẻ có tất cả đối đầu kẻ tay trắng

Trong hệ sinh thái trí tuệ nhân tạo hiện đại, dữ liệu không chỉ được ví như dầu mỏ mà còn là nguồn oxy duy trì sự sống cho các mô hình học máy. Tuy nhiên, việc khai thác và sử dụng nguồn tài nguyên này đang trở thành một rào cản kỹ thuật và pháp lý khổng lồ đối với các doanh nghiệp non trẻ. Yêu cầu tiên quyết để một mô hình AI hoạt động hiệu quả là dữ liệu lớn.

Các mô hình ngôn ngữ lớn hay các hệ thống thị giác máy tính tiên tiến đòi hỏi lượng dữ liệu khổng lồ, chất lượng cao, sạch và được gán nhãn chính xác để huấn luyện. Khái niệm "Big Data" ở đây không chỉ dừng lại ở dung lượng Terabyte hay Petabyte, mà còn nằm ở sự đa dạng và chiều sâu của thông tin.

Quá trình thu thập dữ liệu thô từ internet có thể nghe có vẻ đơn giản, nhưng để biến mớ hỗn độn đó thành "thức ăn" cho AI là một hành trình gian nan và tốn kém. Dữ liệu cần phải được làm sạch, loại bỏ nhiễu, chuẩn hóa định dạng và quan trọng nhất là phải được gán nhãn bởi con người để máy có thể hiểu được ngữ cảnh.

Công đoạn này thường được gọi là "Human-in-the-loop", đòi hỏi sự tham gia của hàng ngàn nhân sự để đánh giá và tinh chỉnh đầu ra, tạo thêm một tầng chi phí vận hành không hề nhỏ. Đối với một startup với nguồn lực hạn chế, việc xây dựng một đường ống xử lý dữ liệu (data pipeline) quy mô công nghiệp như vậy là một thách thức quá tầm, thường dẫn đến việc họ phải thỏa hiệp về chất lượng mô hình.

Thế nhưng, khó khăn lớn nhất không nằm ở kỹ thuật xử lý, mà nằm ở nguồn gốc của dữ liệu, dẫn đến thách thức về tính độc quyền. Đây chính là cái bẫy mà nhiều startup rơi vào: bẫy dữ liệu công cộng. Nếu một startup xây dựng mô hình dựa trên các bộ dữ liệu công cộng (public datasets) như Common Crawl, Wikipedia hay các kho dữ liệu mở khác, họ đang tự tước đi lợi thế cạnh tranh của chính mình.

Bởi lẽ, bất kỳ ai, từ một sinh viên lập trình cho đến các tập đoàn đối thủ, đều có thể tiếp cận nguồn dữ liệu đó. Khi đầu vào giống nhau và kiến trúc thuật toán tương tự nhau, đầu ra của sản phẩm sẽ không có sự khác biệt đáng kể. Mô hình đó dễ dàng bị sao chép hoặc vượt qua bởi các tập đoàn lớn hơn, những người có khả năng thu thập và tinh chỉnh dữ liệu tốt hơn.

Sự bất công thể hiện rõ rệt khi so sánh với "kho báu" dữ liệu mà các ông lớn công nghệ (Big Tech) đang nắm giữ. Google sở hữu hàng tỷ gigabyte dữ liệu từ Search, YouTube, Gmail và Maps; Meta nắm giữ biểu đồ xã hội của gần một nửa dân số thế giới qua Facebook, Instagram và WhatsApp; Amazon hiểu rõ thói quen mua sắm của toàn cầu. Đây là những dữ liệu độc quyền (proprietary data) mà không một bộ dữ liệu công cộng nào có thể so sánh được.

Các tập đoàn này có thể sử dụng dữ liệu người dùng thực tế để huấn luyện và tinh chỉnh mô hình của họ với độ chính xác và thấu hiểu ngữ cảnh vượt trội. Một startup làm về chatbot chăm sóc khách hàng sẽ không bao giờ có thể cạnh tranh sòng phẳng với một mô hình được huấn luyện trên hàng tỷ đoạn hội thoại thực tế mà một gã khổng lồ nhắn tin đang sở hữu. Khi đó, "hào nước" bảo vệ của startup trở nên khô cạn, khiến họ trở nên mong manh trước bất kỳ đợt tấn công nào từ đối thủ.

Bên cạnh áp lực về nguồn dữ liệu, các startup còn phải đối mặt với một "bãi mìn" pháp lý ngày càng phức tạp liên quan đến bảo mật và quyền riêng tư. Kỷ nguyên mà các công ty công nghệ có thể tự do thu thập dữ liệu người dùng (scraping) mà không gặp hậu quả đã chấm dứt. Việc tuân thủ các quy định về quyền riêng tư và bảo mật dữ liệu toàn cầu như Quy định bảo vệ dữ liệu chung (GDPR) của Châu Âu hay Đạo luật quyền riêng tư của người tiêu dùng California (CCPA) khiến quá trình thu thập và sử dụng dữ liệu trở nên phức tạp và tốn kém hơn bao giờ hết.

Các quy định này yêu cầu doanh nghiệp phải minh bạch về nguồn gốc dữ liệu, đảm bảo quyền được lãng quên của người dùng và tuân thủ các tiêu chuẩn an ninh mạng nghiêm ngặt. Đối với các tập đoàn lớn, họ có sẵn đội ngũ luật sư hùng hậu và hệ thống tuân thủ tự động để xử lý vấn đề này.

Ngược lại, đối với các startup, chi phí để đảm bảo tuân thủ pháp lý có thể chiếm một phần đáng kể trong ngân sách hoạt động. Một sai sót nhỏ trong việc xử lý dữ liệu người dùng có thể dẫn đến các vụ kiện tụng tốn kém hoặc án phạt khổng lồ, đủ sức đánh sập một công ty đang trong giai đoạn trứng nước. Hơn nữa, rủi ro về bản quyền khi sử dụng dữ liệu từ các nghệ sĩ, nhà văn hay báo chí để huấn luyện AI cũng đang treo lơ lửng trên đầu các nhà sáng lập, tạo ra một môi trường kinh doanh đầy bất trắc và rủi ro.

Áp lực từ các ông lớn: Cuộc chiến của David và những gã Goliath được trang bị tận răng

Nếu như khó khăn về dữ liệu là những rào cản nội tại, thì sự cạnh tranh từ Big Tech chính là mối đe dọa ngoại lai mang tính hủy diệt. Thung lũng Silicon vốn nổi tiếng với câu chuyện về chàng David đánh bại gã khổng lồ Goliath, nhưng trong lĩnh vực AI, Goliath không chỉ to lớn hơn mà còn nhanh nhẹn hơn, thông minh hơn và được trang bị những vũ khí tối tân nhất. Các startup AI phải cạnh tranh trực tiếp với những tập đoàn có nguồn tài chính không giới hạn, những đơn vị có thể chấp nhận thua lỗ hàng tỷ đô la trong nhiều năm để chiếm lĩnh thị trường – điều mà không một quỹ đầu tư mạo hiểm nào dám chấp nhận cho một startup.

Một trong những chiến thuật đáng sợ nhất mà Big Tech sử dụng để bóp nghẹt các đối thủ nhỏ là chiến lược đơn giản hóa hay còn gọi là bình dân hóa công nghệ (commoditization). Nhận thấy mối đe dọa từ các mô hình AI chuyên biệt của startup, các ông lớn thường có thể cung cấp các mô hình AI, API hoặc dịch vụ tương tự miễn phí hoặc với giá rất rẻ để thu hút nhà phát triển. Ví dụ điển hình là việc Meta tung ra các mô hình Llama mã nguồn mở với hiệu năng mạnh mẽ, cho phép cộng đồng sử dụng miễn phí. Điều này ngay lập tức làm giảm giá trị của các mô hình độc quyền mà các startup đã tốn hàng chục triệu đô la để xây dựng.

Khi một công nghệ tiên tiến bị biến thành hàng hóa phổ thông (commodity), biên lợi nhuận của nó sẽ nhanh chóng tiệm cận về không. Các startup xây dựng mô hình kinh doanh dựa trên việc bán quyền truy cập API hoặc thu phí sử dụng (subscription model) bỗng chốc thấy mình bị đẩy vào một cuộc đua xuống đáy về giá cả. Làm sao họ có thể tính phí 20 USD một tháng cho một dịch vụ mà Microsoft hay Google đang tích hợp miễn phí vào bộ công cụ văn phòng có sẵn của hàng tỷ người dùng? Chiến lược này của Big Tech không chỉ làm suy yếu doanh thu của các startup nhỏ mà còn triệt tiêu khả năng gọi vốn của họ, khi các nhà đầu tư nhận thấy "hào nước" kinh tế đã bị san phẳng.

Hơn nữa, các tập đoàn lớn còn sở hữu lợi thế về hệ sinh thái phân phối mà không startup nào có được. Microsoft có thể đưa Copilot đến với mọi máy tính chạy Windows và mọi người dùng Office 365 chỉ sau một đêm; Google có thể tích hợp Gemini vào thanh tìm kiếm của hàng tỷ thiết bị. Đối với họ, AI là một tính năng gia tăng giá trị cho hệ sinh thái có sẵn, không phải là sản phẩm sống còn để kiếm tiền ngay lập tức. Ngược lại, các startup phải trầy trật chi tiền quảng cáo để kiếm từng người dùng một (Customer Acquisition Cost - CAC), tạo ra một sự bất cân xứng khủng khiếp về khả năng tiếp cận thị trường.

Áp lực cạnh tranh quá lớn và khả năng sinh lời bấp bênh dẫn đến một hệ quả tất yếu trong tâm lý của các nhà sáng lập và nhà đầu tư: nguy cơ thâu tóm. Thay vì mơ ước xây dựng một "Google tiếp theo" hay một đế chế độc lập, nhiều startup hiện nay được thành lập với mục tiêu thực dụng hơn nhiều: bán mình. Nhiều startup được thành lập không phải với mục tiêu trở thành công ty độc lập mà là để được các công ty lớn thâu tóm (Acquisition), hay thuật ngữ chuyên ngành gọi là "acqui-hire" – thâu tóm để lấy nhân sự.

Trong kịch bản này, các công ty lớn mua lại startup không phải vì họ cần sản phẩm hay doanh thu của startup đó, mà chủ yếu để sở hữu đội ngũ kỹ sư tài năng và loại bỏ một đối thủ tiềm năng từ trong trứng nước. Sau thương vụ, sản phẩm của startup thường bị đóng cửa, công nghệ được sáp nhập vào hệ thống của tập đoàn mẹ và thương hiệu biến mất. Xu hướng này làm giảm tính sáng tạo và cạnh tranh lâu dài trong hệ sinh thái khởi nghiệp.

Khi mục tiêu cuối cùng chỉ là một tấm vé thoát hiểm (exit) nhanh chóng về tay Big Tech, các nhà sáng lập sẽ ít có động lực để giải quyết những vấn đề hóc búa mang tính đột phá hay thách thức hiện trạng (status quo). Thung lũng Silicon, từ cái nôi của những kẻ nổi loạn, có nguy cơ trở thành phòng thí nghiệm R&D mở rộng cho những gã khổng lồ, nơi mọi sự đổi mới cuối cùng đều quy tụ về một vài cái tên quen thuộc.

Tựu trung lại, bức tranh công nghệ và cạnh tranh của các startup AI hiện lên với những gam màu xám xịt. Họ bị kẹt giữa hai gọng kìm: một bên là sự khan hiếm của dữ liệu độc quyền để tạo nên sự khác biệt, một bên là sức mạnh áp đảo của các tập đoàn công nghệ muốn biến AI thành một tiện ích bình dân. Việc tìm ra lối thoát trong mê cung này đòi hỏi không chỉ tài năng công nghệ mà còn là sự nhạy bén chiến lược phi thường.

Tuy nhiên, ngay cả khi vượt qua được tất cả những rào cản kỹ thuật và kinh tế này, các startup vẫn chưa thể thở phào nhẹ nhõm. Bởi lẽ, phía trước họ vẫn còn một chướng ngại vật cuối cùng, một rào cản vô hình nhưng có sức sát thương không kém: đó là những vấn đề về đạo đức, niềm tin xã hội và sự kiểm soát ngày càng gắt gao của chính phủ.

Bùi Tú

Nguồn Một Thế Giới : https://1thegioi.vn/khoi-nghiep-ai-tai-thung-lung-silicon-kho-tho-truoc-big-tech-242037.html